ФЕДЕРАЛЬНОЕ АГЕНСТВО ПО ОБРАЗОВАНИЮ

                 ГОСУДАРСТВЕННОЕ ОБРАЗОВАТЕЛЬНОЕ УЧРЕЖДЕНИЕ

                             ВЫСШЕГО ПРОФЕССИОНАЛЬНОГО ОБРАЗОВАНИЯ

   ВСЕРОССИЙСКИЙ ЗАОЧНЫЙ ФИНАНСОВО-ЭКОНОМИЧЕСКИЙ ИНСТИТУТ

 






О Т Ч Е Т

о результатах выполнения

компьютерной лабораторной работы №1


«Автоматизированный априорный анализ статистической совокупности

 в среде MS Excel»


Вариант № 38

















                                                                                    Выполнила: студентка 3курса

                                                                                Специальность: Бух. учет анализ и аудит

                                                                                                                                           (день)

                                                                       № зачетной книжки: 06 УБД 12438

                                                            Торшина Татьяна Валерьевна

                                                          Проверила:  Нестерова Н.Н.











Липецк, 2008 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.                               табл.1                       

Номер предприятия

Среднегодовая стоимость основных производственных фондов, млн.руб.

Выпуск продукции, млн. руб.

1

2150,00

2060,00

2

2530,00

2260,00

3

2610,00

2520,00

4

2750,00

2800,00

5

1790,00

1400,00

6

2890,00

2400,00

7

2970,00

3240,00

8

2230,00

2200,00

9

2730,00

2580,00

10

3150,00

3220,00

12

3450,00

3400,00

13

2630,00

2680,00

14

2890,00

2920,00

15

3310,00

3540,00

16

3790,00

3800,00

17

2830,00

2560,00

18

3130,00

3040,00

19

2490,00

1900,00

20

3170,00

2600,00

21

3530,00

3500,00

22

2430,00

1980,00

23

1930,00

1860,00

24

3230,00

2980,00

25

2890,00

2600,00

26

2690,00

2460,00

27

2090,00

1600,00

28

2810,00

2500,00

29

3250,00

2740,00

31

3090,00

2600,00

32

2270,00

2320,00

     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 (), 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 RN. 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?

1.     Рабочий файл с результативными таблицами и графиками








Рис.1   Диаграмма рассеяния изучаемых признаков с аномальными  значениями.

Рис.2  Диаграмма рассеяния изучаемых признаков без аномальных значений.




Таблица 2

Аномальные единицы наблюдения

Номер предприятия

Среднегодовая стоимость основных производственных фондов, млн.руб.

Выпуск продукции, млн. руб.

30

3790,00

1000,00

11

1190,00

3000,00





Таблица 3

Описательные статистики

По столбцу "Среднегодовая стоимость основных производственных фондов, млн.руб."

По столбцу "Выпуск продукции, млн.руб"

Столбец1

Столбец2

Столбец1

 

Столбец2

 





Среднее

2790

Среднее

2608,666667

Стандартная ошибка

88,32021156

Стандартная ошибка

105,3584286

Медиана

2820

Медиана

2590

Мода

2890

Мода

2600

Стандартное отклонение

483,7497216

Стандартное отклонение

577,0718794

Дисперсия выборки

234013,7931

Дисперсия выборки

333011,954

Эксцесс

-0,344943844

Эксцесс

-0,205332365

Асимметричность

-0,152503649

Асимметричность

0,042954448

Интервал

2000

Интервал

2400

Минимум

1790

Минимум

1400

Максимум

3790

Максимум

3800

Сумма

83700

Сумма

78260

Счет

30

Счет

30

Уровень надежности(95,4%)

184,1309526

Уровень надежности(95,4%)

219,6524156



 


Таблица 4а

Предельные ошибки выборки

По столбцу "Среднегодовая стоимость основных производственных фондов, млн.руб."

По столбцу "Выпуск продукции, млн.руб"

Столбец1

 

Столбец2

 





Уровень надежности(68,3%)

89,92815061

Уровень надежности(68,3%)

107,2765618






Таблица 4б

 

Предельные ошибки выборки

 

По столбцу "Среднегодовая стоимость основных производственных фондов, млн.руб."

По столбцу "Выпуск продукции, млн.руб"

 

Столбец1

 

Столбец2

 

 





 

Уровень надежности(99,7%)

297,2475252

Уровень надежности(99,7%)

359,8853672

 




Таблица 5

 


Выборочные показатели вариации и асимметрии



По столбцу "Среднегодовая стоимость основных производственных фондов, млн.руб."

По столбцу "Выпуск продукции, млн.руб"

 

Дисперсия

475,6188951

Дисперсия

567,3725016

 

Стандартное отклонение

226213,3333

Стандартное отклонение

321911,5556

 

Среднее линейное отклонение

382,6666667

Среднее линейное отклонение

437,0666667

 

Коэффициент вариации, %

17,04727222

Коэффициент вариации, %

21,74952089

 

Коэффициент асимметрии Asп

-0,000442061

Коэффициент асимметрии Asп

3,83119E-05

 

отношение среднего линейного отклонения и стандартного отклонения

0,035842294

отношение среднего линейного отклонения и стандартного отклонения

0,038333759

 


Промежуточная таблица нижних - верхних границ:


Таблица 6

Карман

Частота

Карман

Частота


1

2190

3

2590

5

2990

11

3390

7

3790

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.%

 

 

 

1790-2190

4

13,33%

2190-2590

5

30,00%

2590-2990

11

66,67%

2990-3390

7

90,00%

3390-3790

3

100,00%

3. Выводы по результатам выполнения лабораторной работы[1]

I. Статистический анализ выборочной совокупности

Задача 1. Первичные данные выборочной совокупности содержат аномальные значения изучаемых признаков (см. рис. 1). Выборочная совокупность содержит два аномальных значения (см. табл.2).


Задача 2. Рассчитанные выборочные показатели представлены в двух таблицах - табл.3 и табл.5. На основе этих таблиц сформирована единая таблица (табл.8) значений выборочных показателей, перечисленных в условии Задачи 2.

Таблица 8

Описательные статистики выборочной совокупности.


Обобщающие статистические показатели совокупности по изучаемым признакам

Признаки

Среднегодовая стоимость основных производственных фондов

Выпуск продукции

Средняя арифметическая ()

2790,00

2608,66

Мода (Мо)

2890,00

2600,00

Медиана (Ме)

2820,00

2590,00

Размах вариации(R)

2000,00

2400,00

Дисперсия()

234013,8

333011,95

Среднее линейное отклонение ()

382,66

437,06

Среднее квадратическое отклонение (σn)

475,61

567,37

Коэффициент вариации ()

17,05

21,75

Коэффициент асимметрии К.Пирсона (Asп)

-0,00044

3,83

Задача 3.

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

Для признака Среднегодовая стоимость основных производственных фондов показатель Vs =17,05%

Для признака Выпуск продукции показатель Vs =21,75%

Вывод: Интенсивность колеблемости признака Среднегодовой стоимости основных производственных фондов, согласно оценочной шкалы колеблемости признака, незначительная.

             Интенсивность колеблемости признака Выпуск продукции – колеблемость 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 (Vs<33%), то индивидуальные значения признака xi мало отличаются друг от друга, единицы наблюдения количественно однородны.

Для признака Среднегодовая стоимость основных производственных фондов показатель Vs =17,05%

Для признака Выпуск продукции показатель Vs =21,75%

    Вывод: Значение коэффициента вариации Vs  для признака Среднегодовая стоимость основных производственных фондов удовлетворяет условию Vs<33% (17,05%<33%), значит, совокупность является количественно однородной по данному признаку.

 Значение коэффициента вариации Vs  для признака Выпуск продукции удовлетворяет условию Vs<33% (21,75%<33%), значит, совокупность является количественно однородной по данному признаку.


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 = 382,66 / 475,61 = 0,8

Для признака Выпуск продукции показатель = 437,06 / 567,37 = 0,77

Вывод: Значения признака среднегодовая стоимость основных производственных фондов устойчивы.

                   Значения признака выпуск продукции устойчивы (0,77<0.8).                                                                                                                                                           


3. г) Для оценки количества попаданий индивидуальных значений признаков xi в тот или иной диапазон отклонения от средней , а также для установления процентного соотношения рассеяния значений xi по 3-м диапазонам сформирована табл.9 .

Таблица 9.Распределение значений признака по диапазонам рассеяния признака относительно


Границы диапазонов

Количество значений xi, находящихся в диапазоне

Процентное соотношение рассеяния значений xi по диапазонам, %


Первый признак

Второй признак

Первый признак

Второй признак

Первый признак

Второй признак

[ 2314,39; 3265,51 ]

[ 2041,29 ; 3176,03]

20

19

66,67

63,33

[ 1838,76; 3741,22 ]

[ 1473,92 ; 3743,4]

28

29

93,33

96,67

[ 1363,17; 4216,83 ]

[ 906,55 ; 4310,77 ]

30

30

100

100


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


Вывод: Полученное в табл. 9 процентное соотношение рассеяния х­i  по 3-м диапазонам незначительно расходится с правилом «3-х сигм», можно предположить, что изучаемое распределение признака близко к нормальному.


Задача 4.

Для сравнения вариации признаков применяется коэффициент вариации

4 а) Для сравнения колеблемости значений признаков, используется коэффициент вариации  (когда сравнивается вариация признаков, имеющие разные средние ).


Вывод: Так как Vs по первому признаку (17,05%) меньше Vs по второму признаку(21,75%), то колеблемость значений первого признака меньше колеблемости значений второго признака.


4 б) Сравнение количественной однородности единиц.

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

Вывод: Значение коэффициента вариации Vs у признака Среднегодовая стоимость основных производственных фондов  меньше значения коэффициента вариации Vs Выпуск продукции, следовательно, более однородна совокупность по первому признаку.

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

Чем более однородна совокупность, тем надежнее среднее значение признака


Вывод: Среднегодовая стоимость основных производственных фондов более однородна совокупность, следовательно, надежнее среднее значение признака .

         Значение коэффициента вариации Vs Выпуск продукции не велико, не превышает 40%,следовательно, средняя арифметическая величина  является надежной характеристикой данной совокупности.


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= -0,21. Асимметрия признака Выпуск продукции является правосторонней, так как Asп=0,02.. .Сравнение абсолютных величин |Аsп| для обоих рядов показывает, что ряд распределения признака Среднегодовая стоимость основных производственных фондов более

 асимметричен, 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.3                                                             

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.1: Гистограмма имеет одновершинную форму, есть основания предполагать, что выборочная совокупность может иметь 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, Asп=0, Rn=6sn.

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: Соотношение не выполняется, что свидетельствует о наличии асимметрии распределения. Распределение с небольшой асимметрией, гистограмма приблизительно симметрична, значит, она представляет распределение, близкое к нормальному.


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: Процент выхода значений признака за пределы диапазона () составляет 6,67% (100%-93,33%), следовательно, длина «хвостов» не очень длинная.

Вывод Гистограмма является одновершинной, приблизительно симметричной, “хвосты” распределения не очень длинны, т.к. 6,67% вариантов лежат за пределами интервала (),  следовательно, она представляет распределение близкое к нормальному.

 

II. Статистический анализ  генеральной совокупности

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





Таблица 10

Описательные статистики генеральной совокупности

Обобщающие статистические показатели совокупности по изучаемым признакам

Признаки

Среднегодовая стоимость основных производственных фондов

Выпуск продукции

Стандартное отклонение

483,75

577,07

Дисперсия

234013,8

333011,95

Асимметричность As

-0,15

0,04

Эксцесс Ek

-0,34

-0,20

Ожидаемый размах вариации признаков RN

2902,5

3462,42

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 =234013,8 / 241034,21 = 1,03Для второго признака = 333011,95 / 343002,3 = 1,03.

Вывод: Степень расхождения между признаками оценивается величиной 1,03, значение поправочного коэффициента близко к единице, следовательно,  можно считать, что .

Для нормального распределения справедливо равенство RN=6sN.

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 RN:

- для первого признака RN =6 · 483,75=2902,5

- для второго признака RN  = 6 · 577,07= 3462,42

Величина расхождения между показателями: RN и Rn:

- для первого признака |RN -Rn|=|2902,5 - 2853,66|= 48,84

- для второго признака |RN -Rn| =|3462,42 – 3404,22|= 58,2


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

=88,32

- для признака Выпуск продукции

=105,36

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.

Таблица 11.

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

Доверительная

вероятность

Р

Коэффициент

доверия

t

Предельные ошибки выборки

Ожидаемые границы для средних

для первого

признака

для второго

признака

для первого

признака

для второго

признака

0,683

1

89,93

107,28

2700,072879,93

2501,382715,94

0,954

2

184,13

219,65

2605,872974,13

2389,012828,31

0,997

3

297,25

359,88

2492,753087,25

2248,782968,54


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 вапризнака (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 незначительная  левосторонняя 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 Ek<0, что свидетельствует о концентрации значения признака не в центральной части ряда, а достаточно равномерно рассеяны по всему диапазону от xmax до xmin, вершина кривой распределения лежит ниже вершины нормальной кривой, форма кривой более пологая по сравнению с нормальной.

Для признака Выпуск продукции Ek>0, что свидетельствует о скоплении значений признака в центральной зоне ряда распределения, вершина кривой распределения лежит выше вершины нормальной кривой.


III. Экономическая интерпретация результатов статистического исследования предприятий[2]

 

Задача 1.

          Вывод:

         Исследуемая совокупность исходных данных содержит значения признаков которые резко выделяются из основной массы значений, которые били обнаружены после построения точечного графика рассеяния значений показателей. Эти значения (предприятие №30, Среднегодовая стоимость основных производственных фондов равная 3790,00 и Выпуск продукции равный 1000,00; предприятие №11, Среднегодовая стоимость основных производственных фондов равная 1190,00 и Выпуск продукции равный 3000,00 ) следует исключить из исходных данных вследствие их не типичности для изучаемой выборки.

 


Задача 2.

Вывод:

По рассчитанным значениям средней арифметической: Среднегодовая стоимость основных производственных фондов = 2790; Выпуск продукции = 2608,66, и среднего квадратического отклонения: Среднегодовая стоимость основных производственных фондов σn = 475,62; Выпуск продукции σn = 567,37  определили границы диапазона  рассеяния значений признака (): Среднегодовая стоимость основных производственных фондов[ 2314,39; 3265,51 ]; Выпуск продукции [ 2041,29 ; 3176,03].

С вероятностью 0,683 можно утверждать, что предприятия № 2;3;4;6;7;9;10;13;14;17;18;19;20;22;24;25;26;28;29;30;32 по первому признаку  входят в заданный диапазон, включающий предприятия с наиболее характерными значениями показателей.

С вероятностью 0,683 можно утверждать, что предприятия №1;2;3;4;6;8;9;13414;17;18;20;24;25;26;28;29;30;32 по признаку Выпуск продукции входят в заданный диапазон, включающий предприятия с наиболее характерными значениями показателей.


Задача 3.

Вывод:

Выборка сформирована из предприятий с достаточно близкими значениями по каждому из показателей, варианты отдельных единиц мало отличаются друг от друга и от средней величины, которая в данном случае более реально представляет всю совокупность. Хотя, более однородна совокупность по признаку Среднегодовая стоимость основных производственных фондов,  т.к. Vs = 17,05% меньше чем Vs = 21,75% для  признака Выпуск продукции.

Полученные значения размаха вариации RN=2000,00 для первого признака и RN=2400,00 для второго признака, говорит, что  при численном равенстве Среднегодовая стоимость основных производственных фондов более «устойчива», чем Выпуск продукции.

Задача 4.

Вывод:

Рассматриваемая совокупность по признаку Среднегодовая стоимость основных производственных фондов является однородной, т.к. значение коэффициента вариации Vs=17,05% удовлетворяет условию однородности совокупности Vs<33%.

Модальный интервал [2590; 2990], в него входят предприятия №3,4,6,7,9,13,14,17,25,26,28. Модальным значением Среднегодовая стоимость основных производственных фондов является стоимость, равная 2902,5 млн. руб. Для рассматриваемых данных при симметричном распределении данных Mo= 2890,00 млн. руб. А т.к. при анализе асимметрии было установлено, что в изучаемой   совокупности     смещение ряда распределения – левостороннее (Asп=-0,21). Поэтому наблюдается различие в значениях МО

Предприятия № 1,5,23,27 входят в группу с наименьшей Среднегодовой стоимостью основных производственных фондов, предприятия №11,16,23 входят в группу с наибольшей стоимостью.

Задача 5.

Вывод:

Построенная диаграмма имеет одновершинную форму, наблюдается четко выраженный порядок изменения частот в соответствии с изменением величины признака.  Распределение предприятий  по группам носит закономерный характер. Рассматриваемая гистограмма имеет асимметрию As=-0,15. Распределение с небольшой асимметрией (I-0,15I ≤ 0,25), гистограмма приблизительно симметрична, значит, она представляет распределение, близкое к нормальному.

Форма  кривой  более   пологая  по сравнению с нормальной, т.к. Ek<0   (Ek= -0,34), значения признака достаточно равномерно рассеяны по всему диапазону от xmax до xmin.

Задача 6.

Вывод:

С вероятностью 68,3%, можно утверждать, что средние значения Среднегодовая стоимость основных производственных   фондов ожидается в пределах от 2700,07 млн. руб. до 2879,93 млн. руб., средние значения по Выпуску  продукции   ожидается в пределах от 2501,38 млн. руб. до 2715,94 млн. руб.

С вероятностью 95,4%, можно утверждать, что средние значения Среднегодовая стоимость основных производственных   фондов ожидается в пределах [2605,87; 2974,13], средние значения по Выпуску  продукции   ожидается в пределах [2389,01; 2828,31].

С вероятностью 99,7%, можно утверждать, что средние значения Среднегодовая стоимость основных производственных   фондов ожидается в пределах [2248,78; 2968,54], средние значения по Выпуску  продукции   ожидается в пределах [2492,75; 3087,25].

Ожидаемый размах вариации по Среднегодовой стоимости основных производственных   фондов  RN  =  2902,5 млн. руб. ,   по признаку  Выпуск  продукции   RN  = 3462,42 млн. руб. Величина расхождения между RN и Rn по первому признаку составляет 48,84 млн. руб., по второму-58,2 млн. руб.

 







[1] Все статистические показатели представляются с точностью до 2-х знаков после запятой.

[2] Выводы должны раскрывать экономический смысл результатов проведенного статистического анализа совокупности предприятия, 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).