Статистические ряды распределения в изучении структуры рынка

Автор работы: Пользователь скрыл имя, 09 Декабря 2011 в 10:18, курсовая работа

Краткое описание

Статистические ряды распределения являются одним из наиболее важных элементов статистики. Они представляют собой составную часть метода статистических сводок и группировок, но, по сути, ни одно из статистических исследований невозможно произвести, не представив первоначально полученную в результате статистического наблюдения информацию в виде статистических рядов распределения.

Содержимое работы - 1 файл

статистические ряды распределения в изучении структуры рынка.doc

— 542.00 Кб (Скачать файл)

     Федеральное агентство по образованию

     Государственное образовательное учреждение высшего  профессионального образования

     Всероссийский заочный финансово-экономический институт 

     Кафедра Статистики 
 
 

     Курсовая работа

     по  дисциплине Статистика

     на  тему:

     Статистические ряды распределения в изучении структуры рынка 
 
 

     Руководитель: Пуляшкин В.В.  
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 

     Москва

     2007

 

      Введение

 

     Статистические  ряды распределения являются одним  из наиболее важных элементов статистики. Они представляют собой составную часть метода статистических сводок и группировок, но, по сути, ни одно из статистических исследований невозможно произвести, не представив первоначально полученную в результате статистического наблюдения информацию в виде статистических рядов распределения. Первичные данные обрабатываются в целях получения обобщенных характеристик изучаемого явления по роду существенных признаков для дальнейшего осуществления анализа и прогнозирования; производится сводка и группировка; статистические данные оформляются с помощью рядов распределения в таблицы, в результате чего информация представляется в наглядном рационально изложенном виде, удобном для использования и дальнейшего исследования; строятся различного рода графики для наиболее наглядного восприятия и анализ информации. На основе статистических рядов распределения вычисляются основные величины статистических исследований: индексы, коэффициенты; абсолютные, относительные, средние величины и т.д., с помощью которых можно проводить прогнозирование, как конечный итог статистических исследований. Таким образом статистические ряды распределения являются базисным методом для любого статистического анализа. Понимание данного метода и навыки его использования необходимы для проведения статистических исследований.

     В теоретической части курсовой работы рассмотрены следующие аспекты:

  1. Понятие статистических рядов распределения, их виды;
  2. Расчет средних величин, моды и медианы и представление рядов распределения графически;

     Расчетная часть курсовой работы включает решение задачи по теме из варианта расчетного задания: Работа с таблицей «Выборочные данные торговых предприятий района: товарооборот и средние товарные запасы». Предметом исследования в работе будут служить так же торговые предприятия района (каждое предприятие, из которых, со своим товарооборотом). Работа содержит расчеты всех данных по ним, так же полное описание шагов действий для достижения конечного результата (вывода).

     При написании курсовой работы использовались учебники курса, дополнительная литература, Интернет-ресурсы; при работе с табличными данными - персональный компьютер конфигурации:

     Процессор – ADM Sempron 28000+S754

     Память  – DDR 512Mb PC3200 (DDR400)

     Жесткий диск – 120Gb 7200/8 Mb/SATA

     Принтер – hp deskjet 3325, струйный

     OC – Windows XP Professional

     ППП – Microsoft Word 2002, Excel

 

      1. Теоретическая часть 

     1) Понятие статистических рядов распределения и их виды  

     Результаты  сводки и группировки материалов статистического наблюдения оформляются  в виде статистических рядов распределения. Статистические ряды распределения представляют собой упорядоченное распределение единиц изучаемой совокупности на группы по группировочному (варьирующему) признаку. Они характеризуют состав изучаемого явления, позволяют судить об однородности совокупности, границах ее изменения, закономерностях развития наблюдаемого объекта. В зависимости от признака статистические ряды распределения делятся на следующие:

  • атрибутивные (качественные);
  • вариационные (количественные):
    1. дискретные;
    2. интервальные.

     а) Атрибутивные ряды распределения

     Атрибутивные ряды образуются по качественным признакам, которыми могут выступать занимаемая должность работников торговли, профессия, пол, образование и т.д. В правовой статистике - это виды преступлений (убийства, грабежи, разбои); занимаемая должность лиц, совершивших административные правонарушения; образование и т.д.

     Пример атрибутивных рядов распределения: 

     Таблица 1. Распределение преступлений в г. Москве за сутки по видам

  Виды преступлений  Количество преступлений
   абсолютное  в % к итогу
Убийства 3 3,2
Тяжкие телесные повреждения 3 3,2
Изнасилования 1 1,1
Разбои 4 4,3
Грабежи 15 16,1
Кражи 52 56,0
Изъятия наркотиков 15 16,1
Итого 93 100
 

     В данном примере группировочным признаком  выступают виды преступлений. Данный ряд распределения является атрибутивным, поскольку варьирующий признак представлен не количественными, а качественными показателями. Наибольшее число правонарушений составляют кражи 56%; далее правонарушения распределяются поровну между грабежами и случаями изъятия наркотиков (16%) и убийствами и случаями нанесения тяжких телесных повреждений (3%); разбои составили 4.5%, и наименьшее число зарегистрированных правонарушений составили изнасилования -1%.

     б) Вариационные ряды распределения

     Вариационные  ряды строятся на основе количественного  группировочного признака. При этом вариационные ряды по способу построения бывают дискретными (прерывными) и интервальными (непрерывными).

     Дискретный  ряд распределения - ряд, который основан на прерывной вариации признака, т.е. в котором значение признака выражено целым числом (число раскрытых преступлений и т.д.). Для построения дискретного ряда с небольшим числом вариантов выписываются все встречающиеся варианты значений признака , а затем подсчитывается частота повторения варианта . Ряд распределения принято оформлять в виде таблицы, состоящей из двух колонок (или строк), в одной из которых представлены варианты, а в другой - частоты.

     Интервальный  ряд распределения - ряд, базирующийся на непрерывно изменяющемся значении признака, имеющего любые количественные выражения, т.е. значение признаков таких рядах задается в виде интервала.

     При наличии достаточно большого количества вариантов значений признака первичный  ряд является труднообозримым, и  непосредственное рассмотрение его  не дает представления о распределении единиц по значению признака в совокупности. Поэтому первым шагом в упорядочении первичного ряда является его ранжирование – расположение всех вариантов в возрастающем (убывающем) порядке

     Вариационные  ряды состоят из двух элементов: вариант  и частот.

     Варианта - это отдельное значение варьируемого признака, которое он принимает в ряду распределения.

     Частота - это численность отдельных вариант  или каждой группы вариационного  ряда. Частоты, выраженные в долях единицы или в процентах к итогу, называются частостями. Сумма частот составляет объем ряда распределения.

     Для построения ряда распределения непрерывно изменяющихся признаков, либо дискретных, представленных в виде интервалов, необходимо установить оптимальное  число интервалов, на которые следует разбить все единицы изучаемой совокупности. 

     
  1. Графическое изображение статистических данных
 

     Статистический  график – это чертеж, на котором статистические совокупности, характеризуемые определенными показателями, описываются с помощью условных геометрических образов или знаков. Представление данных таблиц в виде графика производит более сильное впечатление, чем цифры, позволяет лучше осмыслить результаты статистического наблюдения, правильно их истолковывать, значительно облегчает понимание статистического материала, делает его наглядным и доступным.

     Значение  графического метода в анализе и  обобщении данных велико. Графическое  изображение позволяет осуществить  контроль достоверности статистических показателей, так как, представленные на графике, они более ярко показывают имеющиеся неточности, связанные либо с наличием ошибок наблюдения, либо с сущностью изучаемого явления. С помощью графического изображения возможны изучение закономерностей развития явления, установление существующих взаимосвязей. Простое сопоставление данных не всегда дает возможность уловить наличие причинных зависимостей, в то же время их графическое изображение способствует выявлению причинных связей, в особенности в случае установления первоначальных гипотез, подлежащих затем дальнейшей разработке. Графики также широко используются для изучения структуры явлений, их изменения во времени и размещения в пространстве. В них более выразительно проявляются сравнительные характеристики и отчетливо виды основные тенденции развития и взаимосвязи, присущие изучаемому явлению или процессу. 

     Таблица 2. Распределение студентов по возрасту

Возраст студентов  Число студентов  данного возраста
17 1
18 4
19 2
20 2
21 5
Итого 14
 

     График 1

     

 

      Расчет показателей  вариации.

     Вариация  – это различие в значениях какого-либо признака у разных единиц данной совокупности в один и тот же период или момент времени. Исследование вариации в статистике имеет большое значение, помогает познать сущность изучаемого явления. Показатели вариации характеризуют колеблемость отдельных значений вариант около средних величин. Показатели вариации определяют различия индивидуальных значений признака внутри изучаемой совокупности. Существует несколько видов показателей вариации:

     а) Размах вариации R представляет собой разность между максимальным и минимальным значениями признака: 

     R = Xmax – Xmin 

     Размах  вариации показывает лишь крайние отклонения признака и не отражает отклонений всех вариантов в ряду.

     б) Среднее линейное отклонение 

     (7)   - невзвешенное;

     (8)   - взвешенное, 

     где: Х - варианты;

     `Х - средняя величина;

     n - число признаков;

     f - частоты.

     Линейное  отклонение учитывает различия всех единиц изучаемой совокупности.

     в) Дисперсия - показатель вариации, выражающий средний квадрат отклонений вариант от средних величин в зависимости от образующего вариационного фактора. 

Информация о работе Статистические ряды распределения в изучении структуры рынка