Методические указания по выполнению контрольной работы (задания) по дисциплине «Статистика»




НазваниеМетодические указания по выполнению контрольной работы (задания) по дисциплине «Статистика»
страница1/10
Дата конвертации14.02.2016
Размер1.67 Mb.
ТипМетодические указания
источникhttp://vorkuta-urao.ru/sites/default/files/statistika.doc
  1   2   3   4   5   6   7   8   9   10



Методические указания по выполнению контрольной работы (задания) по дисциплине «Статистика» для студентов 3 курса заочного отделения по специальности – 080100 - Экономика (финансы и кредит)


Цель изучения дисциплины – дать специалистам теоретические знания и практические навыки в области общей теории статистики, математической статистики и статистики промышленности. Современному специалисту в области экономики эти знания и навыки необходимы для успешного познания экономических и социальных процессов, для выявления резервов эффективности общественного производства, принятия оптимальных решений на всех уровнях производственной и коммерческой деятельности.
            1. Задачи изучения дисциплины - овладеть знаниями общих основ статистической науки: современными методологиями, методами и приемами сбора, обработки, обобщения и анализа статистической информации о социально-экономических явлениях и процессах, а также выработать навыки количественного исследования и анализа статистической информации, формирующейся на предприятии, в отрасли, в народном хозяйстве.


Методические указания по выполнению практических и контрольной работ

Чтобы облегчить самостоятельную работу при решении практических и контрольной работ по дисциплине, следует ориентироваться на учебный материал лекций в учебниках, представленных в рекомендательном библиографическом списке, и руководствоваться методическими указаниями по их выполнению, приведенными ниже.

При выполнении задачи 1 необходимо усвоить сущность статистической свод­ки и группировки, их виды, а также основные правила образования групп по количественным признакам.

Задачу следует начинать с определения группировочного (факторного) признака. Факторным является признак, оказывающий влияние на другие, связанные с ними признаками.

Признаки, изменяющиеся под влиянием факторного, называются результативными.

Затем определяют количество групп «n» по формуле Стерджесса при известной численности совокупности «N»

(1)

Величина интервала определяется по формуле:

(2)

где xmax и xmin — соответственно максимальное и мини­мальное значения факторного признака;

n - число групп

Далее, при построении аналитической группировки по имеющимся данным нужно:

- сгруппировать имеющиеся данные по факторному признаку;

- по каждой группе исчислить средние значения результативного признака, вариация которого от группы к группе под влиянием группировочного признака будет указывать на наличие или отсутствие взаимосвязи между этими признаками.

По результатам группировки необходимо дать анализ и сделать выводы.

Для графического изображения зависимости в прямоугольной системе координат откладываются по оси х значения группировочного признака - фактора, а по оси у – средние значения зависимого изучаемого признака. При наличии интервалов значения зависимого признака наносят на ординатах, проходящих через середины интервалов.

В методических указаниях представлен пример решения подобной задачи (пример 1).


При выполнении задачи 2 необходимо правильно сделать выбор вида и формы средней. Это зависит от сущности осредняемого признака, его логичес­кой связи с другими признаками, от содержания и наличия исходного ма­териала и задач статистического исследования.

Если статистические данные представляют собой отдельные значения варьирующего признака (варианты) Х и соответствующие им частоты (число случаев повторения признака X) f, то для определения среднего признака X применяется средняя арифметическая взвешенная:

(3)

Если в условии даны варианты Х и объемы признаков W (произве­дения X на f), то для расчета среднего значения признака необходимо использовать среднюю гармоническую взвешенную:

, (4)

В практической деятельности средняя величина представляет собой обобщенную количественную характеристику и не позволяет принять решения в пользу какого-либо варианта (например, варианта вложения капитала). Для окончательного принятия решения необходимо измерить колеблемость показателей, т.е. определить меру изменчивости возможного результата.

Колеблемость возможного результата представляет собой степень отклонения ожидаемого значения от средней величины. Для этого на практике обычно применяют два близко связанных критерия: дисперсию и среднее квадратическое отклонение. Они служат мерами абсолютной колеблемости. Для анализа обычно используют коэффициент вариации, показывающий степень отклонения полученных значений. Коэффициент вариации – относительная величина. Поэтому на его размер не оказывают влияния абсолютные значения изучаемого признака. С помощью коэффициента вариации можно сравнивать даже колеблемость признаков, выраженных в разных единицах измерения. Коэффициент вариации может изменяться от 0 до 100 %. Чем больше коэффициент, тем сильнее колеблемость. В экономической статистике установлена следующая оценка различных значений коэффициента вариации: до 10 % - слабая колеблемость; до 10 – 15 % - умеренная колеблемость; свыше 25 % - высокая колеблемость. На практике принимается тот вариант, который имеет наименьшую колеблемость возможного результата.

Средний квадрат отклонений значений признака от средней арифметической (дисперсия) в вариационном ряду определяется по формуле:

или (5)

Корень квадратный из дисперсии представляет собой среднее квадратическое отклонение:

или (6)

Среднее квадратическое отклонение является именованной величиной и указывается в тех же единицах, в каких измеряется варьирующий признак.

Отношение среднего квадратического отклонения к средней величине называется коэффициентом вариации и выражается обычно в процентах:

(7)

Три последних вопроса задачи 2 относятся к теории выборочного наблюдения. Статистика использует различные схемы формирования выборочной совокупности: случайную, типическую, серийную. При этом возможны повторный и бесповторный способы отбора единиц в выборку. В зависимости от спо­соба отбора изменяются и формулы, по которым необходимо вы­числять численность выборки, ее среднюю и предельную ошибку (таблица 1).

где п — численность единиц выборочной совокупности;

N — число единиц генеральной совокупности;

nC число выборочных серий;

Nc — число серий генеральной совокупности;

— нормированное от­клонение (коэффициент доверия);

σ2 — дисперсия выборочной совокупности;

— серийная дисперсия;

— внутригрупповая (остаточная) дисперсия;

ω — частость (выборочная доля), т. е. доля единиц выборочной совокупности, обладающая данным признаком;

— остаточная дисперсия альтернатив­ного признака.

Нужно отличать долю отбора (для количест­венного признака)

n / N (8)

от выборочной доли

ω = m / n *100 (9)

где m – число единиц, обладающих изучаемым признаком.

Нормированное отклонение (t) функционально связано с вероят­ностью (p). Эти теоретические величины выступают в выборочном методе в качестве нормативов оценки выборочных характеристик. В таблице 2 представлены значения вероятности при различной величине коэффициента доверия.

Следует иметь в виду, что границы генеральной средней () опреде­ляются значением выборочной средней () и предельной ошибкой выборки для средней (). Они записываются формулой:

(10)

Чтобы определить границы генеральной доли (P), необходимо найти выборочную долю (ω) и предельную ошибку выборочной доли (). Генеральная доля равна:

(11)

Таблица1

Формулы расчета ошибок и необходимой численности выборок



Показатель

Вид отбора

Случайный

Типический

серийный

Бесповторный

Повторный

Средняя ошибка:


а) для средней


б) для доли

























Предельная ошибка:


а) для средней


б) для доли

























Численность выборки:

а) для средней


б) для доли


























Таблица 2

Значение вероятности при различной величине коэффициента доверия



Вероятность




Вероятность




Вероятность




1,0

0,6827

1,8

0,9281

2,5

0,9876

1,1

0,7287

1,9

0,9426

2,58

0,9900

1,2

0,7699

1,96

0,9500

2,6

0,9907

1,3

0,8064

2,0

0,9545

2,7

0,9931

1,4

0,8385

2,1

0,9643

2,8

0,9949

1,5

0,8664

2,2

0,9722

2,9

0,9963

1,6

0,8904

2,3

0,9786

3,0

0,9973

1,7

0,9109

2,4

0,9836

3,28

0,9990



В методических указаниях приведен пример решения аналогичной задачи (пример 2).


При выполнении задачи 3 необходимо знать, что аналитические группировки характеризуют лишь общие черты изучаемой связи, ее тенденцию и не дают количественного измерения ее силы (тесноты связи). Но на базе аналитических группировок с применением правила сложения дисперсий эта задача может быть решена на основе расчета эмпирического корреляционного отношения.

Различают два вида связи:

1. функциональную

2. корреляционную

При функциональной зависимости каждому значению одной величины (аргумента) соответствует вполне определенное зна­чение другой величины (функции). Эта связь является жесткой и определенной и широко рас­пространена в точных науках.

В общественных явлениях, в которых проявляются статисти­ческие закономерности, нет строгой зависимости между причиной и результатом. Такая зависимость проявляется не в каждом конкретном случае, а только в большой массе явлений в сред­нем, и называется корреляционной.

В корреляционной зависимости те явления, которые изменя­ются под влиянием других, называются результативными или зависимыми (y).

Явления, которые влияют на другие явления называются факториальными (x).

До расчета эмпирического корреляционного отношения исчисляют коэффициент детерминации:

(12)

Он представляет отношение дисперсии групповых средних к общей дисперсии и показывает, какую часть общей вариации изу­чаемого признака составляет вариация межгрупповая, т. е. обусловленная группировочным признаком.

Корень из коэффициента детерминации называют эмпириче­ским корреляционным отношением

(13)

где– дисперсия групповых средних (межгрупповая дисперсия);

– общая дисперсия.

– изменяется от 0 до +1 и показывает тесноту связи между признаками группировочным и результативным

Дисперсия групповых средних определяется по формуле:

(14)

где – средняя изучаемого зависимого признака в i-ой группе;

- численность i-ой группы.

(15)

– средняя значений изучаемого зависимого признака;

(16)

– численность совокупности

Общая дисперсия определяется по формуле:

(17)

где– индивидуальные значения зависимого (результативного) изучаемого признака.

Если связь отсутствует, то корреляционное отношение равно нулю. В этом случае дисперсия групповых средних будет равна нулю, т.е. все групповые средние будут равны между собой, межгрупповая вариация отсутствует. Значит, группировочный признак никак не влияет на образование общей вариации. Если связь функциональная, то корреляционное отношение будет равно единице. В этом случае дисперсия групповых средних равна общей дисперсии, т.е. отсутствует внутригрупповая вариация. Это означает, что группировочный признак целиком определяет вариацию изучаемого признака. Чем больше значение корреляционного отношения приближается к единице, тем полнее, ближе к функциональной зависимости корреляционная связь между признаками.

Для качественной оценки тесноты связи на основе показателя корреляционного отношения (η) необходимо воспользоваться таблицей 3.

Таблица 3

Оценка тесноты связи на основе показателя корреляционного отношения

Величина - ?

0,1 – 0,3

0,3 – 0,5

0,5 – 0,7

0,7 – 0,9

0,9 – 0,99




Сила связи

Слабая

Умеренная

Заметная

Тесная

Весьма тесная

В методических указаниях представлен пример решения аналогичной задачи (пример 3).


При выполнении задачи 4 следует изучить теорию однофакторного корреляционно-регрессионного анализа, к которому переходят, убедившись с помощью группировки и расчета показателя эмпирического корреляционного отношения, что сила связи достаточно сильна.

Корреляционно-регрессионный анализ заключается в построении и анализе статистической модели в виде уравнения регрессии (уравнения корреляционной связи) , приближенно выражающей зависимость результативного признака от одного или нескольких признаков-факторов и в оценке степени тесноты связи.

Но сначала нужно установить теоретическую форму связи, т.е. выбрать определенный вид функции, отражающий характер изучаемой связи.

Выбор формы связи имеет решающее значение, т.к. могут быть обесценены самые тщательные расчеты.

Форму связи определяют, прежде всего, качественным анализом содержания рассматриваемой зависимости. Помощь в этом анализе может оказать рассмотрение графика эмпирической линии регрессии. В зависимости от характера изменения y с изменением x связи могут быть линейными и нелинейными.

Уравнение линейной связи, при которой результативный признак c увеличением факторного равномерно возрастает или убывает, в общем виде можно записать так:

(18)
  1   2   3   4   5   6   7   8   9   10

Похожие:

Методические указания по выполнению контрольной работы (задания) по дисциплине «Статистика» iconМетодические указания по выполнению контрольной работы
...
Методические указания по выполнению контрольной работы (задания) по дисциплине «Статистика» iconМетодические указания к выполнению контрольной работы
Стремясь достигнуть высокого качества выполнения контрольной работы необходимо помнить о требованиях, предъявляемых к выполнению...
Методические указания по выполнению контрольной работы (задания) по дисциплине «Статистика» iconМетодические указания к выполнению контрольной работы для перезачета/переаттестации по дисциплине «Политология»
Федерального государственного бюджетного образовательного учреждения высшего профессионального образования
Методические указания по выполнению контрольной работы (задания) по дисциплине «Статистика» iconМетодические указания и задания к выполнению контрольной работы для студентов всех форм обучения специальности 080502 «Экономика и управление на предприятии» Тамбов 2010
В 60 Внешнеэкономическая деятельность: Метод указ./ Сост. В. М. Безуглая. Тамбов. Тамбовский гос техн ун. 2010
Методические указания по выполнению контрольной работы (задания) по дисциплине «Статистика» iconВычислительная техника и программирование часть 1
Методические указания предназначены для студентов заочного отделения инженерно-технических факультетов, изучающих вычислительную...
Методические указания по выполнению контрольной работы (задания) по дисциплине «Статистика» iconМетодические указания к выполнению контрольной работы по курсу «русский язык и культура речи» для студентов
Содержание контрольной работы продиктовано действующей программой по курсу «Русский язык и культура речи»
Методические указания по выполнению контрольной работы (задания) по дисциплине «Статистика» iconМетодические указания по выполнению контрольной работы Ижевск
Рецензенты: докт экон наук, профессор М. И. Шишкин (Ижевский филиал ано впо цс РФ «Российский университет кооперации»)
Методические указания по выполнению контрольной работы (задания) по дисциплине «Статистика» iconСанкт-Петербургский государственный университет гражданской авиации
Авиационная метеорология: Методические указания по изучению дисциплины и выполнению контрольной работы / Университет га. С. Петербург,...
Методические указания по выполнению контрольной работы (задания) по дисциплине «Статистика» iconМетодические указания по выполнению реферативных работ по дисциплине «История и философия науки»
Методические указания к выполнению реферативных работ аспирантов и соискателей по дисциплине «История и философия науки» /Уфимск...
Методические указания по выполнению контрольной работы (задания) по дисциплине «Статистика» iconМетодические указания по выполнению самостоятельной работы студентов по дисциплине
Рекомендовано к печати Учено-методическим советом КазАТисо (Протокол №1 от 10 октября 2010 г.)
Разместите кнопку на своём сайте:
Документы


База данных защищена авторским правом ©kzdocs.docdat.com 2012
обратиться к администрации
Документы
Главная страница