КАФЕДРА СТАТИСТИКИ

О Т Ч Е Т

о результатах выполнения

компьютерной лабораторной работы №1

«Автоматизированный априорный анализ статистической совокупности

 в среде MS Excel»

Вариант №____

Выполнил: ст. III курса гр.________

_____________________

Ф.И.О.

Проверил:________  ___________

Должность         Ф.И.О.

Москва, 2006 г.

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.

В процессе исследования совокупности необходимо решить ряд задач.

I. Статистический анализ выборочной совокупности

1.    Выявить наличие среди исходных данных резко выделяющихся значений признаков («выбросов» данных) с целью исключения из выборки аномальных единиц наблюдения.

2.    Рассчитать обобщающие статистические показатели совокупности по изучаемым признакам: среднюю арифметическую (), моду (Мо), медиану (Ме), размах вариации (R), дисперсию(), средние отклонения – линейное () и квадратическое (σn), коэффициент вариации (Vσ), структурный коэффициент асимметрии  К.Пирсона (Asп).

3.    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 (), (), ().

4.    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.

5.    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

1.    Рассчитать генеральную дисперсию , генеральное среднее квадратическое отклонение  и ожидаемый размах вариации признаков R_N. Сопоставить значения этих показателей для генеральной и выборочной дисперсий.

2.    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.

3.    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.

1.     Типичны ли образующие выборку предприятия по значениям изучаемых экономических показателей?

2.     Каковы наиболее характерные для предприятий значения показателей среднегодовой стоимости основных фондов и выпуска продукции?

3.     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?

4.     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?

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

6.     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

Рис. 1

Рис.2

3. Выводы по результатам выполнения лабораторной работы[1]

I. Статистический анализ выборочной совокупности

Задача 1. В процессе выполнения задания была построена точечная диаграмма, в которой визуально были определены 2 аномальные единицы наблюдения с номерами предприятий 12 и 31. Аномальные единицы наблюдения отражены в таблице 2. Определив аномальные значения, мы удалили их из исходных данных, в результате исходная таблица поменялась (см. табл. 1) и точечная диаграмма приняла вид, представленный на рис. 1.

Задача 2. Рассчитанные выборочные показатели представлены в двух таблицах – таблица 3 и таблица 5. На их основе сформируем единую таблицу (таблица 8) значений выборочных показателей, перечисленных в условии Задачи 2.

Таблица 8

Описательные статистики выборочной совокупности

Задача 3.

3.а) Степень колеблемости признака определяется по значению коэффициента вариации V_s  в соответствии с оценочной шкалой колеблемости признака.

Для признака Среднегодовая стоимость основных производственных фондов показатель V_s =17,25%

Для признака Выпуск продукции показатель V_s =21,96%

Вывод Т.к. для каждого признака коэффициент вариации находится в границах от 0 до 40 (0% < V_s ≤ 40%), то согласно оценочной шкале, можно сказать, что колеблемость признаков в обоих случаях незначительная.

3.б) Однородность совокупности по изучаемому признаку для нормального и близких к нормальному распределений устанавливается по значению коэффициента вариации V. Если его значение невелико (V_s<33%), то индивидуальные значения признака x_i мало отличаются друг от друга, единицы наблюдения количественно однородны.

Для признака Среднегодовая стоимость основных производственных фондов показатель V_s =17,25%

Для признака Выпуск продукции показатель V_s =21,96%

Вывод Отсюда видно, что коэффициент вариации в обоих случаях V_s≤33%, следовательно, статистическая совокупность по изучаемым признакам однородная, средняя является надежной величиной.

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 s1,25, 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 =                                                             =0,791

Для признака Выпуск продукции показатель =       =0,7573

Вывод: В первом случае значение признака равно немногим меньше 0,8, следовательно, значения признака неустойчивы, в них могут быть «аномальные» явления. Для второго признака показатель намного меньше <0,8, следовательно, значения признака устойчивы.

 «Кандидаты» на исключение из выборки:

 =1542,14 ± 2∙266,06;  «Кандидаты» на исключение из выборки выходят за пределы интервала (1010,02; 2074,26). Это предприятия под номерами № 11, 30 (см. табл. 1).

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

Таблица 9

Распределение значений признака по диапазонам рассеяния признака относительно

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 х_­i  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 х_i попадают в центральный диапазон () или значительно более 5% значения х_i выходит за диапазон (). В этих случаях распределение нельзя считать близким к нормальному.

Вывод: из таблицы видно, что процентное соотношение рассеяния обоих признаков по трем диапазонам относительно  незначительно расходится с правилом «3-х сигм» (9.0) (не более 5%), можно считать, что изучаемое распределение признаков близко 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 )._.     Vσ(1)= 17,25; Vσ(2)= 21,96

Вывод: Так как V_s по первому признаку меньше V_s по второму признаку, то колеблемость значений первого признака (вариация) меньше колеблемости значений второго признака.

4 б) Сравнение количественной однородности единиц.

Чем меньше значение коэффициента вариации V_s, тем более однородна совокупность.

Вывод: Так как V_s по первому признаку меньше, чем V_s по второму признаку, то первая совокупность более однородна.

4 в) Сравнение  надежности (типичности) средних значений признаков.

Чем более однородна совокупность, тем надежнее среднее значение признака

Вывод: Так как первая совокупность более однородна, то среднее значение первого признака надежнее, среднего значения второго признака.

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=-0,16, а асимметрия признака Выпуск продукции - правосторонней, так как Asп=0,05_. Сравнение абсолютных величин |Аsп| для обоих рядов показывает, что ряд распределения признака Среднегодовая стоимость основных производственных фондов более асимметричен (0,16>0,05), 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. По рис.2 видно, что гистограмма имеет одновершинную форму. Таким образом, есть основания предполагать, что выборочная совокупность является однородной по данному признаку (имеет характер распределения, близкий к нормальному).

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, As_п=0, R_n=6s_n.

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 Наблюдается умеренное отклонение от соотношений:

=Mo=Me, As_п=0.

=1542,14 млн. руб.; Mo=1585 млн. руб.;  Me=1552 млн. руб. Следовательно, значения ,  Mo,  Me отличаются мало;

 Аsп  =-0,16, но |Аsп|≤0,25, значит, асимметрия кривой распределения незначительная;

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 () можно судить о соответствии длины «хвостов» распределения нормальному закону.

Заключение по п 3 Крайние варианты значения признака встречаются намного реже чем серединные (лежащие в диапазоне ()), гистограмма приблизительно симметрична, ее «хвосты» не очень длинны, т.к. 6,67% вариантов лежат за пределами интервала () (табл.9).

Вывод Гистограмма является одновершинной, приблизительно симметричной хвосты” распределения не очень длинны), т.к. 6,67% вариантов лежат за пределами интервала (),

Следовательно, распределение признака «Среднегодовая стоимость основных производственных фондов» можно отнести к нормальному распределению.

  Так же  для данного признака можно выявить характер распределения по показателям ассиметрии As и эксцесса Ek:

Показатель асимметрии As оценивает смещение ряда распределения влево или вправо по отношению к оси симметрии нормального распределения.

В изучаемом признаке наблюдается незначительные левосторонняя асимметрия, что свидетельствует о том, что то левая часть оказывается длиннее правой (As=-0,16)- выполняется неравенство <Me<Mo, означающее, что в распределении чаще встречаются более низкие значения признака (среднее значение меньше серединного и модального).

Показатель эксцесса Ek характеризует крутизну кривой распределения - ее заостренность или пологость по сравнению с нормальной кривой.

Для признака Среднегодовая стоимость основных производственных фондов Ek<0 (см. табл. 3), что свидетельствует о том, что вершина кривой распределения лежит ниже вершины нормальной кривой, а форма кривой более пологая по сравнению с нормальной. Значения признака не концентрируются в центральной части ряда, а достаточно равномерно рассеяны по всему диапазону от xmax до xmin.

         Мода полученного интервального ряда:

 ,    где:

 – нижняя граница модального интервала;

i – размер модального интервала;

f_Mo – частота модального интервала;

f_Mo-1 – частота интервала, предшествующего модальному;

f_Mo+1 – частота интервала, следующего за модальным.

=1574 млн.руб.

Расхождения между полученным значением моды (1574 млн.руб.) и значением моды  для несгруппированных данных (1585 млн.руб)  объясняется тем, что значение моды для несгруппированных данных получено по фактическим значениям признака, а для интервального ряда  - по центральным значениям интервалов.

II. Статистический анализ  генеральной совокупности

Задача 1. Рассчитанные генеральные показатели представлены в табл.10.

Таблица 10

Описательные статистики генеральной совокупности

Величина дисперсии генеральной совокупности  может быть оценена непосредственно по выборочной дисперсии .

В математической статистике доказано, что при малом числе наблюдений (особенно при n40-50) для вычисления генеральной дисперсии    по выборочной дисперсии  следует использовать формулу

При достаточно больших n значение поправочного коэффициента  близко к единице (при n=100 его значение равно 1,101, а при n=500 - 1,002 и т.д.). Поэтому при достаточно больших n можно приближено считать, что обе дисперсии совпадают:

_.

Рассчитаем отношение   для двух признаков:

Для первого признака =68739.623/68429.533=1.0045

Для второго признака =100969.434/97378.246=1.0368

           Вывод: Следовательно, для каждого признака степень расхождения между генеральной y²_N  и выборочной дисперсиями y²_n является незначительной, и оценивается величиной 1,0045 и 1,0368.

Для нормального распределения справедливо равенство R_N=6s_N.

В условиях близости распределения единиц генеральной совокупности к нормальному это соотношение используется для прогнозной оценки размаха вариации признака в генеральной совокупности.

Ожидаемый размах вариации признаков R_N:

- для первого признака R_N =1573,092млн.руб.

- для второго признака R_N  =1906,542млн.руб.

Величина расхождения между показателями: R_N и R_n:

- для первого признака |R_N -R_n|=473,092млн.руб (1573,092-1100)

- для второго признака |R_N -R_n| =586,542млн.руб (1906,542-1320)

Следовательно, размах вариации признака в генеральной совокупности R_N превышает аналогичный показатель в выборочной совокупности R_n.

Задача 2. Применение выборочного метода наблюдения связано с измерением степени достоверности статистических характеристик генеральной совокупности, полученных по результатам выборочного наблюдения. Достоверность генеральных параметров зависит от репрезентативности выборки, т.е. от того, насколько полно и адекватно представлены в выборке статистические свойства генеральной совокупности.

Как правило, статистические характеристики выборочной и генеральной совокупностей не совпадают, а отклоняются на некоторую величину ε, которую называют ошибкой выборки (ошибкой репрезентативности). Ошибка выборки – это разность между значением показателя, который был получен по выборке, и генеральным значением этого показателя. Например, разность

= |-|

определяет ошибку репрезентативности для средней величины признака.

Для среднего значения признака средняя ошибка выборки  (ее называют также стандартной ошибкой)  выражает среднее квадратическое отклонение s выборочной средней  от математического ожидания M[] генеральной средней .

Для изучаемых признаков средние ошибки выборки  даны в табл. 3:

- для признака Среднегодовая стоимость основных производственных фондов

=48,686

- для признака Выпуск продукции

=59,006

Предельная ошибка выборки  определяет границы, в пределах которых  лежит генеральная средняя . Эти границы задают так называемый доверительный интервал генеральной средней  – случайную область значений, которая с вероятностью P, близкой к 1,  гарантированно содержит значение генеральной средней. Эту вероятность называют доверительной вероятностью или уровнем надежности.

Для уровней надежности P=0,954; P=0,997; P=0,683 оценки предельных ошибок выборки  даны в табл. 3, табл. 4а и табл. 4б.

Для генеральной средней предельные значения и доверительные интервалы определяются выражениями:

,

Предельные ошибки выборки и ожидаемые границы для генеральных средних представлены в табл. 11.

Таблица 11

Предельные ошибки выборки и ожидаемые границы для генеральных средних

На основе данных таблицы можно сделать вывод, что увеличение уровня надежности ведет к расширению ожидаемых границ для генеральных средних.

Задача 3 Значения коэффициентов асимметрии As и эксцесса Ek даны в табл.10.

Показатель асимметрии As оценивает смещение ряда распределения влево или вправо по отношению к оси симметрии нормального распределения.

Если асимметрия правосторонняя (As>0) то правая часть эмпирической кривой оказывается длиннее левой, т.е. имеет место неравенство >Me>Mo, что означает преимущественное появление в распределении более высоких значений признака. (среднее значение  больше серединного Me и модального Mo).

Если асимметрия левосторонняя (As<0), то левая часть эмпирической кривой оказывается длиннее правой и выполняется неравенство <Me<Mo, означающее, что в распределении чаще встречаются более низкие значения признака (среднее значение  меньше серединного Me и модального Mo).

Чем больше величина |As|, тем более асимметрично распределение. Оценочная шкала асимметрии:

|As| 0,25            - асимметрия незначительная;

0,25<|As|0.5      - асимметрия заметная (умеренная);

|As|>0,5                - асимметрия существенная.

Вывод: Для признака Среднегодовая стоимость основных производственных фондов наблюдается асимметрия.

Показатель эксцесса Ek характеризует крутизну кривой распределения - ее заостренность или пологость по сравнению с нормальной кривой.

Как правило, коэффициент эксцесса вычисляется только для симметричных или близких к ним распределений.

Если Ek>0, то вершина кривой распределения располагается выше  вершины нормальной кривой, а форма кривой является более островершинной, чем нормальная. Это говорит о скоплении значений признака в центральной зоне ряда распределения, т.е. о преимущественном появлении в данных значений, близких к средней величине.

Если Ek<0, то вершина кривой распределения лежит ниже вершины нормальной кривой, а форма кривой более пологая по сравнению с нормальной. Это означает, что значения признака не концентрируются в центральной части ряда, а достаточно равномерно рассеяны по всему диапазону от xmax до xmin.

Для нормального распределения Ek=0. При незначительном отклонении Ek от нуля форма кривой эмпирического распределения незначительно отличается от формы нормального распределения.

Чем больше абсолютная величина |Ek|, тем существеннее распределение отличается от нормального.

Вывод: Для признака Среднегодовая стоимость основных производственных фондов приближенна к 0 (-0,151 Следовательно, по этому признаку можно предположить близость распределения единиц генеральной совокупности к  нормальному  распределению.

Для признака Выпуск продукции Ek<0 (-0,437), что свидетельствует о том, что значения признака не концентрируются в центральной части ряда, а достаточно равномерно рассеяны по всему диапазону от xmax до xmin.

III. Экономическая интерпретация результатов статистического исследования предприятий[2]

Задача 1.

Вывод: В результате проведенных операций по выявлению и исключению аномальных показателей, предприятия, образующие выборку, типичны по значениям изучаемых экономических показателей.

Задача 2.

          Вывод:

1.     Средняя стоимость основных производственных фондов составляет 1542,138 млн. руб.; средний выпуск продукции – 1445,172 млн. руб.

2.     Наиболее часто встречающееся значение стоимости основных производственных фондов 1585 млн. руб.; выпуска продукции – 1430 млн. руб.

3.     Половина предприятий имеют стоимость основных производственных фондов выше 1552 млн. руб., вторая половина – ниже; соответственно половина предприятий имеет выпуск продукции на сумму выше 1430 млн. руб., другая половина – ниже этой суммы.

4.     Разница между максимальным и минимальным значением среднегодовой стоимости основных производственных фондов составляет 1100 млн. руб.; соответственно для выпуска продукции – 1320 млн. руб.

5.     В среднем величина стоимости основных производственных фондов отличается от средней стоимости ОПФ на ±266,062 млн. руб., для выпуска продукции – на ±317,389 млн. руб..

6.     В общем наблюдается приближенность показателей к средним значениям с небольшим отклонением в меньшую сторону по стоимости основных производственных фондов (Asп=-0,16) и в большую по выпуску продукции (Asп=0,048)

Задача 3.

Вывод: Т.к. коэффициенты вариации равные 17,25% и 21,96%, не превышают 40%, и колеблемость признаков в обоих случаях незначительна, то и  различия в экономических характеристиках предприятий выборочной совокупности незначительны. Следовательно, можно утверждать, что выборка сформирована из предприятий с достаточно близкими показателями.

Задача 4.

Вывод: Предприятия выборочной совокупности по среднегодовой стоимости основных фондов имеют следующую структуру: 4 предприятия имеют среднегодовую стоимость основных фондов в пределах 980-1420 млн. руб., 5 предприятий – 1200-1420 млн. руб., 11 – 1420-1640 млн. руб., 7 – 1640-1860 млн.руб. и 3 предприятия – 1860-2080 млн. руб.

 Удельный вес предприятий с наибольшими (1640-2080 млн. руб.) значениями – 33,33%, таких предприятий 10; с наименьшими значениями (980-1420 млн. руб.) – 30%, таких предприятий 9; и с типичными значениями данного показателя (1420-1640 млн. руб.) – 36,67%, 11 предприятий.

Задача 5.

Вывод: Исходя из того, что гистограмма ряда распределения имеет одну вершину, выборочная средняя, мода, медиана отличаются незначительно, коэффициент асимметрии равен -0,16, то можно сделать вывод,  что распределение предприятий по группам носит закономерный характер. В совокупности преобладают предприятия со среднегодовой стоимостью основных фондов ниже среднего.

Задача 6.

Вывод: С вероятностью 0,683 можно ожидать среднее значение среднегодовой стоимости основных фондов в пределах (1492,68:1591,6) млн. руб. с вероятностью 0,954 – (1440,476:1643,804) млн. руб., с вероятностью 0,997 – (1384,782:1699,498) млн.руб. С вероятностью 0,683 можно ожидать среднее значение выпуска продукции в пределах (1386,168:1504,172) млн. руб., с  вероятностью 0,954 – (1321,957:1568,383) млн. руб.  и с вероятностью 0,997 – (1245,455:1632,885) млн. руб. на предприятиях корпорации в целом. При этом ожидаемая разница между максимальным и минимальным значением для среднегодовой стоимости основных фондов составит 1573,092 млн. руб., для выпуска продукции – 1906,542 млн. руб.

…………………………………………………………………………………………………