Курсовой проект - Статистико-экономический анализ населения регионов РФ - файл n1.doc

приобрести
Курсовой проект - Статистико-экономический анализ населения регионов РФ
скачать (49.2 kb.)
Доступные файлы (1):
n1.doc371kb.02.04.2010 00:14скачать

n1.doc

  1   2


НОВОСИБИРСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ АГРАРНЫЙ УНИВЕРСИТЕТ

ИНСТИТУТ ЗАОЧНОГО ОБРАЗОВАНИЯ И ПОВЫШЕНИЯ КВАЛИФИКАЦИИ

ЭКОНОМИЧЕСКИЙ ИНСТИТУТ
Курсовая работа
«Статистико-экономический анализ населения регионов РФ»


Новосибирск, 2010 г.

План

Введение ………………………………………………………………………… 3

  1. Теоретические и методологические основы статистико-экономического анализа населения РФ.

1.1. Задачи и источники данных статистики населения; ……………… 4

1.2. Система показателей статистики населения; ……………………… 6

1.3. Методика расчета показателей. ……………………………..…….. 15

  1. Группировка регионов по плотности населения в субъектах РФ. …. 16

  2. Корреляционно-регрессивный анализ связи между регионами РФ. . 20

  3. Анализ показателей ряда динамики населения регионов РФ. ……… 22

Заключение ……………………………………………………………………. 25

Список использованной литературы.

Введение
Словом статистика в середине XVIII в. стали обозначать совокупность разного рода фактических сведений о государствах (от латинского “статус” – государство). К таким сведениям относились данные о численности и движении населения государств, их территориальном делении и административном устройстве, экономики и т.д.

В настоящее время термин “статистика” имеет несколько связанных друг с другом значений. Одно из них близко соответствует изложенному выше. Статистикой часто называют совокупность фактов о той или иной стране. Главные из них систематически публикуются в специальных изданиях по установленной форме.

Однако современную статистику в рассматриваемом смысле этого слова отличает от “государствоведения” прошлых столетий не только в огромной степени выросшем полнота и разносторонность содержащихся в ней сведений. В отношении характера сведений к ней теперь относят только то, что получает количественное выражение. Так, к статистике не относят сведения о том, является ли данное государство монархией или республикой. Какой язык в нем принят в качестве государственного и т.д.

Но к ней относятся количественные данные о численности населения, пользующихся тем или иным языком в качестве своего разговорного. К статистике не относят перечень и расположение на карте отдельных территориальных частей государства, но относят количественные данные о распределении по ним населения, промышленности и т.д.

Общей чертой сведений, составляющих статистику, служит то, что они всегда относятся не к одному единичному (индивидуальному) явлению, а охватывают сводными характеристиками целый ряд таких явлений, или, как говорят, их совокупность. Индивидуальное явление отличается от совокупности своей неразложимостью на самостоятельно существующие и аналогичные друг другу составные элементы. Совокупность же состоит именно из таких элементов. Исчезновение одного из элементов совокупности не уничтожает ее, как таковую.

Статистические данные о численности населения страны и распределения его по регионам имеет большое значение для государства, как в плане планирования бюджетов, так и развития экономики и промышленности регионов. Поэтому целью настоящей работы ставится анализ и формирование данных о численности и экономическом уровне населения регионов. Статистико-экономический анализ населения регионов дает представление о возможных бюджетных затратах на социальное развитие, а статистико-экономический анализ трудовых ресурсов позволяет прогнозировать доходы в региональные бюджеты и бюджет РФ.

Отсюда формируем задачи: определить регионы, наиболее способные к развитию собственного промышленного потенциала и регионы, менее к этому способные.
1. Теоретические и методологические основы статистико-экономического анализа населения РФ.

1.1. Задачи и источники данных статистики населения;

В зависимости от объекта изучения статистика как наука подразделяется на социальную, демографическую, экономическую, промышленную, торговую, банковскую, финансовую, медицинскую и т.д. Общие свойства статистических данных, независимо от их природы и методы их анализа рассматриваются математической статистикой и общей теорией статистики.

Статистика имеет дело прежде всего с количественной стороной явлений и процессов общественной жизни. Одной из характерных особеннос­тей статистики является то, что при изучении количественной стороны обществен­ных явлений и процессов она всегда отображает качественные особенности иссле­дуемых явлений, т.е. изучает количество в неразрывной связи, единстве с качес­твом.

Население как предмет изучения в статистике представляет собой совокупность людей, проживающих на территории мира, континента, страны или её части, отдельного региона, населенного пункта и непрерывно возобновляющихся за счет рождений и смертей.

Население любого государства весьма неоднородно по своему составу и изменчиво во времени, поэтому закономерности развития населения, изменение его состава и многие другие характеристики должны изучаться с учетом конкретных исторических условий.

В статистике населения единицей наблюдения чаще всего является отдельный человек как индивидум, однако, может быть, и семья. В 1994 г. при проведении в России микропереписи населения впервые учитывалась не только семья, но и домохозяйство (как принято в международной практике). В отличие от семьи под домохозяйством понимают совместно проживающих и ведущих общее хозяйство людей (необязательно родственников). Домохозяйство, в отличие от семьи, может состоять и из одного человека, обеспечивающего себя материально. В статистике населения объектом статистического наблюдения могут быть самые разные совокупности: население в целом (постоянное или наличное), отдельные группы населения (трудоспособное население, безработные, инвалиды, городское или сельское население, мужчины или женщины и т.д.), молодые семьи или, наоборот, пожилые, родившиеся за год (или иной период) или умершие и т.д. [5]

Основным источником статистики населения являются текущий учет и единовременные наблюдения в виде сплошных или выборочных переписей. В СССР перепись населения проводилась в 1920, 1926, 1939, 1959, 1970, 1979 и 1989 гг.

В промежутках между переписями проводятся микропереписи населения, охватывающие 5% населения (1994 г. в РФ) [3].

Различают две категории населения, учитываемые при переписи:

• наличное население — категория населения, объединяющая людей, фактически находящихся на момент переписи в данном населенном пункте;

• постоянное население — категория населения, объединяющая людей, для которых данный населенный пункт представляет место обычного проживания в данное время, не зависимо от их фактического место нахождения в момент учета (переписи).

При статистическом обследовании населения исчисляются: численность населения на момент проведения переписи, среднегодовая численность и другие показатели.

В соответствии с делением населенных пунктов на городские и сельские, население страны, с точки зрения размещения по территориям подразделяется на городское и сельское.

Для отдельных территорий или административных единиц определяется показатель плотности населения — делением численности населения данной территории на её площадь в квадратных километрах. Этот показатель значительно варьирует в пределах РФ [7].

Среди группировок в статистике населения выделяют группировки по полу, возрасту, семейному положению, национальности. Так, в 2008 г. в общей численности населения мужчины составляли 47%, женщины - 53%, или на 1000 мужчин приходилось 1133 женщины. Важное значение имеет группировка населения по источникам средств существования, уровню образования.

Качество в научно-филосовском понимании - это свойства, присущие предмету или явлению, которые отличают данный предмет или явление от других. Качество - это то, что делает предметы и явления определенными. Пользуясь филосовской терминологией, можно сказать, что статистика изучает общественные явления как единство их качественной и количественной определенности, т.е. изучает меру общественных явлений.

1.2. Система показателей статистики населения;

Абсолютные величины представляют собой характеристику всего исследуемого явления по отдельно взятому признаку. Абсолютные величины являются результатом первичного учета, заключающегося в первоначальной регистрации предметов, событий хозяйственной деятельности, отражаемой в соответствующей документации (накладных, актах, квитанциях и т.д.). Поэтому, как правило, в абсолютных величинах измеряются такие явления, которые в статистике характеризуются через первичные признаки.

Характерной чертой признаков, выражаемых через абсолютные величины, является существование их независимо от исследователя. Действительно, такой признак, например, как численность крупного рогатого скота при характеристике фермерского хозяйства будет существовать, независимо от того, будет ли осуществляться статистическое исследование этого хозяйства или нет.

По степени охвата исследуемой совокупности выделяют несколько видов абсолютных величин [7]:

1) индивидуальные, характеризующие отдельные единицы совокупности (например, масса единицы произведенной продукции, выраженная в граммах);

2) групповые, отражающие размеры признака в отдельных частях совокупности (например, размер посевной площади, занятой только яровыми, выраженной в гектарах);

3) общие, отражающие размеры признака в совокупности в целом (например, численность населения Российской Федерации на начало определенного года).

Такое разделение абсолютных величин определяет метод их получения: индивидуальные абсолютные величины образуются еще на стадии статистического наблюдения, тогда как групповые и общие получаются в результате обработки полученных статистических данных, то есть на стадии группировки и сводки.

Абсолютные величины всегда именованы, то есть всегда имеют определенные единицы измерения. Выделяют натуральные, условно-натуральные и стоимостные единицы измерения. Существуют также трудовые единицы измерения.

Натуральные единицы измерения используются в случае изучения свойств объекта исследования. Например, объем экспорта нефти оценивается в баррелях и тоннах, строительство дорого – в километрах, и т.д.

Натуральные единицы измерения могут быть простыми и сложными. Например, затраты рабочего времени на производство продукции может выражаться в численности рабочих, занятых на производстве (простая натуральная единица измерения), в человеко-днях, в человеко-часах (сложные натуральные единицы измерения). Или, например, отображение размера грузооборота железнодорожного транспорта в тонно-километрах. Сложные натуральные единицы измерения, как видно из приведенных примеров, всегда отражают сразу несколько сторон исследуемого явления, что в некоторой степени расширяет границы проводимого анализа.

При необходимости совместного исследования различных типов одного и того же явления, выраженного в натуральных измерителях, применяется условно-натуральный измеритель. Он выражает наиболее характерный для явления размер признака, присущий определенному типу этого явления.

Путем соотнесения уровня явления в натуральных единицах измерения с уровнем этого явления, выраженным в условно-натуральных единицах, получают коэффициенты пересчета для соответствующего типа явления. Применение коэффициентов пересчета позволяет проводить анализ разнородных по своему составу явлений, необходимый при изучении социально-экономических процессов. Например, появляется возможность рассчитывать суммарный объем различных по своим существенным свойствам явлений, тогда как суммирование в натуральных единицах измерения было бы некорректным с точки зрения статистического анализа.

Относительные величины. Социально-экономические явления невозможно исследовать только на основе данных первичного учета, представленных в виде абсолютных величин. Необходимо сравнивать стороны явлений, выраженные первичными признаками, сопоставлять абсолютные величины между собой, что позволит получить гораздо более глубокое представление об исследуемом явлении. Соотнесение абсолютных величин можно называть сутью относительных величин. Из сущности относительных величин вытекает метод их расчета: соотнесение сравниваемого показателя с другим показателем, принятым за основу, базу для сравнения. Показатель, с которым сравнивается изучаемый признак, так и называется – базисный.

Как правило, в относительных величинах измеряются те явления, которые в статистике выражаются через вторичные признаки. Таким образом, относительные величины также являются вторичными по отношению к абсолютным величинам, которые применяются при измерении первичных признаков. Более того, относительные величины вторичны сравнительно с абсолютными величинами и по методу расчета.

При построении относительных величин необходимо правильно их интерпретировать. Так, соотнося размер основных фондов в стоимостном выражении с численностью рабочих, эксплуатирующих основные фонды, мы получим, сколько рублей стоимости основных фондов приходится на одного рабочего. Или при соотношении числа книг, имеющихся в наличии в библиотеке, с числом читателей, записанных в этой библиотеке, мы получим, сколько книг приходится на одного читателя. А если соотнести число книг, которые выдавались на абонемент с общим числом книг, имеющихся в фондах библиотеки, то результат можно интерпретировать как долю выдаваемых книг в общей численности книг. То есть, правило построения относительных величин заключается в возможности их объяснения с точки зрения анализа исследуемого явления.

В результате расчета относительных величин получаются:

а) коэффициенты, отражающие число раз, в которое изменилось исследуемое явления;

б) проценты, которые соответствуют коэффициенту, умноженному на 100;

в) промилле, выражающие размер исследуемого явления на тысячу единиц совокупности, например, численность врачей-терапевтов на каждую тысячу населения. Применяется такая форма расчета ввиду слишком больших различий между сравниваемыми величинами.

г) При соотнесении показателей, выраженных различными единицами измерения получают величины, которые в общем виде можно отобразить как:


Например (соответственно приведенным формулам): руб./тыс. руб.; чел/км2; руб./чел.; кг/руб.

Виды относительных величин:


При соотнесении между собой абсолютных величин, данных первичного наблюдения, получившиеся показатели называют относительные показатели первого порядка. Если же необходимо сравнить относительные величины, которые уже являются вторичными (расчетными) показателями, то такие показатели называют относительные показатели второго порядка [5].

Средние величины.

Значения, отображающие размер признака общественного явления, различаются между собой, и это, как указывалось выше, называют вариацией явления [10]. С другой стороны, различные элементы принадлежат одному и тому же явлению, оказывают влияние друг на друга, поэтому значения признаков у таких элементов сближаются, что дает возможность рассматривать их как единую совокупность. Для исследования совокупности, обладающей различными значениями признака у отдельных ее единиц, необходимо иметь единую типическую для совокупности величину признака, позволяющую анализировать совокупность и сравнивать динамические изменения в совокупности. Для этого применяется средняя величина. Средняя величина рассчитывается только по количественным признакам, т.е. определение средней по атрибутивным признакам невозможно.

Тогда, средняя величина это: наиболее типичное для совокупности значение признака; объем признака совокупности, распределенный поровну между единицами совокупности.

Признак, для которого рассчитывается средняя величина, в статистике называется «усредняемый». Среднюю величину принято обозначать как . Важно отметить, что в процессе осреднения совокупное значение уровней признака или конечное его значение (в случае расчета средних уровней в ряду динамики) должно оставаться неизменным. Другими словами, при расчете средней величины объем исследуемого признака не должен быть искажен, и выражения, составляемые при расчетах средней, обязательно должны иметь смысл.

Средняя величина является показателем, рассчитываемым путем сопоставления абсолютных или относительных величин. Для получения требуемой средней величины необходимо корректно определить те показатели, которые следует соотнести, т.е. построить исходное соотношение средней. Исходное соотношение отражает сущность рассчитываемой средней величины. Для каждой средней величины может быть только одно исходное соотношение. Например, средняя урожайность рассчитывается путем соотнесения валового сбора (выраженного в центнерах) с общим размером посевной площади (выраженного в га):

Действительно, никакие другие показатели при соотнесении друг с другом не отразят средний уровень урожайности. Тогда, данная дробь будет называться исходным соотношением средней.

Средняя величина имеет двойственный характер: с одной стороны она характеризует совокупность в целом, а с другой стороны, она относится к единице совокупности, и также является характеристикой единицы совокупности. Например, средний объем грузов, перемещенный одним транспортным средством некоторого автопарка за период времени. Он рассчитывается путем соотнесения объема всех грузов, перемещенных всеми средствами данного автопарка за период времени, к общему числу транспортных средств, занимавшихся перемещением грузов. Этот показатель характеризует эффективность деятельности автопарка, но относится к одному транспортному средству.

Средняя величина может принимать такие значения, которые не присущи непосредственно ни одному из элементов изучаемой совокупности, кроме того, на практике часто средняя величина для дискретного признака выражается как для непрерывного. Например, среднее число родившихся на каждую тысячу населения в регионе: в регионе имеются несколько населенных пунктов, в каждом из которых складывается собственный уровень рождаемости. Чтобы рассчитать среднюю рождаемость по региону необходимо численность всех родившихся младенцев соотнести с численностью населения и умножить на 1000:



Результат расчета средней величины по данному показателю может выражаться в дробных числах, несмотря на то, что показатель «число родившихся» является целым числом.

Значения исследуемого признака принимают различные размеры, находящиеся в определенном интервале. То есть существует возможность говорить о распределении размеров признака, подверженном влиянию целого ряда факторов. Тогда средняя величина является показателем центра распределения [8].

Необходимо подчеркнуть важность понимания средней величины как центра распределения, так как на этом основывается дальнейший статистический анализ.

Вариация – это принятие единицами совокупности или их группами различных, отличающихся друг от друга, значений признака. Вариация является результатом воздействия на единицы совокупности множества факторов. Синонимами термина «вариация» являются понятия «изменение», «изменчивость», «вариативность», и в дальнейшем они будут употребляться как тождественные.

Вариация является одной из важнейших категорий, применяемых в статистической науке. Явления, подверженные вариации лежат в области исследования статистической науки, в то время как явления неизменные, статичные, постоянные в статистике не рассматриваются.

Практически все явления, имеющие естественный характер происхождения, подвержены изменчивости. Например, химические процессы, синоптические явления, процессы выбора человеком спутника жизни (хотя в некоторых сообществах и этот процесс регламентируется), изменчивость наследственных признаков у каждого человека, – т.е. самые разнообразные процессы. Искусственно созданные человеком явления, а также ряд естественных законов могут иметь неизменный характер. Например, не имеют вариативности общественные явления, регулируемые нормативными актами, закрепляющими параметры этих явлений (например, минимальный размер заработной платы, срок полномочий выборного должностного лица), или такие явления, как скорость света и притяжение Земли.

Вариацией называется изменчивость только тех явлений, на которые воздействуют внешние факторы и причины. Тогда как о явлениях, изменяющихся в силу своей внутренней природы нельзя говорить, что они подвержены вариации. Например, рост человека, меняющийся в течении жизни. Изучение изменчивости роста отдельного человека, который, допустим, к 1 году составляет 0,8 м, а к 25 годам 1,79 м, путем расчета среднего роста, будет некорректным, т.к. в начале жизни рост был небольшой в силу естественных причин.

Не следует путать с вариацией изменение размера признака у одной и той же единицы совокупности, наблюдаемой в разные периоды или моменты времени. Такое изменение называется изменением во времени или динамикой явления и исследуется с помощью специальных методов.

Необходимо подчеркнуть значение исследования вариации в статистической науке:

1. Выявление изменчивости размеров явления дает возможность оценить степень зависимости изучаемого явления от других факторов, в свою очередь подверженных изменчивости, или, другими словами, – оценить степень устойчивости явления к внешним воздействиям.

2. Вариация предполагает оценку однородности изучаемого явления, то есть меру типичности рассчитанной для этого явления средней величины.

3. Возможность оценивать вариативность определенного признака актуализирует статистические методы в условиях современной экономики, когда задачи, стоящие перед статистикой, усложняются целым рядом объективных факторов.

4. Вариация и методы ее исследования имеют важнейшее значение в изучении явлений, протекающих в обществе. Действительно, одной из главных проблем исследования общественных явлений и процессов выделяют высокий уровень их изменчивости, так как участниками общественных процессов выступают люди, обладающие различными системами ценностей и интересов.

Виды вариации и система показателей вариации


1. Если изучаемый признак может принять только одно из двух значений, противоположных по своей сути, то вариация называется альтернативной. Например, если изучается совокупность населения мужского пола, то по признаку прохождения службы в рядах российской армии всех мужчин можно разделить на две группы: проходившие службу, и не проходившие ее. Или в случае рассмотрения домохозяйств города по признаку наличия жилья в частной собственности все домохозяйства можно разделить на группу, обладающих жильем в частной собственности, и на группу домохозяйств, не обладающих таковым.

2. Систематическая вариация – изменение признака в определенном направлении. Вариация является систематической, только если изменение явления в определенном направлении не обусловлено внутренними законами развития изучаемого явления.

3. Случайной называется вариация, не имеющая явно выраженного направления, т.е. изменчивость признака при случайной вариации не предсказуема.

1.3. Методика расчета показателей.

Важнейшими составными элементами статистической методологии являются:

1)массовое наблюдение;

Чтобы охарактеризовать с количественной стороны любое массовое явление, необходимо сначала собрать информацию о составляющих его элементах. Это и дости­гается при помощи массового наблюдения, осуществляемого на основе выработанных статистической наукой правил и способов.

2)группировки, применение обоб­щающих (сводных) характеристик;

Собранные в процессе статистического наблюдения сведения подвергаются, в дальнейшем, сводке (первичной научной обработке), в процессе которой из всей совокупности обследованных единиц выделяются характерные части (группы). Выде­ление групп и подгрупп единиц из всей обследованной массы называется в статис­тике группировкой. Группировка в статистике является основой обработки и анали­за собранной информации. Осуществляется она на основе определенных принципов и правил.

3)анализ и обобщение статистических фактов и обнаружение закономерностей в изучаемых явлениях.

В процессе обработки статистической информации совокупность обследованных единиц и выделенные ее части на основе применения метода группировок характе­ризуются системой цифровых показателей: абсолютных и средних величин, относите­льных величин, показателей динамики и т.д.

  1. Группировка регионов по плотности населения в Северо-Западном и Приволжском федеральном округе.

Объектом статистического исследования выступают субъекты регионов РФ. Начнем их изучение со сводки и группировки. Основные показатели работы субъектов представлены в таблице 1.

Таблица 1

Исходные данные для расчета показателей по субъектам РФ СЗФО и ПФО за 2006 год

Административно-
территориальная
единица

Площадь
террито-
рии,
тыс. км2

Числен-
ность
населения
на 1 январь
2007 г.,
тыс, чело-
век

Средне-
годовая
числен-
ность
занятых
в эконо-
мике,
тыс, чело-
век

Средне-
душевые
денежные
доходы
(в месяц),
руб.

Потреби-
тельские
расходы
в сред-
нем
на душу
населе-
ния
(в месяц),
руб.

Средне-
месячная
номиналь-
ная
начислен-
ная
заработная
влата ра-
ботников
организа-
ций,
руб.

Валовой
регио-
нальньий
продукт
в 2005 г.,
млн. руб.

Основные
фонды
в экономике (по пол-
ной
учетной
стоимости; на конец
года),
млн. руб.






























































































































































































































































































































































































































































































































































































































































































































































2. Северо-Западный федеральный округ

1687,0

13550,0

6801,1

10952,9

7191,7

11851,3

3

4976071

Республика Карелия

180,5

693,1

352,5




5645,5

10697,4

76313,2

243546

Республика Коми

416,8

974,6

475,4

13406,8

8938,5

14082,2

172992,7

727893

Архангельская область

589,9

1280,2

618,9

9539,4

5901,0

11725,0

170402,2

541730

в том числе Ненецкий ав- тономный округ

176,8

42,0

29,5

27201,3

6853,3

28591,6

44577,3

76978

Вологодская область

144,5

1227,8 —

610,4

8673,2

5599,9

9720,3

80786,2

195805

Калининградская область

15,1

937,4

464,8

8887,6

594,4

10214,8

212091,7

61126

Ленинградская область

83,9

1637,7

743,4

8288,3

5194,4

10214,8

212091,7

611268

Мурманская область

144,9

857,0

445,8

12580,0

8124,2

8907,5

60960,2

186183

Новгородская область

54,5

657,6

310,5

7207,0

4853,5

6973,0

40957,3

164095

Псковская область

55,4

713,4

334,3

6382,3

5083,1

6973,0

40957,3

164095

г. Санкт-Петербург

1,4

4571,2

2445,2

14097,7

9644,7

13033,2

667905,4

1420407

4. Приволжский

федеральный округ

1037,0

30346,2

14614,8

7989,2

5580,0

8118,0

2817867,7

8456511

Республика Башкортостан

142,9

4051,0

1846,2

8909,4

6718,3

8632,3

81431,0

974675

Республика Марий Эл

23,4

706,7

328,6

4909,5

3374,6

6343,5

34149,5

141867

Республика Мордовия

26,1

847,7

396,6

4878,5

2986,8

6358,4

46000,3

204886

Республика Татарстан

67,8

3760,5

1795,3

9368,9

6552,8

8849,9

488609,1

1236737

Удмуртская Республика

42,1

1537,9

766,0

6227,8

3868,8

7798,4

140539,0

394881

Чувашская Республика

18,3

1286,2

598,3

5383,5

3575,5

6436,7

69498,3

285864

Пермский край

160,2

2730,9

1333,8

10982,3

7041,5

9516,2

338915,7

1113976

Кировская область

120,4

1426,9

706,1

5772,5

3722,2

6960,3

80046,6

354452

Нижегородская область

76,6

3381,3

1755,1

8016,1

5608,6

8111,7

296929,7

834981

Оренбургская область

123,7

2125,5

1044,2

6174,9

3779,9

7685,1

214252,6

553402

Пензенская область

43,4

1396,0.

678,2

5658,9

3886,7

6344,0

73504,7

315061

Самарская область

53,6

3178,6

1586,8

11529,5

8883,6

9614,2

402308,6

1154449

Саратовская область

101,2

2595,3

1173,4

6134,5

4202,7

7009,7

169148,5

630917

Ульяновская область

37,2

1321,7

606,3

6157,1

4496,9

6708,0

82534,1

260362
Продолжение прил. 2
На основе исходных данных для проведения дальнейшего анализа рассчитаем показатели, характеризующие плотность населения регионов (табл.2.)

Таблица 2

Показатели, характеризующие плотность населения по регионам

Административная территория

Площадь

Население

Плотность

2. Северо-Западный федеральный округ

1687

13550

8,03

Республика Карелия

180,5

693,1

3,84

Республика Коми

416,8

974,6

2,34

Архангельская область

589,9

1280,2

2,17

в том числе Ненецкий автономный округ

176,8

42

0,24

Вологодская область

144,5

1227,8

8,50

Калининградская область

15,1

937,4

62,08

Ленинградская область

83,9

1637,7

19,52

Мурманская область

144,9

857

5,91

Новгородская область

54,5

657,6

12,07

Псковская область

55,4

713,4

12,88

г. Санкт-Петербург

1,4

4571,2

3265,14

4. Приволжский федеральный округ

1037

30346,2

29,26

Республика Башкортостан

142,9

4051

28,35

Республика Марий Эл

23,4

706,7

30,20

Республика Мордовия

26,1

847,7

32,48

Республика Татарстан

67,8

3760,5

55,46

Удмуртская Республика

42,1

1537,9

36,53

Чувашская Республика

18,3

1286,2

70,28

Пермский край

160,2

2730,9

17,05

Кировская область

120,4

1426,9

11,85

Нижегородская область

76,6

3381,3

44,14

Оренбургская область

123,7

2125,5

17,18

Пензенская область

43,4

1396

32,17

Самарская область

53,6

3178,6

59,30

Саратовская область

101,2

2595,3

25,65

Ульяновская область

37,2

1321,7

35,53


Как видно из таблицы 2 субъекты РФ очень сильно различаются по площади и численности населения. Поэтому для лучшего восприятия на основе исходного ряда статистических данных построим ранжированный ряд субъектов РФ по уровню плотности населения (табл.3)

Таблица 3

Ранжированный ряд субъектов РФ за 2006 год по уровню населения (чел./км2)

Ранги

Административная территория

Площадь

Население

Плотность

% общей численности

1

Ненецкий автономный округ

176,8

42

0,24

0,10

2

Архангельская область

589,9

1280,2

2,17

2,91

3

Республика Коми

416,8

974,6

2,34

2,22

4

Республика Карелия

180,5

693,1

3,84

1,58

5

Мурманская область

144,9

857

5,91

1,95

6

Вологодская область

144,5

1227,8

8,50

2,79

7

Кировская область

120,4

1426,9

11,85

3,25

8

Новгородская область

54,5

657,6

12,07

1,50

9

Псковская область

55,4

713,4

12,88

1,62

10

Пермский край

160,2

2730,9

17,05

6,22

11

Оренбургская область

123,7

2125,5

17,18

4,84

12

Ленинградская область

83,9

1637,7

19,52

3,73

13

Саратовская область

101,2

2595,3

25,65

5,91

14

Республика Башкортостан

142,9

4051

28,35

9,22

15

Республика Марий Эл

23,4

706,7

30,20

1,61

16

Пензенская область

43,4

1396

32,17

3,18

17

Республика Мордовия

26,1

847,7

32,48

1,93

18

Ульяновская область

37,2

1321,7

35,53

3,01

19

Удмуртская Республика

42,1

1537,9

36,53

3,50

20

Нижегородская область

76,6

3381,3

44,14

7,70

21

Республика Татарстан

67,8

3760,5

55,46

8,56

22

Самарская область

53,6

3178,6

59,30

7,23

23

Калининградская область

15,1

937,4

62,08

2,13

24

Чувашская Республика

18,3

1286,2

70,28

2,93

25

г. Санкт-Петербург

1,4

4571,2

3265,14

10,40


Вычислим размах вариации признака:

R = х макс – х мин = 10,4-0,1 = 10,3

Определим количество групп по формуле Стерджесса:

n = 1 + 3,322 * lg 25 ? 1 +3,322 * 1,4 ? 5,65 ? 6 групп.

Величина интервала группы равна: i = R/n = 10,3 / 6 = 1,72

Формируем группы:

Хmin - Xmin + i 1 группа 0.10-1.82

Хmin+ i - Xmin + 2i 2 группа 1.82-3.54

Хmin+ 2i - Xmin + 3i 3 группа 3.54-5.26

Хmin+ 3i - Xmin + 4i 4 группа 5.26-6.98

Хmin+4 i - Xmin + 5i 5 группа 6.98-8.7

Хmin+5 i - Xmin + 6i 6 группа 8.7-10.4

Таблица 4

Группировка регионов СЗФО и ПФО по численности населения, % за 2006 год

Группы регионов по уровню численности населения,%

Число областей в группе

0.10-1.82

5

1.82-3.54

11

3.54-5.26

2

5.26-6.98

2

6.98-8.7

3

8.7-10.4

2

Итого

25


По правилам группировки, в каждой группе должно быть не меньше трех субъектов РФ, поэтому, третью и четвертую, пятую и шестую группы объединим.

Таблица 5

Группировка регионов СЗФО и ПФО по численности населения, % за 2006 год

Группы регионов по уровню численности населения,%

Число областей в группе

0.10-1.82

5

1.82-3.54

11

3,54-6,98

4

6,98-10,4

5

Итого

25


Проведя перегруппировку, получили новое распределение субъектов по группам, которое отражается в виде гистограммы распределения (рис.2.).



Рис.2. Гистограмма распределения субъектов по уровню населения, за 2006 год
В группировку вошли 25 субъекта регионов СЗФО и ПФО, образовалось 4 группы. Самое большое количество субъектов вошло во вторую группу.

Проведя расчеты получили, что наименьший уровень плотности населения в первой группе, а наибольший в четвертой группе. В среднем, по группам субъектов РФ уровень плотности населения составила 155,63 чел/км2.


  1. Корреляционно-регрессивный анализ связи между регионами РФ.

Корреляция - это статистическая зависимость между случайными величинами, не имеющими строго функционального характера, при которой изменение одной из случайных величин приводит к изменению математического ожидания другой.

Корреляционный анализ имеет своей задачей количественное определение тесноты связи между двумя признаками (при парной связи) и между результативным и множеством факторных признаков (при многофакторной связи).

Корреляционно-регрессионный анализ как общее понятие включает в себя измерение тесноты, направление связи и установление аналитического выражения (формы) связи (регрессионный анализ).

Проведем корреляционно-регресионный анализ связи между численностью населения и площадью субъектов. (таблица 6).

Пусть х – уровень численности населения, а у – площадь субъекта.

Таблица 6.


Ранги

Административная территория

Население



Площадь



xy

y(x)

1

Ненецкий автономный округ

42

1764

176,8

31258,24

311875,2

-47266,92

2

Архангельская область

1280,2

1638912,04

589,9

347982,01

966794212

-13067,84

3

Республика Коми

974,6

949845,16

416,8

173722,24

395895463

-21508,51

4

Республика Карелия

693,1

480387,61

180,5

32580,25

86709963,6

-29283,54

5

Мурманская область

857

734449

144,9

20996,01

106421660

-24756,62

6

Вологодская область

1227,8

1507492,84

144,5

20880,25

217832715

-14515,12

7

Кировская область

1426,9

2036043,61

120,4

14496,16

245139651

-9015,98

8

Новгородская область

657,6

432437,76

54,5

2970,25

23567857,9

-30264,05

9

Псковская область

713,4

508939,56

55,4

3069,16

28195251,6

-28722,85

10

Пермский край

2730,9

7457814,81

160,2

25664,04

1194741933

27000,50

11

Оренбургская область

2125,5

4517750,25

123,7

15301,69

558845706

10279,35

12

Ленинградская область

1637,7

2682061,29

83,9

7039,21

225024942

-3193,69

13

Саратовская область

2595,3

6735582,09

101,2

10241,44

681640908

23255,23

14

Республика Башкортостан

4051

16410601

142,9

20420,41

2345074883

63461,66

15

Республика Марий Эл

706,7

499424,89

23,4

547,56

11686542,4

-28907,91

16

Пензенская область

1396

1948816

43,4

1883,56

84578614,4

-9869,44

17

Республика Мордовия

847,7

718595,29

26,1

681,21

18755337,1

-25013,49

18

Ульяновская область

1321,7

1746890,89

37,2

1383,84

64984341,1

-11921,61

19

Удмуртская Республика

1537,9

2365136,41

42,1

1772,41

99572242,9

-5950,16

20

Нижегородская область

3381,3

11433189,69

76,6

5867,56

875782330

44964,55

21

Республика Татарстан

3760,5

14141360,25

67,8

4596,84

958784225

55438,05

22

Самарская область

3178,6

10103497,96

53,6

2872,96

541547491

39365,97

23

Калининградская область

937,4

878718,76

15,1

228,01

13268653,3

-22535,97

24

Чувашская Республика

1286,2

1654310,44

18,3

334,89

30273881,1

-12902,12

25

г. Санкт-Петербург

4571,2

20895869,44

1,4

1,96

29254217,2

77829,58







43938,2

112479891

2900,6

746792,16

9804684896

 



По данным корреляционной таблицы рассчитываем линейный коэффициент корреляции.



_

X = 1757.53

_

Y = 116.024

__

XY = 392187395,84
?x = 1410283,94
?y = -8383608,67
392187395.84 – 1757.53 * 116.024 391983479,34

? = ------------------------------------------- = ---------------------- ? -3.32

1410283.94 * -8383608,67 -11823268666545,75
Линейный коэффициент корреляции составил ? -3.32

  1   2


Учебный материал
© nashaucheba.ru
При копировании укажите ссылку.
обратиться к администрации