Автор работы: Пользователь скрыл имя, 01 Октября 2011 в 01:16, курсовая работа
Население – это объект всесторонних исследований, поскольку оно является непосредственным участником производственного процесса и потребителем его результатов.
Население является главным материальным компонентом общества и поэтому изучение закономерностей его развития имеет очень большое значение для экономики страны.
При изучении населения статистика ставит и решает определенный круг задач. Вот некоторые из них:
Определение численности населения и его размещение по территории страны;
Изучение состава населения;
Социальная характеристика населения и др.
ВВЕДЕНИЕ 4
1. ТЕОРЕТИЧЕСКАЯ ЧАСТЬ. 5
1.1 ОСНОВНЫЕ ГРУППИРОВКИ НАЕЛЕНИЯ 5
2. РАСЧЕТНАЯ ЧАСТЬ 15
2.1. ЗАДАНИЕ №1 15
2.2 ЗАДАНИЕ №2. 26
ЗАКЛЮЧЕНИЕ 28
СПИСОК ИСПОЛЬЗУЕМОЙ ЛИТЕРАТУРЫ 30
ПРИЛОЖЕНИЕ 31
Рассмотрев корреляционную таблицу, можно сделать вывод о том, что между факторным и результативным признаками существует прямая, хотя и достаточно слабая связь. Следовательно, можно сделать вывод о том, что между ними прослеживается прямая зависимость.
Для
более точного определения
Коэффициент корреляции Фехнера рассчитывается по формуле:
где
С – согласованная вариация;
Н – несогласованная вариация.
Для
его расчета воспользуемся
Таблица
3.
3 | Товарная продукция (в действующих ценах), млн. руб. | X-Xср | Y-Yср | Знак Δy | Знак Δx | Совпадение знаков | |
371,5 | 2629 | 27,215 | 771,45 | + | + | С | |
389,3 | 3860 | 45,015 | 2002,45 | + | + | С | |
228,3 | 1035 | -115,985 | -822,55 | - | - | С | |
447,7 | 2136 | 103,415 | 278,45 | + | + | С | |
248,6 | 1116 | -95,685 | -741,55 | - | - | С | |
458,8 | 2206 | 114,515 | 348,45 | + | + | С | |
399,6 | 1392 | 55,315 | -465,55 | + | - | Н | |
282,7 | 1674 | -61,585 | -183,55 | - | - | С | |
284,9 | 2013 | -59,385 | 155,45 | - | + | Н | |
330,5 | 2223 | -13,785 | 365,45 | - | + | Н | |
398,2 | 1691 | 53,915 | -166,55 | + | - | Н | |
330 | 1298 | -14,285 | -559,55 | - | - | С | |
370,4 | 1663 | 26,115 | -194,55 | + | - | Н | |
378,6 | 1887 | 34,315 | 29,45 | + | + | С | |
279 | 1984 | -65,285 | 126,45 | - | + | Н | |
334,9 | 1531 | -9,385 | -326,55 | - | - | С | |
345,6 | 1795 | 1,315 | -62,55 | + | - | Н | |
381,8 | 1906 | 37,515 | 48,45 | + | + | С | |
223,1 | 1772 | -121,185 | -85,55 | - | - | C | |
402,2 | 1340 | 57,915 | -517,55 | + | - | Н | |
Всего | 12 | 8 |
Получаем:
Так
как значение коэффициента число
положительное и достаточно мало (близко
к нулю), то можно говорить о наличии прямой
достаточно слабой связи.
Коэффициент корреляции рангов (Спирмена) определяется по формуле:
n – число размеров признака (число пар) (20)
d – разность между рангами в двух рядах.
Для
его расчета используем данные из
следующей таблицы:
Таблица 4.
Y | X | ||||
Значение | rang y | Значение | rang x | d | d2 |
2629 | 19 | 371,5 | 12 | 7 | 49 |
3860 | 20 | 389,3 | 15 | 5 | 25 |
1035 | 1 | 228,3 | 2 | -1 | 1 |
2136 | 16 | 447,7 | 19 | -3 | 9 |
1116 | 2 | 248,6 | 3 | -1 | 1 |
2206 | 17 | 458,8 | 20 | -3 | 9 |
1392 | 5 | 399,6 | 17 | -12 | 144 |
1674 | 8 | 282,7 | 5 | 3 | 9 |
2013 | 15 | 284,9 | 6 | 9 | 81 |
2223 | 18 | 330,5 | 8 | 10 | 100 |
1691 | 9 | 398,2 | 16 | -7 | 49 |
1298 | 3 | 330 | 7 | -4 | 16 |
1663 | 7 | 370,4 | 11 | -4 | 16 |
1887 | 12 | 378,6 | 13 | -1 | 1 |
1984 | 14 | 279 | 4 | 10 | 100 |
1531 | 6 | 334,9 | 9 | -3 | 9 |
1795 | 11 | 345,6 | 10 | 1 | 1 |
1906 | 13 | 381,8 | 14 | -1 | 1 |
1772 | 10 | 223,1 | 1 | 9 | 81 |
1340 | 4 | 402,2 | 18 | -14 | 196 |
Σd2 | 898 |
Так как этот коэффициент положителен и близок к нулю, то можно сказать, что он свидетельствует о наличии прямой слабой связи.
Линейный
коэффициент корреляции определяется
по формуле:
Для его расчета воспользуемся данными
из следующей таблицы:
Таблица 5.
|
|
||
27,215 | 771,45 | 740,6562 | 595135,1025 |
45,015 | 2002,45 | 2026,35 | 4009806,003 |
-115,985 | -822,55 | 13452,52 | 676588,5025 |
103,415 | 278,45 | 10694,66 | 77534,4025 |
-95,685 | -741,55 | 9155,619 | 549896,4025 |
114,515 | 348,45 | 13113,69 | 121417,4025 |
55,315 | -465,55 | 3059,749 | 216736,8025 |
-61,585 | -183,55 | 3792,712 | 33690,6025 |
-59,385 | 155,45 | 3526,578 | 24164,7025 |
-13,785 | 365,45 | 190,0262 | 133553,7025 |
53,915 | -166,55 | 2906,827 | 27738,9025 |
-14,285 | -559,55 | 204,0612 | 313096,2025 |
26,115 | -194,55 | 681,9932 | 37849,7025 |
34,315 | 29,45 | 1177,519 | 867,3025 |
-65,285 | 126,45 | 4262,131 | 15989,6025 |
-9,385 | -326,55 | 88,07822 | 106634,9025 |
1,315 | -62,55 | 1,729225 | 3912,5025 |
37,515 | 48,45 | 1407,375 | 2347,4025 |
-121,185 | -85,55 | 14685,8 | 7318,8025 |
57,915 | -517,55 | 3354,147 | 267858,0025 |
=88522,23 | =7222136,95 |
=289357,265
Полученный
результат также свидетельствует о
наличии прямой слабой связи.
Коэффициент
конкордации определяется с использованием
коэффициента корреляции рангов по формуле:
где
m – число факторов;
n – число наблюдений;
S – отклонение суммы квадратов рангов от средней квадратов рангов,
где S= , ∑(rang x+rang y)^2 и b= ∑(rang x+rang y).
Данные
для его рачета представлены в
следущей таблице.
Таблица
6.
rang y | rang x | rang x+rang y | (rang x+rang y)^2 |
19 | 12 | 31 | 961 |
20 | 15 | 35 | 1225 |
1 | 2 | 3 | 9 |
16 | 19 | 35 | 1225 |
2 | 3 | 5 | 25 |
17 | 20 | 37 | 1369 |
5 | 17 | 22 | 484 |
8 | 5 | 13 | 169 |
15 | 6 | 21 | 441 |
18 | 8 | 26 | 676 |
9 | 16 | 25 | 625 |
3 | 7 | 10 | 100 |
7 | 11 | 18 | 324 |
12 | 13 | 25 | 625 |
14 | 4 | 18 | 324 |
6 | 9 | 15 | 225 |
11 | 10 | 21 | 441 |
13 | 14 | 27 | 729 |
10 | 1 | 11 | 121 |
4 | 18 | 22 | 484 |
Итого | 420 | 10582 |
S= =10582-(176400/20) = 1762
m=2; n=20.
Исходя из полученного результата коэффициента конкордации (а он как видим равен 0,662) можно сделать вывод о том, что между данными категориями, фонд оплаты труда и товарная продукция, существует прямая, но достаточно слабая связь.
Регрессионный анализ заключается в определении аналитического выражения связи, в котором изменение одной величины (называемой зависимой или результативным признаком) обусловлено влиянием одной или нескольких независимых величин (факторов), а множество всех прочих факторов, также оказывающих влияние на зависимую величину, принимается за постоянные или средние значения.
В данном случае мы рассмотрим изменение такой величины как товарная продукция под влиянием фонда оплаты труда.
Для расчета параметров линейного уравнения регрессии х = а +bx, сначала по методу наименьших квадратов находим уравнение соответствующей прямой .
Коэффициенты а и b определяются из системы уравнений:
Таблица
7.
X | Y | X*Y | X^2 | Уравнение регрессии |
371,5 | 2629 | 976673,5 | 138012,3 | 1979,04 |
389,3 | 3860 | 1502698 | 151554,5 | 2074,448 |
228,3 | 1035 | 236290,5 | 52120,89 | 1211,488 |
447,7 | 2136 | 956287,2 | 200435,3 | 2387,472 |
248,6 | 1116 | 277437,6 | 61801,96 | 1320,296 |
458,8 | 2206 | 1012113 | 210497,4 | 2446,968 |
399,6 | 1392 | 556243,2 | 159680,2 | 2129,656 |
282,7 | 1674 | 473239,8 | 79919,29 | 1503,072 |
284,9 | 2013 | 573503,7 | 81168,01 | 1514,864 |
330,5 | 2223 | 734701,5 | 109230,3 | 1759,28 |
398,2 | 1691 | 673356,2 | 158563,2 | 2122,152 |
330 | 1298 | 428340 | 108900 | 1756,6 |
370,4 | 1663 | 615975,2 | 137196,2 | 1973,144 |
378,6 | 1887 | 714418,2 | 143338 | 2017,096 |
279 | 1984 | 553536 | 77841 | 1483,24 |
334,9 | 1531 | 512731,9 | 112158 | 1782,864 |
345,6 | 1795 | 620352 | 119439,4 | 1840,216 |
381,8 | 1906 | 727710,8 | 145771,2 | 2034,248 |
223,1 | 1772 | 395333,2 | 49773,61 | 1183,616 |
402,2 | 1340 | 538948 | 161764,8 | 2143,592 |
=6885,7 | =13079889 | =2459165 |
Информация о работе Статистическое изучение социально-экономических явлений и процессов