Средние величины в экономическом анализе
Курсовая работа, 18 Апреля 2012, автор: пользователь скрыл имя
Краткое описание
В теоретической части рассмотрим виды средних величин, а именно: средняя арифметическая, средняя гармоническая, средняя геометрическая, средняя квадратическая, средняя кубическая и структурные средние - в экономическом анализе, а также условия их применения.
В расчетной части представлены задачи на нахождение средних величин, на примере этих задач будут показаны различные способы нахождения средних величин, и использование их в экономическом анализе.
В аналитической части будет проведено исследование в результате которого, будет найдена средняя цена товара.
Содержание
ВВЕДЕНИЕ 3
ТЕОРЕТИЧЕСКАЯ ЧАСТЬ 4
1.1 СРЕДНИЕ ВЕЛИЧИНЫ В ЭКОНОМИЧЕСКОМ АНАЛИЗЕ 4
1.2УСЛОВИЯ ПРИМЕНЕНИЯ СРЕДНИХ ВЕЛИЧИН В АНАЛИЗЕ 8
1.3ВИДЫ СРЕДНИХ ВЕЛИЧИН. 10
1.3.1 СРЕДНЯЯ АРИФМЕТИЧЕСКАЯ 13
1.3.2 СРЕДНЯЯ ГАРМОНИЧЕСКАЯ 17
1.3.3 СРЕДНЯЯ ГЕОМЕТРИЧЕСКАЯ 20
1.3.4 СРЕДНЯЯ КВАДРАТИЧЕСКАЯ И СРЕДНЯЯ КУБИЧЕСКАЯ 21
1.3.5 СТРУКТУРНЫЕ СРЕДНИЕ 23
РАСЧЕТНАЯ ЧАСТЬ 28
АНАЛИТИЧЕСКАЯ ЧАСТЬ 51
ЗАКЛЮЧЕНИЕ 53
СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ 55
Вложенные файлы: 1 файл
курсовая стат.doc
— 859.50 Кб (Скачать файл)
Исчисление средней гармонической взвешенной освобождает от необходимости предварительного расчета весов, поскольку эта операция заложена в саму формулу.
1.3.3 Средняя геометрическая
Средняя геометрическая применяется в тех случаях, когда индивидуальные значения признака представляют собой, как правило, относительные величины динамики, построенные в виде цепных величин, как отношение к предыдущему уровню каждого уровня в ряду динамики, т.е. характеризует средний коэффициент роста.
Средняя геометрическая исчисляется извлечением корня степени и из произведений отдельных значений — вариантов признака х:
где n — число вариантов;
П — знак произведения.
Наиболее широкое применение средняя геометрическая получила для определения средних темпов изменения в рядах динамики, а также в рядах распределения.
1.3.4 Средняя квадратическая и средняя кубическая
В ряде случаев в экономической практике возникает потребность расчета среднего размера признака, выраженного в квадратных или кубических единицах измерения. Тогда применяется средняя квадратическая (например, для вычисления средней величины стороны и квадратных участков, средних диаметров труб, стволов и т.п.) и средняя кубическая (например, при определении средней длины стороны и кубов).
Средняя квадратическая простая является квадратным корнем из частного от деления суммы квадратов отдельных значений признака на их число:
,
где x1,x2,…xn- значения признака, n- их число.
Средняя квадратическая взвешенная:
,
где f-веса.
Средняя кубическая простая является кубическим корнем из частного от деления суммы кубов отдельных значений признака на их число:
,
где x1,x2,…xn- значения признака, n- их число.
Средняя кубическая взвешенная:
,
где f-веса.
Средние квадратическая и кубическая имеют ограниченное применение в практике статистики. Широко пользуется статистика средней квадратической, но не из самих вариантов x, и из их отклонений от средней (х — ) при расчете показателей вариации.
Средняя может быть вычислена не для всех, а для какой-либо части единиц совокупности. Примером такой средней может быть средняя прогрессивная как одна из частных средних, вычисляемая не для всех, а только для "лучших" (например, для показателей выше или ниже средних индивидуальных).
1.3.5 Структурные средние
Для характеристики структуры вариационных рядов применяются так называемые структурные средние. Наиболее часто используются в экономической практике мода и медиана.
Мода – значение случайной величины встречающейся с наибольшей вероятностью. В дискретном вариационном ряду это вариант имеющий наибольшую частоту.
В дискретных вариационных рядах мода определяется по наибольшей частоте. Предположим товар А реализуют в городе 9 фирм по цене в рублях:
44; 43; 44; 45; 43; 46; 42; 46;43;
Так как чаще всего встречается цена 43 рубля, то она и будет модальной.
В интервальных вариационных рядах моду определяют приближенно по формуле
,
где - начальное значение интервала, содержащего моду;
- величина модального интервала;
- частота модального интервала;
- частота интервала, предшествующего модальному;
- частота интервала, следующего за модальным.
Место нахождения модального интервала определяют по наибольшей частоте (таблица 6).
Таблица 6 - Распределение предприятий по численности промышленно - производственного персонала характеризуется следующими данными
Группы предприятий по числу работающих, чел | Число предприятий |
100 — 200 | 1 |
200 — 300 | 3 |
300 — 400 | 7 |
400 — 500 | 30 |
500 — 600 | 19 |
600 — 700 | 15 |
700 — 800 | 5 |
ИТОГО | 80 |
В этой задаче наибольшее число предприятий (30) имеет численность работающих от 400 до 500 человек. Следовательно, этот интервал является модальным интервалом ряда распределения.
Введем следующие обозначения:
=400, =100, =30, =7, =19
Подставим эти значения в формулу моды и произведем вычисления:
Мода применяется для решения некоторых практических задач. Так, например, при изучении товарооборота рынка берется модальная цена, для изучения спроса на обувь, одежду используют модальные размеры обуви и одежды и др.
Медиана - это численное значение признака у той единицы совокупности, которая находится в середине ранжированного ряда (построенного в порядке возрастания, либо убывания значения изучаемого признака). Медиану иногда называют серединной вариантой, т.к. она делит совокупность на две равные части.
В дискретных вариационных рядах с нечетным числом единиц совокупности - это конкретное численное значение в середине ряда. Так в группе студентов из 27 человек медианным будет рост у 14-го, если они выстроятся по росту. Если число единиц совокупности четное, то медианой будет средняя арифметическая из значений признака у двух средних членов ряда. Так, если в группе 26 человек, то медианным будет рост средний 13-го и 14-го студентов.
В интервальных вариационных рядах медиана определяется по формуле:
, где
x0 - нижняя гранича медианного интервала;
iMe - величина медианного интервала;
Sme-1 - сумма накопленных частот до медианного интервала;
fMe - частота медианного интервала.
Пример:
Таблица 7 - Распределение предприятий по численности промышленно производственного персонала характеризуется следующими данными
Группы предприятий по числу рабочих, чел. | Число предприятий | Сумма накопленных частот |
100 — 200 | 1 | 1 |
200 — 300 | 3 | 4 (1+3) |
300 — 400 | 7 | 11 (4+7) |
400 — 500 | 30 | 41 (11+30) |
500 — 600 | 19 | — |
600 — 700 | 15 | — |
700 — 800 | 5 | — |
ИТОГО | 80 |
|
Определим прежде всего медианный интервал. В данной задаче сумма накопленных частот, превышающая половину всех значений (41), соответствует интервалу 400 - 500. Это и есть медианный интервал, в котором находится медиана. Определим ее значение по приведенной выше формуле.
Известно, что:
Следовательно,
Cоотношение моды, медианы и средней арифметической указывает на характер распределения признака в совокупности, позволяет оценить его асимметрию. Если M0<Me< имеет место правосторонняя асимметрия. Если же <Me<M0 - левосторонняя асимметрия ряда. По приведенному примеру можно сделать заключение, что наиболее распространенная численность рабочих является порядка 467,6 чел. В то же время более половины предприятий имеют численность рабочих более 496,6 чел., при среднем уровне 510 чел. чел. Из соотношения этих показателей следует сделать вывод о правосторонней асимметрии распределения предприятий по численности промышленно - производственного персонала.
Мода и медиана в отличие от степенных средних являются конкретными характеристиками, их значение имеет какой-либо конкретный вариант в вариационном ряду.
Мода и медиана, как правило, отличаются от значения средней, совпадая с ней только в случае симметричного распределения частот вариационного ряда. Поэтому соотношение моды, медианы и средней арифметической позволяет оценить ассиметрию ряда распределения.
Мода и медиана, как правило, являются дополнительными к средней характеристиками совокупности и используются в математической статистике для анализа формы рядов распределения.
Аналогично медиане вычисляются значения признака, делящие совокупность на четыре равные (по числу единиц) части — квартели, на пять равных частей — квинтели, на десять частей — децели, на сто частей — перцентели.
Расчетная часть
Задание 1. С целью изучения цен по предприятиям конкурентов обследованы предприятия розничной торговли города (выборка 10%-ная механическая). Получены следующие данные за отчетный период от реализации картофеля:
Исходные данные |
| ||
№п/п | Объем продаж, т | Выручка от продажи, тыс. руб. (товарооборот) | Средняя цена 1кг картофеля |
1 | 31 | 266,6 | 8,6 |
2 | 34 | 251,6 | 7,4 |
3 | 35 | 262,5 | 7,5 |
4 | 40 | 264 | 6,6 |
5 | 33 | 244,2 | 7,4 |
6 | 29 | 240,7 | 8,3 |
7 | 30 | 252 | 8,4 |
8 | 30 | 255 | 8,5 |
9 | 32 | 275,2 | 8,6 |
10 | 45 | 270 | 6 |
11 | 32 | 284,8 | 8,9 |
12 | 31 | 266,6 | 8,6 |
13 | 33 | 231 | 7 |
14 | 32 | 281,6 | 8,8 |
15 | 21 | 195,3 | 9,3 |
16 | 26 | 241,8 | 9,3 |
17 | 28 | 226,8 | 8,1 |
18 | 28 | 229,6 | 8,2 |
19 | 26 | 244,4 | 9,4 |
20 | 38 | 296,4 | 7,8 |
21 | 24 | 225,6 | 9,4 |
22 | 26 | 249,6 | 9,6 |
23 | 25 | 242,5 | 9,7 |
24 | 26 | 254,8 | 9,8 |
25 | 39 | 269,1 | 6,9 |
26 | 37 | 292,3 | 7,9 |
27 | 15 | 165 | 11 |
28 | 20 | 200 | 10 |
29 | 20 | 210 | 10,5 |
30 | 34 | 255 | 7,5 |
По исходным данным:
Построить статистический ряд распределения предприятий по признаку – средняя цена 1кг картофеля. Образовав 5 групп с равными интервалами.
Рассчитать характеристики ряда распределения: среднюю арифметическую, среднее квадратическое отклонение, коэффициент вариации, моду и медиану.
Сделайте выводы по результатам выполнения задания.
Для построения интервального вариационного ряда, необходимо вычислить величину и границы интервалов ряда.
При построении ряда с равными интервалами величина интервала h определяется по формуле
,
где – наибольшее и наименьшее значения признака в исследуемой совокупности, k- число групп интервального ряда.
Определение величины интервала по формуле (1) при заданных k = 5, xmax = 11 руб., xmin = 6 руб.:
При h = 1 руб. границы интервалов ряда распределения имеют следующий вид (табл. 2):
№ группы | нижняя граница интервала | верхняя граница интервала |
1 | 6 | 7 |
2 | 7 | 8 |
3 | 8 | 9 |
4 | 9 | 10 |
5 | 10 | 11 |