Задача

Задача Анализ статистической совокупности

Работа добавлена на сайт bukvasha.net: 2015-10-29

Поможем написать учебную работу

Если у вас возникли сложности с курсовой, контрольной, дипломной, рефератом, отчетом по практике, научно-исследовательской и любой другой работой - мы готовы помочь.

Предоплата всего

от 25%

Подписываем

договор

Выберите тип работы:

Скидка 25% при заказе до 11.11.2024




Задача статистического исследования – освоить методику анализа структуры статистической совокупности с использованием компьютерных средств экономико-статистических расчетов, научится использовать аналитические группировки в выявлении взаимосвязей между явлениями.

В проводимом статистическом исследовании обследованные предприятия выступают как единицы выборочной совокупности, а показатели Среднегодовая стоимость основных производственных фондов и Выпуск продукции – как изучаемые признаки единиц.
Таблица П1

Исходные данные



Порядковый номер единицы наблюдения

Среднегодовая стоимость основных средств, млн руб.

Выручка от продаж продукции, млн руб.

1

94

110

2

107

101

3

134

120

4

158

84

5

163

80

6

167

114

7

173

161

8

173

90

9

177

178

10

179

107

11

200

125

12

201

108

13

205

133

14

237

180

15

212

201

16

213

161

17

214

151

18

216

169

19

218

149

20

230

180

21

234

148

22

237

162

23

241

166

24

169

121

25

45

224

26

276

171

27

290

191

28

298

220

29

167

114

30

205

133

31

330

53

32

260

224



РЕЗУЛЬТАТИВНЫЕ ТАБЛИЦЫ И ГРАФИКИ

                                                      Диаграмма 1

Аномальные значения признаков на диаграмме рассеяния




Таблица 2

Аномальные единицы наблюдения

Номер предприятия

Среднегодовая стоимость
основных производственных
фондов, млн руб.

Выпуск продукции,
млн руб.

25

45

224

31

330

53


Таблица 3

Описательные статистики

Среднегодовая стоимость основных средств, млн руб.

 

Выручка от продаж продукции, млн руб.

 

Столбец 1

 

Столбец 2

 

 

 

 

 

Среднее

205,3103448

Среднее

146,2758621

Стандартная ошибка

8,273511571

Стандартная ошибка

7,251277542

Медиана

205

Медиана

149

Мода

167

Мода

114

Стандартное отклонение

44,55422334

Стандартное отклонение

39,04932463

Дисперсия выборки

1985,078818

Дисперсия выборки

1524,849754

Эксцесс

0,027595777

Эксцесс

-0,686034479

Асимметричность

0,134309755

Асимметричность

0,15523623

Интервал

191

Интервал

144

Минимум

107

Минимум

80

Максимум

298

Максимум

224

Сумма

5954

Сумма

4242

Счет

29

Счет

29

Уровень надежности(95,4%)

17,2763084

Уровень надежности(95,4%)

15,14173347



Таблица 4,а

                                      Предельные ошибки выборки                   

Среднегодовая стоимость основных средств, млн руб.

 

Выручка от продаж продукции, млн руб.

 

Столбец 2

 

Столбец 2

 

 

 

 

 

Уровень надежности(68,3%)

8,429419969

Уровень надежности(68,3%)

7,387922672


Таблица 4,б

Предельные ошибки выборки

Среднегодовая стоимость основных средств, млн руб.

 

Выручка от продаж продукции, млн руб.

 

Столбец 1

 

Столбец 2

 

 

 

 

 

Уровень надежности(99,7%)

26,88832532

Уровень надежности(99,7%)

23,56613728


Таблица 5

Выборочные показатели вариации и асимметрии



Среднегодовая стоимость основных средств, млн руб.

 

Выручка от продаж продукции, млн руб.

 

Стандартное отклонение

47,4549611

Стандартное отклонение

38,28309752

Дисперсия

2251,973333

Дисперсия

1465,595556

Среднее линейное отклонение

37,36

Среднее линейное отклонение

32,72888889

Коэффициент вариации, %

23,1137701

Коэффициент вариации, %

26,17184885

Коэффициент асимметрии

0,807299046

Коэффициент асимметрии

0,843083872



Таблица 6

Выходная таблица инструмента ГИСТОГРАММА



Карман

Частота

 

1

134,8

2

175,6

7

216,4

10

257,2

6

298

4



Таблица 7

Интервальный ряд распределения предприятий по стоимости основных производственных фондов

Группы предприятий по среднесписочной численности работников, чел.

Число предприятий в группе

Накопительная частотность группы

94 - 134,8

3

10,00%

134,8 - 175,6

7

33,33%

175,6 - 216,4

10

66,67%

216,4 - 257,2

6

86,67%

257,2 - 298

4

100,00%

Итого

0

100,00%


Диаграмма 2


Анализ выборочной совокупности.
Задача 1.                                                           

На построенной диаграмме рассеяния (см. Диаграмма 1) визуально видно наличие аномальных точек. Это предприятие №25 (среднегодовая стоимость основных производственных фондов – 45 млн руб.; выпуск продукции – 224 млн руб.) и предприятие №31 (среднегодовая стоимость основных производственных фондов – 330 млн руб.; выпуск продукции – 53 млн руб.). Исключим аномальные единицы наблюдения из первичных данных. Внесем аномальные единицы наблюдения в таблицу 2.

 

Задача 2.

На основе имеющихся данных составим таблицу

Таблица 8

Описательные статистики выборочной совокупности



Среднегодовая стоимость
основных производственных
фондов, млн руб.




Выпуск продукции,
млн руб.




Столбец1

 

Столбец2

 

Среднее, Ч̃

199,6333333

Среднее, Ч̃

143,1666667

Медиана, Me

205

Медиана, Me

148,5

Мода, Mo

167

Мода, Mo

114

Интервал, R

204

Интервал, R

140

Стандартное отклонение, σn

46,04815113

Стандартное отклонение, σn

34,06179026

Дисперсия, σn2             

2120,432222

Дисперсия, σn2

1160,205556

Среднее линейное отклонение, d

35,44

Среднее линейное отклонение, d

28,42222222

Коэффициент вариации, %, Vσ

23,0663639

Коэффициент вариации, %, Vσ

23,79170449

Коэффициент асимметрии, AsП

0,708678471

Коэффициент асимметрии, AsП

0,856286955



В таблицу внесены обобщающие статистические показатели совокупности, исчисляемые на основе анализа вариационных рядов распределения
Задача 3.

3,а. Если величина Vσ
удовлетворяет условию 0%<Vσ≤40%, то степень колеблемости незначительна. В данной совокупности выполняется это условие.

0%<23,0663639≤40%

0%<23,79170449≤40%

3,б. Совокупность является количественно однородной по тому или иному признаку, когда выполняется неравенство Vσ≤33%. Коэффициенты вариации по каждому признаку удовлетворяют данному условию. Следовательно, совокупности являются количественно однородными.

3,в. Если , то значения признака неустойчивы. В них имеются «аномальные» выбросы.

 



Следовательно, несмотря на визуальное обнаружение и исключение нетипичных единиц наблюдения при выполнении задания 1, некоторые аномалии в первичных данных продолжают сохраняться.

Аномалии следует выявить и удалить из выборки.

3,г.

Обобщим данные и составим таблицу

Таблица 9

Распределение значений признака по диапазонам рассеяния признака относительно





Границы диапазонов

Количество значений xi, находящихся в диапазоне

Первый признак

Второй признак

Первый признак

Второй признак



153,5851822≤xi245,6814844

109,1048764≤xi177,228457

23/76,7%

21/65,6%



107,537031≤xi291,7296356

75,04308618≤xi211,2902472

28/87,5%

29/90,6%



61,48887991≤xi337,7777867

40,98129592≤xi245,3520375

31/96,9%

32/100%

Согласно вероятностной теореме П.Л. Чебышева, следует ожидать, что независимо от формы распределения 75% значений признака будут находиться в диапазоне (), а 89% значений – в диапазоне ()

В нормально распределенных и близких к ним рядах вероятные оценки диапазонов рассеяния значений признака таковы:

- 68,3% войдет в диапазон ()

- 95,4% попадет в диапазон ()                                                                       (1)

- 99,7% появится в диапазоне ()

Соотношение (1) известно как правило «трех сигм».

В нашем случае значения каждого из признаков отлично от правила «трех сигм». Значения второго признака ближе к правилу.
Задача 4.

4,а. Размах вариации R= Х max

min
.
R для первого признака – 204 млн руб., для второго – 140 млн руб.. Размах вариации устанавливает предельное значение амплитуды колебаний признака.

Среднее линейное отклонение по первому признаку равно  35,44, по второму - 28,42222222. В условиях симметричного и нормального, а также близких к ним распределениям между показателями σ и d имеет место равенство: d ≈ 0,8 σ.

Первый признак: d ≈ 0,8*46,04815113 ≈ 36,838520904.

Второй признак: d ≈ 0,8*34,06179026 ≈ 27,249432208

Рассчитанные по формуле значения приблизительно равны значениям, рассчитанным с помощью программы MS Excel.

Дисперсия σn
2
оценивает средний квадрат отклонений (). Величина σ очень чутко реагирует на вариацию признака (за счет возведения отклонений в квадрат) и органически вписывается в аппарат математической статистики (дисперсионный, корреляционный анализ и др.). Дисперсия первого признака (2120,432222) более, чем в 1,5 раза превосходит значение дисперсии второго признака (1160,205556).

Среднее квадратическое отклонение σ показывает, насколько в среднем отклоняются индивидуальные значения признака хi от их средней величины . Так, индивидуальные значения первого признака отличаются от  на 46,04815113 млн руб., а второго – на 34,06179026 млн руб..

4,б. Совокупность является количественно однородной по тому или иному признаку, когда выполняется неравенство Vσ≤33%. Коэффициенты вариации по каждому признаку удовлетворяют данному условию. Следовательно, совокупности являются количественно однородными.

4,в. Для оценки надежности (типичности) средней величины х можно воспользоваться значением показателя вариации Vσ. Если его значение невелико, т.е. <40% (как в нашем случае), то индивидуальные значения признака хi мало отличаются друг от друга, единицы наблюдения количественно однородны и, следовательно, средняя арифметическая величина  является надежной характеристикой данной совокупности.

4,г. Если As<0, то асимметрия левосторонняя, если As>0, то асимметрия правосторонняя. И для первого (0,708678471), и для второго (0,856286955) признака асимметрия левосторонняя.

│As│>0,5. Следовательно, асимметрия существенная.
Задача 5.

Интервальный вариационный ряд распределения единиц совокупности по признаку  представлен в таблице 7. Гистограмма и кумулята интервального ряда распределения предприятий изображены на Диаграмме 2.

Для полученного интервального ряда значение моды рассчитывается по формуле:



 млн руб.

Значение моды в таблице 3 – Мо=167 млн руб.. 

Для несгруппированных данных мода - это значение признака с наибольшей частотой появления. В интервальном ряду вычисление моды весьма условно. Поэтому между ними могут быть различия.
Анализ генеральной совокупности.
Задача 1.

На основе имеющихся данных составим таблицу

Таблица 10

Описательные статистики генеральной совокупности

Среднегодовая стоимость
основных производственных
фондов, млн руб.




Выпуск продукции,
млн руб.




Столбец1

 

Столбец2

 

Стандартное отклонение, σN

46,83535603

Стандартное отклонение, σN

34,64408526

Дисперсия выборки, σN2

2193,550575

Дисперсия выборки, σN2

1200,212644

Эксцесс, Ek

0,438466983

Эксцесс, Ek

-0,36007995

Асимметричность, As

-0,03462322

Асимметричность, As

0,085504193









В нашем случае обе дисперсии совпадают.

Rn =204 млн руб.

RN =6σN

RN=281 млн руб.

Значение размаха вариации различно, поскольку из генеральной совокупности были удалены аномальные значения признаков.
Задача 2.

2,
a
.
Средняя ошибка выборки (µЧ̃ ) первого признака - 8,550926996 млн руб., второго - 6,325115661млн руб..

2,б. Предельная ошибка выборки Δ
Ч̃
определяет границы, в пределах которых лежит генеральная средняя . Эти границы задают так называемый доверительный интервал генеральной средней  – случайную область значений, которая с вероятностью Р, близкой к 1, гарантированно содержит значение генеральной средней. Эту вероятность называют доверительной вероятностью или уровнем надежности. Наиболее часто используются уровни надежности Р=0,954; Р=0,997; Р=0,683.

В математической статистике доказано, что: Δ
Ч̃
=
t
* µЧ̃.


Составим таблицу

Таблица 8

Предельные ошибки выборки и ожидаемые границы для генеральных средних



Доверительная вероятность

Коэффициент доверия t

Предельные ошибки выборки

Ожидаемые границы для средних

для первого признака

для второго признака

для первого признака

для второго признака

0,683

1

8,70660336



6,440269376



190,92672994≤≤208,33993666

136,726397324≤≤149,606936076

0,954

2

17,82706705



13,18667099



181,80626625≤≤217,46040035

129,97999571≤≤156,35333769

0,997

3

27,69995902



20,48964337



171,93337428≤≤227,33329232

122,67702333≤≤163,65631007



Таким образом, предельная ошибка выборки позволяет определить предельные значения показателей генеральной совокупности и их доверительные интервалы.
Задача 3.

Если As<0, то асимметрия левосторонняя, если As>0, то асимметрия правосторонняя. Для первого признака асимметрия левосторонняя (-0,03462322), для второго – правосторонняя (0,085504193).

│As│≤0,25. Следовательно, асимметрия незначительная.

Для первого признака Ek>0. Следовательно, 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 средним.

Для второго признака Ek<0. Следовательно, 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 достаточно равномерно рассеяны по всему диапазону от Хmax до Хmin.

Ek│ не значителен. Следовательно, кривая распределения незначительно отличается от нормальной.



1. Реферат на тему Negotiation Process Essay Research Paper When the
2. Реферат Организация розничной торговли рыбными товарами
3. Реферат на тему Б Якобі винахідник першого електродвигуна
4. Реферат на тему Проблема співвідношення рентабельності і ліквідності
5. Реферат на тему Alternative Health Care Essay Research Paper Alternative
6. Реферат на тему Энтропия
7. Контрольная работа Сущность брэнда Маркетинговое ценообразование
8. Реферат на тему Compare And Contrast Oedipus And Othello Essay
9. Диплом Ісламський фундаменталізм на Близькому Сході
10. Реферат на тему Death Penalty Essay Research Paper Advantages of