Министерство образования РФ
ФБГОУВПО «ЮЖНО-РОССИЙСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ
ТЕХНИЧЕСКИЙ УНИВЕРСИТЕТ
(НОВОЧЕРКАССКИЙ ПОЛИТЕХНИЧЕСКИЙ ИНСТИТУТ)»
Методические указания и задания
к курсовой работе по дисциплине «Статистика»
Переяслова И.Г., Переяслова О.Г.
Новочеркасск, 2012
СОДЕРЖАНИЕ
ВВЕДЕНИЕ 2
1. МЕТОДИКИ СТАТИСТИЧЕСКОГО АНАЛИЗА 3
2. ОФОРМЛЕНИЕ И ЗАЩИТА КУРСОВОЙ РАБОТЫ 5
3. ЛИТЕРАТУРА 6
Введение
При статистическом исследовании следует руководствоваться целями и требованиями к результатам. Они определяют методы статистического анализа, исходя из которых организуется сбор, обработка и анализ статистических данных.
Статистическое исследование социально - экономических явлений включает 3 последовательные стадии:
- получение исходных данных;
- сводка и обработка первичной информации;
- анализ статистической информации.
На первом этапе следует определить объем и виды исходной информации, которую нужно получить, организуется процесс получения статистической информации.
Вторая стадия заключается в:
- систематизации собранных данных:
- анализе корректности и полноты данных;
- представлении собранной информации в удобном для обработки и анализа виде.
Третья стадия - проводится анализ статистических данных на основе применения обобщающих статистических показателей. статистических коэффициентов и т.д.
Начальная стадия экономико-статистического исследования - статистическое наблюдение. Его следует проводить по строго определенному плану, включающему как программные, так и организационные вопросы. Основной вопрос статистического наблюдения - составление программы наблюдения.
Программа статистического наблюдения включает две группы вопросов: программно - методические и организационные. К первой группе относятся:
- определение объекта наблюдения и единиц совокупности;
- установление перечня признаков, по которым дается характеристика явления;
- формулировку вопросов программы и варианты ответов (если проводится опрос);,
определение перечня документов, из которых будут получены данные (при документальном способе получения первичной информации)
К организационным вопросам статистического наблюдения относятся следующие:
- определение единицы наблюдения;
- установление сроков его проведения;
- определение форм и видов наблюдения;
- определение способов регистрации фактов.
Статистический материал, собранный в результате статистического наблюдения должен быть точным и достоверным. Поэтому первичный материал перед обработкой должен быть подвергнут предварительному контролю (арифметическому и логическому).
На втором этапе экономико-статистического исследования, который называется сводка, первичные данные, полученные в результате статистического наблюдения должны быть систематизированы. обобщены, сведены в группы.
На третьем этапе решают задачи анализа статистических данных, которые смогут дать ответ на поставленную задачу исследования.
1. Методики статистического анализа
В зависимости от решаемой проблемы исследования для выполнения курсовой работы рекомендуется использовать нижеприведенные методики.
Методика комплексного анализа статистической информации и выявления причинно-следственных связей
I. Априорный анализ исходных статистических данных
1.Обобщение исходных данных:
а) построение интервальных вариационных рядов по каждому из рассматриваемых показателей на базе предварительного определения целесообразности количества групп;
б) графическое изображение полученных рядов распределения в виде гистограммы, полигона, кумуляты и огивы.
2. Оценка однородности совокупности на основе показателей вариации;
3. Оценка характера распределения совокупности исходных данных:
а) вычисление и анализ средней, моды, медианы, показателей вариации. Вывод о характере распределения: близки ли к нормальному распределению случайных величин эмпирические распределения, полученные в виде вариационных рядов. С этой целью могут быть использованы различные модификации соотношений средних величин и показателей вариации;
II. Моделирование связи социально-экономических явлений.
1. Отбор факторных признаков:
а) графический метод как способ наглядного отображения зависимости результативного с каждым из факторных признаков;
2. Построение модели связи и оценка ее существенности:
а) определение параметров модели методом наименьших квадратов;
б) построение уравнения связи методом пошагового регрессионного анализа;
в) проверка адекватности регрессионной модели исследуемому социально-экономическому явлению:
г) проверка значимости коэффициентов регрессии при факторных признаках, вошедших в модель, на основе t-критерия Стьюдента;
Таким образом, для пространственных данных необходимо:
1. Произвести группировку данных. Определить оптимальное число групп по формуле Стерджесса. Интервалы группировки выбрать равными.
2. По результатам группировки построить полигон и гистограмму распределения.
4. По полученному интервальному ряду вычислить средние величины
5. Исчислить дисперсию и среднее квадратическое отклонение и коэффициент вариации.
6. Вычислить с вероятностью 0,954 предельную ошибку выборочной средней и возможные границы, в которых определяется средняя величина показателя. С вероятностью 0,997 вычислить предельную ошибку выборочной доли и границы удельного веса элементов с наибольшей величиной варьирующего признака
7. Определить является ли объем исходной выборки оптимальным с вероятностью 0,997.
8. Построить модели связи статистических признаков (показателей) (при дополнительном указании преподавателя)
Методика комплексного анализа и прогнозирования динамической информации
I. Анализ и прогнозирование тенденции.
1. Расчет аналитических и средних показателей рядов динамики и на их основе анализ тенденций и закономерностей развития социально-экономических явлений.
2. Определение наличия тенденции средних и дисперсии в рядах динамики на базе метода сравнения средних уровней ряда динамики.
3. Определение наличия тенденций автокорреляции (для связных рядов динамики) на основе:
4 Выявление основной тенденции динамического ряда методами
а) укрупнения интервалов;
б) усреднения по левой и правой половине;
) простой и взвешенной скользящей средней;
г) аналитического выравнивания и определения параметров на базе метода наименьших квадратов.
5. Прогнозирование динамики на основе простейших методов:
среднего уровня ряда;
среднего абсолютного прироста;
среднего темпа роста;
линейного тренда.
II. Выявление периодической компоненты. Модели сезонных колебаний:
а) графический анализ исходных данных;
б) расчет параметров уравнения тренда и определение теоретических уровней ряда динамики по тренду;
д) определение абсолютных и относительных отклонений фактических уровней тренда. Графический метод в анализе амплитуды отклонений эмпирических и теоретических значений уровней ряда динамики;
е) проверка абсолютных и относительных фактических уровней; наличие автокорреляции.
Таким образом, необходимо определить для каждого ряда динамики:
1.Вид ряда динамики.
Показатели динамики по цепной и базисной системам расчета: абсолютный прирост (снижение), коэффициент и темп роста (снижения), коэффициент и темп прироста ( снижения), абсолютное значение 1% прироста.
Средние уровни ряда.
Среднегодовые темпы роста
Выполнить прогноз показателей с помощью среднего абсолютного прироста, среднегодового темпа роста, трендовой модели.
Результаты расчетов представить в виде таблиц, диаграмм, графиков