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.
1341.6 -68.6 1.080 .080 .951
1461.2 119.6 1.176 .176 1.089
1310.8 -150.4 1.055 .055 .897
1391.1 80.3 1.120 .120 1.061
1410.8 19.7 1.136 .136 1.014
Согласно анализу полученных результатов, значения цепных темпов роста признака-функции и всех признаков-факторов удовлетворяют условию , следовательно, исходные динамические ряды непрерывны, а исходные данные качественны и сопоставимы, то можно сделать вывод, что информационное поле является операционным.
Для продолжения исследования сводятся к проверке совпадения операционного поля с операционно-расчетным. Вышеуказанные поля совпадают, если выполняются следующие условия:
Для начала выявим характер динамики каждого ряда. Для этого программой составляется таблица абсолютных разностей (таблица 9). Каждый уровень данной таблицы равен разности двух соседних уровней исходных рядов признака-функции и признаков-факторов. В пределах каждого из столбцов выделяются точки «перегиба» признака, которые регистрируют возрастание соседних абсолютных разностей более чем в 2 раза, или изменение знака абсолютных разностей на обратный (0 – отсутствие перегиба, 1 – наличие перегиба).
Таблица 9
Таблица абсолютных разностей с указанием точек перегиба
--N------Y----------X1--------
1. 207.5 108.5 59.0 131.0 -14.6
1 1 1 1 1
2. 373.0 26.0 20.5 201.1 209.8
1 1 1 1 1
3. 109.5 85.0 53.5 12.1 35.9
1 0 1 1 1
4. 418.0 80.2 92.0 -259.8 -268.0
1 1 1 1 1
5. 174.7 29.5 47.8 286.5 124.4
1 1 0 1 1
6. 107.8 79.9 49.9 -246.7 -86.3
1 1 0 1 1
7. 328.3 310.7 40.8 192.1 51.1
1 1 1 1 1
8. 197.1 76.3 -78.9 -177.7 -180.6
0 0 1 1 1
9. 236.9 63.6 89.5 238.5 213.5
0 1 1 1 0
10. 264.7 -219.3 -70.5 120.6 184.1
1 1 1 1 1
11. -193.8 101.1 78.7 -552.6 -409.4
1 1 0 1 1
12. -99.5 -200.4 112.0 -254.7 98.7
1 1 1 1 0
13. -49.6 -11.4 -120.7 235.4 72.5
1 1 1 1 1
14. 319.4 -229.3 150.3 536.2 137.1
1 1 1 1 1
15. -80.3 210.2 -220.0 -.9 -68.6
1 1 1 1 1
16. 260.2 98.0 74.2 339.7 119.6
0 1 0 1 1
17. 319.8 233.0 75.6 -168.0 -150.4
1 1 1 1 1
18. 75.8 -32.3 16.1 78.4 80.3
1 1 0 1 1
19. -257.6 -79.4 19.0 130.4 19.7
Затем по полученной таблице абсолютных разностей подсчитывается число точек «перегиба» по столбцам и их доля в объёме каждого исходного ряда (таблица 10).
Количество перегибов и их доля
Количество перегибов и их доля :
В 1-м столбце число перегибов равно : 15
Доля перегибов в этом столбце равна : 75.0%
Динамика пульсивна.
В 2-м столбце число перегибов равно : 16
Доля перегибов в этом столбце равна : 80.0%
Динамика пульсивна.
В 3-м столбце число перегибов равно : 13
Доля перегибов в этом столбце равна : 65.0%
Динамика пульсивна.
В 4-м столбце число перегибов равно : 18
Доля перегибов в этом столбце равна : 90.0%
Динамика пульсивна.
В 5-м столбце число перегибов равно : 16
Доля перегибов в этом столбце равна : 80.0%
Динамика пульсивна.
Поскольку все исходные динамические ряды имеют пульсивную динамику, выполнение условия жесткости связи между динамикой признака-функции и динамикой каждого признака-фактора становится еще более важным.
Количество совпадений точек перегиба для каждого из признаков-факторов с признаком-функцией и доля этих совпадений в общем числе точек перегиба у признака-функции определяет жесткость связи признаков-факторов с признаком-функцией (таблица 11).
Таблица 11
Количество совпадений точек перегиба для каждого из признаков-факторов с признаком-функцией и их доля
Количество совпадений в 1-м и 2-м столбцах равно 14
Доля совпадений
в этих столбцах равна :
Количество
совпадений в 1-м и 3-м
Доля совпадений
в этих столбцах равна :
Количество совпадений в 1-м и 4-м столбцах равно 15
Доля совпадений в этих столбцах равна : 100.0%
Количество совпадений в 1-м и 5-м столбцах равно 14
Доля совпадений в
этих столбцах равна :
Таблица 12
Оценка жесткости динамической связи
1-й признак-фактор имеет жесткую динамическую
связь с признаком-функцией.
2-й признак-фактор имеет жесткую динамическую
связь с признаком-функцией.
3-й признак-фактор имеет жесткую динамическую
связь с признаком-функцией.
4-й признак-фактор имеет жесткую динамическую
связь с признаком-функцией.
Таким образом, полученные результаты
свидетельствуют о наличии
Проверим выполнение второго условия, связанного с сонаправленностью динамики признака-функции с динамикой каждого признака-фактора. Проверку выполним двумя способами: визуальным и расчетным.
Визуальный способ проверки предполагает сопоставление крайних – последнего и начального уровней ряда (таблица 13).
Таблица 13
Определение направленности динамических рядов по крайним уровням ряда
Направленность 1-го признака растущая.
Направленность 2-го признака растущая.
Направленность 3-го признака растущая.
Направленность 4-го признака растущая.
Направленность 5-го признака растущая.
Все факторы имеют растущую динамику. Растущая направленность функционального (1-го) признака и факториальных в верхней зоне и в целом подтверждает корректность динамики данной матрицы.
Расчетный способ сопряжен с расчетом среднегодовых темпов роста ( ) в пределах изучаемого периода. При растущей динамике >1, при убывающей <1; ряды, сонаправленные с рядом функционального признака, имеют среднегодовые темпы роста того же знака, что и аналогичные параметры признака-функции (таблица 14).
Таблица 14
Определение направленности динамических рядов по среднегодовым темпам роста
Средний цепной темп роста по 1-му признаку равен 1.0080
Динамика растущая.
Средний цепной темп роста по 2-му признаку равен 1.0046
Динамика растущая.
Средний цепной темп роста по 3-му признаку равен 1.0153
Динамика растущая.
Средний цепной темп роста по 4-му признаку равен 1.0077
Динамика растущая.
Средний цепной темп роста по 5-му признаку равен 1.0067
Динамика растущая.
Все признаки-факторы сонаправлены с динамикой функционального признака.
Итак, на данном этапе можно сделать вывод, что операционное поле является операционно-расчетным, исходя из того, что соблюдена корректность динамики; доказано, что связь признаков-факторов с признаком-функцией жёсткая; подтверждена сонаправленность признаков (растущая).
Дальнейший
комплексный анализ исходных динамических
рядов целесообразен для
Представительная балансовая связь является необходимым условием совпадения операционно-расчетного поля с полем регрессии. Потому следует проверить, формируют ли признаки представительную балансовую связь.
Таблицы исходной информации по характеру связи делятся на три вида:
Балансовая связь между
где и - ежегодные уровни признака-функции и признака-фактора соответственно; , , …, – признаки-факторы; - число признаков-факторов; - изучаемый период.
В практических расчетах допустимая разница между правой и левой частями уравнения (14) не должна превышать 2%.
Представительная балансовая связь имеет место в пределах генеральной совокупности и характеризуется неравенством:
где - индекс признака-фактора, = 1,2, .... ; - число изучаемых признаков-факторов, < .
Частичная балансовая связь
имеет место в тех случаях,
когда объем качества
Выясним, какой тип балансовой связи имеет место в нашем случае. Для этого составим отношение между суммой ежегодных уровней признака-функции и суммой ежегодных уровней всех признаков-факторов.
Так как 0,86 > 0,60, то можно утверждать о наличии представительной балансовой связи между признаком функцией и признаками факторами в исходной таблице.
Компьютерная программа также рассчитывает степень представительности генеральной совокупности по годам (таблица 15), однако она ошибочно учитывает внутреннюю сводку (5-й признак) как отдельный признак-фактор, потому дает искаженную оценку представительности.
Таблица 15
Степень представительности генеральной совокупности по годам
1 ---------- 97.6% +
2 ---------- 98.1% +
3 ---------- 98.6% +
4 ---------- 99.1% +
5 ---------- 94.7% +
6 ---------- 96.5% +
7 ---------- 94.8% +
8 ---------- 96.4% +
9 ---------- 93.4% +
10 ---------- 95.4% +
11 ---------- 94.2% +
12 ---------- 91.0% +
13 ---------- 90.2% +
14 ---------- 91.3% +
15 ---------- 92.9% +
16 ---------- 92.9% +
17 ---------- 95.0% +
18 ---------- 93.3% +
19 ---------- 93.7% +
20 ---------- 95.4% +
Генеральная совокупность представительна.
Доля признаков-факторов 94.7%
Рассчитаем самостоятельно степень представительности генеральной совокупности по годам, с учетом того факта, что 5-й признак является внутренней сводкой. Результаты представим в таблице 16.
Таблица 16
Степень представительности генеральной совокупности по годам
Годы |
Степень представительности генеральной совокупности |
1 |
2 |
1 |
90,09 |
2 |
90,76 |
3 |
90,22 |
4 |
90,53 |
5 |
87,88 |
6 |
89,06 |
7 |
87,88 |
8 |
89,27 |
9 |
87,34 |
10 |
88,33 |
11 |
86,20 |
12 |
85,11 |
13 |
83,72 |
14 |
84,50 |
15 |
85,49 |
16 |
85,80 |
17 |
87,31 |
18 |
86,59 |
19 |
86,58 |
20 |
88,10 |