Автоматизированный априорный анализ статистической совокупности в среде MS Excel

Автор: Пользователь скрыл имя, 02 Декабря 2011 в 12:14, лабораторная работа

Описание работы

При проведении статистического наблюдения за деятельностью предприятий корпорации получены выборочные данные о среднегодовой стоимости основных производственных фондов и выпуске продукции за год по 32-м предприятиям, выпускающим однотипную продукцию (выборка 10%-ная, механическая).
В статистическом исследовании эти предприятия выступают как единицы выборочной совокупности. Генеральную совокупность образуют все предприятия корпорации. Анализируемые признаки предприятий – Среднегодовая стоимость основных производственных фондов и Выпуск продукции – изучаемые признаки единиц совокупности.
Для автоматизации статистических расчетов используются средства электронных таблиц процессора Excel.

Работа содержит 1 файл

Формат отчета новый.doc

— 464.00 Кб (Скачать)

      Если  асимметрия левосторонняя (As<0), то левая часть эмпирической кривой оказывается длиннее правой и выполняется неравенство <Me<Mo, означающее, что в распределении чаще встречаются более низкие значения признака (среднее значение меньше серединного Me и модального Mo).

     Чем больше величина |As|, тем более асимметрично распределение. Оценочная шкала асимметрии:

     |As|  0,25  - асимметрия незначительная;

     0,25<|As| 0,5 - асимметрия заметная (умеренная);

     |As|>0,5  - асимметрия существенная.

    Вывод:

     Для признака Среднегодовая стоимость основных производственных фондов наблюдается незначительная (заметная, существенная) левосторонняя (правосторонняя) асимметрия. Следовательно, в распределении преобладают …………………………………………………………………………………………

     Для признака Выпуск продукции наблюдается незначительная (заметная, существенная) левосторонняя (правосторонняя) асимметрия. Следовательно, в распределении преобладают ……………………………………………………….

…………………………………………………………………………………………

     2.Показатель  эксцесса Ek характеризует крутизну кривой распределения - ее заостренность или пологость по сравнению с нормальной кривой.

      Как правило, коэффициент эксцесса вычисляется только для симметричных или близких к ним распределений.

      Если  Ek>0, то вершина кривой распределения располагается выше  вершины нормальной кривой, а форма кривой является более островершинной, чем нормальная. Это говорит о скоплении значений признака в центральной зоне ряда распределения, т.е. о преимущественном появлении в данных значений, близких к средней величине.

      Если  Ek<0, то вершина кривой распределения лежит ниже вершины нормальной кривой, а форма кривой более пологая по сравнению с нормальной. Это означает, что значения признака не концентрируются в центральной части ряда, а рассеяны по всему диапазону от xmax до xmin.

       Для нормального распределения Ek=0. Чем больше абсолютная величина |Ek|, тем существеннее распределение отличается от нормального.

       При незначительном отклонении Ek от нуля форма кривой эмпирического распределения незначительно отличается от формы нормального распределения.

Вывод:

     1. Так как для признака Среднегодовая стоимость основных производственных фондов Ek>0 (Ek<0), то кривая распределения является более островершинной (пологовершинной) по сравнению с нормальной кривой. При этом Ek незначительно (значительно) отличается от нуля (Ek=|…........|) Следовательно, по данному признаку форма кривой эмпирического распределения значительно (незначительно) отличается от формы нормального распределения.

     2.Так  как для признака Выпуск продукции Ek>0 (Ek<0), то кривая распределения является более островершинной (пологовершинной) по сравнению с нормальной кривой. При этом Ek незначительно (значительно) отличается от нуля (Ek=|….........|) .Следовательно, по данному признаку форма кривой эмпирического распределения значительно (незначительно) отличается от формы нормального распределения.

      III. Экономическая интерпретация результатов статистического исследования предприятий2

  1. Типичны ли образующие выборку предприятия по значениям изучаемых экономических показателей?

     Предприятия с резко выделяющимися значениями показателей приведены в табл.2. После их исключения из выборки оставшиеся 30 предприятий являются типичными (нетипичными) по значениям изучаемых экономических показателей.

  1. Каковы наиболее характерные для предприятий значения показателей среднегодовой стоимости основных производственных фондов и выпуска продукции?

     Ответ на вопрос следует из анализа данных табл.9, где приведен диапазон значений признака  ( ), содержащий наиболее характерные для предприятий значения показателей.

     Для среднегодовой стоимости основных производственных фондов наиболее характерные значения данного показателя находятся в пределах от ...............………млн. руб.  до ................…….млн. руб. и составляют ..........% от численности совокупности.

       Для выпуска продукции  наиболее характерные значения данного показа-теля находятся в пределах от ...............……. млн. руб.  до …..................млн. руб. и составляют ...........% от численности совокупности.

  1. Насколько сильны различия в экономических характеристиках предприятий выборочной совокупности? Можно ли утверждать, что выборка сформирована из предприятий с достаточно близкими значениями по каждому из показателей?

     Ответы  на вопросы следуют из значения коэффициента вариации (табл.8), характеризующего степень  однородности совокупности (см. вывод  к задаче 3б). Максимальное расхождение в значениях показателей определяется размахом вариации Rn. (табл.8).

     Для среднегодовой стоимости основных производственных фондов различия в значениях показателя значительны (незначительны). Максимальное расхождение в значениях данного показателя........................млн. руб.

     Для выпуска продукции различия в значениях показателя значительны (незначительны). Максимальное расхождение в значениях данного показателя........................млн. руб.

  1. Какова структура предприятий выборочной совокупности по среднегодовой стоимости основных производственных фондов? Каков удельный вес предприятий с наибольшими, наименьшими и типичными значениями данного показатели? Какие именно это предприятия?

     Структура предприятий представлена в табл.7 Рабочего файла.

     Предприятия с наиболее типичными значениями показателя входят в интервал от .....................млн. руб.  до ........................млн. руб.  Их удельный вес ...........%. Это предприятия  №№ ................................................................................

     Предприятия с наибольшими значениями показателя входят в интервал от .....................млн. руб.  до .......................млн. руб.  Их удельный вес ...........%. Это предприятия  №№ ................................................... ...................................................

     Предприятия с наименьшими значениями показателя входят в интервал от .....................млн. руб.  до ........................млн. руб.  Их удельный вес ...........%. Это предприятия  №№ ..............................................................................................

  1. Носит ли распределение предприятий по группам закономерный характер и какие предприятия (с более высокой или более низкой стоимостью основных фондов) преобладают в совокупности?

     Ответ на вопрос следует из вывода к задаче 5 и значения коэффициента асимметрии (табл.8).

     Распределение предприятий на группы по среднегодовой стоимости основных производственных фондов носит закономерный характер, близкий к нормальному (незакономерный характер). В совокупности преобладают предприятия с более высокой (низкой) стоимостью основных фондов.

  1. Каковы ожидаемые средние величины среднегодовой стоимости основных фондов и выпуска продукции на предприятиях корпорации в целом? Какое максимальное расхождение в значениях каждого показателя можно ожидать?

     Ответ на первый вопрос следует из данных табл.11. Максимальное расхождение в  значениях показателя определяется величиной размаха вариации RN.

     По  корпорации в целом ожидаемые  с вероятностью 0,954 средние величины показателей находятся в интервалах:

   для среднегодовой стоимости основных производственных фондов - от .........................млн. руб. до .........................млн. руб.;

   для выпуска продукции - от ......................млн. руб. до ......................млн. руб.;

     Максимальные  расхождения в значениях показателей:

   для среднегодовой стоимости основных производственных фондов -......................млн. руб.;

   для выпуска продукции - .......................млн. руб.

 
 

 

    ПРИЛОЖЕНИЕ

 

Результативные  таблицы и графики

Распечатка  Рабочего файла (Лист 1)
 

 

 

   ВСЕРОССИЙСКИЙ ЗАОЧНЫЙ ФИНАНСОВО-ЭКОНОМИЧЕСКИЙ  ИНСТИТУТ

 

   КАФЕДРА СТАТИСТИКИ

 
 
 
 
 
 

   О Т Ч Е Т 

   о результатах выполнения

   компьютерной  лабораторной работы

 

Автоматизированный  корреляционно-регрессионный анализ взаимосвязи статистических данных в среде MS Excel

 
 

   Вариант № ____

 
 
 
 
 
 
 
 
 

                  Выполнил: ст. III курса гр.________________

                      ______________________

                      ФИО

                    Проверил:_________________________

                      ФИО

 
 
 
 
 

Москва  ………..г.

 

1. Постановка задачи статистического исследования

     Корреляционно-регрессионный  анализ взаимосвязи признаков является составной частью проводимого статистического  исследования деятельности 30-ти предприятий  и частично использует результаты ЛР-1.

     В ЛР-2 изучается взаимосвязь между факторным признаком Среднегодовая стоимость основных производственных фондов (признак Х) и результативным признаком Выпуск продукции (признак Y), значениями которых являются исходные данные ЛР-1 после исключения из них аномальных наблюдений.

Таблица исходных данных

     В процессе статистического исследования необходимо решить ряд задач.

    1. Установить наличие статистической связи между факторным признаком Х и результативным признаком Y графическим методом.
    2. Установить наличие корреляционной связи между признаками Х и Y методом аналитической группировки.
    3. Оценить тесноту связи признаков Х и Y на основе эмпирического корреляционного отношения η.
    4. Построить однофакторную линейную регрессионную модель связи признаков Х и Y, используя инструмент Регрессия надстройки Пакет анализа, и оценить тесноту связи признаков Х и Y на основе линейного коэффициента корреляции r.
    5. Определить адекватность и практическую пригодность построенной линейной регрессионной модели, оценив:

      а) значимость и доверительные интервалы  коэффициентов а0, а1;

      б) индекс детерминации R2 и его значимость;

Информация о работе Автоматизированный априорный анализ статистической совокупности в среде MS Excel