Автор работы: Пользователь скрыл имя, 27 Января 2013 в 20:52, контрольная работа
Структура от латинского «structura – строение, расположение, порядок. Это совокупность устойчивых связей и отношений объекта, обеспечивающих его целостность и тождественность самому себе, т.е. сохранение основных свойств при различных внешних и внутренних изменениях…».1
Структурным показателем является показатель, состоящий из суммы элементов и выраженный в относительных величинах (обычно в процентах):
Теоретическая часть «Статистическое изучение структуры совокупности и ее изменений» 4
1.1. Показатели простой (одномерной) структуры 4
1.2. Показатели иерархической "древовидной" структуры 5
1.3. Показатели балансовой структуры 7
1.4. Показатели многомерной структуры с пересекающимися признаками 9
1.5. Сравнительный анализ структур 10
1.6. Показатели концентрации, специализации, монополизации. Многомерная структура 11
1.7. Абсолютные и относительные показатели изменения структуры 16
1.8. Ранговые и инновационные показатели изменения структуры 17
Практическая часть 20
Задача 1. 20
Задача 2. 28
Задача 3. 33
Задача 4. 45
Задача 5. 56
Библиографический список 60
По данным из таблицы нет наглядной зависимости, это говорит о том, что коэффициент корреляции достаточно низкий и площадь кухонь не единственный фактор, от которого зависит цена квартиры.
Для подтверждения данного
высказывания рассчитаем
По аналитической группировке рассчитаем эмпирическое корреляционное отношение: , (13)
где – общая дисперсия ( );
– межгрупповая дисперсия, . (14)
Таблица 7
|
Число квартир, |
| |
|
23,95 |
11 |
138,63 |
27,47 |
3 |
0,0027 |
25,48 |
9 |
36,72 |
31,94 |
5 |
98,57 |
36,50 |
2 |
162,00 |
Итого |
30 |
435,92 |
Следовательно, . Эмпирическое корреляционное отношение: – слабая степень тесноты связи (от 0,3 до 0,5).
Эмпирический коэффициент детерминации: .
Фактор стоимости квартир объясняет в данном примере 43,5% вариации площадь кухни, а неучтенные факторы составляют – 56,5%.
Эмпирическое корреляционное отношение рассчитывается в случае наличия линейной и нелинейной зависимости. Теснота связи при линейной зависимости измеряется с помощью линейного коэффициента корреляции:
Для расчета коэффициента корреляции постоим таблицу 8, где рассчитаем промежуточные значения.
– слабая степень тесно-ты связи. Коэффициент корреляции оценивает тесноту связи между х и y, его значения могут изменяться от и чем больше связь между переменными тем больше коэффициент корреляции стремится к 1 (по модулю). Следовательно, можно отменить, что в задачи низкая степень зависимости x от y.
Коэффициент детерминации оценивает адекватность регрессионной модели, из свойств коэффициента детерминации можно сделать вывод, что чем ближе значение коэффициента к единице, тем более качественная модель. Из наших расчетов, можно сказать, что модель недостаточно качественная. Коэффициент детерминации .
Таблица 8
Площадь кухни, кв.м., |
Цена квартиры, тыс. дол, |
||||
|
30 |
7,40 |
19,00 |
140,60 |
54,76 |
361,00 |
29 |
8,00 |
26,40 |
211,20 |
64,00 |
696,96 |
27 |
8,10 |
36,70 |
297,27 |
65,61 |
1346,89 |
1 |
8,20 |
15,90 |
130,38 |
67,24 |
252,81 |
17 |
8,30 |
29,00 |
240,70 |
68,89 |
841,00 |
18 |
8,30 |
15,40 |
127,82 |
68,89 |
237,16 |
19 |
8,30 |
28,60 |
237,38 |
68,89 |
817,96 |
20 |
8,30 |
15,60 |
129,48 |
68,89 |
243,36 |
21 |
8,30 |
27,70 |
229,91 |
68,89 |
767,29 |
22 |
8,30 |
34,10 |
283,03 |
68,89 |
1162,81 |
4 |
8,50 |
15,10 |
128,35 |
72,25 |
228,01 |
28 |
9,20 |
21,50 |
197,80 |
84,64 |
462,25 |
16 |
9,40 |
15,90 |
149,46 |
88,36 |
252,81 |
11 |
10,00 |
45,00 |
450,00 |
100,00 |
2025,00 |
8 |
10,40 |
28,30 |
294,32 |
108,16 |
800,89 |
15 |
10,40 |
30,80 |
320,32 |
108,16 |
948,64 |
2 |
10,70 |
27,00 |
288,90 |
114,49 |
729,00 |
3 |
10,70 |
13,50 |
144,45 |
114,49 |
182,25 |
5 |
10,70 |
21,10 |
225,77 |
114,49 |
445,21 |
6 |
10,70 |
28,70 |
307,09 |
114,49 |
823,69 |
7 |
10,70 |
27,20 |
291,04 |
114,49 |
739,84 |
10 |
11,00 |
28,00 |
308,00 |
121,00 |
784,00 |
14 |
11,00 |
24,70 |
271,70 |
121,00 |
610,09 |
24 |
12,10 |
41,90 |
506,99 |
146,41 |
1755,61 |
25 |
12,10 |
24,40 |
295,24 |
146,41 |
595,36 |
26 |
12,40 |
21,30 |
264,12 |
153,76 |
453,69 |
13 |
13,00 |
34,40 |
447,20 |
169,00 |
1183,36 |
23 |
13,00 |
37,70 |
490,10 |
169,00 |
1421,29 |
12 |
14,00 |
51,00 |
714,00 |
196,00 |
2601,00 |
9 |
14,60 |
22,00 |
321,20 |
213,16 |
484,00 |
Итого |
306,10 |
807,90 |
8443,82 |
3234,71 |
24253,23 |
Общие выводы:
Проведенный априорный анализ исходных статистических данных показал:
Распределение по площади кухонь не симметрично (с правосторонней ассиметрией), плосковершинное, совокупность однородная;
Зависимость между площадью кухни (факторный признак) и ценой квартиры (результативный признак) прямая (положительная), т.е. с ростом потерь рабочего времени выпуск продукции сокращается.
По результатам корреляционного анализа получили , , что говорит о слабой степени тесноты связи. Тем не менее т.к. , значит цена квартиры зависит от площади кухонь скорее всего нелинейно, что необходимо учитывать при последующем регрессионном анализе.
Фактор стоимости квартир объясняет в данном примере 43,5% вариации площадь кухни, а неучтенные факторы составляют – 56,5%.
Задача №3
Приведены данные о количестве прибыльных и убыточных крупных и средних организаций городов и районов области за январь-июнь 2005 года. Рассчитайте показатели структуры, координации и наглядности, характеризующие финансовые результаты деятельности организаций. Базу сравнения выберите самостоятельно, сделайте аргументированные выводы, результаты расчетов представьте графически.
Таблица 9
Прибыльные организации |
Убыточные организации | ||||||||
количество организаций, единиц |
удельный вес в общем числе организаций, % |
количество организаций, единиц |
удельный вес в общем числе организаций, % | ||||||
Челябинская область |
981 |
57,6 |
723 |
42,4 | |||||
Челябинск |
345 |
67,0 |
170 |
33,0 | |||||
Аша |
14 |
66,7 |
7 |
33,3 | |||||
Верхний Уфалей |
10 |
62,5 |
6 |
37,5 | |||||
Златоуст |
33 |
58,9 |
23 |
41,1 | |||||
Карабаш |
1 |
16,7 |
5 |
83,3 | |||||
Карталы |
8 |
57,1 |
6 |
42,9 | |||||
Касли |
8 |
72,7 |
3 |
27,3 | |||||
Катав-Ивановск |
5 |
35,7 |
9 |
64,3 | |||||
Копейск |
21 |
55,3 |
17 |
44,7 | |||||
Кыштым |
12 |
52,2 |
11 |
47,8 | |||||
Магнитогорск |
97 |
67,8 |
46 |
32,2 | |||||
Миасс |
41 |
53,9 |
35 |
46,1 | |||||
Сатка |
14 |
51,9 |
13 |
48,1 | |||||
Троицк |
14 |
56,0 |
11 |
44,0 | |||||
Усть-Катав |
7 |
53,8 |
6 |
46,2 | |||||
Чебаркуль |
16 |
72,7 |
6 |
27,3 | |||||
Южноуральск |
14 |
56,0 |
11 |
44,0 | |||||
Агаповский район |
16 |
59,3 |
11 |
40,7 | |||||
Аргаяшский район |
14 |
37,8 |
23 |
62,2 | |||||
Ашинский район |
4 |
40,0 |
6 |
60,0 | |||||
Брединский район |
15 |
71,4 |
6 |
28,6 | |||||
Варненский район |
9 |
52,9 |
8 |
47,1 | |||||
Верхнеуральский район |
11 |
37,9 |
18 |
62,1 | |||||
Еманжелинский район |
5 |
25,0 |
15 |
75,0 | |||||
Еткульский район |
9 |
45,0 |
11 |
55,0 | |||||
Карталинский район |
11 |
84,6 |
2 |
15,4 | |||||
Каслинский район |
2 |
18,2 |
9 |
81,8 | |||||
Катав-Ивановский район |
4 |
100,0 | |||||||
Кизильский район |
11 |
52,4 |
10 |
47,6 | |||||
Коркинский район |
6 |
28,6 |
15 |
71,4 | |||||
Красноармейский район |
14 |
50,0 |
14 |
50,0 | |||||
Кунашакский район |
11 |
52,4 |
10 |
47,6 | |||||
Кусинский район |
4 |
33,3 |
8 |
66,7 | |||||
Нагайбакский район |
7 |
50,0 |
7 |
50,0 | |||||
Нязепетровский район |
8 |
66,7 |
4 |
33,3 | |||||
Октябрьский район |
12 |
54,5 |
10 |
45,5 | |||||
Пластовский район |
6 |
42,9 |
8 |
57,1 | |||||
Саткинский район |
9 |
56,3 |
7 |
43,8 | |||||
Сосновский район |
21 |
53,8 |
18 |
46,2 | |||||
Троицкий район |
9 |
42,9 |
12 |
57,1 | |||||
Увельский район |
13 |
54,2 |
11 |
45,8 | |||||
Уйский район |
7 |
28,0 |
18 |
72,0 | |||||
Чебаркульский район |
9 |
42,9 |
12 |
57,1 | |||||
Чесменский район |
10 |
47,6 |
11 |
52,4 | |||||
Трехгорный |
18 |
62,1 |
11 |
37,9 | |||||
Озерск |
34 |
57,6 |
25 |
42,4 | |||||
Снежинск |
15 |
53,6 |
13 |
46,4 | |||||
Локомотивный |
1 |
50,0 |
1 |
50,0 | |||||
Решение
Разобьем представленные данные на
группы. Вся совокупность это регионы
Челябинской области, т.е. составляющие
Челябинскую область
Таблица10
Прибыльные организации |
Убыточные организации | |||
количество организаций, единиц |
удельный вес в общем числе организаций, % |
количество организаций, единиц |
удельный вес в общем числе организаций, % | |
Челябинская область |
981 |
57,6 |
723 |
42,4 |
Города | ||||
Челябинск |
345 |
67,0 |
170 |
33,0 |
Аша |
14 |
66,7 |
7 |
33,3 |
Верхний Уфалей |
10 |
62,5 |
6 |
37,5 |
Златоуст |
33 |
58,9 |
23 |
41,1 |
Карабаш |
1 |
16,7 |
5 |
83,3 |
Карталы |
8 |
57,1 |
6 |
42,9 |
Касли |
8 |
72,7 |
3 |
27,3 |
Катав-Ивановск |
5 |
35,7 |
9 |
64,3 |
Копейск |
21 |
55,3 |
17 |
44,7 |
Кыштым |
12 |
52,2 |
11 |
47,8 |
Магнитогорск |
97 |
67,8 |
46 |
32,2 |
Миасс |
41 |
53,9 |
35 |
46,1 |
Сатка |
14 |
51,9 |
13 |
48,1 |
Троицк |
14 |
56,0 |
11 |
44,0 |
Усть-Катав |
7 |
53,8 |
6 |
46,2 |
Чебаркуль |
16 |
72,7 |
6 |
27,3 |
Южноуральск |
14 |
56,0 |
11 |
44,0 |
Итого |
660 |
63,2 |
385 |
36,8 |
В % к Чел. обл. |
67,3 |
53,3 |
||
Районы | ||||
Агаповский район |
16 |
59,3 |
11 |
40,7 |
Аргаяшский район |
14 |
37,8 |
23 |
62,2 |
Ашинский район |
4 |
40,0 |
6 |
60,0 |
Брединский район |
15 |
71,4 |
6 |
28,6 |
Варненский район |
9 |
52,9 |
8 |
47,1 |
Верхнеуральский район |
11 |
37,9 |
18 |
62,1 |
Еманжелинский район |
5 |
25,0 |
15 |
75,0 |
Еткульский район |
9 |
45,0 |
11 |
55,0 |
Карталинский район |
11 |
84,6 |
2 |
15,4 |
Каслинский район |
2 |
18,2 |
9 |
81,8 |
Катав-Ивановский район |
0 |
0,0 |
4 |
100,0 |
Кизильский район |
11 |
52,4 |
10 |
47,6 |
Коркинский район |
6 |
28,6 |
15 |
71,4 |
Красноармейский район |
14 |
50,0 |
14 |
50,0 |
Кунашакский район |
11 |
52,4 |
10 |
47,6 |
Кусинский район |
4 |
33,3 |
8 |
66,7 |
Нагайбакский район |
7 |
50,0 |
7 |
50,0 |
Нязепетровский район |
8 |
66,7 |
4 |
33,3 |
Октябрьский район |
12 |
54,5 |
10 |
45,5 |
Пластовский район |
6 |
42,9 |
8 |
57,1 |
Саткинский район |
9 |
56,3 |
7 |
43,8 |
Сосновский район |
21 |
53,8 |
18 |
46,2 |
Троицкий район |
9 |
42,9 |
12 |
57,1 |
Увельский район |
13 |
54,2 |
11 |
45,8 |
Уйский район |
7 |
28,0 |
18 |
72,0 |
Чебаркульский район |
9 |
42,9 |
12 |
57,1 |
Чесменский район |
10 |
47,6 |
11 |
52,4 |
Итого |
253 |
46,8 |
288 |
53,2 |
В % к Чел. обл. |
25,8 |
39,8 |
||
Прочие города | ||||
Трехгорный |
18 |
62,1 |
11 |
37,9 |
Озерск |
34 |
57,6 |
25 |
42,4 |
Снежинск |
15 |
53,6 |
13 |
46,4 |
Локомотивный |
1 |
50,0 |
1 |
50,0 |
Итого |
68 |
57,6 |
50 |
42,4 |
В % к Чел. обл. |
6,9 |
6,9 |
||
Относительный показатель структуры ОПС представляет собой соотношение структурных частей изучаемого объекта и их целого:
(16)
В нашей задаче доля прибыльных и убыточных предприятий посчитана в условиях, я предлагаю посчитать структуру прибыльных и убыточных предприятий по муниципальным образованиям. За 100% принимаем долю предприятий в Челябинской области, из этого найдем долю в группах города, районы и прочие города. Данные представлены в таблице 10. Графически это можно изобразить рисунок 6.
Относительный показатель координации (ОПК) представляет собой отношение одной части совокупности к другой части этой же совокупности:
(17)
Рисунок 6
При этом в качестве базы сравнения выбирается та часть, которая имеет наибольший удельный вес или является приоритетной с экономической, социальной или какой-либо другой точки зрения. Соотношение прибыльных и убыточных организаций графически представим на рисунке 7.
Рисунок 7
Вычислим показатели ОПК. Применительно к нашей задачи, коэффициент координации это соотношение количества прибыльных и убыточных предприятий в каждом муниципальном образовании. Для примера расчета рассмотрим наиболее нас интересующие города и районы. Составим таблицу 11
Таблица 11
Прибыльные организации |
Убыточные организации |
||||
количество организаций, единиц |
удельный вес в общем числе организаций, % |
количество организаций, единиц |
удельный вес в общем числе организаций, % |
ОПК | |
Города | |||||
Златоуст |
33 |
58,9 |
23 |
41,1 |
1,435 |
Касли |
8 |
72,7 |
3 |
27,3 |
2,667 |
Магнитогорск |
97 |
67,8 |
46 |
32,2 |
2,109 |
Миасс |
41 |
53,9 |
35 |
46,1 |
1,171 |
Районы | |||||
Карталинский |
11 |
84,6 |
2 |
15,4 |
5,500 |
Коркинский |
6 |
28,6 |
15 |
71,4 |
0,400 |
Нязепетровский |
8 |
66,7 |
4 |
33,3 |
2,000 |
Сосновский |
21 |
53,8 |
18 |
46,2 |
1,167 |
Чебаркульский |
9 |
42,9 |
12 |
57,1 |
0,750 |
Прочие города | |||||
Трехгорный |
18 |
62,1 |
11 |
37,9 |
1,636 |
Озерск |
34 |
57,6 |
25 |
42,4 |
1,360 |