Учебно - методические разработки кафедры статистики

1.Статистика. Методические рекомендации к выполнению статистических расчетов курсовых, контрольных и выпускных квалификационных работ. – URL: http://repository.vzfei.ru. Доступ по логину и паролю.

Часть I. Комплексное использование статистических методов при проведении статистического анализа данных. Для студентов всех специальностей (первое и второе высшее образование). – М.: ВЗФЭИ, 2007;

Часть II. Методы статистического анализа развития социально-экономических явлений. – М.: ВЗФЭИ, 2008;

Часть III. Индексный метод в анализе статистических данных. – М.: ВЗФЭИ, 2011.

Приложение

Образец оформления титульного листа курсовой работы

Федеральное государственное образовательное бюджетное учреждение

высшего образования

Финансовый университет при Правительстве Российской Федерации

Департамент учета, анализа и аудита

Расчетно - аналитическая работа

по дисциплине «Статистика»

Исполнитель:_________________

Факультет____________________

Направление ________________

Группа_______________________

№ зачетной книжки____________

Руководитель_________________

Москва 2016

Содержание

стр.

1. Цель и этапы выполнения расчетно-аналитической работы.................... 3

2. Требования к оформлению расчетно-аналитической работы.................. 4

3. Структура расчетно-аналитической работы............................................... 5

4. Содержание заданий....................................................................................... 5

5.Методические указания и образцы выполнения заданий ....................... 12

Литература.................................................................................................... 56

Приложение.

Образец оформления титульного листа контрольной работы ............... 57

[1] Корреляционная связь – важнейший частный случай стохастической связи, когда под воздействием вариации факторного признака Х закономерно изменяются от группы к группе средние групповые значения результативного признака Y(усредняются результативные значения, полученные под воздействием фактора ).

[2] Анализ адекватности регрессионной модели преследует цель оценить, насколько построенная

теоретическая модель взаимосвязи признаков отражает фактическую зависимость между этими

признаками, и тем самым оценить практическую пригодность синтезированной модели связи.

Анализ адекватности модели включает:

1) оценку коэффициента детерминации R² ,

2) проверку значения R²на его неслучайность (что означает проверку неслучайности

построенной модели).

1) Если R² >0,5 , то построенную модель считают пригодной для практического применения, т.к. в ней достигается высокая степень тесноты связи признаков X и Y, при которой более 50% вариации признака Y объясняется влиянием фактора Х. При этом, чем ближе R² к 1, тем более точно модель отражает фактическую зависимость признаков.

2) Если величина R²признаётся неслучайной (т.е. статистической значимой), то построенное уравнение регрессии может быть использовано в качестве модели связи между Х и Y не только для исходных данных, но и для генеральной совокупностивсехпредприятий региона.

Для оценки неслучайности R²применяется F-критерий Р.Фишера F_R. Значение F_R рассчитывается по соответствующей формуле, и расчётная величина F_расч сравнивается с критическим значением F_табл, которое определяется по таблице F- распределения Фишера с учётом принятого уровня значимости (чаще всего принимают α=0,05, что соответствует уровню вероятностиР= 0,95). Если F_расч>F_табл, то величина коэффициента детерминации R^2.признается неслучайной и построенная регрессионная модель признается статистически значимой с вероятностью Р=0,95.

[3]При этом в ряду динамики с нечетным числом уровней порядковый номер уровня, находящегося в середине ряда, обозначают через нулевое значение и при­нимают его за условное начало отсчета времени с интерва­лом + 1 всех последующих уровней и - 1 всех предыдущих уровней. Например, при п = 5 обозначения времени будут: - 2, - 1,0, + 1, + 2. При четном числе уровней, например п = 6, порядковые номера верхней половины ряда (от середины) обозначаются нечетными числами: - 1, - 3, - 5, а нижней половины ряда обозначаются: + 1, + 3, + 5.

[4] Применение метода экстраполяции основано на инерционности развития социально-экономических явлений и заключается в предположении о том, что тенденция развития данного явления в будущем не будет претерпевать каких-либо существенных изменений. Прогноз, сделанный на период экстраполяции (период упреждения), больший 1/3 периода исследования, не может считаться научно обоснованным.

[5] Из формулы следует, что ar w:top="1134" w:right="850" w:bottom="1134" w:left="1701" w:header="720" w:footer="720" w:gutter="0"/><w:cols w:space="720"/></w:sectPr></w:body></w:wordDocument>"> . Далее в числителе агрегатного индекса (5.4) заменяют q₁ на выражение . Тогда формула индекса физического объема принимает вид (5.21).

[6] Для преобразования используют формулу индивидуального индекса цен , из которой следует, что . Далее в знаменателе агрегатного индекса цен (5.3) заменяют на выражение . Тогда формула индекса цен принимает вид (5.22).