Министерство образования и науки Российской Федерации
ГОУ ВПО «Южно-Уральский государственный университет»
Факультет «Право и финансы»
Кафедра «Экономика и управление проектами»
Пояснительная записка
к курсовой работе на тему
«Анализ статистических данных»
по дисциплине «Статистика»
Вариант 14
Автор работы
студент группы ПФ - 351
_________ Коробко А. К.
«___» __________ 2013 г.
Проверил: к.т.н., доцент
__________ Матвеев Б.А.
«___» __________ 2013 г.
Работа защищена
«___» __________ 2013 г.
с оценкой ____________
Челябинск
2013
ОГЛАВЛЕНИЕ
С переходом на рыночные условия хозяйствования изменились требования к качеству подготовки экономистов, менеджеров и руководителей предприятий. Они в совершенстве должны владеть современным статистическим инструментарием анализа экономической информации, поскольку от этого в значительной степени зависит эффективность управления предприятием.
Статистические методы являются важной частью процесса управления. Они позволяют вырабатывать обоснованные стратегические решения, сочетающие интуицию специалиста с тщательным анализом имеющейся информации. Использование статистики становится важным преимуществом в конкурентной борьбе.
В качестве исследуемого экономического показателя в работе взята урожайность зерновых культур. Такой выбор обусловлен следующими соображениями.
1. Доступность статистической информации.
2. В значительной степени упрощается само исследование. Это связано с тем, что, исходя из существа изучаемого явления, для описания урожайности может быть принята математической модель в виде стационарного (на определённом отрезке времени) случайного процесса с нормальным законом распределением.
Российская Федерация занимает четвёртое место в общемировом производстве зерна. Её доля в мировой торговле зерном – более 8%. Зерно – это продукт, являющийся основой питания для человека, кормовой базой для сельскохозяйственных животных и сырьём для многих отраслей промышленности.
Урожайность – один из основных экономических показателей сельскохозяйственного производства. В нём суммируются различия в уровне хозяйствования, агроклиматических условий и т.д. Исследование урожайности с позиций статистической науки позволяет осуществлять прогнозы, оценивать риск и многое другое. Поэтому анализ урожайности имеет важное практическое значение.
Источником информации для выполнения исследования служат ежегодные статистические сборники, выпускаемые Челябинским областным комитетом государственной статистики.
Курсовая работа предполагает определение и анализ основных статистических показателей урожайности, изучение закона распределения и корреляционной связи, количественную оценку риска неурожайности, построение, сглаживание и анализ структуры временного ряда, а также выделение тренда.
Наряду с выравниванием временного ряда предлагается осуществить его прогнозирование. Аналогичные по постановке задачи возникают и в других, несельскохозяйственных сферах деятельности. Освоение подходов к решению подобных задач позволит студентам решать проблемы статистического анализа в любой предметной области и грамотно интерпретировать полученные результаты.
В курсовой работе статистические методы обработки информации сочетаются с графическим представлением полученных результатов и использованием для расчётов компьютерной техники.
Методы исследования базируются на знании общей теории статистики и теории вероятностей.
1. Задание к курсовой работе
Провести статистическое исследование урожайности зерновых культур и проанализировать полученные результаты.
В расчётах необходимо использовать данные по фактическому сбору урожая в среднем с 1 га посевной (или убранной) площади за последние годы, начиная с 1998 года.
Варианту 14 соответствует Нязепетровский район.
2. Построение ряда распределения
Из выданных преподавателем данных отберем те, которые относятся к 14 варианту работы, и занесём в табл. 2.1.
Таблица 2.1
Исходные статистические данные по урожайности для Нязепетровского района Челябинской области
Годы |
1998 |
1999 |
2000 |
2001 |
2002 |
2003 |
2004 |
2005 |
2006 |
2007 |
2008 |
2009 |
2010 |
2011 |
yi |
y1 |
y2 |
y3 |
y4 |
y5 |
y6 |
y7 |
y8 |
y9 |
y10 |
y11 |
y12 |
y13 |
y14 |
Урожай- ность,ц/га |
4,8 |
6,4 |
6,0 |
8,3 |
11,8 |
10,6 |
7,7 |
8,0 |
10,0 |
11,1 |
8,3 |
9,9 |
8,8 |
11,9 |
Составим
ранжированный ряд распределения
путём
расположения исходных данных в порядке
возрастания от
до
,
(2.1)
где
– объём выборки.
Результаты представим в виде табл. 2.2.
Таблица 2.2
Ранжированный вариационный ряд
xi |
x1 |
x2 |
x3 |
x4 |
x5 |
x6 |
x7 |
x8 |
x9 |
x10 |
x11 |
x12 |
x13 |
x14 |
Урожай- ность,ц/га |
4,8 |
6,0 |
6,4 |
7,7 |
8,0 |
8,3 |
8,3 |
8,8 |
9,9 |
10,0 |
10,6 |
11,1 |
11,8 |
11,9 |
Мы получили xmin=4,8 ц/га и x max =11,9 ц/га. Таким образом, ранжировав исходные данные, представляется возможным посчитать выборочные параметры ряда распределения.
3. Расчет выборочных параметров ряда распределения
Произведем
оценку среднего значения
,
дисперсии
и среднеквадратического отклонения
генеральной совокупности с помощью
выборочных параметров
,
и
соответственно по следующим формулам
;
(3.1)
;
(3.2)
.
(3.3)
Итак,
=
=
=4,74
=
=2,18
Результаты расчёта сведем в табл. 3.1.
Таблица 3.1
Выборочные параметры ряда распределения
|
|
|
8,82 |
4,74 |
2,18 |
Определим доверительный интервал для генеральной средней
,
(3.4)
где – среднее значение в генеральной совокупности;
– средняя
ошибка в определении среднего значения
величины
для малой выборки
;
– коэффициент доверия.
Примем
вероятность выполнения условия (3.4)
(доверительную вероятность) равной
.
Величину коэффициента определим воспользовавшись таблицей значений интеграла Лапласа: t=1,96
=
0,6
Таким образом, при помощи рассчитанных показателей мы можем проводить дальнейший анализ данной совокупности. Доверительный интервал [7,6; 9,9], полученный в ходе вычислений показывает, что вероятность выхода за пределы этой области генеральной средней мала.