Предыдущая страница реферата | 1  2  3  4  5  6  7  8  9  10  11 | Следующая страница реферата

Темпы роста, прироста и их вычисление.

Поскольку абсолютный прирост показателей, на сколько единиц в абсолютном выражении, уровень последующего периода больше или меньше уровня предшествующего, то мы не можем получить ответ на вопрос во сколько раз уровень одного периода больше или меньше уровня другого. Поэтому в статистике используют показатель темпа роста, т.е. отношение уровня данного периода к уровню периода ему предшествующего. Иногда используют не предшествующее значение, а другое, принятое за базу.

Обычно темпы роста выражаются в виде процентов, либо в виде простых отношений и коэффициентов. Темпы, выраженные в виде простых отношений, называют коэффициентом роста.

Для характеристики уровня показателя во времени, наряду с темпами роста, применяют и другой показатель – темп прироста, т.е. отношение абсолютного прироста к уровню, принятому за базу сравнения. Темпы роста и темпы прироста, рассчитанные по одной и той же базе, называются базисными, темпы роста и прироста, рассчитанные к переменной базе сравнения называют цепными.

При возрастании уровней ряда динамики темпы прироста будут значениями положительными, а при убывании – отрицательными, что зависит от абсолютного прироста, который в первом случае имеет знак плюс, а во втором – минус.

Расчет цепных и базисных показателей роста:
[pic] - цепные;
[pic] - базисные.

Расчет цепных и базисных показателей прироста:
[pic] - цепные;
[pic] - базисные.

Вычисление средних темпов роста и прироста

Вычисляемые цепные темпы роста и прироста дают характеристику совокупности от одного промежутка времени к другому. Но в практике бывают ситуации, когда необходимо для общей характеристики процесса исчислить темп показателя за весь период, характеризуемый рядом динамики.

В качестве характеристики используют средний темп роста, который характеризуется средней геометрической всех цепных темпов.
[pic] - средняя геометрическая,
[pic] - средняя геометрическая применительно к темпам роста, где
[pic] - цепные коэффициенты роста, рассчитанные на основе последовательных значений.

Число цепных коэффициентов всегда на единицу меньше числа членов динамики. Т.к. [pic], [pic] и т.д., то формула для расчета средних темпов:
[pic]

Интерполяция и экстраполяция рядов в динамике

В статистике бывают случаи, когда в ряду динамики не достает данных за какой-либо промежуток времени или нужно определить уровень явления на будущее, т.е. уходя за пределы данного ряда.

Интерполяция – нахождение неизвестного промежуточного члена ряда динамики. Наиболее простым примером расчета интерполяции является следующий расчет: из двух членов ряда динамики непосредственно примыкающих к неизвестному члену ряда находится средняя величина, которая принимается за исходный показатель. Иногда для большей достоверности расчетов берут не один, а два или более промежуточных уровней, и находят из средней.

Экстраполяция – нахождение члена ряда динамики в перспективе (на будущее). Широко применяется экстраполяция при планировании развития производства.

Понятие корреляции связи.

Функциональная связь y=5x
Корреляционная связь [pic]
Различают 2 типа связей меду различными явлениями и их признаком функциональную и статистическую.
Функциональной называется такая связь, когда с изменением значения одной из переменных вторая изменяется строго определенным образом, т.е., значению одной переменной соответствует одно или несколько точно заданных значений другой переменной. Функциональная связь возможна лишь в том случае, когда переменная у зависит от переменной х и не от каких других факторов не зависит, но в реальной жизни такое невозможно.
Статистическая связь существует в том случае, когда с изменением значения одной из переменных вторая может в определенных пределах принимать любые значения, но ее статистические характеристики изменяются по определ закону.
Важнейший частный случай статистической связи – корреляционная связь. При корреляционной связи разным значениям одной переменной соответствуют различные средние значения другой переменной, т.е. с изменением значения признака х закономерным образом изменяется среднее значение признака у.
Коррел связь может возникнуть разными путями:

. причинная зависимость вариации результативного признака от вариации факторного признака.

. Корреляционная связь может возникнуть между 2 следствиями одной причины (пожары, кол-во пожарников, размер пожара)

. Взаимосвязь признаков каждый из которых и причина и следствие одновременно (производительность труда и з/плата)
В статистике принято различать следующие виды зависимости:

1. парная корреляция – связь между 2мя признаками результ и фактор-м, либо между двумя факторными.

2. частная корреляция – зависимость между результативным и одним факторным признаком при фиксированном значении др факторного признака.

3. множественная корреляция – зависимость результативного признака от двух и более факторных признаков включенных в исследование.
Задачей корреляционного анализа является количественная оценка тесноты связи между признаками. Регрессия исследует форму связи.
Задача регрессионного анализа – определение аналитического выражения связи.
Корреляционно-регрессионный анализ как общее понятие включает в себя изменение тесноты связи и установления аналитического выражения связи.

§8.2. Условия примен и ограничения КРА.

1. наличие массовых данных, т.к. корреляционная связь является статистической

Рекомендуем скачать другие рефераты по теме: продажа рефератов, изложение 7 класс, где диплом.





Предыдущая страница реферата | 1  2  3  4  5  6  7  8  9  10  11 | Следующая страница реферата