Ряды распределения, их характеристики и значение в статистическом анализе.

Современная действительность диктует высококвалифицированному специалисту необходимо обладания огромного числа навыков и компетенций, а также умений применять множество способов анализа информации в изменяющихся условиях политической, экономической, правовой и социальной среды. Немаловажную роль при этом играют статистически методы исследования. Они призваны обеспечить специалиста полными, достоверными и высококачественными данными о том или ином объекте исследования. Следует отметить, что практически ни одно статистическое исследование невозможно осуществить без такого элемента, как ряды распределения. Практика в очередной раз доказывает, что анализ сведений об объектах исследования требует представления результатов статистического наблюдения с помощью сводки и группировки в статистические ряды распределения.

---

Вы хотите купить курсовую работу по стратегическому менеджменту? Мы предлагаем вам 1000 рублей за первый заказ. Вводите промокод WORK1000 и заказывайте курсовую работу!

---

. Далее можно представить статистические данные в виде графиков и таблиц (наглядно), рассчитать коэффициенты и показатели рядов распределения, применение которых позволит осуществить прогнозирование исследуемого объекта, что выступает зачастую итогом проводимого статистического исследования. Исходя из вышеизложенного, ряды распределения – основной, базовый метод всех статистических анализов. Это обусловило актуальность темы проводимого в курсовой работе исследования, определило его цель и задачи. Цель курсовой работы – изучить особенности рядов распределения, их характеристик, определить их значение в статистическом анализе. Задачи исследования:  определить ряд распределения;  охарактеризовать виды рядов распределения;  дать оценку показателям рядов распределения;  изучить применение рядов распределения в анализе распределения жителей России по величине среднедушевого дохода;  выявить значение рядов распределения в статистическом анализе. Объект исследования – население России. Предмет исследования – ряды распределения численности населения России по показателю среднедушевого дохода. Методами исследования являются анализ научной литературы о предмете исследования, описательный метод, классификация, сравнение, обобщение, методы наглядного представления данных (табличный, графический). Структура курсовой работы. Курсовая работа состоит из введения, 2 глав, заключения, библиографического списка. Во введении обоснована актуальность выбранной темы, сформулированы цель и задачи исследования, определены объект и предмет исследования, а также изложены основные положения, выносимые на защиту и их практическая значимость. В первой главе «Теоретическое исследование рядов распределения в статистике» изучены особенности рядов распределения, описаны их виды, а также рассмотрена система статистических показателей рядов распределения. Во второй главе «Применение рядов распределения в статистическом анализе» проведен анализ распределения населения России по уровню среднедушевого дохода, а также определено значение рядов распределения в статистическом анализе. В заключении изложены основные выводы и результаты исследования.

Проведенное в курсовой работе исследование позволило получить следующие выводы и результаты. Построение ряда распределения при проведении анализа статистических сведений об изучаемом явлении является базисным способом анализа данных. Так, рядом распределения называется статистический ряд, сгруппированный по конкретному признаку, признак, лежащий в основе распределения, считается группировочным. Применение рядов распределения в статистике призвано описать структуру объекта исследования и его состав, сделать заключение об однородности анализируемой совокупности, границах, в которых отмечены ее изменения, а также выявить закономерности развития исследуемого объекта. При проведении статистического исследования ряды распределения делятся на атрибутивные и вариационные. Так, в основе атрибутивного ряда распределения лежит качественный признак, а в основе вариационного – количественный. Зачастую вариационные ряды распределения более адаптированы к анализу статистической информации. Отметим, что вариационные ряды распределения делят на дискретные, интервальные и ранжированные. Кроме того, интервальные ряды распределения могут быть с равными и неравными интервалами, а также равноинтервальными и равночастотными. Осуществление анализа рядов распределения служит основой для большинства статистических исследований. Так, в процессе исследования традиционно рассчитывают размах вариации, величину интервала и их количество, средние величины (среднюю арифметическую, гармоническую, геометрическую, квадратическую, хронологическую, моду и медиану). Следует отметить, что несмотря на активную социальную политику государства, а также ориентацию Стратегии социально-экономического развития России на улучшение уровня и качества жизни населения, в стране имеются существенные противоречия в развитии объектов социальной сферы. Так, максимальное число людей получало доход от 27 до 45 тыс. рублей, а минимальное число людей – более 100 тысяч рублей. Кроме того, медианное значение дохода населения по официальной информации в России по последней статистической информации составляло 26365 рублей, а модальное значение дохода равнялось 14750 рублей. Следует отметить, что одной из специфических особенностей исследований в статистике является их комплексность, которая формируется под влиянием разнообразных статистических законов и сложности статистических исследований. Кроме того, ни одно из исследований не обходится без построения рядов распределения. Таким образом, изучение рядов распределения в статистическом анализе требуется практически при применении любого статистического метода и инструмента. Отметим, что оно позволяет не только собрать и обработать данные, но и осуществить их глубокий и всесторонний анализ. Кроме того, существенной функцией изучения рядов распределения выступает наглядное представление статистических сведений, которое осуществляется при построении полигона, гистограммы, кумуляты и огивы.

1. Афанасьев В. Н., Еремеева Н. С., Лебедева Т. В. Статистическая методология в научных исследованиях : учеб. пособие – Оренбург.: Издательство Оренбургского государственного университета, 2017. – 245 с. 2. Балдин К. В., Рукосуев В. К. Общая теория статистики : учеб. пособие. – М.: Дашков и К, 2020. – 312 с. 3. Белокуренко Н. С., Вастьянова М. В. Статистика: понятие и виды // Электронный научный журнал. – 2020. – № 6 (35). – С. 65–67. 4. Ендронова В. Н. Общая теория статистики : учебник / В. Н. Ендронова. – М.: Магистр, 2020. – 608 с. 5. Жалобина А. В., Винникова А. С. Доходы и расходы населения и их роль в измерении уровня качества жизни населения // Научно-аналитический экономический журнал. – 2017. – № 2 (13). – С. 17–26. 6. Куренкова А. Д., Старостина Т. Г. Задачи экономической статистики // Вестник научных конференций. – 2019. – № 1-2 (41). – С. 77–78. 7. Левит Б. Ю., Салин В. Н. Ошибки округления в статистических расчетах // Экономические науки. – 2016. – № 136. – С. 77–83. 8. Лысенко С. Н., Дмитриева Е. А. Общая теория статистики : учеб. пособие. – М.: ИНФРА-М, 2018. – 219 с. 9. Малых Н. И. Статистика : теория статистики : учебник / Н. И. Малых. – М.: Юрайт, 2019. – 275 с. 10. Мельников В. А. К вопросу экономических циклов // Международный научно-исследовательский журнал. – 2019. – № 3 (81). – С. 98–105. 11. Официальный сайт Федеральной службы государственной статистики [Электронный ресурс]. – Электрон. дан. – Режим доступа: https://gks.ru, свободный. – Загл. с экрана. 12. Официальный сайт Центрального Банка Российской Федерации [Электронный ресурс]. – Электрон. дан. – Режим доступа: https://cbr.ru, свободный. – Загл. с экрана. 13. Петров А. М. Принципы экономической статистики, как основа подготовки и анализа отчетности устойчивого развития // Russian economic bulletin. – 2019. – Т. 2. – № 5. – С. 73–79. 14. Полякова В. В. Основы теории статистики : учеб. пособие / В. В. Полякова. – М.: Флинта, 2017. – 148 с. 15. Статистика : учебник / И. И. Елисеева [и др.]. – СПб.: Издательство «Юрайт», 2016. – 332 с. 16. Статистика. Практикум : учеб. пособие / И. И. Елисеева. – М.: Юрайт, 2017. – 514 с. 17. Теория статистики : учебник / Г. Л. Громыко [и др.]. – М: ИНФРА-М, 2017. – 464 с. 18. Яковлев В. Б., Яковлева О. А. Практикум по общей теории статистики : учеб пособие. – М.: ИНФРА-М, 2016. – 382 с.