Контрольная работа по "Статистике"
Контрольная работа, 27 Января 2013, автор: пользователь скрыл имя
Краткое описание
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):
Содержание работы
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
Содержимое работы - 1 файл
Курсовая.doc
— 877.00 Кб (Скачать файл)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 |