Статистическая обработка данных. Статистика денежного обращения

КУРСОВАЯ РАБОТА

по дисциплине "Статистика"

на тему: "Статистическая обработка данных.

Статистика денежного обращения"

Санкт-Петербург 2010

Содержание

Введение

Глава 1. Статистическая обработка данных

1.1 Постановка задачи. Цель работы. Исходные данные

1.2 Вычисление основных выборочных характеристик по заданной выборке

1.3 Результаты вычисления интервальных оценок для математического ожидания и дисперсии

1.4 Результаты ранжирования выборочных данных вычисления моды и медианы

1.5 Параметрическая оценка функции плотности распределения

1.6. Проверка гипотезы о нормальном распределении случайной величины по критерию Пирсона

Глава 2. Статистика денежного обращения

2.1 Понятия денежного обращения и денежной массы

2.2 Система показателей денежной массы

2.3 Структура денежной массы и ее виды

2.4 Понятие денежной базы и ее составляющие

2.5 Статистический анализ оборачиваемости денежной массы

Заключение

Список литературы

Введение

Данная курсовая работа состоит из двух частей: в первой студентом по практическому заданию с индивидуальным вариантом необходимо данную выборку подвергнуть исследованию, путем расчета различных показателей, построить модели ряда теоретическую и практическую, сделать вывод о возможности или невозможности нормального распределения в данном ряду.

К основным задачам выполняемой работы можно отнести:

поставить задачу по исследованию ряда

определить основные параметры ряда

ранжировать ряд

произвести вычисления интервальных оценок для матожидания и дисперсии и некоторые другие задачи.

Во второй части работы основными задачами являются:

узнать основные теоретические понятия темы "структура денежного обращения"

произвести оценку по формулам показателей денежной системы России

проанализировать полученные данные за период времени 2005-2009

После выполнения поставленных задач, цель курсовой работы будет выполнена

Глава 1. Статистическая обработка данных

 

1.1 Постановка задачи. Цель работы. Исходные данные

По выборке объёма N провести статистическую обработку результатов

эксперимента.

Цель работы:

Изучить и усвоить основные понятия математической статистики. Овладеть методикой статистического оценивания числовых характеристик случайной величины и нормального закона распределения. Ознакомиться с методикой применения статистических критериев для проверки гипотез.

Исходные данные:

Проведён эксперимент, в результате которого была получена выборка N = 60,которая соответствует случайной величине, распределённой по нормальному закону. Итак, обратимся к приведенной ниже выборке. Затем проведем ранжирование.

Таблица 1.1

Выборка (исходные данные)

1	15,10	11	16,40	21	15,70	31	16,67	41	15,15	51	17,94
2	15,26	12	16,52	22	15,01	32	15,93	42	15,12	52	15,04
3	16,75	13	17,70	23	17,39	33	16,31	43	16,91	53	16,62
4	16,40	14	16,29	24	17,12	34	15,15	44	17,78	54	15,68
5	15,64	15	14,44	25	15,61	35	17,38	45	15,80	55	16,38
6	14,40	16	17,02	26	15,81	36	15,78	46	17,36	56	15,03
7	15,86	17	15,88	27	16,26	37	16,05	47	16,60	57	15,38
8	16,30	18	15,41	28	15,96	38	15,22	48	15,31	58	15,85
9	15,22	19	16,84	29	15,28	39	15,02	49	16,91	59	16,38
10	14,85	20	18, 19	30	15,59	40	15,81	50	15,07	60	17,26

1.2 Вычисление основных выборочных характеристик по заданной выборке

1. Среднее арифметическое случайной величины X - представляет собой обобщенную количественную характеристику признаков статистической совокупности в конкретных условиях места и времени

16,0515

2. Среднее линейное отклонение - определяется как среднее арифметическое абсолютных значений вариант х-итое и среднего арифметического х-с-чертой

=0,7447

3. Дисперсия случайной величины X - мера разброса данной случайной величины, то есть её отклонения от математического ожидания

0,795586

4. Несмещенная оценка дисперсии

0,809071

5. Среднее квадратическое отклонение

0,86296

6. Несмещенная выборочная оценка для среднего квадратического отклонения

0,899484

7. Коэффициент вариации

=5,603735

8. Коэффициент асимметрии случайной величины X

=0,069231

Коэффициент асимметрии положителен, значит "длинная часть" кривой распределена справа от математического ожидания

9. Коэффициент эксцесса случайной величины X

3= - 0,68119

Для нормального распределения коэффициент эксцесса равен 0

Так как коэффициент отрицательный, то это значит, что сравниваемая кривая имеет более плоскую вершину, чем при нормальном распределении