База знаний студента. Реферат, курсовая, контрольная, диплом на заказ

курсовые,контрольные,дипломы,рефераты

Статистический анализ — Экономика

1. Анализ распределения элементов статистического ряда

Исходная таблица содержит данные по количеству выявленных лиц, совершивших кражи чужого имущества в населенных пунктах А и Б с 1961 по 2000 гг. В то время было принято измерять временные интервалы пятилетиями. В интервале с 1961 г. по 2000 г. укладывается ровно 8 пятилеток.

Таблица 1. Группировочная таблица по числу выявленных лиц в населенных пунктах А и Б с 1 по 8 пятилетку

Пятилетка 1 2 3 4 5 6 7 8
Населенный пункт А 173 109 236 137 159 235 79 116
Населенный пункт Б 360 380 339 387 454 286 181 256

С точки зрения статистики у нас появились два вариационных ряда для признаков Х (населенный пункт А) и У (населенный пункт Б) с одинаковым числом вариантов n = 8 без выделения частот и относительных частот. Одновременно эти ряды являются рядами динамики для одного и того же временного интервала с 1 по 8 пятилетку. Графически они могут быть представлены в виде полигонов как ряды динамики.

В рамках данной темы целесообразнее рассматривать интервальные ряды для распределения числа выявленных лиц по населенным пунктам А и Б.

Таблица 2. Интервальные ряды для числа выявленных лиц по населенным пунктам А и Б

1 2 3 4 5 6 7 8
А 173 109 236 137 159 235 79 116
Б 360 380 339 387 454 286 181 256

Таблица 2 служит таблицей частот. Для построения гистограмм лучше рассмотреть относительные частоты.

Таблица 3. Статистическое распределение интервальных рядов

i 1 2 3 4 5 6 7 8
(Wi) А 0,14 0,09 0,19 0,11 0,13 0,19 0,06 0,09
(Wi) Б 0,14 0,14 0,13 0,15 0,17 0,11 0,07 0,10

Относительные частоты вычисляются по формуле:

Wi = ni/n, (n = 1, 2, 3, …, 8),

где nа = 1244, nб = 2643

Диаграмма 1. Гистограмма относительных частот числа выявленных лиц по населенному пункту А


Диаграмма 2. Гистограмма относительных частот числа выявленных лиц по населенному пункту Б

Населенный пункт А характеризуется неравномерностью распределения числа выявленных лиц, совершивших кражи. Пики преступности данного вида приходятся на 3 и 6 пятилетки. Относительное снижение преступности отмечается в 7 пятилетке (выявлено всего 79 лиц, относительная частота на гистограмме составил W7 = 0,06). В целом усматривается незначительное снижение уровня преступности.

В населенном пункте Б уровень рассматриваемой преступности выше, чем в населенном пункте А. Обострение преступности произошло в 5 пятилетки. 7-ая пятилетка была спокойнее остальных.

 

2. Вычисление основных статистических параметров

Таблица 4. Основные статистические параметры рядов распределения

Среднее значение Среднее квадратичное отклонение Асимметрия Эксцесс
А 155,5 53,661 0,33 46,135
Б 330,375 80,404 -0,39 -0,66

Среднее значение вычисляется по формуле:


Х = 1/8 ∑х

Среднее квадратичное отклонение

б = √х2 – (х)2

Асимметрия

As = М3/ б3

Эксцесс

Ех = М4/ б4

где М3 = 1/8 ∑(хi – х)3,

М4 = 1/8 ∑(хi – х)4.

Отметим промежуточные результаты:

М3(А) = 51664,875;

М4(А) = 407404409,3;

М3(Б) = -201499,2539;

М4(Б) = 97879670,62.

Видно, что в населенном пункте Б средний уровень преступности почти в 2 раза больше, чем в населенном пункте А.

У соответствующих двух рядов распределения разный характер асимметрии. Довольно большой эксцесс у первого признака, у второго – незначительный.

Заметим, что нулевое значение эксцесса характерно для нормального закона распределения (распределения Гаусса).


3. Анализ динамических рядов

Таблица 5. Ряды динамики числа выявленных лиц по населенным пунктам А и Б

Номер пятилетки 1 2 3 4 5 6 7 8
Х 173 109 236 137 159 235 79 116
У 360 380 339 387 454 286 181 256

Таблица 6. Основные показатели динамики по населенному пункту А

Пятилетка Число лиц Абсолютный прирост (∆) Темп роста Тр, % Темп прироста Тпр, % Абсолютное значение 1% прироста

цеп

ной

базис

ный

цеп

ной

базисный цепной базисный
1 173 - - 100,0 100,0 0,0 0,0 -
2 109 -64 -64 63,0 -37,0 -37,0 -37,0 1,73
3 236 127 63 216,5 136,4 116,5 36,4 1,09
4 137 -99 -36 58,1 79,2 -41,9 -20,8 2,36
5 159 22 -14 116,1 91,9 16,1 -8,1 1,37
6 235 76 63 147,8 135,8 47,8 35,8 1,59
7 79 -166 -94 33,6 45,7 -66,4 -54,3 2,35
8 116 37 -57 146,8 67,1 46,8 -32,9 0,79
В среднем 155,5 -8 82,5 -17,5

Таблица 7. Основные показатели динамики по населенному пункту Б

Пятилетка Число лиц Абсолютный прирост (∆) Темп роста Тр, % Темп прироста Тпр, % Абсолютное значение 1% прироста

цеп

ной

базис

ный

цеп

ной

базисный цепной базисный
1 360 - - 100,0 100,0 0,0 0,0 -
2 380 20 20 105,6 105,6 5,6 5,6 3,6
3 339 -41 -21 89,2 94,2 -10,8 -5,8 3,8
4 387 48 27 114,2 107,5 14,2 7,5 3,39
5 454 67 94 117,3 126,1 17,3 26,1 3,87
6 286 -132 -74 63,0 79,4 -37,0 -20,6 4,54
7 181 -105 -179 63,3 50,3 -36,7 -49,7 2,86
8 256 75 -104 141,1 71,1 41,4 -28,9 1,81
В среднем 330,4 -15 87,2 -12,8

Диаграмма 3. Графическое изображение рядов динамики по населенным пунктам А (сплошная линия) и Б (пунктирная линия)

При заполнении таблиц 6 и 7 использованы формулы для цепной формы расчета:

∆ = у – уi,

Тр = уii – 1,

Тпр = Тр – 1,

А = уi – 1/100

и для базисной формы:

∆ = уi – у0,

Тр = уi0,

Тпр = Тр – 1,

- = ∆/7,

Тр- = 7√(Тр)1 (Тр)2 … (Тр)7.

Графики и расчетные таблицы говорят о небольшом снижении уровня краж по населенным пунктам А и Б. В среднем абсолютное снижение больше у населенного пункта Б, а темп снижения больше у пункта А. Но сам уровень преступности все время остается выше в населенном пункте Б.

 

4. Корреляционная зависимость

Парный коэффициент корреляции

Чху = ху- – х--хбу.

После вычисления среднего значения

ху- = 1/8∑хiyi = 52514,25

получаем Чху = 0,26

Корреляционная зависимость слабая.

У величины Чху как у случайной величины есть среднее квадратичное отклонение

mч = √1-ч2/n-2 = 0,4

Величина tч = ч/ mч распределена по закону Стьюдента со степенью свободы к = n – 2 = 6.

При уровне значимости а = 0,05

Табличное значение

tтабл = 2,4469

Предельная ошибка

∆ч = tтабл * mч = 0,98.


Поскольку вообще -1≤чху≤1, то вычисленная ошибка ∆ч = 0,98 смысла не имеет. Причина кроется в слабой тесной связи признаков х и у.

 

5. Уравнение регрессии

Линейная регрессия у = а + вх рассчитывается по формуле:

ỷ – у- = ч бух (х-х-),

ỷ – 330,4 = 0,26 * 80,404/53,661 (х – 155,5),

ỷ = 0,39х + 269,8

Критерий Фишера имеет расчетное значение

F = (tч)4 = (ч/ mч)4 = 0.18

При надежности 95% табличное значение F табл = 5,99. со степенями свободы к1 = 1, к2 = 6.

Так как F = 0,18 ‹ 1, следует перейти к обратной величине Fфакт = 5,55. Но тогда и F табл = 233,97 для степеней свободы к1 = 6, к2 = 1.

Мы видим, что все уравнение регрессии не значимо.

Абсолютная ошибка ∆у зависит от конкретного значения х и рассчитывается по формуле:

∆у = бост √1+1/8 + ∑(х – х-)2/8бх2,

Где в свою очередь,

бост = √∑(уi –ỷi)2/6.

По формуле ỷ = 269,8 + 0,39х найдем восемь значений ỷ(х):

337 312 362 323 332 361 301 315

Значит, бост = 89,373.

Самая малая ошибка ∆у будет при х = х-:

(∆у)min = 34,8 * 2,4469 = 232.

Для ошибки это слишком много. Это объясняется слабой теснотой корреляционной зависимости.

 

6. Обобщение статистических данных и статистический анализ

После группировки исходных данных по пятилетним периодам получились вариационные интервальные ряды.

Поэтому в их ранжировке нет необходимости.

После построения гистограмм выяснилось, что распределения сильно отличаются от распределения Гаусса. Поэтому их исследование с помощью понятий асимметрии и эксцесса становится формальным.

Вычисление средних значений позволило сделать вывод о почти двукратном превышении показателя преступности в населенном пункте Б. Это подтверждает и сравнительная диаграмма 3.

В течение первых шести пятилеток в населенных пунктах А и Б отмечались противоположные тенденции по динамике уровня выявленных лиц, а в последние две пятилетки эти тенденции совпадали. В целом заметно небольшое снижение уровня преступности данного вида. На это указали и расчеты при заполнении таблиц 6 и 7.

Как и ожидалось, корреляционная зависимость показателей по двум населенным пунктам оказалась слабой. Оказалось незначимой и сама регрессионная линейная модель.

По этой причине потеряли практический смысл оценки ошибок для линейного коэффициента корреляции и для прогнозных значений регрессии.


Список использованной литературы

1. Кремер Н.Ш., Путко Б.А. Эконометрика: Учебник для ВУЗов. М.: ЮНИТИ-ДАНА, 2005.

2. Практикум по эконометрике: Учебное пособие. Под ред. И.И. Елисеевой. М.: Финансы и статистика, 2003.

3. Эконометрика: Учебник. Под ред. И.И. Елисеевой. М.: Финансы и статистика, 2004.

4. Шимко П.Д., Власов М.П. Статистика/ Серия «Учебники, учебные пособия». – Ростов на Дону: Феникс, 2003.

5. Глинский В.В., Ионин В.Г. Статистический анализ: Учебное пособие. М.: ИНФРА-М; Новосибирск: Сибирское соглашение, 2002.

6. Сборник задач по теории статистики: Учебное пособие / Под ред. В.В. Глинского и Л.К. Серга. – М.: ИНФРА-М; Новосибирск: Сибирское соглашение, 2002

1. Анализ распределения элементов статистического ряда Исходная таблица содержит данные по количеству выявленных лиц, совершивших кражи чужого имущества в населенных пунктах А и Б с 1961 по 2000 гг. В то время было принято измерять времен

 

 

 

Внимание! Представленная Контрольная работа находится в открытом доступе в сети Интернет, и уже неоднократно сдавалась, возможно, даже в твоем учебном заведении.
Советуем не рисковать. Узнай, сколько стоит абсолютно уникальная Контрольная работа по твоей теме:

Новости образования и науки

Заказать уникальную работу

Похожие работы:

Статистический анализ
Статистическое наблюдение
Статистическое наблюдение
Статистичне вивчення інвестиційної діяльності
Стоимость производственных фондов
Стратегии дифференцированного ценообразования
Стратегии ценообразования
Структура национальной экономики России
Структура основних виробничих фондів підприємства. Обігові кошти. Собівартість продукції
Структура отрасли. Издержки обращения в сфере торговли

Свои сданные студенческие работы

присылайте нам на e-mail

Client@Stud-Baza.ru