Статистический анализ уровня образования населения в Северо-Западном федеральном округе

Автор работы: k*************@gmail.com, 26 Ноября 2011 в 17:44, курсовая работа

Краткое описание

Цель данной работы является статистическое изучение уровня образования Северо-Западного федерального округа. При изучении образования необходимо решить целый ряд задач, чтобы охарактеризовать особенности и закономерности развития изучаемого объекта:
1. определить, что представляет собой современная система образования в Российской Федерации;
2. установить, что является источниками информации об образовании населения;
3. отразить систему показателей, характеризующих образование;
4. охарактеризовать и изучить статистику различных уровней образования, в том числе дошкольного, общего, среднего профессионального и высшего образований;
5. определить взаимосвязь уровня образования с основными факторами

Содержание работы

Ведение 3
1. Система образования в Российской Федерации 4
2. Источники информации об образовании населения 5
3. Система показателей образования 6
4. Статистическое изучение дошкольного образования 8
4.1. Статистическое изучение дошкольного образования Северо-Западного федерального округа 9
5. Статистическое изучение общего образования 11
5.1. Статистическое изучение общего образования Северо-Западного федерального округа 11
6. Характеристика системы профессионально-технического образования16
7. Характеристика среднего профессионального образования в Северо-Западном федеральном округе 17
8. Статистика высшего профессионального образования 20
8.1. Статистика высшего профессионального образования Северо-Западного федерального округа 20
9 . Взаимосвязь уровня образования с основными факторами 21
Выводы и предложения 24
Список литературы 27
Приложения 29

Скачать целиком (174.75 Кб) Сколько стоит заказать работу?
Содержимое работы - 1 файл

статистический анализ ровня образования населения в регионе.doc

— 1.27 Мб (Скачать файл)

 

     Значение  Автокорреляционной Функции Отклонений от Тренда на Лаге 1:     

      Линейная Форма Тренда, r(1)=0.0229580935

Параболическая  Форма Тренда, r(1)=-.7069893377

 

     Вариант  N5; Полиномиальные Уравнения Тренда  Пременной bibiperr:X1;      

               Линейная Форма Тренда (t - Временной Индекс, 1-5):             

bibiperr:X1=127.590000+1.170000*t

            Параболическая Форма Тренда (t - Временной Индекс, 1-5):          

bibiperr:X1=139.040026-8.644322*t+1.635722*t^2

 

                         Сводные Данные для Прогноза:                        

 Форма Тренда  Среднее Отклон Средн Квад  Откл Коэфф Колебл Амплитуда

      Линейная        5.44667         4.50300  3.43478185%   -4.3 -

                                                              4.6

Параболическая        4.89427         3.41856  2.60759937%   -2.2 -

                                                              3.6

 

             Точечный Прогноз уровня по  Формам Тренда (Лаг 1-3):             

 Форма Тренда          6                  7                  8         

      Линейная         134.610000         135.780000         136.950000

Параболическая         146.060078         158.680138         174.571642

       Доверительные Интервалы Прогноза  положения Тренда (95% уровень):      

Для Линейной Формы  Тренда

   6: 134.610000+-20.654542; (113.955458 * 155.264542)

   7:  135.780000+-23.928136; (115.125458 * 156.434542)

   8: 136.950000+-27.220478; (116.295458 * 157.604542)

Для Параболической Формы Тренда

   6: 146.060078+-19.458897; (126.601181 * 165.518974)

   7: 158.680138+-22.542989; (139.221242 * 178.139035)

   8: 174.571642+-25.644745; (155.112746 * 194.030539)

                           Средние Ошибки Прогноза:                          

 Форма Тренда          6                  7                  8         

      Линейная           9.865577          11.121587          12.413912

Параболическая           6.664006           7.720202           8.782447

 

     Значение  Автокорреляционной Функции Отклонений  от Тренда на Лаге 1:     

      Линейная Форма Тренда, r(1)=-.1272453931

Параболическая  Форма Тренда, r(1)=-.4795380065

 

           Cистема ""StatWork", Вологда/Молочное VGMHA, v1.7, 1997"          

             14-е Мая, 2010-го года, Пятница, 16 часов, 34 минуты              
 
 
 
 
 
 
 

Приложение 3

В социальной статистике индекс Салаи и интегральный коэффициент структурных различий (Гатева) обладают более совершенными аналитическими свойствами, чем линейный и среднеквадратический коэффициенты, поскольку варьируют в пределах 0 и 1. Чем ближе к 0, тем меньше различия между признаками, чем ближе к 1, тем ощутимее различия между признаками в структуре. 

                                            (3.1)

                                                            (3.2)

Где v1 и v2 – значения двух структур;

n –  число показателей. 

Таблица 3.1 – Расчет структурных различий числа государственных и муниципальных дневных общеобразовательных учреждений по типам

тип учреждения 2002/03 2006/07 v2-v1 v2+v1 (v2-v1)/(v2+v1) ((v2-v1)/(v2+v1))^2 (v2-v1)^2 v2^2 v1^2
начальное образование 965 696 -269 1661 -0,161951 0,026228 72361 484416 931225
основное  образование 1098 950 -148 2048 -0,072266 0,005222 21904 902500 1205604
полное  образование 2765 2756 -9 5521 -0,00163 2,66E-06 81 7595536 7645225
всего 4828 4402 -426 9230 -0,235846 0,031453 94346 8982452 9782054
 

Таблица 3.2 – расчет структурных изменений  в выпуске государственных и муниципальных дневных общеобразовательных учреждений

Выпуск  учащихся с аттестатом об основном общем образовании 202,8 125,5 -77,3 328,3 -0,23546 0,055439 5975,29 15750,25 41127,84
Выпуск  учащихся с аттестатом о среднем (полном) общем образовании  126,2 97,5 -28,7 223,7 -0,1283 0,01646 823,69 9506,25 15926,44
Доля  учащихся  с аттестатом об основном общем образовании 0,616413 0,56278027 -0,05363 1,179194 -0,04548 0,002069 0,002877 0,316722 0,379965
Доля учащихся с аттестатом о среднем (полном) общем образовании 0,383587 0,43721973 0,053633 0,820806 0,065342 0,00427 0,002877 0,191161 0,147139
всего 330 224 -106 554 -0,34389 0,078238 6798,986 25257,01 57054,81
 
 
 

Таблица 3.3 -Расчет структурных изменений в выпуске специалистов средними специальными учебными заведениями

  2002/03 2006/07 v2-v1 v2+v1 (v2-v1)/(v2+v1) ((v2-v1)/(v2+v1))^2 (v2-v1)^2 v2^2 v1^2
Государственные и муниципальные учреждения 208,6 202,8 -5,8 411,4 -0,0141 0,000198759 33,64 43513,96 41127,84
Негосударственные учреждения 5 4,3 -0,7 9,3 -0,07527 0,005665395 0,49 25 18,49
Государственные и муниципальные учреждения 227 226 -1 453 -0,00221 4,87308E-06 1 51529 51076
Негосударственные учреждения 15 14 -1 29 -0,03448 0,001189061 1 225 196
Государственные и муниципальные учреждения 56,3 54,5 -1,8 110,8 -0,01625 0,000263916 3,24 3169,69 2970,25
Негосударственные учреждения 1,6 1,1 -0,5 2,7 -0,18519 0,034293553 0,25 2,56 1,21
Всего 513,5 502,7 -10,8 1016,2 -0,09157 0,005869027 35,13 95067,96 252707,3
 

Таблица 3.4 - Расчет структурных изменений в выпуске специалистов высшими специальными учебными заведениями

  2002/03 2006/07 v2-v1 v2+v1 (v2-v1)/(v2+v1) ((v2-v1)/(v2+v1))^2 (v2-v1)^2 v2^2 v1^2
численность студентов учреждений высшего профессионального  образования 647,7 742,3 94,6 1390 0,068058 0,004632 8949,16 419515,3 551009,3
численность образовательных учреждений высшего  профессионального образования 136 131 -5 267 -0,01873 0,000351 25 18496 17161
Выпуск  специалистов высшими профессиональными  учебными заведениями 102,5 137,2 34,7 239,7 0,144764 0,020957 1204,09 10506,25 18823,84
всего 886,2 1010,5 124,3 1896,7 0,194095 0,025939 10178,25 448517,5 586994,1
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 

Приложение 4

Таблица 4.1 –  факторы, влияющие на уровень образования 

год число родившихся, тыс. чел. среднедушевые доходы в сопоставимых ценах 2007г, руб. уровень з/п в  отрасли «Образование» в сопоставимых ценах 2007 года, руб. ВРП на душа населения  в сопоставимых ценах, тыс. руб.
2003 130,4 8320,557 2199,774 107,237
2004 131,9 9512,433 2915,428 134,663
2005 126,8 11152,21 4100,242 155,3
2006 128,4 12013,25 4418,762 177,324
2007 138 13282 5162,3 206,154
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 

Приложение 5

                    Отчет СтатОбработки Данных; bibina t.u                   

                    РАЗДЕЛ I.: Состав (значения) Переменных                   

             Вариант N1; Данные: bibiperr; Системная  Переменная: Y1           

(1) 472.6 (2) 483.2 (3) 496.2 (4) 512.8 (5) 532.6                    

             Вариант N2; Данные: bibiperr; Системная  Переменная: Y2           

(1) 1640.6 (2) 1523.8 (3) 1408.3 (4) 1308.6 (5) 1229.8                      

             Вариант N3; Данные: bibiperr; Системная Переменная: Y3           

(1) 213.6 (2) 210.8 (3) 214.0 (4) 213.0 (5) 207.1                    

             Вариант N4; Данные: bibiperr; Системная  Переменная: Y4           

(1) 647.7 (2) 684.5 (3) 713.0 (4) 731.1 (5) 742.3                    

             Вариант N5; Данные: bibiperr; Системная  Переменная: X1           

(1) 130.4 (2) 131.9 (3) 126.8 (4) 128.4 (5) 138.0                    

             Вариант N6; Данные: bibiperr; Системная  Переменная: X2           

(1)  8320.557 (2)  9512.433 (3) 11152.210 (4) 12013.250 (5) 13282.000

             Вариант N7; Данные: bibiperr; Системная  Переменная: X3           

(1) 2199.774 (2) 2915.428 (3) 4100.242 (4) 4418.762 (5) 5162.300             

             Вариант N8; Данные: bibiperr; Системная  Переменная: X4           

(1) 107.237 (2) 134.663 (3) 155.300 (4) 177.324 (5) 206.154            

 

          РАЗДЕЛ V.: Таблица коэффициентов  простой парной корреляции         

                        (по Пирсону) между Переменными                       

   Вариант  N1; Таблица коэффициентов Простой  Паpной Коppеляции (по Пиpсону):  

        (Коэффициент/Довеpительная Веpоятность; Переменных 5; Объем 5)       

 

                 bibiperr │ bibiperr │ bibiperr │ bibiperr │ bibiperr │

                    Y1    │    X1    │    X2    │    X3    │    X4    │

                          │          │          │          │          │

Информация о работе Статистический анализ уровня образования населения в Северо-Западном федеральном округе