Способы выравнивания динамических рядов

Содержание

1. Введение...............................................................................стр.1-2

2. Способы выравнивания динамического ряда...................стр.3-5

3. Расчет показателей динамического ряда.......................... стр.5

4. Заключение………………………………………………..стр. 6

4. Практическая часть контрольной работы..........................стр.8

5. Список литературы..............................................................стр.9 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 

                                                       Введение

     В практической и научно-практической деятельности врачу нередко приходится анализировать происходящие во времени  изменения в состоянии здоровья отдельных групп населения, в  деятельности медицинских учреждений, в экспериментальных исследованиях. Выявление основной тенденции изучаемого явления вне влияния "случайных" факторов позволяет определять закономерности изменений явления и на этой основе осуществлять прогнозирование.

Определение. Динамический ряд — ряд однородных величин, характеризующих изменения явления во времени

Область применения.

- для характеристики изменений состояния здоровья населения в целом или отдельных его групп, а также деятельности учреждений здравоохранения и изменения их во времени;

- для установления тенденций и закономерностей изменений явлений, углубленного анализа динамического процесса (скоростей, временных характеристик текущего и стратегического планирования;

- для прогнозирования уровней явлений общественного здоровья и здравоохранения

Числа (уровни) динамического  ряда. Динамические ряды могут быть представлены только однородными величинами: абсолютными, относительными или средними величинами

  Типы динамических  рядов  

- Моментный ряд — характеризует изменение значений явления на определенную дату (момент).

- Интервальный ряд — характеризует изменения значений явления за определенный период (интервал времени). Применяется в случае необходимости анализа процесса в различные дробные периоды

   Приемы для установления тенденций или закономерностей.

- Преобразование ряда — применяется для большей наглядности изменений изучаемых явлений. Одно число ряда принимается за 1, чаще всего за 100 или 1000, и, по отношению к данному числу ряда, рассчитываются остальные.

- Выравнивание ряда — применяется при скачкообразных изменениях (колебаниях) уровней ряда. Цель выравнивания — устранить влияние случайных факторов и выявить тенденцию изменений значений явлений (или признаков), а в дальнейшем установить закономерности этих изменений. 

                 Способы выравнивания динамического ряда.

     Способами выравнивания динамического ряда являются: укрупнение периодов, расчет групповой  средней, расчет скользящей средней, метод  наименьших квадратов.

Укрупнение  периодов — применяется, когда явление в интервальном ряду выражено в абсолютных величинах, уровни которых суммируются по более крупным периодам. Применение возможно при кратном числе периодов.

Вычисление  групповой средней — применяется, когда уровни интервального ряда выражены в абсолютных, средних или относительных величинах, которые суммируются, а затем делятся на число слагаемых. Способ применяется при кратном числе периодов.

Расчет  скользящей средней — применяется, когда уровни явлений любого ряда выражены в абсолютных, средних или относительных величинах. Данный метод применяется при наличии некратного числа временных периодов (7, 11, 13, 17, 19) достаточно длинного динамического ряда. Путем вычисления групповой средней значений 3 периодов, а в последующем переходя на определенный уровень и два соседних с ним, осуществляется "скольжение" по периодам. Каждый уровень заменяется на среднюю величину (из данного уровня и двух соседних с ним). Данный метод применяется, когда не требуется особой точности, когда имеется достаточно длинный ряд и можно пренебречь потерей двух значений ряда; в случаях, когда изучается развитие явления под влиянием одного или двух факторов.

Метод наименьших квадратов применяется для более точной количественной оценки динамики изучаемого явления. Этим способом получаются такие выровненные значения уровней ряда, квадраты отклонений которых от истинных (эмпирических) показателей дают наименьшую сумму.

Наиболее  простой и часто встречающейся  в практике является линейная зависимость, описываемая уравнением:

У_х = а + вХ,     либо     У_{теоретич.} = У_{среднее} + вХ,

 
где У_х — теоретические (расчетные) уровни ряда за каждый период;  
а — среднеарифметический показатель уровня ряда, рассчитывается по формуле:  
а=ΣУ_факт. /n;  
в — параметр прямой, коэффициент, показывающий различие между теоретическими уровнями ряда за смежные периоды, определяется путем расчета по формуле: в=Σ(ХУ_факт)/ΣХ²  
где n — число уровней динамического ряда;  
X — временные точки, натуральные числа, проставляемые от середины (центра) ряда в оба конца.

При наличии нечетного ряда уровень, занимающий срединное положение, принимается за 0. Например, при 9 уровнях ряда: -4, -3, -2, -1, 0, +1, +2, +3, +4.

При четном числе уровней ряда две величины, занимающие срединное положение, обозначаются через -1 и +1, а все остальные — через 2 интервала. Например, при 6 уровнях ряда: -5, -3, -1, +1, +3, +5. 

                     Расчеты показателей динамического ряда

1. Представляют фактические уровни динамического ряда (У_ф) (см. табл.).
2. Суммируют фактические уровни ряда и получают сумму У_факт.
3. Находят условные (теоретические) временные точки ряда X, чтобы их сумма (ΣХ) была равна 0.
4. Возводят теоретические временные точки в квадрат и суммируют их, получая ЕX².
5. Рассчитывают произведение Х на У и суммируют, получая ΣХУ.
6. Рассчитывают параметры прямой:  
   а = ΣУ_факт / n       в = Σ(Х У_факт) / ΣX²
7. Подставляя последовательно в уравнение У_х = а + аУ значения X, находят выровненные уровни У_х.

Для углубленного изучения процессов во времени рассчитывают показатели динамического ряда.

1. Для характеристики скорости изменения процесса применяются такие показатели, как абсолютный прирост (убыль), темп прироста (убыли).

- Абсолютный прирост (убыль) характеризует скорость изменения процесса (абсолютную величину прироста (убыли) в единицу времени). Абсолютный прирост рассчитывается как разность между данным уровнем и предыдущим; обозначается знаком "+", характеризуя прирост, или знаком "—", характеризуя убыль.

- Темп прироста (убыли) характеризует величину прироста (убыли) в относительных показателях в % и определяется как процентное отношение абсолютного прироста (убыли) к предыдущему уровню ряда; обозначается знаком "+" (прирост) или знаком "—" (убыль).

2. Для характеристики изменения процесса одного периода по отношению к предыдущему периоду применяется такой показатель, как темп роста (снижения); рассчитывается как процентное отношение последующего (уровня) к предыдущему.
3. При сравнении динамических рядов с разными исходными уровнями (например, средними, интенсивными, абсолютными) используется показатель — значение 1% прироста (убыли); рассчитывается как отношение абсолютного прироста к темпу прироста за каждый период.
4. Для обобщенной количественной оценки тенденций динамического ряда используется показатель, именуемый средним темпом прироста (снижения), выраженный в %. При его расчете для большинства рядов можно использовать следующую формулу:

где К = 1 при нечетном числе уровней  ряда; К = 2 при четном числе уровней  ряда;  
а и в — показатели линейной зависимости, используемые при выравнивании ряда методом наименьших квадратов.  

               

                                                     Заключение.

      Возрастающий  интерес к статистике вызван современным  этапом развития экономики в стране, формирования рыночных отношений. Это  требует глубоких экономических  знаний в области сбора, обработки  и анализа экономической информации.

     Статистическая  грамотность является неотъемлемой составной частью профессиональной подготовки каждого экономиста, финансиста, социолога, политолога, а также любого специалиста, имеющего дело с анализом массовых явлений, будь то социально-общественные, экономические, технические, научные и другие. Работа этих групп специалистов неизбежно связана со сбором, разработкой и анализом данных статистического (массового) характера. Нередко им самим приходится проводить статистический анализ различных типов и направленности либо знакомиться с результатами статанализа, выполненного другими. В настоящее время от работника, занятого в любой области науки, техники, производства, бизнеса и прочее, связанной с изучением массовых явлений, требуется, чтобы он был, по крайней мере, статистически грамотным человеком. В конечном счете, невозможно успешно специализироваться по многим дисциплинам без усвоения какого-либо статистического курса. Поэтому большое значение имеет знакомство с общими категориями, принципами и методологией статистического анализа.

     Как известно, для статистической практики РФ и стран СНГ в последние  годы важнейшим вопросом оставалось адекватное информационное отражение  новых социально-экономических явлений. Сюда, в частности, относится организация  получения и анализ данных, характеризующих  изменение форм собственности и  процесс приватизации, негосударственную  занятость населения и безработицу, деятельность рыночных финансово-кредитных  структур и коренное реформирование налоговой системы, новые виды миграции граждан и поддержку возникших  малоимущих социальных групп, а также  многое другое. Кроме того, в целях  отслеживания внедрения рыночных отношений  и складывающихся реалий серьезной  корректировки, потребовали системы  показателей, сбор и разработка данных в традиционных областях статистического  наблюдения: по учету основных результатов  промышленного и сельскохозяйственного  производства, внутренней и внешней  торговли, деятельности объектов социальной сферы и т.д. Вместе с тем, насущная необходимость получения адекватной и однозначной информации в настоящее  время систематически возрастает.

В заключение отметим, что сравнение различных экономических прогнозов имеет, прежде всего, методологическое значение - связанное с выявлением характера действующих причинно-следственных связей. Если последние изложены убедительно, определенный интерес представляют и конкретные количественные оценки,  так и  усредненные прогнозные значения. 
 
 
 

Практическая  часть контрольной  работы.

Изобразить  графически динамику уровня рождаемости  в городе:

(Показатель  рождаемости на 1000 населения)