Оценка ранговой корреляции.

А) Коэффициент ранговой корреляции Кендалла. Применяется для выявления взаимосвязи между количественными или качественными показателями, если их можно ранжировать. Значения показателя X выставляют в порядке возрастания и присваивают им ранги. Ранжируют значения показателя Y и рассчитывают коэффициент корреляции Кендалла:

,

где S = P − Q.

P — суммарное число наблюдений, следующих за текущими наблюдениями с большим значением рангов Y.

Q — суммарное число наблюдений, следующих за текущими наблюдениями с меньшим значением рангов Y. (равные ранги не учитываются!)

    Б) Коэффициент ранговой корреляции Спирмена. Каждому показателю X и Y присваивается ранг. На основе полученных рангов рассчитываются их разности d и вычисляется коэффициент корреляции Спирмена:

По данным двум ранговым коэффициентам можно сказать о слабой связи.

По анализу взаимосвязи можно сделать вывод о наличии связи между наблюдаемыми признаками. По направлению связь оказалась прямой, что показали все рассчитанные коэффициенты. По своей силе связь в большинстве коэффициентов средней силы. Следовательно, можно сделать вывод, о том, что плотность населения зависит не только от площади, но и от других не учтённых в данном исследовании факторов.

III . Заключение

Дальнейшее развитие реформ, необходимость регулирования вызванных ими сложных процессов социально - экономической сфере предъявляют новые требования к информации о состоянии трудового потенциала страны и занятости населения. В современных условиях собрать достаточно полную подробную информацию о численности и структуре трудовых ресурсов России и её территорий можно только в рамках переписи. Для этого в проекте её программе предусмотрен блок вопросов. Эти материалы переписи будут служить основой для текущих оценок и расчетов по районам и городам в межпереписной период, а так же базой для формирования выборочной совокупности домашних хозяйств при организации наблюдения за текущими изменениями и тенденциям на рынке труда.

К большому сожалению, согласно социологическим исследованиям, лишь половина опрошенных россиян выражает готовность честно ответить на все вопросы. Однако у оставшейся половины всегда есть время изменить свое мнение. Ведь без полной и объективной информации невозможно целостно управлять государством, особенно таким сложносоставным, как Российская Федерация.

В результате проделанной работы по многостороннему исследованию совокупности, состоящей из 23 стран, по показателю «Площадь территории в тыс.км2», выяснилось, что наиболее часто встречаемая в выборке величина 235,21.

При построении гистограммы графически удалось отметить наличие правосторонней, т.е. положительной ассиметрии.

Дисперсионный анализ показал, что вариация исследуемого признака под действием всех факторов достаточно велика и равняется 86268,42.

Эмпирический коэффициент детерминации равен 1,71, следовательно, можно сделать вывод, что связь между признаками существует. Гипотеза о наличии связи подтверждается и корреляционным анализом. В ходе которого удалось рассчитать линейный коэффициент корреляции равный 0,57, что означает наличие прямой связи средней силы.

Ранговые коэффициенты Спирмена и Кенделла, равные 0,09 и 0,15 соответственно указывают на прямую связь, но очень слабую. Возможно, это связано с тем, что связь между признаками носит линейный характер.

Выполнение данной контрольной работы позволило приобрести навыки по обработке статистических данных и построению графиков.

Используемая литература

1. Гусарев В.М. Теория статистики. – М.: ЮНИТИ, 1998.

2. Чернова Т.В. Экономическая статистика: Учебное пособие. Таганрог: Изд-во ТРТУ, 1999.

3. http://ru.wikipedia.org/

4. http://worldgeo.ru

5.  Бархатов В.И., Плетнев Д.А. Статистика. Учебно-методический комплекс. Челябинск, 2005.

6. Статистика: учебно-практическое пособие. Под ред. М.Г.Назарова. 2е изд. М.: КНОРУС, 2008.

7. http://www.gks.ru/

8. Общая теория статистики: Статистическая методология в изучении коммерческой деятельности: Учебник для вузов по экономическим специальностям/ под ред. О.Э. Башиной, А.А. Спирина – М.: Финансы и статистика, 2000.

9. Гусаров В.М. Статистика: Учебное пособие. - М.: Юнити-Дана, 2003.