- •Статистика
- •1. Цели и задачи дисциплины
- •2. Место дисциплины в структуре основной образовательной программы (ооп)
- •3. Требования к результатам освоения дисциплины
- •4. Объем дисциплины и виды учебной работы
- •5. Содержание дисциплины
- •Раздел 1. Теория статистики
- •Тема 1.1. Предмет, метод и задачи статистики. Основные категории и понятия
- •Тема 1.2. Статистическое наблюдение
- •Тема 1.3. Обобщение и представление результатов статистического наблюдения
- •Тема 1.4. Обобщающие статистические показатели
- •Тема 1.5. Анализ вариационных рядов
- •Тема 1.6. Статистическое изучение взаимосвязи социально-экономических явлений
- •Тема 1.7. Ряды динамики и их применение в анализе социально-экономических явлений
- •Тема 1.8. Индексный метод анализа
- •Тема 1.9. Выборочное наблюдение
- •Тема 2.4. Система национальных счетов
- •Тема 2.5. Статистика предприятий и организаций. Статистический анализ эффективности функционирования предприятий и организаций
- •Тема 2.6. Статистические методы исследования экономической конъюнктуры рынка и деловой активности. Статистика цен
- •Тема 2.7. Статистика инвестиций и анализ их экономической эффективности
- •Тема 2.8. Основы статистики финансов
- •Тема 2.9. Статистика социального развития и уровня жизни населения
- •6. Подготовка и защита курсовой работы
- •Тематика курсовых работ
- •Примерные планы курсовых работ
- •Тема 1. Статистико-экономический анализ земельного фонда
- •Темы 2-4. Статистико-экономический анализ посевных площадей, урожайности и валового сбора зерновых культур (кукурузы на зеленую массу, многолетних трав на сено)
- •Темы 5-6. Статистико-экономический анализ поголовья, продуктивности и валового выхода продукции основного стада молочного скота (крупного рогатого скота на выращивании и откорме)
- •Тема 7. Статистико-экономический анализ трудовых ресурсов
- •Темы 8-10. Статистико-экономический анализ производительности труда в растениеводстве (животноводстве, в целом по организации)
- •Тема 11. Статистико-экономический анализ оплаты труда
- •Темы 12-16. Статистико-экономический анализ себестоимости зерна (зеленой массы кукурузы, сена многолетних трав, молока, прироста живой массы крупного рогатого скота на выращивании и откорме)
- •Тема 17. Статистико-экономический анализ основных фондов
- •Тема 18. Статистико-экономический анализ энергетического оборудования
- •Тема 19. Статистико-экономический анализ оборотных фондов
- •Рекомендации по выполнению разделов 1-4 курсовой работы
- •7. Вопросы к экзамену
- •8. Рекомендуемая литература
- •Образец оформления титульного листа курсовой работы
- •Курсовая работа по дисциплине: «статистика»
- •Группировка организаций по ... (второй раздел курсовой работы)
- •Пример решения задачи на группировку
- •Корреляционно-регрессионный анализ связи ... (третий раздел курсовой работы)
- •Динамика … за 2008-2012 гг. (четвертый раздел курсовой работы)
- •Составитель:
- •Статистика
Корреляционно-регрессионный анализ связи ... (третий раздел курсовой работы)
Кроме метода статистических группировок большое значение при изучении взаимосвязи признаков имеет метод корреляционно-регрессионного анализа. Он не только позволяет установить наличие и характер связи, но и дать числовую меру и также направление этой связи.
Корреляционно-регрессионный анализ состоит из нескольких этапов:
Экономико-математическое моделирование - отбор факторов, влияющих на результат, выявление направления их влияния и установление формы связи, т.е. корреляционного уравнения (уравнения регрессии). При линейной форме связи уравнение регрессии имеет вид:
Ух = а + bX,
где Ух - теоретический уровень результативного признака (в нашем случае - себестоимость 1 ц зерна);
Х – фактический уровень факторного признака (в нашем случае - урожайность зерновых культур);
a и b - параметры уравнения.
2. Решение корреляционного уравнения - нахождение его параметров. Наиболее распространенный прием нахождения параметров - способ наименьших квадратов (составление и решение системы нормальных уравнений). При линейной форме связи эта система имеет вид:
ΣУ = na + b*ΣХ,
Σ(У*Х) = а*ΣХ + b*ΣХ2,
где: n - численность (объем) совокупности (в нашем случае n = 25).
Коэффициент регрессии («b») показывает, в какой мере в среднем для всей совокупности растет (или снижается) в абсолютном выражении результативный признак при росте факторного признака на единицу (в нашем случае «b» показывает, на сколько руб. растет (или снижается) себестоимость 1 ц зерна при росте урожайности зерновых культур на 1 ц/га).
3. Оценка результатов - определение показателей корреляционного анализа (коэффициентов регрессии, корреляции и детерминации) и надежности этих показателей. При линейной форме связи коэффициент корреляции определяется по формуле:
,
где:
- средний размер произведения факторного
признака на результативный;
,
- средний размер факторного и результативного
признаков;
,
- средние квадратические отклонения
факторного и результативного признаков.
Причем,
;
;
;
;
;
;
.
Надежность
исчисленного коэффициента корреляции
определяется отношением его величины
к средней ошибке, т.е. по формуле:
=
,
где:
;
-
объем совокупности.
Парный коэффициент корреляции может принимать значения от -1 до +1.
Если r - отрицательный, то связь обратная, а если положительный - прямая. Причем если r имеет значение до 0,25 - связь слабая, при r от 0,26 до 0,70 - средняя, при r - более 0,70 - связь сильная.
Возведение в квадрат коэффициента корреляции дает коэффициент детерминации (d = r2), который позволяет сделать вывод, что доля влияния факторного признака на результативный как минимум равна этой величине (d).
Выполнение данного раздела курсовой работы должно осуществляться в следующей последовательности:
Составить систему нормальных уравнений и вычислить параметры «b» и «а». Для нахождения параметров уравнения связи и расчета коэффициента корреляции построим вспомогательную таблицу (см. табл. 3).
2. Записать уравнение связи и сделать по нему выводы.
3. Рассчитать по каждой организации ожидаемый (по уравнению регрессии) теоретический уровень результативного признака при фактическом уровне факторного признака и результаты записать в табл. 3.
4. Определить величины для исчисления линейного коэффициента корреляции: - средний размер факторного признака: ;
- средний размер результативного признака: ;
- среднее произведение размеров признаков: ;
- среднее квадратическое отклонение факторного признака: ;
- среднее квадратическое отклонение результативного признака: .
Таблица 3
Расчет данных для решения уравнения связи и определения
коэффициента корреляции
№ организации |
Урожайность зерновых культур, ц/га (Х) |
Себестоимость 1 ц, р. (У) |
Х*У |
Х2 |
У2 |
Ух |
|
1 |
19 |
440 |
8360 |
193600 |
361 |
|
|
2 |
17 |
350 |
5950 |
122500 |
289 |
|
|
… |
… |
… |
… |
… |
… |
… |
|
Итого |
∑Х |
∑У |
∑(Х*У) |
∑Х2 |
∑У2 |
∑Ух |
|
5. Вычислить линейный коэффициент корреляции (r).
6. Оценить надежность исчисленного коэффициента корреляции.
7. Рассчитать коэффициент детерминации (d).
8. Сделать выводы.
Примечание: Исходные данные для выполнения третьего раздела представлены в Приложении 5 и в таблице 1 (см. приложение 2).
Приложение 4
