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 Статистический анализ

Информация:

Тип работы: курсовая работа. Добавлен: 03.06.2012. Сдан: 2010. Страниц: 19. Уникальность по antiplagiat.ru: < 30%

Описание (план):


Сибирская государственная автомобильно-дорожная академия
(СибАДИ) 
 
 
 
 

Факультет                                                                  Экономики и управления
Кафедра                                                 Экономика и управление предприятиями 
 
 

Курсовая   работа
По дисциплине  «Статистика»
Вариант № 9 
 

Студент                                                                                      Шмитке И.О.
                                                                                     гр. МОб – 08Э1 

Преподаватель                                                                         Богданова С.А. 

 Работа  допущена к защите
 Работа принята  с оценкой

                                                                                        (оценка, дата) 
 

Омск  – 2010 
 

Реферат  

    Данная  курсовая работа выполнена по дисциплине статистика.  Курсовая работа состоит из 6 разделов, каждый из которых включает в себя теоретический вопрос и решение задачи по следующим темам:
    Группировка статистических данных и ее роль в анализе информации.
    Статистические распределения и их основные характеристики.
    Сложение дисперсий изучаемого признака.
    Элементы дисперсионного анализа.
    Индексы и их использование в экономико-статистических исследованиях.
    Статистика себестоимости продукции промышленных предприятий.
    Объем курсовой работы составляет 43 страницы. 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 

Содержание 

Введение……………………………………………………………………..4
1Группировка  статистических данных и ее  роль в анализе информации…………………………………………………………….5
2 Статистические  распределения и их основные  характеристики..10
2.1 Показатели  центра распределения…………………………………….11
2.2 Показатели  вариации признака………………………………………..12
2.3 Показатели  формы распределения…………………………………….14
3 Сложение  дисперсий изучаемого признака……………………….19
4 Элементы  дисперсионного анализа………………………………..22
5 Индексы  и их использование в экономико-статистических  исследованиях………………………………………………………...26
6 Статистика  себестоимости продукции промышленных  предприятий…………………………………………………………...34
Список  использованных источников………………………………...43 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 

Введение  

    В современном обществе статистика стала  одним из важнейших инструментов управления национальной экономикой. Развитие рыночных отношений в стране поставило перед статистикой  новую задачу – реформирование общеметодологических и организационных основ статистической теории и практики.
    Улучшение хозяйственного руководства неразрывно связано с возрастанием роли статистики и повышением научного уровня статистических исследований.
    Главной задачей статистики является исчисление и анализ статистических показателей, благодаря чему органы управления получают всестороннюю характеристику управляемых  объектов: всей национальной экономики, отдельных ее отраслей, предприятий  и их подразделений. 
    Общая теория статистики разрабатывает общие  принципы и методы статистического  исследования общественных явлений, наиболее общие категории (показатели) статистики. Она является учебной дисциплиной, формирующей необходимые профессиональные знания у экономистов, менеджеров, руководителей  предприятий.  
 
 
 
 
 
 
 
 

1. СВОДКА  И ГРУППИРОВКА СТАТИСТИЧЕСКИХ  ДАННЫХ  

    Группировка является одним из основных наиболее распространенных методов обработки  и анализа первичной статистической информации.
    Под группировкой понимают расчленение  единиц статистической  совокупности на группы, однородные в каком-либо существенном отношении, и характеристику таких групп системой показателей  в целях выделения типов явлений, изучения структуры и взаимосвязей. 
    Группировки бывают:
    типологическими, представляющими собой выделение однородных социально-экономических типов (например, группировки предприятий по формам собственности, населения по  общественным группам и т.д.);
    структурными, характеризующими структуру явления и структурные сдвиги (например, определение значения каждого вида транспорта в транспортном балансе страны);
    аналитическими, изучающими взаимосвязи между отдельными признаками изучаемого явления (например, группировка предприятий отрасли по уровню производительности труда для выявления ее влияния на себестоимость).
    Признак, на основе которого  производится разделение единиц наблюдения на группы, называется группировочным признаком или основанием группировки. Группировка может выполняться по одному признаку (простая группировка) или по нескольким признакам (комбинированная группировка).
    При непрерывном изменении признак  принимает любые значения, поэтому  группы ограничиваются значениями признака в интервале. Интервалом называется разница между максимальным и  минимальным значением признака в каждой группе. На практике чаще всего  используют два вида интервалов: равные и неравные.
    Равные  интервалы  используются, если нужно охарактеризовать количественные различия в величине признака внутри групп одинакового качества.
    Величина  равного интервала определяется по формуле: 

    
 

где xmax, xmin – соответственно наибольшее и наименьшее значения признака в изучаемой совокупности; m – принятое число групп.
    Для расчета величины интервалов по этой формуле необходимо установить число  групп.
    Возможен  другой способ определения величины интервала, не требующий предварительного установления числа групп. В этом случае используется формула Стерджесса:  

                                                       (1.1) 

где n – число наблюдений.
    Величину  интервала округляют всегда до целого (большего) числа, за исключением случая, когда изучаются малейшие колебания  признака.
    Неравные  интервалы (постепенно увеличивающиеся) часто применяются в аналитических  группировках. В этом случае интервалы  выбираются так, чтобы число единиц в группах было достаточно велико, то есть, чтобы группы были примерно одинаково заполнены.  
 
 
 

    Задача 1 

    По  средним данным о выработке работников предприятий и их среднесписочной  численности определить общие показатели по объему перевозок и доходам  каждого предприятия. Произвести аналитическую, структурную и типологическую группировки  по факторному признаку. Результаты представить  в табличной форме и в виде графиков. Сделать выводы.  

    Таблица 1
    Общие показатели по объему перевозок и  доходам АТП
№ п/п численность работников, чел. выработка на одного работника,тыс.руб. выработка на одного работника,тыс.т. доход тыс.руб. объем перевозок  тыс.т.
1 2 3 4 5 6
1 733 30,15 5,06 22099,95 3708,98
2 212 40,12 5,25 8505,44 1113
3 412 12,41 9,23 5112,92 3802,76
4 255 15,66 7,07 3993,3 1802,85
5 108 66,97 5,1 7232,76 550,8
6 348 14,58 6,8 5073,84 2366,4
7 512 15,3 6,01 7833,6 3077,12
8 350 18,09 7,39 6331,5 2586,5
9 431 11,01 8,95 4745,31 3857,45
10 258 14,05 4,15 3624,9 1070,7
11 549 37,09 1,59 20362,41 872,91
12 641 54,08 6,7 34665,28 4294,7
13 812 57,01 7,18 46292,12 5830,16
14 918 14,04 9,98 12888,72 9161,64
15 413 10,14 1,35 4187,82 557,55
16 333 30,15 2,09 10039,95 695,97
17 545 61,14 1,56 33321,3 850,2
18 600 44,15 5,67 26490 3402
19 515 15,41 4,07 7936,15 2096,05
20 1002 41,19 10,08 41272,38 10100,16
21 201 18,06 6,01 3630,06 1208,01
22 575 85 7,39 48875 4249,25
23 312 39,7 8,95 12386,4 2792,4
24 1007 45,1 4,15 45415,7 4179,05
 
    Составляем  аналитическую группировку предприятий по среднесписочной численности работников, для чего определяем количество групп n и величину интервала i с использованием формулы Стерджесса.
    Группировку представляем в виде статистической таблицы.  
 
 
 

    Таблица 2
    Аналитическая группировка предприятий по среднесписочной  численности работников
группа  предприятий количество  предприятий общее количество работников по группе, чел. Общаа сумма дохода по группе, тыс. руб. Общий объем  превозок по группе, тыс.т Структура
(108;288) 5 1034 26986,46 5745,36 20,83
(288;468) 7 2599 47877,74 16659,03 29,17
(468;648) 7 3934 179483,74 18842,23 29,17
(648;828) 2 1545 68392,07 9539,14 8,33
(828;1008) 3 2927 99576,8 23440,85 12,50
итого 24 12039 422316,81 74226,61 100,00
 
    Аналитическую группировку представляем  графически в виде гистограммы  полигона распределения  предприятий по объему перевозок  и по доходам.

    Рисунок 1 – Общая сумма дохода по группе предприятий, тыс. руб.

Рисунок 2 – Общий объем перевозок по группе предприятий, тыс. т. 


Рисунок 3 – Структурная группировка предприятий, % 

Таблица 3
    Типологическая  группировка предприятий по среднесписочной численности работников
группа  предприятий количество  предприятий общее количество работников по группе, чел. Общая сумма дохода по группе, тыс. руб. Общий объем  перевозок по группе, тыс.т Структура
мелкие  5 1034 26986,46 5745,36 20,83
средние 11 4720 117331,2 23555,31 45,83
крупные 4 2549 132130,23 15654,93 16,67
особо крупные 4 3739 145868,92 29271,01 16,67
Итого 24 12042 422316,81 74226,61 100,00
 
    По  данным расчетам, можно сказать, группа особо крупные предприятия имеет  наибольший доход и объем перевозок. Группа средние предприятия занимают первое место по числу входящих предприятий, при этом занимают третье место по доходу и второе по объему перевозок. Второе место по доходу занимает группа крупные предприятия. 
 

    2. СТАТИСТИЧЕСКИЕ РАСПРЕДЕЛЕНИЯ И  ИХ
    ОСНОВНЫЕ  ХАРАКТЕРИСТИКИ 

    Ряд распределения – это групповая  таблица, имеющая две графы: группы по выделенному признаку (графа вариант) и численность групп (графа частот).
    Ряды  могут быть:
    дискретными, то есть признаки, составляющие ряд, имеют прерывное значение;
    интервальными, то есть признаки непрерывно меняются, принимая в определенных границах любые значения.
    Частота – это количество единиц совокупности, имеющих значение признака не больше, чем данное значение в дискретном ряду, или попадающих в определенный интервал в интервальном ряду.
    Варианта  – это конкретное значение признака в дискретном ряду или значение интервалов в интервальном ряду.
    Накопленная частота – определяется путем последовательного прибавления к частоте первого интервала частот последующих интервалов.  

    Для анализа рядов распределения  используют три группы показателей:
      показатели центра распределения;
      показатели степени вариации;
      показатели формы распределения.
 
    2.1. Показатели центра распределения 

    1. Мода – наиболее часто встречающееся  значение признака. В дискретном  ряду это варианта с наибольшей  частотой. В интервальном ряду  сначала определяют модальный  интервал (тот, что имеет наибольшую  частоту), а затем вычисляют численное  значение моды по формуле:  

     ,                               (2.1) 

где ХМо – нижняя граница модального интервала; i – величина интервала; fМо – частота модального интервала; fМо-1 – частота интервала, предшествующего модальному; fМо+1 – частота интервала, следующего за модальным.  

    2. Медиана – величина, соответствующая  варианте, стоящей в середине  ранжированного ряда.
    Положение медианы определяется по формуле: 

         ,                                                      (2.2) 

где n – число единиц совокупности.
    В дискретном ряду значение медианы определяют по накопленным частотам.
    В интервальном ряду сначала определяют интервал, в котором лежит медиана, – это первый интервал, в котором  сумма накопленных частот превысит половину общего числа наблюдений. Затем определяют численное значение медианы по формуле: 

     ,                                      (2.3) 

где ХМе – нижняя граница интервала, в котором лежит медиана; SМе-1 – накопленная частота интервала, предшествующего медианному; fМе – частота медианного интервала.  

    3. Средняя арифметическая для дискретного ряда распределения определяется по формуле: 

                                                      (2.4) 

где х – варианты значений признака; f – частота повторения данного варианта.
    Средняя арифметическая для интервального ряда распределения:  

     ,                                                (2.5) 

где х? – середина соответствующего интервала значения признака; определяется как средняя из значений границ интервала.  

    2.2 Показатели вариации признака 

    Для характеристики размера вариации признака используются абсолютные и относительные  показатели.
    К абсолютным показателям относятся:
    Размах колебаний (размах вариации):
 
     ,                                               (2.6) 

где Хmax, Хmin – соответственно максимальное и минимальное значения признака.
    2. Среднее линейное отклонение  определяется по формулам:
    а) для несгруппированных данных:  

                                                    (2.7) 

    б) для интервального ряда 

                                                 (2.8) 

    3. Среднее квадратическое отклонение  определяется следующим образом: 
    а) для несгруппированных данных 

                                                (2.9) 

    б) для интервального ряда 

                                            (2.10) 

    4. Дисперсия определяется по формулам:
    а) для несгруппированных данных  

                                                (2.11) 

    б) для интервального ряда 

                                              (2.12) 
 

    Относительные показатели вариации применяются при  сравнении колебаний различных  признаков в одной и той  же совокупности. К ним относятся:
    Коэффициент осцилляции
 
                                                 (2.13) 

    Относительное линейное отклонение
 
                                             (2.14) 

    Коэффициент вариации
                                                (2.15) 

2.3. Показатели  формы распределения 

    Показатели  формы распределения используются для выражения особенностей формы  распределения.
    Для сравнительного анализа степени  асимметрии нескольких распределений  рассчитывается относительный показатель асимметрии:  

                                                  (2.16) 

    Величина  показателя асимметрии может быть положительной  и отрицательной. Положительная  величина указывает на наличие правосторонней асимметрии, отрицательная – левосторонней. Чем больше абсолютная величина коэффициента, тем больше степень скошенности. Принято считать, что если коэффициент асимметрии меньше 0,25, то асимметрия незначительная, если свыше 0,25, то асимметрия значительная.
    Для симметричных распределений рассчитывается показатель эксцесса (островершинности):
                                                    (2.17)
где ?4 – центральный момент четвертого порядка.  

                                                    (2.18) 

    Эксцесс может быть отрицательным и положительным. У высоковершинных распределений показатель эксцесса положительный, а у низковершинных – отрицательный.  Предельным значением отрицательного эксцесса является значение Ех=-2, величина положительного эксцесса бесконечна.
    Задача  №2  

    По  имеющимся данным о возрастном составе 30 рабочих цеха проанализировать распределение  рабочих по возрасту. Для этого  построить интервальный ряд распределения, дать графическое изображение ряда, определить показатели центра распределения, показатели вариации, показатели формы распределения. Сформулировать вывод.
    Возрастной  состав работников:32,36,56,65,63,34,58,57,26,25,18,19,52,
56,54,18,19,22,23,32,25,65,54,58,57,41,42,32,40,45.
    1. Определяем количество групп и величину интервала с применением формулы Стерджесса и построим интервальный ряд распределения. По формуле 1.1 определяем шаг интервала:
    I=(65-18)/7=7
    Таблица 4
    Ряд распределения рабочих по возрастным группам
Интервал, x Число рабочих, f Накопленная частота, S Середина интервала, х?
[18,25] 6 6 21,5
[25,32] 3 9 28,5
[32,39] 4 13 35,5
[39,46] 4 17 42,5
[46,53] 1 18 49,5
[53,60] 8 26 56,5
[60,67] 4 30 63,5
Итого 30    
 

Рисунок  4 – Графическое изображение ряда распределения рабочих по численности

Рисунок 5 - Графическое изображение ряда распределения по накопленной частоте
    По  формуле 2.5 рассчитываем среднюю арифметическую:
    X=(129+85,5+142+170+49,5+452+254)/30=1282/30=42,7
    Рассчитываем  Моду по формуле 2.1: 

    Мо==53+7*7/11=57,6 

    Рассчитываем  Медиану по формуле 2.2: 

    Ме=39+7*=39+7*(-2,5/8)=41,1
    Рассчитываем  Абсолютные показатели:
    Размах колебаний по формуле 2.6:
    R=65-18=47
    Среднее линейное отклонение
    Строим  дополнительную таблицу с исходными  данными 
     
     
     
     
     

    Таблица 5
    Исходные  данные для расчета показателей 

x х? f х?*f х?-x (х?-x)^2 (х?-x)^2*f (х?-x)^4*f
18-25 21,5 6 129 -21,2 449,44 2696,64 7271867,29
25-32 28,5 3 85,5 -14,2 201,64 604,92 365928,2064
32-39 35,5 4 142 -7,2 51,84 207,36 42998,1696
39-46 42,5 4 170 -0,2 0,04 0,16 0,0256
46-53 49,5 1 49,5 6,8 46,24 46,24 2138,1376
53-60 56,5 8 452 13,8 190,44 1523,52 2321113,19
60-67 63,5 4 254 20,8 432,64 1730,56 2994837,914
сумма     1282     6809,4 12998882,93
 
    По  формуле 2.8 рассчитывается среднее отклонение:
    

    Среднее квадратическое отклонение рассчитывается по формуле 2.10
    
=
15,06 

    Дисперсию определяется по формуле 2.12:

    Относительные показатели вариации
    Коэффициент осцилляции определяется по формуле 2.13

    Относительное линейное отклонение определяется по формуле 2.14

    Коэффициент вариации определяется по формуле 2.15

    Показатели  формы распределения
    Относительный показатель ассиметрии определяется по формуле 2.16

    является  значительной левосторонней 
    Показатель эксцесса определяется по формуле 2.17
     

 

Эксцесс является положительным, следует, что  распределение высоковершинное. 
 

    3. СЛОЖЕНИЕ ДИСПЕРСИЙ ИЗУЧАЕМОГО  ПРИЗНАКА 

    Оценить влияние факторов, определяющих колеблемость  вариант признака, можно с помощью  метода группировок, при котором  рассчитывается общая средняя для  всей совокупности, средние по отдельным  группам (частные или групповые) и три показателя дисперсии:
    1. Общая дисперсия характеризует  вариацию признака под влиянием  всех факторов, формирующих уровень  признака у единиц данной совокупности.
    Общая дисперсия определяется по формуле 

                                               (3.1) 

где - общая арифметическая средняя для всей изучаемой совокупности.
    2. Межгрупповая дисперсия отражает  систематическую вариацию, то есть  различия в величине изучаемого  признака, которые возникают под  влиянием фактора, положенного  в основу группировки. 
    Межгрупповую  дисперсию можно определить по формуле 

                                            (3.2) 

где - средняя по отдельной группе; ni – число единиц в отдельной группе.
    3. Средняя внутригрупповая дисперсия  характеризует случайную вариацию, возникающую под влиянием неучтенных  факторов, и не зависит от признака, положенного в основу группировки. 
    Средняя внутригрупповая дисперсия определяется по формуле 

                                                     (3.3)
где - дисперсия по отдельной группе.
    Указанные дисперсии взаимосвязаны между  собой следующим равенством:
                                                      (3.4)
    Это тождество отражает закон сложения дисперсий, опираясь на который можно  определить, какая часть общей  дисперсии складывается под влиянием признака-фактора, положенного в  основу группировки.  

    Задача  №3 

Имеются данные 10%-ного случайного бесповторного  выборочного обследования рабочих  механического цеха. Определить какая совокупность является более однородной. Определить  дисперсию по тарифному разряду и возрасту.   
 

    Таблица 6
    Данные  выборочного обследования рабочих  цеха
Табельный номер рабочего Возраст, лет Тарифный разряд
1 2 3
2 25 3
17 24 2
28 43 4
35 41 5
44 37 5
47 42 5
102 29 5
112 36 5
123 56 6
135 29 5
138 18 2
140 37 4
147 25 3
149 30 4
150 26 3
 
 
Считаем дисперсию по возрасту
X=?x/n
X=498/15=33,2
?=v((25-33,2)^2+(24-33,2)^2+(43-33,2)^2+(41-33,2)^2+(37-33,2)^2+
+(42-33,2)^2+(29-33,2)^2+(36-33,2)^2+(56-33,2)^2+(29-33,2)^2+(18-33,2)^2+(37-33,2)^2+(25-33,2)^2+(30-33,2)^2+(26-33,2)^2)/15=
v(67,24+84,64+96,04+60,84+14,44+77,44+17,64+7,84+519,84+17,64+231,04+
+14,44+67,24+10,24+51,84)/15=v89,23=9,45
Рассчитываем  дисперсию по тарифному разряду
X=?x/n
X=61/15=4
?=v((3-4)^2+(2-4)^2+(4-4)^2+(5-4)^2+(5-4)^2+(5-4)^2+(5-4)^2+(5-4)^2+
+(6-4)^2+(5-4)^2+(2-4)^2+(3-4)^2+(4-4)^2+(3-4)^2)/15=v(1+4+0+1+1+1+
+1+1+4+1+4+1+0+1)/15=v21/15=v1,4=1,18 

    ?возраст=9,45/33,2=0,28 

    ?разряд=1,18/4=0,3 

    Совокупность  боле однородная по возрасту, так как 0,28 меньше чем 0,3. 
 
 

    4. ЭЛЕМЕНТЫ ДИСПЕРСИОННОГО АНАЛИЗА 

    Дисперсионный анализ является одним из методов  изучения влияния одного или нескольких факторных признаков на результативный признак. В зависимости от количества факторов дисперсионный анализ подразделяется на однофакторный и многофакторный.
    В основе дисперсионного анализа лежит  расчленение общей вариации изучаемого признака по источникам ее происхождения  на два вида вариации:
    – систематическую вариацию, которая  обусловлена изменением признака-фактора;
    – остаточную (случайную) вариацию, обусловленную  действием прочих, случайных, не связанных  с данным фактором обстоятельств.
    Для разграничения этих вариаций всю  совокупность наблюдавшихся единиц разбивают на группы по факторному признаку и вычисляют средние  результативного признака по группам.
    Групповые средние определяются по формуле 

                                                    (4.1) 

    общая средняя:  

                                                   (4.2) 

где хi – индивидуальные значения признака в группе; ni – число единиц, входящих в группу; n – общее число наблюдений.
    Если  сравнение групповых средних показывает определенное различие в их уровне, то необходимо установить, является ли это различие существенным и вызвано ли оно влиянием признака-фактора.
    Для ответа на поставленный вопрос определяют два показателя дисперсии:
    1) показатель  , характеризующий колеблемость групповых средних вокруг общей средней (межгрупповая дисперсия): 

                                                  (4.3) 

где ni – число единиц в группе; К1= m-1; m – число групповых средних (число выделенных групп по признаку-фактору); 

    2) показатель  , отражающий остаточную, внутригрупповую дисперсию:
     
                                                  (4.4) 

где К2 = n-m.
    Полученные  показатели сравнивают, получая фактическое  дисперсионное отношение:  

                                                        (4.5) 
 

    По  таблице F-распределения Р.Фишера (прил. 1) при определенном уровне доверительной вероятности и числе степеней свободы (К1 и К2) определяется табличное дисперсионное отношение Fтабл.
    Если  Fрасч> Fтабл, то следует считать, что гипотеза о влиянии признака-фактора не опровергается.  

    Задача  №4  

    По 25 рабочим механического цеха собраны  данные о прохождении этими рабочими технического обучения и проценте выполнения норм выработки.
    Таблица 7
    Данные  о количестве прошедших обучение рабочих
Показатель  не прошедшие обучение прошедшие обучение
Выработка 100 115
101,7 112,2
98,5 105
107,1 107,4
100,3 112,5
99,1 108,6
110,2 110,8
108 102
98,3 111
102,5 107,8
105,7 106,9
104,5 107,3
103,8  
количество  в группе 13 12
     
    По  формуле 4.1 определяются групповые среднее:
    Не  прошедшие: 103,05
    Прошедшие: 108,85
    Рассчитывают общую среднею по формуле 4.2: 105,95
    Показатель , характеризующий колеблемость групповых средних вокруг общей средней (межгрупповая дисперсия) рассчитывается по формуле 4.3:
    S12= ((103, 05-105, 95)2+ (108, 85-105, 95)2)/2-1=8,41+8,41=16,82 

    Не  прошедшие = (100-103,05)2+(101,07-103,05)2+(98,5-103,05)2+
    +(107,1+103,05)2+(100,3-103,05)2+(99,1-103,05)2+(110,2-103,05)2+
    +(108-103,05)2+(98,3-103,05)2+(102,5-103,05)2+(105,7-103,05)2+
    +(104,5-103,05)2+(108,8-103,05)2=9,3+1,8+20,7+16,4+7,6+15,6+51,1+
    +24,5+22,6+0,3+7,02+2,1+0,56=179,58 

    Прошедшие = (115-108,85)2+(112,2-108,85)2+(105-108,85)2+
    +(107,4-108,85)2+(112,5-108,85)2+(108,6-108,85)2+(110,8-108,85)2+
    +(102,0-108,85)2+(111-108,85)2+(107,8-108,85)2+(106,9-108,85)2+
    +(107,3-108,85)2= 37,8+11,2+14,8+2,1+13,3+0,06+3,8+46,9+4,6+1,1+
    +3,8+2,4=141,86
    К=23
    По  формуле 4.4 рассчитывается показатель  , отражающий остаточную, внутригрупповую дисперсию: 

    S22=(179,58+141,86)/23=13,98 

    Получаем  фактическое дисперсионное отношение по формуле 4.5: 
Fрасч=16,82/13,98=1,2

    Fтабл=4,28
    Таким образом, если Fтабл ›Fрасч, следует что повышение квалификации рабочих не влияет на выполнение плана. 
 

    5. ИНДЕКСЫ И ИХ ИСПОЛЬЗОВАНИЕ  В ЭКОНОМИКО-СТАТИСТИЧЕСКИХ ИССЛЕДОВАНИЯХ  

    Индекс  – относительная величина, характеризующая  изменение уровней сложных социально-экономических  показателей во времени, в пространстве или по сравнению с планом. Сложные  показатели состоят из непосредственно  несоизмеримых (несуммируемых) элементов.
    Индексные показатели вычисляются на высшей ступени  статистического обобщения и  опираются на результаты сводки и  обработки данных статистического  наблюдения.
    Индекс  является результатом сравнения  двух одноименных показателей, поэтому  при их вычислении различают сравниваемый уровень, называемый текущим или  отчетным, и уровень, с которым  производится сравнение, называемый базисным. Выбор базы определяется целью исследования.
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.