Курсовая работа по статистике на тему Перевозки груза по Российской Федерации

АННОТАЦИЯ

Курсовая работа посвящена изучению основных теоретических положений корреляционно-регрессионного анализа, а также выполнению практических расчетов по установлению зависимости между объемом перевозок и стоимостью топлива за 1 литр.
В первой главе работы рассмотрены основные методы выполнения расчетов: установление тесноты связи, виды уравнений регрессии и их определение в парной регрессии и корреляции, вычисление статистической значимости уравнения и коэффициентов.
Во второй главе выполнены практические расчеты. По результатам практических расчетов удалось определить следующее:
1. связь между показателями слабая, согласно коэффициенту корреляции;
2. полученное уравнение регрессии недостаточно точно описывает целевую функцию, о чем свидетельствует низкий коэффициент детерминации и аппроксимации функции;
3. уравнение статистически незначимо по критерию Фишера, полученное значение меньше табличного, значимость коэффициентов регрессии также не высока при исследовании критерия t-Стьюдента.
Курсовая работа написана на 30 страницах, содержит 2 таблицы, 4 рисунка, 30 формул и 15 источников литературы.


ВВЕДЕНИЕ

Статистическая обработка данных уже давно используется в различных сферах человеческой деятельности. Ни в одной области знаний и практики статистическая обработка данных не играет такой чрезвычайно большой роли, как в экономической науке, обрабатывающей и методично изучающей огромные массивы данных об общественно-экономических явлениях и процессах. Комплексный и углубленный метод изучения этих данных, так называемых информационных данных, предполагает использование различных специальных методов, важное место среди которых занимает корреляционно-регрессионный метод изучения статистической обработки данных.
Обработка информации уже давно используется в самых различных областях человеческой деятельности. Примером может служить любая область знаний, которая занимается обработкой и методом изучения огромных массивов данных. Комплексный и углубленный метод изучения этих данных, так называемых информационных данных, предполагает использование различных специальных методов, важное место среди которых занимает регрессионный метод изучения данных, позволяющий решать задачи прогнозирования различных показателей.
Корреляционно-регрессионный метод исследования — это область математической статистики, изучающая взаимосвязь между изменениями величин по информационным наблюдениям. Экономико-математическая модель показывает математическое описание изучаемого экономического процесса.
Линейная регрессия — это метод восстановления зависимости одной ???? переменной (зависимой) от другой или нескольких других переменных (независимых переменных) ????. Одной из целей метода регрессионного исследования является прогнозирование значения зависимой переменной с помощью независимых переменных. На практике линию регрессии чаще всего ищут методом наименьших квадратов. Поскольку прогнозирование вообще и, в частности, финансовых показателей затруднено, возникает необходимость в менее чувствительной к выбросам альтернативе методу наименьших квадратов.
Объект исследования – статистические показатели грузоперевозок и стоимости топлива. Предмет исследования – методы корреляционно-регрессионного анализа и исследования зависимостей.
Целью работы является построение уравнения регрессии, описывающего влияние стоимости топлива за 1 литр на объемы перевозок
Задачи работы:
1. изучение и описание теоретических положений выполнения корреляционно-регрессионного анализа;
2. установление тесноты связи между показателями;
3. построение уравнения регрессии и определение его статистической значимости и надёжности.
Методы исследования: корреляционного, регрессионного анализа, анализ методов t-критерия Стьюдента, анализ автокорреляции остатков.


 
1. Теоретические положение корреляционно-регрессионного анализа
1.1. Сущность корреляционно-регрессионного анализа и его задачи

Экономические явления, будучи весьма разнообразными, характеризуются многими чертами, отражающими те или иные свойства этих процессов и явлений и подверженными взаимосогласованным изменениям. В одних случаях связь между признаками очень тесная (например, почасовая выработка индивида и заработная плата), а в других такая связь вообще не выражена или крайне слабая (например, пол учащихся и их успеваемость). ). Чем теснее связь между этими знаками, тем точнее принимаемые решения.
Различают два вида зависимости между явлениями и их характеристиками:
• функциональная (детерминированная, причинная) зависимость. Он задается в виде формулы, отображающей каждое значение одной переменной в строго определенное значение другой переменной (влияние случайных факторов пренебрегается). Другими словами, функциональная зависимость — это отношение, в котором каждому значению независимой переменной х соответствует точно определенное значение зависимой переменной у. В экономике функциональные связи между показателями являются исключением из общего правила;
• статистическая (стохастическая, недетерминированная) зависимость – это связь переменных, находящихся под влиянием случайных факторов, т. е. это связь, при которой каждое значение независимой переменной x соответствует набору данных зависимой переменной y, а не известному заранее какое значение y примет.
Частным случаем статистической зависимости является корреляционная зависимость.
Корреляционная зависимость – это зависимость, в которой каждому значению независимой переменной x соответствует определенное математическое ожидание (среднее значение) зависимой переменной y.
Корреляционная зависимость выступает как «неполная» зависимость, проявляющаяся не в каждом отдельном случае, а только в среднем при достаточно большом количестве случаев. Например, известно, что профессиональное развитие человека приводит к повышению производительности труда. Это утверждение часто подтверждается на практике, но оно не означает, что два или более рабочих одной категории/уровня, занятых в одном и том же процессе, будут иметь одинаковую производительность.
Корреляционная зависимость исследуется методами корреляционного и регрессионного анализа.
Корреляционно-регрессионный анализ позволяет установить близость, выраженность связи и форму этой связи между показателями, то есть ее аналитическое выражение.
Основная цель корреляционного анализа состоит в количественном определении близости связи между двумя признаками в парной коммуникации и между продуктивными и многофакторными признаками в многофакторной коммуникации и в статистической оценке достоверности установленной связи.
2. Определение регрессии и ее виды. Регрессионный анализ выступает в качестве основного математического и статистического инструмента в эконометрике. Регрессией называют зависимость среднего значения величины (y) от какого-либо другого значения или от нескольких значений (xi).