Теоретические вопросы графических изображений статистических данных

МИНИСТЕРСТВО ОБРАЗОВАНИЯ  И НАУКИ РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ

Московский государственный  университет экономики, статистики и информатики (МЭСИ)

 

 

Кафедра «Теории статистики  и  прогнозирования»

 

 

Курсовая работа по курсу  теории статистики на  тему:

«Теоретические  вопросы  графических  изображений  статистических  данных»

 

 

 

 

 

Исполнитель:  Каменко Кристина

 Группа:  ДЭН-202

Руководитель: Профессор, к.э.н. Шмойлова Р.А.

 

 

 

Москва, 2012

Содержание

I. Введение…………………………………………………………………………

II. Теоретические вопросы графических изображений статистических данных……………………………………………………………………………..

2.1. Графическое изображение  статистических данных, как объект  статистического исследования…………………………………………………..

2.2. Классификация видов графиков……………………………………………

2.3. Построение диаграмм сравнения…………………………………………..

2.4. Построение структурных диаграмм. ……………………………………...

2.5. Построение диаграмм динамики…………………………………………..

2.6. Построение диаграмм  взаимосвязи……………………………………….

2.6. Построение статистических карт…………………………………………..

III. Заключение…………………………………………………………………...

Список использованной литературы…………………………………………...

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

I. Введение

Современный анализ социально-экономических  явлений немыслим без применения графического метода представления данных. Графические методы анализа являются самой эффективной формой представления данных с точки зрения их восприятия. Графики позволяют мгновенно охватить и осмыслить совокупность показателей и именно наглядно, выразительно, лаконично и доступно для понимания любого человека представить, выявить наиболее типичные соотношения и связи этих показателей, тенденции и закономерности их развития.

Графические  методы  в  статистике  применяются  уже  более  200  лет. Начало этому  применению  положил «Коммерческий  и  политический атлас», выпущенный в  1786 г. английским  экономистом  У. Плейфером. В  этой  книге  впервые использовались  графические  изображения  статистических  данных  в  виде линейных, секторных  и  столбиковых  диаграмм, хорошо  выполненных  и наглядных.

Сегодня графики прочно вошли  в практическую работу экономистов, статистиков, работников учета. При  правильном построении графиков, статистические показатели  привлекают к себе внимание, становятся более выразительными, понятными, лаконичными, запоминающимися. Применение графического метода значительно упрощает работу. В  настоящее  время  разработаны  пакеты  прикладных  программ  компьютерной графики, которые  облегчают  задачу  исследователя  в  практическом применении  графиков. Наиболее  распространёнными  пакетами  прикладных программ  являются:«Harvard  graphics», «Statgraf», «Supercalc», «Exel». Умения строить и читать статистические графики составляет актуальность представленной курсовой работы.

Целью данной работы является практическое применение и изучение  метода представления статистических данных  в графическом виде.

 

В соответствии с целью  в работе были поставлены и решены следующие задачи:

1. Рассмотреть  графическое изображение статистических данных, как объект статистического исследования.
2. Рассмотреть классификацию видов графиков.
3. Определить правила построения диаграмм сравнения, структурных диаграмм,  диаграмм динамики и статистических карт.
4. Проанализировать практичность применение графических изображений статистических данных.
5. Сделать обобщенный вывод на основании представленной информации.

          Объектом исследования

          Предметом исследования 

Информационными источниками  написания курсовой работы являются

учебники, практикумы, статистические ежегодники и сайты.

Теоретической и методологической базой является учебник «Теория  статистики» Шмойловой Р.А., Минашкина  В.Г., Садовниковой Н.А. и Шуваловой  Е.Б.

Курсовая работа состоит  из введения, основной части, заключения и списка использованной литературы.

 

 

 

 

 

 

 

 

 

II. Теоретические вопросы графических изображений статистических данных

2.1. Графическое изображение  статистических данных, как объект  статистического исследования.

Графики стали незаменимыми в исследовательской работе,  в  международных  сравнениях и  сопоставлениях  социально-экономических  явлений из-за своей универсальности, выразительности, лаконичности и доходчивости.

Еще в древности китайцы  говорили, что одно изображение заменяет тысячу слов. Графики делают статистический материал более понятным и доступным, привлекают внимание широкой аудитории к статистическим данным, популяризируют статистику и статистическую информацию. 
     При любой возможности анализ статистических данных рекомендуется всегда начинать с их графического изображения. График позволяет сразу получить общее представление обо всей совокупности статистических показателей. Графический метод анализа выступает как логическое продолжение табличного метода и служит целям получения обобщающих      статистических характеристик процессов, свойственных массовым явлениям.

     При помощи графического изображения статистических данных решаются многие задачи статистического исследования:

• наглядное представление величины показателей (явлений) в сравнении друг с другом;
• характеристика структуры какого-либо явления;
• изменение явления во времени;
• ход выполнения плана;
• зависимость изменения одного явления от изменения другого;
• распространенность или размещение каких-либо величин по территории.

 

Таким образом, статистический график – это чертёж, на котором  статистические совокупности, характеризуемые  определёнными  показателями, описываются  с  помощью  условных  геометрических  образов  или  знаков.

При построении графика следует  соблюдать  ряд требований. Прежде  всего, график  должен  быть  наглядным  и понятным, так как весь  смысл графического  изображения  как  метода  анализа  и состоит в том, чтобы наглядно  изобразить статистические показатели. Кроме того, график должен быть  выразительным, доходчивым  и  лаконичным. Перед построением графика необходимо уяснить сущность явления и цель, которая ставится перед графическим изображением. Выбранная форма графика должна соответствовать внутреннему содержанию и характеру статистического показателя.

Для  выполнения вышеперечисленных  требований  каждый  график  должен  включать в себя ряд основных  элементов: графический образ, поле графика, пространственные ориентиры, масштабные ориентиры и экспликацию графика.

Графический  образ – это символические знаки, с помощью которых изображаются статистические  показатели: линии, точки, плоские геометрические фигуры. В качестве графического образа иногда выступают и объемные фигуры. Также используются и негеометрические фигуры в виде силуэтов или рисунков предметов.

Одни и те же статистические данные можно изобразить с помощью  различных графических образов. Именно поэтому при построении графика важен правильный подбор графического образа, который наиболее доходчиво сможет отобразить изучаемые показатели.

Поле  графика – это часть плоскости, где расположены графические образы. Поле графика характеризуется по размерам и пропорциям. Размер поля зависит от назначения графика. Пропорции и размер графика (формат графика) должны соответствовать также сущности изображаемых явлений.

          Пространственные  ориентиры  определяют размещение графических образов на поле графика. Они задаются координатной сеткой или контурными линиями и делят поле графика на части, соответствующие значениям изучаемых показателей. Самой распространённой  является система прямоугольных координат. Системы координат бывают прямолинейные и криволинейные. Для построения графиков используется обычно только первый и, изредка, первый и четвертый квадранты. Криволинейные координаты – это окружность, разделенная на 360є. В практике графического изображения применяются также полярные координаты. Они необходимы для циклического движения во времени. В полярной системе координат (рис.1) один из лучей, обычно  правый горизонтальный, принимается за ось ординат, относительно которой определяется  угол  луча. Второй  координатой считается её  расстояние  от  центра  сетки, называемое  радиусом.

На  статистических  картах  пространственные ориентиры  задаются  контурной  сеткой (контуры  рек, береговая  линия  морей и  океанов, границы  государств) и определяют  те  территории, к  которым относятся  статистические  величины. 

 

 

 

 

Рис.1.Числовые интервалы в полярной системе координат.¹

         Масштабные ориентиры, обеспечивающие геометрическому образу количественную определенность, - это использованная в графике система масштабных шкал. Масштабом графика называется условная мера перевода статистической числовой величины в графическую.

        Масштабная шкала – это линия, отдельные точки которой могут быть в соответствии с принятым масштабом прочитаны как определенные числа.              

Масштаб выбирается с таким  расчетом, чтобы на графике могла  поместиться самая большая и  самая маленькая из изображаемых величин. 
Масштабные шкалы бывают равномерными и неравномерными, прямолинейными (обычно располагаются по осям координат) и криволинейными (круговые в секторных диаграммах).

Шкала  имеет большое  значение  в графике  и  включает  три элемента: линию или  носитель шкалы, определённое число помеченных чёрточками точек, которые  расположены  на носителе шкалы в определённом порядке, цифровое обозначение  чисел, соответствующих  отдельным помеченным точкам (рис.2).

 

Предел  шкалы                                                                    Предел  шкалы      

5          10          15          20          25

                                           Графические интервалы

 

                                                            

                                                              Длина шкалы

 

                                    Рис.2. Числовые  интервалы.²

 

     Отдельно следует  отметить, что по правилам числовое значение  необходимо  помещать строго  против соответствующих  точек, как представлено на Рис. 2,  а не между  ними.

Графические и числовые интервалы  могут быть равными и неравными. Если на всём протяжение шкалы равным графическим интервалам соответствуют равные числовые, такая шкала называется равномерной (рис.3). Если же равным числовым интервалам соответствуют неравные графические, и наоборот, – шкала называется неравномерной.

 

             0                    0,5                    1,0

                                                                              Масштаб – 50 см

              0             1             2              3                Масштаб – 1 см

Рис.3.  Равномерные  шкалы.

Масштабом равномерной шкалы  называется длина отрезка (графический  интервал), принятого за единицу  и измеренного в каких-либо мерах. Чем меньше масштаб, тем гуще располагаются на шкале точки, имеющие одно и тоже значение. Построить шкалу – это значит, на заданном носителе шкалы разместить точки и обозначить их соответствующими числами согласно условиям задачи.

Из неравномерных наибольшее значение имеет логарифмическая шкала. Методика её построения несколько иная, так как на этой шкале отрезки пропорциональны не изображаемым величинам, а их логарифмам.  Так при основании 10 lg1=0; lg10=1; lg100=2 и т. д. (рис.4)

 

             0             10          100          1000   Числа

              0             1             2              3        Логарифмы  чисел

 

Рис. 4 Логарифмическая шкала³

 

Носитель шкалы может  представлять собой как прямую, так  и кривую линию. В соответствии с этим различают шкалы прямолинейные (например, миллиметровая линейка) и криволинейные – дуговые и круговые (циферблат часов).

Последняя составляющая часть  графика – экспликация. Экспликация графика – это словесное пояснение его содержания (название графика и соответствующие пояснения отдельных его частей). 
        Название графика должно точно и кратко раскрывать его содержание. Пояснительные тексты могут располагаться в пределах графического образа, рядом с ним или выноситься за его пределы, вдоль масштабных шкал. Они помогают мысленно перейти от геометрических образов к явлениям и процессам, изображенным на графике.