Автор: j********@list.ru, 26 Ноября 2011 в 15:58, курсовая работа
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.
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
тыс. руб.
Следовательно, средняя цена на путевку находится в пределах:
То
есть с помощью выборочного
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
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.
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:
где уi – текущий уровень ряда;
yi-1 – предыдущий уровень;
y0 – базисный (начальный) уровень ряда.
.
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
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: