Теория и методы экономической статистики
Задание 1
Сбор и анализ статистических данных по
материалам газеты «Из рук в руки».
1. Взять 50 экземпляров газеты «Из рук в
руки» и составить статистическую таблицу по темам на выбор:
§ квартиры (продажа: однокомнатные,
двухкомнатные и т.д.);
§ сдача в наем (дома, дачи и т.п.);
§ автотранспорт, гаражи и т.д.
Наблюдаемыми признаками взять: цену, общую
площадь, этаж (для квартир); цену, расстояние от МКАД, площадь участка (для
дач) и т.п. Для автотранспорта включить в признаки, кроме цены, год выпуска и
пробег.
1. Выполнить типологическую и структурную,
аналитическую группировки собранных данных.
2. Найти групповые и общие показатели
средних.
. Найти групповые и общие показатели
вариации.
. Определить моду и медиану распределения
признака «цена».
Статистическое исследование по данным материалам
газеты «Из рук в руки» провела по объявлениям продажи одно-, двух-, трех- и
четырехкомнатных квартир.
На Таблице 1. Представлено общее количество
объявлений, где Частота - количество объявлений (Рисунок 1), Частость - доля
объявлений в общем количестве (Рисунок 2).
Таблица 1. Общее количество объявлений
Количество
комнат
|
Частота
|
Частость
|
Одна
|
23343
|
27
|
Две
|
29696
|
35
|
Три
|
26788
|
32
|
Четыре
|
5332
|
6
|
Рисунок 1. График частоты объявлений по
квартирам с градацией на количество комнат
Рисунок 2. График частоты объявлений по
квартирам с градацией на количество комнат
По представленным данным можно сделать вывод -
большинство объявлений по продажам двухкомнатных квартир.
Наблюдаемыми признаками были выбраны:
) Общая площадь.
В нижепредставленной таблице отражено количество
объявлений квартир по интервалам значений общих площадей. Например, из Таблицы
2 видно, что объявлений о продажах квартир с общей площадью от 15 до 30 кв. м,
больше всего по однокомнатным квартирам - 1211 объявлений, при том же условии
всего 59 двухкомнатных, а трех- и четырех- комнатные квартиры вообще не
объявлены на продажу с таким метражом (что является логичным, т.к. чем больше
комнат, тем больше метраж квартиры).
Таблица 2. Статистическая таблица по показателям
общей площади квартир
Кол-во
комнат
|
Общая
площадь, кв. м
|
|
15-20
|
21-25
|
26-30
|
31-35
|
36-40
|
41--45
|
46-50
|
51-55
|
56-65
|
66-75
|
76-85
|
86-95
|
96-105
|
106-120
|
121-135
|
136-150
|
151-165
|
166-180
|
181-195
|
196-210
|
211-215
|
216-230
|
231-245
|
246-260
|
261-275
|
276-295
|
Одна
|
1211
|
171
|
1036
|
6654
|
8387
|
3837
|
1382
|
893
|
556
|
226
|
123
|
27
|
23
|
17
|
5
|
2
|
-----
|
-----
|
-----
|
-----
|
-----
|
-----
|
-----
|
-----
|
-----
|
-----
|
Две
|
59
|
4
|
53
|
170
|
1417
|
5562
|
4770
|
6233
|
6399
|
2605
|
1148
|
670
|
405
|
193
|
39
|
23
|
3
|
2
|
-----
|
-----
|
-----
|
-----
|
-----
|
-----
|
-----
|
-----
|
Три
|
-----
|
-----
|
-----
|
-----
|
3
|
53
|
165
|
919
|
5799
|
5537
|
6736
|
2235
|
1537
|
1891
|
951
|
510
|
222
|
95
|
33
|
25
|
35
|
11
|
8
|
7
|
2
|
1
|
Четыре
|
-----
|
-----
|
-----
|
-----
|
-----
|
1
|
1
|
4
|
188
|
223
|
399
|
494
|
827
|
769
|
521
|
526
|
414
|
301
|
235
|
152
|
108
|
64
|
36
|
26
|
14
|
2
|
Для общего анализа более удобно наглядное
представление данных таблицы в виде графика, на котором для каждого признака по
количеству комнат изображена ломаная кривая -полигон. Т.к. общая площадь в
таблице обозначена интервалами, на графике (Рисунок 3) по оси Ох откладываются
середины интервалов (Интервалу, обозначенному на графике как 15-30
соответствует значение 22, 5).
Рисунок 3. График распределения количества
объявлений в зависимости от значений общей площади квартир
) Этажность
На Таблице 3 зафиксировано количество объявлений
в зависимости от того, на каком этаже находится квартира
Таблица 3. Статистическая таблица по показателям
этажности
Кол-во
комнат
|
Этаж
|
|
1
|
2
|
3
|
4
|
5
|
6
|
7
|
8
|
9
|
10
|
11
|
12
|
13
|
14
|
15
|
16
|
17
|
18
|
Одна
|
2
182
|
2
607
|
2506
|
2246
|
2391
|
1437
|
1454
|
1285
|
1303
|
949
|
866
|
882
|
784
|
664
|
615
|
563
|
450
|
159
|
Две
|
2
623
|
3
504
|
3334
|
3184
|
3042
|
1955
|
1818
|
1662
|
1593
|
1236
|
1181
|
1071
|
765
|
824
|
657
|
593
|
473
|
181
|
Три
|
2
037
|
2
987
|
3062
|
2649
|
2579
|
1885
|
1768
|
1697
|
1464
|
1173
|
949
|
991
|
864
|
717
|
638
|
599
|
462
|
267
|
Четыре
|
278
|
764
|
780
|
676
|
577
|
313
|
400
|
290
|
217
|
171
|
158
|
120
|
103
|
109
|
98
|
92
|
112
|
74
|
Построен график, по которому можно сделать вывод
- больше всего объявлений продаж квартир со второго этажа приходится именно на
двухкомнатные квартиры.
Рисунок 4. График распределения количества
объявлений в зависимости от этажности
) Цена
На Таблице 4 представлен результат
статистического подсчета объявлений по ценовым показателям. Где интервалы
содержат в себе полностью значение первого числа до границы второго. Т.е. для
интервала 1-2 значит такая цена, которая будет больше или равно 1, но меньше 2
млн.
Таблица 4. Статистическая таблица по показателям
цены.
|
Цена,
млн. руб.
|
Количество
комнат
|
1-2
|
2-3
|
3-4
|
4-5
|
5-6
|
6-7
|
7-8
|
8-9
|
9-10
|
10-11
|
11-12
|
12-13
|
13-14
|
14-15
|
15-16
|
16-17
|
17-18
|
18-19
|
19-20
|
21-22
|
Одна
|
1207
|
3628
|
3545
|
6503
|
3669
|
2148
|
939
|
537
|
373
|
271
|
182
|
140
|
104
|
60
|
34
|
10
|
4
|
|
|
|
Две
|
715
|
2307
|
3841
|
3062
|
3900
|
4331
|
3126
|
2276
|
1676
|
1423
|
876
|
786
|
520
|
450
|
245
|
104
|
46
|
12
|
|
|
Три
|
144
|
654
|
2094
|
1764
|
2229
|
2783
|
2648
|
2379
|
2043
|
1769
|
1622
|
1269
|
1229
|
680
|
346
|
100
|
52
|
24
|
10
|
Четыре
|
38
|
166
|
566
|
623
|
784
|
812
|
563
|
226
|
194
|
248
|
258
|
234
|
215
|
209
|
101
|
58
|
32
|
5
|
|
|
На графике, представленном на Рисунке 5,
наглядно видно, что по однокомнатным квартирам большинство объявлений по
продажам квартир по ценам в интервале 4-5 миллионов рублей, двухкомнатных - 6-7
миллионов рублей.
Рисунок 5. График распределения количества
объявлений в зависимости от цены
2. Выполнить типологическую и структурную,
аналитическую группировки собранных данных.
Типологические группировки - это разграничение
изучаемой совокупности на однородные группы, типы по существенному
качественному признаку.
Пример группировочной таблицы по классу
Класс
|
Доля
в общем жилой фонде, в %
|
|
По
количеству квартир
|
По
общей площади
|
По
стоимости
|
Эконом-класс
|
81
|
78,1
|
66,4
|
Бизнес-класс
|
12
|
17,1
|
23
|
Элитное
|
2
|
4,8
|
10,6
|
Отличительные особенности классов квартир:
. для эконом-класса - рациональность и
сравнительно небольшой метраж современного жилья;
. для бизнес-класса - высокое качество
архитектурных и инженерных решений;
. для элитного жилья при высочайшем качестве на
первый план выходит престиж.
) Структурная группировка - это распределение
типически однородных групп по количественным признакам, которые могут
изменяться (варьировать). Анализ статистических данных структурных группировок,
взятых за ряд периодов показывает изменение структуры изучаемых явлений, то
есть структурные сдвиги.
Цена,
млн. руб.
|
Количество
объявлений
|
|
2008
г.
|
2009
г.
|
2010
г.
|
1-4
|
24002
|
28499
|
32042
|
5-9
|
32898
|
35786
|
37357
|
10-14
|
7000
|
9328
|
11960
|
15-19
|
598
|
973
|
1829
|
19
и более
|
15
|
20
|
34
|
Аналитическая (факторная) группировка -
позволяет выявить взаимосвязи между изучаемыми явлениями и их признаками.
В приведенной ниже таблице отражена зависимость
цены от площади квартиры, по которой можно сделать вывод - чем больше площадь
жилья, тем выше цена.
Цена,
млн. руб.
|
Общая
площадь, кв. м
|
|
15-50
|
50-85
|
85-120
|
120-155
|
155-190
|
более
190
|
|
1-4
|
4-8
|
8-15
|
15-19
|
19-23
|
более
23
|
Представим таблицу со значениями: цена,
количество объявлений, частость, накопленная частость.
Цена,
млн. руб.
|
Количество
|
Частость,
%
|
Накопленная
частость, %
|
16-25
|
1445
|
1,58
|
1,58
|
26-35
|
7913
|
8,64
|
10,22
|
36-45
|
1960
|
2,14
|
12,36
|
46-55
|
14367
|
15,68
|
28,04
|
56-65
|
21533
|
23,5
|
51,54
|
66-75
|
16997
|
18,55
|
70,09
|
76-85
|
11832
|
12,91
|
83
|
86-95
|
6218
|
6,79
|
89,79
|
96-105
|
4227
|
4,61
|
94,4
|
106-115
|
2009
|
2,19
|
96,59
|
116-125
|
1315
|
1,44
|
98,03
|
126-135
|
1061
|
1,16
|
99,19
|
136
-145
|
742
|
0,81
|
100
|
Итого
|
91619
|
100
|
|
Для данного вариационного ряда вычислим моду и
медиану. Мода - значение признака, которое встречается наиболее часто у единиц
совокупности.
Медиана - величина, которая соответствует
варианту, находящемуся в середине ранжированного ряда. Медиана находится в
интервале 56-65, так как этому интервалу соответствует 51,54 % накопленной
частости. Накопленная частость предыдущего интервала равна 28,04%.
Следовательно, в интервале 56-65 млн. руб., присутствует медиана, у которой
частость равна 50%.
.
Таким образом, 50% предложенных
квартир по предложенным объявлениям стоят дешевле 65,35 млн. руб., а 50% дороже
этого показателя.
Цена,
млн. руб.
|
Кол-во
квартир, fi
|
Середина
интервала, xi
|
Расчетные
значения
|
|
|
|
|
|
|
|
|
16-25
|
1445
|
20
|
28900
|
-46,5
|
67192,5
|
2162,25
|
3124451,25
|
26-35
|
7913
|
30
|
237390
|
-36,5
|
288824,5
|
1332,25
|
10542094,25
|
36-45
|
1960
|
40
|
78400
|
-26,5
|
51940
|
702,25
|
1376410
|
46-55
|
14367
|
50
|
718350
|
-16,5
|
237055,5
|
272,25
|
3911415,75
|
56-65
|
21533
|
60
|
1291980
|
-6,5
|
139964,5
|
42,25
|
909769,25
|
66-75
|
16997
|
70
|
1189790
|
3,5
|
59489,5
|
12,25
|
208213,25
|
76-85
|
11832
|
80
|
946560
|
13,5
|
159732
|
182,25
|
2156382
|
86-95
|
6218
|
90
|
559620
|
23,5
|
146123
|
552,25
|
3433890,5
|
96-105
|
4227
|
100
|
422700
|
33,5
|
141604,5
|
1122,25
|
4743750,75
|
106-115
|
2009
|
110
|
220990
|
43,5
|
87391,5
|
1892,25
|
3801530,25
|
116-125
|
1315
|
120
|
157800
|
53,5
|
70352,5
|
2862,25
|
3763858,75
|
126-135
|
1061
|
130
|
137930
|
63,5
|
67373,5
|
4032,25
|
4278217,25
|
136
-145
|
742
|
140
|
103880
|
73,5
|
54537
|
5402,25
|
4008469,5
|
Итого
|
91619
|
|
6094290
|
|
1571580,5
|
|
46258452,75
|
Для вычисления средних значений представлена
следующая таблица:
Средняя цена квартир:
млн. руб.
Среднее линейное отклонение:
Дисперсия:
Среднее квадратическое отклонение
цены отдельных квартир от средней цены:
млн. руб.
В следующей таблице представлен
расчет дисперсии способом моментов.
Цена,
млн. руб.
|
Кол-во
квартир, fi
|
Середина
интервала, xi
|
Расчетные
значения
|
|
|
|
|
|
|
16-25
|
1445
|
20
|
-4
|
-5780
|
23120
|
26-35
|
7913
|
30
|
-3
|
-23739
|
71217
|
36-45
|
1960
|
40
|
-2
|
-3920
|
7840
|
46-55
|
14367
|
50
|
-1
|
-14367
|
14367
|
56-65
|
21533
|
60
|
0
|
0
|
0
|
66-75
|
16997
|
70
|
1
|
16997
|
16997
|
76-85
|
11832
|
80
|
2
|
23664
|
47328
|
6218
|
90
|
3
|
18654
|
55962
|
96-105
|
4227
|
100
|
4
|
16908
|
67632
|
106-115
|
2009
|
110
|
5
|
10045
|
50225
|
116-125
|
1315
|
120
|
6
|
7890
|
47340
|
126-135
|
1061
|
130
|
7
|
7427
|
51989
|
136
-145
|
742
|
140
|
8
|
5936
|
47488
|
Итого
|
91619
|
|
26
|
59715
|
501505
|
Где А - это варианта с наибольшей частотой:
А=60;
.
Вычислим моменты 1-го и 2-го
порядка:
.
Выполним расчет дисперсии:
.
млн. руб.
Задание 2. Как получить данные в
моей фирме?
1. Сформулируйте несколько задач, стоящих
перед Вашей организацией, для решения которых необходимо провести
статистические исследования.
2. Выберите наиболее целесообразный (по
Вашему мнению) способ получения исходных данных.
. Оцените (ориентировочно) затраты на
мероприятия по получению данных.
Для компании ООО «Альера», специализирующейся на
производстве спортивной одежды, статистические исследования могут быть
необходимы для различных целей.
Например, для выявления наиболее покупаемых
моделей одежды, размеров изделий - для планирования выпуска приоритетной
продукции.
Анализ по наиболее покупаемым цветам и видам
одежды может сориентировать на формирование более конкретных объемов заказов на
определенные виды и цвета тканей у поставщиков.
Фирма работает с дилерами различных регионов.
Статистический анализ объемов сбыта по регионам позволит выявить регионы, по
которым необходимо более углубленное распространение продукции и поиск дилеров
для сотрудничества.
Исследование среди потенциальных дилеров по
предмету их условий сотрудничества и интересуемой продукции может послужить
поводом по некоторой переориентации, расширению фирмы по видам выпускаемой одежды,
и тем самым привлечь новых дилеров.
Наиболее эффективный метод рекламы может быть
выявлен путем подсчета и сравнения результатов каждого из методов рекламной
кампании. Например, буклеты, реклама в интернете, участие в выставках и т.д.
Наиболее целесообразный метод проведения
статистики - это использование данных управленческого учета программы 1С, т.к.
это прозрачный, удобный и оперативный способ получения информации об объемах,
видах, размерах проданной продукции; сведений по продукции, выпуск и продажа
которой наиболее прибыльна фирме; сведений по покупателям (регионы, объемы
закупок); это возможность оценить эффективность работы каждого менеджера по
результатам реализованным ими продажам; выявить наиболее выгодного по ценам
тканей поставщика и т.д.
Задание 3. Проведите группировку данных
1. Рассмотрите любую совокупность данных,
относящихся к деятельности Вашей организации (производство, реализация,
персонал и зарплата, бухгалтерская информация).
2. Попытайтесь провести группировку этих
данных, руководствуясь системой варьирующих признаков, описанной выше.
. Обоснуйте выбор того или иного вида
группировок (число признаков, задачи систематизации, характер информации).
На рассматриваемой швейной фабрике проведение
статистического наблюдения по объему квартальной прибыли будет целесообразно,
т.к. при этом можно выявить ее рентабельность и сориентироваться на дальнейшие
планы по ведению деятельности фирмы.
Пример типологической группировки - это
группировка по видам выпускаемых изделий. Например, группировка товаров по
моделям: брюки, штаны, майки и т.д. Таким образом, весь ассортимент продукции
можно разбить на качественно однородные группы.
Структурной группировкой может являться
группировка отдельного вида изделия по моделям. Таким образом, группировочным
признаком будет являться наименование модели.
В приведенном примере показана группировка
данных и обоснование выбора вида группировки.
В рассматриваемой фирме посредством
документального наблюдения были получены следующие данные, представленные в
статистической таблице.
Зависимость прибыли от развития компании
№
|
Месяц
|
Прибыль,
руб
|
%
от прибыли за период
|
1
|
Январь
2008
|
26
|
0,01%
|
2
|
Февраль
2008
|
58
|
0,03%
|
3
|
Март
2008
|
1124
|
0,54%
|
4
|
Апрель
2008
|
1098
|
0,53%
|
5
|
Май
2008
|
1104
|
0,53%
|
6
|
Июнь
2008
|
1022
|
0,49%
|
7
|
Июль
2008
|
3904
|
1,87%
|
8
|
Август
2008
|
2844
|
1,36%
|
9
|
Сентябрь
2008
|
3224
|
1,55%
|
10
|
Октябрь
2008
|
1602
|
0,77%
|
11
|
Ноябрь
2008
|
5700
|
2,74%
|
12
|
Декабрь
2008
|
4038
|
1,94%
|
13
|
Январь
2009
|
5204
|
2,50%
|
14
|
Февраль
2009
|
4178
|
2,01%
|
15
|
Март
2009
|
6510
|
3,12%
|
16
|
Апрель
2009
|
5900
|
2,83%
|
17
|
Май
2009
|
3646
|
1,75%
|
18
|
Июнь
2009
|
6060
|
2,91%
|
19
|
Июль
2009
|
8618
|
4,14%
|
20
|
Август
2009
|
7862
|
3,77%
|
21
|
Сентябрь
2009
|
7764
|
3,73%
|
22
|
Октябрь
2009
|
5988
|
2,87%
|
23
|
Ноябрь
2009
|
6946
|
3,33%
|
24
|
Декабрь
2009
|
8264
|
3,97%
|
25
|
Январь
2010
|
8438
|
4,05%
|
26
|
Февраль
2010
|
6976
|
3,35%
|
27
|
Март
2010
|
8510
|
4,08%
|
28
|
Апрель
2010
|
12028
|
5,77%
|
29
|
Май
2010
|
6352
|
3,05%
|
30
|
Июнь
2010
|
7170
|
3,44%
|
31
|
Июль
2010
|
10184
|
4,89%
|
32
|
Август
2010
|
10606
|
5,09%
|
33
|
Сентябрь
2010
|
10078
|
4,84%
|
34
|
Октябрь
2010
|
7334
|
3,52%
|
35
|
Ноябрь
2010
|
8382
|
4,02%
|
36
|
Декабрь
2010
|
9618
|
4,62%
|
Итого
|
|
208360
|
100,00%
|
Построим полигон для более наглядного
представления (отражение изменения показателей прибыли ООО «Альера» за период
январь 2008 - декабрь 2010):
Здесь группировочным признаком является
календарный месяц. Данный ряд распределения является атрибутивным, т.к.
варьирующий признак представлен не количественными, а качественными
показателями.
Для данной группировки можно составить
типологическую группировку по виду изделий, например группировка объема продаж
брюк, платьев, купальников и т.д. В результате чего можно получить атрибутивные
ряды распределения.
Определим среднемесячную прибыль:
руб.
Если изменить группировочный признак
с месяца на квартал, произведется уплотнение данных.
№
|
Квартал
|
Прибыль,
руб.
|
%
от общей прибыли
|
1
|
1
кв. 2008
|
1208
|
0,58%
|
2
|
2
кв. 2008
|
3224
|
1,55%
|
3
|
3
кв. 2008
|
9972
|
4,79%
|
4
|
4
кв. 2008
|
11340
|
5,44%
|
5
|
1
кв. 2009
|
15892
|
7,63%
|
6
|
2
кв. 2009
|
15606
|
7,49%
|
7
|
3
кв. 2009
|
24244
|
11,64%
|
8
|
4
кв. 2009
|
21198
|
10,17%
|
9
|
1
кв. 2010
|
23924
|
11,48%
|
10
|
2
кв. 2010
|
25550
|
12,26%
|
11
|
3
кв. 2010
|
30868
|
14,81%
|
12
|
4
кв. 2010
|
25334
|
12,16%
|
Итого
|
|
208360
|
100%
|
Построим график, отражающий изменение прибыли
фирмы по кварталам:
По результатам проведенного статистического
анализа, можно сделать вывод о рентабельности компании. Показатели прибыли в
целом имеют тенденцию к росту, значит, имеет смысл продолжать деятельность
фирмы.
Список используемой литературы
данные
группировка моды медиана распределение
1. Баканов М.И., Шеремет А.Д.
Теория экономического анализа. - М.: Финансы и статистика.
2. Бухгалтерский анализ. (Рекомендовано
институтом банковского дела): Пер. с англ. / Под ред. М.А. Гольцберга, Л.М.
Хасан-Бек.
. Елисеева И.И., Юзбашев М.М.
Общая теория статистики.
. Ефимова М.Р. и др. Общая
теория статистики: Учебник.