Классификация видов статистических графиков

 

Существует множество видов графических изображений. Их классификация основана на ряде признаков:

а) способ построения графического образа;

б) геометрические знаки, изображающие статистические показатели и отношения;

в) задачи, решаемые с помощью графического изображения.

Статистические графики по форме графического образа:

Линейные: статистические кривые.

Плоскостные: столбиковые, полосовые, квадратные, круговые, секторные, фигурные, точечные, фоновые.

Объемные: поверхности распределения.

Статистические графики по способу построения и задачам изображения:

Диаграммы: диаграммы сравнения, диаграммы динамики, структурные диаграммы.

Статистические карты: картограммы, картодиаграммы.

По способу построения статистические графики делятся на диаграммы и статистические карты. Диаграммы - наиболее распространенный способ графических изображений. Это графики количественных отношений. Виды и способы их построения разнообразны. Диаграммы применяются для наглядного сопоставления в различных аспектах (пространственном, временном и др.) независимых друг от друга величин: территорий, населения и т. д. При этом сравнение исследуемых совокупностей производится по какому-либо существенному варьирующему признаку. Статистические карты - графики количественного распределения по поверхности. По своей основной цели они близко примыкают к диаграммам и специфичны лишь в том отношении, что представляют собой условные изображения статистических данных на контурной географической карте, т. е. показывают пространственное размещение или пространственную распространенность статистических данных. Геометрические знаки, как было сказано выше, - это либо точки, либо линии или плоскости, либо геометрические тела. В соответствии с этим различают графики точечные, линейные, плоскостные и пространственные (объемные).

При построении точечных диаграмм в качестве графических образов применяются совокупности точек; при построении линейных - линии. Основной принцип построения всех плоскостных диаграмм сводится к тому, что статистические величины изображаются в виде геометрических фигур и, в свою очередь, подразделяются на столбиковые, полосовые, круговые, квадратные и фигурные.

Статистические карты по графическому образу делятся на картограммы и картодиаграммы.

В зависимости от круга решаемых задач выделяются диаграммы сравнения, структурные диаграммы и диаграммы динамики.

Образец составления диаграммы:

 

Задачи.

Задача № 1.

Приведены данные в таблице по реализации макаронных изделий с января по декабрь. Необходимо произвести расчет аналитических показателей ряда динамики. Сделать выравнивание динамического ряда по уравнению прямой, построить график, сделать выводы.

месяц	уi	∆yб	∆yц	Крб	Крц	Трб,%	Трц,%	Тпрб	Тпрц	А
Январь Февраль Март Апрель Май Июнь Июль Август Сентябрь Октябрь Ноябрь Декабрь	48,1 46,9 48,9 50,3 45,2 46,8 47,5 45,2 48,6 45,7 49,2 50,2	- 1,2 0,8 2,2 - 2,9 - 1,3 - 0,6 - 2,9 0,5 2,4 -1,1 -2,1	- 1,2 1,4 - 5,1 1,6 0,7 - 2,3 3,4 -2,9 3,5 1,0	0,98 1,02 1,05 0,94 0,97 0,99 0,94 1,01 0,95 1,02 1,04	0,98 1,04 1,03 0,9 1,03 1,01 0,95 1,08 0,94 1,08 1,02			- 2 - 6 - 3 - 1 - 6 -5	- 2 - 10 - 5 -6	0,6 0,5 0,47 0,51 0,53 0,7 0,46 0,43 0,48 0,44 0,5
В среднем		0,19	0,19	1,022	1,022	102,2	102,2	2,2	2,2	0,51

Решение: Производим расчет аналитических показателей ряда динамики.

1) Абсолютный прирост. Характеризует размер увеличения или уменьшения исследуемого показателя во времени.

∆уб = уi– у0	базисный	∆уц = уi– уi-1	цепной
∆уб = уn – у0/n-1		∆уц = ∑∆ уц/n

n-1 = 12-1, n = 11

∆у^б = (50,2 – 48,1)/(12-1) = 0,19 тон

∆у^ц = (-1,2+2+1,4-5,1+1,6+0,7-2,3+3,4-2,9+3,5+1,0)/11 = 0,19 тон

Вывод:

Базисный:-1,2 - д анный показательпоказывает,что на 1,2 тонны меньше продано в феврале макаронных изделий по сравнению с январем месяцем (аналогично по другим месяцам).

Цепной: -1,2 - данный показательпоказывает,что на 1,2 тонны меньше продано макаронных изделий в феврале (текущем месяце) по сравнению с январем (предыдущим месяцем) (аналогично по другим месяцам).

В среднем за 12 месяцев абсолютный прирост базисный и цепной составит 0,19 тон.

2) Коэффициент роста. Показывает во сколько раз больше, либо меньше исследуемая величина по сравнению с базисной или предыдущей величиной.

Крб = уi /у0

Крц = уi /уi-1

Крб = Крб √уn/у0

Крц = √Кр1ц Кр2ц …. Крnц

К_р^б = √50,2/48,1 = √1,0436 = 1,022

К_р^ц = √0,98*1,04*1,03*0,9*1,03*1,01*0,95*1,08*0,94*1,08*1,02 = √1,0442 = 1,022

Вывод:

Базисный: 0,98 – показывает, в 0,02 тонны макаронных изделий продано в феврале меньше по сравнению с январем (базисным месяцем).

Цепной: 0,98 – показывает, в 0,02 тонны макаронных изделий продано в феврале меньше по сравнению с январем (предыдущем месяцем) (аналогично по другим месяцам).

В среднем за 12 месяцев коэффициент роста базисный составит 1,022, цепной – 1, 022.

3) Темп роста. Означает то же самое, что и коэффициент, выражается в процентах.

Трб = уi /у0 * 100%

Трц = уi /уi-1* 100%

Трб = Крб * 100%

Трц = Крц * 100%

Т_р^б = 1,022 * 100 = 102,2% Т_р^ц = 1,022 * 100 = 102,2%

Вывод:

Базисный: 98% - показывает, что в феврале продано макаронных изделий по сравнению с январем (базисным месяцем) всего 98% (аналогично по другим месяцам).

Цепной: 98% - показывает, что в феврале продано макаронных изделий по сравнению с январем (предыдущим месяцем) всего 98% (аналогично по другим месяцам).

В среднем за 12 месяцев темп роста базисный составит – 102,2%, цепной – 102,2%

4) Темп прироста. Показывает на сколько процентов больше, либо меньше исследуемая величина по сравнению с базисной или предыдущей величиной.

Тпрб = Трб -100%

Тпрц =Трц - 100%

 

Тпрц =Трц - 100%

Тпрб = Трб -100%

Т_пр^б = 102,2 – 100 = 2,2 % Т_пр^ц = 102,2 – 100 = 2,2%

Вывод:

Базисный: - 2% - показывает, что темп прироста макаронных изделий снизился на 2% в феврале по сравнению с январем (базисным месяцем) (аналогично по другим месяцам).

Цепной: -2% - показывает, что темп прироста макаронных изделий снизился на 2% в феврале по сравнению с январем (предыдущим месяцем) (аналогично по другим месяцам).

В среднем за 12 месяцев темп прироста базисный составит – 2,2%, цепной – 2,2%.

5) Абсолютное значение. 1% прироста показывает, какая абсолютная величина скрывается за относительным показателем 1 % прироста.

А = ∆уц /Тпрц

А = ∑ А/n

А = ( 0 + 0,6 + 0,5 + 0,47 + 0,51 + 0,53 + 0,7 + 0,46 + 0,43+0,48+0,44+0,5)/11 = 0,51 тонны

Вывод: 0,6 – если объем реализации макаронных изделий увеличится на 1% в феврале по сравнению с январем, то это увеличение в абсолютном выражении составит на 0,6 тонны (аналогично по другим месяцам). В среднем за 12 месяцев абсолютное значение равно 0,51 тонны.