Супер.Все вовремя и в срок
Информация о работе
Подробнее о работе
Анализ вариационного ряда и его основных характеристик
- 22 страниц
- 2012 год
- 290 просмотров
- 0 покупок
Гарантия сервиса Автор24
Уникальность не ниже 50%
Фрагменты работ
Введение. 3
Теоретическая часть. 3
1. Показатели центра распределения. 7
2.1.Абсолютные показатели степени вариации. 7
2.2. Относительные показатели степени вариации. 8
3.Показатели формы распределения. 8
4. Показатели концентрации и дифференциации. 9
Практическая часть. 9
1. Вычисление показателей центра распределения. 13
2. Вычисление показателей степени вариации. 14
3. Вычисление показателей формы распределения. 14
4. Вычисление показателей дифференциации и концентрации. 15
5 Вычисление показателей степени интерграции и дифференциации 15
Заключение. 17
Список использованной литературы 21
Приложение 1 22
Теоретическая часть.
Любое статистическое исследование разделятся на несколько этапов. Первый этап – это сбор необходимой информации или статистическое наблюдение. В результате данного наблюдения мы получаем набор интересующих нас данных, с которым далее можно будет работать. Статистическое наблюдение может быть:
1) Непрерывным и прерывным (периодическое и единовременное).
- Прерывное наблюдение является чем-то вроде фотографии, то есть полученные данные отражают состояние явления строго на определенную дату. Единовременное наблюдение происходит одновременно для всех данных и один раз, периодическое – повторяется через определенные промежутки времени (например, перепись населения).
- Непрерывное или текущее наблюдение показывают данные за определенный промежуток времени, то есть данные в динамике.
2) Сплошным и не сплошным (наблюдение основного массива, анкетное, выборочное, монографическое).
...
1) Показатели центра распределения (например, средняя арифметическая, мода, медиана);
2) Показатели степени вариации (относительные и абсолютные показатели);
3) Показатели формы распределения.
Поговорим о каждом виде показателей более детально. *(Все формулы будут представлены для интервального вариационного ряда).
1. Показатели центра распределения.
Средняя арифметическая взвешенная. Вычисляется по формуле , где fi – частота, с которой встречается признак xi (в качестве данного параметра брать середину интервального ряда). Данная величина показывает средний уровень признака изучаемой совокупности.
Мода. Показывает самое часто встречающееся значение варьируемого признака, вычисляется по формуле:
М0=xk-1+hk*(yk-yk-1)/((yk-yk-1)+( yk-yk+1)), где yk, yk-1, yk+1 - плотности распределения модального интервала, предшествующего модальному и следующего за модальным; hk – длина модального интервала xk-1 – нижняя граница модального интервала.
...
2.2. Относительные показатели степени вариации.
К относительным показателям относят такие, как коэффициент ассимиляции, коэффициент вариации, квартильную вариацию и другие.
3.Показатели формы распределения.
Данные показатели показывают, существует ли асимметрия в выборке, если да, то в какую сторону происходит наклон, также с помощью данных показателей можно посмотреть заостренность графика распределения. К данным показателям относят коэффициент Пирсона, нормированный момент третьего порядка и эксцесс распределения.
As = (Xср. – Mo)/ δ;
r3 = μ3/δ3;
Ex = μ4/δ4 – 3;
Также в своей работе я хотела бы измерить показатели концентрации и дифференциации.
К показателям дифференциация относятся квантили или градиенты: квартили, квинтили, децили.
В данном реферате я рассмотрю дифференциацию на основе децильного коэффициента Кд, который показывает отношение количества 10% наиболее используемого и 10% наименее используемого признака.
...
3) Показатели формы распределения.
Поговорим о каждом виде показателей более детально. *(Все формулы будут представлены для интервального вариационного ряда).
1. Показатели центра распределения.
Средняя арифметическая взвешенная. Вычисляется по формуле , где fi – частота, с которой встречается признак xi (в качестве данного параметра брать середину интервального ряда). Данная величина показывает средний уровень признака изучаемой совокупности.
Мода. Показывает самое часто встречающееся значение варьируемого признака, вычисляется по формуле:
М0=xk-1+hk*(yk-yk-1)/((yk-yk-1)+( yk-yk+1)), где yk, yk-1, yk+1 - плотности распределения модального интервала, предшествующего модальному и следующего за модальным; hk – длина модального интервала xk-1 – нижняя граница модального интервала. Мода считается по плотности распределения, если интервалы не равные.
Медиана делит ранжируемую область ровно пополам.
...
Практическая часть.
Я решила проанализировать данные относительно распределения электроэнергии по центральным областям России, полученные Росстатом. Вид получения данных – сплошное наблюдение за субъектами Российской Федерации. Способ наблюдения – документальный, так как ведется строгая отчетность по наблюдению. Росстат предоставляет различные данные, чтобы люди могли смотреть и анализировать ситуацию в стране. Учет информации ведется для удовлетворения потребностей органов власти и управления, средств массовой информации, населения, научной общественности, коммерческих организаций и предпринимателей, международных организаций в разнообразной, объективной и полной статистической информации.2
Анализируемые мной данные представляют собой таблицу, которую вы можете посмотреть в Приложении 1.
Для того чтобы с данными было удобнее работать, я решила их сгруппировать.
Согласно формуле Стерджесса n=1+3,322LnN=1+3,322*Ln18=5,17≈5.
При этом длина интервала h=(51798,5-2790,3)/5=10917,66≈10918.
...
4. Вычисление показателей дифференциации и концентрации.
№D1 = (18+1)/10 = 1,9;
№D9 = 9*(18+1)/10 = 17,1;
D1 = 3000 + 2000*(1,9 – 1)/5 = 3360;
D9 = 15000 + 37000*(17,1 – 16)/2 = 35350;
Кд = 35350/3360 = 10,5208. То есть минимальный размер затрат электроэнергии в 10% крупнейшего использования ее же в областях в 10,5 раз больше, чем максимальный размер затрат электроэнергии в областях, которые ее тратят меньше. Различие велико, это в очередной раз показывает, что данные в выборке очень отличаются друг от друга, то есть разброс большой.
Проверим, подтвердятся ли прошлые результаты еще и показателями концентрации.
Кривая Лоренца (Таблица 3.)
Затраты электроэнергии, млн.кВт.
...
Заключение.
В заключение своей работы, я хотела бы сделать несколько выводов о полученных мною результатах исследования.
Во-первых, результаты смещаются из-за того, что в выборке у некоторых параметров имеются слишком большие значения, которые и смещают результаты всего исследования.
Во-вторых, в силу этой смещенности, при перегруппировке не получилось воспользоваться формулой Стерджесса, и пришлось подбирать такие результаты, чтобы выборка имела не такую большую смещенность.
В-третьих, вариация получилась очень высокая, как раз из-за того, что наименьшие и наибольшие значения параметров очень отличаются, в этом мы также убедились, используя децильный коэффициент, который показал нам, что даже наибольшие значения наименее используемого признака в 10,5 раз меньше наибольшего наименее используемого.
В-четвертых, концентрация оказалась не велика.
...
Список использованной литературы:
1. Теория статистики: Учебник/Под ред. проф. Г.Л. Громыко. – 2-е изд., перераб. и доп. – М.: ИНФРА-М, 2005. – 476 с.
2. Образцова О.И. Методические материалы к решению задач по экономической статистике. - М.: ВШЭ; 1998 г.
3. Федеральная служба государственной статистики [электронный ресурс]. URL: http://www.gks.ru/
Форма заказа новой работы
Не подошла эта работа?
Закажи новую работу, сделанную по твоим требованиям
