--PAGE_BREAK--2. РАСЧЁТ И АНАЛИЗ ПОКАЗАТЕЛЕЙ СТАТИСТИКИ РЫНКА ТРАНСПОРТНЫХ УСЛУГ. 2.1. Построениесводки и группировки
В этом пункте воспользуемся Приложением 1
В таблице представлены данные о перевозке пассажиров в РФ различными видами транспорта в период с 1970 по 2005 год.
На примере перевозки пассажиров приведём простую сводку (таблица 1).
.
Таблица1
Перевозка пассажиров по видам транспорта общего пользования(миллионов человек)
Всего
Среднее значение
железнодорожный
29126
1941,73
автобусный
325732
21715
таксомоторный
3654
243,6
трамвайный
99922
6661,5
троллейбусный
106684
7112,3
метро
56383
3758,9
морской
97,4
6,49
внутренний водный
762
50,8
воздушный
611
40,73
Группировка – это расчленение множества единиц изучаемой совокупности на группы по определенным существенным признакам. С помощью группировок решаются следующие задачи:
ü Выделение социально экономических типов явлений.
ü Изучение структурных явлений и структурных сдвигов происходящих в нем.
ü Выявление связей и зависимостей между явлениями.
Сгруппируем данные Приложения 2 по числу автобусов общего пользования на 100000 человек, образовав новые группы с интервалами 30-40; 40-50; 50-60;. (таблица 2)
Таблица 2
Группировка округов РФ по числу автобусов общего пользования на 100000 человек (2005 год)
№
Группы округов РФ по числу автобусов общего пользования на 100000 человек
Количество округов, шт
1
30-40
1
2
40-50
1
3
50-60
1+1+1+1+1=5
Итого
7
Рассмотрим таблицу 2.
Факторный группировочный признак – «число автобусов общего пользования на 100000 человек населения», под воздействием которого разделяется совокупность «округа РФ» на 3 группы.
Сказуемое – это показатель, который характеризует, в данном случае, группу округов, то есть «количество округов».
Подлежащее – это группы округов («30-40», «40-50», «50-60»), которые в таблице характеризуются цифрами.
Данные рассматриваемой таблицы можно изобразить кольцевой диаграммой рисунок 1
Рисунок 1. Округа РФ с различным числом автобусов на 100000 человек населения.
продолжение
--PAGE_BREAK--2.2. Построение статистического ряда распределения( вариационного ряда)
На основании Приложения 3 приведём имеющиеся данные в систему по интересующему нас признаку. В качестве изучаемого признака возьмём, например, число автобусов общего назначения негосударственной формы собственности и построим по нему ряд распределения.
1. Определим число групп по формуле Стерджесса (1)
(1)
n=7
2. Определим величину интервала (2)
(2)
i= 14,14
Далее образуем группы областей отстающих друг от друга на количество автобусов общего назначения негосударственной формы собственности на 100000 человек населения равную 14.14.
Таблица 3.
Группы областей по количеству автобусов негосударственной формы собственности на 100000 человек населения
№
Группы областей по количеству автобусов.
Количество областей, шт
Удельный вес областей группы в % к итогу
1
[0-14,14)
55
64.7
2
[14,14-28,28)
14
16.47
3
[28,28-42,42)
7
8.24
4
[42,42-56,56)
3
3.53
5
[56,56-70,7)
6
[70,7-84,84)
5
5.88
7
[84,84-99]
1
1.18
итого
85
100
Распределив области по группам, подсчитаем число областей в каждой группе.
Вывод:ряд распределения показывает, что для данной отрасли, характерной является группа областей с количеством автобусов негосударственной формы собственности на 100000 человек населения от 0 до 14,14, что составляет 64,7% всех областей.
2.3 Определение структурных средних
1.) Мода — это числовое значение признака которое наиболее часто встречается в ряду распределения. Может определяться для дискретного и интервального ряда.
На основании данных таблицы 4 рассчитаем моду.
Для интервальных рядов распределения мода рассчитывается по формуле 3
(3)
Модальный интервал 0-14,14, так как для него характерна наибольшая частота (количество областей).
Вывод: Область, имеющая количество автобусов негосударственной формы на 100000 человек в размере 8,1 представляет собой наибольшую группу в общем объёме рассматриваемых областей.
2.) Медиана – величина признака, которая делит упорядоченную последовательность его значений на две равные по численности части со значениями меньше медианы и больше медианы. Рассчитывается для дискретных и интервальных рядов.
На основании данных таблицы 4, рассчитаем медиану.
Для интервальных рядов распределения медиана рассчитывается по формуле 4
(4)
Определяем полусумму накопленных частот:
Для каждого интервала определяем сумму накопленных частот, для этого построим вспомогательную таблицу 4.
Таблица 4.
Группы областей по количеству автобусов негосударственной формы собственности на 100000 человек населения
№
Группы областей по количеству автобусов
Количество областей, шт
Сумма накопленных частот
1
[0-14,14)
55
55
2
[14,14-28,28)
14
69
3
[28,28-42,42)
7
76
4
[42,42-56,56)
3
79
5
[56,56-70,7)
79
6
[70,7-84,84)
5
84
7
[84,84-99]
1
85
итого
85
Медиана находиться в том интервале, в котором сумма накопленных частот впервые превышает полусумму (1 интервал).
Вывод: Из 85 областей 42 имеют количество автобусов негосударственной формы собственности на 100000 человек населения менее 10,926, остальные более этого значения.
2.4. Расчет показателей вариации
Таблица 5
Динамический ряд данных о количестве округов РФ, сгруппированных по количеству автобусов общего пользования
Построим график ряда распределения рисунок 2.
Рисунок 2. Группировка округов РФ по количеству автобусов на 100 тыс. человек.
По ряду распределения (таблица 5) рассчитаем характеристики ряда. Для этого составим таблицу, которая поможет в расчетах – таблица 6.
1)
Размах вариации(5) — это мера колебленности, которая показывает на сколько велико различие между единицами совокупности, имеющими самое минимальное и самое максимальное значения признака.
(5)
R= 60-30=30
Таблица 6.
Распределение округов РФ по количеству автобусов на 100 тыс. человек
№
Группы округов РФ по количеству автобусов на 100 тыс. человек
Кол-во округов
f
Сериди-на интер-вала
x
1
30-40
1
35
15,714
15,714
246,93
246,93
2
40-50
1
45
5,714
5,714
32,65
32,65
3
50-60
5
55
4,286
21,43
18,37
91,85
Итого:
7
42,858
371,43
2) Среднее линейное отклонение– среднее из абсолютных значений отклонений отдельных вариаций от их средних. В данном случае применяется взвешенная формула (6).
(6)
Сначала найдем
=6,123 ( по формуле 6)
3)Среднее квадратическое отклонение– это обобщающая характеристика размеров вариации в совокупности. Применяем взвешенную формулу (7).
(7)
7,28
4)Коэффициент вариации (8)
Коэффициент вариации имеет критически допустимое значение 33%:
если 10%, то колебленность признака слабая.
От 10 до 20% — колебленность умеренная;
от 20 до 33% — колебленность высокая.
14,36%
5)Коэффициент осцилляции– показывает относительную колеблемость крайних значений признака относительно средней:
(9)
Вывод: изучаемая совокупность является однородной, так как 14,36%
продолжение
--PAGE_BREAK--2.5. Корреляционный анализ. Изучение тесноты связи.
Построим корреляционную таблицу(таблица7) – это специальная комбинационная таблица, в которой представлена группировка по двум взаимосвязанным признакам факторным и результативным. Воспользуемся Приложением №5
Таблица 7
Статистика дорожно-транспортных происшествий и пострадавших в них (на 100000 человек населения); (2002 год)
№
Название федерального округа РФ
Число происшествий, x
Пострадало в происшествиях, чел.,
y
xy
x
Y
1
Центральный
135,15
27,75
3750,41
18265,52
23,39
2
Северо-Западный
135,25
20,93
2830,78
18292,56
23,4
3
Южный
91,7
20,11
1844,09
8408,89
20,6
4
Приволжский
114,42
21,74
2487,49
13091,94
22,06
5
Уральский
144,02
22,15
3190,04
20741,76
23,96
6
Сибирский
114,25
22,65
2587,76
13053,06
22,05
7
Дальневосточный
137,35
23,64
3246,95
18865,02
23,53
Итого
:
872,14
158,97
19937,52
110718,75
158,99
Изобразим графически (рисунок 3) связь между двумя признаками – числом происшествий и количеством пострадавших в них человек.
Рисунок 3. Связь между числом дорожно-транспортных происшествий и количеством людей, пострадавших в них.
Связь между двумя показателями прямая, так как при увеличении значения числа происшествий — (x) увеличивается количество пострадавших – (y) и частоты расположены по диагонали с верху вниз. Чем теснее точки, тем сильнее связь.
Форма связи – линейная, что видно из рисунка 3.
Уравнение регрессии(13): y= a+ax (13)
a— коэффициент регрессии, который показывает на сколько в среднем отклоняется величина результативного признака (y) при отклонении факторного признака (x) на единицу.
Для определения параметров уравнения регрессии a
иa
будем использовать метод наименьших квадратов.
(14)
Т.о. уравнение регрессии (15):
y=14,74+0,064x (15)
Определим теоретические значения (Y) в таблице 10 .
Проверим адекватность уравнения регрессии, то есть степень соответствия фактических и статистических данных. Форма связи установлена. Теперь выясним, на сколько же она тесна. Для установления теснота связи применяется объективно-числовой показатель парный коэффициент корреляции (16) – эта формула применяется при линейной связи.
(16)
124,591 22,71
r=0,473 (по формуле 16)
r=0,473
Определим теоретические значения (Y) в таблице 7 и построим уравнение регрессии теоретическое – рисунок 4.
Рис. 4 Зависимость между числом дорожно-транспортных происшествий и числом пострадавших в них.
2.6. Расчёт абсолютных и относительных показателей динамики.
По данным ряда (Приложение 4) вычислим: абсолютные приросты, темпы роста и прироста (цепные и базисные), средний уровень ряда и средний за период темп роста и прироста. Результаты вычислений оформим в таблицах 8, 9. Изобразим статистическую кривую динамики ряда на рисунке 4.
Таблица 8
Перевозка пассажиров на железнодорожном транспорте (в млн. чел.)
годы
Перевезено пассажиров (млн. чел.)
Абсолют.
прирост, млн. руб
Темпы роста
Темпы прироста
цеп
баз
цеп
базис
цеп
базис
2001
2372
-
-
-
-
-
-
2002
2324
-48
-48
97,9763912
97,9763912
-2,023609
-2,023609
2003
2062
-262
-310
88,7263339
86,93086
-11,27367
-13,06914
2004
1833
-229
-539
88,894277
77,2765599
-11,10572
-22,72344
2005
1418
-415
-954
77,3595199
59,7807757
-22,64048
-40,21922
Итог
10009
Таблица 9
Перевозка пассажиров на железнодорожном транспорте (в млн. чел.)
годы
Перевезено пассажиров, млн. чел.
Абсолютное значение 1% прироста
цеп
баз
2001
2372
-
-
2002
2324
23,72
23,72
2003
2062
23,24
23,72
2004
1833
20,62
23,72
2005
1418
18,33
23,72
Итог
10009
Рисунок 4. Кривая ряда динамики представленного в таблицах 8, 9.
Абсолютный прирост– характеризует размер увеличения или уменьшения изучаемого явления за определённый период времени. Он определяется как разность между данным уровнем и предыдущем или первоначальным. Уровень, который сравнивается, называется текущий, уровень с которым сравнивается, называется базисным. Если каждый текущий уровень сравнивают с предыдущим получают цепные показатели (17), если текущие уровни сравнивают с начальными – базисные показатели (18).
(17)
(18)
Темп роста
— это отношение данного уровня явления к предыдущему или начальному, выраженное в %. Темпы роста исчисляются как отношение текущего уровня к предыдущему и называются цепными(19), а к начальному – называются базисными(20).
(19)
% (20)
Темп прироста– это отношение абсолютного прироста к предыдущему или начальному уровню, выраженное в %. Темп прироста можно рассчитать по данным темпа роста, для этого надо вычесть 100 из темпа роста или 1 из коэффициента роста.
(Цепная) (21)
(Базисная) (22)
Для характеристики темпов роста и прироста в среднем за весь период исчисляют средний темп роста и прироста.
Абсолютное значение 1 % прироста– это отношение абсолютного прироста к темпу прироста (23).
(23)
Средний коэффициент ростаопределяется по формуле (24).
(24)
где — начальный уровень ряда,
— конечный уровень ряда,
n– число членов ряда динамики.
Средний темп прироста
равен среднему коэффициенту роста минус 1.
Вычислим средний уровень ряда. Так как у нас интервальный ряд с равностоящими уровнями, то средний уровень ряда определяем по формулу (25)
(25)
Вывод:Рассматривая абсолютный прирост, можно отметить 2004 и 2005 года с низкими значениями, более того в эти года этот показатель значительно снижался. Рассматривая темпы роста, можно сказать, что все значения этого показателя отрицательные.
2.7. Относительные величины
Относительные величины– это соотношение двух сопоставимых абсолютных величин. При этом числитель – сравниваемая величина, знаменатель – база относительного сравнения.
1. Относительная величина структуры – характеризует удельный вес составных частей в общем итоге. Эта величина применяется при изучении сложных явлений, распадающихся на ряд групп или частей для характеристики доли каждой группы в общем итоге.
Воспользуемся Приложением 4. Проследим удельный вес трамвайного транспорта за определённый период времени в общем итоге.
2001 год: =0,207
2005 год: =0,193
продолжение
--PAGE_BREAK--Вывод: доля трамвайного транспорта за 2001 год выше, чем в 2005 году.
2. Относительная величина координации характеризует отношение частей данной совокупности к одной из них, принятой за базу сравнения, т. Е. показывает, сколько единиц одной группы приходится в среднем на 1, 10, 100 единиц другой группы изучаемой совокупности. В качестве базы сравнения принимается та часть совокупности, которая вносит наибольший вклад в явления.
Воспользуемся Приложением 4 (данные за 2005 год). За базу сравнения примем автомобильный транспорт (23185 млн. чел.)
Железнодорожный – автомобильный:
=0,061
Трамвайный – автомобильный:
=0,32
Троллейбусный – автомобильный:
=0,38
Вывод: В 2005 году на 100 пассажиров, перевезённых автомобильным транспортом приходится 6 пассажиров, перевезённых железнодорожным, 32 – трамвайным и 38 троллейбусным.
ЗАКЛЮЧЕНИЕ
В данной курсовой работе: проводилось исследование рынка транспортных услуг, то есть была собрана информация о транспорте и конкретные данные необходимые в дальнейшем для расчетов.Второй этап — изучение и анализ данных, характеризующих рынок транспортных услуг, то есть осуществлялись статистические расчеты, для того чтобы выявить следующие закономерности.
1. В результате построения ряда распределения, выяснилось, что что для данной отрасли, характерной является группа областей с количеством автобусов негосударственной формы собственности на 100000 человек населения от 0 до 14,14, что составляет 64,7% всех областей.
2. В результате расчета характеристикдинамического ряда данных о количестве округов РФ, сгруппированных по количеству автобусов общего пользования на 100 тыс. человек населения было выявлено, что колебленность данного динамического ряда умеренная, а коэффициент имеет умеренное значение (14,36%).
3. Можно утверждать с вероятностью 0.954, что на производство партии ликероводочных изделий (150 шт.) будет израсходовано не менее 77.79 тыс. руб. и не более 82.21 тыс. руб. основных фондов.
4. Корреляционный анализ с основными показателями – число дорожно-транспортных происшествий и число пострадавших в них; показал, что связь между количеством уже пострадавших и планируемом количестве пострадавших можно охарактеризовать, как прямую, линейную, среднюю.
5. Анализируя перевоз пассажиров железнодорожным транспортом, и, рассчитывая абсолютный прирост, темп роста, отмечаем, что в целом характерно снижение темпов роста и прироста; год с наименьшим темпом прироста – 2005.
СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ
1. Гусаров В. М. статистика/ В.М. Гусаров. – М.: Финансы и статистика, 2001
2. Иванов, Ю.Н. Экономическая статистика: учебник / Ю.Н. Иванов. – М.: Инфра-М, 1998.
3. Ногин, В.Г. Статистика: учебник/ В. Г. Ногин. – М.: Финансы и статистика, 2001
4. Салин, В.Н. Социальная статистика/ Салин В. Н. – М.: Инфра-М, 2001
5. Статистический словарь. – М.: Финстатинформ, 1996.
6. Шмойлова Р.А. Теория статистики / Шмойлова Р.А… – М.: Финансы и статистика,1996.
7. Шмойлова Р.А. Теория статистики / Шмойлова Р.А. – М.: Финансы и статистика.1998.
8. Елисеева И.И. статистика учебник-М.: ООО «ВИТРЭМ»,2002.
ПРИЛОЖЕНИЯ
--PAGE_BREAK--
Приложение 3
Число автобусов общего пользования негосударственной формы собственности на 100 000 человек населения
Приложение 4
Перевозка пассажиров по видам транспорта в млн. чел.
продолжение
--PAGE_BREAK--