Готовая курсовая работа по теме «ВАЖНЕЙШИЕ ГРУППИРОВКИ И КЛАССИФИКАЦИИ, ПРИМЕНЯЕМЫЕ В СОВРЕМЕННОЙ СТАТИСТИКЕ», купить по цене 670 руб

Номер заказа

363515

Предмет

Статистика

Тип

Курсовая работа

Создан

1 июня 2017

Выполнен

4 июня 2017

Стоимость работы

670

Надо быстро сделать курсовую работу по статистике. Есть буквально 3 дня. Тема работы «ВАЖНЕЙШИЕ ГРУППИРОВКИ И КЛАССИФИКАЦИИ, ПРИМЕНЯЕМЫЕ В СОВРЕМЕННОЙ СТАТИСТИКЕ».

Всего было

15 предложений

Заказчик выбрал автора

user920239

Этот заказ уже выполнен на сервисе Автор24

На нашем сайте вы можете заказать учебную работу напрямую у любого из 72000 авторов, не переплачивая агентствам и другим посредникам. Ниже приведен пример уже выполненной работы нашими авторами!

Узнать цену на свою Курсовую работу

Готовые работы / Курсовая работа / Статистика

user920239

Страниц: 29
Оригинальность: Неизвестно

670

Не подошла
данная работа?

Вы можете заказать учебную работу
на любую интересующую вас тему

Заказать новую работу

Теоретические основы и описание построения статистических группировок и классификаций на примере банковских систем.

Классификации, группировки и номенклатуры – важный инструмент изучения социально-экономических явлений и процессов, а также организации информации.
Классификация — это систематизированное распределение явлений и объектов на определенные группы, секции, позиции, классы и виды на основании их сходств и различий. Фундаментом классификаций является признак или некоторая совокупность признаков. Основные классификации, которые обязательны для применения, имеют силу стандарта на международном уровне.
Группировка – это один из основных и распространенных способов обработки и анализа первичной статистической информации. Большое значение и роль группировок в статистическом исследовании появляется из характера объекта статистики и его особенности. Процессы общественной жизни, которые изучает статис Показать все

ВВЕДЕНИЕ…………………..……………………………………...…….…........3
1. ТЕОРИТИЧЕСКИЕ ОСНОВЫ ГРУППИРОВКИ И КЛАССИФИКАЦИИ В СТАТИСТИКЕ.........................................................................................................5
1.1. Общее понятие о классификациях, группировках и номенклатурах и их роль в статистическом исследовании……………………………………………5
1.2. Задачи и виды группировок ………………………………………………..7
1.3. Принципы построения статистических группировок и классификаций ..9
1.4. Оценка существенности связи…………………………………………….13
2. ПОСТРОЕНИЕ АНАЛИТИЧЕСКИХ ГРУППИРОВОК…………………...16
2.1. Построение аналитической группировки…………………………………16
2.2. Нахождение связи между признаками…………………………………….22
ЗАКЛЮЧЕНИЕ……...…….......…………………………………………...........26
БИБЛИОГРАФИЧЕСКИЙ СПИСОК...……………….........…………..…....... Показать все

1. Батракова, Л. Г. Социально-экономическая статистика [Текст]: учебник / Л. Г. Батракова. – М.: Логос, 2013. – 479 с.
2. Годин, А. М. Статистика [Текст]: учебное пособие / А. М. Годин – М.: Дашков и К, 2017. – 412 с.
3. Годин, А. М. Статистика [Текст]: учебник для вузов / А. М. Го-дин – М.: Дашков и К, 2014. – 66 с.
4. Гринь, А. Г. Вероятность и статистика [Текст]: учебное пособие / А.Г. Гринь. – М.: ОГУ, 2013. – 304 с.
5. Медведева, М. А. Теория статистики [Текст]: учебное пособие / М. А. Медведева. – М.: ОГУ, 2013. – 140 с.
6. Яковенко, Л. И. Статистика. Модуль 2. Социально-экономическая статистика [Текст]: учебное пособие / Л. И. Яковенко – М.: НГТУ, 2013. – 138 с.
7. Яцко, В. А. Практикум по дисциплине «Статистика» Ч. I. Общая теория статистики [Текст]: учебное пособие / В. А. Яцко Показать все . – М.: НГТУ, 2012. – 130 с.
8. Балдин, К. В. Общая теория статистики [Текст]: учебное пособие / К. В. Балдин, А. В. Рукосуев. – М.: Дашков и К, 2017. – 312 с.
9. Климантова, Г. И. Методология и методы социологического ис-сле-дования [Текст]: учебное пособие / Г. И. Климантова, Е. М. Черняк. – М.: Дашков и К, 2017. – 256 с.
10. Кузнецова, Е.И. Статистика [Текст]: учебное пособие / Е.И. Кузнецова, В.М. Гусаров. – М.: Юнити-Дана, 2012. – 479 с.
11. Кучмаева, О. В. Социальная статистика [Текст]: учебно-практическое пособие / О. В. Кучмаева, О. А. Золотарева. – М.: ЕОИ, 2012. – 494 с.
12. Мхитаряна, В.С. Статистика [Текст]: учебник для вузов / В.С. Мхитаряна. – М.: Экономист, 2015. – 47 с.
13. Назарова, М.Г. Социально-экономическая статистика [Текст]: учебно-практическое пособие / М.Г. Назарова. – М.: Юнити-Дана, 2014. – 269 с.
14. Овсиенко, В.Е. Сборник задач по общей теории статистики [Текст]: учебно-практическое пособие / В.Е. Овсиенко. – М.: Финансы и статистика, 2013. – 212 с.
15. Плеханова, Т. А. Социально-экономическая статистика [Текст]: учебное пособие / Т. А. Плеханова, Т. В. Лебедева. – М.: ОГУ, 2013. – 345 с.
16. Плеханова, Т. А. Теория статистики [Текст]: учебное пособие / Т. А. Плеханова, Т. В. Лебедева. – М.: ОГУ, 2013. – 418 с.
17. Проява, С.М. Общая теория статистики [Текст]: учебное пособие / С.М. Проява, В.М. Гусаров. – М.: Юнити-Дана, 2012. – 207 с.
18. Мхитарян, В. С. Эконометрика [Текст]: учебное пособие / В. С. Мхитарян, Архипова М. Ю. – М.: Проспект, 2014. – 168 с.
19. Теймурова, Т.Ю. Финансовая статистика [Текст]: учебное по-собие / Т.Ю. Теймурова, Л.М. Клизогуб. – М.: Эйдос, 2013. – 81с.
20. Овчаров, А. О. Статистика взаимосвязей: качественные аспекты анализа [Текст] / А. О. Овчаров // Актуальные проблемы современных научных исследований: методология, экономика, статистика: сборник статей. / Директ-Медиа, 2013. – С. 131-140

В похожих ситуациях после первоначального наброска возможных типов на основании четкой формулировки задач необходимо определить признаки, положенные в базу выделения типов – так называемые группировочные признаки.Группировка может выполняться сразу как по одному, так и по нескольким признакам. Группировку по одному признаку называют простой или одномерной, а группировку по нескольким признакам – комбинационной или многомерной. Выбор группировочных признаков всегда должен быть основан на анализе количественной природы исследуемого явления. Использование одного признака может привести к изменению действительности, так как в ней переплетаются противоположные установки и направленности. Множество признаков, которые характеризуют объекты, является следствием разнообразия реальных связей между Показать все объектами.В зависимости от типа группировочных признаков отличают группировки по качественным и количественным признакам. Качественный – отражает конкретные свойства и записывается в виде текста. Если качественный признак имеет небольшое число вариантов, то количество групп определяется числом этих вариантов. Например, группировки населения по полу, семейному положению, образованию, деление на сельское и городское. Но также бывает, что качественный признак имеет большое количество разновидностей и перечислить их все невозможно. Например, профессии рабочих и номенклатура выпускаемой продукции. В этих случаях производят классификацию разновидностей, то есть сходные по ключевым чертам разновидности объединяются в группы (классы).Под классификацией обычно понимается более устойчивое разделение единиц наблюдения, чем при группировке.Помимо группировок по качественным признакам иногда необходимо произвести группировку по количественным признакам. Например, группировка населения по возрасту, рабочих по разрядам, по степени выполнения норм и так далее. В ряде случаев качественные группировки в действительности базируются на количественных признаках. Например, при группировке детей по возрасту выделяют: ясельный возраст, дошкольный, школьный. При распределении по группам руководствуются тем, что в яслях дети находятся до 3 лет, а в дошкольную группу относят детей в возрасте до 6-7 лет и, наконец, в третью группу детей возрастом до 17 лет. При группировке по количественному признаку необходимо установить количество групп, на которые следует разбить весь диапазон изменения количественного признака, и в соответствие с числом групп определить интервалы группировки.1.3 Принципы построения статистических группировок и классификацийКлассификацией называется систематическое размещение явлений и процессов на отдельные классы, группы и разряды на основании их сходства и различий. Можно выделить характерные черты классификации: а)в ее основе стоит качественный признак; б)классификации стандартны, т.е. установлены органами государственной и международной статистики; в)классификации постоянны, то есть остаются неизменными в течение длительного периода времени. Если группировка проводится по количественному признаку, то есть смысл обратить внимание на число единиц исследуемого объекта и степень колеблемости группировочного признака. Если для обработки статистических данных используются компьютеры, то группировка единиц объекта производится с помощью нескольких операций. Одна из таких операций базируется на применении формулы Стерджесса для определения оптимального числа групп: n=1+3.322∙lgN (1.1) n=log2N+1 (1.2)где n – число групп; N – число единиц совокупности.Согласно этой формуле выбор количества групп зависит от объема совокупности. Но у этой формулы есть недостаток, который заключается в том, что использование формулы даст оптимальный результат, только если совокупность состоит из большóго числа единиц, и распределение по признаку близко к нормальному. Другой способ определения числа групп базируется на использовании показателя среднего квадратического отклонения, который вычисляется по следующим формулам:- Для ранжировочного ряда: σ=(x-x)2n (1.3)- Для вариационного ряда: σ=(x-x)2nn (1.4)где x - элемент выборки; n - объем выборки; x̅ - среднее арифметическое выборки.Среднее квадратическое отклонение показывает обобщенную характеристику признака совокупности и во сколько раз в среднем колеблется величина этого признака. Это дает возможность определить статистическую однородность совокупности: чем меньше размер, тем более однородна совокупность.После определения числа групп, следует определить интервалы группировки.Интервал — это находящиеся в определенных границах значения варьирующего признака. Каждый интервал имеет величину, верхнюю и нижнюю границы или, по крайней мере, одну из них. Нижней границей интервала называется наименьшее значение признака в интервале, а верхней границей — наибольшее значение признака в интервале. Величина интервала представляет собой разность между верхней и нижней границами.Интервалы группировки по отношению к их величине бывают двух видов: равные и неравные. Последние делятся на постепенно возрастающие, постепенно убывающие, произвольные и специализированные.Если вариация признака выражается в относительно узких границах и распределение имеет однородный характер, то строят группировку с равными интервалами.Величина равного интервала определяется по следующей формуле: h=xmax-xminn (1.5)где xmax – максимальное значение признака в совокупности; xmin –минимальное значение признака в совокупности; n — число групп. Если максимальные или минимальные значения значительно отличаются от смежных с ними вариантов в упорядоченном ряду группировочного признака, то для определения величины интервала следует применять значения, немного превышающие минимум, и немного меньше, чем максимум.Полученную по данной формуле величину округляют, она будет являться шагом интервала.Если диапазон вариации признака в совокупности достаточно большой и значения признака варьируют неравномерно, то нужно применять группировку с неравными интервалами.Неравные интервалы могут быть прогрессивно возрастающие или убывающие в арифметической или геометрической прогрессии. Такая величина интервалов рассчитывается по следующим формулам:- В арифметической прогрессии: hi+1=hi+a (1.6)- В геометрической прогрессии: hi+1=hi*q (1.7)где hi – величина i интервала; a — константа: для прогрессивно возрастающих интервалов имеет знак «+», и знак «-» - при прогрессивно убывающих; q — константа: больше «1» - для прогрессивно возрастающих и меньше «1» - в противном случае.Интервалы группировок могут быть следующих видов:Рис. 1.1. Виды интервалов группировокПри группировке единиц совокупности по количественному признаку границы интервалов могут быть обозначены по-разному, в зависимости от того, непрерывный это признак или дискретный.1.4 Оценка существенности связи.Ввиду того, что анализ связи осуществляется в выборочных совокупностях, а затем данные направляются на ведущую совокупность, то существует необходимость провести проверку значимости каждого коэффициента уравнения регрессии. Оценки значимости коэффициентов уравнения регрессии позволяют распространить выводы по результатам выборки на генеральную совокупность. Найдя по эмпирическим данным параметры уравнения, определяют их среднюю ошибку μai и с заданной вероятностью пределы, в которых могут находиться эти параметры.Расчет ошибок параметров а, b, и c базируется на использовании остаточного среднего квадратического отклонения, которое дает характеристику расхождения между эмпирическими и теоретическими значениями результативного признака и имеет формулу: σост=(yi-yx)2n (1.8)где yi — результативный признак; yx— выровненные значения по уравнению регрессии; n — число единиц совокупности.Средняя ошибка параметра a: μa=σостn-2 (1.9)Средняя ошибка параметров уравнения регрессии: μx=σостσxn-2 (1.10)где σx — среднее квадратическое отклонение факторного признака xi от общей средней x.Рассчитав среднюю ошибку параметра и задавшись определенной вероятностью можно определить доверительные интервалы для каждого параметра как: a(b,с) ± t∙μa(b,c) (1.11)Значимость параметра проверяется путем сопоставления его значения со средней ошибкой. tab,c=a(b,c)μa(b,c) (1.12)По значению t в зависимости от объема исследуемой совокупности определяют значение параметра. При n>30 параметры считаются значимыми, если ta(d,c)>3.Критерии существенности (значимости) связи базируются на нормальном распределении признака в исследуемой совокупности.При n≤30 значимость коэффициента регрессии осуществляется с помощью критерия Стьюдента.Для параметра a: ta=an-2σост (1.13)Для параметров b и c: tb(c)=bcn-2σостσx (1.14)Параметр модели является статистически значимым, если tр>tкр (определяется по таблице Стьюдента) при соответствующем числе степеней свободы и уровня значимости, число степеней свободы n=n-2 (1.15)где n — число единиц в совокупности.2. 2. ПОСТРОЕНИЕ АНАЛИТИЧЕСКИХ ГРУППИРОВОК2.1. Построение аналитической группировки.Мы имеем следующие выборочные данные о деятельности российских банков за год (выборка 3% -ная механическая), млн. руб.:Таблица 2.1Выборочные данные о деятельности российских банков№ банка п/пПассивы, млн. руб.Работающие активы, млн. руб.12314266278544239539214563783408974445854783545185871453464785013577708657451382145488521978555614610345781465111453355616512974557863133345715486144852426549159520015546Продолжение таблицы 2.1123164500578210178945745218554571065819875354744520568468652218450124532256408984352370000124532476510453625660255421026561145633278456158780286235185640292568542003089652455315689452003279865745243384655845234516606352358006067850366809447820Для определения количества групп, на которые мы разделим исходную таблицу, используем формулу Стерджесса: n=log2N+1 (2.1)где n – число групп;N – число единиц совокупности. n=log230+1 n=5 Далее мы определим интервал по пассиву по следующей формуле: h=xmax-xminn (2.2)где xmax – максимальное значение признака в совокупности; xmin –минимальное значение признака в совокупности; n — число групп. h=97455-23515=19020,8 Следующий шаг — формирование групп:1 группа: 2351 – 21371,8 [2351+19020,9].2 группа: 21371,8 – 40392,6 [21371,8+19020,9].3 группа: 40392,6 – 59413,4 [40392,6+19020,9].4 группа: 59413,4 – 78434,2 [59413,4+19020,9].5 группа: 78434,2 – 97455 [78434,2+19020,9].Затем мы можем приступить к разноске компаний по группам. Если значение показателя совпадает со значением верхней границы интервала одной группы и нижнему интервалу следующей, то такую организацию необходимо отнести к последнему. У нас получалась следующая таблица:Таблица 2.2Корреляционная таблица№п/пГруппы предприятий по пассивам млн. руб.Число банков в группеУдельный вес банков группы % (к итогу)12351 – 21371,8833,6221371,8 – 40392,6411340392,6 – 59413,41022,4459413,4 – 78434,2714578434,2 – 97455719Итого36100В полученном ряду распределения мы можем наблюдать, что более многочисленной является третья группа (10 банков). Самое малое число банков находится во второй группе (4 банка). Остальные группы по числу входящих в них банков относят к однородным, так как они содержат 8, 7 и 7 банков в группе.Рис. 2.1. Гистограмма ряда распределения банков по пассивамДалее мы определим моду и медиану.Находим моду по следующей формуле: Mo=x0+h∙fMo-fMo-1(fMo-fMo-1)+(fMo-fMo+1) (2.

Автор24 - это фриланс-биржа. Все работы, представленные на сайте, загружены нашими пользователями, которые согласились с правилами размещения работ на ресурсе и обладают всеми необходимыми авторскими правами на данные работы. Скачивая работу вы соглашаетесь с тем что она не будет выдана за свою, а будет использована исключительно как пример или первоисточник с обязательной ссылкой на авторство работы. Если вы правообладатель и считаете что данная работа здесь размещена без вашего разрешения - пожалуйста, заполните форму и мы обязательно удалим ее с сайта. Заполнить форму

У наших авторов вы можете заказать любую учебную работу от 200 руб.
Оформите заказ и авторы начнут откликаться уже через 10 минут!

Заказать курсовую работу

экономико-статистический анализ рынка обязательного страхования.

Дипломная работа, Статистика

Стоимость 2800 руб.

Математические модели при анализе кредитных рисков.

Дипломная работа, Статистика

Стоимость 2800 руб.

Пути повышения эффективности работы предприятия с применением методов экономико-математического моделирования на примере ООО "Шелби-Ко" ( ночной клуб)

Дипломная работа, Статистика

Стоимость 2800 руб.

Статистический анализ продукции животноводства в Республике Тыва.