Статистическая обработка земельно-кадастровой информации

       _{Рассчитываем  необходимое количество типической выборки  по таблице «Нормального закона распределения. Значение функции  найден t = 2,0.}

       _{По  формуле определения  объема выборки при  заданном способе  ее формирования определяем:}

       _{где t – критерий доверия, в расчетах обычно берется в пределах от 2 до 3, что соответствует вероятности от 0,954 до 0,997; N – объем генеральной совокупности ; l – число типических групп; - дисперсия доли изучаемого признака в выборочной совокупности.}

       _{Необходимо  отобрать 250 объектов капитального строительства, из них в городе А: (ОКС), в городе Б: (ОКС), в городе С: (ОКС).} 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 

    Математическая  обработка исходной информации

     Основой факторного анализа является системный  подход к анализируемым процессам. Сущность этого метода состоит в  установлении связей между результативными  и факториальными показателями, степени  влияния факторов на результативный признак с целью ранжирования факторов. Основными параметрами  факторного анализа являются: объем  выборки; коэффициент вариации; коэффициент  парной и множественной корреляции; коэффициент множественной детерминации; коэффициент ассиметрии.

     Математически корреляционная зависимость результативной переменной от нескольких факторных (объясняющих) переменных описывается уравнением множественной регрессии.

     _{При построении уравнения  множественной регрессии  нужно решить две  задачи:}

     _{1) выбрать признаки  факторы, включенные  в регрессию;}

     _{2) выбрать тип уравнения  регрессии.}

     Решение первой задачи основывается на рассмотрении тесноты и направления парной линейной корреляционной зависимости  переменных X и Y, определяющихся коэффициентом  корреляции (линейная статистическая зависимость между двумя величинами). Порядковая переменная позволяет упорядочивать  статистически исследуемые объекты  по степени появления в низ  анализируемого свойства. К порядковым переменным обращаются в ситуациях, когда количественно измерить степень  проявления этого свойства невозможно или когда измерения рассматриваются  как вспомогательное средство для  последующего ранжирования рассматриваемых  объектов.

     Ранговый  коэффициент корреляции характеризует  степень статистической связи между  порядковыми переменными.

     Ранжировка  – это расположение объектов в  порядке убывания степени проявления в них k – изучаемого свойства. В этом случае _{называют рангом i – го объекта по k – му признаку. Он характеризует порядковое место (ранг), которое занимает объект в ряду n объектов.}

     _{Два эксперта - оценщика проранжировали с  точки зрения эффективности 10 конкурсных проектов размещения объектов недвижимости.}

     _{Ранжировка 1 эксперта-оценщика:3; 5; 8; 4; 7; 2; 9; 1; 6; 10.}

     _{Ранжировка 2 эксперта-оценщика:8; 7; 5; 10; 3; 6; 2; 4; 9; 1.}

     _{Вычисления  проводим по формуле  К. Спирмена:}

     _{где - ранговый коэффициент корреляции степени тесноты между рангами; s – сумма отклонений рангов; - значение ранжировок.}

     _{Полученный  результат свидетельствует  о положительной  степени статистической ранговой связи между  переменными, т.е. определена тесная связь между  результатами субъективных оценок (статистических гипотез) экспертов  – оценщиков по 10 конкурсным проектам.} 
 
 
 
 
 
 
 
 

    Заключение

       В процессе изучения курса, я получила навыки выполнения экономических расчетов с использованием различного математического аппарата, навыки статистического анализа мероприятий в системе государственного кадастра недвижимости.  
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 

Библиографический список

      1. Федеральный закон от 29.11.2007 г. № 282-ФЗ «Об официальном статистическом учете и системе государственной статистики в Российской Федерации».

     2. Сергеева, И.И.  Статистика. Учебник [текст] / Сергеева, И.И., Чекулина Т.А., Тимофеева С.А. – М.: ИД «ФОРУМ»: ИНФРА – М. 2006. – 272 с.