Курсовая работа (т): Статистический анализ показателей структуры и динамики производства услуг
где Кi - коэффициент значимости отрасли i, определяемый экспертной оценкой или опросом населения:
Фi, Нi - соответственно фактический и нормативный уровень развития отрасли i по оперативно регулируемым показателям.
Внедрение международных стандартов учета и
статистики расширило понятие экономической деятельности, что имело своим
следствием органическое включение сферы услуг в экономические процессы,
происходящие в стране, позволило дать четкую характеристику экономического
результата развития сферы услуг и ее участия в формировании ВВП.
Глава 2. Статистическое изучение взаимосвязей
показателей производства услуг и социально-экономического развития
.1 Систематизация статистических данных о
производстве услуг на основе метода группировок
Проведем статистический анализ взаимосвязи
показателей экономического развития двадцати регионов Российской Федерации, по
имеющимся фактическим данным на 2012 год.
Таблица 1
Экономические показатели регионов России на конец 2012 года
|
№ |
Регионы |
Средняя заработная плата в руб. |
численность населения в тыс. чел. |
Объем платных услуг населению в млрд. руб. |
|
1 |
Республика Адыгея |
15604 |
446 |
6,375 |
|
2 |
Республика Ингушетия |
17974 |
453 |
7,189 |
|
3 |
Калининградская область |
20055 |
963 |
27,6 |
|
4 |
Калужская область |
19635 |
1004 |
26,58 |
|
5 |
Томская область |
25351 |
1070 |
34,1 |
|
6 |
Курская область |
17508 |
1118 |
29,025 |
|
7 |
Рязанская область |
17321 |
1140 |
25,15 |
|
8 |
Ярославская область |
18636 |
1271 |
33,6 |
|
9 |
Белгородская область |
19538 |
1544 |
43,34 |
|
10 |
Воронежская область |
19739 |
2328 |
53,27 |
|
11 |
Саратовская область |
16982 |
2496 |
52,644 |
|
12 |
Пермский край |
19488 |
2636 |
77,4 |
|
13 |
Ставропольский край |
16725 |
2794 |
72,396 |
|
14 |
Красноярский край |
26527 |
2852 |
80,7 |
|
15 |
Самарская область |
19160 |
3211 |
117 |
|
16 |
Нижегородская область |
19011 |
3281 |
85,01 |
|
17 |
Челябинская область |
21913 |
3490 |
81,24 |
|
18 |
Республика Татарстан |
20822 |
3838 |
148 |
|
19 |
Ростовская область |
17586 |
4245 |
104,31 |
|
20 |
Свердловская область |
23973 |
4320 |
174,2 |
В качестве результативного показателя “Y” возьмем объем платных услуг населению в миллиардах рублей. А в качестве объективных показателей возьмем:- среднюю заработную плату- численность населения
Найдем вариационный размах по формуле R=Xmax-Xmin, где за X это показатель численности населения.
Количество групп определим по формуле Стердтесса N=1+Ln(n*3,322), в итоге ширина интервала, определяется по формуле h=R/N
Группировку произведем по объективному показателю, X2(численности населения)
=4320-446=3874 тыс. чел.=1+Ln(20*3,322)=5,12
групп=3874/5=774,8 тыс. чел.
Таблица 2
Первичная группировка
№
интервал
количество
регионов, ед.
1
446
1220,8
7
2
1220,8
1995,6
2
3
1995,6
2770,4
3
4
2770,4
3545,2
5
5
3545,2
4320
3
Таблица 3
Окончательная группировка
№
интервал
количество
регионов, ед.
1
446
1220,8
7
2
1220,8
2770,4
5
3
2770,4
3545,2
5
4
3545,2
4320
3
Таблица 4
Группировка на группы по объективному показателю
X2
N
группы
Регионы
группа
количество
регионов
Средняя
заработная плата
Объем
платных услуг населению в млрд. руб.
1
Республика
Адыгея 7
15604
6,375
Республика
Ингушетия
17974
7,189
Калининградская
область
20055
27,6
Калужская
область
19635
26,58
Томская
область
25351
34,1
Курская
область
17508
29,025
Рязанская
область
17321
25,15
всего
133449
156,019
среднее
значение
19064,0714
22,28842857
2
Ярославская
область
1220-2770,4
5
18636
33,6
Белгородская
область
19538
43,34
Воронежская
область
19739
53,27
Саратовская
область
16982
52,644
Пермский
край
19488
77,4
всего
94383
260,254
среднее
значение
18876,6
52,0508
3
Ставропольский
край
2770,4-3535,2
5
16725
72,396
Красноярский
край
26527
80,7
Самарская
область
19160
117
Нижегородская
область
19011
85,01
Челябинская
область
21913
81,24
всего
103336
436,346
среднее
значение
20667,1
87,2692
4
Республика
Татарстан
3545,2-4320
3
20822
148
Ростовская
область
17586
104,31
Свердловская
область
23973
174,2
всего
62380
426,51
среднее
значение
20793,4667
142,17
После того, как мы сгруппировали регионы по
группам, необходимо провести аналитическую группировку.
Таблица 5
Группировка районов по численности населения
№
группы
группы
удельный
вес, в %
Средняя
заработная плата, в руб.
Объем
платных услуг, в млрд. ру.
1
446-1220
35
19064,1
22,3
2
1220-2770,4
25
18876,6
52,1
3
2770,4-3535,2
25
20667,1
87,3
4
3545,2-4320
15
20793,5
142,2
По результатам группировки видно, что самое
большое количество услуг продано в группе с наименьшим количеством регионов, но
с наибольшей средней заработной платой и наибольшей численностью населения,
вторая и третья группы равны по количеству регионов, разница в объеме платных
услуг объясняется разницей в средней заработной плате, и численности населения.
Наименьший объем платных услуг наблюдается в первой группе, по количеству
регионов она самая большая. Такое уменьшение результативного показателя
объясняется наименьшим количеством населения в каждом регионе, по сравнению с
другими группами, а так как эта группа наибольшая по количеству регионов, то
население меньше в разы.
Для того, что бы дать количественную оценку
взаимосвязи между группированным и количественным показателем рассчитаем
эмпирический коэффициент детерминации и эмпирическое кориляционное отношение
Для этого рассчитаем общую и межгрупповую
дисперсии.
Таблица 6
Расчет общей дисперсии результативного
показателя «Y»
№
Регионы
y
y-y"
(y-y")^2
1
Республика
Адыгея
6,375
-57,6
3315,6
2
Республика
Ингушетия
7,189
-56,8
3222,5
3
Калининградская
область
27,6
-36,4
1321,8
4
Калужская
область
26,58
-37,4
1397,0
5
Томская
область
34,1
-29,9
891,4
6
Курская
область
29,025
-34,9
1220,2
7
Рязанская
область
25,15
-38,8
1505,9
8
Ярославская
область
33,6
-30,4
921,5
9
Белгородская
область
43,34
-20,6
425,0
10
Воронежская
область
53,27
-10,7
114,2
11
Саратовская
область
52,644
-11,3
128,0
12
Пермский
край
77,4
13,4
180,7
13
Ставропольский
край
72,396
8,4
71,2
14
Красноярский
край
80,7
16,7
280,3
15
Самарская
область
117
53,0
2813,6
16
Нижегородская
область
85,01
21,1
443,3
17
Челябинская
область
81,24
17,3
298,7
18
Республика
Татарстан
148
84,0
7063,3
19
Ростовская
область
104,31
40,4
1628,4
20
Свердловская
область
174,2
110,2
12153,6
Всего
1279,1
39396,5
Ср
значение
63,956
1969,8
Общая дисперсия ( Средний объем платных услуг(y) равен 63,956
млрд. руб.
Таблица 7
Расчет межгрупповой дисперсии результативного
показателя «Y»
№
Yi"
(Yi"-y")
(Yi"-y")^2
Fi
(Yi"-y")^2*Fi
1
22,3
-41,7
1736,2
7
12153,3
2
52,1
-11,9
141,7
5
708,7
3
87,3
23,3
543,5
5
2717,5
4
142,2
78,2
6117,4
3
18352,3
Ʃ
303,8
8538,9
20
33931,8
По проведенным расчетам, можно сделать вывод,
что вариация результативного показателя объема платных услуг на 86% объясняется
вариацией группового показателя численности населения.
Степень тесноты связи между ними( Для того что бы убедится в правильности расчетов
проведем проверку.
Таблица 8
Расчет внутри групповой дисперсии
№
Регионы
Обьем
платных услуг населению в млрд. руб
y-y'
(y-y')^2
1
Республика
Адыгея
6,375
-15,9134
253,2372
2
Республика
Ингушетия
7,189
-15,0994
227,9927
3
Калининградская
область
27,6
5,311571
28,21279
4
Калужская
область
26,58
4,291571
18,41759
5
Томская
область
34,1
11,81157
139,5132
6
Курская
область
29,025
6,736571
45,38139
7
Рязанская
область
25,15
2,861571
8,188591
всего
156,019
720,9435
среднее
значение
22,28842857
102,9919
8
Ярославская
область
33,6
-18,4508
340,432
9
Белгородская
область
43,34
-8,7108
75,87804
10
Воронежская
область
53,27 1,486449
11
Саратовская
область
52,644
0,5932
0,351886
12
Пермский
край
77,4
25,3492
642,5819
всего
260,254
1060,73
среднее
значение
52,0508
212,1461
13
Ставропольский
край
72,396
-14,8732
221,2121
14
Красноярский
край
80,7
-6,5692
43,15439
15
Самарская
область
117
29,7308
883,9205
16
Нижегородская
область
85,01
-2,2592
5,103985
17
Челябинская
область
81,24
-6,0292
36,35125
всего
436,346
1189,742
среднее
значение
87,2692
237,9484
18
Республика
Татарстан
148
5,83
33,9889
19
Ростовская
область
104,31
-37,86
1433,38
20
Свердловская
область
174,2
32,03
1025,921
всего
426,51
2493,289
среднее
значение
142,17
831,0965
Таблица 9
Расчет средней из внутригрупповых дисперсий
Результативного показателя «Y»
№
Fi
1
102,9919
7
720,9435
2
212,1461
5
1060,73
3
237,9484
5
1189,742
4
831,0965
3
2493,289
Σ
20
5464,705
Применим правило сложения. Межгрупповая
дисперсия плюс средняя среди внутригрупповых равна общей дисперсии.
,23+1696,59=1969,82 Проверка показала, что наши вычисления верны
.2 Моделирование взаимосвязей показателей
производства услуг и социально-экономического развития на основе метода
корреляции и регрессии
Имеются следующие исходные данные:
Таблица 1
«Экономические показатели по регионам Российской
Федерации за 2012 год»
№
Регионы
Средняя
заработная плата в тыс. руб.
численность
населения в тыс. чел.
Объем
платных услуг населению в тыс. руб.
1
Республика
Адыгея
16
446
6375000
2
Республика
Ингушетия
18
453
7189000
3
Калининградская
область
20
963
27600000
4
Калужская
область
20
1004
26580000
5
Томская
область
25
1070
34100000
6
Курская
область
18
1118
29025000
7
Рязанская
область
17
1140
25150000
8
Ярославская
область
19
1271
33600000
9
Белгородская
область
20
1544
43340000
10
Воронежская
область
20
2328
53270000
11
Саратовская
область
17
2496
52644000
12
Пермский
край
19
2636
77400000
13
Ставропольский
край
17
2794
72396000
14
Красноярский
край
27
2852
80700000
15
Самарская
область
19
3211
117000000
16
Нижегородская
область
19
3281
85010000
17
Челябинская
область
22
3490
81240000
18
Республика
Татарстан
21
3838
148000000
19
Ростовская
область
18
4245
104310000
20
Свердловская
область
24
4320
174200000
В качестве результативного показателя “Y”
возьмем объем платных услуг населению в тыс. руб. А в качестве объективных
показателей возьмем:- Средняя заработная плата в тыс. руб.- Численность
населения в тыс. чел.
Расчет коэффициента корреляции будем производить
по формулам
ry/x1= где: y /xi- парный коэффициент корреляции между
У и Хi;
σ y- среднеквадратическое
отклонение показателя У;
σ xi- среднеквадратическое
отклонение показателя Xi.
Для этого вычислим некоторые характеристики,
необходимые для расчета коэффициентов корреляции:
Таблица 2
«Расчетная таблица»
№
X1
X2
Y
Y*X1
Y*X2
(Y-Yср)^2
X1^2
X2^2
(X1-X1ср)^2
(X2-X2ср)^2
X1*X2
1
15,60
446,00
6375000,00
99475500,00
2843250000,00
3315623384102500,00
243,48
198916,00
16,59
3164841,00
6959,384
2
17,97
453,00
7189000,00
129212210,40
3256617000,00
3222543379502500,00
323,05
205209,00
323,05
3139984,00
8142,0408
3
20,06
963,00
27600000,00
553529040,00
26578800000,00
1321791456602500,00
402,22
927369,00
402,22
1592644,00
19313,3502
4
19,64
1004,00
26580000,00
521898300,00
26686320000,00
1396999014602500,00
385,53
1008016,00
385,53
1490841,00
19713,54
5
25,35
1070,00
34100000,00
864465690,00
36487000000,00
891407606602500,00
642,67
1144900,00
642,67
1334025,00
27125,463
6
17,51
1118,00
29025000,00
508178407,50
32449950000,00
1220206199102500,00
306,54
1249924,00
306,54
1225449,00
19574,2794
7
17,32
1140,00
25150000,00
435630695,00
28671000000,00
1505940561602500,00
300,03
1299600,00
300,03
1177225,00
19746,282
8
18,64
1271,00
33600000,00
626169600,00
42705600000,00
921514056602500,00
347,30
1615441,00
347,30
910116,00
23686,356
9
19,54
1544,00
43340000,00
846776920,00
66916960000,00
425038010602500,00
381,73
2383936,00
381,73
463761,00
30166,672
10
19,74
2328,00 1051480549,00
124012560000,00
114200213602500,00
389,62
5419584,00
389,62
10609,00
45951,6936
11
16,98
2496,00
52644000,00
894000408,00
131399424000,00
127971525002500,00
288,39
6230016,00
288,39
73441,00
42387,072
12
19,49
2636,00
77400000,00
1508394420,00
204026400000,00
180729036602500,00
379,79
6948496,00
379,79
168921,00
51371,1588
13
16,73
2794,00
72396000,00
1210823100,00
202274424000,00
71226004202500,00
279,73
7806436,00
279,73
323761,00
46729,65
14
26,53
2852,00
80700000,00
2140728900,00
230156400000,00
280346466602500,00
703,68
8133904,00
703,68
393129,00
75655,004
15
19,16
3211,00
117000000,00
2241720000,00
375687000000,00
2813618196602500,00
367,11
10310521,00
367,11
972196,00
61522,76
16
19,01
3281,00
85010000,00
1616082605,00
278917810000,00
443251967602500,00
361,40
10764961,00
361,40
1115136,00
62373,4505
17
21,91
3490,00
81240000,00
1780212120,00
283527600000,00
298721100602500,00
480,18
12180100,00
480,18
1600225,00
76476,37
18
20,82
3838,00
148000000,00
3081656000,00
568024000000,00
7063318296602500,00
433,56
14730244,00
433,56
2601769,00
79914,836
19
17,59
4245,00
104310000,00
1834374798,00
442795950000,00
1628408997602500,00
309,26
18020025,00
309,26
4080400,00
74651,721
20
23,97
4320,00
174200000,00
4176026920,00
752544000000,00
12153640316602500,00
574,69
18662400,00
574,69
4389025,00
103561,632
Сумма
393,55
44500,00
1279129000,00
26120836182,90
3859961065000,00
39396495790950000,00
7899,95
129239998,00
7673,06
30227498,00
895022,72
ср
знач
19,68
2225,00
63956450,00
1306041809,15
192998053250,00
1969824789547500,00
395,00
6461999,90
383,65
1511374,90
1790045
Для расчета коэффициентов корреляции нам
необходимо найти среднеквадратическое отклонение по каждому из показателей:
????2y= ????y= ????x1= ????х2= ????у= Теперь есть все необходимые значения для расчета
парных коэффициентов корреляции.
у/x1= 0,05469
Рассчитанный коэффициент корреляции позволяет
сделать вывод об отсутствии связи между объемом платных услуг населению и
средней заработной платой.
у/x2=0,9291
Очень высокая положительная степень тесноты
связи между численностью населения и объемом платных услуг населения
Нам необходимо рассмотреть три модели:
Тогда для первого и второго уравнений оценка
неизвестных параметров b0 и b1 осуществляется на основе системы линейных
уравнений:
Для третьего уравнения система будет состоять из
трех уравнений с тремя неизвестными:
Подставим известные значения в системы линейных
уравнений и найдем неизвестные.
Для первого уравнения:
Для решения этих уравнений можно воспользоваться
методам Гаусса, Крамера и другими. Откуда:
=-56014490,79тыс. руб.;=6096899,168тыс.
руб.(x1)=-56014490+6096899X1
Построим модель зависимости платных услуг
населению от численности населения
Откуда:
=-10675111,1 тыс. чел.;=33542,27 тыс. чел.
Построим модель зависимости объема платных услуг
от обоих показателей
Откуда:
=-48932387тус. руб.;=2096190 тыс. руб.;=32198
тыс. руб.
В результате получаем следующие регрессионные
модели:
Что бы определить какая из моделей окажется
наиболее адекватной необходимо определить среднеквадратическое отклонение
фактического значения, полученного из уравнения регрессии, с теоретическим
значением результативного показателя, данного в условии задачи. Для этого
рассчитаем недостающие значения.
Таблица 2
Расчетная таблица
Y(X1)
Y(X2)
Y(X1;X2)
(Y-Y(X1))^2
(Y-Y(X2))^2
(Y-Y(X1;X2))^2
39121523,83
4284743,4
-1862965,09
1072334823242270,00
4,36917E+12
6,78641E+13
53568736,1
4519539,3
3329557,03
2151079921065850,00
7,12602E+12
1,48953E+13
66261260,79
21626099
24114562,6
1494693086075290,00
3,56875E+13
1,21483E+13
63698124,38
23001333
24553456,1
1377755157655110,00
1,28069E+13
4,10688E+12
98547390,34
25215123
38660163,8
4153466121481510,00
7,8941E+13
2,07951E+13
50731848,92
26825152
23766098,4
471187290071927,00
4,83933E+12
2,7656E+13
49591728,78
27563082
24082474,3
597398105576492,00
5,82296E+12
1,13961E+12
57607322,11
31957120
31056319,4
576351515038320,00
2,69905E+12
6,47031E+12
63106725,16
41114161
41737231,5
390723423665718,00
4,95436E+12
2,56887E+12
64330372,83
67411304
67401438,8
122331847050052,00
1,99976E+14
1,99698E+14
47523050,89
73046406
67032191,5
26224119802428,10
4,16258E+14
2,0702E+14
62803709,27
77742325
76793642,7
213051702951091,00
1,17186E+11
3,67669E+11
45956147,8
83042004
76088577
699065784239418,00
1,13337E+14
1,36351E+13
105717953,5
84987456
98502943,2
625897994863131,00
1,83823E+13
3,16945E+14
60802097,28
97029133
94619511,2
3158204270435290,00
3,98836E+14
5,00886E+14
59890610,85
99377092
96560014,7
630983711189757,00
2,06413E+14
1,33403E+14
77586860,69
106387427
109373662
13345426834244,50
6,32393E+14
7,91503E+14
70935143,7
118060139
118291742
5938992077293840,00
8,96395E+14
8,82581E+14
51204358,61
131711845
124612776
2820209147827330,00
7,50861E+14
4,12203E+14
90144034,22
134227515
140415603
7065405384046410,00
1,5978E+15
1,14139E+15
33598700910405500,00
5388015720488280,00
4757270515878660,00
Для наглядности построим графики всех трех
моделей
График 1
Отклонение теоретического значения Наиболее адекватная - третья модель. Рассчитаем
по ней коэффициент эластичности:
Э1=b1* Э2=b2* Увеличение средней заработной платы,
сопровождается увеличением объема платных услуг на 2096190,79 тыс. руб. То есть
рост средней заработной платы на 1% влечет увеличение объема платных услуг на
0,64%
Рост численности населения сопровождается ростом
объема платных услуг на 32198,34 тыс. руб. То есть рост данного объясняющего
показателя способствует увеличению объема платных услуг на 1,12%
Глава3. Статистическое изучение динамики
производства услуг
.1 Расчет основных характеристик рядов динамики
в изучении производства услуг
Имеются данные об объеме платных услуг населению
за 2012 год по месяцам.
Необходимо определить характеристики рядов
динамики:
Цепные и базисные
а) абсолютный прирост
б) темпы роста
в) темп прироста
г) абсолютное значение 1% прироста и их средние
значения
Таблица №1
Объем платных услуг населению за 2012 год.
месяца
Yi
млн. руб.
Абсолютные
приросты, млн. руб.
Коэффициенты
роста
темпы
роста, % Абсолютное
значение 1% прироста, млн. руб.
Ц
Б
Ц
Б
Ц
Б
Ц
Б
январь
15934,4
-
-
-
-
-
-
-
-
-
февраль
16682,6
748,2
748,2
1,05
1,05
105
105
5
5
159,344
март
17628,9
946,3
1695
1,06
1,11
106
111
6
11
166,826
апрель
16783,9
-845
849,5
0,95
1,05
95
105
-5
5
176,289
май
16578,2
-205,7
643,8
0,99
1,04
99
104
-1
4
167,839
июнь
18832,9
2254,7
2899
1,14
1,18
114
118
14
18
165,782
июль
20535,5
1702,6
4601
1,09
1,29
109
129
9
29
188,329
август
21249,2
713,7
5315
1,03
1,33
103
133
3
33
205,355
сентябрь
19655,2
-1594
3721
0,92
1,23
92
123
-8
23
212,492
октябрь
18343,4
-1312
2409
0,93
1,15
93
115
-7
15
196,552
ноябрь
19172,8
829,4
3238
1,05
1,20
105
120
5
20
183,434
декабрь
21095,3
1922,5
5161
1,10
1,32
110
132
10
32
191,728
ср= 18541 млн. руб.
∆ ср = 469,17млн. руб.
Кр ср=1,026 млн. руб.
Тр ср = Кр ср*100%=102,6%
Тпр ср=2,6%
∆(1%)=180 млн. руб.
На протяжении всего года не было уверенного
темпа роста относительно предыдущего периода, но не смотря на это к концу года
показатель вырос относительно начала на 32%, то есть на 5161 млн. руб.
Рост данного показателя не стабилен, и особенно
низкое значение роста было отмечено в сентябре по отношению к предыдущему
месяцу. А самый низкий рост по отношению к началу года был зафиксирован в мае.
Самое низкое значение прироста объема платных
услуг населению показал февраль, хотя там и наблюдался прирост показателя на 5%
.2 Выявление тенденции производства услуг на
основе метода аналитического выравнивания и прогнозирования
Для построения краткосрочных прогнозов на
последующие периоды применяется метод аналитического выравнивания.
Как правило для построения прогнозов
используется основанные функции (линии; параболы; гиперболы).
Для построения функции вводится условный фактор
времени t. Если ряд четный то шаг времени t=2, если не четный то t=1
Оценка параметров линейной модели производится
на основе линейных уравнений.
Для нахождения неизвестных уравнения, нам
понадобится вычислительная таблица.
Таблица№2
Вычислительная таблица
месяца
Yi
млн. руб.
t
t^2
t^4
y*t
y*t^2
январь
15934,4
11
121
14641
175278,4
1928062,4
февраль
16682,6
-9
81
6561
150143,4
1351290,6
март
17628,9
-7
49
2401
123402,3
863816,1
апрель
16783,9
-5
25
625
-83919,5
419597,5
май
16578,2
-3
9
81
-49734,6
149203,8
июнь
18832,9
-1
1
1
-18832,9
18832,9
июль
20535,5
1
1
1
20535,5
20535,5
август
21249,2
3
9
81
63747,6
191242,8
сентябрь
19655,2
5
25
625
98276
491380
октябрь
18343,4
7
49
2401
128403,8
898826,6
ноябрь
19172,8
9
81
6561
172555,2
1552996,8
декабрь
21095,3
11
121
14641
232048,3
2552531,3
сумма
222492,3
0
572
48620
114255,3
10438316,3
а0=18541,02
а1=199,74
Таким образом линейное уравнение будет иметь
вид:
а0=18914,13 а1=199,74
а2=-7,827 млн. руб.
Таким образом уравнение параболы будет иметь
вид:
Произведем расчет для нахождения наиболее
адекватной модели
Таблица№3
Расчет адекватной модели
Y(л)
Y(п)
(Y-Y(л))^2
(Y-Y(п))^2
16343,8
15769,8
167614,6585
27091,9843
16743,3
16482,4
3684,702241
40083,7301
17142,8
17132,4
236297,2892
246552,602
17542,3
17719,7
575155,18
875739,075
17941,8
18244,4
1859361,096
2776357,85
18341,3
18706,6
241692,2184
15963,4831
18740,8
19106,0
3221048,494
2043334,8
19140,3
19442,9
4447602,262
3262637,32
19539,8
19717,2
13326,36131
3841,47025
19939,3
19928,8
2546750,614
2513549,46
20338,7
20077,8
1359435,326
819092,492
20738,2
20164,2
127490,1956
866876,1
222492,3
222492,3
14799458,4
13491120,4
По произведенным расчетом можно сделать вывод, о
том что наиболее адекватной функцией является парабола.
Для большей наглядности построим график.
По выбранной функции спрогнозируем
предполагаемые значения на два последующих периода.
На 1 января 2013 года Y(п)=20188,02
На 1 февраля 2013 года Y(п)= 20149,18
По проведенным расчетам видно что уровень
платных услуг населению по прогнозным значениям падает. Для его стабилизации и
дальнейшего роста необходимо, искать решения.
Список литературы
1)http://ru.wikipedia.org/wiki/%DD%EA%EE%ED%EE%EC%E8%EA%E0_%D0%EE%F1%F1%E8%E8#.D0.A1.D0.BE.D1.86.D0.B8.D0.B0.D0.BB.D1.8C.D0.BD.D0.B0.D1.8F_.D1.81.D1.84.D0.B5.D1.80.D0.B0
)
Общая теория статистики: учебное пособие/ А.М. Илышев, О.М. Шубат. - М.:
КНОРУС, 2013 - 432стр. - (Бакалавриат).
3)
<http://referat911.ru/Statistika/socialnojekonomicheskaya-sushhnost-statistiki-rynka-uslug/138676-2098174-place1.html>
)
-М.Г. Назаров. Курс социально-экономической статистики: Учебник для вузов / Под
ред. проф. М.Г. Назарова. М.: Финстатинформ, ЮНИТИ-ДАНА. - 771 с., 2000 -
перейти к содержанию учебника
<http://economuch.com/statistiki-ekonomicheskaya/kurs-sotsialno-ekonomicheskoy-statistiki.html>
- эмпирический
коэффициент детерминации
- эмпирическое
кориляционное отношение
)
равна 1969,8 млрд. руб.
)
является тесной.
*Fi
=
-
Равенство верно
,
ry/x2= 
- среднее значение
произведения показателей У и Хi;
- среднее значение
показателя У;
- среднее значение
Хi;
,
тогда
,где:
=19,58
тыс. руб.;
=1229,37
тыс. чел.;
=44382708,23
тыс. руб.
= b0+b1*x1 -
зависимость результативного признака У от объясняющего Х1;
= b0+b1*x2 -
зависимость результативного признака У от объясняющего Х2;
= b0+b1*x1+b2*x2 -
зависимость результативного признака У от обоих объясняющих признаков.
=-10675111,1
+33542,27х2
=
-48932387+2096190х1+32198х2.
=5,98+0,0038х1;
=-10675111,1
+33542,27х2;
=
-48932387+2096190х1+32198х2.
(х1),
теоретического значения (х2) и
теоретического значения
(х1,х2) от
фактического значения У результативного показателя.
=0,64
=1,12
= а0+а1t
= а0+а1t+at^2
= 18541,02+199,74t
=
18914,13+199,74t+-7,827t^2
