2. Группировки в статистике на примере анализа продаж, выручки турфирмы, гостиницы, предприятия и т.п.

Содержание Введение 3 1 Теоретические особенности статистических группировок 5 1.1 Основные понятия 5 1.2. Виды статистических группировок 8 2. Применение группировки статистических данных на примере туроператора «Лидер Казань» 15 2.1. Краткая характеристика исследуемого объекта 15 2.2. Группировка данных о выручке туроператора «Лидер Казань» 16 Заключение 25 Список информационных источников 27 Приложения 28 Содержание

Каждое значение ряда отличается от другого в среднем на 15093.17 Дисперсия - характеризует меру разброса около ее среднего значения (мера рассеивания, т.е. отклонения от среднего). Среднее квадратическое отклонение (средняя ошибка выборки). Каждое значение ряда отличается от среднего значения 38749.57 в среднем на 17310.43 Относительные показатели вариации. К относительным показателям вариации относят: коэффициент осцилляции, линейный коэффициент вариации, относительное линейное отклонение. Коэффициент вариации - мера относительного разброса значений совокупности: показывает, какую долю среднего значения этой величины составляет ее средний разброс. Поскольку v>30% ,но v<70%, то вариация умеренная. Линейный коэффициент вариации или Относительное линейное отклонение - характеризует долю усредненного значения признака абсолютных отклонений от средней величины. Показатели формы распределения. Коэффициент осцилляции - отражает относительную колеблемость крайних значений признака вокруг средней. Относительный показатель квартильной вариации - Степень асимметрии Симметричным является распределение, в котором частоты любых двух вариантов, равностоящих в обе стороны от центра распределения, равны между собой. Наиболее точным и распространенным показателем асимметрии является моментный коэффициент асимметрии. As = M3/s3 где M3 - центральный момент третьего порядка. s - среднеквадратическое отклонение. M3 = 73097102936226/100 = 730971029362.26 Положительная величина указывает на наличие правосторонней асимметрии Оценка существенности показателя асимметрии дается с помощью средней квадратической ошибки коэффициента асимметрии: Если выполняется соотношение |As|/sAs < 3, то асимметрия несущественная, ее наличие объясняется влиянием различных случайных обстоятельств. Если имеет место соотношение |As|/sAs > 3, то асимметрия существенная и распределение признака в генеральной совокупности не является симметричным. Расчет центральных моментов проводим в аналитической таблице: Таблица 2.4 Расчет центральных моментов Группы xi Кол-во, fi (x - xср)3*f (x - xср)4*f 10055 - 18569.71 14312.36 16 -2.334937477548E+14 5.7059375454729E+18 18569.71 - 27084.42 22827.07 14 -56514831673569 8.998578424866E+17 27084.42 - 35599.13 31341.78 19 -7723620773152.6 5.7215020199032E+16 35599.13 - 44113.84 39856.49 10 13562496529.1 15012494226770 44113.84 - 52628.55 48371.19 16 14251641732800 1.3712391390792E+17 52628.55 - 61143.26 56885.91 9 53689690802925 9.737340734861E+17 61143.26 - 69657.97 65400.62 16 3.0287440810549E+14 8.0719186620069E+18 Итого 100 73097102936226 1.5845802070054E+19 В анализируемом ряду распределения наблюдается существенная левосторонняя асимметрия (0.14/0.24 = 0.59<3) Применяются также структурные показатели (коэффициенты) асимметрии, характеризующие асимметрию только в центральной части распределения, т.е. основной массы единиц, и независящие от крайних значений признака. Рассчитаем структурный коэффициент асимметрии Пирсона: Для симметричных распределений рассчитывается показатель эксцесса (островершинности). Эксцесс представляет собой выпад вершины эмпирического распределения вверх или вниз от вершины кривой нормального распределения. Чаще всего эксцесс оценивается с помощью показателя: Для распределений более островершинных (вытянутых), чем нормальное, показатель эксцесса положительный (Ex > 0), для более плосковершинных (сплюснутых) - отрицательный (Ex < 0), т.к. для нормального распределения M4/s4 = 3. M4 = 1.5845802070054E+19/100 = 1.5845802070054E+17 Число 3 вычитается из отношения μ4/ σ4 потому, что для нормального закона распределения μ4/ σ4 = 3. Таким образом, для нормального распределения эксцесс равен нулю. Островершинные кривые обладают положительным эксцессом, кривые более плосковершинные - отрицательным эксцессом. Ex < 0 - плосковершинное распределение Чтобы оценить существенность эксцесса рассчитывают статистику Ex/sEx где sEx - средняя квадратическая ошибка коэффициента эксцесса. Если отношение Ex/sEx > 3, то отклонение от нормального распределения считается существенным. Поскольку sEx < 3, то отклонение от нормального распределения считается не существенным. Заключение По результатам работы мы можем сделать вывод, что статистические группировки являются чрезвычайно важным инструментом статистических исследований. Они широко применяются в изучении социально-экономических явлений. Причем, диапазон сфер применения статистических группировок действительно очень широк. Это могут быть данные фондового рынка по ценным бумагам, количество преступлений в каком-либо регионе, заболевания среди грызунов, численность сотрудников предприятия и т. д. Виды группировок мы рассмотрели в работе. И как видно, существуют различные варианты того, каким образом можно осуществлять группировку данных. В целом, выбор того или иного способа группировки зависит от задач исследования, особенностей исследуемых данных, ну и конечно от предпочтений исследователя, так как в статистике, как и в любой другой науке, субъективный фактор также всегда присутствует. Очевидно, что по возможности его нужно стараться нивелировать и осуществлять выбор того или иного инструмента для анализа данных предельно объективно. Помимо традиционных методов, один из которых мы рассмотрели в нашей работе на практическом примере, в последние годы, в связи с развитием информационных технологий, стало возможным использовать и новые способы построения группировок, которые отличаются сложностью расчета. С их помощью решаются задачи для группировки массивом большого объема. В целом, с помощью использования метода группировки статистических данных решается ряд задач. Главная это, конечно, более удобная форма представления данных для дальнейшей обработки. После того, как данные сгруппированы, они выглядят гораздо более презентабельно и воспринимаются намного легче исследователем. Кроме того, сгруппированные данные могут быть представлены не только в численном формате, но и графически, что сделает еще более наглядными. Также, возможно проведение разнообразных дальнейших расчетов. Вполне очевидно, что это является чрезвычайно важным в условиях, когда необходима обработка больших массивов различных данных. При этом, данные приводятся к определенным группам, выбор которых осуществляет непосредственно сам исследователь, определяя те или иные признаки, по которым осуществляется группировка. Список информационных источников Гусаров В.М. Теория статистики. - М.: Аудит,2009. Елисеева И.И. Общая теория статистики: Учебник для ВУЗов. – М.: Финансы и статистика, 2010. Ефимова М. Р., Бычкова С. Г. Практикум по социальной статистике. 2009 Ефимова М.Р., Петрова Е.В., Румянцев В.Н. Общая теория статистики. - М.: Инфра-М, 2009. Общая теория статистики. Учеб. издание. И.И.Елисеева, М.М.Юрьев. изд. «Финансы и статистика», 2011. Орлов П.Я. «Статистика: Учебник». – М.: ТК Велби, Изд-во Проспект, 2010.-328с. Сиденко А.В., Попов Г.Ю., Матвеева В.М. Статистика: Учебник. М.: Дело и сервис, 2009. Социальная статистика: Учебник/Под ред. И.И. Елисеевой. – 3-е изд., перераб. и доп. – М.: Финансы и статистика, 2011. – 480 с Статистика: Учеб. пос. / Под ред. А.В. Баев, М.М. Кононова – М.: Финансы и статистика, 2005 – 368 с. Статистика. Учеб. пособие. Под ред. Ф.Г.Долгушевского и Л.Г.Озеран. М., «Мысль», 2012. Теория статистики: Учебник. / Под ред. Р.А. Шмойловой. - М.: Финан-сы и статистика, 2011. Теория статистики: Учеб. / Под ред. проф. Р.А. Шмылова. – М.: Финансы и статистика, 2010 – 464 с. Теория статистики: Учеб. / Под ред. Проф. Г.П. Громов – М.: Инфра – М, 2009 – 414 с. Экономическая статистика: Учебник / Под ред. Ю.Н. Иванова. - М.: ИНФРА-М, 2009. Официальный сайт «Росстат» Приложения Приложение 1 Сгруппированный по возрастанию ряд данных 10055 10055 - 18569.71 1 11135 10055 - 18569.71 2 11488 10055 - 18569.71 3 11699 10055 - 18569.71 4 11813 10055 - 18569.71 5 11994 10055 - 18569.71 6 11999 10055 - 18569.71 7 12617 10055 - 18569.71 8 13072 10055 - 18569.71 9 14579 10055 - 18569.71 10 15758 10055 - 18569.71 11 15769 10055 - 18569.71 12 15787 10055 - 18569.71 13 17874 10055 - 18569.71 14 17971 10055 - 18569.71 15 18163 10055 - 18569.71 16 19133 18569.71 - 27084.42 1 19166 18569.71 - 27084.42 2 19372 18569.71 - 27084.42 3 19750 18569.71 - 27084.42 4 20598 18569.71 - 27084.42 5 20794 18569.71 - 27084.42 6 21326 18569.71 - 27084.42 7 22089 18569.71 - 27084.42 8 22270 18569.71 - 27084.42 9 23179 18569.71 - 27084.42 10 25115 18569.71 - 27084.42 11 25580 18569.71 - 27084.42 12 26649 18569.71 - 27084.42 13 26767 18569.71 - 27084.42 14 27364 27084.42 - 35599.13 1 27537 27084.42 - 35599.13 2 28098 27084.42 - 35599.13 3 28495 27084.42 - 35599.13 4 29368 27084.42 - 35599.13 5 29505 27084.42 - 35599.13 6 29559 27084.42 - 35599.13 7 30770 27084.42 - 35599.13 8 31110 27084.42 - 35599.13 9 31481 27084.42 - 35599.13 10 31760 27084.42 - 35599.13 11 32821 27084.42 - 35599.13 12 33197 27084.42 - 35599.13 13 33283 27084.42 - 35599.13 14 33452 27084.42 - 35599.13 15 34794 27084.42 - 35599.13 16 35017 27084.42 - 35599.13 17 35232 27084.42 - 35599.13 18 35552 27084.42 - 35599.13 19 36679 35599.13 - 44113.84 1 37023 35599.13 - 44113.84 2 37159 35599.13 - 44113.84 3 37661 35599.13 - 44113.84 4 40913 35599.13 - 44113.84 5 42353 35599.13 - 44113.84 6 42527 35599.13 - 44113.84 7 42939 35599.13 - 44113.84 8 42961 35599.13 - 44113.84 9 43026 35599.13 - 44113.84 10 44250 44113.84 - 52628.55 1 45395 44113.84 - 52628.55 2 45481 44113.84 - 52628.55 3 45955 44113.84 - 52628.55 4 46042 44113.84 - 52628.55 5 46296 44113.84 - 52628.55 6 46315 44113.84 - 52628.55 7 48147 44113.84 - 52628.55 8 48230 44113.84 - 52628.55 9 48789 44113.84 - 52628.55 10 49168 44113.84 - 52628.55 11 49562 44113.84 - 52628.55 12 49920 44113.84 - 52628.55 13 50735 44113.84 - 52628.55 14 51019 44113.84 - 52628.55 15 51133 44113.84 - 52628.55 16 52790 52628.55 - 61143.26 1 52947 52628.55 - 61143.26 2 53843 52628.55 - 61143.26 3 54046 52628.55 - 61143.26 4 55750 52628.55 - 61143.26 5 56640 52628.55 - 61143.26 6 57170 52628.55 - 61143.26 7 59689 52628.55 - 61143.26 8 60953 52628.55 - 61143.26 9 62417 61143.26 - 69657.97 1 63251 61143.26 - 69657.97 2 63855 61143.26 - 69657.97 3 64123 61143.26 - 69657.97 4 64374 61143.26 - 69657.97 5 64939 61143.26 - 69657.97 6 67063 61143.26 - 69657.97 7 67797 61143.26 - 69657.97 8 67925 61143.26 - 69657.97 9 67932 61143.26 - 69657.97 10 68059 61143.26 - 69657.97 11 68708 61143.26 - 69657.97 12 69001 61143.26 - 69657.97 13 69416 61143.26 - 69657.97 14 69535 61143.26 - 69657.97 15 69658 61143.26 - 69657.97 16 16