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: 13.08.2012. Сдан: 2011. Страниц: 9. Уникальность по antiplagiat.ru: < 30%

Описание (план):


ВСЕРОССИЙСКИЙ ЗАОЧНЫЙ
ФИНАНСОВО-ЭКОНОМИЧЕСКИЙ  ИНСТИТУТ 
 
 
 
 

КАФЕДРА СТАТИСТИКИ 

ОТЧЕТ
О результатах  выполнения компьютерной  лабораторной работы №1
 «Автоматизированный априорный анализ статистической совокупности в среде MS Excel»
Вариант №5 
 
 
 
 
 

                                                   Выполнила студентка 2выс.4курс
                                                                   Чернышова Е.Л.
                                   Специальность: БУАиА
                                                      Факультет: учетно-статистический
                                                                  Проверил: ст.преподаватель Яценко Г.Н.
  
 
 
 
 
 
 
 
 

2010 г.Курск 

1. Постановка задачи
      При проведении статистического наблюдения за деятельностью предприятий корпорации получены выборочные данные по 32-м предприятиям, выпускающим однородную продукцию  (выборка 10%-ная, механическая), о среднегодовой стоимости основных производственных фондов и  о выпуске продукции за год.
      В проводимом статистическом исследовании обследованные предприятия выступают как единицы выборочной совокупности, а показатели Среднегодовая стоимость основных производственных фондов и Выпуск продукции – как изучаемые признаки единиц.
    Для проведения автоматизированного статистического анализа совокупности выборочные данные представлены в формате электронных таблиц процессора Excel в диапазоне ячеек B4:C35.
    Исходные  данные представлены в табл.1. 

    Таблица 1
  Исходные  данные  
Номер предприятия Среднегодовая стоимость основных производственных фондов, млн.руб. Выпуск  продукции, млн. руб.
1 368,00 360,50
2 434,50 395,50
3 448,50 441,00
4 473,00 490,00
5 305,00 245,00
6 497,50 420,00
7 511,50 567,00
8 382,00 385,00
9 469,50 451,50
10 543,00 563,50
12 595,50 595,00
13 452,00 469,00
14 497,50 511,00
15 571,00 619,50
16 655,00 665,00
17 487,00 448,00
18 539,50 532,00
19 427,50 332,50
20 546,50 455,00
21 609,50 612,50
22 417,00 346,50
23 329,50 325,50
24 557,00 521,50
25 497,50 455,00
26 462,50 430,50
27 357,50 280,00
28 483,50 437,50
29 560,50 479,50
31 532,50 455,00
32 389,00 406,00
 
      В процессе исследования совокупности необходимо решить ряд задач.
      I. Статистический анализ выборочной совокупности
    Выявить наличие среди исходных данных резко выделяющихся значений признаков («выбросов» данных) с целью исключения из выборки аномальных единиц наблюдения.
    Рассчитать обобщающие статистические показатели совокупности по изучаемым признакам: среднюю арифметическую ( ), моду (Мо), медиану (Ме), размах вариации (R), дисперсию( ), средние отклонения – линейное ( ) и квадратическое (?n), коэффициент вариации (V?), структурный коэффициент асимметрии  К.Пирсона (Asп).
    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) устойчивость индивидуальных значений признаков;
      г) количество попаданий индивидуальных значений признаков в диапазоны ( ), ( ), ( ).
    Дать сравнительную характеристику распределений единиц совокупности по двум изучаемым признакам на основе анализа:
      а) вариации признаков;
      б) количественной однородности единиц;
      в) надежности (типичности) средних значений признаков;
      г) симметричности распределений в  центральной части ряда.
    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 этих показателей для 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, P=0,997 и границы, в которых будут находиться средние значения признака генеральной совокупности при заданных уровнях надежности.
    Рассчитать коэффициенты асимметрии As и эксцесса Ek. На основе полученных оценок  сделать вывод об особенностях формы распределения единиц генеральной совокупности.
      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 показателя можно ожидать?
 
2. Рабочий файл с  результативными  таблицами и графиками
    Таблица 2
Аномальные  единицы наблюдения
Номер предприятия Среднегодовая стоимость основных производственных фондов, млн.руб. Выпуск  продукции, млн. руб.
11 200,00 525,00
30 655,00 175,00
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 

      Таблица 3
Описательные  статистики
По столбцу "Среднегодовая  стоимость основных производственных фондов, млн.руб." По  столбцу "Выпуск продукции, млн.руб"
Столбец1   Столбец2  
       
Среднее 480 Среднее 456,5166667
Стандартная ошибка 15,45603702 Стандартная ошибка 18,437725
Медиана 485,25 Медиана 453,25
Мода 497,5 Мода 455
Стандартное отклонение 84,65620127 Стандартное отклонение 100,9875789
Дисперсия выборки 7166,672414 Дисперсия выборки 10198,49109
Эксцесс -0,344943844 Эксцесс -0,205332365
Асимметричность -0,152503649 Асимметричность 0,042954448
Интервал 350 Интервал 420
Минимум 305 Минимум 245
Максимум 655 Максимум 665
Сумма 14400 Сумма 13695,5
Счет 30 Счет 30
Уровень надежности(95,4%) 32,2229167 Уровень надежности(95,4%) 38,43917272
       
       
      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%) 15,73742636 Уровень надежности(68,3%) 18,77339831
 
 

 
 


3. Выводы по результатам  выполнения лабораторной работы1
      I. Статистический анализ выборочной совокупности
      Задача 1. Указать количество аномальных единиц наблюдения со ссылкой на табл.2. 

      Задача 2. Рассчитанные выборочные показатели представлены в двух таблицах - табл.3 и табл.5. На основе этих таблиц необходимо сформировать единую таблицу (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 ( ) 480 456.52
Мода (Мо) 497.5 455
Медиана (Ме) 485.25 453.25
Размах  вариации(R) 350 420
Дисперсия( ) 7166.67 10198.49
Среднее линейное отклонение ( ) 66.97 76.49
Среднее квадратическое отклонение (?n) 84.66 100.99
Коэффициент вариации (V?) 17.34 21.75
Коэффициент асимметрии К.Пирсона (Asп) -0.21 0.02
 
      Задача 3.
      3.а)  Степень колеблемости признака определяется по значению коэффициента вариации Vs  в соответствии с оценочной шкалой колеблемости признака.
      Для признака Среднегодовая стоимость основных производственных фондов показатель Vs = 17.34
      Для признака Выпуск продукции показатель Vs =21.75 

      Вывод: Степень колеблемости значений признаков в совокупности незначительная, поскольку полученные значения коэффициентов вариации для двух признаков располагаются в пределах 0% < Vs <40%      
      3.б)  Однородность совокупности по изучаемому признаку для нормального и близких к нормальному распределений устанавливается по значению коэффициента вариации V. Если его значение невелико (Vs<33%), то индивидуальные значения признака xi мало отличаются друг от друга, единицы наблюдения количественно однородны.
      Для признака Среднегодовая стоимость основных производственных фондов показатель Vs =17.34
      Для признака Выпуск продукции показатель Vs =21.75 

      Вывод: Для коэффициента вариации Vs=17.34 признака среднегодовая стоимость основных производственных фондов и Vs=21.75 признака выпуск продукции, выполняется неравенство , что говорит об однородности изучаемой совокупности. Чем однороднее изучаемая совокупность, тем надежнее полученная средняя. 

      3.в). Сопоставление средних отклонений  – квадратического s и линейного позволяет сделать вывод об устойчивости индивидуальных значений признака, т.е. об отсутствии среди них «аномальных» вариантов значений.
      В условиях симметричного и нормального, а также близких к ним распределений  между показателями s и имеют место равенства s 1,25 , 0,8s, поэтому отношение показателей и s может служить индикатором устойчивости данных.
      Если   >0,8, то значения признака неустойчивы, в них имеются «аномальные» выбросы. Следовательно, несмотря на визуальное обнаружение и исключение нетипичных единиц наблюдений при выполнении Задания 1, некоторые аномалии в первичных данных продолжают сохраняться. В этом случае их следует выявить (например, путем поиска значений, выходящих за границы ( )) и рассматривать в качестве возможных «кандидатов» на исключение из выборки.
      Для признака Среднегодовая стоимость основных производственных фондов показатель =66,97/84,66=0,79
      Для признака Выпуск продукции показатель =76,49/100,99=0,76
      Вывод: Сопоставление средних отклонений – квадратического s и линейного позволяет сделать вывод об устойчивости индивидуальных значений признака, т.е. об отсутствии среди них «аномальных» вариантов значений, т.к. для признака среднегодовая стоимость основных производственных фондов показатель =0,79<0.8 и признака выпуск продукции показатель =0,76<0.8.
      «Кандидаты» на исключение из выборки: отсутствуют. 

      3г)  Для оценки количества попаданий  индивидуальных значений признаков  xi в тот или иной диапазон отклонения от средней , а также для установления процентного соотношения рассеяния значений xi по 3-м диапазонам необходимо сформировать табл.9 (с конкретными числовыми значениями границ диапазонов).

      Таблица 9

      Распределение значений признака по диапазонам рассеяния  признака относительно

        Границы диапазонов 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
[395,34;564,66] [355,53;557,51] 20 19 66,67 63,33
[310,68;649,32] [254,54;685,5] 28 29 93,33 96,67
[226,02;733,98] [153,55;759,49] 30 30 100 100
 
      На  основе данных табл.9 сопоставить процентное соотношение рассеяния значений признака по трем диапазонам с рассеянием по правилу «трех сигм», справедливому для нормальных и близких к нему распределений:
      68,3% располагаются в диапазоне ( )
      95,4% располагаются в диапазоне ( )
      99,7% располагаются в диапазоне ( )
      Если  полученное в табл. 9 процентное соотношение  рассеяния хi по 3-м диапазонам незначительно расходится с правилом «3-х сигм», можно предположить, что изучаемое распределение признака близко к нормальному.
      Расхождение с правилом «3-х 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: Исходя из правила «трех сигм» процентное соотношение рассеяния совокупности по признаку «Средняя стоимость основных производственных фондов» и признаку «Выпуск продукции» близки к нормальному. 

      Задача 4. Для ответа на вопросы 4а) – 4г) необходимо воспользоваться табл.8 и сравнить величины показателей для двух признаков.
      Для сравнения вариации признаков применяется  коэффициент вариации
      4 а) Для сравнения колеблемости значений признаков, используется коэффициент вариации (когда сравнивается вариация признаков, имеющие разные средние ). 

      Вывод: Так как Vs=17,34 по первому признаку меньше Vs =21,75 по второму признаку, то колеблемость значений первого признака меньше колеблемости значений второго признака. 

      4 б)  Сравнение количественной однородности  единиц.
      Чем меньше значение коэффициента вариации Vs, тем более однородна совокупность.
          Вывод: Единицы наблюдения совокупности по признаку «Среднегодовая стоимость основных производственных фондов» Vs=17,34 более однородна, чем у признака «Выпуск продукции» Vs =21,75.
      4 в)  Сравнение  надежности (типичности) средних значений признаков.
      Чем более однородна совокупность, тем надежнее среднее значение признака
          Вывод: Так как Vs<33% для обоих признаков, то их средние арифметические являются надежной характеристикой данной совокупности.
          4 г) Сравнение симметричности распределений в центральной части ряда.
      В нормальных и близких к нему распределениях основная масса единиц (63,8%) располагается  в центральной части ряда, в  диапазоне ( ). Для оценки асимметрии распределения в этом центральном диапазоне служит коэффициент К.Пирсона – Asп.
      При правосторонней асимметрии Asп>0, при левосторонней Asп<0. Если Asп=0, вариационный ряд симметричен.
      Вывод: Асимметрия распределения признака Среднегодовая стоимость основных производственных фондов в центральной части ряда является левосторонней), так как Asп=-0,21 (<0). Асимметрия признака Выпуск продукции является правосторонней (левосторонней), так как Asп=0,02 (>0). Сравнение абсолютных величин |Аsп| для обоих рядов показывает, что ряд распределения признака Среднегодовая стоимость основных производственных фондов более асимметричен, чем ряд распределения признака Выпуск продукции.
      Задача 5. Интервальный вариационный ряд распределения единиц совокупности по признаку Среднегодовая стоимость основных производственных фондов представлен в табл.7., а 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 - количества вершин в гистограмме, ее асимметричности и выраженности «хвостов», т.е. частоты появления 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.
Заключение  по п.1: Так как гистограмма имеет одновершинную форму, можно полагать, что выборочная совокупность имеет нормальный тип распределения.
      2. Для дальнейшего анализа  формы  распределения используются описательные  параметры выборки - показатели  центра распределения ( , Mo, Me), вариации ( ), асимметрии в центральной части распределения (Asn), - совокупность которых позволяет дать качественную оценку близости эмпирических данных к нормальной форме распределения.
      Нормальное  распределение является симметричным, и для него выполняется соотношения:
       =Mo=Me, Asп=0, Rn=6sn.
Нарушение этих соотношений свидетельствует  о наличии асимметрии распределения. Распределение с небольшой или  умеренной асимметрией в большинстве  случаев по своему типу относится к нормальному. 

Заключение  по п.2: Для признака «Среднегодовая стоимость основных производственных фондов» установлено:
Средняя арифметическая ( )                                         480
Мода (Mo)                                                                         497,5
Медиана (Me)                                                                    485,25 
Размах  вариации (R)                                                         350 
Среднее квадратическое отклонение (?n)                     84,66
Коэффициент асимметрии К.Пирсона (Asп)                -0,21
6?n=507,96 млн.руб., что свидетельствует о наличии ассиметрии распределения
= 480< Mo=497.5> Me=485.25 млн.руб.
         Расхождение между признаками , Mo, Me незначительно, ассиметрия незначительная, поэтому распределение относится к нормальному типу.
          Для признака «Выпуск продукции»:
Средняя арифметическая ( )                                         456,52
Мода (Mo)                                                                         455
Медиана (Me)                                                                    453,25
Размах  вариации (R)                                                         420
Среднее квадратическое отклонение (?n)                      100,99
Коэффициент асимметрии К.Пирсона (Asп)                  0,02
6?n=605,94 млн.руб.,
= 456,52> Mo=455> Me=453.25 млн.руб.
          Расхождение между признаками , Mo, Me незначительно, ассиметрия незначительная, поэтому распределение относится к нормальному типу. 

      3. В нормальном и близким к нему распределениях крайние варианты значения признака (близкие к хmin и хmax) встречаются много реже (5-7 % всех случаев), чем серединные (лежащие в диапазоне ( )). Следовательно, по проценту выхода значений признака за пределы диапазона (
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.