Основы статистикиРефераты >> Статистика >> Основы статистики
Для моментного ряда с равноотстоящими уровнями:
Для моментного ряда с неравноотстоящими интервалами:
Например, даны следующие данные:
01.01.98 – 455 01.07 – 465 01.11 – 495 01.01.99 – 505
01.05 – 465 01.10 – 485 01.12 – 505
2. Средний абсолютный прирост
Показывает скорость развития явления в изучаемом динамическом ряду. Он получается из абсолютных приростов как их средняя арифметическая. Может быть получен также как отношение абсолютного прироста за весь период к числу уровней без одного.
3. Средний темп роста
Изменение (рост) социально-экономических явлений происходит по правилу сложных процентов. Средняя геометрическая из годовых темпов роста равна:
4. Средний темп прироста
Выявление основной тенденции развития динамических рядов
Существует два подхода: механическое и аналитическое выравнивание.
Механическое выравнивание:
– Выявление основной тенденции может быть осуществлено графически.
– Способ укрупнения интервалов.
– Метод скользящей средней.
Рассмотрим подробнее последний метод. Итак, смысл аналитического выравнивания методом скользящей средней состоит в том, что он позволяет сглаживать случайные колебания в уровнях развития явления во времени. Поэтому период охватываемой средней постоянно меняется.
Период осреднения как правило выбирается равным временному периоду, в течение которого начинается и заканчивается цикл развития какого-либо явления.
Пример расчета пятилетней скользящей средней:
Год | у | Скользящая средняя |
1990 | 10,9 | – |
91 | 9,7 | – |
92 | 13,1 | 11,40 |
93 | 11,1 | 11,98 |
94 | 12,2 | 12,78 |
95 | 13,8 | 12,82 |
96 | 13,7 | 13,26 |
97 | 13,3 | 13,24 |
98 | 12,8 | – |
99 | 12,6 | – |
У этого метода есть ряд недостатков:
– в зависимости от периода осреднения мы теряем 1, 2, 3 и более уровней ряда;
– подсчитанные нами показатели не относятся ни к какому конкретному периоду времени.
Из-за этого не представляется возможным осуществлять прогнозирование развития изучаемых явлений.
Скользящая средняя может быть рассчитана и как взвешенная.
Методы аналитического выравнивания
Это наиболее эффективные методы выравнивания. Имеют конечный вид функции времени (уравнения времени). Возможно выравнивание по прямой, по гиперболе, по параболе 2-го или 3-го порядка.
Задача состоит в том, чтобы подобрать для конкретного ряда динамики такую логарифмическую кривую, которая бы наиболее точно отображала черты фактической динамики. Решение этой задачи часто связано с методом наименьших квадратов, т.к. наилучшим считается такое приближение выровненных данных к эмпирическим, при которых сумма квадратов их отклонений является минимальной:
Техника аналитического выравнивания по прямой имеет наиболее простое выражение.
Система уравнений упрощается, если значение подобрать таким образом, чтобы т.е. перенести начало отсчета в середину рассматриваемого периода.
Годы | Cтудентов | t | t2 | yt | yt |
1986 | 98,4 | -4 | 16 | -393,6 | 94,8 |
87 | 97,9 | -3 | 9 | -293,7 | 96,0 |
88 | 97,2 | -2 | 4 | -194,7 | 97,2 |
89 | 95,7 | -1 | 1 | -95,7 | 98,4 |
90 | 95,0 | 0 | 0 | 0 | 99,6 |
91 | 99,2 | 1 | 1 | 99,2 | 100,6 |
92 | 102,4 | 2 | 4 | 204,8 | 102,0 |
93 | 104,0 | 3 | 9 | 312,0 | 103,2 |
94 | 106,2 | 4 | 16 | 424,8 | 104,4 |
| 896,0 | 0 | 60 | 73,4 | 896,4 |