Социально-экономические показатели регионов России

1.По данным ФСГС выбрать значения интересующего результативного и факторного признаков (например, объем валового регионального продукта - результативный признак, численность экономически активного населения - факторный) за определенный временной период (конкретный год) по совокупности субъектов Федерации. (Использовать статистический сборник «Регионы России. Социально-экономические показатели»).Решение Определим группировочный признак – Число ДТП, результативный признак _ Продажа алкогольной продукции.Сгруппируем регионы РФ по показателю числу ДТП Регионыx-число дтп за 2020 годy-продажа алкогольной продукции за 2020 годБелгородская область74,8609,9Брянская область73,6624,8Владимирская область151,31 098,7Воронежская область121,41 066,4Ивановская область107,7696Калужская область125,8785,5Костромская область112,9528Курская область136,2466,6Липецкая область125,6563,9Московская область63,87 467,4Орловская область105,7338,6Рязанская область142594Смоленская область101,9672,8Тамбовская область114,5399,6Тверская область146,51 090,9Тульская область125,6808,4Ярославская область135,91 075,0г. Москва636 287,3Республика Карелия99,9726,5Республика Коми131,21 063,6Архангельская область111,31 252,0Ненецкий автономный округ63,349,8Архангельская область113,31 202,2Вологодская область116,41 281,9Калининградская область97,2705,9Ленинградская область 147,61 802,0Мурманская область114,8701,2Новгородская область167,7457,8Псковская область132,7424,4г. Санкт-Петербург 973 204,1Республика Адыгея106,9156,2Республика Калмыкия164,5109,6Республика Крым88,8899Краснодарский край114,52 202,8Астраханская область107,5437,9Волгоградская область99885,1Ростовская область57,61 286,2г. Севастополь117,4313,5Республика Дагестан46,3325,6Республика Ингушетия40,115,2Кабардино-Балкарская Республика74,248,8Карачаево-Черкесская Республика101,654,2Республика Северная Осетия – Алания104,334,2Чеченская Республика15,740,1Ставропольский край93,5715,7Республика Башкортостан93,32 632,1Республика Марий Эл100,5479,9Республика Мордовия120,2464,8Республика Татарстан1033 094Удмуртская Республика127,81 417,7Чувашская Республика98,3958,3Пермский край931 745,4Кировская область128,21 111,2Нижегородская область148,32 092Оренбургская область91,5822,3Пензенская область125,5665,5Самарская область102,31 493,5Саратовская область121,9780,7Ульяновская область92,2570,4Курганская область118,7313,9Свердловская область65,52 689,5Тюменская область111,92496Ханты-Мансийский автономный округ – Югра84,31 184,4Ямало-Ненецкий автономный округ71,8469,6Тюменская область без автономных округов156,1841,9Челябинская область111,91 779,8Республика Алтай143,7110,9Республика Тыва149,344,9Республика Хакасия101,7191,7Алтайский край108,9974,9Красноярский край115,21 436,7Иркутская область115,41 476Кемеровская область100,81 500,2Новосибирская область781 215Омская область130680,5Томская область53,4553,7Республика Бурятия101,6608,4Республика Саха (Якутия)72,2685,4Забайкальский край113,3568,3Камчатский край158,5323,3Приморский край142,21 539,8Хабаровский край131,51 360,5Амурская область140,6587,4Магаданская область157,6179,1Сахалинская область117,1665,2Еврейская автономная область131,5141,9Чукотский автономный округ50,156,32. Провести предварительный анализ данных с помощью методов описательной статистики.РешениеРассчитываем число групп по формуле Стерджесса:n = 1 + 3,322 lgN=1 + 3,322 lg(87)=7 группгде n –число групп; N - численность единиц совокупности.Рассчитываем величину равного интервала определяется по следующей формуле: h=хmax-xminn=167,7-15,77=21,7 твс.шт. где i – величина интервала;xmax, xmin – максимальное и минимальное значение признака в совокупности.n – число групп.Представим ряд распределения регионов по числу ДТП в таблице 1.Таблица 1- Ряд распределения регионов по объему инвестиций в основной капиталЧисло ДТПЧисло регионов15,7-37,4137,4-59,1559,1-80,81080,8-102,519102,5-124,225124,2-145,917145,9 и более10Всего87Выводы: в результате группировки был сформирован интервальный вариационный ряд распределения регионов по числу ДТП. Данный ряд распределения является неравномерным, преобладает 25 регионов с числом ДТП от 102,5 тыс. шт. до 124,2 тыс.шт.3. Построить непрерывный статистический ряд по значению факторного признака. Результаты оформить в таблице: Интервалы значений признакаКоличество регионовОпределить структурные характеристики: квартили, децили, а также модальное и медианные значения, коэффициент вариации.РешениеДля расчета показателей структурных характеристик составим вспомогательную таблицу 2.Таблица 2-Вспомогательная таблицаЧисло ДТПЧисло регионовfСередина интервала,хНакопленная частота15,7-37,4126,55126,55-81,556650,402537,4-59,1548,256241,25-59,8517910,112559,1-80,81069,9516699,5-38,1514554,22580,8-102,51991,65351741,35-16,455141,4475102,5-124,225113,35602833,755,25689,0625124,2-145,917135,05772295,8526,9512347,1425145,9 и более10156,75871567,548,6523668,225Итого:87хх9405,75х80960,6175Рассчитываем среднее число ДТП по формуле средней арифметической взвешенной: x=xff=9405,7587=108,1 тыс.шт. где - индивидуальные значения осредняемого признака; - это частота повторения признака.Определяем дисперсию по формуле: σ2=x-x2ff=80960,617587≈930,58 Определяем среднее квадратическое отклонение, которое представляет собой корень из дисперсии. Поэтому формула будет иметь вид: σ=x-x2×ff=σ2=930,58≈30,5 тыс.шт. Определяем коэффициент вариации по формуле: V=σx*100=30,5108,1*100=28,2%, где: - среднее квадратическое отклонение - среднее значение исследуемого признакаРассчитываем моду по формуле: , (2) где -нижняя граница модального интервала (модальным называется интервал, имеющий наибольшую частоту); - величина модального интервала; - частота модального интервала;- частота интервала, предшествующего модальному; - частота интервала, следующего за модальным.  Мо=102,5+21,725-19(25-19)+25-17≈111,8 тыс.штРассчитываем медиану по формуле: , (3)где: -нижняя граница медианного интервала (медианным называется первый интервал, накопленная частота которого превышает половину общей суммы частот); -величина медианного интервала; -накопленная интервала, предшествующего медианному; - частота медианного интервала.  Mе=102,5+21,71287-3525≈109,9 тыс.шт.Рассчитываем первый квартиль по формуле: =80,8+21,70.25*87-1619=87,4тыс.шт.Рассчитываем третий квартиль по формуле: =124,2+21,70.75*87-6017≈130,9тыс. шт.Рассчитываем первый дециль по формуле: , (6)где: -нижняя граница интервала первого дециля; -величина интервала первого дециля; -накопленная частота, интервала, предшествующего первому децилю; - частота интервала первого дециля.  D1=59,1+21,70,1*87-610=65,0тыс. шт.Рассчитываем девятый дециль по формуле: , (7)где: -нижняя граница интервала девятого дециля; -величина интервала девятого дециля; -накопленная частота, интервала, предшествующего девятому децилю; - частота интервала девятого дециля.  D9=145,9+21,70,9×87-7710=148,7тыс.шт.Выводы: среднее число ДТВ в РФ в 2020г. составляет 108,1 тыс.шт. Для рассматриваемой совокупности регионов наиболее распространенное число ДТП характеризуется средней величиной 111,8 тыс.шт.У половины регионов число ДТП не превышает 109,9 тыс.шт. Анализ полученных значений показателей и σ говорит о том, что отклонение от среднего значения в ту или иную сторону составляет в среднем 30,5 тыс.шт. (или 28,2%), наиболее характерные значения числа ДТП находятся в пределах от 77,6 тыс.шт. до 138,6 тыс. шт. (диапазон ).Значение коэффициента вариации не превышает 33%, следовательно, вариация числа ДТП в исследуемой совокупности регионов незначительна и совокупность по данному признаку качественно однородна.У 10% регионов число ДТП не превышает 65,0 тыс.шт., у 25% регионов – не превышает 87,4 тыс.шт., у 75% - не превышает 130,9 тыс. шт., у 90,0% - не превышает 148,7 тыс.шт. Расхождение между значениями , Мо и Ме значительно (=108,1 тыс.шт., Мо= 111,8 тыс.шт., Ме=109,9 тыс.шт.), что подтверждает вывод об однородности совокупности регионов. Таким образом, найденное среднее значение Числа ДТП (108,1 тыс.шт.) является типичной, надежной характеристикой исследуемой совокупности регионов.4. Построить аналитическую группировку, используя полученный интервалы групп по факторному признаку и выбранные в п.1 значения результативного признака. Оформить в виде следующей таблицы:Интервалы значений факторного признакаКоличество регионовСреднее значение результативного признака в группеРешениеПроизведем группировку и промежуточные результаты оформим в разработочную таблицу 3.Результаты группировки оформим в сводную (групповую) таблицу 3. Таблица 3-Разработочная таблица группировки Группы регионов по числу ДТП, тыс.шт.Название регионаЧисло ДТП, тыс.шт.Продажа алкогольной продукции, млн.дкл1 группа 15,7-37,4Чеченская Республика15,740,1Итого по группе: 115,740,12 группа37,4-59,1Республика Ингушетия40,115,2Республика Дагестан46,3325,6Чукотский автономный округ50,156,3Томская область53,4553,7Ростовская область57,61286,2Итого по группе:5247,522373 группа59,1-80,8г. Москва636287,3Ненецкий автономный округ63,349,8Московская область63,87467,4Свердловская область65,52689,5Ямало-Ненецкий автономный округ71,8469,6Республика Саха (Якутия)72,2685,4Брянская область73,6624,8Кабардино-Балкарская Республика74,248,8Белгородская область74,8609,9Новосибирская область781215Итого по группе:10700,220147,54 группа80,8-102,5Ханты-Мансийский автономный округ – Югра84,31184,4Республика Крым88,8899Оренбургская область91,5822,3Ульяновская область92,2570,4Пермский край931745,4Республика Башкортостан93,32632,1Ставропольский край93,5715,7г. Санкт-Петербург 973204,1Калининградская область97,2705,9Чувашская Республика98,3958,3Волгоградская область99885,1Республика Карелия99,9726,5Республика Марий Эл100,5479,9Кемеровская область100,81500,2Карачаево-Черкесская Республика101,654,2Республика Бурятия101,6608,4Республика Хакасия101,7191,7Смоленская область101,9672,8Самарская область102,31493,5Итого по группе:191838,420049,95 группа102,5-124,2Республика Татарстан1033094Республика Северная Осетия – Алания104,334,2Орловская область105,7338,6Республика Адыгея106,9156,2Астраханская область107,5437,9Ивановская область107,7696Алтайский край108,9974,9Архангельская область111,31252Тюменская область111,92496Челябинская область111,91779,8Костромская область112,9528Архангельская область113,31202,2Забайкальский край113,3568,3Тамбовская область114,5399,6Краснодарский край114,52202,8Мурманская область114,8701,2Красноярский край115,21436,7Иркутская область115,41476Вологодская область116,41281,9Сахалинская область117,1665,2г. Севастополь117,4313,5Курганская область118,7313,9Республика Мордовия120,2464,8Воронежская область121,41066,4Саратовская область121,9780,7Итого по группе:252826,124660,86 группа124,2-145,9Пензенская область125,5665,5Липецкая область125,6563,9Тульская область125,6808,4Калужская область125,8785,5Удмуртская Республика127,81417,7Кировская область128,21111,2Омская область130680,5Республика Коми131,21063,6Хабаровский край131,51360,5Еврейская автономная область131,5141,9Псковская область132,7424,4Ярославская область135,91075Курская область136,2466,6Амурская область140,6587,4Рязанская область142594Приморский край142,21539,8Республика Алтай143,7110,9Итого по группе:17225613396,87 группа145,9 и болееТверская область146,51090,9Ленинградская область 147,61802Нижегородская область148,32092Республика Тыва149,344,9Владимирская область151,31098,7Тюменская область без автономных округов156,1841,9Магаданская область157,6179,1Камчатский край158,5323,3Республика Калмыкия164,5109,6Новгородская область167,7457,8Итого по группе:101547,48040,2ВСЕГО:879431,388572,3Таблица 4- Аналитическая группировка регионов по числу ДТПГруппы регионов по числу ДТП, тыс.шт.Количество регионовСреднее значение продажи алкогольной продукции, млн.дкл.15,7-37,4140,137,4-59,15447,459,1-80,8102014,880,8-102,5191055,3102,5-124,225986,4124,2-145,917788,0145,9 и более10804,0Всего:871018,1Вывод: По результатам аналитической группировки, можно сделать вывод, что с от группы к группе с увеличением значений числа ДТП И увеличиваются средние значения продажи алкогольной продукцииЗначит между числом ДТП и объемом продажи алкогольной продукции существует прямая связь. 5. Провести анализ взаимосвязи между факторным и результативным признаками по правилу сложения дисперсий.РешениеСогласно заданию, необходимо по результатам простой группировки определить взаимосвязь с использованием дисперсий между двумя показателями. Дисперсионный анализ выполняется на основе расчета следующих дисперсий: групповой, межгрупповой, внутригрупповой и общей дисперсии. Для определения тесноты связи между изучаемыми признаками рассчитываются два коэффициента: коэффициент детерминации и эмпирическое корреляционное отношение. Для того чтобы провести дисперсионный анализ, была составлена расчетная таблица, представленная в таблице 5.Необходимость проведения дисперсионного анализа заключается в том, что он позволяет выявить степень влияния факторов на вариацию исследуемого показателя.Рассчитываем средний уровень результативного признака «Продажа алкогольной продукции» по совокупности в целом:хобщ=хN=288572,387=31018,1Групповые средние по каждой группе указаны в таблице 4.- по группе № 1: х1=40,1 QUOTE x1 = 62298515=41532,33; - по группе № 2: х21=447,4- по группе № 3: х3=2014,8 QUOTE x1 = 62298515=41532,33; - по группе № 4: х4=1055,3 QUOTE по группе № 2: x2 = 55060911=50055,36; - по группе № 5: х5=986,4- по группе № 6: х6=788,0- по группе № 7: х7=804,0 Таблица 5-Вспомогательная таблицаГруппы регионов по числу ДТП, тыс.шт.Название регионаПродажа алкогольной продукции, млн.дкл(хi-x)2(x-xобщ)21 группа 15,7-37,4Чеченская Республика40,10956484Итого по группе: 140,10 2 группа37,4-59,1Республика Ингушетия15,2186796,841005808,41Республика Дагестан325,614835,24479556,25Чукотский автономный округ56,3152959,21925059,24Томская область553,711299,69215667,36Ростовская область1286,2703585,4471877,61Итого по группе:522371069476,42 3 группа59,1-80,8г. Москва6287,318254256,2527764468,64Ненецкий автономный округ49,83861225937604,89Московская область7467,429730846,7641593470,49Свердловская область2689,5455220,092793577,96Ямало-Ненецкий автономный округ469,62387643,04300852,25Республика Саха (Якутия)685,41767304,36110689,29Брянская область624,81932100154684,89Кабардино-Балкарская Республика48,83865156939542,49Белгородская область609,91973744,01166627,24Новосибирская область1215639680,0438769,61Итого по группе:1020147,564867175,6 4 группа80,8-102,5Ханты-Мансийский автономный округ – Югра1184,416666,8127655,69Республика Крым89924429,6914184,81Оренбургская область822,35428938337,64Ульяновская область570,4235128,01200435,29Пермский край1745,4476238,01528965,29Республика Башкортостан2632,12486298,242604996Ставропольский край715,7115328,1691445,76г. Санкт-Петербург 3204,14617341,444778596Калининградская область705,9122080,3697468,84Чувашская Республика958,394093576,04Волгоградская область885,128968,0417689Республика Карелия726,5108109,4485030,56Республика Марий Эл479,9331085,16289659,24Кемеровская область1500,2197936,01232420,41Карачаево-Черкесская Республика54,21002201,21929103,21Республика Бурятия608,4199719,61167854,09Республика Хакасия191,7745804,96682936,96Смоленская область672,8146306,25119232,09Самарская область1493,5192019,24226005,16Итого по группе:1920049,911109358,6 5 группа102,5-124,2Республика Татарстан30944441977,764309360,81Республика Северная Осетия – Алания34,2906684,84968059,21Орловская область338,6419644,84461720,25Республика Адыгея156,2689232,04742871,61Астраханская область437,9300852,25336632,04Ивановская область69684332,16103748,41Алтайский край974,9132,251866,24Архангельская область125270543,3654709,21Тюменская область24962278892,162184188,41Челябинская область1779,8629483,56580186,89Костромская область528210130,56240198,01Архангельская область1202,246569,6433892,81Забайкальский край568,3174807,61202320,04Тамбовская область399,6344334,24382542,25Краснодарский край2202,81479628,961403514,09Мурманская область701,281339,04100425,61Красноярский край1436,7202770,09175225,96Иркутская область1476239708,16209672,41Вологодская область1281,987320,2569590,44Сахалинская область665,2103169,44124538,41г. Севастополь313,5452794,41496461,16Курганская область313,9452256,25495897,64Республика Мордовия464,8272066,56306140,89Воронежская область1066,464002332,89Саратовская область780,742312,4956358,76Итого по группе:2524660,814017382,9 6 группа124,2-145,9Пензенская область665,515006,25124326,76Липецкая область563,950220,81206297,64Тульская область808,4416,1643974,09Калужская область785,56,2554102,76Удмуртская Республика1417,7396522,09159680,16Кировская область1111,2104458,248667,61Омская область680,511556,25113973,76Республика Коми1063,675955,362070,25Хабаровский край1360,5327756,25117237,76Еврейская автономная область141,9417445,21767726,44Псковская область424,4132204,96352479,69Ярославская область1075823693237,61Курская область466,6103297,96304152,25Амурская область587,440240,36185502,49Рязанская область59437636179860,81Приморский край1539,8565203,24272170,89Республика Алтай110,9458464,41823011,84Итого по группе:1713396,82818758,8 7 группа145,9 и болееТверская область1090,982311,615299,84Ленинградская область 1802996004614499,21Нижегородская область209216589441153261,21Республика Тыва44,9576232,81947118,24Владимирская область1098,786848,096496,36Тюменская область без автономных округов841,91436,4131046,44Магаданская область179,1390500,01703921Камчатский край323,3231072,49482747,04Республика Калмыкия109,6482191,36825372,25Новгородская область457,8119854,44313936,09Итого по группе:108040,24625395,22 ВСЕГО:8788572,3x112434957,6Рассчитываем внутригрупповые дисперсии:- по группе № 1: σ12=01=0- по группе № 2: σ22=1069476,425=213895,284- по группе № 3: σ32=64867175,610=6486717,555- по группе № 4: σ42=11109358,619=584703,0863- по группе № 5:σ52=14017382,925=560695,3168- по группе № 6:σ62=2818758,817=165809,3412- по группе № 7:σ72=4625395,2210=462539,522Внутригрупповая дисперсия характеризует средний уровень той части вариации, которая в отдельных группах возникает под влиянием всех факторов за исключением влияния группировочного признака – фактора. На основе результатов ранее произведенных вычислений определим внутригрупповую дисперсию или среднюю из групповых дисперсий:σj2=0+213895,284*5+6486717,555*10+584703,0863*19+560695,3168*25+165809,3412*17+462539,522*10032=1132270,661Межгрупповая дисперсия характеризует вариацию результативного признака под влиянием только одного фактора, положенного в равновесие группировки. На основе результатов ранее произведенных вычислений определим межгрупповую дисперсию или дисперсию средних групповых:δ2=(40,1-1018,1)2*1+(447,4-1018,1)2*5+(2014,8-1018,1)2*10+(1055,3-1018,1)2*19+(986,4-1018,1)2*25+(788,0-1018,1)2*17++(804,0-1018,1)2*1087== 160085,1748Общая дисперсия оценивает колеблемость признака всех единиц совокупности без исключения. Зная значения внутригрупповой дисперсии и межгрупповой дисперсии, определим значение общей дисперсии:σобщ2=1132270,661+160085,1748=1292355,835Эмпирический коэффициент детерминации показывает, какую долю межгрупповая дисперсия составляет от общей дисперсии, и рассчитывается по формуле:ηэмп2=δ2σоб2=160085,17481292355,835=0,124 или 12,4% Эмпирическое корреляционное отношение показывает тесноту связи между факторным и результативным признаками. Чем значение корреляционного отношения ближе к единице, тем теснее, ближе к функциональной зависимости связь между признаками. Определим значение эмпирического корреляционного отношения:ηэмп=ηэмп2=0,124=0,352Рассчитанный коэффициент детерминации, показывает, что продажа алкогольной продукции зависит на 12,4% от числа ДТП. Полученное значение корреляционного отношения показывает на умеренную связь между числом ДТП и продажей алкогольной продукцией.6. Получить по данным ФСГС временные ряды (не менее, чем за 10 лет) по факторному и результативному признакам по конкретному субъекту Федерации. Проанализировать динамику показателей, сделать выводы, подтверждая их графическим анализом.РешениеНа основе официальных данных Федеральной службы государственной статистики составим ряды динамики по Белгородской области по числу ДТП на 100 тыс.чел. и по объему продажи алкогольной продукции за 2011-2020гг.Таблица 6 – Ряд динамики числа ДТП в Белгородской области за 2011-2020гг.Год2011201220132014201520162017201820192020Число ДТП95,889,083,984,280,288,290,082,585,574,8Таблица 7 – Ряд динамики продажи алкогольной продукции в Белгородской области за 2011-2020гг.Год2011201220132014201520162017201820192020Продажа алкогольной продукции, млн.дкл1026,1981,1908,5708,3636,4604,9611,2628,3623,3609,9Рассчитываем цепные и базисные показатели абсолютного прироста, темпов роста и прироста, абсолютного значения 1% прироста, используя методику, приведенную в табл. 8Таблица 8-Показатели динамикиПоказателиМетод расчетацепной(с переменной базой)базисный(с постоянной базой)1. Абсолютный прирост ()2. Темп роста ()*100*1003. Темп прироста (Tпр)4. Абсолютное значение 1% прироста ()При расчете показателей приняты следующие обозначения: – уровень ряда динамики любого периода, называемый уровнем текущего периода; – уровень ряда динамики предшествующего периода; – уровень ряда динамики, принятый за постоянную базу сравнения (в нашем примере – начальный, т.е. первый уровень);Tр(%) – темп роста, выраженный в процентах (умноженный на 100).Расчет цепных и базисных показателей динамики оформим в табл. 9-10 Таблица 9- Показатели анализа динамики числа ДТПГодЧисло ДТП, на 100 тыс. чел.Абсолютный прирост, на 100 тыс. чел.Темп роста,%Темп прироста,%Абсолютное значение 1% прироста, на 100 тыс.чел. базисныйцепнойбазисныйцепнойбазисныйцепной201195,8--100----201289-6,8-6,892,992,9-7,1-7,10,958201383,9-11,9-5,187,694,3-12,4-5,70,89201484,2-11,60,387,9100,4-12,10,40,839201580,2-15,6-483,795,2-16,3-4,80,842201688,2-7,6892,1110,0-7,910,00,802201790-5,81,893,9102,0-6,12,00,882201882,5-13,3-7,586,191,7-13,9-8,30,9201985,5-10,3389,2103,6-10,83,60,825202074,8-21-10,778,187,5-21,9-12,50,855Всего854,1х-21хххх7,793Таблица 10- Показатели анализа динамики объема продажи алкогольной продукцииГодПродажа алкогольной продукции , млн.дкл.Абсолютный прирост, млн.дкл.Темп роста,%Темп прироста,%Абсолютное значение 1% прироста, млн.дкл базисныйцепнойбазисныйцепнойбазисныйцепной20111026,1--100----2012981,1-45,0-4595,695,6-4,4-4,410,2612013908,5-117,6-72,688,592,6-11,5-7,49,8112014708,3-317,8-200,269,078,0-31,0-22,09,0852015636,4-389,7-71,962,089,8-38,0-10,27,0832016604,9-421,2-31,559,095,1-41,0-4,96,3642017611,2-414,96,359,6101,0-40,41,06,0492018628,3-397,817,161,2102,8-38,82,86,1122019623,3-402,8-560,799,2-39,3-0,86,2832020609,9-416,2-13,459,497,9-40,6-2,16,233Всего7338х-416,2хххх67,281Вычислим средний уровень ряда динамики, средние показатели абсолютного прироста, темпов роста и прироста, абсолютного значения 1% прироста. Методика расчета показателей приведена в табл. 11.Таблица 11 - Средние показатели динамикиПоказателиМетод расчетаМетодика расчета:Число ДТППродажа алкогольной продукции1. Средний уровень ряда ()854,110=85,4733810=733,82. Средний абсолютный прирост ();-2110-1=-2.3-416,210-1=-46,23. Средний темп роста ();10-174.895.8*100=97.3%10-1609,91026,1*100=94,4%4. Средний темп прироста ()97,3-100=-2,7%94,4-100=-5,6%5. Средняя величина абсолютногозначения 1% прироста ()7,7939≈0,865967,2819≈7,4757При написании формул приняты следующие обозначения:n – число уровней ряда динамики; – начальный уровень ряда динамики; – конечный уровень ряда динамики; – произведение последовательных цепных темпов роста, выраженных коэффициентами.Рисунок 1 – Динамика числа ДТП в Белгородской области за 2011-2020гг.Рисунок 2 – Динамика продажи алкогольной продукции в Белгородской области за 2011-2020гг.Выводы: в целом по проведенному анализу можно сделать выводы, что за весь анализируемый период с 2011-2020гг. наблюдается тенденция ежегодного снижения числа ДТП и снижение продаж алкогольной продукции в Белгородской области.В целом за 2020г. по сравнению с 2011г. число ДТП в Белгородской области сократилось на 21 на 100 тыс.чел. (что составляет 21,9%), а продажа алкогольной продукции в Белгородской области сократилось на 416,2 млн.дкл. что составляет 40,6%.Среднее число ДТП в Белгородской области за 2011-2020гг. составило 85,4 на 100 тыс.чел. населения, а средний объем продажи алкогольной продукции составило 733,8 млн.дкл. В среднем за анализируемый период число ДТП в Белгородской области сократилось на 2,3 на 100 тыс.чел. (или на 2,7%) а продажа алкогольной продукции снизилось на 46,2 млн.дкл. (что составляет 5,6%).7. Дать дополнительную оценку структуры изучаемого явленияРешениеОтносительные величины представляют собой результат деления одного абсолютного показателя на другой и характеризуют количественное соотношение между ними. При расчете относительных величин в числителе всегда находится сравниваемый показатель, а в знаменателе – показатель, с которым производится сравнение, т.е. принимаемый за основание или базу сравнения. Все используемые на практике относительные статистические величины можно подразделить на следующие виды: динамики, структуры, координации, интенсивности, сравнения, плана и реализации плана.Относительные величины структуры (ОВС) представляют собой соотношение структурных частей изучаемого объекта и их целого:.Выражается ОВС в долях единицы или процентах. Рассчитанные величины, соответственно называемые долями или удельными весами, показывают, какой долей обладает или какой удельный вес имеет та или иная часть в общем итоге.Таблица 12 – Структура субъектов РФ по числу ДТПГруппы регионов по числу ДТП, на 100 тыс.чел.Число субъектов в группеОВС,%15,7-37,411,137,4-59,155,759,1-80,81011,580,8-102,51921,8102,5-124,22528,7124,2-145,91719,5145,9 и более1011,5Всего87100,0Представим графическое изображения ОВС представлен на рисунке 3.Рисунок 3 – Структура субъектов РФ по числу ДТПВыводы: в структуре регионов по числу ДТП в 2020г. на долю регионов с числом ДТП от 102,5 до 124,2 приходится 28,7% всех совершенных ДТП, удельный вес группы с числом ДТП от 80,8 до 102,5 – составляет 21,8%, наименьший удельный вес у группы с наименьшим числом ДТП, составляет 1,1%.ВЫВОДЫ:1. С целью выявления тенденций среди регионов РФ, мы взяли официальные, достоверные данные о числе ДТП и продаже алкогольной продукции 87 регионов за 2020 года, и произвели ряд группировок. Для того чтобы сгруппировать регионы должным образом, нам потребовалось, сначала, определить размах вариации (R =167,7-15,7=152), количество групп (п= 7) и величину интервала (h = 21,7). После произведенных расчетов мы сгруппировали 87 региона в 7 групп. Получилось, что в первый интервал (15,7-37,4.) вошел 1 регион, во второй (37,-59,1) – 5 регионов, в третий (59,1-80,8) – 10 регионов, в четвёртый (80,8-102,5) – 19 регионов, в пятый (102,5-124,2) – 25 регионов , а в шестой вошло 17 регионов, а в седьмой (свыше 145,9) вошли 10 регионов. Полученная группировка оказалась неравномерной. Следовательно, можно сделать следующий вывод, что большинство регионов из рассматриваемого списка 87-ти регионов, а именно 25 регионов имеют число ДТП от 102,5 до 124,2 на 100 тыс.чел.., что составляет 28,7% (25*100/87=28,7%). Полученные результаты дали нам понимание того, что, относительно большое количество регионов, по числу ДТП за 2020 год, такие как Камчатский край, Новгородская область, Республика Калмыкий имеют достаточно большое число ДТП, по сравнению с остальными регионами из рассматриваемой совокупности. Но особенно хотелось бы выделить Новгородскую область с числом ДТП 167,7 на 100 тыс.чел.2. Для определения средней величины среднедушевых денежных доходов населения на основе, полученной в первом задании группировки, мы определили структурные средние – моду и медиану, которые характеризуют внутреннее строение интервального ряда. При расчетах абсолютных и относительных показателей вариации распределения 87 регионов РФ по числу ДТП за 2020 год, нам потребовалось найти среднюю величину, которая составила 108,1 на 100 тыс.чел.Но сначала, для ее нахождения, нам необходимо было определить средние значения середины интервалов для каждой группы, они составили: - для 1-ого интервала 26,55 - для 2-ого интервала 48,25 - для 3-ого интервала 69,95 - для 4-ого интервала 91,65 - для 5-ого интервала 113,35- для 6-ого интервала 156,75 Все данные были занесены во вспомогательную таблицу, которая потребовалась нам для дальнейших расчетов. После всех предварительных расчетов табличных значений, а так же значений, которые получились путем суммирования, мы смогли определить: Абсолютные величины: а) средний квадрат отклонения значения признака – дисперсию равную 930,58;б) анализ вариации показал, что величина среднедушевых денежных доходов отличается у регионов по среднему квадратическому отклонению на30,5 на 100 тыс.чел.Колебания величины среднедушевых денежных доходов обусловлены системой демографических, макро и микроэкономических факторов. Совокупность регионов однородна, так как коэффициент вариации равен 28,2 %, что менее 33%. Следовательно, регионы, поставленные в одинаковые экономические условия, имеют, равное примерно число ДТП.4. Необходимость проведения дисперсионного анализа заключалась в том, чтобы выявить степень влияния факторов на вариацию исследуемого показателя, в нашем случае на вариацию числа ДТП.Мы проверили правило сложения дисперсий. Для этого нам потребовалось найти все необходимые показатели: а) первым таким показателем оказалась общая дисперсия, равная1292355,835;б) затем определили внутригрупповую дисперсию, которая равна 1132270,661, предварительно рассчитав внутригрупповую дисперсию и групповую среднюю для каждого интервала: - для 1-ого интервала =40,1, =0- для 2-ого интервала = 447,4; = 213895,284- для 3-ого интервала = 2014,8; = 6486717,555- для 4-ого интервала = 1055,3; = 584703,0863- для 5-ого интервала = 986,4; =560695,3168- для 6-ого интервала = 788,0; = 165809,3412- для 7-ого интервала х7= 804,0; σ72 = 462539,52в) и наконец, межгрупповую дисперсию, равную 160095,1748Для выявления зависимости доли межгрупповой дисперсии в общей дисперсии мы определили коэффициент детерминации, который равен 0,124%. Это значит, что на 12,4% вариация числа ДТП зависит от фактического признака Продажа алкогольной продукции на 87,6% от влияния прочих факторов. Так же нашли эмпирическое корреляционное отношение, которое равно 0,352, что указывает нам на тесноту связи между статистическими данными. Список использованной литературы:1. Годин, А. М. Статистика [Электронный ресурс]: учебник для студентов вузов, обучающихся по направлениям подготовки "Торговое дело", "Экономика", "Менеджмент" (квалификация "бакалавр") / А. М. Годин. - 11-е изд. - Москва : Дашков и К°, 2018. - 412 с.2. Громыко, Г. Л. Теория статистики. Практикум [Электронный ресурс]: учебное пособие по дисциплине федерального компонента для студентов вузов, обучающихся по направлению подготовки 38.03.01 "Экономика" / Г. Л. Громыко. - 5-е изд., испр. и доп. - Москва : ИНФРА-М, 2019. - 238 с.3. Дианов, Дмитрий Статистика финансов и кредита / Дмитрий Дианов. - М.: КноРус, 2018. - 247 c.Елисеева И.И. Статистика : учебник для академического бакалавриата - 5-е изд., перераб. и доп. - Москва : Издательство Юрайт, 2019. - 572 с.5.Ефимова М.Р. Общая теория статистики. – М.: ИНФРА-М, 2019. – 413с.6.Колесникова И.И. Социально-экономическая статистика: учебное пособие. – М.: Финансы и статистика, 2017. – 517 с.7.Смирнов С.Н., Сидорина Т.Ю. Социальная политика: учебное пособие. – М.: Издательский дом ГУ ВШЭ, 2019. – 432 с.8.Социальная статистика: Учебник/Под ред.И.И Елисеевой. – 3-е изд., перераб. и доп. – М.: Финансы и статистика,2004. – 480с. 9.Социально-экономическая статистика: учебное пособие/ Под ред. Голуб Л.А. – М.: ВЛАДОС,2004. – 276 с. 10.www.gks.ru (официальный сайт Федеральной службы государственной статистики РФ).