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:


лабораторная работа Автоматизированный априорный анализ статистической совокупности в среде MS Excel

Информация:

Тип работы: лабораторная работа. Добавлен: 18.05.2012. Сдан: 2011. Страниц: 12. Уникальность по antiplagiat.ru: < 30%

Описание (план):


 

   ВСЕРОССИЙСКИЙ ЗАОЧНЫЙ ФИНАНСОВО-ЭКОНОМИЧЕСКИЙ  ИНСТИТУТ 

   КАФЕДРА СТАТИСТИКИ 
 
 
 
 
 
 

   О Т Ч Е Т 
   о результатах выполнения
   компьютерной  лабораторной работы  

   Автоматизированный  априорный анализ статистической совокупности в среде MS Excel 

   Вариант № ____ 
 
 
 
 
 
 
 
 
 

                  Выполнил: ст. III курса гр.________________
                      ______________________
                      ФИО
                    Проверил:_________________________
                      ФИО 
                       
                       
                       
                       
                       

Москва  ………..г.
 

Постановка  задачи
      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.
    Выборочные  данные представлены на Листе 1 Рабочего файла в табл.1 (ячейки B4:C35):
Исходные данные
 
      В процессе исследования совокупности необходимо решить ряд  задач.
      I. Статистический анализ выборочной совокупности
    Выявить наличие среди исходных данных резко выделяющихся значений признаков (аномалий в данных) и исключить их из выборки.
    Рассчитать обобщающие статистические показатели совокупности по изучаемым признакам: среднюю арифметическую ( ), моду (Мо), медиану (Ме), размах вариации (R), дисперсию( ), среднее квадратическое отклонение ( ), коэффициент вариации (V?).
    На основе рассчитанных показателей в предположении, что распределения единиц по обоим признакам близки к нормальному, оценить:
      а) степень колеблемости значений признаков  в совокупности;
      б) степень однородности совокупности по изучаемым признакам;
      в) количество попаданий индивидуальных значений признаков в диапазоны ( ), ( ), ( )..
    Сравнить распределения единиц совокупности по двум изучаемым признакам на основе анализа:
      а) колеблемости признаков;
      б) однородности единиц;
      в) надежности (типичности) средних значений признаков.
    Построить интервальный вариационный ряд и гистограмму распределения единиц совокупности по признаку Среднегодовая стоимость основных производственных фондов и установить характер (тип) этого распределения.
      II. Статистический анализ  генеральной совокупности
    Рассчитать генеральную дисперсию , генеральное среднее квадратическое отклонение и ожидаемый размах вариации признаков RN. Сопоставить значения генеральной и выборочной дисперсий.
    Для изучаемых признаков рассчитать:
      а) среднюю ошибку выборки;
      б) предельные ошибки выборки для уровней надежности P=0,683, P=0,954 и границы, в которых будут находиться средние значения признака в генеральной совокупности при заданных уровнях надежности.
    Рассчитать коэффициенты асимметрии As и эксцесса Ek. На основе полученных оценок охарактеризовать особенности формы распределения единиц генеральной совокупности по каждому из изучаемых признаков.
III. Экономическая интерпретация результатов статистического исследования предприятий
      В этой части  исследования необходимо ответить на ряд вопросов.
    Типичны ли образующие выборку предприятия по значениям изучаемых экономических показателей?
    Каковы наиболее характерные для предприятий значения показателей среднегодовой стоимости основных фондов и выпуска продукции?
    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?
    Какова структура предприятий выборочной совокупности по среднегодовой стоимости основных фондов? Каков удельный вес предприятий с наибольшими, наименьшими и типичными значениями данного показатели? Какие именно это предприятия?
    Носит ли распределение предприятий по группам закономерный характер и какие предприятия (с более высокой или более низкой стоимостью основных фондов) преобладают в совокупности?
    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?
2. Выводы по результатам  выполнения лабораторной  работы1
      I. Статистический анализ выборочной совокупности
      Задача 1.
      Вывод:
      Количество аномальных единиц наблюдения (табл.2) равно ............., номера предприятий ............................................................................................
      Задача 2. Рассчитанные выборочные показатели представлены в двух таблицах — табл.3 и табл.5. На основе этих таблиц формируется единая таблица (табл.8) значений выборочных показателей, перечисленных в условии Задачи 2.
      Таблица 8
      Описательные  статистики выборочной совокупности
Обобщающие  статистические показатели совокупности по изучаемым признакам
         Признаки
Среднегодовая стоимость основных производственных фондов Выпуск  продукции 
Средняя арифметическая ( ), млн. руб.    
Мода (Мо), млн. руб.    
Медиана (Ме), млн. руб.    
Размах  вариации (R), млн. руб.    
Дисперсия ( )    
Среднее квадратическое отклонение ( ), млн. руб.    
Коэффициент вариации (V?), %    
      Задача 3.
      3а). Степень колеблемости признака определяется по значению коэффициента вариации Vs в соответствии с оценочной шкалой колеблемости признака:
            0%<Vs 40%  -    колеблемость незначительная;
            40%< Vs 60%  -    колеблемость средняя (умеренная);
            Vs>60%  -    колеблемость значительная.
 
      Вывод:
      Для признака Среднегодовая стоимость основных производственных фондов показатель Vs =…………. . Так как значение показателя лежит в диапазоне ……………………….. оценочной шкалы, следовательно, колеблемость ………………………………. .
      Для признака Выпуск продукции показатель Vs =………… . Так как значение показателя лежит в диапазоне ……………………….. оценочной шкалы, следовательно, колеблемость ………………………………. .
      3б). Степень однородности совокупности по изучаемому признаку для нормального и близких к нормальному распределений устанавливается по значению коэффициента вариации Vs. Если Vs 33%, то по данному признаку расхождения между значениями признака невелико. Если при этом единицы наблюдения относятся к одному определенному типу, то изучаемая совокупность однородна.
      Вывод:
      Для признака Среднегодовая стоимость основных производственных фондов показатель , следовательно, по данному признаку выборочная совокупность …………………………. .
      Для признака Выпуск продукции показатель , следовательно, по данному признаку выборочная совокупность …………………………. .
      3в). Для оценки количества попаданий индивидуальных значений признаков xi в тот или иной диапазон отклонения от средней , а также для выявления структуры рассеяния значений xi по 3-м диапазонам формируется табл.9 (с конкретными числовыми значениями границ диапазонов).

      Таблица 9

      Распределение значений признака по диапазонам рассеяния  признака относительно

        Границы диапазонов, млн. руб. Количество  значений xi, находящихся в диапазоне Процентное  соотношение рассеяния значений xi по диапазонам, %
        Первый признак Второй признак Первый признак Второй признак Первый признак Второй признак
      А 1 2 3 4 5 6
[………….;………….] [………….;……….]        
[………….;………….] [………….;……….]        
[………….;………….] [………….;……….]        
      На  основе данных табл.9 структура рассеяния  значений признака по трем диапазонам (графы 5 и 6) сопоставляется со структурой  рассеяния по правилу «трех сигм», справедливому для нормальных и близких к нему распределений:
      68,3% значений располагаются в диапазоне ( ),
      95,4% значений располагаются в диапазоне ( ),
      99,7% значений располагаются в диапазоне ( ).
      Если  полученная в табл. 9 структура рассеяния хi по 3-м диапазонам незначительно расходится с правилом «трех сигм», можно предположить, что распределение единиц совокупности по данному признаку близко к нормальному.
      Расхождение с правилом «трех  сигм» может быть существенным. Например, менее 60% значений хi попадают в центральный диапазон ( ) или значительно более 5% значения хi выходит за диапазон ( ). В этих случаях распределение нельзя считать близким к нормальному.
      Вывод:
      Сравнение данных графы 5 табл.9 с правилом «трех сигм» показывает на их незначительное (существенное) расхождение, следовательно, распределение единиц совокупности по признаку Среднегодовая стоимость основных производственных фондов можно (нельзя) считать близким к нормальному.
      Сравнение данных графы 6 табл.9 с правилом «трех сигм» показывает на незначительное (существенное) расхождение, следовательно, распределение единиц совокупности по признаку Выпуск продукции можно (нельзя) считать близким к нормальному.
      Задача 4. Для ответа на вопросы 4а) – 4в) необходимо воспользоваться табл.8 и сравнить величины показателей для двух признаков.
      Для сравнения степени колеблемости значений изучаемых признаков, степени однородности совокупности по этим признакам, надежности их средних значений используются коэффициенты вариации Vs признаков.
      Вывод:
      Так как Vs для первого признака больше (меньше), чем Vs для второго признака, то колеблемость значений первого признака больше (меньше) колеблемости значений второго признака, совокупность более однородна по первому (второму) признаку, среднее значение первого признака является более (менее) надежным, чем у второго признака.
      Задача 5. Интервальный вариационный ряд распределения единиц совокупности по признаку Среднегодовая стоимость основных производственных фондов представлен в табл.7, а его гистограмма и кумулята – на рис.2.
      Возможность отнесения распределения признака «Среднегодовая стоимость основных производственных фондов» к семейству нормальных распределений устанавливается путем анализа формы гистограммы распределения. Анализируются количество вершин в гистограмме, ее асимметричность и выраженность «хвостов», т.е. частоты появления в распределении значений, выходящих за диапазон ( ).
      1. При анализе формы гистограммы прежде всего следует оценить распределение вариантов признака по интервалам (группам). Если на гистограмме четко прослеживаются два-три «горба» частот вариантов, это говорит о том, что значения признака концентрируются сразу в нескольких интервалах, что не соответствует нормальному закону распределения.
      Если  гистограмма имеет одновершинную форму, есть основания предполагать, что выборочная совокупность может иметь характер распределения, близкий к нормальному.
      2. Для дальнейшего анализа  формы распределения используются описательные параметры выборки – показатели центра распределения ( , Mo, Me) и вариации ( ). Совокупность этих показателей позволяет дать качественную оценку близости эмпирических данных к нормальной форме распределения.
      Нормальное  распределение является симметричным, и для него выполняются соотношения:
=Mo=Me

Нарушение этих соотношений свидетельствует о наличии асимметрии распределения. Распределения с небольшой или умеренной асимметрией в большинстве случаев относятся к нормальному типу.
      3. Для  анализа  длины «хвостов» распределения используется правило «трех сигм». Согласно этому правилу в нормальном и близким к нему распределениях крайние значения признака (близкие к хmin и хmax) встречаются много реже (5-7 % всех случаев), чем лежащие в диапазоне ( ). Следовательно, по проценту выхода значений признака за пределы диапазона ( ) можно судить о соответствии длины «хвостов» распределения нормальному закону.
      Вывод:
      1. Гистограмма является одновершинной (многовершинной).
      2. Распределение приблизительно симметрично (существенно асимметрично), так как параметры , Mo, Me  отличаются незначительно (значительно):
      
= ..............,            Mo=..............,          Me=..............

      3. “Хвосты” распределения не очень длинны (являются длинными), т.к. согласно графе 5 табл.9…..……% вариантов лежат за пределами интервала ( )=(………………;…………….) млн. руб.
      Следовательно, на основании п.п. 1,2,3, можно (нельзя) сделать заключение о близости изучаемого распределения к нормальному.
 
      II. Статистический анализ  генеральной совокупности
Задача 1. Рассчитанные в табл.3 генеральные показатели представлены в табл.10.
      Таблица 10
      Описательные  статистики генеральной совокупности
Обобщающие  статистические показатели совокупности по изучаемым признакам Признаки
Среднегодовая стоимость основных производственных фондов Выпуск  продукции
Стандартное отклонение , млн. руб.    
Дисперсия    
Асимметричность As    
Эксцесс Ek    
      Для нормального распределения справедливо  равенство
      RN=6sN.
      В условиях близости распределения единиц генеральной совокупности к нормальному  это соотношение используется для прогнозной оценки размаха вариации признака в генеральной совокупности.
      Ожидаемый размах вариации признаков RN:
      - для первого признака RN =………...............,
      - для второго признака RN  =………...............
     Соотношение между генеральной и выборочной дисперсиями:
      - для первого признака  ……, т.е. расхождение между дисперсиями незначительное (значительное);
      ля второго признака ……, т.е. расхождение между дисперсиями незначительное (значительное).
      Задача 2. Применение выборочного метода наблюдения связано с измерением степени достоверности статистических характеристик генеральной совокупности, полученных по результатам выборочного наблюдения. Достоверность генеральных параметров зависит от репрезентативности выборки, т.е. от того, насколько полно и адекватно представлены в выборке статистические свойства генеральной совокупности.
      Как правило, статистические характеристики выборочной и генеральной совокупностей  не совпадают, а отклоняются на некоторую  величину ?, которую называют ошибкой выборки (ошибкой репрезентативности). Ошибка выборки – это разность между значением показателя, который был получен по выборке, и генеральным значением этого показателя. Например, разность
   
= |
-
|

определяет  ошибку репрезентативности для средней  величины признака.
      Так как ошибки выборки всегда случайны, вычисляют среднюю и предельную ошибки выборки.
      1. Для среднего значения признака  средняя ошибка выборки (ее называют также стандартной ошибкой)  выражает среднее квадратическое отклонение s выборочной средней от математического ожидания M[ ] генеральной средней .
     Для изучаемых признаков средние ошибки выборки даны в табл. 3:
     - для признака Среднегодовая стоимость основных производственных фондов
          =……………….,
    - для  признака Выпуск продукции
          =………………..
      2. Предельная ошибка выборки определяет границы, в пределах которых  лежит генеральная средняя . Эти границы задают так называемый доверительный интервал генеральной средней – случайную область значений, которая с вероятностью P, близкой к 1,  гарантированно содержит значение генеральной средней. Эту вероятность называют доверительной вероятностью или уровнем надежности.
      Для уровней надежности P=0,954; P=0,683 оценки предельных ошибок выборки даны в табл. 3 и табл. 4.
      Для генеральной средней предельные значения и доверительные интервалы  определяются выражениями:
                             ,
               
      Предельные  ошибки выборки и ожидаемые границы  для генеральных средних представлены в табл. 11.
      Таблица 11
Предельные  ошибки выборки и ожидаемые границы  для генеральных средних
Доверительная вероятность
      Р
Коэффи-циент доверия
        t
Предельные  ошибки выборки, млн. руб. Ожидаемые границы для средних 
, млн. руб.
для первого признака
для второго признака
для первого признака
для второго признака
0,683 1    
0,954 2    
Вывод:
     Увеличение  уровня надежности ведет к расширению (сужению) ожидаемых границ для генеральных средних.
     Задача 3. Рассчитанные в табл.3 значения коэффициентов асимметрии As и эксцесса Ek даны в табл.10.
        1.Показатель  асимметрии As оценивает смещение ряда распределения влево или вправо по отношению к оси симметрии нормального распределения.
      Если  асимметрия правосторонняя (As>0) то правая часть эмпирической кривой оказывается длиннее левой, т.е. имеет место неравенство >Me>Mo, что означает преимущественное появление в распределении более высоких значений признака (среднее значение больше серединного Me и модального Mo).
      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
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.