Автор: Пользователь скрыл имя, 11 Декабря 2011 в 17:23, курсовая работа
Цель курсовой работы – освоить инструменты статистики для дальнейшего применения в решении управленческих задач. Можно выделить следующие задачи данного курсового проекта: - приобрести навыки работы с большими массивами данных и навыки представления данных статистического наблюдения в виде, удобном для восприятия, анализа и принятия решений; - освоить методы выполнения оценок параметров больших множеств по данным выборочного наблюдения; - развить аналитические навыки в ходе применения вариационного и корреляционного методов и интерпретации полученных результатов.
Введение 3
1. Теоретическая часть 4
1.1. Метод корреляционно – регрессионного анализа. 4
1.2 Аналитическая группировка. Структурные средние 6
1.3 Ряды динамики 8
1.4 Показатели вариации. 11
2. Практическая часть 15
2.1 Аналитическая группировка. Структурные средние. 16
2.2 Динамика основных показателей 20
2.3 Рассчитать показатели вариации 23
2.4 Распределение затрат на постоянные и переменные, методом корреляционно-регрессионного анализа 25
Заключение 28
Список использованной литературы 29
Таблиц
2.8
= 0,02+0,4272x
- Определяем коэффициент корреляции
r= ==
= =1
r= 1
Вывод: Как видно, теснота связи между изучаемыми явлениями равна 1, что
свидетельствует
о 100%-й корреляции между величиной
затрат и объёмом производства. Данная
связь является функциональной. Она
характеризует то, что каждому
значению фактического признака соответствует
одно значение результативного признака.
Заключение
В данной курсовой работе была проделана статистическая обработка информации на основе промышленного предприятия.
В
первой части курсовой работы были
рассмотрены теоретические
Во второй части работы производилась обработка данных, с использованием корреляционно-регрессионного анализа, рядов динамики, аналитической группировки, показателей вариации.
Метод корреляционно-регрессионного анализа показал, что связь между объемом производства и суммарными издержками является функциональной. Она характеризует то, что каждому значению фактического признака соответствует одно значение результативного признака.
Аналитическая группировка показала, что наиболее эффективным месяцем по объему производства был май.
Величина
рассчитанного нами коэффициента вариации
свидетельствует о том, что колеблемость
затрат на производство невысокая т.е. Vσ≤ 33%. Поэтому
совокупность считаем однородной, а её
среднюю – надёжной.