Обработка статистических данных предприятия

Оглавление

Введение……………………………………………………………………….3

Исходные  данные……………………………………………………………..5

Глава 1  Теоретические  основы статистики………………………………...6

1. Сводка и группировка данных статистического наблюдения…………...6
2. Ряды динамики и их виды…………………………………………………10
3. Показатели вариации……………………………………………………....16
4. Основные показатели корреляционного и регрессионного анализа……19

Глава 2 Практическое применение статистических данных………………..23

2.1 Аналитическая группировка данных……………………………………..23

2.2 Оценка динамики изменения  показателей……………………………….26

2.3 Анализ показателей вариации…………………………………………….30

2.4 Корреляционно-регрессионный анализ………………………………….31

Заключение…………………………………………………………………….34

Список литературы……………………………………………………………35

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Введение

Статистика— отрасль знаний (и соответствующие ей учебные дисциплины), в которой излагаются общие вопросы сбора, измерения и анализа массовых статистических (количественных или качественных) данных.

Статистика – социальная наука, предметом изучения которой являются явления общественной жизни и происходящие в ней процессы.

 Статистика  разрабатывает специальную методологию  исследования и обработки материалов: массовые статистические наблюдения, метод группировок, средних величин,  индексов, балансовый метод, метод  графических изображений и другие  методы анализа статистических  данных. Статистика как наука  включает разделы: теоретическая  статистика (общая теория статистики), прикладная статистика, математическая  статистика, экономическая статистика (эконометрика), правовая статистика, демография, медицинская статистика, технометрика, хемометрика, биометрика, наукометрика, иные отраслевые статистики  и др.

Статистические методы

Статистические  методы — методы анализа статистических данных. Выделяют методы прикладной статистики, которые могут применяться во всех областях научных исследований и любых отраслях народного хозяйства, и другие статистические методы, применимость которых ограничена той или иной сферой. Имеются в виду такие методы, как статистический приемочный контроль, статистическое регулирование технологических  процессов, надежность и испытания, планирование экспериментов.

Классификация статистических методов

Статистические  методы анализа данных применяются  практически во всех областях деятельности человека. Их используют всегда, когда  необходимо получить и обосновать какие-либо суждения о группе (объектов или  субъектов) с некоторой внутренней неоднородностью.

Целесообразно выделить три вида научной и прикладной деятельности в области статистических методов анализа данных (по степени  специфичности методов, сопряженной  с погруженностью в конкретные проблемы):

а) разработка и исследование методов общего назначения, без учета специфики области  применения;

б) разработка и исследование статистических моделей  реальных явлений и процессов  в соответствии с потребностями  той или иной области деятельности;

в) применение статистических методов и моделей  для статистического анализа  конкретных данных.

Целью данной работы является обработать статистические данные предприятия. Для достижения цели, поставлены следующие задачи:

• Провести аналитическую группировку, рассчитать структурные средние. Построить гистограмму.
• Оценить динамику изменения показателей. Построить графики, характеризующие изменения показателей.
• Рассчитать показатели вариации.
• Методом корреляционно-регрессионного анализа, распределить затраты на постоянные и переменные.

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Исходные  данные

Статистика  объёма производства

 

МЕСЯЦ	ПРОИЗВЕДСТВО, М.КУБ.	ЗАТРАТ НА ПРОИЗВОДСТВО. РУБ.
2011
Январь	7737	336846
Февраль	13035	435579
Март	12605	442579
Апрель	13501	363241
Май	14198	408771
Июнь	15217	492645
Июль	12027	325346
Август	10675	375117
Сентябрь	11002	374003
Октябрь	15542	418076
Ноябрь	10557	369685
Декабрь	12081	415472
2012
Январь	13021	425072
Февраль	12900	415035
Март	12100	400359
ИТОГО	186198	5997826
СРЕДНЕЕ ЗНАЧЕНИЕ	12413,2	399855,067

 

 

1. Провести аналитическую группировку,  рассчитать структурные средние.  Построить гистограмму.

2. Оценить динамику изменения  показателей. Построить графики,  характеризующие изменения показателей.

3. Рассчитать показатели вариации.

4. Методом корреляционно-регрессионного  анализа, распределить затраты  на постоянные и переменные.

 

 

 

 

 

 

Глава 1 Теоретические основы статистики

 

1.1 Сводка и группировка  данных статистического наблюдения

 

Понятия сводки и группировки статистических данных

 

Собранный в процессе статистического наблюдения материал нуждается в определенной обработке, сведении разрозненных данных воедино. Научно организованная обработка  материалов наблюдения (по заранее  разработанной программе), включающая в себя кроме обязательного контроля собранных данных систематизацию, группировку  материалов, составление таблиц, получение  итогов и производных показателей (средних, относительных величин), называется в статистике сводкой.

Сводка представляет собой второй этап статистического исследования. Целью сводки является получение на основе сведенных материалов обобщающих статистических показателей, отражающих сущность социально-экономических явлений и определенные статистические закономерности.

Статистическая  сводка осуществляется по программе, которая  должна разрабатываться еще до сбора  статистических данных, практически  одновременно с составлением плана  и программы статистического  наблюдения. Программа сводки включает определение групп и подгрупп; системы показателей; видов таблиц.

Группировка – это разбиение совокупности на группы, однородные по какому-либо признаку. С точки зрения отдельных единиц совокупности группировка – это объединение отдельных единиц совокупности в группы, однородные по каким-либо признакам.

Устойчивое  разграничение объектов выражается классификацией, которая основывается на самых существенных признаках (например, классификация отраслей народного  хозяйства, классификация основных фондов и т.д.). Таким образом, классификация  – это узаконенная, общепринятая, нормативная группировка.

Метод группировки  основывается на следующих категориях – это группировочный признак, интервал группировки и число групп.

Группировочный признак – это признак, по которому происходит объединение отдельных единиц совокупности в однородные группы. От правильного выбора групировочного признака зависят выводы, которые получаются в результате статистического исследования.

Виды признаков:

1. Количественный- характеризуется числовым выражением
2. Качественный- отражает свойства, качества данного явления.

Группировка может производиться по одному или  нескольким признакам одновременно. Группировка по одному признаку называется простой, по двум или нескольким признакам  – сложной.

Сложная группировка  подразделяется на комбинационную и  многомерную. При использовании  комбинационной группировки, группы выделенные по одному из признаков подразделяются на подгруппы по другому признаку. В  свою очередь подгруппы подразделяются по следующему признаку и т. д. В случае если группировка осуществляется не последовательно по отдельным признакам, а одновременно по комплексу признаков, её называют многомерной.

Интервал очерчивает количественные границы групп. Как правило, он представляет собой промежуток между максимальными и минимальными значениями признака в группе. Интервалы бывают:

-равные, когда  разность между максимальным  и минимальным значениями в  каждом из интервалов одинакова;

-неравные, когда,  например, ширина интервала постепенно  увеличивается, а верхний интервал  часто не закрывается вовсе;

-открытые, когда  имеется только либо верхняя,  либо нижняя граница;

-закрытые, когда  имеются и нижняя, и верхняя  границы. 

Определение числа групп. Здесь необходимо учитывать несколько условий:

а) число  групп детерминируется уровнем  колеблемостигруппировочного признака. Чем значительнее вариация признака, тем больше при прочих равных условиях должно быть групп;

б) число  групп должно отражать реальную структуру  изучаемой совокупности;

в) не допускается  выделение пустых групп. Если проблема пустых групп все же возникает, при  проведении структурных группировок  используют неравные интервалы. Для  нахождения числа групп служит формула

 

 

где N – количество элементов совокупности.

 

В случае равных интервалов величина интервала  может быть определена как

 

Виды группировок

При проведении группировки приходится решать ряд  задач:

1) выделение  группировочного признака;

2) определение  числа групп и величины интервалов;

3) при наличии  нескольких группировочных признаков  описание того, как они комбинируются  между собой;

4) установление  показателей, которыми должны  характеризоваться группы, т.е. сказуемого  группировки.

Статистические  группировки и классификации  преследуют цели выделения качественно  однородных совокупностей, изучения структуры  совокупности, исследования существующих зависимостей. Каждой из этих целей  соответствует особый вид группировки: типологическая, структурная, аналитическая (факторная).

Типологическая группировка решает задачу выявления и характеристики социально-экономических типов (частных подсовокупностей).

Структурнаядает возможность описать составные части совокупности или строение типов, а также проанализировать структурные сдвиги.

Аналитическая(факторная) группировка позволяет оценивать связи между взаимодействующими признаками.

В зависимости  от числа положенных в их основание  признаков различают простые  и многомерные группировки.

Группировка, выполненная по одному признаку, называется простой.

Многомерная группировка производится по двум и более признакам. Частным случаем многомерной группировки является комбинационная группировка, базирующаяся на двух и более признаках, взятых во взаимосвязи, в комбинации.

Структурная группировка применяется для характеристики структуры совокупности и структуры сдвигов.

Структурной называется группировка, в которой  происходит разделение выделенных с  помощью технологической группировки  типов явлений, однородных совокупностей  на группы, характеризующие их структуру  по какого либо варьирующему признаку. Например, группировка населения  по размеру среднедушевого дохода. Анализ структурных группировок  взятых за ряд периодов или моментов времени, показывает изменения структуры  изучаемых явлений, то есть структурные  сдвиги. В изменении структуры  общественных явлений отражаются важнейшие  закономерности их развития.

Показатель  численности групп представлен  либо частотой (количеством единиц в каждой группе), либо частотностью (удельным весом каждой группы).

Среди простых  группировок особо выделяют ряды распределения.

Ряд распределения – это группировка, в которой для характеристики групп (упорядоченно расположенных по значению признака) применяется один показатель – численность группы. Другими словами, это ряд чисел, показывающий, как распределяются единицы некоторой совокупности по изучаемому признаку.

Ряды, построенные  по атрибутивному признаку, называются атрибутивными рядами распределения.