Реферат

Реферат Группировка статистических данных и ее роль в анализе информации

Работа добавлена на сайт bukvasha.net: 2015-10-28

Поможем написать учебную работу

Если у вас возникли сложности с курсовой, контрольной, дипломной, рефератом, отчетом по практике, научно-исследовательской и любой другой работой - мы готовы помочь.

Предоплата всего

от 25%

Подписываем

договор

Выберите тип работы:

Скидка 25% при заказе до 15.3.2025





Содержание

Семестр 1_ 2

Группировка статистических данных и ее роль в анализе информации_ 2

Абсолютные, относительные, средние величины_ 2

Относительные величины_ 2

Средние величины_ 2

Статистические распределения и их характеристики_ 3

Показатели вариации (колеблемости) признака 4

Сложение дисперсий_ 4

Показатель асимметрии_ 5

Показатель эксцесса (островершинности) 5

Кривые распределения 5

Выборочное наблюдение_ 6

Формулы ошибок простой случайной выборки_ 7

Формулы для определения численности простой и случайной выборки_ 7

Типичная выборка 7

Серийная выборка 8

Малые выборки_ 8

Корреляционная связь_ 8

Уравнение регрессии_ 9

Ряды динамики_ 10

Показатели динамики_ 10

Средние показатели динамики_ 10

Тренды_ 11

Семестр 2 (Индексы) 11



Семестр 1

Группировка статистических данных и ее роль в анализе информации




Равный интервал, величина интервала - , m
– число групп


Формула Стерджесса (величина интервала) - , n
– число наблюдений



Абсолютные, относительные, средние величины

Относительные величины


Относительные величины (ОВ) динамики характеризуют изменение явления во времени. (Коэффициент роста)

Темп роста – с переменной базой -  yn

– уровень явления за период
(например, выпуск продукции по кварталам года)

С постоянной базой - , yk
– постоянная база сравнения


ОВ планового задания -

ОВ выполнения плана -

ОВ динамики -

ОВ структуры характеризуют долю отдельных частей в общем объеме совокупности (удельный вес) -

ОВ координации отражают отношение численности двух частей единого целого, т. е. показывают, сколько единиц одной группы приходится в среднем на одну, на 10 или на 100 единиц другой изучаемой совокупности.

ОВ координации -

ОВ наглядности (сравнения) отражают результаты сопоставления одноименных показателей, относящихся к одному и тому же периоду времени, но к разным объектам или территориям (например, сравнивается годовая производительность труда по 2-м предприятиям)

ОВ сравнения -


Средние величины


Степенные средние общего типового расчета:

Средняя степенная простая - , - индивидуальное значение признака, по которому рассчитывается средняя,
n
– объем совокупности (число единиц)


Средняя степенная взвешенная - , fi
– частота повторения индивидуального признака
(=n)

Значе-ние k

Наименование средней

Формула средней

Простая

Средняя

-1

Гармоническая



,

0

Геометрическая





1

Арифметическая



,

2

Квадратическая





гарм. < геом < арифм < квадрат, x=w/f

Гармоническая простая – когда небольшая совокупность и индивидуальные значения не повторяются. Используется, если исчисляем среднюю из обратных величин.

Средняя квадратическая – для расчета среднего квадратического отклонения, являющегося показателем вариации признаков

Средняя геометрическая простая – для вычисления среднего коэффициента роста (темпа) в рядах динамики, если промежутки, к которым относятся коэффициенты роста, одинаковы.


Статистические распределения и их характеристики


Мода – значение признака, которое наиболее часто встречается в совокупности

, - нижняя граница модального интервала (интервал с наибольшей частотой), - величина интервала, - частота в модальном интервале.

Медиана – значение признака, которое лежит в середине ранжированного ряда и делит этот ряд на две равные по численности части.

 - положение медианы

, - нижняя граница медианного интервала, - накопленная частота интервала, предшествующего медианному, - частота медианного интервала.

Квартель

,

,

Дециль

, (от 1/10 до 9/10)

Показатели вариации (колеблемости) признака


Среднее линейное отклонение – на сколько в среднем отличаются индивидуальные значения признака от среднего его значения.

-для несгруппированных данных (первичного ряда):

-для вариационного ряда:  

Среднее квадратическое отклонение

- для несгруппированных данных:

- для вариационного ряда:  

Дисперсия

- для несгруппированных данных:

- для вариационного ряда:  



Коэффициент вариации (используется для характеристики однородности совокупности по исследуемому признаку)

 - до 17% – совокупность совершенно однородна, 17%-33% - достаточно однородна, >33% - неоднородна.


Сложение дисперсий


Величина общей дисперсии () характеризует вариацию признака под влиянием всех факторов, формирующих уровень признака у единиц данной совокупности

, - общая средняя арифметическая для всей совокупности

Межгрупповая дисперсия () отражает систематическую вариацию, т. е. различия в величине изучаемого признака, которые возникают под влиянием фактора, положенного в основу группировки

,- средняя в каждой группе, - число единиц в каждой группе

Средняя внутригрупповая дисперсия () характеризует случайную вариацию, возникающую под влиянием других, неучтенных факторов, и не зависит от условия (признака-фактора), положенного в основу группировки.

, где - дисперсия по отдельной группе

или

Равенство:

Корреляционное отношение

, >0,5 – связь между групповым фактором и результирующим признаком – тесная, <0,5 – связь слабая


Показатель асимметрии


, - центральный момент третьего порядка

Средняя квадратическая ошибка: , n
– число наблюдений


Если , асимметрия существенна и распределение признака в генеральной совокупности не является симметричным. Если , асимметрия несущественна, ее наличие объясняется влиянием случайных обстоятельств.

 - правосторонняя асимметрия, - левосторонняя асимметрия.


Показатель эксцесса (островершинности)


, - центральный момент четвертого порядка

>0 – высоковершинное,  < 0 – низковершинное (= -2 – предел)

Средняя квадратическая ошибка:  n
– число наблюдений


Кривые распределения


Кривая линия, которая отражает закономерность изменения частот в чистом, исключающем влияние случайных факторов виде, называется кривой распределения.

Плотность распределения (расчет теоретических частот)

, - нормированное отклонение

, - определяется по таблице (приложение 1)
Критерий согласия К. Пирсона (для проверки близости теоретического и эмпирического распределений, для проверки соответствия эмпирического распределения закону нормального распределения)

 f
– эмпирические частоты в интервале,
f

– теоретические частоты в интервале


Критерий согласия Романовского

,
m
– число групп,
m
-3 – число степеней свободы при исчислении частот нормального распределения


Если к<3, то можно принять гипотезу о нормальном характере эмпирического распределения
Критерий Колмогорова

, D
– максимальное значение разности между накопленными эмпирическими и теоретическими частотами,
n
– сумма эмпирических частот

Распределение Пуассона (теоретические частоты)

,
n
– общее число независимых испытаний, λ – среднее число появления редкого события в
n
одинаковых независимых испытаниях,
m
– частота данного события, е=2,71828


Выборочное наблюдение


N – объем генеральной совокупности

n – объем выборочной совокупности (число единиц, попавших в выборку)

- генеральная средняя (среднее значение признака в генеральной совокупности)

- выборочная средняя

р – генеральная доля (доля единиц, обладающих данным признаком в генеральной совокупности)

w – выборочная доля

- генеральная дисперсия

- выборочная дисперсия

- среднее квадратическое отклонение признака в генеральной совокупности

S – среднее квадратическое отклонение признака в выборочной совокупности.
Неравенство Чебышеба

При неограниченном числе наблюдений, независящих друг от друга из генеральной совокупности с вероятностью сколь угодно близкой к 1, можно утверждать, что расхождение между выборочной и генеральной средней будет сколь угодно малой величиной .



Теорема Ляпунова

Дает количественную оценку ошибки. При неограниченном объеме из генеральной совокупности с Р расхождения выборочной и генеральной средней равна интегралу Лапласа

, - нормированная функция Лапласа (интеграл Лапласа)
 Р – гарантированная вероятность

t – коэффициент доверия, зависящий от Р



Р

0,683

0,954

0,997

t

1

2

3

- предельная ошибка выборки

, - стандартная среднеквадратическая ошибка

, - предельная (максимально возможная) ошибка средней,
t
– коэффициент кратности средней ошибки выборки, зависящий от вероятности, с которой гарантируется величина предельной ошибки


, - предельная (максимально возможная) ошибка доли

Средняя ошибка (n>30) при случайной повторной выборке:

,

При случайной бесповторной выборке:

,


Формулы ошибок простой случайной выборки




Способ отбора единиц

повторный

бесповторный

Средняя ошибка μ:

Для средней





Для доли





Предельная ошибка Δ:

Для средней





Для доли







Доверительные интервалы для генеральной средней –



Доверительные интервалы для генеральной доли –



Доверительная вероятность – функция от t, вероятность находится по приложению3


Формулы для определения численности простой и случайной выборки




Способ отбора единиц

повторный

бесповторный

Численность выборки (n):

Для средней





Для доли*





*В случае, когда частость w даже приблизительно неизвестна, в расчет вводят максимальную величину дисперсии доли, равную 0,25 (если w=0,5, то w(1-w)=0,25).


Типичная выборка


Применяется в тех случаях, когда из генеральной совокупности можно выделить однокачественные группы единиц (или однородные), затем из каждой группы случайно отобрать определенное число единиц в выборку.

Стандартная среднеквадратическая ошибка:

Повторный отбор -  ,  - средняя из внутригрупповых

Бесповторный отбор - 

Отбор единиц при типичной выборке из каждой типичной группы:

1.Равное число единиц ,  - число единиц, отобранных  из
i
-ой типичной группы,
n
– общий объем,
R
– число групп


2.Пропорциональный отбор ,  - доля
i
-ой группы в общем объеме генеральной совокупности


3.Отбор единиц с учетом вариации случайного признака

Серийная выборка


Вместо случайного отбора единиц совокупности осуществляется отбор групп (серий, гнезд). Внутри отобранных серий производится сплошное наблюдение.

Средняя стандартная ошибка:

Повторный отбор - , , m
– число отобранных серий,  - средний уровень признака в серии,  - средний уровень признака для всей выборочной совокупности


Бесповторный отбор - , M
– общее число серий



Малые выборки


Выборки, при которых наблюдением охватывается небольшое число единиц (n<30)

Средняя ошибка малой выборки ,

Вероятность того, что генеральная средняя находится в определенных границах, определяется по формуле ,  - значение функции Стьюдента (приложение 4)


Корреляционная связь


Для оценки однородности совокупности – коэффициент вариации по факторным признакам

, совокупность однородна, если ≤ 33%

Линейный коэффициент корреляции

Несгруппированные данные

Сгруппированные данные -

Оценка существенности линейного коэффициента корреляции

при большом объеме выборки , . Если это отношение больше значения t-критерия Стьюдента (приложение 6, k=n-2, вероятность – 1-α)

при недостаточно большом объеме выборки ,

Корреляционное отношение , , где , ,

Признаки

А(да)

(нет)

Итого

В (да)

a

b

a+b

(нет)

c

d

c+d

Итого

a+c

b+d

n

A,b,c,d – частоты взаимного сочетания (комбинации) двух альтернативных признаков, n – общая сумма частот



Коэффициент ассоциации

Коэффициент контингенции

Уравнение регрессии


Линейная

Гиперболичская

Параболическая

Показательная





Для проверки возможности использования линейной функции определяется разность , если она <0,1 то можно применить линейную функцию.

,m
– число групп
. Если < F-критерия, то можно. (Значение F-критерия определяется по таблице (приложение 5) α=0,05, число степеней свободы числителя (k1 = m-2) и знаменателя (k2 =n-m))

Достоверность уравнения корреляционной зависимости , - средняя квадратическая ошибка,
y
– фактические значения результативного признака, - значения результативного признака, рассчитанные по уравнению регрессии,
l
– число параметров в уравнении регрессии.


Если это отношение не превышает 10-15%, то уравнение хорошо отображает изучаемую взаимосвязь.


Ряды динамики

Показатели динамики


Показатель

Метод расчета

С переменной базой (цепные)

С постоянной базой (базисные)

Абсолютный прирост (показывает, на сколько в абсолютном выражении уровень текущего периода больше (меньше) базисного)





Коэффициент роста (показывает, во сколько раз уровень текущего периода больше (меньше) базисного)





Темп роста, % (это коэффициент роста, выраженный в %, показывает, сколько процентов уровень текущего периода составляет по отношению к уровню базисного периоа)





Темп прироста, % (показывает, на сколько % уровень текущего периода больше (меньше) уровня базисного периода)













Абсолютное значение 1% прироста (показывает, какая абсолютная величина скрывается за относительным показателем – одним процентом прироста)






Средние показатели динамики


Показатель

Метод расчета

Средний уровень ряда

-Для интервального ряда



-Для моментального ряда с равными интервалами



-Для моментального ряда с неравными интервалами



Средний абсолютный прирост

или

Средний коэффициент рост

или

Средний темп роста, %



Средний темп прироста, %

или

Средняя величина абсолютного значения 1% прироста




Тренды


Линейный





Пусть =0, тогда если количество уровней в ряду динамики нечетное, то временные даты (t) будут (-2, -1, 0, 1, 2). Если четное, то (-5, -3, -1, 1, 3, 5)

Семестр 2 (Индексы)


Индекс – относительная величина, характеризующая изменение уровней сложных социально-экономических показателей во времени, в пространстве или по сравнению с планом.

Индивидуальный индекс физического объема выпуска продукции

Индивидуальный индекс цен

Индивидуальный индекс затрат на выпуск продукции

Индивидуальный индекс стоимости продукции

Агрегатный индекс физического объема продукции (Относительное изменение физического объема продукции в отчетном периоде по сравнению с базисным)

- характеризует абсолютное изменение физического объема в относительном выражении без влияния ценового фактора.
Средний взвешенный арифметический индекс физического объема продукции , iq
– индивидуальный индекс по каждому виду продукции


Средний взвешенный гармонический индекс физического объема продукции
Агрегатный индекс цен (характеризует среднее изменение цен по совокупности различных видов продукции)

 - абсолютное изменение всей стоимости продукции за счет изменения цен

Агрегатный индекс цен (характеризует среднее изменение цен на потребительские товары)

Агрегатный индекс затрат на выпуск всей продукции

Двухфакторный индекс

Связь:

Индекс планового задания

Индекс степени выполнения плана

Связь:

Изменение себестоимости продукта А по фирме , средняя себестоимость -

Индекс влияния структурных сдвигов в объеме продукции , d
0
– удельный вес каждого предприятия в общем объеме выпуска продукта А


 Абсолютное изменение общей стоимости продукции за счет двух факторов: , за счет изменения физического объема продукции -, за счет изменения цен на продукцию -

Абсолютное изменение общих затрат на выпуск продукции за счет двух факторов: , за счет изменения физического объема продукции - , за счет среднего изменения себестоимости единицы продукции - .
Выработка - W = Q/T , W
– выработка,
Q
– физический объем реализованной продукции/услуг,
T
– затраты живого труда (среднесписочная численность работников/рабочих)


Трудоемкость (показатель, обратный выработке) - t = 1/W = T/Q Трудоемкость характеризует величину затрат рабочего времени на единицу произведенной продукции.

Индекс динамики выработки переменного состава, определяющий отношение выработки отчетного периода к выработке базисного периода - Iw = W1/W0 

Этот индекс характеризует изменение производительности труда под влиянием всех факторов, а именно: НТП, человеческого фактора (квалификация и т.п.) и др.

Индекс динамики трудоемкости - It = t1/t0


Индекс динамики трудоёмкости характеризует изменение трудоёмкости в отчетном периоде по сравнению с базисным, и его величина зависит от изменения трудоёмкости производимой продукции и от изменения объемов производства этой продукции.

IQ =  IW * IT – система связанных индексов, которая позволяет определить влияние интенсивных и экстенсивных факторов на изменение объема продукции, услуг.

Среднегодовая стоимость основных фондов в базисном и отчетном годах - , - введенные в эксплуатацию фонды в течение года,  - число месяцев эксплуатации фондов в данном году, - фонды, выбывшие из эксплуатации в течение года,  - число месяцев, оставшихся до конца года после выбытия фондов из эксплуатации.
Фондоотдача -.

Фондоёмкость – показатель, обратный фондоотдаче, за базисный и отчетный годы по формуле

Индекс динамики фондоотдачи IVп.с.=  =   Этот индекс характеризует изменение фондоотдачи под влиянием всех факторов, включая НТП (новая техника, технология), человеческий фактор, структурный фактор, который на уровне АО может выражаться в изменении состава основных фондов в отчетном по сравнению с базисным годом.

Индекс динамики фондоемкости

Влияние интенсивного (качественного) и экстенсивного (количественного) факторов на абсолютное изменение физического объема продукции/услуг. Под экстенсивным фактором обычно понимают абсолютное изменение основных фондов. Под интенсивным – абсолютное изменение показателя фондоотдачи.

Влияние экстенсивного фактора:

Влияние интенсивного фактора:

Влияние обоих факторов:

Показатели фондовооруженности рабочих ,   - среднесписочная численность рабочих.

Индекс динамики фондовооруженности:

Коэффициент износа основных фондов на конец отчетного года

Износ фондов на конец отчетного года



1. Доклад на тему Алгоритм решения Диофантовых уравнений 3
2. Реферат на тему Взаємодія елементарних частинок з речовиною
3. Реферат на тему On James Herriot Essay Research Paper In
4. Задача Социально-ориентированная рыночная экономика черты, принципы, направления. Особенности белорусс
5. Реферат Методы прямоугольников и трапеций
6. Курсовая на тему Экономика недвижимости
7. Реферат на тему Анализ прибыли и рентабельности 3
8. Сочинение на тему Тургенев и. с. - Почему и. с. тургенев назвал базарова лицом трагическим
9. Реферат на тему The Role Of African Americans In The
10. Реферат на тему Should There Be Standard English Everyone Must