Анализ Данных Курсовая
👉🏻👉🏻👉🏻 ВСЯ ИНФОРМАЦИЯ ДОСТУПНА ЗДЕСЬ ЖМИТЕ 👈🏻👈🏻👈🏻
Анализ Данных Курсовая
Вы можете узнать стоимость помощи в написании студенческой работы.
Помощь в написании работы, которую точно примут!
.
Построение диаграммы накопленных частот и гистограммы выборки
5.
Проверка основной гипотезы распределения
6.
Линейная диаграмма исходного временного ряда
7.
Статистические показатели временного ряда
8.
Сглаживание временного ряда методом скользящей средней
9.
Аналитическое выравнивание временного ряда с помощью линейной функции
выборочный временной ряд выравнивание
С
переходом на рыночные условия хозяйствования изменились требования к качеству
подготовки экономистов, менеджеров и руководителей предприятий. Они в
совершенстве должны владеть современным статистическим инструментарием анализа
экономической информации, поскольку от этого в значительной степени зависит
эффективность управления предприятием.
Статистические
методы являются важной частью процесса управления. Они позволяют вырабатывать
обоснованные стратегические решения, сочетающие интуицию специалиста с тщательным
анализом имеющейся информации. Использование статистики становится важным
преимуществом в конкурентной борьбе.
В
качестве исследуемого экономического показателя в работе взята урожайность
зерновых культур. Такой выбор обусловлен следующими соображениями.
.
Доступность статистической информации.
.
В значительной степени упрощается само исследование. Это связано с тем, что,
исходя из существа изучаемого явления, для описания урожайности может быть
принята математической модель в виде стационарного (на определённом отрезке
времени) случайного процесса с нормальным законом распределением.
Российская
Федерация занимает четвёртое место в общемировом производстве зерна. Её доля в
мировой торговле зерном - более 8%. Зерно - это продукт, являющийся основой питания
для человека, кормовой базой для сельскохозяйственных животных и сырьём для
многих отраслей промышленности.
Урожайность
- один из основных экономических показателей сельскохозяйственного
производства. В нём суммируются различия в уровне хозяйствования,
агроклиматических условий и т.д. Исследование урожайности с позиций
статистической науки позволяет осуществлять прогнозы, оценивать риск и многое
другое. Поэтому анализ урожайности имеет важное практическое значение.
Источником
информации для выполнения исследования служат ежегодные статистические
сборники, выпускаемые Челябинским областным комитетом государственной
статистики.
Курсовая
работа предполагает определение и анализ основных статистических показателей
урожайности, изучение закона распределения и корреляционной связи,
количественную оценку риска неурожайности, построение, сглаживание и анализ
структуры временного ряда, а также выделение тренда.
Наряду
с выравниванием временного ряда предлагается осуществить его прогнозирование.
Аналогичные по постановке задачи возникают и в других, несельскохозяйственных
сферах деятельности. Освоение подходов к решению подобных задач позволит
студентам решать проблемы статистического анализа в любой предметной области и
грамотно интерпретировать полученные результаты.
В
курсовой работе статистические методы обработки информации сочетаются с
графическим представлением полученных результатов и использованием для расчётов
компьютерной техники.
Методы
исследования базируются на знании общей теории статистики и теории
вероятностей.
Провести статистическое исследование урожайности
зерновых культур и проанализировать полученные результаты.
В расчётах необходимо использовать данные по
фактическому сбору урожая в среднем с 1 га посевной (или убранной) площади за
последние годы, начиная с 1998 года.
Варианту 14 соответствует Нязепетровский район.
Из выданных преподавателем данных отберем те,
которые относятся к 14 варианту работы, и занесём в табл. 2.1.
Исходные статистические данные по урожайности
для Нязепетровского района Челябинской области
Составим ранжированный ряд
распределения путём расположения исходных данных
в порядке возрастания от до
Результаты представим в виде табл.
2.2.
Мы получили xmin=4,8 ц/га и x max =11,9 ц/га.
Таким образом, ранжировав исходные данные, представляется возможным посчитать
выборочные параметры ряда распределения.
3. РАСЧЕТ ВЫБОРОЧНЫХ ПАРАМЕТРОВ РЯДА
РАСПРЕДЕЛЕНИЯ
Произведем оценку среднего значения , дисперсии и
среднеквадратического отклонения генеральной совокупности с помощью
выборочных параметров , и соответственно
по следующим формулам
Результаты расчёта сведем в табл.
3.1.
Выборочные параметры ряда
распределения
Определим доверительный интервал для генеральной
средней
где - среднее значение в генеральной
совокупности;
- средняя ошибка в определении
среднего значения величины для малой выборки ;
Примем вероятность выполнения
условия (3.4) (доверительную вероятность) равной .
Величину коэффициента определим
воспользовавшись таблицей значений интеграла Лапласа: t=1,96
Таким образом, при помощи рассчитанных
показателей мы можем проводить дальнейший анализ данной совокупности.
Доверительный интервал [7,6; 9,9], полученный в ходе вычислений показывает, что
вероятность выхода за пределы этой области генеральной средней мала.
4. ПОСТРОЕНИЕ ДИАГРАММЫ НАКОПЛЕННЫХ ЧАСТОТ И
ГИСТОГРАММЫ ВЫБОРКИ
.1 Построение диаграммы накопленных частот
Диаграмма накопленных частот строится в
соответствии с формулой
где - число элементов в выборке, для
которых значение ; - объём
выборки.
При значение . Величина равна нулю
левее точки . В точке и далее во
всех других точках диаграмма
имеет скачок, равный .
Результаты расчёта занесем в табл.
4.1. Здесь - числовые
значения, принимаемые величиной . Диаграмма представлена в
Приложении 1.
Данные для построения диаграммы накопленных
частот
Она имеет ступенчатый вид и представляет собой
эмпирическую функцию распределения.
Определим число интервалов , на которое
должна быть разбита ось . Число
интервалов может быть рассчитано по формуле Стерджесса
Примем за центр некоторого интервала
середину области изменения изучаемого признака (центр распределения)
Подсчитаем количество элементов
(частоту) ряда распределения , попавшее в каждый интервал.
Значение равно числу
элементов вариационного ряда, для которых справедливо , где и - границы -го
интервала. Значения , попавшие
на границу между -м и -м
интервалами, отнесём к -му
интервалу.
Подсчитаем относительное количество
элементов (частость) совокупности,
попавших в данный интервал.
Построим гистограмму, представляющую
собой ступенчатую кривую, значение которой на -м интервале постоянно и
равно ( ). (Приложение
2).
Результаты расчёта занесем в табл.
4.2.
Данные для построения гистограммы
выборки
4,8;6,36,3;7,87,8;9,39,3;10,810,8;12,3
Итак, с помощью полученных данных мы построили
диаграмму накопленных частот и гистограмму выборки, которые представлены в
приложениях. Гистограмма выборки имеет 4 столбца. При помощи этой гистограммы в
дальнейшем мы сможем определить моду.
5. ПРОВЕРКА ОСНОВНОЙ ГИПОТЕЗЫ РАСПРЕДЕЛЕНИЯ
Если выборочные асимметрия и эксцесс удовлетворяют
неравенствам
то изучаемое распределение можно
считать нормальным.
Выборочные асимметрия и эксцесс
рассчитываются по формулам
где - элементы выборки; - выборочное
среднее; -
среднеквадратическое отклонение выборки; - объём выборки.
Дисперсия асимметрии и дисперсия
эксцесса , входящие в
выражения (5.1) и (5.2), вычисляются по формулам
Сведем результаты расчётов в табл.
5.1.
Данные для проверки основной
гипотезы
Анализ статистических данных . Курсовая работа (т). Эктеория.
курсовая работа - Анализ статистических данных .
Курсовая работа: Анализ данных социологии - BestReferat.ru
Курсовая работа (теория): Анализ данных работы предприятия
Министерство образования и науки российской...
Положение О Курсовой Работе Ранхигс
Сочинение На Тему Картина И Фотография
Написать Портрет Милы Своими Словами Сочинение
Spotlight 4 Контрольная Работа Модуль 4
Женские Образы В Романе Обломов Реферат