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

Индекс

детерминации 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
на одно
предприятие

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

,

Тпрiрi-100 (%)

Аналитические показатели годовых изменений уровней ряда приведены в табл.3.2.

Показатели динамики выпуска продукции

Годы

Выпуск продукции, млн. руб.

Абсолютный прирост,
млн. руб.

Темп роста,
%

Темп прироста,
%

Абсолютное
значение
1% приро
ста

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
среднее

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,
млн. руб.

Темп роста,
%

Темп прироста,
%

Абсолютное
значение
1% прироста

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
среднее

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 31.01.2012

  • Понятие 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 19.05.2012

  • Экономические 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 03.03.2015

  • Простая 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 26.02.2012

  • Среднемесячная 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 07.08.2013

  • Изучение 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 27.04.2013

  • Определение 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 29.11.2011

  • Заработная 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 03.12.2010

  • Основные 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 05.05.2010

  • Априорный 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

Работы в архивах красиво оформлены согласно требованиям ВУЗов и содержат рисунки, диаграммы, формулы и т.д.
PPT, PPTX и PDF-файлы представлены только в архивах.
Рекомендуем скачать работу.