Расчет и анализ статистических показателей (стр. 1 из 11)

Общая теория статистики - одна из основных дисциплин в системе экономического образования. Работая с цифрами, каждый экономист должен знать, как получены те или иные данные, какова их природа, насколько они полны и достоверны. Кроме того, он должен уметь использовать различные статистические методы анализа массовых явлений.

Статистические методы позволяют разрабатывать стратегию развития фирмы на основе прогнозирования динамики основных показателей и соотношение между ними. Динамика макроэкономических показателей дает основания для разработки перспективных планов развития экономики в целом, измерения эффективности общественного продаж и т.д. Несмотря на разнообразие сфер применения статистики, имеются общие методы статистической работы, которыми нужно руководствоваться всегда и везде.

Статистик имеет дело с числовой и нечисловой информацией, с большими и малыми выборками, с вычислениями, таблицами и графиками. Имеется множество отечественных и зарубежных пакетов прикладных программ статистической обработки данных на персональных компьютерах и больших ЭВМ.

Целью данной курсовой работы является приобретение навыков по расчету и анализу обобщающих статистических показателей, а также представлений об основных статистических методах, их возможностях и границах применения.

Раздел 1. Расчет абсолютных, относительных, средних величин, показателей вариации, построение и анализ рядов распределения, дисперсионный и корреляционно-регрессионный анализ

1.1 Произвести первичную равноинтервальную группировку по двум признакам

Для того чтобы произвести группировку, необходимо вычислить количество групп в ней и величину интервала в группе. Для этого воспользуемся следующими формулами:

Формула Стерджесса:

где

- количество групп,

- численность совокупности.

Величина интервала i:

где

- величина интервала;

- количество групп;

- максимальное значение признака;

- минимальное значение признака.

Рассчитаем количество групп и величину интервала и произведем группировку для первого признака: объем продаж.

lg 27=1,43

k=6

Итак, величина интервала равна 88, проведем группировку данных. В качестве величины интервала выбираем 90.

Таблица 1.1 Первичная группировка

Объем продаж	количество	значения
А	1	2
5100-5190	2	5120; 5180
5190-5280	3	5220; 5225; 5271
5280-5370	6	5310; 5312; 5320; 5326; 5348; 5350
5370-5460	9	5375; 5390; 5410; 5435; 5440; 5440; 5450; 5456; 5460
5460-5550	2	5465; 5470
5550-5640	3	5553; 5560; 5596
5640-5730	2	5650; 5650
Итого:	27

Данная группировка не удовлетворяет закону нормального распределения, поэтому необходимо провести вторичную группировку, изменив при этом величину интервала с 90 до 110.

Таблица 1.2 Вторичная группировка

Объем продаж	количество	значения
А	1	2
5100-5210	2	5120; 5180
5210-5320	6	5220; 5225; 5271; 5310; 5312; 5320
5320-5430	6	5326; 5348; 5375; 5350; 5390; 5410;
5430-5540	8	5435; 5440; 5440; 5450; 5456; 5460; 5465; 5470
5540-5650	5	5553; 5560; 5596; 5650; 5650
Итого:	27

Данная группировка удовлетворяет закону нормального распределения.

Рассчитаем количество групп, величину интервала и произведем первичную группировку для второго признака: численность работников, чел.

lg 27=1,43

k=6

Примем величину интервала - 9, проведем группировку данных. Результаты поместим в Таблице 1.3

Таблица 1.3 Первичная группировка

Коэффициент сменности	количество	значения
А	1	2
420-429	3	422; 424; 423
429-438	5	433; 432; 434; 437; 438;
438-447	6	446; 443; 444; 442; 444; 443;
447-456	5	455; 455; 452; 455; 450;
456-465	5	457; 462; 462; 464; 460;
465-474	3	471; 472; 470
Итого:	27

Данная группировка удовлетворяет закону нормального распределения

В данной паре признаков первый признак - объем продаж - является результативным, т.е. зависимым, а второй - численность рабочих - факторным. Дальнейшие расчеты будут выполняться по второму признаку.

1.2 Рассчитать относительные величины

а) структуры;

б) координации, выбрав за базу одну из групп в соответствии с экономическим содержанием.

Относительные величины - результат сопоставления двух статистических показателей, дает цифровую меру их соотношения. Относительные величины широко используются в статистическом исследовании, позволяет провести сравнение различных показателей, и делает такое сравнение наглядным.

а) оносительная величина структуры характеризует долю отдельных частей в общем объеме совокупности и выражается в долях единицы, процентах, промилях. Ее получают путем деления численности каждой группы, входящей в совокупность, на численность всей совокупности. Относительная величина структуры представляет собой соотношение структурных частей изучаемого объекта и их целого.

Рассчитаем относительную величину структуры для объема продаж (первый признак).

Относительная величина структуры в процентах рассчитывается путем умножения относительной величины структуры в долях на 100, в промилле - на 1000.

б) Относительная величина координации характеризует соотношение отдельных частей совокупности, и определяется как отношение частоты в каждой из групп к частоте, выбранной за базу.

Рассчитаем относительную величину координации для объема продаж. Выберем за базу максимальную частоту встречаемости признак - 8. Результаты расчетов поместим в Таблице 2.1:

Таблица 2.1 Относительные величины структуры для объема продаж

Объем продаж	Количество	Относительная величина структуры			Относительная величина координации
Объем продаж	Количество	Доли	Проценты	Промили	Относительная величина координации
А	1	2	3	4	5
5100-5210	2	0,7	7	70	0,25
5210-5320	6	0,22	22	220	0,75
5320-5430	6	0,22	22	220	0,75
5430-5540	8	0,3	30	300	0
5540-5650	5	0, 19	19	190	0,62
Итого:	27	1,00	100	1000	2,37

Относительная величина структуры для численности работников рассчитывается аналогично. Результаты поместим в Таблице 2.2