Статистика. Статистика Мышакова в-10. Контрольная работа по дисциплине Статистика
 Скачать 0.82 Mb.
|
 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
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
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.:
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.
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:
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 литературыБатракова, Л.Г. Социально-экономическая статистика: Учебник / Л.Г. Батракова. - М.: Логос, 2013. - 480 c. Бычкова, С.Г. Социально-экономическая статистика: Учебник для бакалавров / С.Г. Бычкова. - М.: Юрайт, 2013. - 591 c. Долгова, В.Н. Социально-экономическая статистика: Учебник и практикум для академического бакалавриата / В.Н. Долгова, Т.Ю. Медведева. - Люберцы: Юрайт, 2015. - 269 c. Иванов, Ю.Н. Экономическая статистика. Практикум: Учебное пособие / Ю.Н. Иванов, Г.Л. Громыко, С.Е. Казаринова. - М.: Инфра-М, 2018. - 80 c. Киселева, Н.П. Социально-экономическая статистика / Н.П. Киселева. - М.: Русайнс, 2014. - 80 c. Колесникова, И.И. Социально-экономическая статистика / И.И. Колесникова. - Минск: Новое знание, 2007. - 260 c. Маличенко, И.П. Социально-экономическая статистика с решением типовых задач: Учебное пособие / И.П. Маличенко. - Рн/Д: Феникс, 2010. - 379 c. 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. Мелкумов, Я.С. Социально-экономическая статистика: Учебное пособие / Я.С. Мелкумов. - М.: НИЦ Инфра-М, 2013. - 186 c. Терехов, А.А. Микроэкономическая статистика: Учебник / А.А. Терехов. - М.: Финансы и статистика, 2014. - 544 c. Яковлева, А.В. Экономическая статистика: Учебное пособие / А.В. Яковлева. - М.: ИЦ РИОР, 2013. - 95 c. | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||