Автоматизированный априорный анализ статистической совокупности в среде MS Excel
Статистический анализ выборочной совокупности. Оценка степени колеблемости значений признаков в совокупности и степени однородности. Установление наличия статистической связи между факторным признаком и результативным признаком графическим методом.
Рубрика | Экономика и экономическая теория |
Вид | лабораторная работа |
Язык | русский |
Дата добавления | 14.05.2015 |
Размер файла | 641,0 K |
Отправить свою хорошую работу в базу знаний просто. Используйте форму, расположенную ниже
Студенты, аспиранты, молодые ученые, использующие базу знаний в своей учебе и работе, будут вам очень благодарны.
Погрешность регрессионной модели выражается в процентах и рассчитывается как величина .100.
В адекватных моделях погрешность не должна превышать 12%-15%.
Значение приводится в выходной таблице "Регрессионная статистика" (табл.2.5) в ячейке В81 (термин "Стандартная ошибка"), значение - в таблице описательных статистик (ЛР-1, Лист 1, табл.3, столбец 2).
Вывод:
Погрешность линейной регрессионной модели составляет .100=. (323,11/3521,7)*100=9,17.%, что подтверждает адекватность построенной модели -585,2+1,09
Задача 6. Дать экономическую интерпретацию:
1) коэффициента регрессии а1;
3) остаточных величин i.
2) коэффициента эластичности КЭ;
6.1. Экономическая интерпретация коэффициента регрессии а1
В случае линейного уравнения регрессии =a0+a1x величина коэффициента регрессии a1 показывает, на сколько в среднем (в абсолютном выражении) изменяется значение результативного признака Y при изменении фактора Х на единицу его измерения. Знак при a1 показывает направление этого изменения.
Вывод:
Коэффициент регрессии а1 =1,09. показывает, что при увеличении факторного признака Среднегодовая стоимость основных производственных фондов на 1 млн руб. значение результативного признака Выпуск продукции увеличивается в среднем на 1,17 млн руб.
6.2. Экономическая интерпретация коэффициента эластичности.
С целью расширения возможностей экономического анализа явления используется коэффициент эластичности , который измеряется в процентах и показывает, на сколько процентов изменяется в среднем результативный признак при изменении факторного признака на 1%.
Средние значения и приведены в таблице описательных статистик (ЛР-1, Лист 1, табл.3).
Расчет коэффициента эластичности:
=1,09*(3770/3521,7) =1,17%
Вывод:
Значение коэффициента эластичности Кэ=1,17% показывает, что при увеличении факторного признака Среднегодовая стоимость основных производственных фондов на 1% значение результативного признака Выпуск продукции увеличивается в среднем на 1,17%.
6.3. Экономическая интерпретация остаточных величин еi
Каждый их остатков характеризует отклонение фактического значения yi от теоретического значения , рассчитанного по построенной регрессионной модели и определяющего, какого среднего значения следует ожидать, когда фактор Х принимает значение xi.
Анализируя остатки, можно сделать ряд практических выводов, касающихся выпуска продукции на рассматриваемых предприятиях отрасли.
Значения остатков i (таблица остатков из диапазона А98:С128) имеют как положительные, так и отрицательные отклонения от ожидаемого в среднем объема выпуска продукции (которые в итоге уравновешиваются, т.е.).
Экономический интерес представляют наибольшие расхождения между фактическим объемом выпускаемой продукции yi и ожидаемым усредненным объемом .
Вывод:
Согласно таблице остатков максимальное превышение ожидаемого среднего объема выпускаемой продукции имеют три предприятия - с номерами 14,20,27 а максимальные отрицательные отклонения - три предприятия с номерами 17,24,26.Именно эти шесть предприятий подлежат дальнейшему экономическому анализу для выяснения причин наибольших отклонений объема выпускаемой ими продукции от ожидаемого среднего объема и выявления резервов роста производства.
Задача 7. Нахождение наиболее адекватного нелинейного уравнения регрессии с помощью средств инструмента Мастер диаграмм.
Уравнения регрессии и их графики построены для 3-х видов нелинейной зависимости между признаками и представлены на диаграмме 2.1 Рабочего файла.
Уравнения регрессии и соответствующие им индексы детерминации R2 приведены в табл.2.10 (при заполнении данной таблицы коэффициенты уравнений необходимо указывать не в компьютерном формате, а в общепринятой десятичной форме чисел).
Таблица 2.10
Регрессионные модели связи
Вид уравнения |
Уравнение регрессии |
Индексдетерминации R2 |
|
Полином 2-го порядка |
6*2,71-0,5*х^2 +0,6706*х+179,19 |
0,8353 |
|
Полином 3-го порядка |
1*2,71-0.7x^3-0,0011x^2+5,0462x-5039,7 |
0,8381 |
|
Степенная функция |
0,2137*х1,1782 |
0,8371 |
Выбор наиболее адекватного уравнения регрессии определяется максимальным значением индекса детерминации R2: чем ближе значение R2 к единице, тем более точно регрессионная модель соответствует фактическим данным.
Вывод:
Максимальное значение индекса детерминации R2= 0,8381 Следовательно, наиболее адекватное исходным данным нелинейное уравнение регрессии имеет вид 1*2,71-0.7x^3-0,0011x^2+5,0462x-5039,7
Приложение
Результативные таблицы и графики
Номер предприятия |
Среднегодовая стоимость основных производственных фондов, млн.руб. |
Выпуск продукции, млн. руб. |
|
5 |
2420,00 |
1890,00 |
|
23 |
2609,00 |
2511,00 |
|
27 |
2825,00 |
2160,00 |
|
1 |
2906,00 |
2781,00 |
|
8 |
3014,00 |
2970,00 |
|
32 |
3068,00 |
3132,00 |
|
22 |
3284,00 |
2673,00 |
|
19 |
3365,00 |
2565,00 |
|
2 |
3419,00 |
3051,00 |
|
3 |
3527,00 |
3402,00 |
|
13 |
3554,00 |
3618,00 |
|
26 |
3635,00 |
3321,00 |
|
9 |
3689,00 |
3483,00 |
|
4 |
3716,00 |
3780,00 |
|
28 |
3797,00 |
3375,00 |
|
17 |
3824,00 |
3456,00 |
|
6 |
3905,00 |
3240,00 |
|
14 |
3905,00 |
3942,00 |
|
25 |
3905,00 |
3510,00 |
|
7 |
4013,00 |
4374,00 |
|
31 |
4175,00 |
3510,00 |
|
18 |
4229,00 |
4104,00 |
|
10 |
4256,00 |
4347,00 |
|
20 |
4283,00 |
3510,00 |
|
24 |
4364,00 |
4023,00 |
|
29 |
4391,00 |
3699,00 |
|
15 |
4472,00 |
4779,00 |
|
12 |
4661,00 |
4590,00 |
|
21 |
4769,00 |
4725,00 |
|
16 |
5120,00 |
5130,00 |
Таблица 2.2 |
|||||
Зависимость выпуска продукции от среднегодовой стоимости основных фондов |
|||||
Номер группы |
Группы предприятий по стоимости основеных фондов |
Число предприятий |
Выпуск продукции |
||
Всего |
В среднем |
||||
1 |
2420-2960 |
4 |
9342,00 |
2335,50 |
|
2 |
2960-3500 |
5 |
14391,00 |
2878,20 |
|
3 |
3500-4040 |
11 |
39501,00 |
3591,00 |
|
4 |
4040-4580 |
7 |
27972,00 |
3996,00 |
|
5 |
4580-5120 |
3 |
14445,00 |
4815,00 |
|
Итого |
|
30 |
105651,00 |
3521,70 |
Таблица 2.3 |
||||
Показатели внутригрупповой вариации |
||||
Номер группы |
Группы предприятий по стоимости основеных фондов |
Число предприятий |
Внутригрупповая дисперсия |
|
1 |
2420-2960 |
4 |
114635,25 |
|
2 |
2960-3500 |
5 |
48580,56 |
|
3 |
3500-4040 |
11 |
98878,91 |
|
4 |
4040-4580 |
7 |
187040,57 |
|
5 |
4580-5120 |
3 |
52650,00 |
|
Итого |
|
30 |
|
Таблица 2.4 |
||||
Показатели дисперсии и эмпирического корреляционного отношения |
||||
Общая дисперсия |
Средняя из внутригрупповых дисперсия |
Межгрупповая дисперсия |
Эмпирическое корреляционное отношение |
|
586683,81 |
108544,86 |
478138,95 |
0,902765617 |
Таблтца2,5
Дисперсионный анализ |
||||||
|
df |
SS |
MS |
F |
Значимость F |
|
Регрессия |
1 |
14677294,13 |
14677294,13 |
140,5861384 |
1,97601E-12 |
|
Остаток |
28 |
2923220,171 |
104400,7204 |
|||
Итого |
29 |
17600514,3 |
|
|
|
Коэффициенты |
Стандартная ошибка |
t-статистика |
P-Значение |
Нижние 95% |
Верхние 95% |
Нижние 68,3% |
Верхние 68,3% |
||
Y-пересечение |
-585,169032182009 |
351,357 |
-1,665 |
0,106 |
-1304,79 |
134,553 |
-943,147 |
-227,191 |
|
Переменная X 1 |
1,08935 |
0,091 |
11,856 |
1,976 |
0,901 |
1,277 |
0,995 |
1,83 |
ВЫВОД ОСТАТКА |
|||
Наблюдение |
Предсказанное Y |
Остатки |
|
1 |
2051,070506 |
-161,0705057 |
|
2 |
2256,958635 |
254,0413651 |
|
3 |
2492,259354 |
-332,259354 |
|
4 |
2580,497124 |
200,5028763 |
|
5 |
2698,147483 |
271,8525168 |
|
6 |
2756,972663 |
375,027337 |
|
7 |
2992,273382 |
-319,2733821 |
|
8 |
3080,511152 |
-515,5111517 |
|
9 |
3139,336331 |
-88,33633149 |
|
10 |
3256,986691 |
145,013309 |
|
11 |
3286,399281 |
331,6007191 |
|
12 |
3374,637051 |
-53,63705057 |
|
13 |
3433,46223 |
49,53776966 |
|
14 |
3462,87482 |
317,1251798 |
|
15 |
3551,11259 |
-176,1125899 |
|
16 |
3580,52518 |
-124,5251798 |
|
17 |
3668,762949 |
-428,7629494 |
|
18 |
3668,762949 |
273,2370506 |
|
19 |
3668,762949 |
-158,7629494 |
|
20 |
3786,413309 |
587,586691 |
|
21 |
3962,888848 |
-452,8888483 |
|
22 |
4021,714028 |
82,28597194 |
|
23 |
4051,126618 |
295,8733821 |
|
24 |
4080,539208 |
-570,5392078 |
|
25 |
4168,776977 |
-145,7769775 |
|
26 |
4198,189567 |
-499,1895674 |
|
27 |
4286,427337 |
492,572663 |
|
28 |
4492,315466 |
97,68453377 |
|
29 |
4609,965826 |
115,0341742 |
|
30 |
4992,329494 |
137,6705057 |
ВСЕРОССИЙСКИЙ ЗАОЧНЫЙ ФИНАНСОВО-ЭКОНОМИЧЕСКИЙ ИНСТИТУТ
КАФЕДРА СТАТИСТИКИ
О Т Ч Е Т
о результатах выполнения компьютерной лабораторной работы
Автоматизированный анализ динамики социально-экономических явлений в среде MS Excel
Вариант № 52
Выполнил: ст. II курса гр.1
Проверил: Осиневич Л.М.
Курск 2015
1. Постановка задачи статистического исследования
В процессе статистического изучения деятельности одного из предприятий получены данные о годовом выпуске продукции (в стоимостном выражении) за шестилетний период, а также данные о выпуске продукции по месяцам за 6-ой год.
Полученные два ряда динамики представлены на Листе 3 Рабочего файла в формате электронных таблиц процессора Excel, годовые данные - в диапазоне ячеек A6:B12, а данные за 6-ой год по месяцам - в диапазоне D6:E19.
Таблица 3.1
Годы |
Выпуск продукции, млн. руб. |
Месяцы |
Выпуск продукции, млн. руб. |
|
1 |
10820,00 |
январь |
955,00 |
|
2 |
11060,00 |
февраль |
1021,00 |
|
3 |
11450,00 |
март |
1080,00 |
|
4 |
11330,00 |
апрель |
1050,00 |
|
5 |
11565,00 |
май |
1110,00 |
|
6 |
13437,00 |
июнь |
1090,00 |
|
июль |
1146,00 |
|||
август |
1121,00 |
|||
сентябрь |
1200,00 |
|||
октябрь |
1221,00 |
|||
ноябрь |
1233,00 |
|||
декабрь |
1210,00 |
|||
Итого |
13437,00 |
ВНИМАНИЕ!!! В данной лабораторной работе, в отличие от двух предшествующих лабораторных работ, все Excel-таблицы размещаются не только в ПРИЛОЖЕНИИ, но и по тексту отчета в соответствующих местах.
В процессе автоматизированного анализа динамики выпуска продукции за шестилетний период необходимо решить следующие статистические задачи.
Задание 1. Расчёт и анализ показателей ряда динамики выпуска продукции за шестилетний период.
Задание 2. Прогноз показателя выпуска продукции на 7-ой год методом экстраполяции.
Задание 3. Выявление тенденции развития изучаемого явления (тренда) по данным о выпуске продукции по месяцам за 6-ой год методами скользящей средней и аналитического выравнивания.
2. Выводы по результатам выполнения лабораторной работы Все статистические показатели необходимо представить в таблицах с точностью до 2-х знаков после запятой. Пробелы в формулировках выводов заполнять вручную. В выводах при выборе альтернативного варианта ответа ненужный вариант вычеркнуть.
Задание 1.
Расчёт и анализ показателей ряда динамики выпуска продукции за шестилетний период.
Выполнение Задания 1 заключается в решении двух задач:
Задача 1.1. Расчет цепных и базисных показателей динамики: абсолютный прирост; темп роста; темп прироста и абсолютное значение 1 % прироста.
Задача 1.2. Расчет средних показателей ряда динамики: средний уровень ряда динамики; средний абсолютный прирост; средний темп роста и средний темп прироста.
Задача 1.1.
Аналитические показатели рядов динамики строятся на основе сравнения двух уровней ряда. Используют два способа сравнения уровней:
1) базисный способ, при котором каждый последующий уровень сравнивается с одним и тем же уровнем, принятым за базу сравнения (то есть база сравнения - постоянная);
2) цепной способ, при котором каждый последующий уровень сравнивается с предыдущим уровнем (то есть база сравнения - переменная).
Соответственно различают:
- базисные показатели, обозначаемые надстрочным индексом б;
- цепные показатели, обозначаемые надстрочным индексом ц.
Общеупотребительные обозначения уровней ряда динамики:
yi - данный (текущий) уровень;
yi-1- предыдущий уровень;
y0 - базисный уровень;
yn - конечный уровень;
К числу основных аналитических показателей рядов динамики, характеризующих изменения уровней ряда за отдельные промежутки времени, относятся: абсолютный прирост, темп роста, темп прироста, абсолютное значение одного процента прироста, которые рассчитываются по следующим формулам:
?уiб = уi - уо, ?уiц = уi - уi-1
,
Тпрi=Трi-100 (%)
Аналитические показатели годовых изменений уровней ряда приведены в табл.3.2.
Показатели динамики выпуска продукции |
|||||||||
Годы |
Выпуск продукции, млн. руб. |
Абсолютный прирост, |
Темп роста, |
Темп прироста, |
Абсолютное |
||||
цепной |
базисный |
цепной |
базисный |
цепной |
базисный |
||||
1-й |
10820,00 |
|
|
|
|
|
|
|
|
2-й |
11060,00 |
240,00 |
240,00 |
102,2 |
102,2 |
2,2 |
2,2 |
108,2 |
|
3-й |
11450,00 |
390,00 |
630,00 |
103,5 |
105,8 |
3,5 |
5,8 |
110,6 |
|
4-й |
11330,00 |
-120,00 |
510,00 |
99,0 |
104,7 |
-1,0 |
4,7 |
114,5 |
|
5-й |
11565,00 |
235,00 |
745,00 |
102,1 |
106,9 |
2,1 |
6,9 |
113,3 |
|
6-й |
13437,00 |
1 872,00 |
2 617,00 |
116,2 |
124,2 |
16,2 |
24,2 |
115,65 |
Вывод:
Как показывают данные табл. 3.2, объем реализации произведенной продукции непостоянно повышался В целом за исследуемый период объем реализации произведенной продукции повысился 2 617,00 на млн. руб. (гр.4) или на 24,2 % (гр.8). Рост объема реализации продукции носит скачкообразный характер, что подтверждается разнонаправленными значениями цепных абсолютных приростов (гр.3) и цепных темпов прироста (гр.7). Характер изменения объемов реализации продукции подтверждается также (несистематическим) изменением величины абсолютного значения 1% прироста (гр.9).
Задача 1.2
В табл.3.2 приведены данные, характеризующие динамику изменения уровней ряда за отдельные периоды времени. Для обобщающей оценки изменений уровней ряда за весь рассматриваемый период времени необходимо рассчитать средние показатели динамики.
В анализе динамики явления в зависимости от вида исходного ряда динамики используются различные средние показатели динамики, характеризующие изменения ряда динамики в целом.
Средний уровень ряда динамики () характеризует типичную величину уровней ряда.
Для интервального ряда динамики с равноотстоящими уровнями средний уровень ряда определяется как простая арифметическая средняя из уровней ряда:
,
где n- число уровней ряда.
Средний абсолютный прирост () является обобщающей характеристикой индивидуальных абсолютных приростов и определяется как простая арифметическая средняя из цепных абсолютных приростов:
где n- число уровней ряда.
Средний темп роста () - это обощающая характеристика интенсивности изменения уровней ряда, показывающая во сколько раз изменялись уровни ряда в среднем за единицу времени. Показатель может быть рассчитан по формуле
где n - число уровней ряда.
Средний темп прироста () рассчитывают с использованием среднего темпа роста по формуле:
Средние показатели ряда динамики выпуска продукции представлены в табл.3.3.
Средние показатели ряда динамики |
||
Средний уровень ряда динамики,млн. руб., |
11610,33 |
|
Средний абсолютный прирост,млн. руб., |
523,40 |
|
Средний темп роста, %, |
104,4 |
|
Средний темп прироста, %, |
4,4 |
Вывод.
За исследуемый период средний объем реализации произведенной продукции составил 11610,33 млн. руб. Выявлена положительная динамика реализации продукции: ежегодное увеличение объема реализации составляло в среднем 523,40 млн. руб. или 4,4 %.
При среднем абсолютном приросте 523,40 млн. руб. отклонения по отдельным годам незначительны.
Задание 2.
Прогноз показателя выпуска продукции на 7-ой год методом экстраполяции
Применение метода экстраполяции основано на инерционности развития социально-экономических явлений и заключается в предположении о том, что тенденция развития данного явления в будущем не будет претерпевать каких-либо существенных изменений. При этом с целью получения окончательного прогноза всегда следует учитывать все имеющиеся предпосылки и гипотезы дальнейшего развития рассматриваемого социально-экономического явления. Прогноз, сделанный на период экстраполяции (период упреждения), больший 1/3 рассмотренного периода развития явления, не может считаться научно обоснованным (например, по данным за 6 лет научно обоснованным будет прогноз лишь на 2 года вперед).
Выполнение Задания 2 заключается в решении двух задач:
Задача 2.1. Прогнозирование выпуска продукции предприятием на год вперёд с использованием среднего абсолютного прироста и среднего темпа роста.
Задача 2.2. Прогнозирование выпуска продукции предприятием на год вперёд с использованием аналитического выравнивания ряда динамики по прямой, параболе и степенной функции.
Задача 2.1.
Прогнозирование уровня ряда динамики с использованием среднего абсолютного прироста и среднего темпа роста осуществляется соответственно по формулам:
, (1),
(2),
где: - прогнозируемый уровень;
t - период упреждения (число лет, кварталов и т.п.);
yi - базовый для прогноза уровень;
- средний за исследуемый период абсолютный прирост (среднегодовой, среднеквартальный и т.п.);
- средний за исследуемый период темп роста (среднегодовой, среднеквартальный и т.п.).
Формула (1) применяется при относительно стабильных абсолютных приростах Дyц, что с некоторой степенью приближения соответствует линейной форме зависимости . Формула (2) используется при достаточно стабильных темпах ростах (), что с некоторой степенью приближения соответствует показательной форме зависимости .
Прогнозные оценки объема реализации продукции на 7-ой год (по данным шестилетнего периода), рассмотренные с использованием среднего абсолютного прироста и среднего темпа роста (рассчитанные в задании 1), приведены в табл.3.4.
Прогноз выпуска продукции на 7-ой год |
||
По среднему абсолютному приросту, млню руб., |
13960,40 |
|
По среднему темпу роста, %, |
14028,23 |
Вывод.
Как показывают полученные прогнозные оценки, прогнозируемые объемы выпуска продукции на 7-ой год (по данным шестилетнего периода) достаточно близки между собой: 13960,40 и14028,23 млн.руб. Расхождение полученных данных объясняется тем, что в основу прогнозирования положены разные методики экстраполяции рядов динамики.
Задача 2.2.
Прогнозирование выпуска продукции предприятием на год вперёд методом аналитического выравнивания ряда динамики по прямой, параболе и степенной функции выполнено с использованием средств инструмента МАСТЕР ДИАГРАММ. Результаты представлены на рис. 3.1 в виде уравнений регрессии и их графиков.
ВНИМАНИЕ!!! Инструмент МАСТЕР ДИАГРАММ строит уравнения, обозначая независимую переменную через Х, зависимую - через Y. В анализе временных рядов рассматриваются зависимости вида y=f(t), где t - время. Следовательно, во всех выводах по результатам анализа рядов динамики для обозначения аргумента в уравнении регрессии используется переменная t, а не x.
Выбор наиболее адекватной трендовой модели определяется максимальным значением индекса детерминации R2: чем ближе значение R2 к единице, тем более точно регрессионная модель соответствует фактическим данным.
Вывод:
Максимальное значение индекса детерминации R2 =0,968. Следовательно, уравнение регрессии, наиболее адекватное данным о выпуске продукции за 6-летний период, имеет вид 92,87х^3-840,5x^2+2415x+9078
Рассчитанный по данному уравнению прогноз выпуска продукции на 7-ой год составляет млн. руб., что незначительно расходится с прогнозами, полученными в задаче 2.1.
Задание 3.
Выявление тенденции развития изучаемого явления (тренда) методами скользящей средней и аналитического выравнивания по данным о выпуске продукции по месяцам за 6-ой год.
Выполнение Задания 3 заключается в решении двух задач:
Задача 3.1. Расчет скользящей средней ряда, полученной на основе трёхзвенной скользящей суммы.
Задача 3.2. Аналитическое выравнивание ряда динамики по прямой и параболе.
Задача 3.1.
Значения скользящей средней, полученные на основе трёхзвенной скользящей суммы, представлены в табл.3.5.
Выпуск продукции за 6-ой год |
|||
Месяцы |
Выпуск продукции, млн. руб. |
Скользящее |
|
январь |
955,00 |
||
февраль |
1021,00 |
1018,67 |
|
март |
1080,00 |
1050,33 |
|
апрель |
1050,00 |
1080,00 |
|
май |
1110,00 |
1083,33 |
|
июнь |
1090,00 |
1115,33 |
|
июль |
1146,00 |
1119,00 |
|
август |
1121,00 |
1155,67 |
|
сентябрь |
1200,00 |
1180,67 |
|
октябрь |
1221,00 |
1218,00 |
|
ноябрь |
1233,00 |
1221,33 |
|
декабрь |
1210,00 |
Вывод:
Анализ данных табл.3.5 показывает, что значения скользящей средней изменяются закономерно. Следовательно, можно установить основную тенденцию ряда - возрастание объемов выпуска продукции по месяцам за 6-ой год.
График сглаживания ряда динамики выпуска продукции методом скользящей средней представлен на рис. 3.2.
Задача 3.2.
Метод аналитического выравнивания позволяет представить основную тенденцию (тренд) развития явления в виде функции времени y=f(t).
Для отображения трендов применяются различные функции: линейные и нелинейные.
Построение графика выпуска продукции предприятием методом аналитического выравнивания ряда динамики по прямой и полиному 2-го порядка (параболе) выполнено с использованием средств инструмента МАСТЕР ДИАГРАММ и представлено на рис. 3.3.
Выбор наиболее адекватной трендовой модели определяется максимальным значением индекса детерминации R2: чем ближе значение R2 к единице, тем более точно регрессионная модель соответствует фактическим данным.
Вывод:
Максимальное значение индекса детерминации R2 =0,916 Следовательно, уравнение регрессии, наиболее адекватное данным о выпуске продукции за 6-ой год, имеет вид -0?869x^2+34,17x+944,7
Приложение
Результативные таблицы и графики
Исходные данные |
|||||
Годы |
Выпуск продукции, млн. руб. |
Месяцы |
Выпуск продукции, млн. руб. |
||
1 |
10820,00 |
январь |
955,00 |
||
2 |
11060,00 |
февраль |
1021,00 |
||
3 |
11450,00 |
март |
1080,00 |
||
4 |
11330,00 |
апрель |
1050,00 |
||
5 |
11565,00 |
май |
1110,00 |
||
6 |
13437,00 |
июнь |
1090,00 |
||
июль |
1146,00 |
||||
август |
1121,00 |
||||
сентябрь |
1200,00 |
||||
октябрь |
1221,00 |
||||
ноябрь |
1233,00 |
||||
декабрь |
1210,00 |
||||
Итого |
13437,00 |
Таблица 3.2 |
|||||||||
Показатели динамики выпуска продукции |
|||||||||
Годы |
Выпуск продукции, млн. руб. |
Абсолютный прирост, |
Темп роста, |
Темп прироста, |
Абсолютное |
||||
цепной |
базисный |
цепной |
базисный |
цепной |
базисный |
||||
1-й |
10820,00 |
|
|
|
|
|
|
|
|
2-й |
11060,00 |
240,00 |
240,00 |
102,2 |
102,2 |
2,2 |
2,2 |
108,2 |
|
3-й |
11450,00 |
390,00 |
630,00 |
103,5 |
105,8 |
3,5 |
5,8 |
110,6 |
|
4-й |
11330,00 |
-120,00 |
510,00 |
99,0 |
104,7 |
-1,0 |
4,7 |
114,5 |
|
5-й |
11565,00 |
235,00 |
745,00 |
102,1 |
106,9 |
2,1 |
6,9 |
113,3 |
|
6-й |
13437,00 |
1 872,00 |
2 617,00 |
116,2 |
124,2 |
16,2 |
24,2 |
115,65 |
|
Таблица 3.3 |
|||||||||
Средние показатели ряда динамики |
|||||||||
Средний уровень ряда динамики,млн. руб., |
11610,33 |
||||||||
Средний абсолютный прирост,млн. руб., |
523,40 |
||||||||
Средний темп роста, %, |
104,4 |
||||||||
Средний темп прироста, %, |
4,4 |
||||||||
Таблица 3.4 |
|||||||||
Прогноз выпуска продукции на 7-ой год |
|||||||||
По среднему абсолютному приросту, млню руб., |
13960,40 |
||||||||
По среднему темпу роста, %, |
14028,23 |
||||||||
Таблица 3.5 |
|||||||||
Выпуск продукции за 6-ой год |
|||||||||
Месяцы |
Выпуск продукции, млн. руб. |
Скользящее |
|||||||
январь |
955,00 |
||||||||
февраль |
1021,00 |
1018,67 |
|||||||
март |
1080,00 |
1050,33 |
|||||||
апрель |
1050,00 |
1080,00 |
|||||||
май |
1110,00 |
1083,33 |
|||||||
июнь |
1090,00 |
1115,33 |
|||||||
июль |
1146,00 |
1119,00 |
|||||||
август |
1121,00 |
1155,67 |
|||||||
сентябрь |
1200,00 |
1180,67 |
|||||||
октябрь |
1221,00 |
1218,00 |
|||||||
ноябрь |
1233,00 |
1221,33 |
|||||||
декабрь |
1210,00 |
Размещено на Allbest.ru
Подобные документы
Проведение статистического наблюдения за деятельностью предприятий. Стоимость основных производственных фондов. Статистический анализ генеральной совокупности. Описательные статистики выборочной совокупности. Распределение единиц выборочной совокупности.
практическая работа [66,9 K], добавлен 31.01.2012Понятие статистической совокупности и ее структура. Понятие генеральной и выборочной совокупности. Обеспечение репрезентативности выборочной совокупности. Вероятность наступления в выборочной совокупности какого-либо события. Закон больших чисел.
презентация [76,5 K], добавлен 19.05.2012Экономические показатели условий и результатов деятельности сельскохозяйственных предприятий. Оценка параметров и характера распределения статистической совокупности. Экономико-статистический анализ взаимосвязей между признаками изучаемого явления.
курсовая работа [61,3 K], добавлен 03.03.2015Простая сводка данных по показателю "Внешняя торговля по субъектам РФ". Вариационный анализ статистической совокупности. Выборочное наблюдение и генеральная совокупность на основе выборочной. Анализ рядов динамики и корреляционный анализ показателей.
курсовая работа [1,6 M], добавлен 26.02.2012Среднемесячная заработная плата работника предприятия. Расчет средних показателей по всей совокупности предприятий. Группировка статистической информации. Проверка статистической совокупности на однородность с использованием коэффициента вариации.
курсовая работа [128,2 K], добавлен 07.08.2013Изучение свойств расположения статистических групп и понятие статистической совокупности. Определение состава показателей для измерения структуры совокупности, обобщающие индексы сравнения. Статистическая проверка гипотез и эмпирическое распределение.
лекция [290,8 K], добавлен 27.04.2013Определение среднего значения показателя в совокупности. Вариационный анализ статистической совокупности по показателю. Проведение выборочного наблюдения и корреляционно-регрессионного анализа. Построение уравнения парной регрессии, ряды динамики.
курсовая работа [290,2 K], добавлен 29.11.2011Заработная плата работника предприятия. Фондоотдача основных фондов. Определение тесноты взаимосвязи между показателями с помощью коэффициента ранговой корреляции. Проверка статистической совокупности на однородность. Сравнение и анализ расчетов.
курсовая работа [161,0 K], добавлен 03.12.2010Основные фонды как объект статистического изучения, система статистических показателей. Применение балансового метода в изучении ОФ. Изучение структуры выборочной совокупности фирм. Корреляционная связь между факторным и результативным признаками.
курсовая работа [489,3 K], добавлен 05.05.2010Априорный анализ исходных статистических данных на примере предприятия автомобильного транспорта Тюменской области. Оценка однородности и характера распределения совокупности данных. Моделирование и интерпретация связи социально-экономических явлений.
курсовая работа [393,3 K], добавлен 07.03.2011