Российский государственный геологоразведочный университет им. С. Орджоникидзе
Кафедра менеджмента и маркетинга
Курсовой проект
По дисциплине: Статистика
На тему: "Исследование показателей меди с помощью корреляционного и тренд–анализов"
Выполнили:
студенты группы ЭГ-06-03
Мельникова Татьяна
Волков Илья
Кузнецова Юлия
Проверила:
Доцент Рыжова Л. П.
Москва,2008.
Оглавление
Введение
Глава 1. Мировой рынок меди
1.1 Мировой рынок цветных металлов
1.2 Прогноз развития мирового рынка меди до 2013 года
1.3 Крупнейшие месторождения меди
1.4 Медная промышленность
Глава 2. Регрессионно-корреляцонный анализ для рассчета экономических показателей
2.1 Применение корреляционного анализа на примере меди
2.2 Статистическая оценка тесноты связи
2.3 Применение корреляционного анализа для экономических характеристик меди
Глава 3. Тренд-анализ для рассчета экономических показателей
3.1 Теория тренд-анализа
3.2 Применение тренд - анализа для экономических характеристик меди
Вывод
Заключение
Список использованной литературы
Краткая справка исторического развития статистики
Статистика для менеджера и экономиста — инструмент, позволяющий производить анализ текущей информации и прогнозировать поведение объекта управления. Для того, чтобы познать этот инструмент и научиться пользоваться им, следует подробно изучить предмет и методическую основу статистической науки.
Слово "статистика" имеет латинский корень statio — государство. Впервые оно было использовано немецким ученым Г. Ахенвалем в труде по государствоведению, выпущенном в 1749г. Однако функции, выполняемые статистикой, известны с древности: в античном мире учитывалось население, земли, города. Известно, что Аристотель составил описание большого числа городов и государств. Англия имеет великолепный памятник средневековой статистики — "Книга страшного суда". Она представляет собой результаты переписи населения Англии и датирована 1601 г.
Достаточно долгое время статистика была синонимом государствоведения. Конец XIX в. существенно расширил и углубил понятие "статистика". Методы, основанные на теории вероятностей, находят применение при исследовании социально-экономических явлений и процессов: уровня жизни населения и динамики его, покупательского спроса, уровня интенсификации производства, оплаты труда, производства и качества продукции и т.д.
Английские ученые-статистики Дж. Э.Юл и М.Дж. Кендэлл констатируют: "Независимо от того, в какой отрасли знания получены числовые данные, они обладают определенными свойствами, для выявления которых может потребоваться особого рода научный метод обработки. Последний известен как статистический метод или, короче, статистика".
В истории российской статистики существовали все известные школы и направления. В.Н. Татищев (1686—1750) и М.В. Ломоносов (1711—1765) — яркие представители русской описательной школы. Д. Бернулли (1700—1782) и Л. Крафт (1743—1814) — близки к "политическим арифметикам". Важную роль в развитии математического обоснования статистики сыграли русские математики П.П. Чебышев (1821—1894), Н.А. Марков (1856—1922), а особенно A.M. Ляпунов (1857—1919).
Статистика — наука, методами теории вероятностей математической статистики изучающая массовые явления и процессы общественной жизни и помогающая обнаруживать закономерности различных процессов, происходящих в жизни.
Статистика — наука, изучающая количественные стороны массовых явлений в конкретных условиях места и времени. Современная статистическая наука, во многом соблюдая преемственность, опирается на все достижения современной науки, прежде всего, информационные технологии.
Важнейшими составляющими современной прикладной статистической науки и наук, непосредственно связанных с ней, являются следующие:
Математическая статистика — раздел математики, посвященный методам систематизации, обработки и исследования статистических данных для научных и практических выводов. Математическая статистика является по отношению к общей статистике, или теории статистики, разработчиком и поставщиком части используемого в ней математического аппарата.
Общая статистика, или теория статистики, — научная дисциплина, разрабатывающая и систематизирующая понятия, приемы, математические методы и модели, предназначенные для организации, сбора, стандартной записи, систематизации и обработки (в т.ч. с помощью ЭВМ) статистических данных с целью их удобного представления, интеграции и получения тем самым научных и практических выводов.
Экономическая статистика изучает явления и процессы в области экономики — структуру, пропорции, взаимосвязи отраслей и элементов общественного воспроизводства.
Социально-демографическая статистика изучает население, а также социальные явления и процессы, которые характеризуют условия жизнедеятельности людей, их взаимоотношения в процессе труда и в непроизводственной деятельности.
Высшие методы статистики и эконометрика — одно из направлений экономико-математических методов анализа, которое заключается в статистическом измерении, (оценивании) параметров математических выражений, характеризующих некоторую экономическую концепцию о взаимосвязи и развитии объекта, явления, и в применении полученных таким путем эконометрических моделей для конкретных экономических выводов.
Одной из основных задач общей статистики является выявление и изучение закономерностей массовых явлений и процессов. Познание закономерностей возможно лишь в том случае, если изучаются не отдельные явления, а совокупности явлений, — ведь закономерности общественной жизни проявляются в полной мере лишь в массе явлений. В каждом отдельном явлении необходимое — то, что присуще всем явлениям данного вида, — проявляется в единстве со случайным, индивидуальным, присущим лишь этому конкретному явлению.
Закономерности, в которых необходимость неразрывно связана в каждом отдельном явлении со случайностью и лишь во множестве явлений проявляет себя как некий общий закон, называются статистическими. Свойство статистических закономерностей проявляться в массе явлений при обобщении данных по достаточно большому числу единиц получило названия закона больших чисел.
Общественная жизнь выражается в различного рода массовых явлениях и процессах, например: производство, внутренняя и внешняя торговля, потребление, перевозка грузов и т.д. Каждое из этих явлений состоит из массы однородных элементов, которые объединены единой качественной основой, но различаются по ряду признаков. Все они взятые вместе в определенных границах времени и пространства образуют статистическую совокупность.
Статистическая совокупность, представляющая собой единое целое, состоит из отдельных единиц. Например, в отношении каждого человека во время переписи населения собираются сведения о его возрасте, национальности, занятости и т.д., а все население на момент переписи представляет определенную статистическую совокупность. Если деканат факультета проводит анализ успеваемости, то регистрируются предметы, по которым проводилась аттестация, и оценки по этим предметам.
Каждая единица статистической совокупности может быть описана, охарактеризована рядом свойств и особенностей, которыми они обладают. В предыдущем примере в отношении каждого человека, являющегося единицей совокупности, при переписи населения записываются его возраст, образование, семейное положение и т.п. Каждый из вопросов отражает собой определенный, конкретный признак, характеризующий особенности данной единицы совокупности. Так, при регистрации оборудования, каждый станок описывается рядом признаков: год выпуска, степень износа и т.д. Выбор единицы совокупности и перечня признаков, ее характеризующих, зависит от целей и задач исследования.
Единицы статистической совокупности, образуя вместе некоторое целое, по ряду свойств и особенностей отличаются друг от друга, т.е. не абсолютно тождественны, а обнаруживают некоторые различия, вариацию. Изучение статистической совокупности на основе этих различий составляет важную задачу статистической науки. Признаки, характеризующие особенности поведения статистической совокупности, называются варьирующими.
Качественные или атрибутивные признаки определяют наличие/отсутствие какого-либо качества, например: штатный работник, женский пол, вид продукции, отрасль, профессия и т.д.
а) дискретные (принимают целочисленные значения), например, количество единиц оборудования, количество рабочих;
б) непрерывные (принимают вещественные значения), например, вес, стоимость продукции.
Статистика изучает методы получения данных, характеризующих элементы статистических совокупностей, а также обобщенных характеристик, описывающих совокупность как целое. Например, производство каменного угля по отдельным шахтам представляет собой некоторую статистическую совокупность; определение итогов производства каменного угля за день, месяц и т.д. дает количественную оценку указанной статистической совокупности.
Как уже отмечалось ранее, статистика играет существенную роль в деле обнаружения закономерностей массовых явлений общественной жизни. Поскольку эти закономерности вскрываются статистическими приемами исследования и проявляются в статистической совокупности в целом, их можно назвать статистическими закономерностями. Каким же образом статистическая наука помогает отыскивать закономерности? Для ответа на этот вопрос необходимо разобраться предварительно в причинах, определяющих то или иное конкретное значение признаков отдельных единиц статистической совокупности. В каждом отдельном результате (случае) наблюдается различный состав причин и различная степень интенсивности их действия. Это обстоятельство и создает такое разнообразие форм конкретной действительности, которое наблюдается в жизни общества. При этом статистическая наука дает возможность определить влияние какой-либо одной причины, фактора, условия, как бы исключая при этом влияние всех остальных.