Автоматизированный априорный анализ статистической совокупности в среде MS Excel

Структура предприятий  представлена в табл.7 Рабочего файла.

Предприятия с наиболее типичными значениями показателя входят в интервал от .....................млн. руб.  до ........................млн. руб.  Их удельный вес ...........%. Это предприятия №№ ................................................................................

Предприятия с наибольшими  значениями показателя входят в интервал от .....................млн. руб.  до .......................млн. руб.  Их удельный вес ...........%. Это предприятия №№ ................................................... ...................................................

Предприятия с наименьшими  значениями показателя входят в интервал от .....................млн. руб.  до ........................млн. руб.  Их удельный вес ...........%. Это предприятия №№ ..............................................................................................

5. Носит ли распределение предприятий по группам закономерный характер и какие предприятия (с более высокой или более низкой стоимостью основных фондов) преобладают в совокупности?

Ответ на вопрос следует  из вывода к задаче 5 и значения коэффициента асимметрии (табл.8).

Распределение предприятий  на группы по среднегодовой стоимости основных производственных фондов носит закономерный характер, близкий к нормальному (незакономерный характер). В совокупности преобладают предприятия с более высокой (низкой) стоимостью основных фондов.

6. 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?

Ответ на первый вопрос следует  из данных табл.11. Максимальное расхождение  в значениях показателя определяется величиной размаха вариации R_N.

По корпорации в целом  ожидаемые с вероятностью 0,954 средние  величины показателей находятся  в интервалах:

для среднегодовой стоимости основных производственных фондов - от .........................млн. руб. до .........................млн. руб.;

для выпуска продукции - от ......................млн. руб. до ......................млн. руб.;

Максимальные расхождения  в значениях показателей:

для среднегодовой стоимости основных производственных фондов -......................млн. руб.;

для выпуска продукции - .......................млн. руб.

 

 

 

ПРИЛОЖЕНИЕ

 

Результативные  таблицы и графики

 

		Таблица 1
	Исходные данные
Номер предприятия	Среднегодовая стоимость  основных производственных фондов, млн.руб.	Выпуск продукции, млн. руб.
1	11276,00	10763,50
2	13261,50	11808,50
3	13679,50	13167,00
4	14411,00	14630,00
5	9395,00	7315,00
6	15142,50	12540,00
7	15560,50	16929,00
8	11694,00	11495,00
9	14306,50	13480,50
10	16501,00	16824,50
12	18068,50	17765,00
13	13784,00	14003,00
14	15142,50	15257,00
15	17337,00	18496,50
16	19845,00	19855,00
17	14829,00	13376,00
18	16396,50	15884,00
19	13052,50	9927,50
20	16605,50	13585,00
21	18486,50	18287,50
22	12739,00	10345,50
23	10126,50	9718,50
24	16919,00	15570,50
25	15142,50	13585,00
26	14097,50	12853,50
27	10962,50	8360,00
28	14724,50	13062,50
29	17023,50	14316,50
31	16187,50	13585,00
32	11903,00	12122,00

 

 

		Таблица 2
Аномальные единицы  наблюдения
Номер предприятия	Среднегодовая стоимость  основных производственных фондов, млн.руб.	Выпуск продукции, млн. руб.
11	6260,00	15675,00
30	19845,00	5225,00

 

			Таблица 3
Описательные  статистики
По столбцу "Среднегодовая стоимость основных производственных фондов, млн.руб."		По столбцу "Выпуск продукции, млн.руб"
Столбец1		Столбец2
Среднее	14620	Среднее	13630,28333
Стандартная ошибка	461,4731054	Стандартная ошибка	550,4977892
Медиана	14776,75	Медиана	13532,75
Мода	15142,5	Мода	13585
Стандартное отклонение	2527,592295	Стандартное отклонение	3015,20057
Дисперсия выборки	6388722,81	Дисперсия выборки	9091434,477
Эксцесс	-0,344943844	Эксцесс	-0,205332365
Асимметричность	-0,152503649	Асимметричность	0,042954448
Интервал	10450	Интервал	12540
Минимум	9395	Минимум	7315
Максимум	19845	Максимум	19855
Сумма	438600	Сумма	408908,5
Счет	30	Счет	30
Уровень надежности(95.4%)	962,0842272	Уровень надежности(95.4%)	1147,683871

 

 

			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%)	469,8745869	Уровень надежности(68.3%)	560,5200352

 

 

			Таблица 5
	Выборочные показатели вариации
По столбцу "Среднегодовая  стоимость основных производственных фондов, млн.руб."		По столбцу "Выпуск продукции, млн.руб"
Стандартное отклонение	2485,108727	Стандартное отклонение	2964,521321
Дисперсия	6175765,383	Дисперсия	8788386,661
Коэффициент вариации, %	16,99800771	Коэффициент вариации, %	21,74952089

 

	Таблица 6
Карман	Частота
	1
11485	3
13575	5
15665	11
17755	7
19845	3

 

		Таблица 7
Интервальный  ряд распределения предприятий  по стоимости основных производственных фондов
Группа предприятий  по стоимости основных фондов	Число предприятий  в группе	Накопленная частость группы.%
9395 - 11485	4	13,33%
11485 - 13575	5	30,00%
13575 - 15665	11	66,67%
15665 - 17755	7	90,00%
17755 - 19845	3	100,00%
Итого	30

 

 

 

 

 

 

 

 

 

ВСЕРОССИЙСКИЙ ЗАОЧНЫЙ  ФИНАНСОВО-ЭКОНОМИЧЕСКИЙ ИНСТИТУТ

 

КАФЕДРА СТАТИСТИКИ

 

 

 

 

 

 

О Т Ч Е  Т 

о результатах выполнения

компьютерной лабораторной работы

 

Автоматизированный  корреляционно-регрессионный анализ взаимосвязи статистических данных в среде MS Excel

 

 

Вариант № ____

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Выполнил: ст. III курса гр.________________

______________________

ФИО

Проверил:_________________________

ФИО

 

 

 

 

 

Москва ………..г.

 

1. Постановка задачи статистического  исследования 

Корреляционно-регрессионный  анализ взаимосвязи признаков является составной частью проводимого статистического  исследования деятельности 30-ти предприятий  и частично использует результаты ЛР-1.

В ЛР-2 изучается взаимосвязь  между факторным признаком Среднегодовая стоимость основных производственных фондов (признак Х) и результативным признаком Выпуск продукции (признак Y), значениями которых являются исходные данные ЛР-1 после исключения из них аномальных наблюдений.

		Таблица 2.1
Исходные данные
Номер предприятия	Среднегодовая стоимость  основных производственных фондов, млн.руб.	Выпуск продукции, млн. руб.
5	9395,00	7315,00
23	10126,50	9718,50
27	10962,50	8360,00
1	11276,00	10763,50
8	11694,00	11495,00
32	11903,00	12122,00
22	12739,00	10345,50
19	13052,50	9927,50
2	13261,50	11808,50
3	13679,50	13167,00
13	13784,00	14003,00
26	14097,50	12853,50
9	14306,50	13480,50
4	14411,00	14630,00
28	14724,50	13062,50
17	14829,00	13376,00
6	15142,50	12540,00
14	15142,50	15257,00
25	15142,50	13585,00
7	15560,50	16929,00
31	16187,50	13585,00
18	16396,50	15884,00
10	16501,00	16824,50
20	16605,50	13585,00
24	16919,00	15570,50
29	17023,50	14316,50
15	17337,00	18496,50
12	18068,50	17765,00
21	18486,50	18287,50
16	19845,00	19855,00

 

 

 

 

В процессе статистического  исследования необходимо решить ряд  задач.

1. Установить наличие статистической связи между факторным признаком Х и результативным признаком Y графическим методом.
2. Установить наличие корреляционной связи между признаками Х и Y методом аналитической группировки.
3. Оценить тесноту связи признаков Х и Y на основе эмпирического корреляционного отношения η.
4. Построить однофакторную линейную регрессионную модель связи признаков Х и Y, используя инструмент Регрессия надстройки Пакет анализа, и оценить тесноту связи признаков Х и Y на основе линейного коэффициента корреляции r.
5. Определить адекватность и практическую пригодность построенной линейной регрессионной модели, оценив:

а) значимость и доверительные  интервалы коэффициентов а₀, а₁;

б) индекс детерминации R² и его значимость;

в) точность регрессионной  модели.

6. Дать экономическую интерпретацию:

а) коэффициента регрессии а₁;

б) коэффициента эластичности К_Э;

в) остаточных величин ε_i.

7. Найти наиболее адекватное нелинейное уравнение регрессии с помощью средств инструмента Мастер диаграмм.

 

2. Выводы по результатам  выполнения лабораторной работы³

Задача 1. Установление наличия статистической связи между факторным признаком Х и результативным признаком Y графическим методом.

Статистическая связь  является разновидностью стохастической (случайной) связи, при которой с изменением факторного признака X закономерным образом изменяется какой–либо из обобщающих статистических показателей распределения результативного признака Y.

Вывод:

Точечный график  связи признаков (диаграмма рассеяния, полученная в ЛР-1 после удаления аномальных наблюдений) позволяет сделать вывод, что имеет (не имеет) место статистическая связь. Предположительный вид связи – линейная (нелинейная) прямая (обратная).

Задача 2. Установление наличия корреляционной связи между признаками Х и Y методом аналитической группировки.

Корреляционная связь  – важнейший частный случай стохастической статистической связи, когда под  воздействием вариации факторного признака Х закономерно изменяются от группы к группе средние групповые значения результативного признака Y (усредняются результативные значения , полученные под воздействием фактора ). Для выявления наличия корреляционной связи используется метод аналитической группировки.