Mе = 1000+500*(0.5*100-15/ 30) =1583

      Отразим нахождение  медианы на графике (рисунок № 2) 
 
 
 

       
 
 
 
 
 
 
 

      Рисунок № 2. Нахождение медианы.

      Коэффициент вариации

                σ

      V = ----*100 %

                  X 

      Показатель  вариации отражает тенденцию развития явления, т.e. действие главных факторов. Показатель вариации выражается в процентах. Для расчетов необходимо найти среднее квадратическое отклонение.

                ∑ (Xi-X) ²fi

      σ=√ ---------------    - взвешенное;

                      ∑ fi 

                    26245000  

      σ=√ --------------- =512.3  

                      100 
 

          

            512,3

      V = -------*100 %= 34,2 %

               1500 

      Коэффициент вариации используют также как характеристику однородности совокупности. Совокупность считается однородной, если коэффициент  вариации не превышает 33%. В данном примере  можно сделать вывод, что совокупность не является однородной.

     Имеются следующие данные о распределении  общего объема денежных доходов населения  РФ:

     Таблица № 7. Распределение общего объема денежных доходов населения

 
 
 
 
 

      Строим  расчетную таблицу:

      Таблица № 8. Итоговая

 

     Рассчитываем  коэффициент концентрации доходов  Джини по формуле:              n                    n

G=1-2∑x_icum y_i+∑x_iy_i

          i=1                i=1

      для  2000 года (базисного): G = 1 – 2 * 0,4120 + 0,2 = 0,376

      для 2001 года (отчетного): G = 1 – 2* 0,4130 + 0,2 = 0,374

      Уменьшение  коэффициента Джини  до 0,374 в отчетном году с 0,376 в  базисном  свидетельствует  об ослаблении дифференциации доходов  населения РФ. Наиболее обеспеченная группа населения сконцентрировала в отчетном году 47,0% доходов против 47.6 в базисном; доля наименее обеспеченной группы сократилась до 5,9 в отчетном году  против 6,0 в базисном.

      Построим  кривую Лоренца для каждого года (рисунок № 3)

 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 

    Рисунок № 3. Кривая Лоренца. 
 
 
 
 
 

 

Заключение

    Социальная  статистика занимается всесторонним и глубоким изучением состояния и развития экономики страны, различных социальных процессов, происходящих в ней, их закономерностей, путем сбора, обработки, анализа и обобщения данных о них. На современном этапе рыночных отношений можно выделить такие основные задачи: на базе современной системы статистических показателей, методологии их расчета и методов сбора статистической отчетности завершить создание модели государственной статистики, адаптированной к условиям развития рыночных отношений; усилить интегрирующие функции органов государственной статистики в общем процессе информационного отображения общественных явлений в стране; сформировать единую методологическую основу для отраслевых систем статистической информации; обеспечить высокую оперативность и максимальную достоверность статистических данных; повысить программно-технологический и технический уровень системы.       

      Показатели, изучаемые в данной отрасли, используются в изучении мероприятий по социальной защите населения России, в том числе, индексации доходов населения. При этом устанавливается порог повышения индекса цен по фиксированному набору товаров и услуг, который и служит своеобразным сигналом корректировки доходов.

 

     Список использованной литературы 

1.  Гусаров В.М. Теория статистики: М.: «Аудит», издательское объединение «ЮНИТИ», 2008.
2. Курс социально - экономической статистики. Учебник / под редакцией М.Г. Назарова: М.: ЗАО «Финстатинформ», «Юнити», 2005.
3. Лапунина Л., Четверина Т. Напряженность на Российском рынке и механизмы ее преодоления: Вопросы экономики, № 2, 2008.
4. Общая теория  статистики: статистическая методология в изучении коммерческой деятельности, Учебник / под редакцией А.А. Спирина, О.Э. Башиной: М.: «Финансы и статистика», 2006.
5. Практикум по статистике:  Учебное пособие для вузов/ под редакцией В.М. Симчеры/ ВЗФЭИ.-М.: ЗАО «Финстатинформ», 2009.
6. Российский статистический ежегодник 2007. Госкомстат.
7. Российский статистический ежегодник 2008. Госкомстат.
8. Российский статистический ежегодник 2009. Госкомстат.
9. Сабирьянова К. Микроэкономический анализ динамических изменений на Российском рынке труда. Вопросы экономики, № 1, 2008.
10. Социальная статистика / Под ред. чл.-кор. РАН И.И. Елисеевой. - М.: Финансы и статистика, 2007.
11. Статистика / Под ред. В.С. Мхитаряна, - Академия, 2007.

 

Приложение

Корреляционно-регрессионный анализ 

      Корреляционно-регрессионный  метод исследования состоит их двух этапов. К первому этапу относится  корреляционный анализ, а к второму регрессионный.

      Корреляционный  анализ имеет своей задачей количественное определение тесноты связей между  двумя признаками при парной связи  между результативным и множеством факторных признаков при многофакторной связи.   

      Регрессионный анализ заключается в определении аналитического выражения связи, в которой изменение одной величины (результативного признака) обусловлена влиянием одной или нескольких независимых величин (факторов). Такая зависимость выражается уравнением прямой: y= a₀ +a₁x,

      где y –индивидуальное значение результативного признака,

      X - индивидуальное значение факторного признака,

      a₀ и a₁ –параметры равнения регрессии.

    na₀ + a₁ ∑x=∑y, 

     a₀ ∑x + a₁ ∑x² = ∑xy 

      Исследуем данные обследования бюджетов домашних хозяйств. Результативным признаком будет являться число домохозяйств, а факторным - среднедушевой доход. Для определения тесноты связи между изучаемыми признаками вычисляем коэффициент корреляции.

      Имеются данные обследования бюджетов домашних хозяйств района: 
 
 

 
 

      Формула для определения коэффициента корреляции:  

                       ∑xy - ∑x∑y / n

R=------------------------------------------------------------------------------

   √ [∑x² – (∑x)² / n] [∑y² – (∑y)² / n]