Готовая курсовая работа

Сложная и многогранная по своей природе социальная жизнь общества представляет собой систему отношений разного свойства, разных уровней, разного качества. Будучи системой, эти отношения взаимосвязаны и взаимообусловлены. К числу наиболее значимых направлений исследования в социальной статистике относятся: социальная структура и демографическая структура населения и ее динамика. Социальная статистика представляет собой одно из важнейших приложений статистического метода. Она дает количественную характеристику структуры общества, жизни и деятельности людей, их взаимоотношений с государством и правом, позволяет выявить и измерить основные закономерности в поведении людей, в распределении благ между ними. Статистический анализ явлений и процессов, происходящих в социальной жизни общества, осуществляется с помощью специфических для статистики методов – методов обобщающих показателей, дающих числовое измерение количественных и качественных характеристик объекта, связей между ними, тенденций их изменения. Эти показатели отражают социальную жизнь общества, выступающую как предмет исследования социальной статистики.
Метод статистики предполагает следующую последовательность действий:
– разработка статистической гипотезы,
– статистическое наблюдение,
– сводка и группировка статистических данных,
– анализ данных,
– интерпретация данных.
Прохождение каждой стадии связано с использованием специальных методов, объясняемых содержанием выполняемой работы. Статистические методы являются основным средством изучения массовых, повторяющихся явлений, играют важную роль в прогнозировании поведения экономических показателей.
Цель статистики в экономике – это возможность правильно выбрать решения в условиях неопределенности сложившейся ситуации, умение спрогнозировать и предугадать социально-экономические явления, сделать правильные выводы и внести свой вклад в развитие экономической жизни. Выявление взаимосвязей – одна из важнейших задач применения статистики в экономике.
Задачи статистики:
1) Разработка системы гипотез, характеризующих развитие, динамику, состояние социально-экономических явлений.
2) Организация статистической деятельности.
3) Разработка методологии анализа.
4) Разработка системы показателей для управления хозяйством на макро- и микроуровне.
5) Популяризовать данные статистического наблюдения.
Задачи курсовой работы:
1.Составить таблицу с исходными данными. Таблица должна включать: название региона, факторный, результативный признак и признак для выполнения п.3 (если он отличается от факторного и результативного признаков).
2. Построить аналитическую группировку, характеризующую зависимость между:
• факторным и результативным признаком;
• территориальным фактором (федеральный округ) и результативным признаком. Результаты группировок представить в виде таблиц.
3. Построить вариационный ряд, характеризующий распределение регионов по величине признака, указанного в варианте. Для построенного ряда определить:
• математические и структурные средние;
• показатели размера и интенсивности вариации;
• показатели формы распределения.
По результатам расчетов сделать выводы о характере распределения регионов по величине признака. Проверить гипотезу о распределении признака по одному из предполагаемых законов (нормальное распределение, равномерное, показательное, экспоненциальное, логнормальное, бета-распределение, гамма-распределение, логнормальное распределение).
4. Используя правило сложения дисперсий выявить степень изменчивости результативного признака в зависимости от:
• факторного признака;
• территориального фактора.
5. Произвести 50-ти процентный типологический отбор регионов. На основе полученной выборки оценить:
• среднее значение факторного и результативного признака по России с вероятностью 95%;
• долю регионов, с величиной факторного и результативного признаков больше среднего по России с вероятностью 95,4%;
• вероятность того, что среднее значение результативного признака отличается от полученного по выборке не более чем на 18%.
6. Проверить факт наличия взаимосвязи между факторным и результативным признаком, проверить гипотезу о линейности связи. Оценить степень тесноты и направление взаимосвязи. Построить адекватное уравнение связи между факторным и результативным признаком (линейное или нелинейное). Оценить качество построенной регрессионной модели с помощью:
6.1 критерии Фишера (значимоcть R2)
6.2 проверки гипотезы о распределении остатков по нормальному закону, гипотезы о равенстве мат.ожидания остатков нулю. (M(i)=0)

Введение . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . …. . . . . . . . .. . ..4
1. Описание анализируемых экономических показателей . . . . . . . . .. . . .. .7
1.1. Доходы населения.. . . . . . .. .. . .. . . . . . .. .. . .. . . . . . .. .. . . . . .. . . . .7
1.2. Расходы населения .. . . . . . .. .. . .. . . . . . .. .. . .. . . . . . .. .. . . . . .. . .. .9
2. Математическая модель (статистические показатели и величины). . . ...10
3. Анализ данных . .. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .. . . ..15
3.1. Анализ среднедушевых расходов. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .. .. .20
3. 2. Выявление влияния факторов на результативный признак (расходы) .24
3.2.1. Изменчивость результативного признака в зависимости от
территориального. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . ..24
3.2.2. Степень изменчивости результативного признака в зависимости от
факторного. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .24
4. Индивидуальное задание. .. .. . .. . . . . . .. .. . .. . . . . .. . . . .. .. . .. . . . 25
5. Статистическое моделирование связи методом корреляционного регрессионного анализа. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 27
5.1. Поиск уравнения связи и определение его коэффициентов . . . . . . . ..27
5.2. Проверка адекватности линейной модели. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .29
5.3. Проверка адекватности нелинейных моделей. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 32

Заключение . . . . . . … . .. . . . . .. . .. . . .. . . . . . .. .. . .. . . . . . . . . . . . .. . 35
Список используемой литературы . . . . . . . . . .. . . . . .. . . . .. . . . .. . . . . .36
Приложения . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 37

Итак, рассмотрев все вышеуказанные вопросы можно сказать, что уровень расходов населения России в решающей мере зависит от доходов.
На основании проведенного анализа сделаем ряд выводов:
Во-первых, распределение доходов и расходов среди регионов РФ является неравномерным, что, соответственно, порождает дифференциацию по показателям уровня жизни среди различных социальных групп: средний расход па регионам составляет 946,9885 рублей, причем разрыв между самыми большими и самыми малыми расходами составляет 2934,000 рублей. Это далеко не положительно влияет на благосостояние населения России.
В-вторых, статистический анализ показателей доходов и расходов населения России показал, что эти величины имеют логнормальное распределение, что дает возможность прогнозирования экономических изменений и планирования социально – экономической политики.
В-третьих, с помощью регрессионного анализа установили главное: вид связи (прямая, функциональная) и зависимости между рассматриваемыми признаками. Анализируя различные модели, сравнивая их адекватность, я пришла к выводу, что все же наиболее оптимальной в моем случае все же линейная. Таким образом, полученное уравнение позволяет наиболее четко проиллюстрировать зависимость между исследуемыми показателями, тем более что при проверке этой модели на адекватность по критерию Стьюдента результат оказался положительным (модель адекватна, т.е. ее можно применять). Применимость модели подтвердило сравнение остаточных дисперсий рассмотренных функций. Кроме этого значения остатков имеют как положительные, так и отрицательные отклонения от ожидаемого. В итоге положительные отклонения размеров расходов уравновешиваются отрицательными значениями, то есть получается M(i)=0. Все это говорит о том, что найденная регрессионная модель является подходящей.

1. Гусаров В.М., « Статистика»: Учебное пособие для ВУЗов.- М.: «ЮНИТА» - 2001 г.
2.Герасимович А.И. «Математическая статистика», Мн: «Выш. школа», 1983 г.
3. Бабосов Е. М., «Экономическая статистика», Мн: «Тетрасистем», 2004 г.
4. Л. П. Харченко, « Статистика»: Учебное пособие для ВУЗов. – М: «ИНФРА-М», 2002 г.
5. Н. Н. Бондаренко, « Статистика: показатели и методы анализа»: Справочное пособие для ВУЗов. – Мн: «Современная школа», 2005 г. - 6
1. И. Е. Теслюк, « Статистика»: Учебное пособие для ВУЗов.- Мн.: «Ураджай» - 2001 г.
6. http://www.students.ru/referats
7. http://www.mfa.gov.by./rus/index.php?id=1&d=economic/statistic