Статистические методы изучения экономических явлений

    Дисциплина: Разное
    Тип работы: Курсовая
    Тема: Статистические методы изучения экономических явлений

    Содержание
    Содержание
    Введение 3
    Глава 1. Средние величины и показатели вариации 4
    Глава 2. Ряды динамики 15
    Глава 3. Индексы 27
    Глава 4. Выборочное наблюдение 34
    Глава 5. Статистика численности и состава населения 40
    Глава 6. Система национальных счетов 51
    Заключение 60
    Литература 61
    Введение.
    Статистические дисциплины играют важную роль в системе экономическ
    го образования. Для общеэкономических специальностей, статистика является о
    новой для разработки и совершенствования методов экономического анализа. С
    ма же статистика - самостоятельная общественная наука, имеющая свой предмет и метод исследования. Понятие \"статистика\" происходит от л
    тинского слова \"status\", которое в переводе, означает - положение, состояние, порядок я
    лений. Эта наука, изучающая положение дел в государстве. Главная её задача - это сбор цифровых данных, их обобщение и переработка. В зависимости от объекта
    изуч
    ния статистика как наука подразделяется на социальную, демографическую, эк
    номическую, промышленную, торговую, банковскую, финансовую, медицинскую и т.д. Общие свойства статистических данных, независимо от их природы и мет
    ды их анализа рассматриваются матем
    тической статистикой и общей теорией статистики.
    Под предметом статистики понимается количественная сторона массовых общественных явлений в постоянной связи с их содержанием или количестве
    ной стороной, а также количественное выражение закономерностей обществе
    ного развития в конкретных условиях места и времени. Одной из характерных особе
    ностей статистики является то, что при изучении количественной стороны общ
    ственных явлений и процессов она всегда отображает качественные ос
    бенности исследуемых явлений, т.е. изучает количество в неразрывной связи, единстве с качеством (качество - это свойства, присущие предмету или явлению, которые
    личают данный предмет или явление от др
    гих).
    Предмет статистики исследуется при помощи определённых понятий, т
    ких как: статистическая совокупность, единица совокупности, признак, статистич
    ский показатель, система статистических показателей.
    Глава 1. Средние величины и показатели вариации
    1.1.Средние величины
    Средняя величина - это обобщающая количественная характеристика
    совокупности однотипных явлений по одному варьирующему признаку.
    Она отражает объективный уровень, достигнутый в процессе развития явления
    к определенному моменту или периоду.
    Важнейшая особенность средней величины - в том, что она относится к
    единице изучаемой совокупности и через характеристику единицы характеризует всю совокупность в целом.
    Основные свойства средней величины:
    Она обладает устойчивостью, что позволяет выявлять закономерности
    развития явлений. Средняя облегчает сравнение двух совокупностей, обладающих различной численностью.
    Она помогает характеризовать развитие уровня явления во времени.
    Она помогает выявить и охарактеризовать связь между явлениями.
    Средние позволяют исключить влияние индивидуальных значений признака,
    т.е. они являются абстрактными величинами. Поэтому средние должны употребляться на основе сгруппированных данных.
    К расчету средней предъявляются два основных требования:
    Среднюю нужно рассчитывать так, чтобы она погашала то, что мешает
    выявлению характерных черт и закономерностей в развитии явления, а не затушевывала развитие.
    Средняя может быть вычислена только для однородной совокупности.
    Средняя, вычисленная для неоднородной совокупности, называется огульной.
    Говоря о методологии исчисления средних, не надо забывать, что средняя
    всегда дает обобщенную характеристику лишь по одному признаку.
    1.2. Виды средних величин.img width=\"12\" height=\"23\" alt=\"0x01
    graphic\" src=\"/cache/files/c643/289270.png\"
    Средние величины делятся на степенные и структурные.
    ) К степенным относятся:
    Средняя арифметическая простая - применяется в случаях, когда известно значение всех показателей по единицам совокупности, при этом данные не сгруппированы. И рассчитывается она по
    формуле:
    img width=\"18\" height=\"22\" alt=\"0x01 graphic\"
    src=\"289271.wmf\"
    где n - число единиц
    В случае, когда данные сгруппированы, имеется информация об
    индивидуальном значении признака и количестве единиц в каждой группе, используют формулу
    средней арифметической взвешенной
    img width=\"95\" height=\"52\" alt=\"0x01 graphic\"
    src=\"/cache/files/c643/289274.png\"
    где img width=\"16\" height=\"22\" alt=\"0x01 graphic\"
    src=\"/cache/files/c643/289275.png\"
    - частота повторов,
    n - индивидуальное значение признаков.
    Средняя
    гармоническая взвешенная- применяется в случаях, когда известны индивидуальное значение признака и общий объем явления, а частота повторов индивидуальных значений не задана.
    img width=\"77\" height=\"68\" alt=\"0x01 graphic\"
    src=\"/cache/files/c643/289276.png\"
    где W - общий объём значения;
    Х - индивидуальное значение признака.
    Средняя
    гармоническая простая - используют в ситуациях, когда общий размер явления одинаков для всех индивидуальных значений признака.
    img width=\"70\" height=\"65\" alt=\"0x01 graphic\"
    src=\"/cache/files/c643/289277.png\"
    Средняя
    хронологическая - применяется в случаях, когда индивидуальное значение признака приводятся на несколько равноценных дат, а рассматривать надо среднюю за период.
    img width=\"268\" height=\"62\" alt=\"0x01 graphic\"
    src=\"/cache/files/c643/289278.png\"
    где n - число дат;
    (n-1) - число периодов
    Средняя
    геометрическая - применяется в случаях, когда индивидуальное значение признака заданы темпами роста (индексами)
    img width=\"193\" height=\"29\" alt=\"0x01 graphic\"
    src=\"/cache/files/c643/289279.png\"
    Структурные средние
    К структурным средним относятся:
    мода
    медиана
    квартиль
    дециль
    перцентиль
    Основные из них - это мода и медиана
    Мода
    Это значение признака, которое встречается в ряду распределения чаще, чем
    другие его значения.
    В дискретном ряду распределения значения моды определяются визуально.
    Если же ряд распределения задан как интервальный, то значение моды рассчитывается по следующей формуле:
    img width=\"366\" height=\"48\" alt=\"0x01 graphic\"
    src=\"/cache/files/c643/2892710.png\"
    Хо - начальная граница модального интервала,
    i - величина модального интервала,
    img width=\"51\" height=\"22\" alt=\"0x01 graphic\"
    src=\"/cache/files/c643/2892711.png\"
    - частота модального интервала,
    img width=\"61\" height=\"25\" alt=\"0x01 graphic\"
    src=\"/cache/files/c643/2892712.png\"
    - частота интервала, предшествующего модальному,
    img width=\"61\" height=\"25\" alt=\"0x01 graphic\"
    src=\"/cache/files/c643/2892713.png\"
    - частота интервала, следующего за модальным.
    Медиана
    Это центральное значение признака, им обладает центральный член
    ранжированного ряда. Определение медианы в дискретном ряду производится следующим образом:
    Если ряд содержит нечётное число вариантов: медиана - это
    центральное значение
    Если ряд содержит чётное число вариантов: медиана определяется как
    среднее из двух центральных мест.
    Для интервального ряда медиана рассчитывается по следующей формуле:
    img width=\"238\" height=\"65\" alt=\"0x01 graphic\"
    src=\"/cache/files/c643/2892714.png\"
    Хо - начальная граница медианного интервала,
    i - величина медианного интервала,
    img width=\"50\" height=\"22\" alt=\"0x01 graphic\"
    src=\"/cache/files/c643/2892715.png\"
    - накопленные частоты ряда,
    img width=\"58\" height=\"25\" alt=\"0x01 graphic\"
    src=\"/cache/files/c643/2892716.png\"
    - накопленные частоты интервала, предшествующего медианному
    1.2. Показатели вариации
    Показатели вариации используются для характеристики и упорядочения
    статистических совокупностей.
    Абсолютные показатели вариации
    Для измерения размера вариации используются следующие абсолютные
    показатели: размах, среднее линейное отклонение, дисперсия, среднее квадратическое отклонение.
    Размах
    - показывает, на сколько велико различие между максимальным и минимальным уровнем показателя в изучаемом ряду. Чем сильнее колеблемость, тем больше абсолютные размеры отклонений от
    средней.
    R=Хmax -Xmin
    Дисперсия- это средний квадрат отклонений фактических данных от среднего уровня по ряду
    img width=\"116\" height=\"51\" alt=\"0x01 graphic\"
    src=\"/cache/files/c643/2892717.png\"
    - для средней простой
    img width=\"141\" height=\"58\" alt=\"0x01 graphic\"
    src=\"/cache/files/c643/2892718.png\"
    - для средней взвешенной
    Среднее линейное отклонение
    - отражает на сколько в среднем каждый показатель изучаемой совокупности варьирует по отношению к среднему уровню по ряду.
    а) для средней простой
    img width=\"105\" height=\"48\" alt=\"0x01 graphic\"
    src=\"/cache/files/c643/2892719.png\"
    , где
    img width=\"16\" height=\"25\" alt=\"0x01 graphic\"
    src=\"/cache/files/c643/2892720.png\"
    - отдельные показатели,
    img width=\"13\" height=\"23\" alt=\"0x01 graphic\"
    src=\"/cache/files/c643/2892721.png\"
    - среднее по ряду
    n - число показателей по ряду
    б) Для средней взвешенной
    img width=\"12\" height=\"23\" alt=\"0x01 graphic\"
    src=\"2892722.wmf\"
    Среднее квадратическое (стандартное) отклонение - характеризует то же, что и линейное отклонение, но в практике встречается чаще.
    а) для средней простой : img width=\"191\" height=\"67\" alt=\"0x01
    graphic\" src=\"/cache/files/c643/2892724.png\"
    б) для средней взвешенной
    img width=\"150\" height=\"59\" alt=\"0x01 graphic\"
    src=\"/cache/files/c643/2892725.png\"
    Коэффициент вариации
    - отражает средний размер колебания признака в изучаемой совокупности. Измеряется в %.
    img width=\"97\" height=\"44\" alt=\"0x01 graphic\"
    src=\"/cache/files/c643/2892726.png\"
    Если V меньше 33,3, то средняя исчисленная по ряду - типична, и может
    быть использована для характеристики совокупности.
    Коэффициент осцилляции.
    img width=\"115\" height=\"44\" alt=\"0x01 graphic\"
    src=\"/cache/files/c643/2892727.png\"
    Задание 1.
    Выработка одноименных деталей за смену рабочими трёх цехов завода
    характеризуется следующими данными:
    Цех
    Январь
    Февраль
    Средняя выработка деталей за смену одним рабочим, шт
    Число рабочих
    Средняя выработка деталей за смену одним рабочим, шт
    Выработано всего деталей, шт
    2343
    3280
    1944
    Вычислите среднюю выработку деталей на одного рабочего по трём цехам
    завода: а) январь; б) февраль. Полученные показатели ср...

    Забрать файл

    Похожие материалы:


ПИШЕМ УНИКАЛЬНЫЕ РАБОТЫ
Заказывайте напрямую у исполнителя!


© 2006-2016 Все права защищены