Обработка статистических данных предприятия

Федеральное агентство по образованию

ГОУ ВПО

«Уральский государственный горный

университет»

Кафедра Экономики и менеджмента

КУРСОВАЯ РАБОТА

по дисциплине «Статистика»

Тема: Обработка статистических данных

предприятия

Студент:

Группа:

Преподаватель:

Екатеринбург

2009

СОДЕРЖАНИЕ

Введение………………………………………………………………….….3

1. Сущность статистических методов обработки информации

1.1. Аналитические группировки……………………………………….4

1.2. Структурные средние……………………………………………….7

1.3. Ряды динамики………………………………………………………8

1.4. Показатели вариации………………………………………….…….10

1.5. Метод корреляционно-регрессионного анализа…………….…….12

2. Статистическая обработка данных предприятия                                      

2.1. Аналитическая группировка данных предприятия

Расчет структурных средних……………………………………….16

2.2. Оценка динамики изменения показателей…………………………18

2.3. Расчет показателей вариации………………………………………..24

2.4. Оценка взаимосвязи между факторным и результативным

признаками методом корреляционно-регрессионного анализа…..26

2.5. Определение объема выпускаемой продукции по периодам…...…32

Заключение……………………………………………………………………35

Список используемой литературы…………………………………………..36

ВВЕДЕНИЕ

Обработка статистических данных уже давно применяется в самых разнообразных видах человеческой деятельности. Трудно назвать ту сферу, в которой она бы не использовалась – это и различные области знаний, и практическая деятельность людей, и наблюдение за социально-экономическими явлениями в обществе. Однако, одну из главных ролей статистика играет в обработке статистических данных предприятий.

Всесторонний и глубокий анализ информации (статистических данных) предполагает использование различных специальных методов, многими из которых мы и воспользуемся в данной курсовой работе.

Предметом исследования являются особенности статистической обработки данных предприятия по производительности, фондовооруженности и фондоотдаче.

Цель работы – применение на практике различных статистических методов для обработки информации.

В соответствии с целью поставлены следующие задачи:

1. провести аналитическую группировку, рассчитать структурные средние по данным статотчетности предприятия;

2. оценить динамику изменения показателей;

3. рассчитать показатели вариации;

4. используя метод корреляционно-регрессионного анализа, оценить взаимосвязь между факторным и результативным признаками.

1.       СУЩНОСТЬ СТАТИСТИЧЕСКИХ МЕТОДОВ ОБРАБОТКИ ИНФОРМАЦИИ

1.1.           АНАЛИТИЧЕСКАЯ ГРУППИРОВКА

Группировка – это разбиение совокупности на группы, однородные по какому-либо признаку. С точки зрения отдельных единиц совокупности группировка – это объединение отдельных единиц совокупности в группы, однородные по каким-либо признакам.

Метод группировки основывается на следующих категориях:

      группировочный признак

      интервал группировки

      число групп.

Группировочный признак – это признак, по которому происходит объединение отдельных единиц совокупности в однородные группы. Он вытекает из цели исследования. Признаки делятся

o        по форме на:

-         количественные;

-         качественные (атрибутивные);

o        по содержанию на:

-         факторные, оказывающие влияние на изменение результативного признака;

-         результативные, изменяющиеся под влиянием факторных.

Интервал очерчивает количественные границы групп. Как правило, он представляет собой промежуток между максимальными и минимальными значениями признака в группе. Интервалы бывают:

- равные, когда разность между максимальным и минимальным значениями в каждом из интервалов одинакова;

-   неравные, когда, например, ширина интервала постепенно увеличивается, а верхний интервал часто не закрывается вовсе;

-  открытые, когда имеется только либо верхняя, либо нижняя граница;

-  закрытые, когда имеются и нижняя, и верхняя границы.

Виды группировок:

Типологическая группировка – разбиение разнородной совокупности на отдельные качественно однородные группы и выявление на этой основе экономических типов явлений.

Аналитическая группировка – группировка, выявляющая взаимосвязи между изучаемыми явлениями и признаками.

Структурная группировка – группировка для изучения состава однородной совокупности по какому–либо варьирующему признаку.

В практической части данной курсовой работы выполнена аналитическая группировка статистических данных предприятия, поэтому рассмотрим её суть более подробно.

Аналитические группировки предназначены для выявления связи между изучаемыми признаками. Они позволяют выявить наличие и направление связи и измерить ее тесноту и силу. Все исследуемые признаки в данном случае делятся на 2 группы: результативные и факторные.

Взаимосвязь между ними проявляется в том, что с изменением среднего значения факторного признака систематически изменяется среднее значение результативного признака.

Аналитические группировки отличаются от структурных и типологических по технике выполнения, которая заключается в следующем:

1.            производится группировка единиц совокупности по факторному признаку;

2.            в любой выделенной группе отбираются соответствующие значения результативного признака, на их основе рассчитывается некоторый обобщающий показатель, обычно, среднее значение;

3.            анализируются изменения обобщающего показателя - среднего значения результативного признака по группам, делается вывод о наличии либо отсутствии взаимосвязи и ее направлении.

В случае, если при изменении значений факторного признака, который положен в основу группировки изменяется величина результативного, то признается наличие связи между признаками; при этом, в случае, если с увеличением значений факторного признака увеличивается значение результативного, то связь относится к прямой; иначе – к обратной.

Для расчета оптимального числа групп или количества интервалов используется формула Стерджесса:

               n = 1 + 3,322 lg N,                                 (1)

где  n – оптимальное число групп или количества интервалов;

       N – число единиц совокупности.

Величина интервала определяется по формуле:

     h = R / n,                                            (2)

                                          R = Хmax - Хmin,                                     (3)

где  h – величина интервала;

R – разность между наибольшим и наименьшим вариантом признака в  исследуемой совокупности;

n – количество групп или интервалов;

х max  и x min – соответственно наибольший и наименьший варианты признака в исследуемой совокупности.

1.2.           СТРУКТУРНЫЕ СРЕДНИЕ

В статистических исследованиях в качестве вспомогательных описательных статистических характеристик распределения варьирующего признака широко применяются мода и медиана.

Модой в статистике называется величины признака (варианта), которая чаще всего встречается в данной совокупности. Определяется мода по фомуле:

                  ,                  (4)

где  х0 – нижняя граница модального интервала;

h – величина интервала;

fМо – частота модального интервала;

fМо-1 – частота интервала, предшествующего модальному;

fМо+1 – частота, следующего за модальным интервала.

Медианой в статистике называется величина, которая находится в середине вариационного ряда. Медиана делит ряд пополам и определяется по формуле:

                  ,                          (5)

где  х0 – нижняя граница медианного интервала;

½  f – половина накопительной частоты;

Sмe-1 – накопленные частоты до медианного интервала;

fмe – частота медианного интервала.

1.3.           РЯДЫ ДИНАМИКИ

Ряд динамики, хронологический ряд, динамический ряд, временной ряд – это последовательность упорядоченных во времени числовых показателей, характеризующих уровень развития изучаемого явления. Всякий ряд динамики включает, следовательно, два обязательных элемента: во-первых, время и, во-вторых, конкретное значение показателя, или уровень ряда. Ряды динамики различаются по следующим признакам.

1. По времени – моментные и интервальные ряды.

Интервальный ряд динамики – последовательность, в которой уровень явления относится к результату, накопленному или вновь произведенному за определенный интервал времени. Таковы, например, ряды показателей объема продукции по месяцам года, количества отработанных человеко-дней по отдельным периодам и т.д.

Если же уровень ряда показывает фактическое наличие изучаемого явления в конкретный момент времени, то совокупность уровней образует моментный ряд динамики. Примерами моментных рядов могут быть последовательности показателей численности населения на начало года, величины запаса какого-либо материала на начало периода и т.д.

Важное аналитическое отличие моментных рядов от интервальных состоит в том, что сумма уровней интервального ряда дает вполне реальный показатель – общий выпуск продукции за год, общие затраты рабочего времени, общий объем продаж акций и т.д., сумма же уровней моментного ряда, хотя иногда и подсчитывается, но реального содержания, как правило, не имеет.

2. По форме представления уровней – ряды абсолютных, относительных и средних величин.

3. По расстоянию между датами или интервалам времени выделяют полные и неполные хронологические ряды.

Полные ряды динамики имеют место, когда даты регистрации или окончания периодов следуют друг за другом с равными интервалами. Это равноотстоящие ряды динамики. Неполные – когда принцип равных интервалов не соблюдается

Для анализа развития изучаемых явлений за отдельные периоды времени используют следующую систему показателей:

1.   Абсолютный прирост (y ) – характеризует размер увеличения или уменьшения уровня ряда за определенный промежуток времени:

                            yц = yi – yi-1 – цепной;                            (6.1)

                            yб = yi – y0 – базисный;                          (6.2)

где уi – уровень ряда;

уi-1 – уровень ряда, предшествующий уi;

у0 – уровень, принятый за базу сравнения.

2.   Темп роста (Тр) – показывает процентное изменение уровня ряда по сравнению с базисным или цепным показателем:

                            Tр = (yi / (yi – 1))  100 % - цепной;                      (7.1)

                             Тр = (yi / y0)  100 % - базисный.                       (7.2)

3.                 Темп прироста (Тпр) – это показатель динамики, отражающий относительное изменение абсолютного прироста к уровню динамики, по сравнению с которым он рассчитан:

                                           Тпр = Тр – 100 %.                                   (8)

4.   Средний уровень ряда (уср) – даёт обобщённую характеристику показателя за весь период, охватываемый рядом динамики.