
- •1. Задание к курсовой работе
- •2. Построение ряда распределения
- •Исходные статистические данные по урожайности для Нязепетровского района Челябинской области
- •Ранжированный вариационный ряд
- •3. Расчет выборочных параметров ряда распределения
- •Выборочные параметры ряда распределения
- •Построение диаграммы накопленных частот и
- •4.1. Построение диаграммы накопленных частот
- •Данные для построения диаграммы накопленных частот
- •4.2. Построение гистограммы выборки
- •Данные для построения гистограммы выборки
- •5. Проверка основной гипотезы распределения
- •Данные для проверки основной гипотезы
- •6. Линейная диаграмма исходного временного ряда
- •7. Статические показатели временного ряда
- •Аналитические характеристики временного ряда урожайности зерновых
- •Статистические показатели временного ряда
- •8. Сглаживание временного ряда методом скользящей средней
- •Результаты сглаживания временного ряда методом скользящей средней
- •9.Выравнивание временного ряда с помощью линейной функции
- •Результаты выравнивания временного ряда с помощью линейной функции
- •9.Прогнозирование временного ряда на основе линейного тренда
- •Заключение и выводы
- •Библиографический список
Аналитические характеристики временного ряда урожайности зерновых
Годы |
Урожайность ц /га
|
Абсолютный прирост |
Коэффициент роста |
Темп роста |
Темп прироста |
Абсолютное значение 1 % прироста |
||
i |
Кр |
Тр |
Тпр |
|
||||
ц/га |
доля |
% |
% |
ц/га |
||||
цепной |
базисный |
цепной |
цепной |
цепной |
цепной |
базисный |
||
1998 |
4,8 |
- |
0 |
- |
- |
- |
- |
0,048 0,048
|
1999 |
6,4 |
1,6 |
1,6 |
1,3 |
133,3 |
33,3 |
0,048 |
0,048
|
2000 |
6,0 |
- 0,4 |
1,2 |
0,9 |
93,75 |
-6,25 |
0,064 |
0,048
|
2001 |
8,3 |
2,3 |
3,5 |
1,4 |
138,3 |
38,3 |
0,06 |
0,048
|
2002 |
11,8 |
3,5 |
7,0 |
1,4 |
142,1 |
42,2 |
0,083 |
0,048
|
2003 |
10,6 |
- 1,2 |
5,8 |
0,9 |
89,8 |
-10,2 |
0,118 |
0,048
|
2004 |
7,7 |
- 2,9 |
2,9 |
0,7 |
72,6 |
-27,3 |
0,106 |
0,048
|
2005 |
8,0 |
0,3 |
3,2 |
1,0 |
103,9 |
3,9 |
0,077 |
0,048
|
2006 |
10,0 |
2,0 |
5,2 |
1,2 |
125 |
25 |
0,08 |
0,048
|
2007 |
11,1 |
1,1 |
6,3 |
1,1 |
111 |
11 |
0,1 |
0,048
|
2008 |
8,3 |
- 2,8 |
3,5 |
0,7 |
74,7 |
-25,2 |
0,111 |
0,048
|
2009 |
9,9 |
1,6 |
5,1 |
1,2 |
119,3 |
19,3 |
0,083 |
0,048
|
2010 |
8,8 |
- 1,1 |
4,0 |
0,8 |
88,8 |
-11,1 |
0,099 |
0,048
|
2011 |
11,9 |
3,1 |
7,1 |
1,3 |
135,2 |
35,2 |
0,088 |
0,048
|
Определим другие показатели ряда динамики.
Средний уровень ряда
, дисперсия , среднеквадратическое отклонение возьмем из таблицы 6.1. А коэффициент вариации
рассчитаем по формуле:
(7.6)
=
= 24,7
6. Средний (цепной и базисный) прирост
.
(7.7)
8. Средний коэффициент роста - показатель, вычисляемый по формуле средней геометрической из показателей коэффициентов роста за отдельные периоды:
,
(7.8)
где K,K,...Kn-1, - коэффициенты роста по сравнению с уровнем предшествующего периода; n - число уровней ряда.
7. Средний темп роста, рассчитываемый по формуле средней геометрической.
Цепной средний темп роста
(%)
. (7.9)
8. Средний темп прироста (цепной и базисный)
.
(7.10)
Размах вариации
.
(7.11)
R=11,9 – 4,8 =7,1
13.
Мода
.
Графически моду можно определить по
гистограмме выборки. Для этого выбирают
самый высокий (модальный) прямоугольник
(см. приложение 2). Верхнюю правую вершину
модального прямоугольника соединяют
с верхней правой вершиной предшествующего
прямоугольника. Верхнюю левую вершину
модального прямоугольника соединяют
с верхней левой вершиной последующего
прямоугольника. Абсцисса точки пересечения
(точка О) и есть мода. В моем случае
Мо=8,8.
14.
Медиана
.
В ранжированном ряду распределения
одна половина ряда имеет значения
признака больше медианы, а другая –
меньше. При чётном числе членов ряда
номер медианы определяется как
,
а для ряда с нечётным числом членов он
равен
,
где
– объём выборки.
n=14
– четное число членов ряда =>
номер медианы равен
Me=x7=8,3
Полученные значения занесем в табл. 7.2.
Таблица 7.2