Статистика туризма

Автор: j********@list.ru, 26 Ноября 2011 в 15:58, курсовая работа

Описание работы

Задачей данной курсовой работы является применение основных статистических методов к данным туристической деятельности с целью выявления тенденций, зависимостей и связей. К методам, применяемым в курсовой работе относятся:
сводка и группировка;
расчет средних величин;
анализ рядов динамики;
расчет индексов;
расчет показателей выборочного наблюдения;
корреляционно-регрессионный анализ.

Содержание

ВВЕДЕНИЕ 3
1. ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА ТУРИСТСКОЙ ОТРАСЛИ 4
1.1. ПРЕДМЕТ, ОБЪЕКТ И ЗАДАЧИ СТАТИСТИКИ ТУРИЗМА 4
1.2. СУЩНОСТЬ И ЭКОНОМИЧЕСКОЕ СОДЕРЖАНИЕ ТУРИЗМА 6
1.3. ЭКОНОМИЧЕСКИЕ ПОКАЗАТЕЛИ ТУРИЗМА 7
1.4. СТАТИСТИЧЕСКИЕ ПОКАЗАТЕЛИ ТУРИЗМА 8
1.5. РАЗВИТИЕ ТУРИЗМА В РОССИИ 11
2. АНАЛИЗ СТАТИСТИЧЕСКИХ ПОКАЗАТЕЛЕЙ ТУРИЗМА 15
2.1. СВОДКА И ГРУППИРОВКА ДАННЫХ 15
2.1.1. Типологическая группировка 15
2.1.2. Аналитическая группировка 15
2.1.4. Графическое изображение статистических данных 17
2.2. РАСЧЕТ СРЕДНИХ ВЕЛИЧИН 17
2.2.1. Средние арифметические 18
2.2.2. Структурные средние 18
2.3. ИССЛЕДОВАНИЕ ПОКАЗАТЕЛЕЙ ВАРИАЦИИ 19
2.4. ВЫБОРОЧНОЕ НАБЛЮДЕНИЕ 21
2 5. КОРРЕЛЯЦИОННЫЙ АНАЛИЗ 22
2 5. АНАЛИЗ РЯДОВ ДИНАМИКИ 24
2.6. РАСЧЕТ ИНДЕКСОВ 27
ЗАКЛЮЧЕНИЕ 29
СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННОЙ ЛИТЕРАТУРЫ 30
ПРИЛОЖЕНИЕ 1 31
ПРИЛОЖЕНИЕ 2 32

Работа содержит 1 файл

курсовая ТУРИЗМ.doc

— 773.50 Кб (Скачать)

        тыс. руб.

      Следовательно, средняя цена на путевку находится в пределах:

      

      

      То  есть с помощью выборочного наблюдения мы определили пределы колебания  средней цены на путевку. Таким образом, с вероятностью 0,954 можно утверждать, что средняя стоимость путевки колеблется в пределах от 3700 до 5800 руб.

     2 5. Корреляционный анализ

      Для изучения статистической связи используют корреляционный анализ, с помощью  которого устанавливается форма  и теснота связи. Проследим, как зависит число прибытий в Россию иностранных граждан от числа выездов за границу российских граждан, и посмотрим, существует ли между ними связь (табл. 6).

     Предположим, что связь между признаками прямолинейная, т. е. , где х – индивидуальные значения факторного признака (число прибытий), у – индивидуальные значения результативного признака (число выездов), а1 и а0 – параметры уравнения регрессии.

      Определим параметры уравнения регрессии, подставив расчетные показатели в систему нормальных уравнений, полученную по методу наименьших квадратов:  

Таблица 6

Промежуточные расчеты корреляционного анализа

Год Число прибытий, млн.

х

Число выездов, млн.

у

Расчетные показатели
х2

2001 7,10 8,41 50,41 59,71 9,64 -0,61 0,37 -2,4 5,76 1,464 1,37 1,51
2002 7,41 9,82 54,91 72,77 10,38 -0,3 0,09 -0,99 0,98 0,297 0,18 0,31
2003 7,08 10,40 50,13 73,63 9,59 -0,63 0,4 -0,41 0,17 0,26 1,49 0,66
2004 7,88 11,44 62,09 90,15 11,51 0,17 0,03 0,63 0,4 0,11 0,49 0,005
2005 8,15 11,65 66,42 94,95 12,16 0,44 0,19 0,84 0,7 0,37 1,82 0,26
2006 8,66 13,14 74,99 113,79 13,38 0,95 0,9 2,33 5,43 2,21 6,6 0,06
Итого: 46,28 64,86 358,95 505,00 66,66   1,98   13,44 4,71 11,95 2,81
 

     

     Уравнение линии связи между х и у выгладит следующим образом: . Построим графики (рис. 3) для у теоретического (уравнение регрессии) и у практического (по исходным данным).

     Рис. 3. Связь числа прибытий и числа  выездов 

     Графический анализ показывает, что если увеличивается  въезд в Россию иностранных граждан, то и выезд за границу российских граждан также увеличивается.

     Если  связь линейная, то теснота связи  оценивается линейным коэффициентом  корреляции:

     Определим и с помощью средней арифметической простой:

      ,   .

     Тогда коэффициентом корреляции равен: .

     Так как  , то между х и у существует тесная прямая связь.

     Значимость  коэффициентов простой линейной регрессии осуществляют с помощью t-критерия Стьюдента. При этом вычисляются расчетные значения t-критерия:

     для параметра а0: ;

     для параметра а1: ,

где среднее квадратическое отклонение результативного признака у от теоретических значений:

;

р – среднее квадратическое отклонение факторного признака х от общей средней:

.

       ,   .

      По таблице распределения Стьюдента для находим критическое значение t-критерия: при . Поскольку расчетные значения больше табличного, оба параметра а0 и а1 признаются значимыми при 5%-ном уровне значимости.

     Проверим  правильность подобранной связи. Для  этого необходимо сравнить линейный коэффициент корреляции, теоретическое  корреляционное соотношение и индекс корреляционной связи.

     Теоретическое корреляционное соотношение равно:

.

     Индекс  корреляционной связи составляет:

     

.

      Таким образом, значения коэффициента корреляции, корреляционного отношения и  индекса корреляции, соответственно равные 0,913, 0,94 и 0,89, приблизительно равны, что говорит о том, что связь между х и у выбрана правильно.

      Из  проведенного анализа можно сделать  вывод, что между числом въезда в Россию иностранных граждан и выезда за границу российских граждан существует достаточно тесная прямая связь.

2 5. Анализ рядов  динамики

     Развитие общественных явлений во времени называется динамикой, а показатели, характеризующие это развитие, называются рядами динамики. Для проведения анализа выберем интервальный динамический ряд – число въездов в Россию иностранных граждан с целью туризма (табл. 7).

     Таблица 7

     Число прибытий с целью туризма, тыс. поездок

Год 2001 2002 2003 2004 2005 2006
Число туристических

поездок

Показатели

1924 2215 2052 2686 2779 2637
Абсолютный  прирост Цепной - 291 -163 634 93 -142
Базисный - 291 128 762 855 713
Коэффициент роста Цепной - 1,15 0,93 1,31 1,03 0,95
Базисный - 1,15 1,07 1,4 1,44 1,37
Темп  роста, % Цепной - 115 93 131 103 95
Базисный - 115 107 140 144 137
Темп  прироста, % Цепной - 15 -7 31 3 -5
Базисный - 15 7 40 44 37
Абсолютное  значение 1 % прироста - - 19,4 23,28 20,45 31 28,4

      Проследим динамику изменения среднего числа  прибытий с целью туризма с  помощью следующих показателей:

  • Средний уровень интервального ряда:

 тыс. поездок.

  • Абсолютный прирост:  ,   ,

где уi – текущий уровень ряда;

yi-1 – предыдущий уровень;

y0 – базисный (начальный) уровень ряда.

  • Средний абсолютный прирост:

.

  • Коэффициент роста: ,   .
  • Темп роста: ,   .
  • Темп прироста: ,  
  • Абсолютное значение 1% прироста: .
  • Средний темп роста:

             .

  • Средний темп прироста: .

     Одной из важнейших задач статистики является определение в рядах динамики общей тенденции развития явления. С этой целью проведем сглаживание с помощью двухгодовой и трехгодовой скользящей средней (табл.8).

     Таблица 8

      Вспомогательная таблица для расчета сглаженных средних

Годы Число туристических  поездок, тыс. 2 – ой подвижный  итог 2 – ая подвижная  средняя 3 – ой подвижный  итог 3 – ая подвижная  средняя
2001 1924 - - - -
2002 2215 4139 2069,5 6191 2063,67
2003 2052 4267 2133,5 6953 2317,67
2004 2686 4738 2369 7517 2505,67
2005 2779 5465 2732,5 8102 2700,67
2006 2637 5416 2708 - -
Итого: 14293 - 12012,50 - 9587,68

      Теперь  построим графики, по данным исходного года, двухгодовой подвижной средней и трехгодовой подвижной средней (см. рис. 4).

      Рис.4. Распределение числа туристических  поездок по годам

      Для выявления четкой тенденции в  изменении числа поездок с целью туризма построим линию тренда. Найдем уравнение теоретической линии, показывающей распределения числа поездок по годам (табл.9).

      Таблица 9

      Вспомогательная таблица для нахождения уравнения  линии тренда

Годы Номер (порядок) года, t Число поездок, тыс. у t × у t2 утеор.
2001 1 1924 1924 1 1912,8
2002 2 2215 4430 4 2036,6
2003 3 2052 6156 9 2160,3
2004 4 2686 10744 16 2284,1
2005 5 2779 13895 25 2407,8
2006 6 2637 15822 36 2531,6
Итого: 21 14293 52971 91  
 

      Для нахождения теоретической линии тренда воспользуемся следующей системой уравнений:

Информация о работе Статистика туризма