7029

занятые

в том числе: внутрихозяйс твенными дорогами, коммуникаци ями

лесными

насаждениям и, предназначен ными для обеспечения защиты земель от негативного воздействия

водными объектами (в том числе прудами, образованны ми водоподпорн ыми сооружениям и на водотоках и используемы ми для целей осуществлени я прудовой аквакультуры

)

зданиями, сооружениям и, используемы ми для производства, хранения и первичной переработки сельскохозяй ственной продукции

Приусадебн ые участки, коллективн ые сады и огороды работников

11

хозяйства

Прочие

земли

Произведе

но

межевани

е

Используе

тся

организац

ией

передано

в

пользован ие другим лицам

не

используе

тся

Выводы

Выводы

Статистическое наблюдение. Выборочное наблюдение.

Статистическое наблюдение. - это массовое планомерное, научно организованное наблюдение за явлениями социальной и экономической жизни, которое заключается в регистрации отображенных признаков у каждой единицы совокупности.

Выборочным называют наблюдение части единиц исследуемой совокупности, выделенной методом случайного отбора. При правильной организации выборочное наблюдение дает достаточно точные результаты, которые можно применить с определенной вероятностью на всю совокупность.

Задание 6

Найти распределение относительных частот и основные характеристики вариационного ряда при следующих условиях

14

Тема 3 Дисперсионный анализ. Корреляционнорегрессионный анализ. Множественная регрессия.

Дисперсионный анализ-это анализ изменчивости признака под влиянием какихлибо контролируемых переменных факторов.

Корреляционный анализ – это группа статистических методов, направленная на выявление и математическое представление структурных зависимостей между выборками.

Корреляция — двумерная описательная статистика, количественная мера взаимосвязи (совместной изменчивости) двух переменных.

Различают два класса задач: 1.исследование корреляций — когда две переменные представлены в числовой шкале; 2.исследование различий — когда хотя бы одна из двух переменных представлена в номинативной шкале. Если изменение одной переменной на одну единицу всегда приводит к изменению другой переменной на одну и ту же величину, функция является линейной (график ее представляет прямую линию); любая другая связь

— нелинейная. Если увеличение одной переменной связано с увеличением другой, то связь — положительная (прямая); если увеличение одной переменной связано с уменьшением другой, то связь — отрицательная (обратная). Если направление изменения одной переменной не меняется с возрастанием (убыванием) другой переменной, то такая функция — монотонная; в противном случае функцию называют немонотонной.

Коэффициент корреляции — это количественная мера силы и направления вероятностной взаимосвязи двух переменных; принимает значения в диапазоне от -1 до

+1.

Линия регрессии — это прямая, построенная методом наименьших квадратов: сумма квадратов расстояний (вычисленных по оси Y) от каждой точки графика рассеивания до прямой является минимальной. Коэффициент детерминации показывает, в какой степени изменчивость одной переменной обусловлена (детерминирована) влиянием другой переменной. Коэффициент детерминации r2 - это часть дисперсии одной переменной, которая может быть объяснена влиянием другой переменной. В отличие от коэффициента корреляции г2линейно возрастает с увеличением силы связи. На этом основании можно ввести три градации величин корреляции по силе связи: r< 0,3 — слабая связь (менее 10% от общей доли дисперсии); 0,3 < r < 0,7 — умеренная связь (от 10 до 50% от общей доли дисперсии); r > 0,7 — сильная связь (50% и более от общей доли дисперсии).

Задачи корреляционного анализа сводятся к измерению тесноты известной связи между варьирующими признаками, определению неизвестных причинных связей и оценки факторов Задачами регрессионного анализа являются выбор типа модели (формы связи), установление степени влияния независимых переменных на зависимую и определение расчётных значений зависимой переменной (функции регрессии)

Множественная регрессия является расширением простой линейной регрессии. С помощью простой регрессии оценивалась степень влияния одной независимой переменной (предиктора) на зависимую переменную (критерий). В отличие от простой регрессии (Y=B*X+A), множественная регрессия исследует влияние двух и более предикторов на критерий (Y=B1*X1+B2*X2+B3*X3+…+A).

Применение множественной регрессии позволяет исследователю ответить на вопрос, насколько хорошо оцененное уравнение аппроксимирует данные, есть ли значимая линейная связь, а также каковы оцененные значения коэффициентов для уравнения наилучшего предсказания. Кроме того, может быть определена относительная важность независимых переменных в предсказании зависимой переменной.

Задание 1

15

В результате научных исследований плотности метрового слоя различных черноземов получены усредненные показатели. Определить уравнение зависимости при следующих данных

Задание 2 Сформировать уравнение линейной регрессии, демонстрирующей зависимость результирующего показателя У (объем производства в сопоставимых ценах) от факторных: производительность труда (Х1), урожайности (Х2), объема используемых основных фондов (Х3) и фондоотдачи (Х4) . Заданы следующие значения показателей развития отрасли:

Задание 3 Оцениваемый объект недвижимости – квартира с площадью 110 кв.м. Высота этажа 3 м. и кол-во парковочных мест 10. Имеющая информация об объектах-аналогах — это цена продажи, высота этажа, общая площадь и кол-во парковочных мест. Для оценки квартиры с площадью 110 кв.м. построить трехфакторную регрессионную модель. Факторные переменные отобрать исходя из основных отличий объектов аналогов, в таблице представлены объекты аналоги. Факторные переменные, влияющие на результирующую переменную следующие: площадь квартиры –(Х1) ; высота этажа –(Х2) ; количество парковочных мест –

(Х3).

16

Тема 4 Сводка и группировка земельнопространственной информации

При обработке статистических материалов возникает необходимость выделения однородных групп, типов, а затем уже описание этих групп определенными количественными характеристиками. Расчленение совокупности на группы, однородные по какому-либо признаку, называется группировкой. Для ее проведения необходимо определить те характеристики (группировочные признаки), по которым она будет проводиться, и их значений, отделяющих одну группу от другой (интервалы группировки).

По способу составления группировка может быть первичной и вторичной. Величина интервала превичной группировки (h) определяется по формуле:

h = (Xmax – Xmin ) / K,

де Xmax и Xmin – максимальное и минимальное значения признака;

При вторичной группировке количество хозяйств в группе одинаково или несильно отличается, введены открытые интервалы. При комбинированной группировке производится выделение подгрупп в каждой группе по какому-либо другому показателю (возможна группировка и более чем по двум показателям).

Взависимости от цели и задач исследования статистические группировки бывают типологическими, структурными и аналитическими.

Типологическая группировка – это разделение исследуемой качественно разнородной совокупности на классы, социально-экономические типы, однородные группы единиц в соответствии с правилами научной группировки. При этом под однородностью понимается подчинение всех единиц совокупности одному закону развития в отношении рассматриваемого свойства.

Структурная группировка разделяет однородную в качественном отношении совокупность единиц по определенным существенным признакам на группы, характеризующие ее состав и структуру.

Аналитическая группировка позволяет выявить взаимосвязи и взаимозависимости между изучаемыми социально-экономическими явлениями и признаками, их характеризующими.

Взависимости от числа положенных в их основание признаков различают простые и сложные группировки.

Простой называется группировка, выполненная по одному признаку.

Сложная группировка производится по двум и более признакам. Сложные группировки, в свою очередь, делятся на комбинационные (2 – 4 признака) и многомерные (любое число признаков свыше четырех).

Принцип построения комбинационной группировки заключается в том, что сначала группы формируются по одному признаку, затем они делятся на подгруппы по другому признаку, а эти, в свою очередь, делятся по третьему и т.д. Данная группировка позволяет изучить единицы совокупности одновременно по нескольким признакам.

По признаку упорядоченности исходных данных различают первичные и вторичные группировки.

Первичные группировки образуют на основе несгруппированных ранее данных. Вторичной группировкой называется образование новых групп на основе ранее проведенной группировки.

Применяют два способа образования новых групп, обычно укрупненных:

1.Изменение (обычно укрупнение) первоначальных интервалов.

17

2.Образование новых групп на основе закрепления за каждой группой определенной доли единиц совокупности (долевая перегруппировка).

Задание 1 Исследуемый объект – Бутрлинский район Нижегородской области.

Привести характеристику района. Составить группировку. Исследовать зависимость средней стоимость 1 кв метра домов от удаленности от центра района

Площадь Нижегородской области составляет 76900 км2, а Бутрлинского района

1105 км2.

Бутурлинский район – административно-территориальное образование (район) и

упразднённое муниципальное образование (муниципальный район) в составе Нижегородской области России.

Административный центр – посёлок городского типа Бутурлино, находящийся в центральной части района. Расстояние до Нижнего Новгорода –121 км.

Бутурлинский район относится к возвышенному правобережью Волги. Общий рельеф холмисто-увалистый, сильно расчленён балками.

На 2021 год плотность населения составляла 11,98 чел./км2.

Данные по количеству населения получены от службы государственной статистики.

График изменения численности горожан за последние 10 лет представлен на рисунке 1. По нему видно снижение численности населения с 14426 человек в 2011 году до 13237 человек в 2021 году.

3.

Рисунок 1 - График численности населения Бутурлинского района

18

Таблица 1 - Исходные данные по домам в Бутурлинском р-не

19