Абсолютные, относительные и средние величины в статистическом исследовании - реферат

Содержание

Введение………………………………………………………………………………...3

Глава 1. Абсолютные и относительные величины…………………………………...5

1.1. Абсолютные величины…………………………………………………...5

1.2. Относительные величины……………………………………………….7

Глава 2. Средние величины. ……………………………………………………...…13

2.1. Средние величины………….…………………………………………13

2.2. Виды средних величин и способы их вычисления……………………14

Глава 3. Расчётная часть……………………………………………………………..19

Заключение…………………………………………………………………………….37

Список используемой литературы и источников…………………………………...39

Приложение*…………………………………………………………………………..40

Введение

Статистика изучает массовые явления и процессы, исследуя свойства отдельных единиц статистических совокупностей, которые называются признаками . Именно изучение изменчивости (вариации) признаков статистической совокупности помогает выявить сложные стохастические зависимости между самими признаками и одновременно установить стабильные (устойчивые), общие для всех единиц данной совокупности и тем самым характеризующие ее в целом. Таким образом, на основании более детальной и обширной информации, представляемой набором значений признаков, формируется обобщенная информация, характеризующая совокупность в целом и связанная с соответствующими статистическими показателями.

Природа и содержание статистических показателей соответствуют тем экономическим и социальным явлениям и процессам, которые их отражают. Все экономические и социальные категории или понятия носят абстрактный характер, отражают наиболее существенные черты, общие взаимосвязи явлений. И для того, чтобы измерить размеры и соотношения явлений или процессов, т.е. дать им соответствующую количественную характеристику, разрабатывают экономические и социальные показатели , соответствующие каждой категории (понятию). Именно соответствием показателей сущности экономических категорий обеспечивается единство количественной и качественной характеристик экономических и социальных явлений и процессов.

Полная и достоверная статистическая информация является тем необходимым основанием, на котором базируется процесс управления экономикой. Принятие управленческих решений на всех уровнях – от общегосударственного или регионального и до уровня отдельной корпорации или частной фирмы - невозможно без должного статистического обеспечения.

Именно статистические данные позволяют определить объемы валового внутреннего продукта и национального дохода, выявить основные тенденции развития отраслей экономики, оценить уровень инфляции, проанализировать состояние финансовых и товарных рынков, исследовать уровень жизни населения и другие социально- экономические явления и процессы.

Актуальность темы заключается в использовании на всех стадиях исследования приёмов и методов сбора, обработки и анализа данных. От того, как собран первичный статистический материал, как он обработан и сгруппирован в значительной степени зависят результаты и качество всей последующей работы.

Цель работы заключается в определении пределов значения ценовых и неценовых факторов, выраженных числами, что и является для предприятия минимально достаточной информацией для принятия решений в области продвижения товаров на рынке. При этом предложение товара зависит от изменения его рыночной цены. Степень изменения такого предложения называется эластичностью предложения по цене, а показатель цены в статистической терминологии называется абсолютной величиной.

Глава 1. Абсолютные и относительные величины.

1.1. Абсолютные величины.

Изучая массовые общественные явления, статистика в своих выводах опирается на числовые данные, полученные в конкретных условиях места и времени. Результаты статистического наблюдения регистрируются прежде всего в форме первичных абсолютных величин. Так, основная масса народнохозяйственных абсолютных показателей фиксируется в первичных учетных документах. Абсолютная величина отражает уровень развития явления.

Абсолютные величины, выражающие размеры (уровни, объемы) экономических явлений и процессов, получают в результате статистического наблюдения и сводки исходной информации. Их широко используют в практике торговли, применяют в анализе и прогнозировании коммерческой деятельности. На их основе составляют хозяйственные договоры, оценивают объем спроса на конкретные товары, изделия и т.д.

Практически статистическая информация начинает формироваться с абсолютных величин, ими измеряются все стороны общественной жизни. Значение этих величин на современном этапе возрастает, поскольку необходимо знать и обеспечивать увязку товарных ресурсов с доходами населения, сбалансированности спроса покупателей на конкретные товары с возможностью их производства и т.д.

По способу выражения размеров изучаемых явлений абсолютные величины подразделяются на индивидуальные и сводные абсолютные показатели, которые представляют собой один из видов обобщающих величин.

Индивидуальные абсолютные показатели, как правило, получают непосредственно в процессе статистического наблюдения как результат замера, взвешивания, подсчета и оценки интересующего количественного признака. В ряде случаев индивидуальные абсолютные показатели имеют разностный характер: разность между численностью работников предприятия на конец и на начало года, разность между выручкой от реализации предприятия и общей суммой затрат и т.п.

Сводные абсолютные показатели, характеризующие объем признака или объем совокупности как в целом по изучаемому объекту, так и по какой-либо его части, получают в результате сводки и группировки индивидуальных значений. К таким показателям относятся общая численность занятых в отрасли, совокупные активы коммерческих банков региона и т.п.

Абсолютные величины характеризуют совокупности экономически сравнительно простые (численность магазинов, работников) и сложные (объем товарооборота, размер основных фондов). Поэтому количественному их выражению в абсолютных величинах предшествует тщательный теоретический анализ данной экономической категории.

Абсолютные величины — всегда числа именованные, имеющие определенную размерность, единицы измерения. В зависимости от различных причин и целей анализа применяются натуральные, денежные (стоимостные) и трудовые единицы измерения. Натуральные единицы измерения в большинстве своем соответствуют природным или потребительским свойствам предмета, товара и выражаются в физических мерах веса, мерах длины и т. д. Так, продажа мяса измеряется в килограммах (кг), тоннах (т), жидких продуктов — в литрах (л), декалитрах (дкл), обуви — в парах.

Иногда одна натуральная единица измерения недостаточна для характеристики изучаемого явления. В подобных случаях используют вторую единицу в сочетании с первой. Поэтому в практике натуральные единицы измерения могут быть составными. Так, трудовые затрать! в торговле измеряются числом работников и количеством человеко-часов (чел.-ч.), человеко-дней (чел.-дн.), работа транспорта выражается в тонно-километрах (ткм). В статистике применяют и условно-натуральные единицы измерения при суммировании количества различных товаров, продуктов. Такие единицы получают, приводя различные натуральные единицы к одной, принятой за основу, эталон.

Абсолютные величины измеряются и в стоимостных единицах — ценах (как правило, в сопоставимых или неизменных). Это особенно важно в условиях рыночной экономики, которая не исключает и товарообмен (бартерные сделки) с другими регионами. Степень укрупнения единиц измерения объективно определяется размерами отображаемых объектов изучения. Так, объем товарооборота магазина показывается в тысячах, а города, области — в миллионах рублей и т.д. Значительно реже абсолютные величины выражаются в трудовых единицах измерения — человеко-часах, человеко-днях.

В практической деятельности торговли при отсутствии необходимой информации абсолютные величины получают расчетным путем. Так, разность валового и оптового товарооборота равна размеру розничного оборота. Можно для этих целей использовать и балансовую взаимосвязь показателей товарооборота, характеризующую движение товаров: запасы на начало периода (З_н ) плюс поступление товаров (П) равняются реализации Р плюс запасы товаров на конец периода {3_к ). Например, запасы на начало периода рассчитываем по схеме: З_н =Р+З_к -П; или З_к = З_н + П - Р и т.д.

На рынках объем завезенных продуктов рассчитывают следующим образом: количество привезенных мешков, ящиков, бочек умножают на вес каждого из них.

1.2. Относительные величины

Изучая экономические явления, статистика не может ограничиваться исчислением только абсолютных величин. В анализе статистической информации важное место занимают производные обобщающие показатели — средние и относительные величины. Остановимся на характеристике относительных величин.

Анализ — это, прежде всего, сравнение, сопоставление статистических данных. В результате сравнения получают качественную оценку экономических явлений, которая выражается в виде относительных величин.

Относительные величины в статистике представляют собой частное от деления двух статистических величин и характеризуют количественное соотношение между ними.

При расчете относительных величин следует иметь в виду, что в числителе всегда находится показатель, отражающий то явление, которое изучается, т.е. сравниваемый показатель, а в знаменателе — показатель, с которым производится сравнение, принимаемый за основание, или базу сравнения. База сравнения выступает в качестве своеобразного измерителя. В зависимости от того, какое числовое значение имеет база сравнения (основание), результат отношения может быть выражен либо в форме числа (коэффициента) или процента, либо в форме промилле или децимилле.

Существуют также именованные относительные величины. Например, показатель фондоотдачи в торговле получают делением объема товарооборота на среднегодовую стоимость основных фондов. Этот коэффициент показывает, сколько рублей товарооборота приходится на каждый рубль основных фондов.

Если значение основания или базы сравнения принимается за единицу (приравнивается к единице), то относительная величина (результат сравнения) является коэффициентом и показывает, во сколько раз изучаемая величина больше основания. Расчет относительных величин в виде коэффициента применяется в том случае, если сравниваемая величина существенно больше той, с которой она сравнивается. Если значение основания или базу сравнения принять за 100%, результат вычисления относительной величины будет выражаться также в процентах.

В тех случаях, когда базу сравнения принимают за 1000 (например, при исчислении демографических коэффициентов), результат сравнения выражается в промилле (%о). Относительные величины могут быть выражены и в децимилле, если основание отношения равно 10000 (%оо).

Форма выражения относительных величин зависит от количественного соотношения сравниваемых величин, а также от смыслового содержания полученного результата сравнения. В тех случаях, когда сравниваемый показатель больше основания, относительная величина может быть выражена или коэффициентом, или в процентах. Когда сравниваемый показатель меньше основания, относительную величину лучше выразить в процентах; если же сравнительно малые по числовому значению величины сопоставляются с большими, относительные величины выражаются в промилле. Так, в промилле рассчитываются коэффициенты рождаемости, смертности, естественного и механического прироста населения.

В каждом отдельном случае следует выбирать ту форму выражения относительных величин, которая более наглядна и легче воспринимается. Например, лучше сказать, что объем товарооборота магазина за анализируемый период вырос почти в 2 раза, чем сказать, что объем товарооборота составил 199,5%.

Расчет относительных величин может быть правильным лишь при условии, что показатели, которые сравниваются, являются сопоставимыми. Причины, вызывающие несопоставимость показателей, неодинаковы, например различия в методологии сбора, обработки статистической информации, в длительности периодов времени, за которые исчислены сравниваемые показатели, и др. Во всех этих случаях расчет относительных величин можно выполнять только после приведения изучаемых показателей к сопоставимому виду.

По своему познавательному значению относительные величины подразделяются на следующие виды: выполнение договорных обязательств, структура, динамика, сравнение, координация, интенсивность.

В связи с переходом экономики страны на рыночные отношения в статистической отчетности не будет содержаться плановых показателей. Поэтому в процессе анализа относительные величины выполнения плана рассчитываться не будут. Вместо них исчисляется относительная величина выполнения договорных обязательств — показатель, характеризующий уровень выполнения предприятием своих обязательств, предусмотренных в договорах.

Расчет этих показателей производится путем соотношения объема фактически выполненных обязательств (например, объема фактической поставки товара) и объема обязательств, предусмотренных в договоре (объем поставки товаров по договору). Выражаются относительные величины выполнения договорных обязательств в форме коэффициентов или в процентах.

Относительные величины структуры характеризуют состав изучаемых совокупностей. Исчисляются они как отношение абсолютной величины каждого из элементов совокупности к абсолютной величине всей совокупности, т.е. как отношение части к целому, и представляют собой удельный вес части в целом. Как правило, относительные величины структуры выражаются в процентах (база сравнения принимается за 100). Показатели структуры могут быть выражены также в долях (база сравнения принимается за 1).

Сравнивая структуру одной и той же совокупности за разные периоды времени, можно проследить структурные изменения, происшедшие во времени.

Относительные величины структуры широко используются в анализе коммерческой деятельности торговли и сферы услуг. Они дают возможность изучить состав товарооборота по ассортименту, состав работников предприятия по различным признакам (полу, возрасту, стажу работы), состав издержек обращения и т.д.

Относительные величины динамики характеризуют изменение изучаемого явления во времени, выявляют направление развития, измеряют интенсивность развития. Расчет относительных величин выполняется в виде темпов роста и других показателей динамики.

Относительные величины сравнения характеризуют количественное соотношение одноименных показателей, относящихся к различным объектам статистического наблюдения.

Можно использовать относительные величины сравнения для сопоставления уровня цен на один и тот же товар, реализуемый через государственные магазины и на рынке. В этом случае за базу сравнения, как правило, принимается государственная цена.

Относительные величины координации представляют собой одну из разновидностей показателей сравнения. Они применяются для характеристики соотношения между отдельными частями статистической совокупности и показывают, во сколько раз сравниваемая часть совокупности больше или меньше части, которая принимается за основание или базу сравнения, т.е., по существу, они характеризуют структуру изучаемой совокупности, причем иногда более выразительно, чем относительные величины структуры.

Относительные величины интенсивности показывают, насколько широко распространено изучаемое явление в той или иной среде. Они характеризуют соотношение разноименных, но связанных между собой абсолютных величин.

В отличие от других видов относительных величин относительные величины интенсивности всегда выражаются именованными величинами.

Рассчитываются относительные величины интенсивности делением абсолютной величины изучаемого явления на абсолютную величину, характеризующую объем среды, в которой происходит развитие или распространение явления. Относительная величина показывает, сколько единиц одной совокупности приходится на единицу другой совокупности.

Примером относительных величин интенсивности может служить показатель, характеризующий число магазинов на 10000 человек населения. Он получается делением числа магазинов в регионе на численность населения региона и умножением на 10000.

Эффективность использования статистических показателей во многом зависит от соблюдения ряда требований и прежде всего необходимости учета специфики и условий развития общественных явлений и процессов, а также комплексного применения абсолютных и относительных величин в статистическом исследовании. Это обеспечивает наиболее полное отражение изучаемой действительности.

Одним из условий правильного использования статистических показателей является изучение абсолютных и относительных величин в их единстве. Если это условие не соблюдено, можно прийти к неправильному выводу. Только комплексное применение абсолютных и относительных величин дает всестороннюю характеристику изучаемого явления.¹

Исследование рынка на основе показателей соотношения элементов (относительных величин) не способно полностью удовлетворить требованиям скорости принятия решения, которые предъявляет руководителю (менеджеру) рыночная действительность. Для создания целостного представления о происходящих экономических процессах и тенденции их развития используют средние величины. Они обеспечивают воссоздание общих признаков, которые могут быть задействованы как основания для расчета. При этом даже качественные характеристики иногда рассчитываются на основе знания средних значений требуемых качеств создаваемого результата.

Глава 2. Средние величины.

2.1. Средние величины.

Средняя величина – это обобщающий показатель, характеризующий типический уровень явления. Он выражает величину признака, отнесенную к единице совокупности.

Средняя величина всегда обобщает количественную вариацию признака, т.е. в средних величинах погашаются индивидуальные различия единиц совокупности, обусловленные случайными обстоятельствами. В отличие от средней абсолютная величина, характеризующая уровень признака отдельной единицы совокупности, не позволяет сравнивать значения признака у единиц, относящихся к разным совокупностям. Так, если нужно сопоставить уровни оплаты труда работников на двух предприятиях, то нельзя сравнивать по данному признаку двух работников разных предприятий. Оплата труда выбранных для сравнения работников может быть не типичной для этих предприятий. Если же сравнивать размеры фондов оплаты труда на рассматриваемых предприятиях, то не учитывается численность работающих и, следовательно, нельзя определить, где уровень оплаты труда выше. В конечном итоге сравнить можно лишь средние показатели, т.е. сколько в среднем получает один работник на каждом предприятии. Таким образом, возникает необходимость расчета средней величины как обобщающей характеристики совокупности.

Вычисление среднего – один из распространенных приемов обобщения; средний показатель отрицает то общее, что характерно (типично) для всех единиц изучаемой совокупности, в то же время он игнорирует различия отдельных единиц. В каждом явлении и его развитии имеет место сочетание случайности и необходимости. При исчислении средних в силу действия закона больших чисел случайности взаимопогашаются, уравновешиваются, поэтому можно абстрагироваться от несущественных особенностей явления, от количественных значений признака в каждом конкретном случае. В способности абстрагироваться от случайности отдельных значений, колебаний и заключена научная ценность средних как обобщающих характеристик совокупностей.

Для того, чтобы средний показатель был действительно типизирующим, он должен рассчитываться с учетом определенных принципов.

Остановимся на некоторых общих принципах применения средних величин.

1. Средняя должна определяться для совокупностей, состоящих из качественно однородных единиц.

2. Средняя должна исчисляться для совокупности, состоящей из достаточно большого числа единиц.

3. Средняя должна рассчитываться для совокупности, единицы которой находятся в нормальном, естественном состоянии.

4. Средняя должна вычисляться с учетом экономического содержания исследуемого показателя.

2.2. Виды средних величин и способы их вычисления

Рассмотрим теперь виды средних величин, особенности их исчисления и области применения. Средние величины делятся на два больших класса: степенные средние, структурные средние.

К степенным средним относятся такие наиболее известные и часто применяемые виды, как средняя геометрическая, средняя арифметическая и средняя квадратическая.

В качествеструктурных средних рассматриваются мода и медиана.

Остановимся на степенных средних. Степенные средние в зависимости от представления исходных данных могут быть простыми и взвешенными. Простая средняя считается по не сгруппированным данным и имеет следующий общий вид:

,

где X_i – варианта (значение) усредняемого признака;
m – показатель степени средней;
n – число вариант.

Взвешенная средняя считается по сгруппированным данным и имеет общий вид

,

где X_i – варианта (значение) усредняемого признака или серединное значение интервала, в котором измеряется варианта;
m – показатель степени средней;
f_i – частота, показывающая, сколько раз встречается i-e значение усредняемого признака.

Общие формулы расчета степенных средних имеют показатель степени (m). В зависимости от того, какое значение он принимает, различают следующие виды степенных средних:

средняя гармоническая, если m = -1;
средняя геометрическая, если m –> 0;
средняя арифметическая, если m = 1;
средняя квадратическая, если m = 2;
средняя кубическая, если m = 3.

Если рассчитать все виды средних для одних и тех же исходных данных, то значения их окажутся неодинаковыми. Здесь действует правило мажорантности средних: с увеличением показателя степени m увеличивается и соответствующая средняя величина:

В статистической практике чаще, чем остальные виды средних взвешенных, используются средние арифметические и средние гармонические взвешенные.

Средняя гармоническая имеет более сложную конструкцию, чем средняя арифметическая. Среднюю гармоническую применяют для расчетов тогда, когда в качестве весов используются не единицы совокупности – носители признака, а произведения этих единиц на значения признака (т.е. m = Xf). К средней гармонической простой следует прибегать в случаях определения, например, средних затрат труда, времени, материалов на единицу продукции, на одну деталь по двум (трем, четырем и т.д.) предприятиям, рабочим, занятым изготовлением одного и того же вида продукции, одной и той же детали, изделия.

Главное требование к формуле расчета среднего значения заключается в том, чтобы все этапы расчета имели реальное содержательное обоснование; полученное среднее значение должно заменить индивидуальные значения признака у каждого объекта без нарушения связи индивидуальных и сводных показателей. Иначе говоря, средняя величина должна исчисляться так, чтобы при замене каждого индивидуального значения усредняемого показателя его средней величиной оставался без изменения некоторый итоговый сводный показатель, связанный тем или другим образом с усредняемым . Этот итоговый показатель называется определяющим, поскольку характер его взаимосвязи с индивидуальными значениями определяет конкретную формулу расчета средней величины. Покажем это правило на примере средней геометрической.

Формула средней геометрической

используется чаще всего при расчете среднего значения по индивидуальным относительным величинам динамики.

Средняя геометрическая применяется, если задана последовательность цепных относительных величин динамики, указывающих, например, на рост объема производства по сравнению с уровнем предыдущего года: i₁ , i₂ , i₃ ,..., i_n . Очевидно, что объем производства в последнем году определяется начальным его уровнем (q₀ ) и последующим наращиванием по годам:

q_n =q₀ × i₁ × i₂ ×...×i_n .

Приняв q_n в качестве определяющего показателя и заменяя индивидуальные значения показателей динамики средними, приходим к соотношению

Отсюда

Особый вид средних величин – структурные средние, которые применяется для изучения внутреннего строения рядов распределения значений признака, а также для оценки средней величины (степенного типа), если по имеющимся статистическим данным ее расчет не может быть выполнен (например, если бы в рассмотренном примере отсутствовали данные и об объеме производства, и о сумме затрат по группам предприятий).

В качестве структурных средних чаще всего используют показатели моды – наиболее часто повторяющегося значения признака – и медианы – величины признака, которая делит упорядоченную последовательность его значений на две равные по численности части. В итоге у одной половины единиц совокупности значение признака не превышает медианного уровня, а у другой – не меньше его.

Если изучаемый признак имеет дискретные значения, то особых сложностей при расчете моды и медианы не бывает. Если же данные о значениях признака Х представлены в виде упорядоченных интервалов его изменения (интервальных рядов), расчет моды и медианы несколько усложняется. Поскольку медианное значение делит всю совокупность на две равные по численности части, оно оказывается в каком-то из интервалов признака X. С помощью интерполяции в этом медианном интервале находят значение медианы:

,

где X_Me – нижняя граница медианного интервала;
h_Me – его величина;
(Sum m)/2 – половина от общего числа наблюдений или половина объема того показателя, который используется в качестве взвешивающего в формулах расчета средней величины (в абсолютном или относительном выражении);
S_Me-1 – сумма наблюдений (или объема взвешивающего признака), накопленная до начала медианного интервала;
m_Me – число наблюдений или объем взвешивающего признака в медианном интервале (также в абсолютном либо относительном выражении).

При расчете модального значения признака по данным интервального ряда надо обращать внимание на то, чтобы интервалы были одинаковыми, поскольку от этого зависит показатель повторяемости значений признака X. Для интервального ряда с равными интервалами величина моды определяется как

,

где Х_Mo – нижнее значение модального интервала;
m_Mo – число наблюдений или объем взвешивающего признака в модальном интервале (в абсолютном либо относительном выражении);
m_Mo-1 – то же для интервала, предшествующего модальному;
m_Mo+1 – то же для интервала, следующего за модальным;
h – величина интервала изменения признака в группах.

Глава 3. Расчётная часть.

Задание 1

№1 . Построить интервальный вариационный ряд распределения.

1. n=1+3,332 =1+3,322 =8

2. Величину интервала определяю по формуле h= = = 10

3. x_min =8=>b₁ =8+10=18=>

[8;18); f₁ =5

[18; 28); f₂ =12

[28; 38); f₃ =16

[38; 48); f₄ =32

[48;58);f₅ =14

[58;68); f₆ =11

[68;78);f₇ =6

[78;88]f₈ =4

4.

№2. Дать графическое изображение ряда.

Гистограмма

Кумулята

Огива

№3

Рассчитываем середину интервала:

X^l ₁ = =13 и т.п.

№3.1 Рассчитываем среднюю арифметическую

_ариф. = = = 44,5

№3.2 Находим моду Mo и медиану Mе распределения

M_o = x₀ +h * =38+ 10* =42,7

M_e = x₀ +h* = 38+10* = 43,3

№ 4

№4.1 . Ищемразмах R:

R= x_max -x_min =85-8=77

№4.2. Определяем среднее линейное отклонение :

= = =12,9

№4.3. Находим дисперсию O² :

O² = = = 282,7

№4.4. Определяем среднее квадратическое отклонение O:

O = = = 16,8

№4.5. Находим коэффициент осцилляции K_R :

K_R = = = 17,3%

№4.6. Ищем относительное линейное отклонение K:

K= = = 28,9%

№4.7. Определяем коэффициент вариации :

= = = 37,7%

Совокупность неоднородная, т.к. > 33%

Задание 2

Доверительный интервал для генеральной средней

Выборочная совокупность

= = 7,2

Предельная ошибка = t*M x_i При P(t) = 0,997, t=3

O² = - = -51,8 = 5,8

M x_i = = = =0,02

Доверительный интервал для выручки

Δx=3*0,02=0,06– предельная ошибка

7,2-0,06 ≤ ≤ 7,2+0,06

7,14 ≤ ≤ 7,26

Доверительный интервал для генеральной доли

W – ΔW ≤ P ≤ W+ΔW

W = = = 0,31

M_w = = = = = 0,028

ΔW = t * M_w = 3*0,028 = 0,084

W – ΔW ≤ P ≤ W+ΔW

0,31-0,084 ≤ P ≤ 0,31+0,084

0,226≤ P ≤ 0,394

Задание 3. Рассчитать основные показатели динамики

Δy_б = y_i -y₀

Δy_ц = y_i -y_{i -1}

Tp_б = * 100%

Tp_ц = * 100%

Tп_б = * 100%

Tп_ц = * 100%

A% =

= = = 68

= = = = 12,5

= * 100% = *100% = *100%=122%

= - 100% = 122% - 100% = 22%

Выполним выравнивание по прямой = a₀ +a₁ *t

a₀ = = = 68

a₁ = = = 12

= 68+12*t – уравнение тренда

=68+12*(-2)=44

=68+12*(-1)=56

=68+12*0=68 и т.д.

Ответ: Рассчитали без погрешности.

Прогноз на 2010 год

=68+12*4=116

Задание 4

№1. Определить общее изменение физ. Объема продаж Iq:

= = 5,557 или 555,7%

Стоимость увеличилась на 455,7% за счет изменения количества туров.

№2. Определить общее изменение цен на указанные туры Ip:

= = 1,084 или 108,4%

Стоимость тура увеличилась на 8,4% за счет изменения цен.

№3. Определить индекс стоимости товарооборота Iqp :

= = 6,027 или 602,7%

Товарооборот увеличился на 502,7% за счет цены и количества.

№4. Определить абсолютную экономию населения от снижения цен:

Э_{Δ p} = = 350200-322900=27300 тыс.руб.

Экономии у населения нет

№5.1. Проверить взаимосвязь между индексами:=

=

6,027=5,557*1,084

6,027=6,027

№5.2. Проверить разложение абсолютных приростов по факторам : Δ_pq =

1. Δ_pq =

350200-58100=(350200-322900)+(322900-58100)

292100=27300+264800

292100=292100

Задание 5. Установить направление и характер связи между среднегодовой стоимостью основных фондов и объёмам продаж по 10 однотипным туристским предприятием.

1. Направление и форму связи определяем с помощью графического метода:

Наблюдается прямолинейная зависимость между признаками x и y, т.к точки располагаются практически на одной линии, значит уравнение регрессии

Связь между признаками прямая – с ростом значения x, значение y возрастает.

2. Построение теоретической линии регрессии:

2.1

Находим a₁ по формуле:

Находим дисперсию по формуле:

Находим а₀ по формуле:

2.3 Строим график:

Если x = 2, то:

Если х = 3, то:

И т.д.

Связь между признаками x и y линейная прямая.

3 . Сила связи между признаками: зависимость линейная, значит для измерения силы связи между x и y применяем линейный коэффициент корелляции

Находим дисперсию по формуле:

Находим дисперсию :

r = 0,05 > 0 → связь прямая, очень сильная;

Заключение

Были рассмотрены приемы сбора, обработки и анализа статистических данных, которые являются методологическим базисом любой статистической работы.

В результате статистического наблюдения, сводки и группи­ровки собранного статистического материала мы можем полу­чить разностороннюю информацию об изучаемых явлениях или процессах. Итоговые данные по изучаемой совокупности в це­лом, по ее отдельным группам и подгруппам представляют со­бой обобщающие показатели. Они могут быть абсолютными и от­носительными. Эти показатели, с одной стороны, неотъемлемы от методов сводки и группировки, с другой — их обобщающее значение является началом следующей группы методов — стати­стического анализа, в котором абсолютные и относительные ве­личины играют изначальную определяющую роль.

Было выяснено, что статистическое наблюдение, независимо от его масштабов и целей, всегда дает информацию о тех или иных социально-экономических явлениях и процессах в виде абсолютных показателей , т.е. показателей, представляющих собой количественную характеристику социально-экономических явлений и процессов в условиях качественной определенности. Качественная определенность абсолютных показателей заключается в том, что они напрямую связаны с конкретным содержанием изучаемого явления или процесса, с его сущностью. В связи с этим абсолютные показатели и абсолютные величины должны иметь определенные единицы измерения, которые наиболее полно и точно отражали бы их сущность.

Абсолютные показатели не дают ответа на вопрос, какую долю имеет та или иная часть в общей совокупности, не могут охарактеризовать уровни планового задания, степень выполнения плана, интенсивность того или иного явления, т.к. они не всегда пригодны для сравнения и поэтому часто используются лишь для расчета относительных величин.

Что касается относительных статистических величин, то было определено, что это обобщающие показатели, выражающие меру количественных соотношений, присущих конкретным явлениям или статистическим объектам. При расчете относительной величины измеряется отношение двух взаимосвязанных величин (преимущественно, абсолютных), что очень важно в статистическом анализе. Относительные величины широко используются в статистическом исследовании, т.к. они позволяют сравнивать различные показатели и делают такое сравнение наглядным.

В статистическом изучении общественных явлений абсолютные и относительные величины дополняют друг друга. Если абсолютные величины характеризуют как бы статику явлений, то относительные величины позволяют изучить степень, динамику, интенсивность развития явлений.

Статистические показатели, объективно отражая единство и взаимосвязи экономических и социальных явлений и процессов, не являются надуманными, произвольно сконструированными догмами, установленными раз и навсегда. Наоборот, динамичное развитие общества, науки, вычислительной техники, совершенствование статистической методологии приводят к тому, что устаревшие, потерявшие свое значение показатели изменяются либо исчезают и появляются новые, более совершенные показатели, объективно и достоверно отражающие современные условия общественного развития.

Список используемой литературы и источников

1. «Теория статистики» под редакцией Минашкина В.Г., Шмойловой Р.А., Садовникова Н.А., Моисейкиной Л.Г., Рыбакова Е.С. Московская финансово- промышленная академия, М., - 2004 г., 198 с.

2. «Экономическая статистика» Т.В. Чернова, учебное пособие, Таганрог: изд-во ТРТУ, 1999.

3. Учебный курс «Статистика», часть первая под редакцией Степанова В.Г.

4. http://allstats.ru/- образовательный статистический сайт

5. «Статистика», Никитина Е.П., Фрейдлина В.Д., Ярхо А.В. — Москва: МГУ, 1972.

Приложение *

Таблица № 1. Виды степенных средних.