пкз статистика 3 вариант. пкз статистиа. Контрольная работа по дисциплине Статистика Обучающийся Подтверждаю, что контрольная работа выполнена мною самостоятельно
 Скачать 79.14 Kb.
|
|
Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования РОССИЙСКАЯ АКАДЕМИЯ НАРОДНОГО ХОЗЯЙСТВА И ГОСУДАРСТВЕННОЙ СЛУЖБЫ ПРИ ПРИЗИДЕНТЕ РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ Сибирский институт управления – филиал РАНХиГС Образовательная программа Направление подготовки 38.03.01 Экономика Направленность (профиль) Государственные и муниципальные финансы ИТОГОВАЯ КОНТРОЛЬНАЯ РАБОТА по дисциплине Статистика
г. Новосибирск, 2022 Вариант 3. Ряды распределения, виды, приемы анализа. Ответ. Статистический ряд распределения – это упорядоченное распределение единиц совокупности на группы по определённому варьирующему признаку. В зависимости от признака, положенного в основу образования ряда распределения, различают атрибутивные и вариационные ряды распределения. Атрибутивными называют ряды распределения, построенные по качественным признакам, т.е. признакам, не имеющим числового выражения. Вариационными называются ряды распределения, построенные по количественному признаку, т.е. признаку, имеющему числовое выражение. Дискретный вариационный ряд распределения — это ряд распределения, в котором группы составлены по признаку, изменяющемуся прерывно, т.е. через определенное число единиц, и принимающему только целые значения. Интервальный вариационный ряд распределения — это ряд распределения, в котором группировочный признак, составляющий основание группировки, может принимать в интервале любые значения, отличающиеся друг от друга на сколь угодно малую величину. Анализ рядов распределения можно проводить на основе их графического изображения. Линейчатые и круговые диаграммы строятся для отображения структуры совокупности. Применяются вместе с диаграммами и такие линии, как полигон, кумулята, огива, гистограмма. Полигон используют при изображении дискретных вариационных рядов распределения. Для его построения в прямоугольной системе координат по оси абсцисс в одинаковом масштабе откладывают ранжированные значения варьирующего признака, а по оси ординат наносят шкалу для выражения величины частот. Полученные на пересечении оси абсцисс (X) и оси ординат (У) точки соединяют прямыми линиями, в результате чего получают ломаную линию, называемую полигоном частот. Гистограмму применяют для изображения интервального вариационного ряда. При построении гистограммы на оси абсцисс откладывают величины интервалов, а частоты изображают прямоугольниками, построенными на соответствующих интервалах. Высота столбиков должна быть пропорциональна частотам. Гистограмма может быть преобразована в полигон распределения, если середины верхних сторон прямоугольников соединить прямыми линиями. При построении гистограммы распределения вариационного ряда с неравными интервалами по оси ординат наносят не частоты, а плотность распределения признака в соответствующих интервалах. Плотность распределения — это частота, рассчитанная на единицу ширины интервала, т.е. сколько единиц в каждой группе приходится па единицу величины интервала. Для графического изображения вариационных рядов распределения может использоваться кумулятивная кривая. С помощью кумуляты изображают ряд накопленных частот. Накопленные частоты определяют путем последовательного суммирования частот по группам. При построении кумуляты интервального вариационного ряда по оси абсцисс (X) откладывают варианты ряда, а по оси ординат (У) накопленные частоты, которые наносят на поле графика в виде перпендикуляров к оси абсцисс в верхних границах интервалов. Затем эти перпендикуляры соединяют и получают ломаную линию, т.е. кумуляту. Если при графическом изображении вариационного ряда распределения в виде кумуляты оси X и У поменять местами, то получается огива. Статистика денежного обращения. Оценку эффективности денежной системы в целом и отдельных ее составляющих можно получить на основе статистического анализа денежного обращения в наличной и безналичной формах. Основой такого анализа являются данные Банка России и Минфина России, формирующиеся на основе статистической отчетности и специальных статистических наблюдений. Статистика денежного обращения исследует совокупность массовых явлений в сфере денежного оборота наличных и безналичных денег с целью обеспечения Правительства РФ и денежных властей достоверной информацией о состоянии денежной системы. На основе этой информации государство разрабатывает денежно- кредитную политику и в законодательном порядке предусматривает экономические инструменты и административные меры по регулированию денежного обращения. В соответствии с целями статистического исследования формируются основные задачи статистики денежного обращения: определение размеров, структуры денежной массы и анализ ее динамики, изучение взаимосвязи показателей денежного обращения с другими макроэкономическими показателями, прогнозирование показателей денежного обращения и покупательной способности денежной единицы. Задача Производство сельскохозяйственной продукции в области (в стоимостном выражении, в сопоставимых ценах) характеризуется следующими данными: 
Сделайте выводы о динамике объема производства сельскохозяйственной продукции в период 2012-2020 гг., вычислив следующие показатели: 1) среднегодовой уровень производства продукции; 2) среднегодовые показатели динамики: абсолютный прирост, темп роста, темп прироста Решение. среднегодовой уровень производства продукции (280+260+165+128+92+94+96+104+116)/9=148,3 среднегодовые показатели динамики: абсолютный прирост, темп роста, темп прироста Абсолютный прирост цепной прирост: ∆yц = yi - yi-1 базисный прирост: ∆yб = yi - y1 Темпы прироста характеризуют абсолютный прирост в относительных величинах. Исчисленный в процентах темп прироста показывает, на сколько процентов изменился сравниваемый уровень с уровнем, принятым за базу сравнения. Темп прироста цепной темп прироста: Tпрцi = ∆yi / yi-1 базисный темп прироста: Tпpб = ∆yбi / y1 Распространенным статистическим показателем динамики является темп роста. Он характеризует отношение двух уровней ряда и может выражаться в виде коэффициента или в процентах. Темп роста цепной темп роста: Tpцi = yi / yi-1 базисный темп роста: Tpб = yбi / y1 Цепные показатели ряда динамики.
 В 2020 по сравнению с 2019 Производство зерна увеличилось на 12 млн руб. или на 11.5%. Максимальный прирост наблюдается в 2020 (12 млн руб.). Минимальный прирост зафиксирован в 2014 (-95 млн руб.). Базисные показатели ряда динамики.
 В 2020 по сравнению с 2012 Производство зерна уменьшилось на 164 млн руб. или на 58.6%. среднегодовые показатели динамики: абсолютный прирост = 116-280/8=-20.5 С каждым периодом Производство зерна в среднем уменьшалось на 20.5 млн руб. темп роста =корень в 8 степени из 116/280=0.8957 В среднем за весь период рост анализируемого показателя составил 0.8957. темп прироста = 0.8957-1=-0.104 В среднем Производство зерна с каждым периодом сокращался на 10.4%. Библиографический список Дудин, М. Н. Статистика : учебник и практикум для академического бакалавриата / М. Н. Дудин, Н. В. Лясников, М. Л. Лезина. — Москва : Издательство Юрайт, 20ХХ. — 374 с. Долгова, В. Н. Статистика : учебник и практикум / В. Н. Долгова, Т. Ю. Медведева. — 2-е изд., перераб. и доп. — Москва : Издательство Юрайт, 20ХХ. — 626 с. Долгова, В. Н. Статистика : учебник и практикум для среднего профессионального образования / В. Н. Долгова, Т. Ю. Медведева. — Москва : Издательство Юрайт, 20ХХ. — 245 с. Елисеева И. И. Статистика : учебник для прикладного бакалавриата / под редакцией И. И. Елисеевой. — 3-е изд., перераб. и доп. — Москва : Издательство Юрайт, 20ХХ. — 361 с. Мхитарян В. С. Статистика. В 2 ч. Часть 2 : учебник и практикум для академического бакалавриата / В. С. Мхитарян, Т. Н. Агапова, С. Д. Ильенкова, А. Е. Суринов ; под редакцией В. С. Мхитаряна. — 2-е изд., перераб. и доп. — Москва : Издательство Юрайт, 20ХХ. — 270 с. |