1. Анализ рядов распределения

Ряд распределения, графики в приложении.

Группы	Частота f	S
До 10	4	4
10-20	28	32
20-30	45	77
30-40	39	116
40-50	28	144
50-60	15	159
60 и выше	10	169
Итого	169

Мода:

Медиана:

Нижний квартиль:

Верхний квартиль:

Средний уровень признака:

Группы	Частота f	x	xf
До 10	4	5	20
10-20	28	15	420
20-30	45	25	1125
30-40	39	35	1365
40-50	28	45	1260
50-60	15	55	825
60 и выше	10	65	650
Итого	169	-	5665

Средняя величина может рассматриваться в совокупности с другими обобщающими характеристиками, в частности, совместно с модой и медианой. Их соотношение указывает на особенность ряда распределения. В данном случае средний уровень больше моды и медианы. Асимметрия положительная, правосторонняя.

Асимметрия распределения такова:

< < => 27,39 31,4 33,52

Показатели вариации:

1) Размах вариации R

2) Среднее линейное отклонение

(простая)

Группы	f	x	xf	S	f		(x-)²	f(x-)²	x²	x²f
До 10	4	5	20	4	114,08	28,52	813,43	3253,72	25	100
10-20	28	15	420	32	518,58	18,52	343,02	9604,47	225	6300
20-30	45	25	1125	77	383,43	8,52	72,60	3267,11	625	28125
30-40	39	35	1365	116	57,69	1,48	2,19	85,34	1225	47775
40-50	28	45	1260	144	321,42	11,48	131,77	3689,67	2025	56700
50-60	15	55	825	159	322,19	21,48	461,36	6920,39	3025	45375
60 и в.	10	65	650	169	314,79	31,48	990,95	9909,46	4225	42250
Итого	169	-	5665	-	2032,18	121,48	-	36730,18		226625

(взвешенная)

3) Дисперсия

Другие методы расчета дисперсии:

1. Первый метод

Группы	f	x
До 10	4	5	-3	9	-12	36
10-20	28	15	-2	4	-56	112
20-30	45	25	-1	1	-45	45
30-40	39	35	0	0	0	0
40-50	28	45	1	1	28	28
50-60	15	55	2	4	30	60
60 и выше	10	65	3	9	30	90
Итого	169	-	-	-	-25	371

Условное начало С = 35

Величина интервала d = 10

Первый условный момент:

Средний уровень признака:

Второй условный момент:

Дисперсия признака:

2. Второй метод

Методика расчета дисперсии альтернативного признака:

Альтернативным называется признак, который принимает значение «да» или «нет». Этот признак выражает как количественный «да»-1, «нет»-0, это значение x , тогда для него надо определить среднюю и дисперсию.

Вывод формулы:

Признак х	1	0	всего
Частота f вероятность	p	g	p + g = 1
xf	1p	0g	p + 0 = p

Средняя альтернативного признака равна доле единиц, которые этим признаком обладают.

- Дисперсия альтернативного признака. Она равна произведению доли единиц, обладающих признаком на ее дополнение до 1.

Дисперсия альтернативного признака используется при расчете ошибки для доли.

p	g
0,1	0,9	0,09
0,2	0,8	0,16
0,3	0,7	0,21
0,4	0,6	0,24
0,5	0,5	max 0,25
0,6	0,4	0,24

, W – выборочная доля.

Виды дисперсии и правило их сложения:

Виды:

1. Межгрупповая дисперсия.

2. Общая дисперсия.

3. Средняя дисперсия.

4. Внутригрупповая дисперсия.

У всей совокупности может быть рассчитана общая средняя и общая дисперсия.

1. общая и общая.

2. По каждой группе определяется своя средняя величина и своя дисперсия: a,a; б,б; i,i

3. Групповые средние i не одинаковые. Чем больше различия между группами, тем больше различаются групповые средние и отличаются от общей средней.

Это позволяет рассчитать дисперсию, которая показывает отклонение групповых средних от общей средней:

- межгрупповая дисперсия, где m_i – численность единиц в каждой группе.

В каждой группе имеется своя колеблемость – внутригрупповая . Она не одинакова, поэтому определяется средняя из внутригрупповых дисперсий:

Эти дисперсии находятся в определенном соотношении. Общая дисперсия равна сумме межгрупповой и средней из внутригрупповых дисперсий:

- правило сложения дисперсий.

Соотношения дисперсий используются для оценки тесноты связей между факторами влияния изучаемого фактора – это межгрупповая дисперсия. Все остальные факторы – остаточные факторы.

2. Ряды динамики

Ряд динамики, график ряда динамики в приложении.

Год	Уровень
1	40,6
2	41,5
3	49,5
4	43,6
5	39,2
6	40,7
7	38,2
8	36,5
9	38,0
10	38,7
11	39,4

Средняя хронологическая:

Производные показатели ряда динамики:

- коэффициент роста, базисный

- коэффициент роста, цепной

- коэффициент прироста

- абсолютное значение одного процента прироста

Год	Уровень		Темпы роста %	Темпы прироста %	А_1%
Базисные	Цепные	Базисные	Цепные
1	40,6	-	100	-	-	-	-
2	41,5	0,9	102,2167	102,2167	2,216749	2,216749	0,406
3	49,5	8	121,9212	119,2771	21,92118	19,27711	0,415
4	43,6	-5,9	107,3892	88,08081	7,389163	-11,9192	0,495
5	39,2	-4,4	96,55172	89,90826	-3,44828	-10,0917	0,436
6	40,7	1,5	100,2463	103,8265	0,246305	3,826531	0,392
7	38,2	-2,5	94,08867	93,85749	-5,91133	-6,14251	0,407
8	36,5	-1,7	89,90148	95,54974	-10,0985	-4,45026	0,382
9	38	1,5	93,59606	104,1096	-6,40394	4,109589	0,365
10	38,7	0,7	95,3202	101,8421	-4,6798	1,842105	0,38
11	39,4	0,7	97,04433	101,8088	-2,95567	1,808786	0,387

Взаимосвязь цепных и базисных коэффициентов роста:

1. Произведение последовательных цепных коэффициентов равно базисному:

и т. д.

2. Частное от деления одного базисного равно цепному коэффициенту:

и т. д.

Средний абсолютный прирост:

Средний годовой коэффициент роста:

Анализ тенденции изменений условий ряда:

Анализ состоит в том, чтобы выявить закономерность.

Метод – укрупнение интервалов и расчет среднего уровня

Год	Уровень	Новые периоды	Новые уровни
1	40,6	1	43,9
2	41,5
3	49,5
4	43,6	2	41,2
5	39,2
6	40,7
7	38,2	3	37,6
8	36,5
9	38,0
10	38,7	4	39,1
11	39,4

Тенденция изображена в виде ступенчатого графика (в приложении).

Сезонные колебания:

Месяц	Годы	Ср. уровень за каждый месяц	Индекс сезонности
1998	1999	2000
1	242	254	249	248,3333	81,24318
2	236	244	240	240	78,5169
3	284	272	277	277,6667	90,83969
4	295	291	293	293	95,85605
5	314	323	331	322,6667	105,5616
6	328	339	344	337	110,2508
7	345	340	353	346	113,1952
8	362	365	364	363,6667	118,9749
9	371	373	369	371	121,374
10	325	319	314	319,3333	104,4711
11	291	297	290	292,6667	95,747
12	260	252	258	256,6667	83,96947

Индекс сезонности:

График «Сезонная волна» в приложении.

3. Индексы

Товар –представитель	базисный год 1999	текущий год 2000	стоимость pq	p₀q₁	p₁q₀
цена	объем	цена	объем	базис.год	текущ.год
А	12,5	420	10,7	462	5250	4943,4	5775	4494
Б	3,2	2540	4,5	2405	8128	10822,5	7696	11430
В	45,7	84	55,3	97	3838,8	5364,1	4432,9	4645,2
Г	83,5	156	82,5	162	13026	13365	13527	12870
	p₀	q₀	P₁	q₁	p₀q₀	p₁q₁	p₀q₁	p₁q₀
Итого					30242,8	34495	31430,9	33439,2

Индивидуальные индексы:

Товар	i_p	i_q
А	85,6	110
Б	140,625	94,68504
В	121,0065646	115,4762
Г	98,80239521	103,8462

Расчет индивидуальных индексов ведется по формулам:

i_p = ; i_q =

Общий индекс физического объема:

I_q =

Общий индекс цен:

1) I_p =

2) I_p =

3) I_p(_фишер₎ =

Общий индекс стоимости:

I_pq =

Взаимосвязь индексов I_p , I_q , I_pq :

I_p x I_q = I_pq

(1,0975 x 1,0393) x 100 = 114,06

Влияние факторов на изменение стоимости:

Общее изменение стоимости составило:

pq =

в том числе :

- за счет роста цен на 9,75% дополнительно получено доходов:

p =

- за счет роста физического объема продаж на 3,93% дополнительные доходы получены в размере:

q =

Взаимосвязь p, q, pq :

pq = p + q

4252,2 = 3064,1 + 1188,1

Методика преобразования общих индексов в среднюю из индивидуальных:

Общие индексы – это относительные величины, в то же время, общие индексы являются средними из индивидуальных индексов, т.е. индивидуальный индекс i x, а Y . Вид общего индекса должен соответствовать агрегатной форме расчета. В этом случае сохраняется экономический смысл индекса и меняется только методика расчета.

Алгоритм :

1. Индекс физического объема

а) индивидуальный индекс физического объема:

i_q =

Товар

i_q

А

110

94,68504

115,4762

103,8462

б) Общий индекс физического объема:

I_q =

в)

г) I_q =

i_qx (q₀p₀) f

Таким образом, индекс физического объема представляет собой среднюю арифметическую из индивидуальных индексов, взвешенных по стоимости продукции базового периода.

2. Индекс цен Ласпейреса I_p = i_p =

Товар	i_p
А	85,6
Б	140,625
В	121,007
Г	98,802

Индекс цен Ласпейреса – это средняя арифметическая из индивидуальных индексов, взвешанных по стоимости базового периода или удельному весу.

3. Индекс цен Пааше

а) Индивидуальный индекс цены

i_p = б) I_p = в) p₀ = I_p = Индекс цен Пааше является средней гармонической величиной из индивидуальных индексов, взвешенных по стоимости текущего периода.