Статистическое наблюдение, сводка и группировка материалов статистического наблюдения 


Мы поможем в написании ваших работ!



ЗНАЕТЕ ЛИ ВЫ?

Статистическое наблюдение, сводка и группировка материалов статистического наблюдения



Статистика

 

Учебно-методическое

 пособие для самостоятельной работы

 часть 1

 

 

Киров

2019


ББК С6(07)

Л 246

Допущено к изданию методическим советом факультета                                                                                                экономики и финансов ФГБОУ ВО «ВятГУ» в качестве учебно-методического пособия для самостоятельной работы по дисциплине «Статистика» для студентов всех экономических направлений и специальностей всех форм обучения

                                           Рецензент: 

кандидат экономических наук, доцент кафедры БУА и А ФГБОУ ВО «ВятГУ»

                                        Н.В.Палешева

Л 246 Лаптева И.П., Гришина Е.Н.

 Учебно-методическое пособие для самостоятельной работы по дисциплине «Статистика» для студентов всех экономических направлений и специальностей всех форм обучения/ Лаптева И.П., Гришина Е.Н. – Киров: ПРИП ФГБОУ ВО «ВятГУ»,2019  - 56 с. 

ББК С6(07)

    В издании излагаются методические аспекты и задания для самостоятельной работы по дисциплине «Статистика», а также приводится рекомендуемая учебная и методическая литература.

 

                                                                   Редактор Е. В. Кайгородцева

                                 © Лаптева И.Г., Гришина Е.Н.

                                                  © ФГБОУ ВО «ВятГУ»,2019

 

Содержание

 

Введение ……………………………………………………………… 4
1. Статистическое наблюдение, сводка и группировка результатов статистического наблюдения………………… 5
2. Абсолютные и относительные величины…………………………………  9
3. Средние величины и показатели вариации……………………………… 13
4. Статистические ряды распределения…………………………………. 18
5. Проверка статистических гипотез…………………………………………. 23
6. Выборочный метод………………………………………………………… 24
7. Ряды динамики……………………………………………………………… 29
8. Статистические методы изучения взаимосвязей социально-экономических явлений……………………………………………………….. 8.1 Корреляционно- регрессионный анализ………………………………   36 36
8.2 Непараметрические методы…………………………………………... 40
9. Индексы……………………………………………………………………. 44
   
Список рекомендуемой литературы……………………………………. 51
  Приложения……………………………………………………………….. 53

 

 

 

Введение

 

Целью преподавания курса «Статистика» является познание методологических основ и практическое овладение приемами экономико-статистического анализа. Курс закладывает фундамент для дальнейшего изучения многих экономических дисциплин, использующих статистические методы анализа (теория экономического анализа, финансы и кредит, финансовый и банковский менеджмент, ценные бумаги и другие).

    В результате изучения дисциплины обучающие должны научиться систематизировать данные статистического наблюдения в виде рядов распределения, группировок, динамических рядов, графиков и таблиц; исчислять абсолютные, относительные, средние показатели для отражения конкретных общественных и социально-экономических явлений; конструктивно использовать методы статистического анализа и прогнозирования; анализировать результаты статистических исследований и делать аргументированные выводы.

Методические рекомендации и задания для самостоятельной работы по статистике разработаны с целью помочь обучающимся овладеть необходимыми навыками в области применения основных способов и методов статистики.

Задания выполняются во время индивидуальных занятий. По каждому заданию после проведения расчетов необходимо сделать выводы.

 

Средние величины и показатели вариации

Средняя величина - это обобщающий показатель, характеризующий типичный размер определенного признака у единицы изучаемой статистической совокупности в конкретных условиях места и времени.

Виды средних величин

Средняя арифметическая простая определяется по формуле

                                             ,                                 (3.1)

где х – значения (варианты) признака; n – число вариантов.

Средняя арифметическая взвешенная определяется по формуле

                                        ,                                            (3.2)

     где f – частота (веса) повторений вариантов признака.

Средняя гармоническая взвешенная определяется по формуле

                                   ,                                                  (3.3)

       где W – объем признака.

Средняя хронологическая определяется по формуле

                                     .                             (3.4)

Средняя геометрическая определяется по формуле

                                .                                   (3.5)

Значение моды в интервальных рядах распределения определяется по формуле

                      ,                     (3.6)

     где - нижняя граница модального интервала (модальным называется интервал, имеющий наибольшую частоту);

             - величина модального интервала;

            - частота модального интервала;

           - частота интервала, предшествующего модальному;

           - частота интервала, следующего за модальным интервалом.

Значение медианы в интервальных рядах распределения рассчитывается по формуле

                                     ,                              (3.7)

      где - нижняя граница медианного интервала;

             - величина медианного интервала;

            - сумма всех частот;

             - сумма накопленных частот до начала медианного интервала;

             - частота медианного интервала.   

Показатели вариации

Вариация – это колеблемость, многообразие, изменяемость величины признака у единиц совокупности.

1 Размах вариации:

                                       ,                                             (3.8)      

      где - максимальное значение признака в совокупности;

              - минимальное значение признака в совокупности.

2 Дисперсия признака

- для несгруппированных данных рассчитывается простая дисперсия:

                                             .                                     (3.9)

  - для сгруппированных данных рассчитывается взвешенная дисперсия:

                                       .                                (3.10)

3 Среднее квадратическое отклонение:

                                                        .                                           (3.11)

4 Коэффициент вариации:

                                           .                                               (3.12) 

 

Задания для самостоятельной работы

Задание 3.1 Определить средний процент текучести кадров на основе данных:

Таблица 3- Показатели текучести кадров по организациям

Номер организации Число работников, чел. Текучесть,%
1 60 3,5
2 85 7,2
3 120 8,4

Задание 3.2 Определить среднемесячную заработную плату работников предприятия на основе данных таблицы 3.2.

Таблица 4 - Распределение фонда оплаты труда по категориям работников 

Категория работников Среднемесячная зарплата, тыс. руб. Фонд оплаты труда, тыс. руб.
Рабочие 34,8 1740
Служащие 28,5 342
Руководители 46,8 234

Задание 3.3. Определить среднюю месячную заработную плату работников торгового предприятия, ее моду и медиану на основе данных таблицы 3.5.Сделать выводы.

Таблица 5– Заработная плата работников за месяц

Заработная плата, тыс. руб. до 10,0 10,0-20,0 20,0-30,0 30,0-40,0 свыше 40,0
Число работников 5 10 25 20 12

Задание 3.4 Имеются данные о производительности труда рабочих в 2-х бригадах:

Таблица 6 - Исходные данные

Номер рабочего по ранжиру

Произведено за смену, штук

1-я бригада 2-я бригада
1 2 8
2 3 9
3 12 10
4 15 11
5 18 12
ИТОГО 50 50

Определите по каждой бригаде:

1) среднюю производительность труда 1 рабочего;

2) показатели вариации производительности труда.

3) сделать выводы.

 

Задание 3.5   Средний стаж рабочего на предприятии составил 15 лет при среднем квадратическом отклонении 2,5 года. Средняя заработная плата составила 34,800 тыс. руб. при дисперсии признака 36. Определите, вариация какого признака выше.

 

Ряды динамики

Ряд динамики – это ряд расположенных в хронологической последовательности числовых значений статистического показателя, характеризующих изменение общественных явлений во времени.

Индексы

Индексом в статистике называют относительный показатель, характеризующий изменение величины какого-либо явления во времени, пространстве или по сравнению с любым эталоном (нормативом, планом и т.д.)

 

Агрегатные индексы

Общий индекс выручки от продаж:

 

                                                 ,                                     (9.1)

 

где - цена товара в отчетном и базисном периодах, соответственно;

  , - объем продаж в натуральном измерении (количество проданного товара) в отчетном и базисном периодах, соответственно.

          

Абсолютное изменение выручки от продаж:

 

                                   .                                   (9.2)

 

На изменение выручки от продаж повлияли два фактора:

- цена

- объем продаж.

Общий индекс цен:

                                    .                                               (9.3)

 

Абсолютное изменение выручки от продаж по причине изменения цен:

 

                                   .                                (9.4)

 

2) Общий индекс физического объема продаж:

 

                                       .                                             (9.5)

 

Абсолютное изменение выручки от продаж за счет изменения объема продаж:

                                   .                              (9.6)

 

 

Проверка

1) через взаимосвязь индексов: ;                                      (9.7)

 

2) через абсолютные изменения: .                              (9.8)

 

 

Приложение А

Таблица значений функции  

t 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9
0,0 3989 3989 3989 3988 3986 3984 3982 3980 3977 3973
0,1 3970 3965 3961 3956 3951 3945 3939 3932 3925 3918
0,2 3910 3902 3894 3885 3886 3867 3857 3847 3836 3825
0,3 3814 3802 3790 3778 3765 3752 3739 3725 3712 3697
0,4 3693 3668 3653 3637 3621 3605 3589 3572 3555 3558
0,5 3521 3503 3485 3467 3448 3429 3410 3391 3372 3352
0,6 3332 3312 3292 3271 3251 3230 3209 3187 3166 3144
0,7 3123 3101 3079 3056 3034 3011 2989 2966 2943 2920
0,8 2897 2874 2850 2827 2803 2780 2756 2732 2709 2685
0,9 2661 2637 2613 2589 2565 2541 2516 2492 2468 2444
1,0 2420 2396 2371 2347 2323 2299 2275 2251 2227 2203
1,1 2179 2155 2131 2107 2033 2059 2036 2012 1989 1965
1,2 1942 1919 1895 1872 1849 1826 1804 1781 1758 1736
1,3 1714 1691 1669 1647 1626 1604 1582 1561 1589 1518
1,4 1497 1476 1456 1435 1415 1394 1374 1354 1334 1315
1,5 1295 1276 1257 1238 1219 1200 1182 1163 1145 1127
1,6 1109 1092 1074 1057 1040 1023 1006 0989 0973 0957
1,7 0940 0925 0909 0893 0878 0863 0848 0833 0818 0804
1,8 0790 0775 0761 0748 0734 0721 0907 0694 0681 0669
1,9 0656 0644 0632 0620 0608 0596 0584 0573 0562 0551
2,0 0540 0529 0519 0508 0498 0488 0478 0468 0459 0449
2,1 0440 0431 0422 0443 0404 0396 0387 0379 0371 0363
2,2 0855 0347 0339 0332 0325 0317 0310 0303 0297 0290
2,3 0283 0277 0270 0264 0258 0252 0246 0241 0235 0229
2,4 0224 0219 0213 0203 0203 0198 0194 0189 0184 0180
2,5 0175 0171 0167 0163 0158 0154 0151 0147 0143 0139
2,6 0136 0132 0129 0126 0122 0119 0116 0113 0110 0107
2,7 0104 0101 0099 0096 0093 0091 0088 0086 0084 0081
2,8 0079 0077 0075 0073 0071 0069 0067 0065 0063 0061
2,9 0060 0058 0056 0055 0053 0051 0050 0048 0047 0046
3,0 0044 0043 0042 0040 0039 0038 0037 0036 0035 0034
4,0 0001 0001 0000 0000 0000 0000 0000 0000 0000 0000

 


Приложение Б

 

Критические точки распределения

Число степеней свободы

Уровень значимости α

0,995    0,999 0,975 0,950 0,900 0,750 0,500 0,250 0,100 0,050 0,025 0,010 0,005
1         0,02 0,10 0,45 1,32 2,71 3,84 5,02 6,63 7,88
2 0,01 0,02 0,05 0,10 0,21 0,58 1,39 2,77 4,61 5,99 7,38 9,21 10,60
3 0,07 0,11 0,22 0,35 0,58 1,21 2,37 4,11 6,25 7,81 9,35 11,34 12,84
4 0,21 0,30 0,48 0,71 1,06 1,92 3,36 5,39 7,78 9,95 11,14 13,28 14,86
5 0,41 0,55 0,83 1,15 1,61 2,67 4,35 6,63 9,24 11,07 12,83 15,09 16,75
6 0,68 0,87 1,24 1,64 2,20 3,45 5,35 7,84 10,64 12,59 14,45 16,81 18,55
7 0,99 1,24 1,69 2,17 2,83 4,25 6,35 9,04 12,02 14,07 16,01 18,48 20,28
8 1,34 1,65 2,18 2,73 3,43 5,07 7,34 10,22 13,36 15,51 17,53 20,09 21,96
9 1,73 2,09 2,70 3,33 4,17 5,90 8,34 11,39 14,68 16,92 19,02 21,67 23,59
10 2,16 2,56 3,25 3,94 4,87 6,74 9,34 12,55 15,99 18,31 20,48 23,21 25,19
11 2,60 3,05 3,82 4,57 5,58 7,58 10,34 13,70 17,28 19,68 21,92 24,72 26,76
12 3,07 3,57 4,40 5,23 6,30 8,44 11,34 14,85 18,55 21,03 23,34 26,22 28,30
13 3,57 4,11 5,01 5,89 7,04 9,30 12,34 15,98 19,81 22,36 24,74 27,69 29,82
14 4,07 4,66 5,63 6,57 7,79 10,17 13,34 17,12 21,06 23,68 26,12 29,14 31,32
15 4,60 5,23 6,27 7,26 8,55 11,04 14,34 18,25 22,31 25,00 27,49 30,58 32,80
16 5,14 5,81 6,91 7,96 9,31 11,91 15,34 19,37 23,54 26,30 28,85 32,00 34,27
17 5,70 6,41 7,56 8,67 10,09 12,79 16,34 20,49 24,77 27,59 30,19 33,41 35,72
18 6,26 7,01 8,23 9,39 10,86 13,68 17,34 21,60 25,99 28,87 31,53 34,81 37,16
19 6,84 7,63 8,91 10,12 11,65 14,56 18,34 22,72 27,20 30,14 32,85 36,19 38,58
20 7,43 8,26 9,59 10,85 12,44 15,45 19,34 22,83 28,41 31,41 34,17 37,57 40,00

 

 

Приложение В

Критические точки распределения F-Фишера при уровне значимости 0,05

 

К2-степени свободы для меньшей (внутригрупповой) дисперсии

К1- степени свободы для большей (межгрупповой) дисперсии

1 2 3 4 5 6 7 8 9
2 18,51 19,00 19,16 19,25 19,30 19,33 19,36 13,97 19,38
4 7,71 6,94 6,59 6,39 6,26 6,16 6,09 6,04 6,00
6 5,99 5,14 4,76 3,53 4,39 4,28 4,21 4,15 4,10
8 6,32 4,46 4,07 3,84 3,39 3,58 3,50 3,44 3,39
9 5,12 4,26 3,86 3,63 3,48 3,37 3,29 3,23 3,18
10 4,96 4,10 3,71 3,48 3,33 3,22 3,14 3,07 3,02
12 4,75 3,88 3,40 3,26 3,11 3,00 2,92 2,85 2,80
14 4,60 3,74 3,34 3,11 2,96 2,85 2,77 2,70 2,65
16 4,49 3,63 3,24 3,01 2,85 2,74 2,66 2,59 2,54
18 4,41 3,55 3,16 2,93 2,77 2,66 2,59 2,51 2,46
20 4,35 3,49 3,10 2,87 2,71 2,60 2,52 2,45 2,40
24 4,26 3,40 3,01 2,78 2,62 2,51 2,42 2,36 2,30
25 4,24 3,38 2,99 2,76 2,60 2,49 2,41 2,34 2,28
27 4,21 3,35 2,96 2,73 2,57 2,46 2,37 2,30 2,25
30 4,17 3,32 2,92 2,69 2,53 2,42 2,34 2,27 2,21
40 4,08 3,23 2,84 2,61 2,45 2,34 2,25 2,18 2,12
50 4,03 3,18 2,79 2,56 2,40 2,29 2,20 2,13 2,07
60 4,00 3,15 2,76 2,52 2,37 2,25 2,17 2,10 2,04
80 3,96 3,11 2,72 2,48 2,33 2,21 2,12 2,05 1,99
100 3,94 3,09 2,70 2,46 2,30 2,19 2,10 2,03 1,97
200 3,89 3,04 2,65 2,41 2,26 2,14 2,05 1,98 1,92

 


 

Статистика

 

Учебно-методическое

 пособие для самостоятельной работы

 часть 1

 

 

Киров

2019


ББК С6(07)

Л 246

Допущено к изданию методическим советом факультета                                                                                                экономики и финансов ФГБОУ ВО «ВятГУ» в качестве учебно-методического пособия для самостоятельной работы по дисциплине «Статистика» для студентов всех экономических направлений и специальностей всех форм обучения

                                           Рецензент: 

кандидат экономических наук, доцент кафедры БУА и А ФГБОУ ВО «ВятГУ»

                                        Н.В.Палешева

Л 246 Лаптева И.П., Гришина Е.Н.

 Учебно-методическое пособие для самостоятельной работы по дисциплине «Статистика» для студентов всех экономических направлений и специальностей всех форм обучения/ Лаптева И.П., Гришина Е.Н. – Киров: ПРИП ФГБОУ ВО «ВятГУ»,2019  - 56 с. 

ББК С6(07)

    В издании излагаются методические аспекты и задания для самостоятельной работы по дисциплине «Статистика», а также приводится рекомендуемая учебная и методическая литература.

 

                                                                   Редактор Е. В. Кайгородцева

                                 © Лаптева И.Г., Гришина Е.Н.

                                                  © ФГБОУ ВО «ВятГУ»,2019

 

Содержание

 

Введение ……………………………………………………………… 4
1. Статистическое наблюдение, сводка и группировка результатов статистического наблюдения………………… 5
2. Абсолютные и относительные величины…………………………………  9
3. Средние величины и показатели вариации……………………………… 13
4. Статистические ряды распределения…………………………………. 18
5. Проверка статистических гипотез…………………………………………. 23
6. Выборочный метод………………………………………………………… 24
7. Ряды динамики……………………………………………………………… 29
8. Статистические методы изучения взаимосвязей социально-экономических явлений……………………………………………………….. 8.1 Корреляционно- регрессионный анализ………………………………   36 36
8.2 Непараметрические методы…………………………………………... 40
9. Индексы……………………………………………………………………. 44
   
Список рекомендуемой литературы……………………………………. 51
  Приложения……………………………………………………………….. 53

 

 

 

Введение

 

Целью преподавания курса «Статистика» является познание методологических основ и практическое овладение приемами экономико-статистического анализа. Курс закладывает фундамент для дальнейшего изучения многих экономических дисциплин, использующих статистические методы анализа (теория экономического анализа, финансы и кредит, финансовый и банковский менеджмент, ценные бумаги и другие).

    В результате изучения дисциплины обучающие должны научиться систематизировать данные статистического наблюдения в виде рядов распределения, группировок, динамических рядов, графиков и таблиц; исчислять абсолютные, относительные, средние показатели для отражения конкретных общественных и социально-экономических явлений; конструктивно использовать методы статистического анализа и прогнозирования; анализировать результаты статистических исследований и делать аргументированные выводы.

Методические рекомендации и задания для самостоятельной работы по статистике разработаны с целью помочь обучающимся овладеть необходимыми навыками в области применения основных способов и методов статистики.

Задания выполняются во время индивидуальных занятий. По каждому заданию после проведения расчетов необходимо сделать выводы.

 

Статистическое наблюдение, сводка   и группировка материалов статистического наблюдения

Для проведения статистического исследования необходима научно-обоснованная информационная база, которая формируется в результате статистического наблюдения.

Статистическим наблюдением называется процесс научно организованного планомерного сбора сведений о каждой единице изучаемой статистической совокупности

Статистической сводкой называется обработка данных статистического наблюдения с целью получения обобщенных характеристик изучаемого социально-экономического явления по существенным для него признакам.

 По глубине обработки материаласводка бывает:

-простая;

-сложная.

Простой сводкой называется операция по подсчету общих итогов по совокупности единиц наблюдения.

Сложная сводка включает в себя комплекс операций:

-группировка статистических данных;

-подсчет итогов, а на их основе обобщающих статистических показателей;

-представление результатов группировки и сводки в виде статистических таблиц и графиков.

Группировка – это разделение единиц совокупности на отдельные группы по определенным существенным для них признакам.

Группировочный признак – это признак, по которому происходит разделение единиц совокупности на однородные группы.

Группировочный признак может быть как качественным, так и количественным.

Качественный (атрибутивный) группировочный признак отражает состояние единиц совокупности и выражается словесными понятиями. Например: уровень образования человека, его профессия. Разновидностью качественного признака является альтернативный признак, который имеет два варианта, взаимоисключающих друг друга. Например: пол мужской или женский. В этом случае количество выделяемых групп: 2.

Количественный группировочный признак дает количественное отражение информации и выражается цифрами. Например, возраст человека, средний доход семьи.

Задания для самостоятельной работы.

Задание 1.1 Методом аналитической группировки выявите взаимосвязь между результативным и факторными признаками. Сделайте выводы.

Таблица 1 – Исходные данные

№ предприятия Выпуск продукции, млн. руб. Среднегодовая стоимость ОПФ, млн. руб. Численность работающих, чел. Прибыль, млн. руб.
1 135 109 170 32
2 154 147 350 36
3 80 84 50 24
4 105 92 140 27
5 114 124 200 32
6 156 135 325 35
7 92 72 85 25
8 112 100 130 28
9 138 125 190 32
10 165 142 340 35
11 186 180 400 37
12 92 102 105 26
13 115 122 115 33
14 136 140 200 32
15 168 142 355 34
16 102 100 170 30
17 123 110 145 29
18 125 120 260 32
19 174 176 360 33
20 142 152 210 31
21 140 136 210 35
22 128 128 200 30
23 144 130 215 33
24 176 152 385 37
25 146 136 280 29
26 148 130 275 30
27 192 175 405 42
28 150 144 285 28
29 203 198 410 36
30 152 141 300 32

 

Решение:

1этап. Определить группировочный признак. В качестве группировочного признака выбирается факторный признак, т. е. признак, оказывающий действие на результат.

2 этап. Построить ранжированный ряд по группировочному признаку

3 этап. Изобразить графически ранжированный ряд распределения

4 этап. Определить количество выделяемых групп.

5 этап. Определить шаг (величину) интервала по формуле

                                                                             

где - максимальное значение группировочного признака в совокупности;

 - минимальное значение группировочного признака в совокупности.

6 этап. Определить границы групп.

7 этап. Составить итоговую таблицу и определить влияние факторного признака на результативный.

 

Таблица 2 – Влияние факторного признака на результативный

Группы предприятий

по факторному признаку

Число

предприятий

Факторный признак

 

Результативный признак

всего   в среднем на 1 предприятие всего   в среднем на 1 предприятие
1 группа          
2 группа          
3 группа          
По совокупности          

 



Поделиться:


Последнее изменение этой страницы: 2020-11-28; просмотров: 96; Нарушение авторского права страницы; Мы поможем в написании вашей работы!

infopedia.su Все материалы представленные на сайте исключительно с целью ознакомления читателями и не преследуют коммерческих целей или нарушение авторских прав. Обратная связь - 18.117.142.128 (0.17 с.)