Автоматизированный априорный анализ статистической совокупности в среде MS Excel

Вариант № ____

Выполнил: ст. ___ курса гр.________________

______________________

ФИО

Проверил:_________________________

ФИО

Липецк ………..г.
Постановка задачи

При проведении статистического наблюдения за деятельностью предприятий корпорации получены выборочные данные о среднегодовой стоимости основных производственных фондов и выпуске продукции за год по 32-м предприятиям, выпускающим однотипную продукцию (выборка 10%-ная, механическая).

В статистическом исследовании эти предприятия выступают как единицы выборочной совокупности. Генеральную совокупность образуют все предприятия корпорации. Анализируемые признаки предприятий – Среднегодовая стоимость основных производственных фондов и Выпуск продукции – изучаемые признаки единиц совокупности.

Для автоматизации статистических расчетов используются средства электронных таблиц процессора Excel.

Выборочные данные представлены на Листе 1Рабочего файла в табл.1 (ячейки B4:C35):

Исходные данные

В процессе исследования совокупности необходимо решить ряд задач.

I. Статистический анализ выборочной совокупности

1. Выявить наличие среди исходных данных резко выделяющихся значений признаков (аномалий в данных) и исключить их из выборки.

2. Рассчитать обобщающие статистические показатели совокупности по изучаемым признакам: среднюю арифметическую ( Автоматизированный априорный анализ статистической совокупности в среде MS Excel - student2.ru ), моду (Мо), медиану (Ме), размах вариации (R), дисперсию( Автоматизированный априорный анализ статистической совокупности в среде MS Excel - student2.ru ), среднее квадратическое отклонение ( Автоматизированный априорный анализ статистической совокупности в среде MS Excel - student2.ru ), коэффициент вариации (Vσ).

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) количество попаданий индивидуальных значений признаков в диапазоны ( Автоматизированный априорный анализ статистической совокупности в среде MS Excel - student2.ru ), ( Автоматизированный априорный анализ статистической совокупности в среде MS Excel - student2.ru ), ( Автоматизированный априорный анализ статистической совокупности в среде MS Excel - student2.ru )..

4. Сравнить распределения единиц совокупности по двум изучаемым признакам на основе анализа:

а) колеблемости признаков;

б) однородности единиц;

в) надежности (типичности) средних значений признаков.

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 Автоматизированный априорный анализ статистической совокупности в среде MS Excel - student2.ru ,генеральное среднее квадратическое отклонение Автоматизированный априорный анализ статистической совокупности в среде MS Excel - student2.ru и ожидаемый размах вариации признаков RN. Сопоставить значения 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 и границы, в которых будут находиться средние значения признака в генеральной совокупности при заданных уровнях надежности.

3. Рассчитать коэффициенты асимметрии As и эксцесса Ek. На основе полученных оценок охарактеризовать особенности формы распределения единиц генеральной совокупности по каждому из изучаемых признаков.

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 каждого показателя можно ожидать?

2. Выводы по результатам выполнения лабораторной работы[1]

I. Статистический анализ выборочной совокупности

Задача 1.

Вывод:

Количество аномальных единиц наблюдения (табл.2) равно ............., номера предприятий ............................................................................................

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

При этом следует учитывать следующие особенности инструмента Описательная статистикатабличного процессора Excel.

1. Между терминологией инструмента Описательная статистика и терминами, принятыми в отечественной статистике, имеется ряд расхождений. Согласование терминологии приводится в нижеследующей таблице 2-M.

Статистическая интерпретация параметров Описательной статистики

Параметр инструментаОписательная статистика Статистический показатель Обозна-чение
Среднее Средняя арифметическая величина признака в выборке, вычисленная по несгруппированным данным Автоматизированный априорный анализ статистической совокупности в среде MS Excel - student2.ru
Стандартная ошибка Средняя ошибка выборки - среднее квадратическое отклонение выборочной средней Автоматизированный априорный анализ статистической совокупности в среде MS Excel - student2.ru от математического ожидания генеральной средней Автоматизированный априорный анализ статистической совокупности в среде MS Excel - student2.ru Автоматизированный априорный анализ статистической совокупности в среде MS Excel - student2.ru
Медиана Значение признака, приходящееся на середину ранжированного ряда выборочных данных Me
Мода Значение признака, повторяющееся в выборке с наибольшей частотой Mo
Стандартное отклонение Генеральное среднее квадратическое отклонение, оцененное по выборке σ N
Дисперсия выборки Генеральная дисперсия, оцененная по выборке σ 2 N
Эксцесс Коэффициент эксцесса, оценивающий по выборке значение эксцесса в генеральной совокупности Ek N
Асимметричность Коэффициент асимметрии, оценивающий по выборке величину асимметрии в генеральной совокупности As N
Интервал Размах вариации в выборке   R
Минимум Минимальное значение признака в выборке xmin
Максимум Максимальное значение признака в выборке xmax
Сумма Суммарное значение элементов выборки Автоматизированный априорный анализ статистической совокупности в среде MS Excel - student2.ru
Счет Объем выборки n
Уровень надежности (95,0%) Предельная ошибка выборки, оцененная с заданным уровнем надежности Автоматизированный априорный анализ статистической совокупности в среде MS Excel - student2.ru

2. Для нижеследующих четырех параметров Excel генерирует оценки не для выборки, а для генеральной совокупности:

Стандартное отклонение,

Дисперсия выборки,

Эксцесс,

Асимметричность

Значения выборочных показателей представлены в табл. 8.

Таблица 8

Описательные статистики выборочной совокупности

Обобщающие статистические показатели совокупности по изучаемым признакам Признаки
Среднегодовая стоимость основных производственных фондов Выпуск продукции
Средняя арифметическая ( Автоматизированный априорный анализ статистической совокупности в среде MS Excel - student2.ru ), млн. руб.
Мода (Мо), млн. руб.
Медиана (Ме), млн. руб.
Размах вариации (R), млн. руб.
Дисперсия ( Автоматизированный априорный анализ статистической совокупности в среде MS Excel - student2.ru )
Среднее квадратическое отклонение ( Автоматизированный априорный анализ статистической совокупности в среде MS Excel - student2.ru ), млн. руб.
Коэффициент вариации (Vσ), %

Задача 3.

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

0%<Vs Автоматизированный априорный анализ статистической совокупности в среде MS Excel - student2.ru 40% - колеблемость незначительная;

40%< Vs Автоматизированный априорный анализ статистической совокупности в среде MS Excel - student2.ru 60% - колеблемость средняя (умеренная);

Vs>60% - колеблемость значительная.

Вывод:

Для признака Среднегодовая стоимость основных производственных фондов показатель Vs=…………. . Так как значение показателя лежит в диапазоне ……………………….. оценочной шкалы, следовательно, колеблемость ………………………………. .

Для признака Выпуск продукции показатель Vs=………… . Так как значение показателя лежит в диапазоне ……………………….. оценочной шкалы, следовательно, колеблемость ………………………………. .

3б). Степень однородности совокупности по изучаемому признакудля нормального и близких к нормальному распределений устанавливается по значению коэффициента вариации Vs.Если Vs Автоматизированный априорный анализ статистической совокупности в среде MS Excel - student2.ru 33%, то по данному признаку расхождения между значениями признака невелико. Если при этом единицы наблюдения относятся к одному определенному типу, то изучаемая совокупность однородна.

Вывод:

Для признака Среднегодовая стоимость основных производственных фондов показатель Автоматизированный априорный анализ статистической совокупности в среде MS Excel - student2.ru , следовательно, по данному признаку выборочная совокупность …………………………. .

Для признака Выпуск продукции показатель Автоматизированный априорный анализ статистической совокупности в среде MS Excel - student2.ru , следовательно, по данному признаку выборочная совокупность …………………………. .

3в). Для оценки количества попаданий индивидуальных значений признаков xi в тот или иной диапазон отклонения от средней Автоматизированный априорный анализ статистической совокупности в среде MS Excel - student2.ru , а также для выявления структуры рассеяния значений xi по 3-м диапазонам формируется табл.9 (с конкретными числовыми значениями границ диапазонов).

Таблица 9

Распределение значений признака по диапазонам рассеяния признака относительно Автоматизированный априорный анализ статистической совокупности в среде MS Excel - student2.ru

  Границы диапазонов, млн. руб. 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
А
Автоматизированный априорный анализ статистической совокупности в среде MS Excel - student2.ru [………….;………….] [………….;……….]        
Автоматизированный априорный анализ статистической совокупности в среде MS Excel - student2.ru [………….;………….] [………….;……….]        
Автоматизированный априорный анализ статистической совокупности в среде MS Excel - student2.ru [………….;………….] [………….;……….]        

На основе данных табл.9 структура рассеяния значений признака по трем диапазонам (графы 5 и 6) сопоставляется со структурой рассеяния по правилу «трех сигм», справедливому для нормальных и близких к нему распределений:

68,3% значений располагаются в диапазоне ( Автоматизированный априорный анализ статистической совокупности в среде MS Excel - student2.ru ),

95,4% значений располагаются в диапазоне ( Автоматизированный априорный анализ статистической совокупности в среде MS Excel - student2.ru ),

99,7% значений располагаются в диапазоне ( Автоматизированный априорный анализ статистической совокупности в среде MS Excel - student2.ru ).

Если полученная в табл. 9 структура рассеяния хi по 3-м диапазонам незначительно расходится с правилом «трех сигм», можно предположить, что распределение единиц совокупности по данному признаку близко к нормальному.

Расхождение с правилом «трех сигм»может быть существенным. Например, менее 60% значений хi попадают в центральный диапазон ( Автоматизированный априорный анализ статистической совокупности в среде MS Excel - student2.ru ) или значительно более 5% значения хi выходит за диапазон ( Автоматизированный априорный анализ статистической совокупности в среде MS Excel - student2.ru ). В этих случаях распределение нельзя считать близким к нормальному.

Вывод:

Сравнение данных графы 5 табл.9 с правилом «трех сигм» показывает на их незначительное (существенное) расхождение, следовательно, распределение единиц совокупности по признаку Среднегодовая стоимость основных производственных фондов можно (нельзя) считать близким к нормальному.

Сравнение данных графы 6 табл.9 с правилом «трех сигм» показывает на незначительное (существенное) расхождение, следовательно, распределение единиц совокупности по признаку Выпуск продукции можно (нельзя) считать близким к нормальному.

Задача 4. Для ответа на вопросы 4а) – 4в) необходимо воспользоваться табл.8 и сравнить величины показателей для двух признаков.

Для сравнения степени колеблемости значений изучаемых признаков, степени однородности совокупности по этим признакам, надежности их средних значений используются коэффициенты вариации Vs признаков.

Вывод:

Так как Vsдля первого признака больше (меньше), чем Vs для второго признака, то колеблемость значений первого признака больше (меньше) колеблемости значений второго признака, совокупность более однородна по первому (второму) признаку, среднее значение первого признака является более (менее) надежным, чем у второго признака.

Задача 5. Интервальный вариационный ряд распределения единиц совокупности по признаку Среднегодовая стоимость основных производственных фондов представлен в табл.7, а его 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. Анализируются количество вершин в гистограмме, ее асимметричность и выраженность «хвостов», т.е. частоты появления в распределении значений, выходящих за диапазон ( Автоматизированный априорный анализ статистической совокупности в среде MS Excel - student2.ru ).

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.

2. Для дальнейшего анализа формы распределения используются описательные параметры выборки – показатели центра распределения ( Автоматизированный априорный анализ статистической совокупности в среде MS Excel - student2.ru , Mo, Me) и вариации ( Автоматизированный априорный анализ статистической совокупности в среде MS Excel - student2.ru ). Совокупность этих показателей позволяет дать качественную оценку близости эмпирических данных к нормальной форме распределения.

Нормальное распределение является симметричным, и для него выполняются соотношения:

Автоматизированный априорный анализ статистической совокупности в среде MS Excel - student2.ru =Mo=Me

Нарушение этих соотношений свидетельствует о наличии асимметрии распределения. Распределения с небольшой или умеренной асимметрией в большинстве случаев относятся к нормальному типу.

3. Для анализа длины «хвостов» распределения используется правило «трех сигм». Согласно этому правилу в нормальном и близким к нему распределениях крайние значения признака (близкие к хminи хmax) встречаются много реже (5-7 % всех случаев), чем лежащие в диапазоне ( Автоматизированный априорный анализ статистической совокупности в среде MS Excel - student2.ru ). Следовательно, по проценту выхода значений признака за пределы диапазона ( Автоматизированный априорный анализ статистической совокупности в среде MS Excel - student2.ru ) можно судить о соответствии длины «хвостов» распределения нормальному закону.

Вывод:

1.Гистограмма является одновершинной (многовершинной).

2. Распределение приблизительно симметрично (существенно асимметрично), так как параметры Автоматизированный априорный анализ статистической совокупности в среде MS Excel - student2.ru , Mo, Me отличаются незначительно (значительно):

Автоматизированный априорный анализ статистической совокупности в среде MS Excel - student2.ru = .............., Mo=.............., Me=..............

3. “Хвосты” распределения не очень длинны (являются длинными), т.к. согласно графе 5 табл.9…..……% вариантов лежат за пределами интервала ( Автоматизированный априорный анализ статистической совокупности в среде MS Excel - student2.ru )=(………………;…………….) млн. руб.

Следовательно, на основании п.п. 1,2,3, можно (нельзя) сделать заключение о близости изучаемого распределения к нормальному.

II. Статистический анализ генеральной совокупности

Задача 1. Рассчитанные в табл.3 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 Автоматизированный априорный анализ статистической совокупности в среде MS Excel - student2.ru , млн. руб.    
Дисперсия Автоматизированный априорный анализ статистической совокупности в среде MS Excel - student2.ru    
Асимметричность As    
Эксцесс Ek    

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=………...............,

- для второго признака RN =………...............

Соотношениемежду генеральной и выборочной дисперсиями:

- для первого признака Автоматизированный априорный анализ статистической совокупности в среде MS Excel - student2.ru ……,т.е. расхождение между дисперсиями незначительное (значительное);

-для второго признака Автоматизированный априорный анализ статистической совокупности в среде MS Excel - student2.ru ……,т.е. расхождение между дисперсиями незначительное (значительное).

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

Автоматизированный априорный анализ статистической совокупности в среде MS Excel - student2.ru = | Автоматизированный априорный анализ статистической совокупности в среде MS Excel - student2.ru -Автоматизированный априорный анализ статистической совокупности в среде MS Excel - student2.ru|

определяет ошибку репрезентативности для средней величины признака.

Так как ошибки выборки всегда случайны, вычисляют среднюю и предельную ошибки выборки.

1. Для среднего значения признака средняя ошибка выборки Автоматизированный априорный анализ статистической совокупности в среде MS Excel - student2.ru (ее называют также стандартной ошибкой) выражает среднее квадратическое отклонение sвыборочной средней Автоматизированный априорный анализ статистической совокупности в среде MS Excel - student2.ru от математического ожидания M[ Автоматизированный априорный анализ статистической совокупности в среде MS Excel - student2.ru ] генеральной средней Автоматизированный априорный анализ статистической совокупности в среде MS Excel - student2.ru.

Для изучаемых признаков средние ошибки выборки Автоматизированный априорный анализ статистической совокупности в среде MS Excel - student2.ru даны в табл. 3:

- для признака Среднегодовая стоимость основных производственных фондов

Автоматизированный априорный анализ статистической совокупности в среде MS Excel - student2.ru =……………….,

- для признака Выпуск продукции

Автоматизированный априорный анализ статистической совокупности в среде MS Excel - student2.ru =………………..

2. Предельная ошибка выборки Автоматизированный априорный анализ статистической совокупности в среде MS Excel - student2.ru определяет границы, в пределах которых лежит генеральная средняя Автоматизированный априорный анализ статистической совокупности в среде MS Excel - student2.ru. Эти границы задают так называемый доверительный интервал генеральной средней Автоматизированный априорный анализ статистической совокупности в среде MS Excel - student2.ru– 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=0,683оценки предельных ошибок выборки Автоматизированный априорный анализ статистической совокупности в среде MS Excel - student2.ru даны в табл. 3 и табл. 4.

Для генеральной средней предельные значения и доверительные интервалы определяются выражениями:

Автоматизированный априорный анализ статистической совокупности в среде MS Excel - student2.ru ,

Автоматизированный априорный анализ статистической совокупности в среде MS Excel - student2.ru

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 Коэффи-циент доверия t Предельные ошибки выборки, млн. руб. Ожидаемые границы для средних Автоматизированный априорный анализ статистической совокупности в среде MS Excel - student2.ru , млн. руб.
для первого признака для второго признака для первого признака для второго признака
0,683     Автоматизированный априорный анализ статистической совокупности в среде MS Excel - student2.ru Автоматизированный априорный анализ статистической совокупности в среде MS Excel - student2.ru
0,954     Автоматизированный априорный анализ статистической совокупности в среде MS Excel - student2.ru Автоматизированный априорный анализ статистической совокупности в среде MS Excel - student2.ru

Вывод:

Увеличение уровня надежности ведет к расширению (сужению) ожидаемых границ для генеральных средних.

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

1.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 Автоматизированный априорный анализ статистической совокупности в среде MS Excel - student2.ru>Me>Mo,что означает преимущественное появление в распределении более высоких значений признака (среднее значение Автоматизированный априорный анализ статистической совокупности в среде MS Excel - student2.ruбольше серединного Me и модальногоMo).

Если асимметрия левосторонняя (As<0), то левая часть эмпирической кривой оказывается длиннее правой и выполняется неравенство Автоматизированный априорный анализ статистической совокупности в среде MS Excel - student2.ru<Me<Mo,означающее, что в распределении чаще встречаются более низкие значения признака (среднее значение Автоматизированный априорный анализ статистической совокупности в среде MS Excel - student2.ruменьше серединного Me и модальногоMo).

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

|As| Автоматизированный априорный анализ статистической совокупности в среде MS Excel - student2.ru 0,25 - асимметрия незначительная;

0,25<|As| Автоматизированный априорный анализ статистической совокупности в среде MS Excel - student2.ru 0,5 - асимметрия заметная (умеренная);

|As|>0,5 - асимметрия существенная.

Вывод:

Для признака Среднегодовая стоимость основных производственных фондов наблюдается незначительная (заметная, существенная)левосторонняя (правосторонняя) асимметрия. Следовательно, в распределении преобладают …………………………………………………………………………………………

Для признака Выпуск продукции наблюдается незначительная (заметная, существенная)левосторонняя (правосторонняя) асимметрия. Следовательно, в распределении преобладают ……………………………………………………….

…………………………………………………………………………………………

2.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 рассеяны по всему диапазону от xmaxдо xmin.

Для нормального распределения Ek=0. Чем больше абсолютная величина |Ek|, тем существеннее распределение отличается от нормального.

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

Вывод:

1.Так как для признака Среднегодовая стоимость основных производственных фондов Ek>0(Ek<0), то кривая распределения является более островершинной (пологовершинной) по сравнению с нормальной кривой. При этом Ek незначительно (значительно) отличается от нуля (Ek=|…........|) Следовательно, по данному признаку форма кривой эмпирического распределения значительно (незначительно) отличается от формы нормального распределения.

2.Так как для признака Выпуск продукции Ek>0(Ek<0), то кривая распределения является более островершинной (пологовершинной) по сравнению с нормальной кривой. При этом Ek незначительно (значительно) отличается от нуля (Ek=|….........|) .Следовательно, по данному признаку форма кривой эмпирического распределения значительно (незначительно) отличается от формы нормального распределения.

III. Экономическая интерпретация результатов статистического исследования предприятий[2]

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

Предприятия с резко выделяющимися значениями показателей приведены в табл.2. После их исключения из выборки оставшиеся 30 предприятий являются типичными (нетипичными) по значениям изучаемых экономических показателей.

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

Ответ на вопрос следует из анализа данных табл.9, где приведен диапазон значений признака ( Автоматизированный априорный анализ статистической совокупности в среде MS Excel - student2.ru ), содержащий наиболее характерные для предприятий значения показателей.

Для среднегодовой стоимости основных производственных фондов наиболее характерные значения данного показателя находятся в пределах от ...............………млн. руб. до ................…….млн. руб. и составляют ..........% от численности совокупности.

Для выпуска продукции наиболее характерные значения данного показа-теля находятся в пределах от ...............……. млн. руб. до …..................млн. руб. и составляют ...........% от численности совокупности.

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?

Ответы на вопросы следуют из значения коэффициента вариации (табл.8), характеризующего степень однородности совокупности (см. вывод к задаче 3б). Максимальное расхождение в значениях показателей определяется размахом вариации Rn. (табл.8).

Для среднегодовой стоимости основных производственных фондов различия в значениях показателя значительны (незначительны). Максимальное расхождение в значениях данного показателя........................млн. руб.

Для выпуска продукции различия в значениях показателя значительны (незначительны). Максимальное расхождение в значениях данного показателя........................млн. руб.

4. Какова структура предприятий выборочной совокупности по среднегодовой стоимости основных производственных фондов? Каков удельный вес предприятий с наибольшими, наименьшими и типичными значениями данного показатели? Какие именно это предприятия?

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 RN.

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

Наши рекомендации