Обработка статистических данных
Курсовая работа, 05 Февраля 2015, автор: пользователь скрыл имя
Краткое описание
Статистика — это точная наука, изучающая методы сбора, анализа и обработки данных, которые описывают массовые действия, явления и процессы. Данные, изучаемые в статистике, затрагивают не отдельные объекты, а их совокупности¹.
Главным методом сбора данных для статистики является полное обследование объектов, имеющих отношение к изучаемой проблеме.
Прикрепленные файлы: 1 файл
Курсовая Статистика.docx
— 70.68 Кб (Скачать документ)
Вывод по базисным показателям: за анализируемый период наблюдается тенденция увеличения объема производства. Наибольший рост наблюдался в Декабре на 3 309,60 тонн, при темпе роста 150,59%. Наименьший рост зафиксирован в Феврале, всего на 300 тонн, при темпе роста 104,59.
Рис. 2.2. Абсолютный базисный прирост
Вывод по цепным показателям: за анализируемый период, в целом, наблюдается тенденция роста объемов производства. При этом имеются период кратковременного снижения (в Мае на 480,80 тонн, что составило 13% от объема производства в апреле) и период, в течение которого объем производства практически не изменялся (с Августа по Ноябрь показатели Абсолютного прироста отличались от предыдущих месяцев в пределах ± 50 тонн, а Темп прироста был на уровне ±1%). Наибольшее увеличение объемов производство было зафиксировано в Декабре на 1 816,90 тонн, при темпе роста 122,61% по сравнению с Ноябрем.
Рис. 2.3. Абсолютный цепной прирост
- Определяем средние показатели:
- Средний абсолютный прирост = 300,87 тонн
- Средний темп роста = 103,79%
- Средний темп прироста = 3,79%
Вывод: в среднем за анализируемый период объем производства увеличивался на 300, 87 тонн каждый месяц, при темпе роста 103,79%
- Расчет показателей вариаций
– суммарные издержки тыс. руб.
= 2516,63 тыс. руб. – среднее значение суммарных издержек
- Определяем размах вариации по формуле (3.1)
= 2 648,50 тыс. руб.
= 2 234,77 тыс. руб.
= 413,73 тыс. руб.
- Определяем дисперсию, среднеквадратическое отклонение и коэффициент вариации. Для этого сформируем расчетную таблицу
Расчетная таблица Таблица 2.6.
Месяц |
|
||
Январь |
2 234,77 |
-281,86 |
79445,06 |
Февраль |
2 258,93 |
-257,70 |
66409,29 |
Март |
2 524,68 |
8,05 |
64,8025 |
Апрель |
2 624,34 |
107,71 |
11601,44 |
Май |
2 404,40 |
-112,23 |
12595,57 |
Июнь |
2 581,39 |
64,76 |
4193,858 |
Июль |
2 618,30 |
101,67 |
10336,79 |
Август |
2 577,89 |
61,26 |
3752,788 |
Сентябрь |
2 561,53 |
44,90 |
2016,01 |
Окончание таблицы 2.6.
Октябрь |
2 579,74 |
63,11 |
3982,872 |
Ноябрь |
2 585,09 |
68,46 |
4686,772 |
Декабрь |
2 648,50 |
131,87 |
17389,7 |
Итого: |
94 197,00 |
0 |
216475 |
Определяем дисперсию по формуле (3.4.)
= 18039,58 тыс. руб.
Определяем среднеквадратичное отклонение по формуле (3.6.)
= 134,31 тыс. руб.
Определяем коэффициент вариации по формуле (3.9.)
= 5,3%
Вывод: За анализируемый период средние затраты на производство составляют 2516,63 тыс. руб. Различие между минимальным и максимальным уровнем затрат на производство оценивается в 413,73 тыс. руб. Среднее квадратическое отклонение составляет ± 134,31 тыс. руб. Совокупность считается однородной, т.к. V≤ 33%.
- Распределение затрат на постоянные и переменные, методом корреляционно-регрессионного анализа
- Проводим корреляционный анализ. Для этого определяем коэффициент корреляции по формуле (4.1.).
Расчетная таблица Таблица 2.7.
Месяц |
|||||||
Январь |
6 542,30 |
-1 307,45 |
1709425,503 |
2 234,77 |
-281,86 |
79445,0596 |
368517,857 |
Февраль |
6 842,30 |
-1 007,45 |
1014955,503 |
2 258,93 |
-257,70 |
66409,29 |
259619,865 |
Март |
7 751,40 |
-98,35 |
9672,7225 |
2 524,68 |
8,05 |
64,8025 |
-791,7175 |
Апрель |
8 072,68 |
222,93 |
49697,7849 |
2 624,34 |
107,71 |
11601,4441 |
24011,7903 |
Май |
7 023,10 |
-826,65 |
683350,2225 |
2 404,40 |
-112,23 |
12595,5729 |
92774,9295 |
Окончание таблицы 2.7.
Июнь |
8 001,19 |
151,44 |
22934,0736 |
2 581,39 |
64,76 |
4193,8576 |
9807,2544 |
Июль |
8 023,26 |
173,51 |
30105,7201 |
2 618,30 |
101,67 |
10336,7889 |
17640,7617 |
Август |
8 020,25 |
170,50 |
29070,25 |
2 577,89 |
61,26 |
3752,7876 |
10444,83 |
Сентябрь |
7 990,73 |
140,98 |
19875,3604 |
2 561,53 |
44,90 |
2016,01 |
6330,002 |
Октябрь |
8 042,89 |
193,14 |
37303,0596 |
2 579,74 |
63,11 |
3982,8721 |
12189,0654 |
Ноябрь |
8 035,00 |
185,25 |
34317,5625 |
2 585,09 |
68,46 |
4686,7716 |
12682,215 |
Декабрь |
9 851,90 |
2 002,15 |
4008604,623 |
2 648,50 |
131,87 |
17389,6969 |
264023,5205 |
Итого |
- |
- |
7 649 312,38 |
- |
- |
216 474,95 |
1 077 250,37 |
= 0,84
Вывод: Коэффициент корреляции > 0,7. Что свидетельствует о наличие тесной стохастической связи между объемом производства и суммарными затратами.
- Проводим регрессионный анализ
Для составления уравнения регрессии определим и , решив систему уравнений
Расчетная таблица Таблица 2.8.
Месяц |
||||
Январь |
6 542,30 |
2 234,77 |
42801689,29 |
14620535,77 |
Февраль |
6 842,30 |
2 258,93 |
46817069,29 |
15456276,74 |
Март |
7 751,40 |
2 524,68 |
60084201,96 |
19569804,55 |
Апрель |
8 072,68 |
2 624,34 |
65168162,38 |
21185457,03 |
Май |
7 023,10 |
2 404,40 |
49323933,61 |
16886341,64 |
Июнь |
8 001,19 |
2 581,39 |
64019041,42 |
20654191,85 |
Июль |
8 023,26 |
2 618,30 |
64372701,03 |
21007301,66 |
Август |
8 020,25 |
2 577,89 |
64324410,06 |
20675322,27 |
Сентябрь |
7 990,73 |
2 561,53 |
63851765,93 |
20468494,62 |
Октябрь |
8 042,89 |
2 579,74 |
64688079,55 |
20748565,05 |
Ноябрь |
8 035,00 |
2 585,09 |
64561225 |
20771198,15 |
Декабрь |
9 851,90 |
2 648,50 |
97059933,61 |
26092757,15 |
Итого: |
94 197,00 |
30 199,56 |
747 072 213,13 |
238 136 246,48 |
Выразим из первого уравнения
Подставим выражение вместо во второе уравнение и найдем
Составляем уравнение регрессии
- Распределяем затраты на постоянные и переменные
где
- TC – суммарные издержки
- FC – постоянные издержки
- VC – переменные издержки
- v – средние затраты на 1 ед. производства
- Q – объем производства
Соответственно – переменные издержки, а - постоянные издержки
Издержки предприятия Таблица 2.9.
Месяц |
Объем производства, тонн |
Суммарные издержки, тыс. руб. |
Постоянные издержки, тыс. руб. |
Переменные издержки, тыс. руб. |
Январь |
6 542,30 |
2 234,77 |
1 313,42 |
921,35 |
Февраль |
6 842,30 |
2 258,93 |
1 295,33 |
963,60 |
Март |
7 751,40 |
2 524,68 |
1 433,05 |
1 091,63 |
Апрель |
8 072,68 |
2 624,34 |
1 487,47 |
1 136,87 |
Май |
7 023,10 |
2 404,40 |
1 415,34 |
989,06 |
Июнь |
8 001,19 |
2 581,39 |
1 454,58 |
1 126,81 |
Июль |
8 023,26 |
2 618,30 |
1 488,39 |
1 129,91 |
Август |
8 020,25 |
2 577,89 |
1 448,40 |
1 129,49 |
Сентябрь |
7 990,73 |
2 561,53 |
1 436,20 |
1 125,33 |
Окончание таблицы № 2.9.
Октябрь |
8 042,89 |
2 579,74 |
1 447,06 |
1 132,68 |
Ноябрь |
8 035,00 |
2 585,09 |
1 453,52 |
1 131,57 |
Декабрь |
9 851,90 |
2 648,50 |
1 261,06 |
1 387,44 |
Итого |
94 197,00 |
30 199,56 |
16 933,82 |
13 265,74 |