|
||||||||||||
|
||||||||||||
|
|||||||||
МЕНЮ
|
БОЛЬШАЯ ЛЕНИНГРАДСКАЯ БИБЛИОТЕКА - РЕФЕРАТЫ - Экономическая статистикаЭкономическая статистика2. Решения Задача1 Величину равного интервала найдем по формуле: i=Xmax-Xmin/число групп i=1848-678/4=292,50 Таблица 1 Группировка магазинов по размеру торговой площади |Группы |Числ|Торговая |Товарообор|Издержки |Число |Торговая | |магазинов |о |площадь,(к|от, (млн. |производст|продавцов |площадь на | |по размеру |мага|в.м) |руб.) |ва, |(чел.) |одного | |торговой |зино| | |(млн.руб.)| |продавца,(кв| |площади, |в | | | | |.м) | |(кв.м) | | | | | | | | | |общ|в |общ|в |общ|в |общ|в | | | | |ая |средн|ая |средн|ая |средн|ая |средн| | | | | |ем на| |ем на| |ем на| |ем на| | | | | |одног| |одног| |одног| |одног| | | | | |о | |о | |о | |о | | | | | |прода| |прода| |прода| |прода| | | | | |вца | |вца | |вца | |вца | | |1 |2 |3 |4 |5 |6 |7 |8 |9 |10 |11 | |До 970.50 |2 |162|812 |154|77 |18,|9,2 |71 |35,5 |22,87 | | | |4 | | | |4 | | | | | |970.50-1263|4 |445|1114 |523|130,7|69,|17,4 |246|61,5 |18,11 | | | |6 | | |5 |6 | | | | | |1263-1555.5|8 |111|1397,|138|173 |186|23,31|560|70 |19,96 | |0 | |79 |38 |4 | |,5 | | | | | |Свыше |6 |105|1763 |176|294 |196|32,72|767|127,8|13,79 | |1555.50 | |78 | |4 | |,3 | | |3 | | |Итого |20 |278|5086,|382|674,7|470|82,63|164|294,8|74,74 | | | |37 |38 |5 |5 |,8 | |4 |3 | | Вывод: В данном районе преобладают крупные магазины, их большие издержки обращения компенсируются большим, по сравнению с небольшими магазинами, товарооборотом. Результаты в 11 столбце показывают, что, несмотря на большую торговую площадь, в крупных магазинах она используется более эффективно. Задача 2 1.Вычисление среднего квадратического отклонения. а) находим простое среднее квадратическое отклонение: - вычислим среднюю площадь одного магазина [pic][pic] = 5052/4=1263 (м2) - определим отклонение отдельных вариантов от средней [pic] - возведём полученные отклонения в квадрат [pic]2 - простое квадратическое отклонение определим по формуле: [pic]=377,62(м2) Таблица 2.1 Расчёт простого среднего квадратического отклонения |Группы |Числ|Средне|Средняя |Откло|/х-х/2|Простое | |магазинов |о |е |арифметическая|нение|, |квадратическо| |по размеру |мага|значен|площадь, |/х-х/| |е отклонение,| |торговой |зино|ие х, |(кв.м) |, | |(кв.м) | |площади, |в |(кв.м)| |(кв.м| | | |(кв.м) | | | |) | | | |1 |2 |3 |4 |5 |6 |7 | |До 970.50 |2 |824,25|1263 |-438,|192501|377,62 | | | | | |75 |,56 | | |970.50-1263|4 |1116,7| |-146,|21389,| | | | |5 | |25 |06 | | |1263-1555.5|8 |1409,2| |146,2|21389,| | |0 | |5 | |5 |06 | | |Свыше |6 |1701,7| |-438,|192501| | |1555.50 | |5 | |75 |,56 | | |Итого |20 |5052 |- |- |427781|- | | | | | | |,25 | | Вывод: Торговая площадь отдельных магазинов отклоняется от средней площади (1263 м2) в одних случаях на большую величину, в других – на меньшую. В среднем это отклонение от средней составляет [pic]377,62 м2. б) находим взвешенное среднее квадратическое отклонение: - вычислим среднюю арифметическую взвешенную из ряда [pic][pic] = 824.5*2+1116.75*4+1409.25*8+1701.75*6/20=1380 (м2) - определим отклонение отдельных вариантов от средней [pic] - возведём полученные отклонения в квадрат [pic]2 - квадраты отклонений увеличим на число случаев [pic]2*f - взвешенное среднее квадратическое отклонение определим по формуле: [pic]=275,99 (м2) Таблица 2.2 Расчёт взвешенного среднего квадратического отклонения |Группы |Числ|Средне|Среднев|Откло|/х-х/2|/х-х/2|Взвешенное | |магазинов |о |е |звешенн|нение|, |*f, |квадратическо| |по размеру |мага|значен|ая |/х-х/| | |е отклонение,| |торговой |зино|ие х, |арифмет|, | | |(кв.м) | |площади, |в |(кв.м)|ическая|(кв.м| | | | |(кв.м) | | |площадь|) | | | | | | | |, | | | | | | | | |(кв.м) | | | | | |1 |2 |3 |4 |5 |6 |7 |8 | |До 970.50 |2 |824,25|1380 |-556 |309136|618272|275,99 | |970.50-1263|4 |1116,7| |-263,|69300,|277202| | | | |5 | |25 |56 |,3 | | |1263-1555.5|8 |1409,2| |29,25|855,56|6844,5| | |0 | |5 | | | | | | |Свыше |6 |1701,7| |321,7|103523|621138| | |1555.50 | |5 | |5 |,06 |,4 | | |Итого |20 |5052 |- |- |482815|152345|- | | | | | | |,19 |7 | | Вывод: Средняя торговая площадь колеблется в пределах 1380[pic]275,99 м2. 2.Вычисление коэффициента вариации а) для простого среднего квадратического отклонения V1=[pic]=[pic]=29,90% б) для взвешенного среднего квадратического отклонения V2=[pic]=[pic]=19,99% 3. Вычисление модальной величины На основании группировочных данных о торговой площади в таблице 1 произведем расчёт моды из интервального ряда по формуле: [pic]=[pic]=1457,99 (м2) Вывод: Из данной группы больше всего магазинов имеют торговую площадь 1457,99 м2. 4. Схема 1 Задача 3 Для вычисления необходимых значений составим расчётную таблицу. Таблица 3 Расчётные значения |Оценки|Число |х*f |х |x-x |(x-x)*f| | |студенто| | | | | | |в | | | | | |1 |2 |3 |4 |5 |6 | |2 |12 |24 |3,69 |-1,69 |34,32 | |3 |64 |192 | |-0,69 |30,72 | |4 |98 |392 | |0,31 |9,8 | |5 |26 |130 | |1,31 |44,72 | |Итого |200 |738 | | |119,56 | 1.Определение с вероятностью 0,997 по университету в целом пределов, в которых находится средний балл успеваемости. По итогам таблицы 3 определим среднюю оценку выборки: [pic] Найдем дисперсию выборки: [pic] Средняя ошибка выборки будет равна: [pic] Исходя из заданной вероятности 0,997 предельная ошибка [pic], т.е. [pic]1,17 Вывод: С вероятностью 0,997 можно утверждать, что во всём университете средний балл успеваемости находится в пределах 3,69[pic]1,17 т.е. от 2,52 до 4,86. 2. Определение с вероятностью 0,954 по университету в целом пределов, в которых находится доля студентов, получивших неудовлетворительную оценку. Доля студентов, получивших неудовлетворительную оценку равна: [pic] Средняя ошибка для доли: [pic] Предельная ошибка при заданной степени вероятности 0,954 составит: [pic] Вывод: С вероятностью 0,954 можно утверждать, что во всём университете доля студентов, получивших неудовлетворительную оценку, находится в пределах 0,0003[pic]0,0006. Задача 4 Таблица 4 Основные показатели динамики численности работников предприятия за 1993-1998 г.г. |Показатель |1993 |1994 |1995 |1996 |1997 |1998 | |1 |2 |3 |4 |5 |6 |7 | |Численность y, |1215 |1100 |1280 |1320 |1370 |1440 | |(чел.) | | | | | | | |Абсолютный прирост,| | |(чел.) | | |базисный[pic] |- |-115 |1280-1215|105 |155 |225 | | | | |=65 | | | | |цепной[pic] |- |-115 |1280-1100|40 |50 |70 | | | | |=180 | | | | |Темп роста, (%) | | |базисный |- |90.5 |1280/1215|108.6 |112.8 |118.5 | |[pic] | | |*100= | | | | | | | |=105.3 | | | | |цепной |- |90.5 |1280/1100|103.1 |103.8 |105.1 | |[pic] | | |*100= | | | | | | | |=116.4 | | | | |Темп прироста, (%) | | |базисный |- |-9.5 |65/1215*1|8.6 |12.8 |18.5 | |[pic] | | |00=5.3 | | | | |цепной |- |-9.5 |180/1100*|3.1 |3.8 |5.1 | |[pic] | | |100= | | | | | | | |=16.4 | | | | Мною, на основе и по образцу примера из главы 9 раздела 9.3 учебника “Общая теория статистики” составлена таблица 4, где определены показатели динамики. 1.3 Нахождение а) среднего абсолютного прироста: [pic](чел.) б) среднего темпа прироста: [pic] [pic] [pic] 2. Схема 2 Анализ: В рядах динамики нет сильно колеблющихся уровней. Можно сказать, что численность работников из года в год стабильно растёт. Таблица 5 Данные о численности работников на предприятии и расчёт по ним выравнивания динамического ряда |годы|численность |х |х2 |У*х |ух | | |у, (чел.) | | | | | |1 |2 |3 |4 |5 |6 | |1993|1215 |-5 |25 |-6075 |1146,45 | |1994|1100 |-3 |9 |-3300 |1202,87 | |1995|1280 |-1 |1 |-1280 |1259,29 | |1996|1320 |1 |1 |1320 |1315,71 | |1997|1370 |3 |9 |4110 |1372,13 | |1998|1440 |5 |25 |7200 |1428,55 | |Итог|7725 |0 |70 |1975 |- | |о | | | | | | Применим аналитическое выравнивание по прямой, изложенное в главе IX“Ряды динамики ”§3 “Методы выравнивания ряда динамики”. [pic] [pic] Уравнение прямой будет иметь вид: ух = 1287,5 + 28,21* t Выровненные значения представлены в таблице 5. Для прогнозирования численности работников в1999 году в уравнение прямой подставим t = 7, у1999 =1287,5 + 28,21*7 = 1484,97 (чел.) Задача 5 Таблица 6 Данные о продажах товара “Т” на рынках 1-4 |Рын|Базисный период |Текущий период |Расчётные графы | |ок |(август) |(ноябрь) | | | |цена p0, |колич. q0,|Цена p1, |колич. q1,|ip=p1/|Удельный вес | | |руб./кг |кг |руб./кг |кг |p0 |реализации, % | | | | | | | |август |ноябрь | |1 |2 |3 |4 |5 |6 |7 |8 | |1 |33,28 |145 |42,03 |160 |1,26 |23,62 |24,92 | |2 |30,44 |182 |45,2 |148 |1,48 |29,64 |23,05 | |3 |36,82 |112 |44,36 |124 |1,20 |18,24 |19,32 | |4 |31,48 |175 |39,8 |210 |1,26 |28,5 |32,71 | |Ито|- |614 |- |642 |- |100 |100 | |го | | | | | | | | 1.В столбце 7 найдены индивидуальные индексы цен по рынкам 1- 4. Найденные значения показывают, что в текущем периоде на рынках 1- 4 было повышение цен на 26%, 48%, 20% и 26% соответственно. а) Для определения изменения цен с учётом количества проданных товаров найдём индекс цен переменного состава: [pic] [pic] [pic] [pic] Вывод: Средняя цена реализации товара “Т” на рынках 1- 4 в целом возросла на 30%, население при покупке каждого килограмма товара “Т” переплачивало 9 руб. 91 коп.(42,48-32,57). б) Оценка действия фактора повышения уровня цен на всех рынках производится путём нахождения индекса цен постоянного состава: [pic] Вывод: В связи с тем, что на всех рынках наблюдалось повышение цен, оно оказало своё влияние на уровень средней цены, т.е. в ноябре цены на рынках повысились на 29,8%. Население переплатило при покупке каждого килограмма 9 руб.76 коп.(27273,04 - 21006,4/642). 2.Вычисленные в столбцах 7 и 8 удельные веса реализации товара “Т” на рынках показали, что в текущем периоде произошли структурные изменения: - возрос удельный вес продажи товара “Т” на рынках 1, 2, 4; - удельный вес продажи товара “Т” на рынке 3 снизился. Определение влияния этого факта производится путём нахождения индекса влияния структурных сдвигов: [pic][pic] [pic] [pic] Вывод: Структурные сдвиги реализации объёма товара “Т” на отдельных рынках вызвали повышение средней цены в ноябре на 4%. Переплата населением за каждый килограмм составила 15 коп. (32,72 – 32,57). 3. Общий вывод: Анализ показал, что рост в ноябре средней цены продажи товара “Т” на 30% обусловлен, с одной стороны, ростом на 4% в результате структурных сдвигов и повышением, с другой стороны, в среднем на 29,8% цен на рынках. В абсолютном выражении рост средней цены в ноябре 1 кг. на 9 руб. 91 коп. вызван увеличением на 15 коп. за счёт фактора структурных сдвигов и повышением в среднем на 9 руб. 76 коп. цен на рынках. Задача 6 Таблица 7 Данные о деятельности торгового дома за два периода |Товар|Продажа товара в |Среднее изменение |Расчётные графы | |ные |фактических ценах |цен, % | | |групп| | | | |ы | | | | | |январь q0 |март q1 | |ip |q1 *p1/ ip| | |*p0 |*p1 | | | | |1 |2 |3 |4 |5 |6 | |А |1020 |2205 |+115 |2,15 |1025,58 | |Б |880 |1810 |+210 |3,1 |538,87 | |В |645 |1836 |+170 |2,7 |680 | |Г |1176 |2640 |+130 |2,3 |1147,83 | |Д |1250 |2840 |+105 |2,05 |1385,37 | |Итого|4971 |11331 |- |- |4777,65 | 1. Определение индивидуальных индексов цен в столбце 5 производится по формуле: [pic] В столбце 6 по каждому товару исчислены отношения стоимости товаров в текущем периоде к индивидуальному индексу цен. Общий индекс цен определим как: [pic] Вывод: По данному ассортименту товаров в марте цены повышены в среднем на 137%. Индивидуальные индексы физического объёма находим по формуле: [pic] Они, соответственно, будут равны: 1,005; 0,61; 1,05; 0,98; 1,11. Общий индекс физического объёма определим: [pic] Вывод: Физический объём продаж товаров уменьшился в текущем периоде в среднем на 4%. Индивидуальные индексы товарооборота найдём по формуле: [pic] Они, соответственно, будут равны: 2,16; 2,06; 2,85; 2,24; 2,27. Общий индекс товарооборота определим: [pic] Вывод: В текущем периоде товарооборот в фактических ценах возрос по данному ассортименту товаров по сравнению с базисным периодом на 128%. 2. Прирост товарооборота в текущем периоде в результате изменения цен равен: [pic] (тыс. руб.) Снижение товарооборота в текущем периоде в результате изменения физического объёма равен: [pic](тыс. руб.) В результате совокупного действия этих факторов прирост объёма товарооборота в текущих ценах составит: [pic](тыс. руб.) Общий вывод: Индексный анализ показывает, что увеличение цен по ассортименту в целом в среднем на 137% вызвало увеличение товарооборота на 6553,35 тыс. руб. Снижение физического объёма продаж товаров А-Д в среднем на 4% обусловило снижение товарооборота на 193,35 тыс. руб. Задача 7 Таблица 8 Данные о работниках предприятия | |Высокий |Низкий |Всего | |Уровень | | | | |образования | | | | |1 |2 |3 |4 | |Имеют образование по |116 (a) |11 (b) |127 (a+b) | |специальности | | | | |Не имеют образования по |25 (с) |48 (d) |73 (c+d) | |специальности | | | | |Всего |141 (а+с) |59 (b+d) |200 | Коэффициент ассоциации найдём по формуле: [pic] Вывод: Согласно шкалы Чеддока и a*d > b*c, можно утверждать, что между уровнем образования и уровнем производительности труда существует прямая заметная связь. Задача 8 Таблица 9 Исходные данные |Номер |Товарооборот |Издержки обращения | |магазина |млн. руб. |млн. руб. | |1 |2 |3 | |1 |148 |20,4 | |2 |180 |19,2 | |3 |132 |18,9 | Продолжение таблицы 9 |1 |2 |3 | |4 |314 |28,6 | |5 |235 |24,8 | |6 |80 |9,2 | |7 |113 |10,9 | |8 |300 |30,1 | |9 |142 |16,7 | |10 |280 |46,8 | |20 |352 |40,1 | |21 |101 |13,6 | |22 |148 |21,6 | |23 |74 |9,2 | |24 |135 |20,2 | |25 |320 |40 | |26 |155 |22,4 | |27 |262 |29,1 | |28 |138 |20,6 | |29 |216 |28,4 | |Итого |3825 |470,8 | Мною, в приложении операционной системы Windows 2000 Microsoft Excel с применением автоматической вставки формулы, найден парный коэффициент корреляции между объёмом товарооборота и размером издержек обращения r= =0,89930938. Вывод: Согласно шкалы Чеддока, можно утверждать, что между объёмом товарооборота и размером издержек обращения существует высокая связь. Список использованной литературы 1. Годин А.М. Статистика –Москва, 2002 г. 2. Общая теория статистики / Под. ред. А.А. Спирина, О.Э. Башиной – Москва, 1994 г. 3. Общая теория статистики. Методические указания и задания к контрольным работам / Под. ред. О.Э. Башинина – Москва, 1999 г. ----------------------- [pic] [pic] Уровень производительности труда |
РЕКЛАМА
|
|||||||||||||||||
|
БОЛЬШАЯ ЛЕНИНГРАДСКАЯ БИБЛИОТЕКА | ||
© 2010 |