РефератыЭкономикаСтСтатистический анализ

Статистический анализ

1.
Анализ распределения элементов статистического ряда

Исходная таблица содержит данные по количеству выявленных лиц, совершивших кражи чужого имущества в населенных пунктах А и Б с 1961 по 2000 гг. В то время было принято измерять временные интервалы пятилетиями. В интервале с 1961 г. по 2000 г. укладывается ровно 8 пятилеток.


Таблица 1. Группировочная таблица по числу выявленных лиц в населенных пунктах А и Б с 1 по 8 пятилетку
































Пятилетка 1 2 3 4 5 6 7 8
Населенный пункт А 173 109 236 137 159 235 79 116
Населенный пункт Б 360 380 339 387 454 286 181 256

С точки зрения статистики у нас появились два вариационных ряда для признаков Х (населенный пункт А) и У (населенный пункт Б) с одинаковым числом вариантов n = 8 без выделения частот и относительных частот. Одновременно эти ряды являются рядами динамики для одного и того же временного интервала с 1 по 8 пятилетку. Графически они могут быть представлены в виде полигонов как ряды динамики.


В рамках данной темы целесообразнее рассматривать интервальные ряды для распределения числа выявленных лиц по населенным пунктам А и Б.


Таблица 2. Интервальные ряды для числа выявленных лиц по населенным пунктам А и Б
































1 2 3 4 5 6 7 8
А 173 109 236 137 159 235 79 116
Б 360 380 339 387 454 286 181 256

Таблица 2 служит таблицей частот. Для построения гистограмм лучше рассмотреть относительные частоты.


Таблица 3. Статистическое распределение интервальных рядов
































i 1 2 3 4 5 6 7 8
(Wi) А 0,14 0,09 0,19 0,11 0,13 0,19 0,06 0,09
(Wi) Б 0,14 0,14 0,13 0,15 0,17 0,11 0,07 0,10

Относительные частоты вычисляются по формуле:


Wi = ni
/n, (n = 1, 2, 3, …, 8),


где nа
= 1244, nб
= 2643


Диаграмма 1. Гистограмма относительных частот числа выявленных лиц по населенному пункту А



Диаграмма 2. Гистограмма относительных частот числа выявленных лиц по населенному пункту Б



Населенный пункт А характеризуется неравномерностью распределения числа выявленных лиц, совершивших кражи. Пики преступности данного вида приходятся на 3 и 6 пятилетки. Относительное снижение преступности отмечается в 7 пятилетке (выявлено всего 79 лиц, относительная частота на гистограмме составил W7
= 0,06). В целом усматривается незначительное снижение уровня преступности.


В населенном пункте Б уровень рассматриваемой преступности выше, чем в населенном пункте А. Обострение преступности произошло в 5 пятилетки. 7-ая пятилетка была спокойнее остальных.


2. Вычисление основных статистических параметров

Таблица 4. Основные статистические параметры рядов распределения



















Среднее значение Среднее квадратичное отклонение Асимметрия Эксцесс
А 155,5 53,661 0,33 46,135
Б 330,375 80,404 -0,39 -0,66

Среднее значение вычисляется по формуле:


Х = 1/8 ∑х


Среднее квадратичное отклонение


б = √х2
– (х)2


Асимметрия


As = М3
/ б3


Эксцесс


Ех = М4
/ б4


где М3
= 1/8 ∑(хi
– х)3
,


М4
= 1/8 ∑(хi
– х)4
.


Отметим промежуточные результаты:


М3
(А) = 51664,875;


М4
(А) = 407404409,3;


М3
(Б) = -201499,2539;


М4
(Б) = 97879670,62.


Видно, что в населенном пункте Б средний уровень преступности почти в 2 раза больше, чем в населенном пункте А.


У соответствующих двух рядов распределения разный характер асимметрии. Довольно большой эксцесс у первого признака, у второго – незначительный.


Заметим, что нулевое значение эксцесса характерно для нормального закона распределения (распределения Гаусса).


3.
Анализ динамических рядов

Таблица 5. Ряды динамики числа выявленных лиц по населенным пунктам А и Б
































Номер пятилетки 1 2 3 4 5 6 7 8
Х 173 109 236 137 159 235 79 116
У 360 380 339 387 454 286 181 256

Таблица 6. Основные показатели динамики по населенному пункту А












































































r />

























Пятилетка Число лиц Абсолютный прирост (∆) Темп роста Тр, % Темп прироста Тпр, % Абсолютное значение 1% прироста

цеп


ной


базис


ный


цеп


ной


базисный цепной базисный
1 173 - - 100,0 100,0 0,0 0,0 -
2 109 -64 -64 63,0 -37,0 -37,0 -37,0 1,73
3 236 127 63 216,5 136,4 116,5 36,4 1,09
4 137 -99 -36 58,1 79,2 -41,9 -20,8 2,36
5 159 22 -14 116,1 91,9 16,1 -8,1 1,37
6 235 76 63 147,8 135,8 47,8 35,8 1,59
7 79 -166 -94 33,6 45,7 -66,4 -54,3 2,35
8 116 37 -57 146,8 67,1 46,8 -32,9 0,79
В среднем 155,5 -8 82,5 -17,5

Таблица 7. Основные показатели динамики по населенному пункту Б






































































































Пятилетка Число лиц Абсолютный прирост (∆) Темп роста Тр, % Темп прироста Тпр, % Абсолютное значение 1% прироста

цеп


ной


базис


ный


цеп


ной


базисный цепной базисный
1 360 - - 100,0 100,0 0,0 0,0 -
2 380 20 20 105,6 105,6 5,6 5,6 3,6
3 339 -41 -21 89,2 94,2 -10,8 -5,8 3,8
4 387 48 27 114,2 107,5 14,2 7,5 3,39
5 454 67 94 117,3 126,1 17,3 26,1 3,87
6 286 -132 -74 63,0 79,4 -37,0 -20,6 4,54
7 181 -105 -179 63,3 50,3 -36,7 -49,7 2,86
8 256 75 -104 141,1 71,1 41,4 -28,9 1,81
В среднем 330,4 -15 87,2 -12,8

Диаграмма 3. Графическое изображение рядов динамики по населенным пунктам А (сплошная линия) и Б (пунктирная линия)



При заполнении таблиц 6 и 7 использованы формулы для цепной формы расчета:


∆ = у – уi
,


Тр = уi
/уi – 1
,


Тпр = Тр – 1,


А = уi – 1
/100


и для базисной формы:


∆ = уi
– у0
,


Тр = уi
/у0
,


Тпр = Тр – 1,


∆-
= ∆/7,


Тр-
= 7
√(Тр)1
(Тр)2
… (Тр)7
.


Графики и расчетные таблицы говорят о небольшом снижении уровня краж по населенным пунктам А и Б. В среднем абсолютное снижение больше у населенного пункта Б, а темп снижения больше у пункта А. Но сам уровень преступности все время остается выше в населенном пункте Б.


4. Корреляционная зависимость

Парный коэффициент корреляции


Чху
= ху-
– х-
*у-
/бх
бу
.


После вычисления среднего значения


ху-
= 1/8∑хi
yi
= 52514,25


получаем Чху
= 0,26


Корреляционная зависимость слабая.


У величины Чху
как у случайной величины есть среднее квадратичное отклонение



= √1-ч2
/n-2 = 0,4


Величина tч
= ч/ mч
распределена по закону Стьюдента со степенью свободы к = n – 2 = 6.


При уровне значимости а = 0,05


Табличное значение


tтабл
= 2,4469


Предельная ошибка


∆ч = tтабл
* mч
= 0,98.


Поскольку вообще -1≤чху
≤1, то вычисленная ошибка ∆ч = 0,98 смысла не имеет. Причина кроется в слабой тесной связи признаков х и у.


5. Уравнение регрессии

Линейная регрессия у = а + вх рассчитывается по формуле:


ỷ – у-
= ч бу
/бх
(х-х-
),


ỷ – 330,4 = 0,26 * 80,404/53,661 (х – 155,5),


ỷ = 0,39х + 269,8


Критерий Фишера имеет расчетное значение


F = (tч)4
= (ч/ mч
)4
= 0.18


При надежности 95% табличное значение Fтабл
= 5,99. со степенями свободы к1
= 1, к2
= 6.


Так как F = 0,18 ‹ 1, следует перейти к обратной величине Fфакт
= 5,55. Но тогда и Fтабл
= 233,97 для степеней свободы к1
= 6, к2
= 1.


Мы видим, что все уравнение регрессии не значимо.


Абсолютная ошибка ∆у зависит от конкретного значения х и рассчитывается по формуле:


∆у = бост
√1+1/8 + ∑(х – х-
)2
/8бх
2
,


Где в свою очередь,


бост
= √∑(уi
–ỷi
)2
/6.


По формуле ỷ = 269,8 + 0,39х найдем восемь значений ỷ(х):


337 312 362 323 332 361 301 315


Значит, бост
= 89,373.


Самая малая ошибка ∆у будет при х = х-
:


(∆у)min
= 34,8 * 2,4469 = 232.


Для ошибки это слишком много. Это объясняется слабой теснотой корреляционной зависимости.


6. Обобщение статистических данных и статистический анализ

После группировки исходных данных по пятилетним периодам получились вариационные интервальные ряды.


Поэтому в их ранжировке нет необходимости.


После построения гистограмм выяснилось, что распределения сильно отличаются от распределения Гаусса. Поэтому их исследование с помощью понятий асимметрии и эксцесса становится формальным.


Вычисление средних значений позволило сделать вывод о почти двукратном превышении показателя преступности в населенном пункте Б. Это подтверждает и сравнительная диаграмма 3.


В течение первых шести пятилеток в населенных пунктах А и Б отмечались противоположные тенденции по динамике уровня выявленных лиц, а в последние две пятилетки эти тенденции совпадали. В целом заметно небольшое снижение уровня преступности данного вида. На это указали и расчеты при заполнении таблиц 6 и 7.


Как и ожидалось, корреляционная зависимость показателей по двум населенным пунктам оказалась слабой. Оказалось незначимой и сама регрессионная линейная модель.


По этой причине потеряли практический смысл оценки ошибок для линейного коэффициента корреляции и для прогнозных значений регрессии.


Список использованной литературы

1. Кремер Н.Ш., Путко Б.А. Эконометрика: Учебник для ВУЗов. М.: ЮНИТИ-ДАНА, 2005.


2. Практикум по эконометрике: Учебное пособие. Под ред. И.И. Елисеевой. М.: Финансы и статистика, 2003.


3. Эконометрика: Учебник. Под ред. И.И. Елисеевой. М.: Финансы и статистика, 2004.


4. Шимко П.Д., Власов М.П. Статистика/ Серия «Учебники, учебные пособия». – Ростов на Дону: Феникс, 2003.


5. Глинский В.В., Ионин В.Г. Статистический анализ: Учебное пособие. М.: ИНФРА-М; Новосибирск: Сибирское соглашение, 2002.


6. Сборник задач по теории статистики: Учебное пособие / Под ред. В.В. Глинского и Л.К. Серга. – М.: ИНФРА-М; Новосибирск: Сибирское соглашение, 2002

Сохранить в соц. сетях:
Обсуждение:
comments powered by Disqus

Название реферата: Статистический анализ

Слов:1556
Символов:16330
Размер:31.89 Кб.