Министерство образования Российской Федерации Южно-Уральский государственный университет Кафедра Экономики и финансов Статистическая обработка и статистический анализ данных по материалам реального статистического наблюдения Пояснительная записка к курсовому проекту по курсу статистики Руководитель Лазарева Галина Владимировна « » 200- г. Автор проекта « » 200- г. Проект защищен с оценкой о . . « » 200- г. Челябинск 200- Содержание Введение….1. Сводка и группировка данных статистического наблюдения… ………… 2. Вариационный анализ… 3. Моделирование ряда распределения….….4. Корреляционный анализ… 5. Выборочное наблюдение… 6. Анализ динамики… 16 Заключение…18 Литература….……19 Приложения…20 Введение В данной работе представлена статистическая обработка и статистический анализ данных по материалам реального статистического наблюдения над численностью населения в возрасте моложе трудоспособного на 1.01.2002, чел. Актуальность проводимого исследования ярко проявляется в свете современной социально-экономической и демографической ситуации в нашей стране, когда вот уже на протяжении нескольких последних лет наблюдается отрицательный естественный прирост (естественная убыль) населения. Проблема снижения рождаемости и старения населения является характерной не только для России, но и для многих других развитых стран запада.
Владение методами статистики дает возможность превращать безликую и разрозненную массу числовых данных в стройную систему знаний, основываясь на которых можно принимать эффективные управленческие решения.
Цель курсового проекта – освоить инструменты статистики для дальнейшего применения в решении управленческих задач.
Можно выделить следующие задачи данного курсового проекта: - приобрести навыки работы с большими массивами данных и навыки представления данных статистического наблюдения в виде, удобном для восприятия, анализа и принятия решений; - освоить методы выполнения оценок параметров больших множеств по данным выборочного наблюдения; - развить аналитические навыки в ходе применения вариационного и корреляционного методов и интерпретации полученных результатов.
Таким образом, проводимый статистический анализ позволит сделать выводы о характеристиках исследуемого показателях и тенденциях его развития. 1.
Но если использовать относительный показатель " Доля населения в возра... Регион Численность населения в возрасте моложе трудоспособного на 1.01... 2. область 41034 Чукотский авт. .
Таблица 2.1 - Вариационный ряд Численность населения в возрасте моложе... Менее 180 180-360 360-540 540-720 720-900 900-1080 Более 1080 Число ре... Показатели структуры вариации Мода 228000 Наиболее часто встречающееся... Москва - 1348893 чел.), найдем, что абсолютный разброс значений призна... от среднего значения 339750 чел.
значение Хи-квадрат расчетное (28,09) больше значения Хи-квадрат табли... Корреляционный анализ Следующим пунктом статистического исследования я... кв. чел. (X) и строительство жилых домов в 1 полугодии 2002г тыс.
Сформированные выборки представлены в. По способу отбора выберем собственно случайную выборку как наиболее пр... Сформируем 2 выборочных совокупности, отобрав соответственно 19 (малая... Выборочное наблюдение. По методу отбора выберем бесповторную выборку (попавший в выборку реги...
Приложения х И и К. Данные о генеральной средней уже имеются Xср = 334566 чел. Рассчитаем предельную ошибку выборки, учитывая, что отбор был произведен бесповторным способом.
Ошибка возникает в силу того, что выборочная совокупность не полностью воспроизводит генеральную совокупность.
Так первая выборка является малой, то предельные ошибки будут рассчитывать по разным формулам.
Первая (малая) выборка: Предельная ошибка выборки: σ2 N - n n-1 N - 1 , где tст – коэффициент Стьюдента, который находится по таблицам по входным параметрам: df=n-1=19-1=18, α=1-F(t), σ2 – выборочная дисперсия (σ2 = 37444958842). F(t)=0,612, α=0,388, tст=1,067, ∆Х=42765 чел 318996 чел. ≤ μ ≤ 404525 чел. F(t)=0,812, α=0,188, tст=1,734, ∆Х=69499 чел 292262 чел. ≤ μ ≤ 431260 чел. F(t)=0,912, α=0,088, tст=2,101, ∆Х=84208 чел 277553 чел. ≤ μ ≤ 445969 чел. F(t)=0,960, α=0,040, tст=2,552, ∆Х=102284 чел 259477 чел. ≤ μ ≤ 464045 чел. Вторая выборка: Предельная ошибка выборки: σ2 N - n n N - 1 , где t – коэффициент доверия, который находится по таблицам интеграла вероятности таблицам по входному параметру F(t), σ2 – генеральная дисперсия (σ2 = 61959937500). F(t)=0,612, t=0,87, ∆Х=24982 чел 323955 чел. ≤ μ ≤ 373919 чел. F(t)=0,812, t=1,32, ∆Х=37904 чел 311033 чел. ≤ μ ≤ 386841 чел. F(t)=0,912, t=1,71, ∆Х=49103 чел 299834 чел. ≤ μ ≤ 398040 чел. F(t)=0,960, t=2,06, ∆Х=59153 чел 289784 чел. ≤ μ ≤ 40809.