223996

Министерство сельского хозяйства РФ Федеральное бюджетное образовательное учреждение высшего

профессионального образования Иркутская государственная сельскохозяйственная академия

Кафедра экономики

СТАТИСТИКА

Методические указания по самостоятельной работе студентов заочного обучения агрономических специальностей

Иркутск – 2012

УДК 311(075.8)

Печатается по решению методической комиссии экономического факультета ФГОУ ВПО Иркутской государственной сельскохозяйственной академии (протокол № 1 от 24 сентября 2012 г.).

Рецензенты: к.э.н., доцент кафедры финансов и анализа М.В. Вельм

Труфанова С.В. Статистика: Методические указания по самостоятельной работе студентов агрономических специальностей заочного обучения. – Иркутск: Изд-во ИрГСХА, 2012. – 37 с. (2,3 п.л.)

Методические указания по самостоятельной работе студентов агрономических специальностей заочного обучения составлены на кафедре экономики в соответствии с государственным образовательным стандартом. Пособие включает два раздела: теоретическую часть, состоящую из 6 тем с решениями типовых примеров; разработанные задания для выполнения контрольных работ. Издание окажет несомненную помощь при изучении данного курса по овладению методологией и практическими навыками обработки и анализа статистических данных.

Для студентов агрономических специальностей Иркутская государственная сельскохозяйственная академия

©Труфанова С.В., 2012

©ИрГСХА, 2012

2

СОДЕРЖАНИЕ

ВВЕДЕНИЕ ……………………………………………………………... 4

1 ОБЩИЕ МЕТОДИЧЕСКИЕ РЕКОМЕНДАЦИИ ПО ИЗУЧЕНИЮ ДИСЦИПЛИНЫ

1.1 Вариационные ряды ...……………………………………………… 6

1.2Выборочное наблюдение …………………………………………... 13

1.3Ряды динамики ……………………………………………………… 16

3

ВВЕДЕНИЕ

Статистический подход, основанный на использовании статистических методов и приемов анализа, является одним из ключевых подходов к обоснованию и последующему принятию решений.

Статистические методы обработки данных классифицируются по:

I.способу получения экспериментальных данных:

a)активный эксперимент;

b)пассивный эксперимент (выборочное или сплошное наблюдение);

II.цели обработки данных:

a)описательные (получение и сравнение числовых характеристик экспериментальных данных) – анализ вариационных рядов,

выборочный метод, проверка статистических гипотез, и др.;

b)аналитические (количественная оценка и анализ зависимостей,

описывающих изучаемые объекты (процессы)) – дисперсионный анализ, регрессионный анализ, анализ рядов динамики и др.).

Цель методических указаний – оказать помощь студентам агрономических специальностей в освоении приемов и методов статистического исследования, в закреплении теоретических знаний,

полученных на лекциях и при самостоятельной работе во внеучебное время.

Данные методические указания предназначены для студентов агро-

номических специальностей, обучающихся по заочной форме. Студент, на основании изучения рекомендуемой литературы, выполняет контрольную работу, которая представляется на кафедру экономики (ауд. 208

Экономического факультета) до начала сессии в соответствии с указанным в таблице 1 вариантом. Контрольная работа, выполненная по другому варианту, не рецензируется.

Контрольная работа содержит шесть заданий по основным темам.

Задания построены по данным сельскохозяйственных предприятий Иркутской области. По каждому заданию записывается условие, делаются подробные рас-

четы с пояснениями, формулируются выводы по полученным результатам. В

4

конце контрольной работы приводится список использованной литературы,

ставится дата и подпись студента. Для облегчения выполнения контрольной работы по всем заданиям изложены необходимые краткие методические указания и приводится решение типовых заданий.

Контрольная работа выполняется студентом по одному варианту зада-

ний в соответствии с первой буквой фамилии и последней цифрой номера за-

четной книжки (табл. 1).

Таблица 1 – Таблица для определения номера варианта контрольной работы

5

1 ОБЩИЕ МЕТОДИЧЕСКИЕ РЕКОМЕНДАЦИИ ПО ИЗУЧЕНИЮ ДИСЦИПЛИНЫ

1.1 Вариационные ряды

Статистика – наука, изучающая количественную сторону массовых общественных явлений в неразрывной связи с их качественной стороной в конкретных условиях места и времени.

Статистический признак – это индивидуальное свойство единицы совокупности, ее отличительная особенность.

Признаки могут быть количественными (количество, вес, размер,

объем и др.) и качественными или атрибутивными (вид культуры, род деятельности и т.д.). Количественный признак может быть:

-дискретным (задан отдельным конкретным числом и принимает определенное, счетное число значений);

-непрерывным (значения, которого полностью заполняют определенный числовой промежуток).

Собранные в результате статистического наблюдения данные после ре-

гистрации подвергают обработке с помощью приемов и методов статистиче-

ского исследования.

Количественные признаки представляются в виде вариационных рядов

распределения.

Вариационный ряд – это упорядоченная совокупность значений признака и соответствующих им частот или относительных частот.

Значения признака называются вариантами – xi . Они упорядочиваются

по убыванию или возрастанию значений признака. Число единиц совокупности, принимающих одно и то же значение, называется частотой – ni .

Сумма всех частот ряда ni , называется объемом совокупности n :

n ni n1 n2 ... nk . (1)

Отношение частоты определенного варианта к объему совокупности называется относительной частотой или частостью:

6

Она выражает долю данного варианта в общем объеме совокупности.

Вариационный ряд по дискретному признаку представлен в примере 1.

Пример 1. Результаты сдачи экзамена по статистике 25 студентов

группы представлены в виде вариационного ряда (табл. 2).

Таблица 2 – Распределение студентов 1 группы 5 курса агрономического факультета ИрГСХА по оценкам на экзамене в отчетном году

Графически вариационный ряд по дискретному признаку изображается

в виде полигона и кумуляты распределения. Полигон частот строится по точкам

( xi ; ni ) (рис. 1), кумулята распределения – по точкам ( xi ; Si ) (рис. 2).

Для обобщенного представления о вариационном ряде определяются следующие статистические характеристики:

7

-положения – средняя арифметическая, мода, медиана;

-рассеяния или вариации – дисперсия, среднее квадратическое отклонение, коэффициент вариации.

Средней арифметической ( x ) вариационного ряда называется отношение суммы произведений вариант признака на соответствующие

частоты к объему совокупности:

Модой ( M o ) вариационного ряда является значение признака,

повторяющегося с наибольшей частотой.

В нашем примере M o 3, т.к. из 25 студентов 9 получили три балла на экзамене, т.е. большее количество.

Медианой ( M е ) вариационного ряда является значение признака,

приходящегося на середину ранжированной совокупности.

Порядковый номер медианы определяется по формуле:

половина студентов в группе имеют оценки от 2 до 3 баллов, другая половина от 4 до 5 баллов.

Дисперсия характеризует средний квадрат отклонений значений

8

Границы промежутка x определяют интервал, в котором находится большинство всех значений изучаемой совокупности. Таким образом, оценка на экзамене в среднем варьирует в границах 3,6 ± 0,94 балла.

Коэффициент вариации (V ) характеризует степень однородности совокупности. В экономических расчетах, если коэффициент вариации менее

33%, то можно говорить об устойчивости того или иного явления. Если же больше 33% – о большой колеблемости.

что говорит об устойчивости данного явления.

Если признак непрерывный или число значений дискретного признака велико, то строится интервальный вариационный ряд, в котором значение признака заданы интервалами.

Интервалы могут быть равные или неравные, а крайние интервалы – открытые и закрытые.

Вариационный интервальный ряд представлен в примере 2.

Пример 2. Проведена группировка 50 сельскохозяйственных предприятий района по площади посева яровой пшеницы, данные представлены в виде интервального вариационного ряда (табл. 3).

9

Таблица 3 – Группировка сельскохозяйственных предприятий по площади посева яровой пшеницы

Графически вариационный ряд изображается полигоном,

гистограммой и кумулятой распределения. Предварительно открытые

интервалы закрываются, используя величину интервала i 0,5 тыс. га

(1,5 1,0 0,5 ). Так, первый интервал 0,5-1,0, а последний 3,0-3,5.

Гистограммой распределения называется фигура, состоящая из пря-

моугольников с основанием по оси абсцисс равным величине интервала i и

Рисунок 3 – Гистограмма и полигон распределения предприятий по площади посева яровой пшеницы

10