Реферат: Задачи по статистике
Вариант 2
Выполнил: Кончаков Е.А.____
3 курс, 310 гр.____________
Проверила: Каманина А.М._
г. Москва, 2001 г.
Задача №1.
Имеются следующие выборочные данные (выборка 10%-ная, механическая) по предприятиям одной из отраслей промышленности:
№ предприятия | Численность промышленно-производственного персонала, чел. | Выпуск продукции, млн. руб. | № предприятия | Численность промышленно-производственного персонала, чел. | Выпуск продукции, млн. руб. |
1 | 420 | 99,0 | 12 | 600 | 147,0 |
2 | 170 | 27,0 | 13 | 430 | 101,0 |
3 | 340 | 53,0 | 14 | 280 | 54,0 |
4 | 230 | 57,0 | 15 | 210 | 44,0 |
5 | 560 | 115,0 | 16 | 520 | 94,0 |
6 | 290 | 62,0 | 17 | 700 | 178,0 |
7 | 410 | 86,0 | 18 | 420 | 95,0 |
8 | 100 | 19,0 | 19 | 380 | 88,0 |
9 | 550 | 120,0 | 20 | 570 | 135,0 |
10 | 340 | 83,0 | 21 | 400 | 90,0 |
11 | 260 | 55,0 | 22 | 400 | 71,0 |
По исходным данным:
- Постройте статистический ряд распределения предприятий по выпуску продукции, образовав пять групп с равными интервалами. Постройте графики ряда распределения.
- Рассчитайте характеристики ряда распределения предприятий по выпуску продукции: среднюю арифметическую, среднее квадратическое отклонение, дисперсию, коэффициент вариации.
Сделайте выводы.
- С вероятностью 0,954 определите ошибку выборки среднего выпуска на одно предприятие и границы, в которых будет находиться средний выпуск продукции отрасли в генеральной совокупности.
- C одержание и краткое описание применяемых методов:
Статистическая группировка в зависимости от решаемых задач подразделяются на типологические, структурные аналитические. Статистическая группировка позволяет дать характеристику размеров, структуры и взаимосвязи изучаемых явлений, выявить их закономерности.
Важным направлением в статистической сводке является построение рядов распределения, одно из назначений которых состоит в изучении структуры исследуемой совокупности, характера и закономерности распределения.
Ряд распределения – это простейшая группировка, представляющая собой распределение численности единиц совокупности по значению какого-либо признака.
Ряды распределения, в основе которых лежит качественный признак, называют атрибутивным. Если ряд построен по количественному признаку, его называют вариационным.
При построении вариационного ряда с равными интервалами определяют его число групп () и величину интервала (). Оптимальное число групп может быть определено по формуле Стерджесса:
, (1)
где- число единиц совокупности.
Величина равного интервала рассчитывается по формуле:
(2)
где – число выделенных интервалов.
Средняя – является обещающей характеристикой совокупности единиц по качественно однородному признаку.
В статистике применяются различные виды средних: арифметическая, гармоническая, квадратическая, геометрическая и структурные средние – мода и медиана. Средние, кроме моды и медианы, исчисляются в двух формах: простой и взвешенной. Выбор формы средней зависит от исходных данных и содержание определяемого показателя. Наибольшее распространение получила средняя арифметическая, как простая, так и взвешенная.
Средняя арифметическая простая равна сумме значений признака, деленной на их число:
, (3)
где – значение признака (вариант);
–число единиц признака.
Средняя арифметическая простая применяется в тех случаях, когда варианты представлены индивидуально в виде их перечня в любом порядке или в виде ранжированного ряда.
Если данные представлены в виде дискретных или интервальных рядов распределения, в которых одинаковые значения признака () объединены в группы, имеющие различное число единиц (), называемое частотой (весом), применяется средняя арифметическая взвешенная:
(4)
Для измерения степени колеблемости отдельных значений признака от средней исчисляются основные обобщающие показатели вариации: дисперсия, среднее квадратическое отклонение и коэффициент вариации.
Дисперсия () – это средняя арифметическая квадратов отклонений отдельных значений признака от их средней арифметической. В зависимости от исходных данных дисперсия вычисляется по формуле средней арифметической простой или взвешенной:
- невзвешенния (простая); (5)
- взвешенная. (6)
Среднее квадратическое отклонение () представляет собой корень квадратный из дисперсии и рано:
- невзвешенния; (7)
- взвешенная. (8)
В отличие от дисперсии среднее квадратическое отклонение является абсолютной мерой вариации признака в совокупности и выражается в единицах измерения варьирующего признака (рублях, тоннах, процентах и т.д.).
Для сравнения размеров вариации различных признаков, а также для сравнения степени вариации одноименных признаков в нескольких совокупностях исчисляется относительный показатель вариации – коэффициент вариации (), который представляет собой процентное отношение среднего квадратического отклонения и средней арифметической:
(9)
По величине коэффициента вариации можно судить о степени вариации признаков, а, следовательно, об однородности состава совокупности. Чем больше его величина, тем больше разброс значений признака вокруг средней, тем менее однородна совокупность по составу.
--> ЧИТАТЬ ПОЛНОСТЬЮ <--