На бирже курсовых и дипломных проектов можно найти образцы готовых работ или получить помощь в написании уникальных курсовых работ, дипломов, лабораторных работ, контрольных работ, диссертаций, рефератов. Так же вы мажете самостоятельно повысить уникальность своей работы для прохождения проверки на плагиат всего за несколько минут.

ЛИЧНЫЙ КАБИНЕТ 

 

Здравствуйте гость!

 

Логин:

Пароль:

 

Запомнить

 

 

Забыли пароль? Регистрация

Повышение уникальности

Предлагаем нашим посетителям воспользоваться бесплатным программным обеспечением «StudentHelp», которое позволит вам всего за несколько минут, выполнить повышение уникальности любого файла в формате MS Word. После такого повышения уникальности, ваша работа легко пройдете проверку в системах антиплагиат вуз, antiplagiat.ru, etxt.ru или advego.ru. Программа «StudentHelp» работает по уникальной технологии и при повышении уникальности не вставляет в текст скрытых символов, и даже если препод скопирует текст в блокнот – не увидит ни каких отличий от текста в Word файле.

Результат поиска


Наименование:


курсовая работа Применение выборочного наблюдения в исследовании рынка

Информация:

Тип работы: курсовая работа. Добавлен: 03.05.2012. Сдан: 2011. Страниц: 14. Уникальность по antiplagiat.ru: < 30%

Описание (план):


 
 
 
 
 
 
Курсовая  работа 

по статистике на тему:
«Применение выборочного наблюдения в исследовании рынка» 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 

Содержание 

    Введение
      Понятие выборочного наблюдения
      Ошибки выборочного наблюдения
      Определение необходимого объема выборки
3. Задачи 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 

 

Введение 

Изучение  статистических совокупностей, состоящих  из множеств единиц, связано с большими трудовыми и материальными затратами.
С давних пор представлялось заманчивым не изучать  все единицы совокупности, а отобрать лишь некоторую часть, по которой можно было бы судить о свойствах всей совокупности в целом. Попытки такого рода делались еще в ХVII в.
Выборочный  метод исследования, или как его  часто называют выборка,
применяется прежде всего в тех случаях, когда сплошное наблюдение вообще невозможно. Исследование может быть связано с уничтожением или порчей обследуемых единиц. Так, например, при контроле качества хлебобулочных изделий, консервов и т.д. изделие после контрольных операций становится непригодным для реализации, что делает сплошной контроль невозможным.
Невозможно  сплошное исследование и в тех  случаях, когда обследуемая
совокупность  очень велика, практически безгранична. Например, совокупность участков морского дна или совокупность колосьев пшеницы на поле.
Во всех случаях выборочный метод позволяет  сберегать значительные количества труда и средств как на этапе  сбора сведений, так и на этапе  их обработки и анализа. Экономия же труда и средств, получаемая при  замене сплошного наблюдения выборочным имеет немаловажное значение.
Все эти  положительные качества привили  к широкому применению метода
выборочного наблюдения. Данная тема весьма актуальна, т.к. в нынешних условиях организации производственной и торговой деятельности данный метод как способ проверки качества продукции применяется большинством предприятий и организаций.
 

      . Понятие выборочного наблюдения
 
При сплошном наблюдении – множество всех единиц данной совокупности носит название генеральной совокупности. Средняя  арифметическая какого-либо признака, вычисленная для всех единиц этой совокупности, носит название генеральной средней и обозначается символом х.
В результате обследования можно получить не только средние величины, но и относительные. Допустим, удельный вес называется генеральной долей.
Приведенным понятиям генеральной совокупности, генеральной средней, генеральной  долей при выборочном обследовании соответствуют понятия выборочной совокупности, выборочной средней, выборочной доли.
     Выборочная совокупность – это  совокупность единиц, попавших в выборку.
Средняя арифметическая, вычисленная на основе значений какого-либо признака у всех единиц выборочной совокупности, носит  название выборочной средней и обозначается символом  х.
Относительная величина доли, полученная в результате выборочного наблюдения, носит название выборочной доли (w). Если, например, в результате исследования взятых на выборку 200 шт. какого-либо изделия, 4 оказались негодными, то это означает, что выборочная доля брака равна 4/200, т.е. равна 0,02.
В зависимости  от конкретных условий для выборки единиц применяются различные приемы отбора:
1. Собственно  случайный отбор - состоит в  отборе случайно попавших единиц  совокупности;
2. Механический  отбор – когда все единицы  наблюдаемой совокупности располагают  в определенной последовательности (по номерам, по алфавиту и т.д.), единицы выбирают через определенный промежуток;
3. Гнездовой  отбор – производится в том  случае, если для изучения берут  не отдельные единицы совокупности, а отдельные группы единиц  или гнезда;
4. Типический отбор – состоит в том, что все единицы совокупности предварительно распределяют на группы по какому-либо типичному признаку, после чего из каждой типической
группы  отбирают единицы для обследования;
5. Комбинированный  отбор – применяют сразу два  вида отбора.
6. Индивидуальный  отбор – в выборку отбираются  отдельные единицы;
7. Групповой  отбор – в выборку попадаются  качественно однородные группы  или серии изучаемых явлений;
8. Комбинированный  отбор – как комбинация индивидуального  и группового отбора.
В статистике различают также одноступенчатый  и многоступенчатый
способы отбора единиц в выборочную совокупность.
При одноступенчатой  выборке каждая отобранная единица  сразу же
подвергается  изучению по заданному признаку. Так  обстоит дело при
собственно-случайной и серийной выборке.
При многоступенчатой выборке производят отбор из генеральной
совокупности  отдельный групп, а из групп выбираются отдельные единицы. Так производится типичная выборка с механическим способом отбора единиц в выборочную совокупность.
     Комбинированная выборка может  быть двухступенчатой. При этом
генеральная совокупность сначала разбивается  на группы. Затем производят отбор групп, а внутри последних осуществляется отбор отдельных единиц.
Выборка может быть многоступенчатой, если сначала производят отбор крупных групп. Затем из крупных групп отбираются средние, потом мелкие и внутри последних отбираются отдельные единицы.
В зависимости  от способа отбора единиц различают:
1. Повторная выборка. При повторном отборе вероятность
попадания каждой отдельной единицы в выборку остается постоянной, так как после отбора какой-то единицы, она снова возвращается в совокупность и снова может быть выбранной;
2. Бесповторная выборка. В этом случае каждая отобранная
единица не возвращается обратно, и вероятность попадания отдельных единиц в выборку все время изменяется (для оставшихся единиц она возрастает).
 

2.2. Ошибки  выборочного наблюдения 

    При любом наблюдении могут происходить  ошибки при регистрации единиц. В  зависимости от объекта, субъекта и  способа наблюдения эти ошибки могут возникнуть из-за сообщения ошибочных сведений объектом, неточной фиксации сообщаемых сведений субъектом наблюдения, неточного подсчета или измерения фиксируемых признаков при непосредственном наблюдении. Эти ошибки называются ошибками регистрации. Возможны случайные и систематические ошибки регистрации.
    При несплошном наблюдении, в частности  при выборочном, кроме ошибок регистрации  возможны так называемые ошибки репрезентативности (представительности), которые возникают в связи с тем, что отобранная для обследования часть совокупности имеет по изучаемому признаку иную структуру, чем совокупность в целом. Ошибки репрезентативности также могут быть систематическими и случайными. Систематические ошибки возникают тогда, когда нарушены принципы отбора. При выборочном обследовании их источником является нарушение принципа случайности отбора, его тенденциозность. Случайные же ошибки возможны и при совершенно правильно организованном отборе за счет того, что случайно могут отказаться отобранными единицы с характеристиками, в среднем отличными от всей совокупности. Таким образом, ошибка наблюдения является при выборочном наблюдении суммой ошибки регистрации и ошибки репрезентативности, а при сплошном наблюдении ошибка наблюдения равна ошибке регистрации.
    Исследуемая совокупность единиц называется генеральной  совокупностью. Все ее характеристики также носят название генеральных.
    Пусть нас интересует некоторый признак  х. Его распределение в генеральной  совокупности характеризуется частотами F, из которых вытекают генеральная средняя х, генеральная дисперсия s2, генеральное среднее квадратическое отклонение s, генеральные доли (относительные частоты и частости) р. Цель выборочного наблюдения заключается в том, чтобы, отобрав из генеральной совокупности некоторое число n единиц, обследовать их и на этой основе оценить неизвестные нам генеральные характеристики. Совокупность отобранных единиц носит название выборочной совокупности, или просто выборки, и все ее характеристики тоже называются выборочными. Вариация признака х в выборочной совокупности характеризуется частотами f, из которых вытекают выборочная средняя х, выборочная дисперсия S2, выборочное среднее квадратическое отклонение S , выборочные доли w = f/af. На основе теорем закона больших чисел можно утверждать, что при достаточно большом объеме выборки выборочные характеристики мало отличаются от генеральных, т.е. если n достаточно велико, то х » хс; w » р.
    Ошибка  выборки – это абсолютная величина в разности между соответствующими выборочной и генеральной характеристиками:
    |х - х| - ошибка для средней или |w - р| - ошибка для доли.
    Как и сама выборочная характеристика, ошибка выборки является случайной  величиной. Пользуясь теоремой Ляпунова, можно указать вероятность (Р) того, что ошибка выборки не превысит некоторую заданную величину D, т.е. что |х - х| ? D или |w - р| ? D. Вероятность р при этом называют доверительной вероятностью, а пределы, в которых с этой вероятностью может находится генеральная характеристика, называют доверительными пределами (или границами) этой характеристики. Доверительные пределы генеральной средней или доли определяются на основе неравенств |х – х| ? D или |w - р| ? D, из которых следует, что х - D ? х ? х + D или w - D ? р ? w + D.
    Так, если при определении среднего числа дней, отработанных колхозниками за год, ошибка выборки с доверительной вероятностью р = 0,99 оказалось равной двум дням, то пределы, в которых может находиться генеральная средняя, определяется следующим образом 260 – 2 ? х ? 260 + 2 или 258 ? х ? 262, т.е. с вероятностью, равной 0,99 утверждать, что среднее число отработанных за год колхозниками района дней находится в пределах от 258 до 262.
    Возможные расхождения между характеристиками выборочной и генеральной совокупности измеряются средней ошибкой выборки m. В математической статистике доказывается, что значения средней ошибки выборки определяются по формуле:
               , при случайном повторном отборе
    При бесповторном отборе:
     .
    Если  n достаточно велико, то отношение n/n-1 близко к единице.
Для  практики выборочных исследований важно, что средняя ошибка выборки применяется для установления предела отклонений характеристик выборки из соответствующих показателей генеральной совокупности небезотносительно. Лишь с определенной степенью вероятности можно утверждать, что эти отклонения не превысят величины t ? m, которая в статистике называется предельной ошибкой выборки.
    Предельная  ошибка выборки D связана со средней ошибкой выборки m отношением: D = t ? m
    При этом t как коэффициент доверия средней ошибки выборки зависит от вероятности, с которой гарантируется величина предельной ошибки выборки.
    Если  в формулу подставить конкретное содержание m, то расчет предельной ошибки выборки при бесповторном отборе можно записать следующими алгоритмами:
    а) доля альтернативного признака:
     w=t при повторной выборке,
     w=t при бесповторной.
    б) средняя величина количественного признака:
                  Dх = t
 

2.3. Определение  необходимого объема выборки

 
    При организации выборочного обследования следует иметь в виду, что размер ошибки выборки прежде всего зависит  от численности выборочной совокупности n. Средняя ошибка выборки обратно пропорциональна O n, т.е. при увеличении, например, численности выборки в четыре раза ее ошибки уменьшатся вдвое.
          Пример, отбираем из генеральной совокупности не 5 %, а, например, 20 % готовой продукции. Численность  выборки n будет равна 400 шт. Тогда при условии, что sw = 15,4 г, размер ошибки для выборочной средней при повторном отборе составит:  
               15,42
    mх =   -------- = ± 0,17 г.
                    400
    Увеличивая  численность выборки, можно довести  ее ошибку до сколь угодно малых размеров. Можно представить, что при доведении n до размеров N ошибка выборки m становится равной нулю. Но так как при проведении выборочных обследований в торговле определение характеристик выборки в ряде случаев сопровождается разрушением обследуемых образцов, то нормы отбора проб в выборку должны быть минимальными. Это сообразуется с основным преимуществом несплошного наблюдения: получением необходимой информации с минимальными затратами времени и труда. Поэтому вопрос об оптимальной численности выборки имеет важное практическое значение. Повышение процента выборки, как правило, ведет к увеличению объема исследовательской работы, вызывает дополнительные затраты труда и материальных средств. Но, с другой стороны, если в выборку взять недостаточное количество проб (образцов), то результаты исследования могут содержать большие погрешности. Все это необходимо учитывать при организации выборочного обследования.
    Определение необходимой численности выборки  основывается на формуле предельной ошибки выборки. Так, применительно к формуле:
      
    объем необходимой выборки можно получить путем преобразований, решая это  неравенство относительно n.
      
    Отсюда  необходимая численность выборки  при расчете средней величины количественного признака (назовем  ее nх) выразится так:
              t2 sх2         
    nх = ----------
                Dх2
    Также выводят формулу для расчета  численности выборки при выборочном обследовании доли альтернативного признака (nw):
                  w (1 - w)                                    t2  w (1 - w)         
    Dw2 = t2 ------------       отсюда      nw = -----------------
                        n                                                Dw2                
    Вывод формул для определения численности  выборки при бесповторном отборе аналогичен. Здесь также преобразования сводятся к определению значения n из формул.
    Конечный  результат для бесповторного  отбора будет таким:
    а) для доли альтернативного признака:
                 N t2 w (1 - w)
    nw = -------------------------
             N Dw2 + t2 w (1 - w) 

    б) для средней величины количественного  признака:
                  N t2 sх2         
    nх = ------------------- .
             N Dх2 + t2 sх2 

    Практика
Имеются следующие выборочные данные по 30 туристическим  фирмам (выборка 10%-ная механическая) о затратах на рекламу и численности туристов, воспользовавшихся услугами туристической фирмы:
                           Таблица 1
Исходные  данные
Номер фирмы п/п Общие затраты на рекламу, тыс.руб. Численность туристов, воспользовавшихся услугами туристической  фирмы Номер фирмы п/п Общие затраты на рекламу, тыс.руб. Численность туристов, воспользовавшихся услугами туристической  фирмы
1 212,8 889 16 290,8 978
2 160,4 662 17 302 1054
3 347,5 1066 18 299,6 1097
4 122,6 634 19 333,6 1190
5 252,6 864 20 209,5 873
6 444,9 1387 21 454,6 1406
7 357,8 1298 22 314,9 1293
8 278,9 1105 23 257,7 902
9 350,6 1194 24 278,3 950
10 302,2 1006 25 199,6 778
11 289,6 988 26 319,6 1049
12 189,5 887 27 296,6 992
13 265,6 903 28 315,7 1127
14 404,0 1248 29 201,4 755
15 324,8 1157 30 256,2 808
 
    Задание 1
    По  исходным данным:
    Постройте статистический ряд распределения организаций (предприятий) по признаку – общие затраты на рекламу, образовав 5 групп с равными интервалами.
    Рассчитайте характеристики интервального ряда распределения: среднюю арифметическую, среднее квадратическое отклонение, коэффициент вариации, моду и медиану.
    Сделайте  выводы по результатам выполнения задания. 

Выполнение  Задания 1.1
      Целью выполнения данного  Задания является изучение состава и структуры выборочной совокупности тур.фирм путем построения и анализа статистического ряда распределения по признаку общие затраты на рекламу.
      Построение интервального ряда распределения фирм
Для построения интервального ряда распределения  определяем величину интервала  h по формуле:
                             ,    (1)
где – наибольшее и наименьшее значения признака в исследуемой совокупности, k- число групп интервального ряда.
       Определение величины интервала по формуле (1) при  заданных k = 5,           xmax = 454,6 тыс.руб., xmin = 122,6 тыс. руб.:

      При h = 66,4 тыс.руб. границы интервалов ряда распределения имеют следующий вид (табл. 2):
                           Таблица 2
Номер группы Нижняя граница, чел. Верхняя граница, чел.
1 122,6 189
2 189 255,4
3 255,4 321,8
4 321,8 388,2
5 388,2 454,6
 
 
      Определяем  число фирм, входящих в каждую группу, используя принцип полуоткрытого интервала [ ), согласно которому фирмы со значениями признаков, которые служат одновременно верхними и нижними границами смежных интервалов, будем относить ко второму из смежных интервалов. Для определения числа фирм в каждой группе строим разработочную    таблицу 3.
           Таблица 3
Разработочная таблица для построения интервального  ряда распределения и аналитической  группировки
Группы  фирм по общим затратам на рекламу Номер Общие затраты  на рекламу, тыс.руб. Численность туристов, воспользовавшихся услугами туристической  фирмы, чел.
1 2 3 4
122,6-189 4 122,6 634
  2 160,4 662
Всего 2 283 1296
189-255,4 12 189,5 887
  25 199,6 889
  29 201,4 864
  20 209,5 873
  1 212,8 778
  5 252,6 755
Всего 6 1265,4 5046
255,4-321,8 30 256,2 1127
  23 257,7 1049
  13 265,6 992
  24 278,3 808
  8 278,9 1105
  11 289,6 1006
  16 290,8 988
  27 296,6 903
  18 299,6 978
  17 302 1054
  10 302,2 1097
  22 314,9 1293
  28 315,7 902
  26 319,6 950
Всего 14 4067,7 14252
321,8-388,2 15 324,8 1066
  19 333,6 1298
  3 347,5 1194
  9 350,6 1157
  7 357,8 1190
Всего 5 1714,3 5905
388,2-454,6 14 404 1387
  6 444,9 1248
  21 454,6 1406
Всего 3 1303,5 4041
Итого 30 8633,9 30540
 
     формируем итоговую таблицу 4, представляющую интервальный ряд распределения фирм по общим затратам на рекламу.
 Таблица 4
Распределение фирм по общим затратам на рекламу
    Номер группы
    Группы фирм Число фирм, fj
    1 122,6-189 2
    2 189-255,4 6
    3 255,4-321,8 14
    4 321,8-388,2 5
    5 388,2-454,6 3
      ИТОГО 30
 
 
     Приведем  еще три характеристики полученного  ряда распределения - частоты групп в относительном выражении, накопленные (кумулятивные) частоты Sj, получаемые путем последовательного суммирования частот всех предшествующих (j-1) интервалов, и накопленные частости, рассчитываемые по формуле .
     Таблица 5
Структура фирм по общим затратам на рекламу
Номер группы
Группы  фирм Число фирм, f
Накопленная частота Sj
Накопленная частость, %
в абсолютном выражении в % к итогу
1 2 3 4 5 6
1 122,6-189 2 6 2 6
2 189-255,4 6 20 8 26
3 255,4-321,8 14 47 22 73
4 321,8-388,2 5 17 27 90
5 388,2-454,6 3 10 30 100
  ИТОГО 30 100    
     Вывод. Анализ интервального ряда распределения изучаемой совокупности фирм показывает, что распределение фирм по общим затратам на рекламу не является равномерным: преобладают фирмы с общими затратам от 255,4 тыс.руб. до 321,8 тыс.руб.(это 14 фирм, доля которых составляет 47%); самая малочисленная группа фирм тратит 122,6-189 тыс.руб., которая включает 2 фирмы, что составляет по 6% от общего числа фирм. 
 
 

     2. Нахождение моды  и медианы полученного  интервального ряда  распределения графическим  методом и путем  расчетов
      Для определения моды графическим методом строим по данным табл. 5 (графы 2 и 3) гистограмму распределения фирм по изучаемому признаку. 

Рис. 1. Определение моды графическим методом
    Расчет  конкретного значения моды для интервального ряда распределения производится по формуле:
               
где   хМo – нижняя граница модального интервала,
     h – величина модального интервала,
     fMo – частота модального интервала,
     fMo-1 – частота интервала, предшествующего модальному,
     fMo+1 – частота интервала, следующего за модальным.
    Согласно  табл. 4 модальным интервалом построенного ряда является интервал 255,4-321,8 тыс.руб. т.к. он имеет наибольшую частоту (f=14). Расчет моды:

    Вывод. Для рассматриваемой совокупности фирм наиболее распрастранненые затраты на рекламу характеризуется средней величиной          275,1 тыс.руб. 

      Для определения медианы графическим  методом строим по данным табл. 5 (графы 2 и 5) кумуляту распределения фирм по изучаемому признаку.
 Рис. 2. Определение медианы графическим методом
    Расчет  конкретного значения медианы для интервального ряда распределения производится по формуле 

                         ,
где    хМе– нижняя граница медианного интервала,
      h – величина медианного интервала,
       – сумма всех частот,
      fМе – частота медианного интервала,
      SMе-1 – кумулятивная (накопленная) частота интервала, предшествующего медианному.
    Определяем  медианный интервал, используя графу 5 табл. 5. Медианным интервалом является интервал 255,4-321,8 тыс.руб., т.к. именно в этом интервале накопленная частота Sj=22 впервые превышает полусумму всех частот ( ). 

    Расчет  медианы:
 

     Вывод. В рассматриваемой совокупности туристических фирм половина из них имеет в среднем объем кредитных вложений не более 288,6 тыс. руб., а другая половина – не менее 288,6 тыс. руб.
      3. Расчет характеристик  ряда распределения 

     Для расчета характеристик ряда распределения  , ?, ?2, V? на основе табл. 5 строим вспомогательную таблицу 6 ( – середина интервала).
     Таблица 6
     Расчетная таблица для нахождения характеристик  ряда распределения
Группы  фирм по затратам на рекламу, тыс. руб. Середина интервала,

Число фирм, fj
1 2 3 4 5 6 7
122,6-189 155,8 2 311,6 -135 18225 36450
189-255,4 222,2 6 1333,2 -68,6 4705,96 28235,76
255,4-321,8 288,6 14 4040,4 -2,2 4,84 67,76
321,8-388,2 355 5 1775 64,2 4121,64 20608,2
388,2-454,6 421,4 3 1264,2 130,6 17056,36 51169,08
Итого   30 8724,4     136530,8
     Расчет  средней арифметической взвешенной:
                                                            
     Расчет  среднего квадратического отклонения:
                                            
     Расчет  дисперсии:
?2 =67,462=4550,85
     Расчет  коэффициента вариации:
                                                              
     Вывод. Анализ полученных значений показателей и ? говорит о том, что средний объем затрат туристических фирм на рекламу составляет 290,8 тыс.руб., отклонение от среднего объема в ту или иную сторону составляет в среднем 67,46 тыс.руб. (или 23,2%), наиболее характерные значения объема кредитных вложений находятся в пределах от 223,34 тыс.руб. до 358,26 тыс.руб. (диапазон ).
    Значение  V? = 23,2% не превышает 33%, следовательно, вариация кредитных вложений в исследуемой совокупности банков незначительна и совокупность по данному признаку качественно однородна. Расхождение между значениями , Мо и Ме незначительно ( =290,8 тыс.руб., Мо=275,1 тыс.руб., Ме=288,6 тыс.руб.), что подтверждает вывод об однородности совокупности турфирм. Таким образом, найденное среднее значение общих затрат на рекламу (290,8 тыс.руб.) является типичной, надежной характеристикой исследуемой совокупности банков. 
 
 

    Задание 2
    По  исходным данным:
    Установите наличие и характер корреляционной связи между признаками – общие затраты на рекламу и численность туристов, воспользовавшихся услугами туристической фирмы методом аналитической группировки, образовав по факторному признаку 5 групп с равными интервалами.
    Измерьте тесноту корреляционной связи между названными признаками с использованием коэффициента детерминации и эмпирического корреляционного отношения.
    Сделайте  выводы по результатам выполнения задания.
    Выполнение  задания 2.1.
      Целью выполнения данного  задания является выявление наличия корреляционной связи между факторным и результативным признаками, а также установление направления связи и оценка ее тесноты.
      По  условию Задания 2 факторным является признак Общие затраты на рекламу, результативным – признак Численность туристов, воспользовавшихся услугами туристической фирмы.
      1. Установление наличия  и характера корреляционной  связи между признаками Общие затраты на рекламу и Численность туристов, воспользовавшихся услугами туристической фирмы методами аналитической группировки и корреляционных таблиц
    1а.  Применение метода  аналитической группировки
      Аналитическая группировка строится по факторному признаку Х и для каждой j-ой группы ряда определяется среднегрупповое значение результативного признака Y. Если с ростом значений фактора Х от группы к группе средние значения систематически возрастают (или убывают), между признаками X и Y имеет место корреляционная связь.
      Используя разработочную таблицу 4, строим аналитическую группировку, характеризующую зависимость между факторным признаком Х- Общие затраты на рекламу и результативным признаком Y - Численность туристов, воспользовавшихся услугами туристической фирмы.. Макет аналитической таблицы имеет следующий вид (табл. 7):
    Таблица 7
Зависимость объема продаж от среднесписочной численности  менеджеров
Номер группы Группы  фирм по общим затратам на рекламу, тыс.руб. x
Число фирм, fj
Численность туристов, чел.
всего в среднем на одну фирму,

1 2 3 4 5=4:3
1        
2        
3        
4        
5        
6        
  ИТОГО      
      Групповые средние значения получаем из таблицы 3 (графа 4), основываясь на итоговых строках «Всего». Построенную аналитическую группировку представляет табл. 8:
     Таблица 8
Зависимость численности туристов от затрат на рекламу
Номер группы Группы  фирм по общим затратам на рекламу, тыс.руб. x
Число фирм, fj
Численность туристов, чел..
всего в среднем на одну фирму,

1 2 3 4 5=4:3
1 122,6-189 2 1296 648
2 189-255,4 6 5046 841
3 255,4-321,8 14 14252 1018
4 321,8-388,2 5 5905 1181
5 388,2-454,6 3 4041
и т.д.................


Перейти к полному тексту работы


Скачать работу с онлайн повышением уникальности до 90% по antiplagiat.ru, etxt.ru или advego.ru


Смотреть полный текст работы бесплатно


Смотреть похожие работы


* Примечание. Уникальность работы указана на дату публикации, текущее значение может отличаться от указанного.