Proiect statistică

Înregistrati pentru 30 unitati, valorile specifice ale unei perechi de caracteristici (X si Y) intre care exista o legătura logica. Datele prezentate sub forma tabelara fac parte din lucrare, potrivit modelului de mai jos:

Nr. crt. Caracteristica X

(xi) Caracteristica Y

(yi)

1

.

.

.

40

Pe baza datelor înregistrate se cer următoarele:

Sa se calculeze valorile medii (x ̅) si (y ̅) ale celor 40 de variante;

Sa se stabilească amplitudinea absoluta si relativa, dispersia, abaterea medie pătratica si coeficientul de variatie pentru fiecare caracteristica; sa se precizeze in functie de care din cele doua caracteristici este mai omogena colectivitatea celor 30 unitati;

Sa se grupeze cele 30 de unitati in functie de fiecare caracteristica pe 4-5 intervale egale si sa se prezinte repartitiile unidimensionale obtinute sub forma de tabele si grafice statistice;

In vederea comparării celor doua repartitii unidimensionale organizate pe intervale de grupare, sa se estimeze indicatorii tendintei centrale (media, mediana, modul), abaterea medie pătratica, coeficientul de variatie, precum si indicatorii asimetriei; sa se explice diferentele intre rezultatele obtinute si cele înregistrate la punctele (1) si (2);

Acceptând ca cele 30 de unitati constituie un esantion reprezentativ de 3% obiinut prin extragere simpla, aleatoare, nerepetata dintr-o colectivitate generala, sa se calculeze pentru una dintre caracteristici, limitele intervalului de estimare a mediei colectivitătii generale (x ̅ si y ̅) cu o probabilitate de 0,9545 (z=2);

Sa se grupeze cele 30 de unitati concomitent in functie de cele doua caracteristici observate, folosind intervalele stabilite la punctul (3); repartitia bidimensionala de frecventa se reprezintă sub forma unui tabel cu dubla intrare după modelul de mai jos

Intervale de grupare după variabila (y) Grupe constituite dupa variabila (x) Total

(fy)

Total (fx)

Pentru fiecare grupa constituita după variabila factoriala (x), sa se calculeze mediile (y ̅_j) si dispersiile (σ_j^2 ) si sa se verifice daca si in ce măsura explica factorul (X) variatia caracteristicii (Y), folosind coeficientul de determinatie si testul F;

Sa se estimeze si interpreteze parametrii functiei liniare de regresie si coeficientul de corelatie, pe baza datelor din tabelul cu dubla intrare alcătuit la punctul (6);

Sa se preia din tabelul de valori individuale ale observării primele 15 perechi de valori (in ordinea înregistrării) si sa se caracterizeze legătura dintre (X) si (Y) prin metode elementare de analiza (serii paralele si grafic);

Sa se estimeze parametrii functiei de regresie si sa se măsoare intensitatea legăturii prin metode parametrice si neparametrice pe cele 15 perechi de valori (xi,yi).

Se urmăreşte evidenţierea legăturii dintre doi indicatori macroenocomici, PIB(GDP) (produsul intern brut) şi CF(FCE)(consumul final) .PIB se poate calcula prin mai multe metode : metoda producţiei, metoda cheltuielilor şi metoda veniturilor. Legatura dintre cei 2 indicatori este evidenţiată cel mai bine prin metoda cheltuielilor. Prin prisma acestei metode PIB anual se formează prin însumarea consumului final din anul respectiv, a variaţiei de stoc, a formării brute de capital fix şi a diferenţei dintre export şi import. Astfel rezulta ca variabila endogena este PIB(y) si variabila exogenă este Consumul Final(x).

Nr. crt. Tari Valori pt caracteristica X

(xi, x =Final consumption expenditure per capita) Valori pt caracteristica Y

(yi, y =GDP)

1. Armenia 363 3602

2. Azerbaijan 461 3614

3. Belarus 1757 7765

4. Kazakhstan 891 8001

5. Kyrgyzstan 316 1758

6. Moldova 338 2192

7. Russian Federation 1962 11090

8. Tajikistan 210 1352

9. Romania 1555 8925

10. Ukraine 986 5416

11. Austria 6122 33073

12. Albania 632 5648

13. Bosnia and Herzegovina 1175 5359

14. Croatia 2842 14711

15. Cipru 4331 23965

16. Belgia 7279 31820

17. The fYR of Macedonia 1445 7565

18. France 6986 29242

19. Germany 5818 30891

20. Greece 4374 23897

21. Ireland 6027 37766

22. Italy 5634 28227

23. United Kingdom 6896 32274

24. Malta 4290 20409

25. Netherlands 8304 34494

26. Portugal 4390 21300

27. Slovakia 2855 15178

28. Slovenia 4311 22607

29. Spain 4743 26882

30. Finlanda 6799 29940