Статистический анализ условий социально-экономического развития страны

 

 

     В)Аналитическая  группировка.

     Факторным признаком изберем число стран  в каждой группе, а результативным среднюю площадь.

     Таблица 2.5

     Аналитическая группировка.

 

3. Дисперсионный анализ и оценка эмпирического коэффициента детерминации.

     А)Расчет трех видов дисперсии.

Общая дисперсия    

Межгрупповая  дисперсия  =82673,9 

Средняя из внутригрупповых дисперсий    

     Б)Определение  эмпирического корреляционного  отношения и эмпирического коэффициента детерминации.

     Эмпирическое  корреляционное отношение определяется по формуле:

1,08

     Эмпирический  коэффициент детерминации рассчитывается по формуле:

     По  результатам дисперсионного анализа  можно говорить о наличии сильной  связи. 

     В)Проверка правила сложения:

     По  правилу сложения доказана правильность вычислений. 

4. Корреляционный анализ по всем выбранным признакам, оценка статистической значимости коэффициента корреляции.

     Корреляционный  анализ — метод обработки статистических данных, заключающийся в изучении коэффициентов корреляции между  переменными. При этом сравниваются коэффициенты корреляции между одной парой или множеством пар признаков для установления между ними статистических взаимосвязей.

     Цель  корреляционного анализа — обеспечить получение некоторой информации об одной переменной с помощью  другой переменной. В случаях, когда возможно достижение цели, говорят, что переменные коррелируют.

     

     Расчет  линейного коэффициента корреляции. Линейный коэффициент корреляции определяем по формуле:

     По  данному результату можно сделать  вывод, что связь прямая, средней  силы. Вывод о статистической значимости связи делается на основе t-статистики Стьюдента:

 

5. Оценка  ранговой корреляции.

     А) Коэффициент ранговой корреляции Кендалла. Применяется для выявления взаимосвязи между количественными или качественными показателями, если их можно ранжировать. Значения показателя X выставляют в порядке возрастания и присваивают им ранги. Ранжируют значения показателя Y и рассчитывают коэффициент корреляции Кендалла: 

, 

где S = P − Q.

P —  суммарное число наблюдений, следующих  за текущими наблюдениями с большим значением рангов Y.

Q —  суммарное число наблюдений, следующих  за текущими наблюдениями с  меньшим значением рангов Y. (равные  ранги не учитываются!)

      Б) Коэффициент ранговой корреляции Спирмена. Каждому показателю X и Y присваивается ранг. На основе полученных рангов рассчитываются их разности d и вычисляется коэффициент корреляции Спирмена:

     По  данным двум ранговым коэффициентам  можно сказать о слабой связи.

     По  анализу взаимосвязи можно сделать  вывод о наличии связи между наблюдаемыми признаками. По направлению связь оказалась прямой, что показали все рассчитанные коэффициенты. По своей силе связь в большинстве коэффициентов средней силы. Следовательно, можно сделать вывод, о том, что плотность населения зависит не только от площади, но и от других не учтённых в данном исследовании факторов.

 

III. Заключение

     Дальнейшее  развитие реформ, необходимость регулирования  вызванных ими сложных процессов  социально - экономической сфере  предъявляют новые требования к  информации о состоянии трудового потенциала страны и занятости населения. В современных условиях собрать достаточно полную подробную информацию о численности и структуре трудовых ресурсов России и её территорий можно только в рамках переписи. Для этого в проекте её программе предусмотрен блок вопросов. Эти материалы переписи будут служить основой для текущих оценок и расчетов по районам и городам в межпереписной период, а так же базой для формирования выборочной совокупности домашних хозяйств при организации наблюдения за текущими изменениями и тенденциям на рынке труда.

     К большому сожалению, согласно социологическим  исследованиям, лишь половина опрошенных россиян выражает готовность честно ответить на все вопросы. Однако у  оставшейся половины всегда есть время  изменить свое мнение. Ведь без полной и объективной информации невозможно целостно управлять государством, особенно таким сложносоставным, как Российская Федерация.

     В результате проделанной работы по многостороннему  исследованию  совокупности, состоящей из 23 стран, по показателю «Площадь территории в тыс.км2», выяснилось, что наиболее часто встречаемая в выборке величина 235,21.

     При построении гистограммы графически удалось отметить наличие правосторонней, т.е. положительной ассиметрии.

     Дисперсионный анализ показал, что вариация исследуемого признака под действием всех факторов достаточно велика и равняется 86268,42.

     Эмпирический  коэффициент детерминации равен 1,71, следовательно, можно сделать вывод, что связь между признаками существует. Гипотеза о наличии связи подтверждается и корреляционным анализом. В ходе которого удалось рассчитать линейный коэффициент корреляции равный 0,57, что означает наличие прямой связи средней силы.

     Ранговые  коэффициенты Спирмена и Кенделла, равные 0,09  и 0,15 соответственно указывают на прямую связь, но очень слабую. Возможно, это связано с тем, что связь между признаками носит линейный характер.

     Выполнение  данной контрольной работы позволило  приобрести навыки по обработке статистических данных и построению графиков. 

 

     Используемая  литература 

1. Гусарев В.М. Теория статистики. – М.: ЮНИТИ, 1998.
2. Чернова Т.В. Экономическая статистика: Учебное пособие. Таганрог: Изд-во ТРТУ, 1999.
3. http://ru.wikipedia.org/
4. http://worldgeo.ru
5. Бархатов В.И., Плетнев Д.А. Статистика. Учебно-методический комплекс. Челябинск, 2005.
6. Статистика: учебно-практическое пособие. Под ред. М.Г.Назарова. 2е изд. М.: КНОРУС, 2008.
7. http://www.gks.ru/
8. Общая теория статистики: Статистическая методология в изучении коммерческой деятельности: Учебник для вузов по экономическим специальностям/ под ред. О.Э. Башиной, А.А. Спирина – М.: Финансы и статистика, 2000.
9. Гусаров В.М. Статистика: Учебное пособие. - М.: Юнити-Дана, 2003.