Автор работы: Пользователь скрыл имя, 14 Июня 2013 в 07:24, курсовая работа
Целью данной курсовой работы является практическое закрепление знаний студента по базовым теоретическим дисциплинам учебной программы. Работа включает решение комплексной статистической задачи - построения уравнения множественной регрессии на конкретном информационном материале. Выполнение работы сопряжено с использованием студентом своих знаний, теоретических обобщений и навыков практического их применения по высшей и прикладной математике, общей теории статистики, элементам математической статистики, а также теоретическим основам отраслевой экономики. Комплекс расчетных процедур выполняется по индивидуальным и стандартным программам на ПК.
- X2 – объём бурения на чёрные металлы;
- X3 – объём бурения на неметаллы;
- X4 – объём бурения на стройматериалы.
Чтобы системный анализ был качественным, формат нашего информационного поля должен совпадать с операционным полем. Для выявления подобного соответствия потребуется расчет некоторых показателей динамических рядов, слагающих операционное поле, потому необходимо более подробно остановиться на рассмотрении теоретических аспектов, связанных с динамическими рядами и их показателями.
Динамический ряд представляет собой ряд расположенных в хронологической последовательности числовых значений статистического показателя, характеризующих изменение социально-экономических явлений во времени. Анализ динамических рядов позволяет установить закономерность данных изменений и выявить возможные тенденции развития в перспективе.
В каждом динамическом ряду содержится два элемента:
Важнейшим условием построения динамических рядов является требование сопоставимости уровней ряда между собой: они должны быть сопоставимы по территории, кругу охватываемых объектов, единицам измерения, времени регистрации, ценам и методике расчета.
Динамические ряды имеют перечень специфических показателей, которые в той или иной степени отражают динамику явления, т.е. развитие во времени.
Абсолютный прирост (абсолютное изменение) уровня ряда рассчитывается как разность двух уровней. Если каждый последующий уровень ряда динамики сравнивается с предыдущим уровнем, то такой прирост называют цепным (2). Если же в качестве базы для сравнения выступает один и тот же уровень за ряд лет, то прирост называют базисным (3).
где – значение уровня сравниваемого периода;
– значение уровня базисного периода;
- значение уровня предшествующего периода.
Показатель абсолютный прирост предназначен для выявления прерывности динамического ряда. Если колебания соседних абсолютных разностей превышают регламент, установленный содержанием признака, то ряд в этом месте разрывается.
Абсолютные разности позволяют фиксировать точки перегиба ряда, когда знак абсолютной разности меняется на противоположный. Если абсолютная величина разностей соседних уровней не превышает для количественных признаков 30%, а для качественных 15%, то ряд считается непрерывным. Доля точек перегиба в объеме ряда может характеризовать вид динамики. Если эта доля не более 5%, ряд характеризуется направленной динамикой. Если эта доля не более 30%, имеет место неустойчивая динамика ряда, а если доля превышает 30%, то динамику называют вибрирующей.
Темпы роста – относительные статистические и плановые показатели, характеризующие интенсивность динамики явления. Они исчисляются делением абсолютного уровня явления в отчетном или плановом периоде на абсолютный его уровень в базисном периоде (в периоде, с которым сравнивают). По аналогии с абсолютными приростами, темпы роста рассчитываются цепные (4) и базисные (5):
где – значение уровня сравниваемого периода;
– значение уровня базисного периода;
- значение уровня предшествующего периода.
Базисные темпы роста могут использоваться для определения общей направленности динамики: если они больше единицы, динамика растущая, если меньше единицы, падающая.
Среднегодовой темп роста дает точное представление о направленности ряда дает и позволяет достаточно надежно оценить интенсивность динамики ряда в среднем за весь период:
где ,· ,…, – цепные (или базисные) темпы роста.
Темп прироста вычисляется как отношение абсолютного прироста к абсолютному уровню, принятому за базу сравнения; может быть цепным (7) и базисным (8).
где – значение уровня сравниваемого периода;
– значение уровня базисного периода;
- значение уровня предшествующего периода.
Темп прироста можно получить и из темпа роста, выраженного в процентах, если из него вычесть 100%. При сопоставлении темпов прироста со среднегодовым темпом роста оценивают характер динамики и выделяют зоны стабильной, интенсивной, растущей и падающей динамики. Чем ближе темп прироста к среднегодовому темпу роста, тем плавнее динамика, чем дальше – тем она интенсивнее.
Таким образом, динамические ряды и их показатели предназначены для решения многих статистических задач, связанных с изучением особенностей и закономерностей развития общественных процессов и явлений: характеристики интенсивности изменений в уровнях ряда; определения средних показателей уровня и интенсивности развития за период; выявление закономерностей (тенденций) динамики ряда.
Однако нас в данной работе будет интересовать использование динамических рядов в качестве удобного информационного материала для регрессионного и корреляционного анализа, позволяющего измерить тесноту связи между варьирующими признаками и оценить факторы, оказывающие наибольшее влияние на результативный признак, что является необходимым условием построения искомого уравнения.
Следующим шагом является проверка исходных динамических рядов на непрерывность, которая заключается в расчете ряда цепных темпов роста в пределах каждого динамического ряда.
Так как исходная информация (объемы бурения в метрах) – количественный признак, то ряд считается непрерывным, если значения цепных темпов роста ( ) удовлетворяют следующему условию:
Используемая компьютерная программа «ELVIS» позволяет рассчитать необходимые показатели и провести анализ по определению непрерывности динамических рядов.
Полученные результаты представлены в таблицах 4 - 8. За базу расчета принят 1-й уровень каждого ряда.
Таблица 4
Показатели по 1-му признаку
Признак Абсолютные Темпы Темпы Цепные темпы
N1 разности роста прироста роста
16527.5 ------ 1.000 .000 -----
16735.0 207.5 1.013 .013 1.013
17108.0 373.0 1.035 .035 1.022
17217.5 109.5 1.042 .042 1.006
17635.5 418.0 1.067 .067 1.024
17810.2 174.7 1.078 .078 1.010
17918.0 107.8 1.084 .084 1.006
18246.3 328.3 1.104 .104 1.018
18443.4 197.1 1.116 .116 1.011
18680.3 236.9 1.130 .130 1.013
18945.0 264.7 1.146 .146 1.014
18751.2 -193.8 1.135 .135 .990
18651.7 -99.5 1.129 .129 .995
18602.1 -49.6 1.126 .126 .997
18921.5 319.4 1.145 .145 1.017
18841.2 -80.3 1.140 .140 .996
19101.4 260.2 1.156 .156 1.014
19421.2 319.8 1.175 .175 1.017
19497.0 75.8 1.180 .180 1.004
19239.4 -257.6 1.164 .164 .987
Таблица 5
Показатели по 2-му признаку
Признак Абсолютные Темпы Темпы Цепные темпы
N2 разности роста прироста роста
8101.5 ------ 1.000 .000 -----
8210.0 108.5 1.013 .013 1.013
8236.0 26.0 1.017 .017 1.003
8321.0 85.0 1.027 .027 1.010
8401.2 80.2 1.037 .037 1.010
8430.7 29.5 1.041 .041 1.004
8510.6 79.9 1.050 .050 1.009
8821.3 310.7 1.089 .089 1.037
8897.6 76.3 1.098 .098 1.009
8961.2 63.6 1.106 .106 1.007
8741.9 -219.3 1.079 .079 .976
8843.0 101.1 1.092 .092 1.012
8642.6 -200.4 1.067 .067 .977
8631.2 -11.4 1.065 .065 .999
8401.9 -229.3 1.037 .037 .973
8612.1 210.2 1.063 .063 1.025
8710.1 98.0 1.075 .075 1.011
8943.1 233.0 1.104 .104 1.027
8910.8 -32.3 1.100 .100 .996
8831.4 -79.4 1.090 .090 .991
Таблица 6
Показатели по 3-му признаку
Признак Абсолютные Темпы Темпы Цепные темпы
N3 разности роста прироста роста
1458.0 ------ 1.000 .000 -----
1517.0 59.0 1.040 .040 1.040
1537.5 20.5 1.055 .055 1.014
1591.0 53.5 1.091 .091 1.035
1683.0 92.0 1.154 .154 1.058
1730.8 47.8 1.187 .187 1.028
1780.7 49.9 1.221 .221 1.029
1821.5 40.8 1.249 .249 1.023
1742.6 -78.9 1.195 .195 .957
1832.1 89.5 1.257 .257 1.051
1761.6 -70.5 1.208 .208 .962
1840.3 78.7 1.262 .262 1.045
1952.3 112.0 1.339 .339 1.061
1831.6 -120.7 1.256 .256 .938
1981.9 150.3 1.359 .359 1.082
1761.9 -220.0 1.208 .208 .889
1836.1 74.2 1.259 .259 1.042
1911.7 75.6 1.311 .311 1.041
1927.8 16.1 1.322 .322 1.008
1946.8 19.0 1.335 .335 1.010
Таблица 7
Показатели по 4-му признаку
Признак Абсолютные Темпы Темпы Цепные темпы
N4 разности роста прироста роста
5330.0 ------ 1.000 .000 -----
5461.0 131.0 1.025 .025 1.025
5662.1 201.1 1.062 .062 1.037
5674.2 12.1 1.065 .065 1.002
5414.4 -259.8 1.016 .016 .954
5700.9 286.5 1.070 .070 1.053
5454.2 -246.7 1.023 .023 .957
5646.3 192.1 1.059 .059 1.035
5468.6 -177.7 1.026 .026 .969
5707.1 238.5 1.071 .071 1.044
5827.7 120.6 1.093 .093 1.021
5275.1 -552.6 .990 -.010 .905
5020.4 -254.7 .942 -.058 .952
5255.8 235.4 .986 -.014 1.047
5792.0 536.2 1.087 .087 1.102
5791.1 -.9 1.087 .087 1.000
6130.8 339.7 1.150 .150 1.059
5962.8 -168.0 1.119 .119 .973
6041.2 78.4 1.133 .133 1.013
6171.6 130.4 1.158 .158 1.022
Таблица 8
Показатели по 5-му признаку
Признак Абсолютные Темпы Темпы Цепные темпы
N5 разности роста прироста роста
1242.0 ------ 1.000 .000 -----
1227.4 -14.6 .988 -.012 .988
1437.2 209.8 1.157 .157 1.171
1473.1 35.9 1.186 .186 1.025
1205.1 -268.0 .970 -.030 .818
1329.5 124.4 1.070 .070 1.103
1243.2 -86.3 1.001 .001 .935
1294.3 51.1 1.042 .042 1.041
1113.7 -180.6 .897 -.103 .860
1327.2 213.5 1.069 .069 1.192
1511.3 184.1 1.217 .217 1.139
1101.9 -409.4 .887 -.113 .729
1200.6 98.7 .967 -.033 1.090
1273.1 72.5 1.025 .025 1.060
1410.2 137.1 1.135 .135 1.108