- •1. Требования к теоретической части курсовой работы
- •2.Методические рекомендации к выполнению статистических расчётов курсовых, контрольных и выпускных квалификационных работ
- •Тема 1. Предмет, метод и задачи статистики.
- •1.1. Предмет, методы, задачи статистики
- •1.2. Основные понятия статистической науки: стат. Совокупность, варьирующие признаки, стат. Закономерность, стат. Показатель.
- •Тема 2. Статистическое наблюдение. Абсолютные и относительные величины
- •2.1. Понятие стат. Наблюдения. Требования к собираемой информации.
- •2.2. Основные виды, формы и способы наблюдения.
- •2.3. Точность наблюдения и контроль данных наблюдения.
- •2.4. Абсолютные и относительные величины
- •Тема 3. Сводка и группировка статистических данных.
- •3.1. Статистическая сводка, ее содержание, задачи, роль в анализе информации
- •3.2. Группировка - основа статистической сводки. Виды группировки, их применение в статистике
- •Пример типологической группировки
- •Пример структурной группировки
- •1). Единицы группируются по факторному признаку, а не по результативному;
- •Техника проведения аналитической группировки.
- •Построение интервального ряда распределения банков по объему кредитных вложений
- •3.3. Статистические ряды распределения, их виды и характеристики
- •Пример атрибутивного ряда
- •Пример дискретного ряда распределения
- •3.4. Табличное и графическое представление статистических данных
- •Правила построения статистических таблиц:
- •3. Комбинационные таблицы - подлежащее содержит группировку единиц совокупности по двум или более признакам, взятым в сочетании. Графическое представление статистических данных
- •Полигон распределения частот
- •Гистограммы
- •Кумулята
- •Тема 4. Средние величины
- •4.1. Сущность средних величин. Две формы средних величин.
- •(4.1.1.) (Для несгруппированных данных)
- •(Для сгруппированных данных) (4.1.2.)
- •1. Алгебраическая сумма отклонений индивидуальных значений признака от средней арифметической равна нулю (так называемое "нулевое" свойство).
- •2. Сумма квадратов отклонений индивидуальных значений признака от средней арифметической есть число минимальное (так называемое "минимальное" свойство).
- •3. Если все варианты ряда распределения увеличить или уменьшить на одну и ту же величину или в одно и тоже число раз, то средняя увеличится или уменьшится на ту же величину, или в тоже число раз.
- •Пример расчета средней арифметической простой
- •Пример расчета средней арифметической взвешенной
- •4.3. Средняя гармоническая.
- •4.4. Структурные средние (Мода, Медиана)
- •Пример нахождения Моды в дискретном ряду распределения
- •Тема 5 Статистическое изучение вариации
- •5.1.Понятие вариации. Основные показатели вариации
- •5.2. Правило сложения дисперсий и его применение.
- •5.3. Характеристика формы распределения. (самостоятельно!)
- •5.1. Понятие вариации. Основные показатели вариации
- •4. Среднее квадратическое отклонение (σ) – корень из среднего квадрата отклонений вариантов признака от средней арифметической величины признака. Сохраняет размерность изучаемого признака.
- •Относительные показатели вариации
- •1. Коэффициент вариации (Vσ) – относительный показатель вариации, который определяется как отношение среднего квадратического отклонения и арифметической средней изучаемого показателя.
- •2. Показатель осцилляции: ; (5.1.12.)
- •3. Линейный коэффициент вариации: . (5.1.13)
- •5.2.Правило сложения дисперсий и его применение
- •1)Объема кредитных вложений (наш факторный признак - х);
- •2)Прочих, неучтенных факторов.
- •1)Объема кредитных вложений (наш факторный признак - х);
- •1)Прочих, неучтенных факторов.
- •3. Расчёт внутригрупповых дисперсий ( ) и средней из них ( ).
- •5.3.Характеристика формы распределения
- •А число е ≈ 2,71828 – основание натуральных логарифмов.
- •1. Кривая имеет форму колокола.
- •4. Кривая имеет две точки перегиба при , находящиеся на расстоянии от (среднего квадратического отклонения)
- •6. В промежутке находится 68,3% всех значений признака.
- •(Правило трёх ).
- •Тема 6. Метод выборочного наблюдения
- •6.1.Понятие о выборочном наблюдении и ошибках выборки
- •6.2.Способы формирования выборочной совокупности
- •6.3 Средняя и предельная ошибки выборки
- •1. Определение ошибки выборки для среднего объема кредитных вложений банков и границ, в которых будет находиться генеральная средняя
- •_________?% _______?% (Проценты)
- •6.4.Определение необходимого объема выборки Определение необходимого объема выборки с заданным значением допустимой предельной ошибки выборки, равной 10 млн. Руб.
- •Тема 7. Корреляционно – регрессионный анализ социально-экономических явлений
- •7.1. Понятие о корреляционной связи. Виды и формы корреляционных связей
- •Если ни один обобщающий параметр не меняется систематически, то статистической связи нет!
- •7.2.Корреляционный метод анализа взаимосвязи
- •4. Метод аналитической группировки.
- •7.3.Регрессионный метод анализа взаимосвязи
- •7.4. Пример построения однофакторной регрессионной модели связи
- •Тема 8. Ряды динамики
- •8.1. Понятие и классификация рядов динамики. Сопоставимость уровней и смыкание рядов динамики
- •Способ выражения уровней ряда
- •Способ представления хронологии в рядах динамики
- •Пример интервального ряда динамики
- •Пример моментного ряда динамики
- •Расстояние между периодами или датами в рядах динамики
- •8.2. Аналитические показатели изменения уровней ряда динамики
- •8.3. Средние показатели в рядах динамики
- •, (8.3.8.) Когда отсутствует перелом в тенденции
- •8.4. Экстраполяция прогнозов в рядах динамики
- •Прогнозирование объемов реализации продукции с использованием среднего темпа роста
- •8.5. Методы выявления сезонных колебаний
- •8.6. Методы анализа основной тенденции в рядах динамики
- •Производство зерна в рф, млн.Тонн
- •Тема 9. Экономические индексы
- •9.1. Понятие о статистических индексах. Виды и классификация индексов.
- •Индексируемый показатель – показатель, уровни которого сравниваются. Например, цена , количество продаж , объем товарооборота ;
- •Сравниваемый уровень показателя – уровень показателя, который сравнивают с другим, его называют отчетным или текущим , ;
- •Базисный уровень показателя – уровень, с которым происходит сравнение , ;
- •9.2. Индивидуальные и общие индексы. Проблемы соизмерения индексируемых величин в агрегатных индексах.
- •1) Что включить в один индекс, какие элементы объединяются в одном индексе?
- •2) Необходимо правильно выбрать соизмеритель или вес, т.Е. Постоянный признак. Выбор веса зависит от того, какой признак исследуется – количественный или качественный.
- •9.3. Индексы средние из индивидуальных
- •9.4. Взаимосвязь индексов. Индексный метод выявления влияния роли отдельных факторов. Все три индекса
- •9.5. Индексы постоянного и переменного состава. Индексы фиксированной структуры.
- •3. Средний темп роста ( ) –
4.4. Структурные средние (Мода, Медиана)
Мода и медиана являются структурными средними величинами, характеризующими (наряду со средней арифметической) центр распределения единиц совокупности по изучаемому признаку.
Мода (Мо) для дискретного ряда – это значение признака, наиболее часто встречающееся у единиц исследуемой совокупности.
Пример нахождения Моды в дискретном ряду распределения
Таблица 4.4.1.
Распределение рабочих N–го цеха по разрядам
Тарифный разряд ( ) |
Число рабочих, чел.
|
1-й |
10 |
2-й |
20 |
3-й |
40 |
4-й |
60 |
5-й |
50 |
6-й |
20 |
Итого: |
200 |
Мо=______, т.к. частота является наиболее часто встречающейся в этой совокупности.
Если в дискретном ряду все варианты встречаются одинаково часто, то в этом случае Мода отсутствует. Могут быть распределения, где не один, а два (или более) варианта имеют наибольшие частоты. Тогда ряд имеет две (или более) моды, распределение является бимодальным (или многомодальным),что указывает на качественную неоднородность совокупности по изучаемому признаку.
Конкретное значение моды для интервального ряда рассчитывается по формуле:
(4.4.1.)
где хМo – нижняя граница модального интервала,
h –величина модального интервала,
fMo – частота модального интервала,
fMo-1 – частота интервала, предшествующего модальному,
fMo+1 – частота интервала, следующего за модальным.
Таблица 4.4.2.
Распределение банков по объему кредитных вложений
Номер группы |
Группы банков по объему кредитных вложений, млн руб., х |
Число банков, f |
1 |
375,00 - 459,00 |
4 |
2 |
459,00 - 543,00 |
5 fMo-1 |
3 |
хМo 543,00 - 627,00 |
11 fMo |
4 |
627,00 - 711,00 |
7 fMo+1 |
5 |
711,00 - 795,00 |
3 |
|
Итого |
30 |
Согласно табл.3.3.3. модальным интервалом построенного ряда является интервал 543,0 – 627,0 млн. руб., так как его частота максимальна (f3 = 11).
Расчет моды по формуле (4.4.1):
Вывод. Для рассматриваемой совокупности банков наиболее распространенный объем кредитных вложений характеризуется средней величиной ______________________________? млн. руб.
В интервальном ряду моду можно найти графически по гистограмме распределения. Для этого выбирают самый высокий прямоугольник. Затем правую вершину модального прямоугольника, соединим с правым верхним углом предмодального прямоугольника, а левую вершину модального прямоугольника с левым верхним углом послемодального прямоугольника, из точки пересечения опустим перпендикуляр на ось абсцисс, абсцисса точки пересечения и будет модой распределения
Рис. 4.4.1. Определение моды графическим методом
Медиана (Ме) – это значение признака, приходящееся на середину ранжированного ряда, по обе стороны от медианы находится одинаковое количество единиц совокупности.
Главное свойство Медианы:
(4.4.2.)
Сумма абсолютных отклонений вариантов от Медианы меньше, чем от любой другой величины.
Кумулята строится по накопленным частотам (табл. 3.3.4., графа 5)
Ряд распределения |
|
|||
№ группы |
Группа банков по величине кредитных вложений, млн. руб.
|
Число банков, |
Накопленная |
|
в абсолютном выражении |
в % |
частота
|
||
1 |
2 |
3 |
4 |
5 |
1 |
375,00 - 459,00 |
4 |
13,3 |
4<15 |
2 |
459,00 - 543,00 |
5 |
16,7 |
SMе-1 9<15 |
3 |
хМе 543,00 - 627,00 |
fМе 11 |
36,7 |
20>15 |
4 |
627,00 - 711,00 |
7 |
23,3 |
27 |
5 |
711,00 - 795,00 |
3 |
10,00 |
30 |
|
Итого |
30 |
100,00 |
|
Конкретное значение медианы для интервального ряда рассчитывается по формуле:
, (4.4.3.)
где хМе– нижняя граница медианного интервала,
h – величина медианного интервала,
– сумма всех частот,
fМе – частота медианного интервала,
SMе-1 – кумулятивная (накопленная) частота интервала, предшествующего медианному.
Для расчета медианы необходимо, прежде всего, определить медианный интервал, для чего используются накопленные частоты (или частости) из табл. 3.3.4 (графа 5 или 6).
Так как медиана делит численность ряда пополам, она будет располагаться в том интервале, где накопленная частота впервые равна полусумме всех частот или превышает ее (т.е. все предшествующие накопленные частоты меньше этой величины).
В сквозной задаче медианным интервалом является интервал _____________________? млн. руб., так как именно в этом интервале накопленная частота S? = ____? впервые превышает величину, равную половине численности единиц совокупности ( = ) банков
Расчет значения медианы по формуле (4.4.3):
млн. руб.
Вывод. В рассматриваемой совокупности банков половина банков имеют в среднем объем кредитных вложений не более _____________________? млн. руб., а другая половина – не менее ______________________? млн. руб.
Кумулята строится по накопленным частотам (табл. 3.3.4., графа 5 или 6)
Графически Медиану определяют следующим образом: из точки на шкале накопленных частот (частостей), соответствующей 50%, проводится прямая, параллельная оси абсцисс, до пересечения с кумулятой. Затем из точки пересечения указанной прямой с кумулятой опускается перпендикуляр на ось абсцисс. Абсцисса точки пересечения является Медианой.
Рис. 4.4.1. Определение медианы графическим методом
Me Mo
375,0 585,0 588,818 593,400 795,0