Показатели вариации

Автор: Пользователь скрыл имя, 20 Января 2013 в 18:54, курсовая работа

Описание работы

Целью работы является показатели вариации, их роль и значение в статистическом исследовании.
Основными задачами работы являются:
Определение вариации
Сущность вариационного ряда
Показатели вариации, их роль и значение в статистическом исследовании.

Содержание

Введение
Глава 1. Показатели вариации в статистическом исследовании.
1.1.Понятие вариации.
1.2.Абсолютные и относительные показатели вариации.
Глава 2. Показатели вариации, их роль и значение в статистическом исследовании
2.1.Построение аналитической группировки
2.2.Выборочное обследование
Глава 3.Аналитическое исследование
3.1.Корреляционно-регрессионный анализ
3.2.Анализ рядов динамики
Заключение
Литература
Приложения

Работа содержит 1 файл

статистика.doc

— 1.04 Мб (Скачать)

 

 

- внутригрупповая средняя

- среднее число договоров.  Найдем среднее число заключенных  договоров по средствам отношения:  сумма всех договоров / число  единиц 

 

= (30+12+19+35+10+4+8+26+60+42+47+27+54+49) / 14 = 30

Подставляя в формулу, получим:

 

 межгрупповая дисперсия = 281

Найдем общую дисперсию  по правилу сложения дисперсий:

 

 общая дисперсия = 312

 

Общая дисперсия обыкновенным способом:

 

 

 – средняя арифметическая группы;

Подставив, получим:

 

Общая дисперсия обычным  способом =311

Получилось, что обе  общие дисперсии, найденные разными  способами почти равны: 312 = 311.

 

Эмпирический коэффициент детерминации:

  или 90%

Вариация заключения договоров объясняется числом собранных  платежей.

Эмпирическое корреляционное отношение 

 

  или 95%. Чем ближе к 1, тем сильнее связь.

 

Связь между поступившими платежами и заключенными договорами очень тесная.

Анализ проводим по таблице 3.

Создадим таблицу с помощью  механической выборки, где отбору подвергаются единицы, находящиеся на равном расстоянии другу от друга и в определенной последовательности расположения единиц генеральной совокупности (например, каждая десятая)

каждая 10-я строка

название

округа или обл.

значение

1

Московск.обл

194,6

2

Коми

54,1

3

Адыгея

17,7

4

Астраханская

44,8

5

Оренбуржск.

98,4

6

Х - Манси

66,9

7

Эвенкийский

1,5

8

Приморский

87,5


Найдем выборочную среднюю: = Eх / n = 194,6+54,1+17,7+44,8+98,4+66,9+1,5+87,5 / 8 = 71

 

Средняя ошибка рассчитывается по формуле:

 

средняя


 

Где:

N – число единиц генеральной совокупности; = 88

n – число единиц выборочной совокупности; = 8

- выборочная дисперсия (дисперсия  признака в выборочной совокупности);

= 2 =3906 это объем выборки.

 

 средняя ошибка выборки.

 

Предельная ошибка выборки – некоторая величина, на которую генеральные результаты могут отличаться от выборочных результатов (мю):

- для средней:

где t – табличный коэффициент доверия;

- средняя ошибка выборки для средней.

 

Предельная ошибка выборки  позволяет определить предельные значения характеристик генеральной совокупности при заданной вероятности и найти их доверительный интервал:

- для средней:

 

 

 

Это означает, что с  заданной вероятностью можно утверждать, что значение генеральной средней  следует ожидать в пределах от до .

От сюда найдем генеральную  среднюю:

 

Ех / N = 6026,5 / 88 = 68,5

 

Следовательно:

 

Вывод: пределы, в которых  находится генеральная средняя: 68,5 и 73,5

Анализ проводим по таблице 1

 

 

Агенты

Собранных платежей

за период (год), тыс/руб

Договоров

1

Емельянова М В

243

30

2

Бёрдова Э И

128

12

3

Лекомцева Т Е

187

19

4

Ившина Е В

274

35

5

Усков А Д

38

10

6

Никитина Л В

7

4

7

Чиркова Л Ю

19

8

8

Тронина Н В

257

26

9

Беляева Н А

415

60

10

Карибян С С

284

42

11

Ушиярова Р М

329

47

12

Наумова А А

209

27

13

Чиркова В П

367

54

14

Максимова Н С

304

49


 

На основе табличных  данных строим график:

 

График 1.

 

Область графика –  это корреляционное поле.

Уравнение регрессии.

Уравнение прямой: Y = A0 + A1X;

Нахождение параметров уравнения регрессии:

 

; ;

 

Где у – индивидуальные значения результативного признака,

х – индивидуальные значения факторного признака,

 

Последовательно строим таблицу (C) на основании известных данных:

 

Х

Y факт

XY

X2

Y теорет.

243

30

7290

59049

33

128

12

1536

16384

16

187

19

3553

34969

24

274

35

9590

75076

37

38

10

380

1444

2

7

4

28

49

-3

19

8

152

361

-1

257

26

6682

66049

35

415

60

24900

172225

59

284

42

11928

80656

39

329

47

15463

108241

46

209

27

5643

43681

28

367

54

19818

134689

51

304

49

14896

92416

42

   

E xy 121859

Ex2

885289

 

 

XYсредн = Exy / n =

= (243*30)+(128*12)+(187*19)+…..+(367*54)+(304*49)/14 = 121859/14=

= 8704

XY = 8704;

Х средн уже находили ранее в п. 1.3 = 224;

Y средн = Ey / n = 30+12+19+35+…..+27+54+49 / 14 = 30;

(Хср)2= 2242= 50176;

2)ср = Ex2/ n = 885289/14= 63235

 

Подставим данные в формулу:

 

(значение параметров уравнения  прямой)

 

Следовательно, уравнение  прямой:

Y=А0 + 0,15Х; А0 =Yсред-A1Xсред = 30-0,15*224 = -3,6

Y= -3,6 + 0,15Х уравнение, согласно которому изменяется зависимость между собранными платежами и числом заключенных договоров по Игринскому филиалу.

Подставляя в получившееся уравнение прямой данные, получим:

У= -3,6+0,15*243 = 33, У= -3,6+0,15*128=16,

У=-3,6+0,15*187=24, у=-3,6+0,15*274=37,

У=-3,6+0,15*38= 2, у=-3,6+0,15*7= -2,5

У=-3,6+0,15*19= -0,7 у=-3,6+0,15*257=35

У=-3,6+0,15*415=59 у=-3,6+0,15*284=39

У=-3,6+0,15*329=46 у=-3,6+0,15*209=28

У=-3,6+0,15*367=51 у=-3,6+0,15*304=42

Нанесем получившиеся цифры  на график 1 и получим график 2:

 

 

График 2

 

Расчет тесноты связи между  признаком–фактором и признаком- результатом:

Теоретический коэффициент  детерминации:

 

 

где у теорет – теоретические расчетные значения результативного признака, полученные по уравнению регрессии;

у факт – исходные значения результативного признака.

Подставим данные из таблицы (С):

 

1,13 это теоретический коэффициент детерминации.

Он показывает, что  на 1,13(долей) или 113% изменение (вариация) по заключению договоров зависит  от вариации сумм сборов платежей агентов  Игринского отдела.

Теоретическое корреляционное отношение:

 

 

Подставим данные из таблицы (С): итог получится аналогичным, как  теоретический коэффициент детерминации, только заключается в корень квадратный:

 

1,06 или 106% это теоретическое корреляционное отношение. Зависит от единицы и означает тесную связь или не тесную. 1,06 >1, значит связь тесная.

 

Для наблюдения возьмем  данные по заработной плате агентов  в отделе «Росгосстраха» за 10 месяцев: (Таблица 2.)

Зарплата агентов

Таблица 2

Месяц

 Средняя  зарплата агентов

01

2730

02

2800

03

3000

04

3300

05

3610

06

3700

07

3980

08

4000

09

4015

10

4150


 

На основании данных таблицы построим график ряда:

 

График 3.

 

Получилось, что зарплата по отделу в течение 10 месяцев растет.

 

Определим основные и  средние характеристики:

(строим таблицу Д):

месяц

з/плата

Y

цепной прирост

базисный прирост

01

2730

0

0

02

2800

70

70

03

3000

200

270

04

3300

300

570

05

3610

310

880

06

3700

90

970

07

3980

280

1250

08

4000

20

1270

09

4015

15

1285

10

4150

135

1420

 

 

Е =1420

 


 

Прирост:

 

- прирост цепной:

- прирост базисный:

- уровень сравниваемого периода;

- уровень предшествующего периода;

- уровень базового периода.

 

Найдем по формуле цепной прирост:

 

 

 

 

 

Эти полученные данные означают, что зар/плата в каждом следующем  месяце увеличивалась по сравнению  с уровнем предыдущего месяца.

Проставим цифры в  таблицу Д

Найдем по формуле базисный прирост:

2730 – базисная сумма

 

 

 

 

 

Означают рост зар/платы  по сравнению с первым базисным месяцем.

Проставим полученное в  таблицу.

Взаимосвязь между цепными и базисными абсолютными приростами:

 где - сумма всех цепных приростов

  - последний базисный прирост

Следовательно, получим: 1420 = 1420.

Темп роста:

- темп роста цепной:

- темп роста базисный:

Вычисления проводим с помощью таблицы Д соотносим  месяц к месяцу:

Цепной:

 

%

;

;

 

 

 

Базисный:

Вычисляем по формуле  с помощью таблицы Д соотносим  месяц к базисному месяцу (2730):

 

 

 

 

 

 

Продолжим таблицу Д  и проставим полученное:

 

месяц

з/плата

Y

цепной прирост

базисный прирост

Кц %

Кб %

01

2730

0

0

0

0

02

2800

70

70

1,03

1,03

03

3000

200

270

1,07

1,09

04

3300

300

570

1,10

1,21

05

3610

310

880

1,09

1,32

06

3700

90

970

1,02

1,35

07

3980

280

1250

1,08

1,46

08

4000

20

1270

1,00

1,47

09

4015

15

1285

1,01

1,47

10

4150

135

1420

1,03

1,51

   

Е =1420

     

Информация о работе Показатели вариации