Отчето результатах выполнения компьютерной лабораторной работы Автоматизированный априорный анализ статистической совокупности в с

Предприятия с наименьшими  значениями показателя входят в интервал от

интервал от 2540 млн. руб.  до 2840 млн. руб.  Их удельный вес 100.%. Это предприятия №12,21,16

5. 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. В совокупности преобладают предприятия с более высокой стоимостью основных фондов.

6. 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 R_N.

 

 

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

для среднегодовой стоимости основных производственных фондов - от 1951,9 млн. руб. до 2228,1 млн. руб.;

для выпуска продукции - от 1791,76 млн. руб. до 2121,24 млн. руб.;

Максимальные расхождения  в значениях показателей:

для среднегодовой стоимости основных производственных фондов -2176,86.млн. руб.;

для выпуска продукции 2596,8 млн. руб.

 

 

ПРИЛОЖЕНИЕ

 

Результативные  таблицы и графики

	Таблица 1
Исходные данные
Среднегодовая стоимость  основных производственных фондов, млн.руб.	Выпуск продукции, млн. руб.
47564,00	45371,50
55933,50	49776,50
57695,50	55503,00
60779,00	61670,00
39635,00	30835,00
63862,50	52860,00
65624,50	71361,00
49326,00	48455,00
60338,50	56824,50
69589,00	70920,50
76196,50	74885,00
58136,00	59027,00
63862,50	64313,00
73113,00	77968,50
83685,00	83695,00
62541,00	56384,00
69148,50	66956,00
55052,50	41847,50
70029,50	57265,00
77958,50	77087,50
53731,00	43609,50
42718,50	40966,50
71351,00	65634,50
63862,50	57265,00
59457,50	54181,50
46242,50	35240,00
62100,50	55062,50
71791,50	60348,50
68267,50	57265,00
50207,00	51098,00
			Таблица 2
Аномальные единицы  наблюдения
Номер предприятия		Среднегодовая стоимость  основных производственных фондов, млн.руб.	Выпуск продукции, млн. руб.
11		26420,00	66075,00
30		83685,00	22025,00

 

			Таблица 3
Описательные  статистики
По столбцу "Среднегодовая стоимость основных производственных фондов, млн.руб."		По столбцу "Выпуск продукции, млн.руб"
Столбец1		Столбец2
Среднее	2090	Среднее	1956,5
Стандартная ошибка	66,24015867	Стандартная ошибка	79,01882142
Медиана	2112,5	Медиана	1942,5
Мода	2165	Мода	1950
Стандартное отклонение	362,8122912	Стандартное отклонение	432,8039096
Дисперсия выборки	131632,7586	Дисперсия выборки	187319,2241
Эксцесс	-0,344943844	Эксцесс	-0,205332365
Асимметричность	-0,152503649	Асимметричность	0,042954448
Интервал	1500	Интервал	1800
Минимум	1340	Минимум	1050
Максимум	2840	Максимум	2850
Сумма	62700	Сумма	58695
Счет	30	Счет	30
Уровень надежности(95,4%)	138,0982144	Уровень надежности(95,4%)	164,7393117

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

			Таблица 4
Предельные ошибки выборки
По столбцу "Среднегодовая  стоимость основных производственных фондов, млн.руб."		По столбцу "Выпуск продукции, млн.руб"
Столбец1		Столбец2
Уровень надежности(68,3%)	67,44611296	Уровень надежности(68,3%)	80,45742133
			Таблица 5
	Выборочные показатели вариации
По столбцу "Среднегодовая  стоимость основных производственных фондов, млн.руб."		По столбцу "Выпуск продукции, млн.руб"
Стандартное отклонение	356,7141713	Стандартное отклонение	425,5293762
Дисперсия	127245	Дисперсия	181075,25
Коэффициент вариации, %	17,0676637	Коэффициент вариации, %	21,74952089

 

 

	Таблица 6
Карман	Частота
1340	1
1640	3
1940	5
2240	11
2540	7
2840	3

 

		Таблица 7
Интервальный  ряд распределения предприятий  по стоимости основных производственных фондов
Группа предприятий  по стоимости основных фондов	Число предприятий  в группе	Накопленная частость группы.%
1340-1640	4	13,33%
1640-1940	5	30,00%
1940-2240	11	66,67%
2240-2540	7	90,00%
2540-2840	3	100,00%
итого	30

 

 

 

 

 

 

 

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 № 28

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Выполнила студентка 3 курса

Факультет: учетно-статистический

г.Калуга 2008г. 
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.

Номер предприятия	Среднегодовая стоимость  основных производственных фондов, млн.руб.	Выпуск продукции, млн. руб.
5	39635,00	30835,00
23	42718,50	40966,50
27	46242,50	35240,00
1	47564,00	45371,50
8	49326,00	48455,00
32	50207,00	51098,00
22	53731,00	43609,50
19	55052,50	41847,50
2	55933,50	49776,50
3	57695,50	55503,00
13	58136,00	59027,00
26	59457,50	54181,50
9	60338,50	56824,50
4	60779,00	61670,00
28	62100,50	55062,50
17	62541,00	56384,00
6	63862,50	52860,00
14	63862,50	64313,00
25	63862,50	57265,00
7	65624,50	71361,00
31	68267,50	57265,00
18	69148,50	66956,00
10	69589,00	70920,50
20	70029,50	57265,00
24	71351,00	65634,50
29	71791,50	60348,50
15	73113,00	77968,50
12	76196,50	74885,00
21	77958,50	77087,50
16	83685,00	83695,00

 

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;

в) точность регрессионной  модели.

6. Дать экономическую интерпретацию:

а) коэффициента регрессии а₁;

б) коэффициента эластичности К_Э;

в) остаточных величин ε_i.

7. Найти наиболее адекватное нелинейное уравнение регрессии с помощью средств инструмента Мастер диаграмм.

 

2. Выводы по результатам  выполнения лабораторной работы³

Задача 1. Установление наличия статистической связи между факторным признаком Х и результативным признаком Y графическим методом.

Статистическая связь  является разновидностью стохастической (случайной) связи, при которой с изменением факторного признака X закономерным образом изменяется какой–либо из обобщающих статистических показателей распределения результативного признака Y.

Вывод:

Точечный график  связи признаков (диаграмма рассеяния, полученная в ЛР-1 после удаления аномальных наблюдений) позволяет сделать вывод, что имеет место статистическая связь. Предположительный вид связи – линейная прямая.

Задача 2. Установление наличия корреляционной связи между признаками Х и Y методом аналитической группировки.

Корреляционная связь  – важнейший частный случай стохастической статистической связи, когда под  воздействием вариации факторного признака Х закономерно изменяются от группы к группе средние групповые значения результативного признака Y (усредняются результативные значения , полученные под воздействием фактора ). Для выявления наличия корреляционной связи используется метод аналитической группировки.