Главная страница

Статистика. Статистика Мышакова в-10. Контрольная работа по дисциплине Статистика


Скачать 0.82 Mb.
НазваниеКонтрольная работа по дисциплине Статистика
АнкорСтатистика
Дата25.01.2022
Размер0.82 Mb.
Формат файлаdoc
Имя файлаСтатистика Мышакова в-10.doc
ТипКонтрольная работа
#341957
страница6 из 6
1   2   3   4   5   6


Рисунок 1 Гистограмма распределения выручки предприятий по валовой прибыли, тыс. руб.
Следовательно, можно сделать вывод о возможности существования прямой зависимости между валовой прибылью и выручкой предприятия.
5. Проведем анализ вариационных частотных и кумулятивных рядов распределения, представим их графически.
Для сгруппированного факторного признака «валовая прибыль» проведем эмпирическое исследование с помощью определения частотных характеристик ряда распределения и графического представления результатов расчетов.

На основе частоты ni рассчитаем частость:



а также накопленные частоты и частости. (табл. 6).

Таблица 6 Расчет частотных характеристик предприятий по валовой прибыли

Номер

группы

Границы интервала

Середина интервала


Количество

единиц

Частость


Накопленная частота


Накопленная частость


нижняя

верхняя

1

179

204,5

191,75

9

0,1765

9

0,1765

2

204,5

230

217,25

7

0,1373

16

0,3137

3

230

255,5

242,75

9

0,1765

25

0,4902

4

255,5

281

268,25

8

0,1569

33

0,6471

5

281

306,5

293,75

10

0,1961

43

0,8431

6

306,5

332

319,25

8

0,1569

51

1

Итого

х

х

х

51

1

х

х


По данным таблицы построим гистограмму, полигон частот и кумуляту распределения количества предприятий по валовой прибыли (рис. 2, 3, 4).



Рисунок 2 Гистограмма распределения количества предприятий по валовой прибыли



Рисунок 3 Полигон частот распределения количества предприятий по валовой прибыли



Рисунок 4 Кумулята распределения количества предприятий по валовой прибыли
6. Выявим взаимосвязь между признаками и построим график эмпирической и теоретической зависимости.
Для выявления взаимосвязи между валовой прибылью и выручкой от реализации построим эмпирический график зависимости (рис. 5).



Рисунок 6 Эмпирическая зависимость выручки от валовой прибыли
Предположительно имеется линейная зависимость между изучаемыми результативным и факторным признаками. Уравнение линии регрессии в данном случае будет выглядеть следующим образом:

Y = a + bx,

где y теоретическое значение результативного признака;

x факторный признак;

aи b значения коэффициентов регрессии, определяемое по формулам:



Для расчетов построим вспомогательную таблицу 7.

Таблица 7 Исходные и расчетные данные для определения коэффициентов уравнения регрессии

 

x

y

x^2

y^2

x*y




179

6430

32041

41344900

1150970




181

5839

32761

34093921

1056859




183

5497

33489

30217009

1005951




187

5747

34969

33028009

1074689




189

6387

35721

40793769

1207143




197

6201

38809

38452401

1221597




284

7842

80656

61496964

2227128




202

5812

40804

33779344

1174024




204

6392

41616

40857664

1303968




208

6968

43264

48553024

1449344




210

7021

44100

49294441

1474410




214

5992

45796

35904064

1282288




218

5935

47524

35224225

1293830




222

7067

49284

49942489

1568874




224

7272

50176

52881984

1628928




228

6893

51984

47513449

1571604




230

6308

52900

39790864

1450840




232

6082

53824

36990724

1411024




234

6452

54756

41628304

1509768




240

7473

57600

55845729

1793520




242

7205

58564

51912025

1743610




244

6614

59536

43744996

1613816




250

6522

62500

42536484

1630500




252

7162

63504

51294244

1804824




254

7633

64516

58262689

1938782




258

7530

66564

56700900

1942740




262

6510

68644

42380100

1705620




264

6588

69696

43401744

1739232




268

7167

71824

51365889

1920756




270

7744

72900

59969536

2090880




272

7796

73984

60777616

2120512




274

7303

75076

53333809

2001022




280

6710

78400

45024100

1878800




308

7390

94864

54612100

2276120




282

7213

79524

52027369

2034066




288

8047

82944

64754209

2317536




290

7668

84100

58798224

2223720




292

7083

85264

50168889

2068236




294

6857

86436

47018449

2015958




298

7227

88804

52229529

2153646




300

7881

90000

62110161

2364300




302

8248

91204

68029504

2490896




304

7980

92416

63680400

2425920




312

7297

97344

53246209

2276664




318

8408

101124

70694464

2673744




322

7752

103684

60093504

2496144




324

7285

104976

53071225

2360340




328

7363

107584

54213769

2415064




330

7942

108900

63075364

2620860




332

8519

110224

72573361

2828308




191

6858

36481

47032164

1309878

Сумма

13071

359112

3453655

2555766304

93339253

Следовательно:

b = 3824,1; a = 12,553.

Уравнение регрессии:



Для количественной оценки тесноты связи определим значение парного коэффициента корреляции:



Данное значение коэффициента корреляции положительное и достаточно больше (выше 0,7) к единице свидетельствует о наличии сильной прямой линейной взаимозависимости между анализируемыми показателями.
7. Проведем анализ данных динамического ряда с вычислением показателей изменения динамического ряда (в таблице) и средних показателей динамического ряда. Источник информации https://krasstat.gks.ru/folder/44987

Таблица 8 - Информация о обороте розничной торговли по Красноярскому краю в 2010-2018 гг.:


Годы

2010

2011

2012

2013

2014

2015

2016

2017

2018

Оборот розничной торговли, млн. руб.

312 290,6

361 606,8

423 839,8

462 064,7

490 612,6

473 397,6

502 075,8

511 024,3

537 966,9


Определим:

Абсолютные приросты, темпы роста и темпы прироста (цепные и базисные).
Формулы для расчета:

цепные базисные

абсолютного прироста -

темпов роста -

темпов прироста -

Результаты представим в таблице:

Таблица 9 - Расчет показателей динамики оборота розничной торговли Красноярского края за 2010-2018 гг.

Год

уровень ряда у, млн. руб

Абсолютный прирост

Темп роста,%

Темп прироста, %

Цеп.

Баз.

Цеп.

Баз.

Цеп.

Баз.

1

2

3

4

5

6

7

8

2010

312290,6

 

 

 

 

 

 

2011

361606,8

49316,2

49316,2

115,79

115,79

15,79

15,79

2012

423839,8

62233

111549,2

117,21

135,72

17,21

35,72

2013

462064,7

38224,9

149774,1

109,02

147,96

9,02

47,96

2014

490612,6

28547,9

178322

106,18

157,10

6,18

57,10

2015

473397,6

-17215

161107

96,49

151,59

-3,51

51,59

2016

502075,8

28678,2

189785,2

106,06

160,77

6,06

60,77

2017

511024,3

8948,5

198733,7

101,78

163,64

1,78

63,64

2018

537966,9

26942,6

225676,3

105,27

172,26

5,27

72,26


Средние значения ряда динамики:

средний уровень ряда - млн. руб;

средний абсолютный прирост - млн. руб.

средний темп роста -

средний темп прироста- .

Графическое изображение ряда динамики:



Рисунок 7 - Динамика розничного товарооборота Красноярского края в 2010-2018 гг., чел.
Выводы: розничный товарооборот Красноярского края имел положительную динамику. В целом же с 2010 по 2018 год показатель вырос на 2125676,3 млн. руб. или на 72,26%. Ежегодный средний темп прироста – 7,03%.

Произведем анализ общей тенденции численности края методом аналитического выравнивания. Используем линейную форму модели:



Параметры модели находим с помощью метода наименьших квадратов из системы:

Параметры уравнения вычисляем с помощью метода наименьших квадратов с системы:



Вспомогательные данные, обозначим 2014 год через 0:




t

у

t*t

у*t




-4

312290,6

16

-1249162,4




-3

361606,8

9

-1084820,4




-2

423839,8

4

-847679,6




-1

462064,7

1

-462064,7




0

490612,6

0

0




1

473397,6

1

473397,6




2

502075,8

4

1004151,6




3

511024,3

9

1533072,9




4

537966,9

16

2151867,6

Итого

 

4074879,1

60

1518762,6

Подставляем в систему:



Отсюда:

а0 = 452764,3;

a1 = 25312,7.

Уравнение тренда:



Оценим тесноту линейной связи с помощью линейного коэффициента корреляции:



Данное значение коэффициента корреляции положительное и близкое к 1, свидетельствует о наличии сильной прямой линейной взаимозависимости между анализируемыми показателями.

Список использованной литературы





  1. Батракова, Л.Г. Социально-экономическая статистика: Учебник / Л.Г. Батракова. - М.: Логос, 2013. - 480 c.

  2. Бычкова, С.Г. Социально-экономическая статистика: Учебник для бакалавров / С.Г. Бычкова. - М.: Юрайт, 2013. - 591 c.

  3. Долгова, В.Н. Социально-экономическая статистика: Учебник и практикум для академического бакалавриата / В.Н. Долгова, Т.Ю. Медведева. - Люберцы: Юрайт, 2015. - 269 c.

  4. Иванов, Ю.Н. Экономическая статистика. Практикум: Учебное пособие / Ю.Н. Иванов, Г.Л. Громыко, С.Е. Казаринова. - М.: Инфра-М, 2018. - 80 c.

  5. Киселева, Н.П. Социально-экономическая статистика / Н.П. Киселева. - М.: Русайнс, 2014. - 80 c.

  6. Колесникова, И.И. Социально-экономическая статистика / И.И. Колесникова. - Минск: Новое знание, 2007. - 260 c.

  7. Маличенко, И.П. Социально-экономическая статистика с решением типовых задач: Учебное пособие / И.П. Маличенко. - Рн/Д: Феникс, 2010. - 379 c.

  8. Малых, Н.И. Статистика в 2 т. том 2 социально-экономическая статистика: Учебник и практикум для академического бакалавриата / Н.И. Малых. - Люберцы: Юрайт, 2016. - 473 c.

  9. Мелкумов, Я.С. Социально-экономическая статистика: Учебное пособие / Я.С. Мелкумов. - М.: НИЦ Инфра-М, 2013. - 186 c.

  10. Терехов, А.А. Микроэкономическая статистика: Учебник / А.А. Терехов. - М.: Финансы и статистика, 2014. - 544 c.

  11. Яковлева, А.В. Экономическая статистика: Учебное пособие / А.В. Яковлева. - М.: ИЦ РИОР, 2013. - 95 c.

1   2   3   4   5   6


написать администратору сайта