Ряды динамики

Автор: Пользователь скрыл имя, 11 Ноября 2011 в 05:19, контрольная работа

Описание работы

Единицы совокупности обладают определенными свойствами, качествами. Эти свойства называются признаками. Статистика изучает явления через их признаки: чем более однородна совокупность, тем больше общих признаков имеют ее единицы, тем меньше варьируют их значения. Признаки различаются способами их измерения и другими особенностями, влияющими на приемы статистического изучения. Это дает основание для классификации признаков.

Содержание

Введение
Раздел 1. Расчет абсолютных, относительных, средних величин, показателей вариации, построение и анализ рядов распределения дисперсионный и корреляционно-регрессионный анализ
1.1 Группировка данных
1.2 Расчет относительных величин
1.3 Графическое представление статистических данных
1.4 Расчет средних величин
1.5 Показатели вариации
1.6 Расчет дисперсии. Дисперсионный анализ
1.7 Кривые распределения
1.8 Анализ ряда распределения
1.9 Корреляционно-регрессивный анализ
Раздел 2. РЯДЫ ДИНАМИКИ
2.1 Показатели ряда динамики
2.2 Графики уровней ряда, темпов роста и темпов прироста
2.3 Аналитическое выравнивание показателей ряда динамики
2.4 Построение прогноза. Расчет доверительных интервалов
Раздел 3. ИНДЕКСЫ
3.1 Расчет индивидуальных индексов потребительских цен
3.2 Графическое представление индексов
Заключение
Используемая литература

Скачать полностью (206.68 Кб) Сколько стоит заказать работу?

Работа содержит 1 файл

Статистика.doc

— 1.04 Мб (Скачать)

______________________

σy = = √ 18400556 / 28 – 808,214² = 62,87

r =10402,142 – 12,428 * 808,214 / 6,479 * 62,87 = 357,659 / 407,335 = 0,878

Коэффициент регрессии показывает, что зависимость между стажем работы и заработной платой прямая, тесная.

Рассчитаем тесноту связи между стажем работы и оплатой труда рабочих по коэффициенту корреляции рангов Спирмэна.

Таблица 13

Данные необходимые для расчета

коэффициента корреляции рангов Спирмэна

№ п/п	Стаж работы (лет), x	Месячная заработная плата одного рабочего (руб), y	Код строки	Ранги по		Разность рангов d = Rx - Ry	Квадрат разности рангов, d ^ ²
№ п/п	Стаж работы (лет), x	Месячная заработная плата одного рабочего (руб), y	Код строки	Rx	Ry	Разность рангов d = Rx - Ry	Квадрат разности рангов, d ^ ²
А	В	С	D	1	2	3	4
1	1	714	001	1	3	-2	4
2	2	705	002	2	1	1	1
3	3	730	003	3	4	-1	1
4	5	709	004	4,5	2	2,5	6,25
5	5	855	005	4,5	23	-18,5	342,25

(Продолжение табл. 13)

А	В	С	D	1	2	3	4
6	6	734	006	6,5	5	1,5	2,25
7	6	763	007	6,5	7	-0,5	0,25
8	7	754	008	8	6	2	4
9	8	764	009	9	8	1	1
10	9	768	010	10	9	1	1
11	10	780	011	11	10	1	1
12	11	783	012	12,5	11	1,5	2,25
13	11	789	013	12,5	12	0,5	0,25
14	12	805	014	14	13	1	1
15	13	810	015	15,5	14	1,5	2,25
16	13	813	016	15,5	15	0,5	0,25
17	14	820	017	17	16,5	1,5	2,25
18	15	825	018	18	17	1	1
19	16	828	019	19	18	1	1
20	17	834	020	20	20	0	0
21	18	838	021	21	21	0	0
22	19	867	022	22	24	-2	4
23	20	869	023	23,5	25	1,5	2,25
24	20	880	024	23,5	26	-2,5	2,25
25	21	891	025	25,5	27	1,5	0,25
26	21	932	026	25,5	19	6,5	42,25
27	22	820	027	27	16,5	10,5	110,25
28	23	950	028	28	22	6	36
Итого:	*	*	029	*	*	*	571,5

Рассчитаем коэффициент корреляции рангов Спирмэна по формуле:

6 * ∑d²

R = 1- ——————, (29)

n (n² - 1)

где R – коэффициент корреляции рангов Спирмэна;

d² - квадрат разности рангов;

n – число единиц совокупности;

1 и 6 – постоянные числа

R = 1 – 6 * 571,5 / 28 * (28² – 1) = 1 – 3429 / 21924 = 1 – 0,156 = 0,844

Из расчета видно, что связь между стажем работы по специальности и месячной заработной платой рабочих тесная прямая.

Рассчитаем коэффициент детерминации.

D = R² = 0,844 = 0,712 = 71,2% (30)

На 71,2% заработная плата зависит от стажа работы.

Рассчитаем тесноту связи между стажем работы и оплатой труда рабочих по коэффициенту корреляции рангов Кэндела.

Таблица 14

Данные необходимые для расчета

коэффициента корреляции рангов Кенделла

№ п/п	Стаж работы (лет), x	Месячная заработная плата одного рабочего (руб), y	Код строки	Ранги по		Р	Q
№ п/п	Стаж работы (лет), x	Месячная заработная плата одного рабочего (руб), y	Код строки	Rx	Ry	Р	Q
А	В	С	D	1	2	3	4
1	1	714	001	1	3	25	2
2	2	705	002	2	1	26	0
3	3	730	003	3	4	24	1
4	5	709	004	4,5	2	24	0
5	5	855	005	4,5	23	4	19
6	6	734	006	6,5	5	22	0
7	6	763	007	6,5	7	20	1
8	7	754	008	8	6	20	0
9	8	764	009	9	8	19	0
10	9	768	010	10	9	18	0
11	10	780	011	11	10	17	0
12	11	783	012	12,5	11	16	0
13	11	789	013	12,5	12	15	0
14	12	805	014	14	13	14	0
15	13	810	015	15,5	14	13	0
16	13	813	016	15,5	15	12	0

(Продолжение табл. 1.9.3)

А	В	С	D	1	2	3	4
17	14	820	017	17	16,5	10	0
18	15	825	018	18	17	9	1
19	16	828	019	19	18	8	1
20	17	834	020	20	20	6	2
21	18	838	021	21	21	5	2
22	19	867	022	22	24	3	3
23	20	869	023	23,5	25	2	3
24	20	880	024	23,5	26	1	3
25	21	891	025	25,5	27	0	3
26	21	932	026	25,5	19	1	1
27	22	820	027	27	16,5	1	0
28	23	950	028	28	22	0	0
Итого:	*	*	029	*	*	335	42

Коэффициент корреляции рангов Кенделла определяется по формуле:

2 * S

τ = ——————, (31)

**n * (n – 1)**

где P – сумма которая определяет количество рангов расположенных

ниже, но имеющих большее значение относительно каждого;

Q - сумма которая определяет количество рангов расположенных

ниже, но имеющих меньшее значение относительно каждого.

S = P – Q (32)

Таким образом, согласно исходных и расчетных данных таблицы 1.9.3, найдем коэффициент корреляции рангов Кенделла.

τ = 2 * (335 – 42) / 28 * (2 – 1) = 586 / 756 = 0,775.

Вывод: связь между признаками признана статистически значимой, т. к. коэффициент корреляции рангов Кенделла больше 0,5.

Раздел 2 Ряды динамики

2.1 Известны данные о численности рабочих за 6 лет (тыс. чел)

Таблица 15

Распределение численности работников

Год	Код строки	Численность рабочих (тыс. чел)
А	В	1
1992	001	3203,3
1993	002	3075,0
1994	003	2905,7
1995	004	2718,2
1996	005	2657,0
1997	006	2665,0

Информация о работе Ряды динамики