Автоматизированный априорный анализ статистической совокупности в среде MS Excel

Автор: Пользователь скрыл имя, 22 Декабря 2012 в 19:34, лабораторная работа

Описание работы

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.

Работа содержит 1 файл

Отчет.doc

— 935.50 Кб (Скачать)

 

 

 

   

Таблица 3.5

Выпуск продукции  за 6-ой год

Месяцы

Выпуск продукции, млн. руб.

Скользящее 
среднее

январь

2170,00

 

февраль

2236,00

2233,67

март

2295,00

2265,33

апрель

2265,00

2295,00

май

2325,00

2298,33

июнь

2305,00

2330,33

июль

2361,00

2334,00

август

2336,00

2370,67

сентябрь

2415,00

2395,67

октябрь

2436,00

2433,00

ноябрь

2448,00

2436,33

декабрь

2425,00

 

 

Вывод:

Анализ данных табл.3.5 показывает, что значения скользящей средней изменяются закономерно (незакономерно). Следовательно, можно (нельзя) установить основную тенденцию ряда – возрастание (убывание) объемов выпуска продукции по месяцам за 6-ой год.


График сглаживания ряда динамики выпуска продукции методом скользящей средней представлен на рис. 3.2.

 

Задача 3.2.

Метод аналитического выравнивания позволяет представить основную тенденцию (тренд) развития явления  в виде функции времени y=f(t).

Для отображения трендов  применяются различные функции: линейные и нелинейные.

Построение графика выпуска продукции предприятием методом аналитического выравнивания ряда динамики по прямой и полиному 2-го порядка (параболе) выполнено с использованием средств инструмента МАСТЕР ДИАГРАММ и представлено на рис. 3.3.

Выбор наиболее адекватной трендовой модели определяется максимальным значением индекса детерминации R2: чем ближе значение R2 к единице, тем более точно регрессионная модель соответствует фактическим данным.

 

Вывод:

Максимальное значение индекса детерминации R2 =…………............ Следовательно, уравнение регрессии, наиболее адекватное данным о выпуске продукции за 6-ой год, имеет вид …………………………


1 Все статистические показатели необходимо представить в таблицах с точностью до 2-х знаков после запятой. Таблицы и пробелы в формулировках выводов заполнять вручную. В выводах при выборе альтернативного варианта ответа ненужный вариант вычеркнуть.

2 Выводы должны раскрывать экономический смысл результатов проведенного статистического анализа совокупности предприятий, поэтому ответы на поставленные вопросы задач 1-6, должны носить экономический характер со ссылками на результаты анализа статистических свойств совокупности (п. 1-5 для выборочной совокупности и п. 1-3 для генеральной совокупности). В Методических указаниях к лабораторной работе №1 (стр.7-9) разяснено, на основании каких статистических показателей делаются соответствующие экономические выводы.

3 Все статистические показатели необходимо представить в таблицах с точностью до 4-х знаков после запятой. Таблицы и пробелы в формулировках выводов заполнять вручную. В выводах при выборе альтернативного варианта ответа ненужный вариант вычеркивается.

4 Все статистические показатели необходимо представить в таблицах с точностью до 2-х знаков после запятой. Пробелы в формулировках выводов заполнять вручную. В выводах при выборе альтернативного варианта ответа ненужный вариант вычеркнуть.


Информация о работе Автоматизированный априорный анализ статистической совокупности в среде MS Excel