Курсовая работа по дисциплине: «Общая теория статистики» (стр. 1 )

ПЕНЗЕНСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ УНИВЕРСИТЕТ

ФАКУЛЬТЕТ «ЭКОНОМИКА И УПРАВЛЕНИЕ»

КАФЕДРА «ЭКОНОМИКА И ФИНАНСЫ»

КУРСОВАЯ  РАБОТА

по дисциплине:

«Общая теория статистики»

  Автор работы (ФИО):   

  Специальность (направление, профиль)

  38.03.01 Экономика (бух. учет) 

  Группа 16ЭЭ3

Руководитель работы _______________ 

  Подпись, дата  Инициалы, фамилия

Работа защищена _____________________Оценка _________________________ 

  Дата

Пенза 2017

СОДЕРЖАНИЕ

Введение…………………………………………………………………………...3

Задача 1.1……………………………………………………………………....…..4

Задача 1.2……………………………………………………………………....…..6

Задача 1.3……………………………………………………………………....…..7

Задача 1.4…………………………………………………………………………..9

Задача 1.5……………………………………………………………………...….11

Задача 2.1…………………………………………………………………..……..13

Задача 2.2…………………………………………………………………..……..15

Задача 2.3……………………………………………………………………..…..17

Задача 3.1……………………………………………………………………..…..19

Задача 3.2…………………………………………………………………..……..23

Задача 3.3……………………………………………………………………..…..25

Задача 3.4……………………………………………………………………..…..28

Задача 3.5……………………………………………………………………..…..32

Задача 3.6……………………………………………………………………..…..36

Заключение……………………………………………………………………….43

Список используемых источников……………………………………………..45

Введение

Современная экономическая система является динамично развивающейся, подверженной изменениям в результате влияния различных факторов. Оценить влияние тех или иных элементов на динамику отельных экономических показателей позволяет статистика с ее обширным инструментарием. Люди получали разносторонние, хотя и различающиеся полнотой на различных этапах общественного развития. Данные, учитывавшиеся повседневно в процессе принятия хозяйственных решений, а в обобщенном виде и на государственном уровне при определении русла экономической и социальной политики и характера внешнеполитической деятельности.

С учетом достижений экономической науки стал возможен расчет показателей, обобщенно характеризующих результаты воспроизводственного процесса на уровне общества: совокупного общественного продукта, национального дохода, валового национального продукта.

Всю перечисленную информацию в постоянно возрастающих объемах предоставляет обществу статистика, являющаяся необходимо принадлежностью государственного аппарата. Статистические данные, таким образом, способны сказать языком статистических показателей о многом в весьма яркой и убедительной форме.

В данной работе поставлены следующие задачи: изучить методику оценки средних величин, динамики показателей, изменения их под влиянием тех или иных факторов, измерения величины этого влияния.

Для достижения поставленных задач в данной работе используются показатели вариации, а также методы корреляционного и регрессионного анализа.

Работа включает в себя три раздела:

1. Средние величины и показатели вариации

2. Корреляционный анализ

3. Регрессионный анализ

Средние величины и показатели вариации

Задача 1.1. По статистическим данным: 23; 25; 22; 24; 27; 23; 28; 23; 30 определить среднее значение, моду, медиану, дисперсию, среднеквадратическое отклонение, коэффициент вариации. Каждое значение увеличить на свой номер классного журнала.  Дисперсия до одного знака после запятой; среднеквадратическое - до двух; коэффициент вариации - до одного в процентах.

Решение:

Среднее значение рассчитаем по формуле средней арифметической простой:

– значения признака

– объем совокупности

Мода – это значение признака, наиболее часто повторяющееся в совокупности. В данном случае максимальную частоту, равную 3, имеет значение 23, следовательно, мода равна:

Медиана – величина, которая делит ранжированный ряд пополам. Медиана в нечетном ряду равна серединному значению. Ранжируем ряд данных: 22, 23, 23, 23, 24 , 25, 27, 28, 30. Медиана равна:

Рассчитаем дисперсию по формуле:

Среднее квадратическое отклонение равно:

Коэффициент вариации рассчитаем по формуле:

Таким образом, среднее значение в совокупности составило 25 со средним квадратическим отклонением 2,59. Дисперсия составила 6,7. Медиана показывает, что половина значений не превышает 24, а другая половина – не менее 24. Мода характеризует наиболее вероятное значение признака, равное 23. Коэффициент вариации, равный 16,4% и не превышающий 33,3%, указывает на однородность совокупности.

Задача 1.2. По данным статистики в отчетном периоде по сравнению с базисным доход от реализации продукции предприятия увеличился на 41%, стоимость основных фондов увеличилась на 30%.  Определить изменение фондоотдачи. Значения дохода и стоимости основных фондов увеличить на свой номер классного журнала.

Решение:

Индекс дохода от реализации продукции составил:

Индекс стоимости основных фондов составил:

Рассчитаем индекс фондоотдачи по формуле:

Таким образом, фондоотдача возросла в отчетном периоде на 8,5%.

Задача 1. 3. Объем оборота (У) и число работников (m) приведены в таблице1. Определить среднее значение, моду и медиану.

Таблица 1 – Исходные данные

У	80-100	100-120	120-140	140-160	160-180	180-200
m	6	17	25	28	14	10

Решение:

Составим вспомогательную таблицу 1.1.

Таблица 1.1. – расчетные данные

У	m	Середина интервала,		Накопленная частота
80 – 100	6	90	540	6
100 – 120	17	110	1870	23
120 – 140	25	130	3250	48
140 – 160	28	150	4200	76
160 – 180	14	170	2380	90
180 – 200	10	190	1900	100
Итого	100	-	14140	-

Средний оборот одного работника определим по формуле средней арифметической взвешенной:

Мода – это значение признака, наиболее часто повторяющееся в совокупности.

Мода в интервальном ряду рассчитывается по формуле:

где – нижняя граница модального интервала; 

- частоты соответственно, модального интервала, интервала предшествующего модальному, и интервала, последующего за модальным.

– ширина интервала

В данном распределении наибольшая частота, равная 28, соответствует интервалу (140 – 160), следовательно, он является модальным.

Таким образом, наиболее вероятный объем оборота каждого работника составляет 143,53 ден. ед.

Медиана – это значение признака, делящее ряд распределения на две равные части. Медиана (Ме) в интервальном ряду определяется по формуле:

где  – нижняя граница медианного интервала;