Индекс корреляции находится для случаев нелинейной зависимости. В данном случае зависимость линейная.
Задание 3
Исходные данные | ||||||||||||
Овощи | Периоды | Для расчётов | ||||||||||
Базисный | Отчётный | Объём товарооборота | ||||||||||
кол-во, т | цена 1 кг, руб. | кол-во, т | цена 1 кг, руб. | P0*Q0 | P1*Q1 | P0*Q1 | ||||||
свекла | 121,3 | 109,7 | 9582,7 | 8885,7 | 8666,3 | |||||||
капуста | 95,8 | 7472,4 | ||||||||||
морковь | 146,2 | |||||||||||
Сумма | 27166,7 | 25830,1 | 26211,3 | |||||||||
P - цена | 0 - базисный уровень | |||||||||||
Q - количество | 1 - отчётный уровень | |||||||||||
T - товарооборот | ||||||||||||
1. Рассчитаем индивидуальные индексы цен и количеств, товарооборота:
Индекс цен | | свекла | 1,0253 | |
капуста | 1,0400 | |||
морковь | 0,9143 | |||
Индекс количества | свекла | 0,9044 | ||
капуста | 0,9776 | |||
морковь | 1,0123 | |||
Индекс товарооборота | свекла | 0,9273 | ||
капуста | 1,0167 | |||
морковь | 0,9255 |
2. Общий агрегатный индекс цен: | ||||||
| ||||||
0,9855 | ||||||
3. Общий агрегатный индекс количеств: | ||||||
| ||||||
0,9648 | ||||||
4. Общий агрегатный индекс стоимости товарооборота: | ||||||
| ||||||
0,9508 | ||||||
Выводы (пример):Цена свеклы в отчётном периоде увеличилась на 2,5%. В отчётном периоде свеклы было продано на 9,6% меньше, чем в базисном периоде. В целом объём товарооборота свеклы снизился на 7,3%. В целом на рынке овощей цены снизились на 1,4%. При этом в натуральном выражении было продано на 3,5% меньше. Товарооборот на рынке снизился на 4,9%.
Задание 4
Исходные данные | Среднесписочная численность работников | |||||||
дней | чел. | июнь | ||||||
12 | 10-21 мая | 3 кв | ||||||
4 | 22-25 мая | октябрь | ||||||
6 | 26-31 мая | ноябрь | ||||||
декабрь | ||||||||
1. Средняя численность за май. | (формула средней арифметической взвешенной) | |||||||
2. Средняя численность за 2 квартал | (формула средней арифметической простой) | |||||||
3. Средняя численность за 1 полугодие | (формула средней арифметической простой) | |||||||
4. Средняя численность за 4 квартал | (формула средней арифметической простой) | |||||||
5. Средняя численность за 2 полугодие | (формула средней арифметической простой) | |||||||
6. Средняя численность за год | (формула средней арифметической простой) |
Задание 5
Исходные данные, тыс. руб. | ||||||||||
Основные фонды по полной балансовой стоимости на начало года | ||||||||||
Коэффициент износа на начало года, % | ||||||||||
В течение года введено новых основных фондов | ||||||||||
Выбыло основных фондов (полная балансовая стоимость) | ||||||||||
Остаточная стоимость выбывших основных фондов | ||||||||||
Сумма начисленного износа основных фондов за год | ||||||||||
Среднегодовая стоимость основных производственных фондов | ||||||||||
Объём произведённой продукции | ||||||||||
1. Построим баланс основных фондов по полной балансовой стоимости: | ||||||||||
Усл обозн | тыс. руб. | |
1. Наличие основных фондов (ОФ) на начало года | Фн | |
2. Стоимость ОФ, поступивших в течение года | Фп | |
3. Стоимость выбывших ОФ в течение года | Фв | |
4. Наличие ОФ на конец года | Фк |
Фк=Фн+Фп-Фв
2. Построим баланс основных фондов по остаточной балансовой стоимости: |
1. Наличие ОФ на начало года | Фн" | |
2. Стоимость ОФ, поступивших в течение года | Фп" | |
3. Стоимость выбывших ОФ в течение года | Фв" | |
4. Износ ОФ, начисленный за год | Изн | |
5. Наличие ОФ на конец года | Фк" | -136 |
Фк"=Фн"+Фп"-Фв"-Изн
ОФ по полной балансовой стоимости*(коэф износа-100)
Так как коэффициент износа больше 100%, то все оборудование изношено, а стоимость
ОФ на начало года =0
3. Найдем коэффициент обновления и выбытия основных фондов: | |||||||
К обн=Фп/Фк | 8,46 | ||||||
К выб=Фв/Фн | 10,79 | ||||||
4. Найдем коэффициент износа и годность ОФ на начало и конец года | |||||||
Кизн н г=(Фн-Фн")/Фн | (поностью изношено) | ||||||
Кгод н г=Фн"/Фн | (нет годных) | ||||||
Кизн к г=(Фк-Фк")/Фк | 111,86 | (все изношено более чем на 100%) | |||||
Кгод к г=Фк"/Фк | -11,86 | (нет годных) |
5. Найдем показали, характеризующие использование основных фондов (фондоёмкость и фондоотдача):
Фем=Фср/Q | Фср= | Фем= | 1,0631 | |||
Фотд=Q/Фср | Фотд= | 0,9406 | ||||
Задание 6
Исходные данные | ||||||||||||
Месяц | янв | фев | мар | апр | май | июн | июл | авг | сен | окт | ноя | дек |
цена |
Пример решения задачи методом аналитического выравнивания
Уравнением тренда примем прямую | ||||
месяц, т | цена, у | т*т | у*т | |
сумма |
Уравнение прямой: | Ут = а + в*т | |||||||
Получается система: | ||||||||
12*а+78*в=573 | ||||||||
78*а+650*в=3867 | ||||||||
а=О1/О | 41,27273 | |||||||
в=О2/О | 0,996503 | |||||||
Уравнение трендовой прямой будет иметь вид: | ||||||||
Ут=41,3+0,9965*т | ||||||||
По методу наименьших квадратов (См ссылку) найдем параметы а и в | |||||||
Решим полученную систему, найдя определители | |||||||
О= | О1= | О2= | |||||
Задание 7
Исходные данные | |||
Выборка, изд | n | ||
Средний вес, г | |||
Средне квадр откл, г | δ | ||
Вероят-ть | 0,997 |
Значения коэффициента доверия | |||||||
Вероятность, рi | 0,683 | 0,866 | 0,954 | 0,988 | 0,997 | 0,999 | |
Значение t | 1,5 | 2,5 | 3,5 |
Рассчитаем сначала предельную ошибку выборки. Так как при р = 0,997 по таблице имеем t = 3, то
Определим пределы генеральной средней: | ||||
127-1,4758 | ≤x≤ | 127+1,4758 | ||
125,5242 | ≤x≤ | 128,4758 |
Следовательно, с вероятностью 0,997 можно утверждать, что средний вес изделий в генеральной совокупности находится в пределах от 125,52 г. до 128,48 г.
Задание 8
Исходные данные | Расчеты | |||||||||
Номер | Разряд, х | Зп, тыс. руб., у | х-хср | у-уср | (х-хср)*(у-уср) | (х-хср)^2 | (у-уср)^2 | |||
-0,5 | -10 | 0,25 | ||||||||
0,5 | -4 | -2 | 0,25 | |||||||
1,5 | 31,5 | 2,25 | ||||||||
2,5 | 6,25 | |||||||||
-1,5 | -6 | 2,25 | ||||||||
-2,5 | -19 | 47,5 | 6,25 | |||||||
0,5 | 1,5 | 0,25 | ||||||||
-0,5 | -9 | 4,5 | 0,25 | |||||||
0,5 | 0,25 | |||||||||
-0,5 | -16 | 0,25 | ||||||||
Сумма | 18,5 | |||||||||
Среднее | 3,5 | 16,5 | 1,85 | |||||||
ковар | вар х | вар у | ||||||||
уравнение линейной корреляции: у = 8,918919*х + 93,783784
Уравнение прямой: | у = а*х + в | |||
а= cov (x;y)/var (x) | ковариация и вариация | |||
cov (x;y)= | 16,5 | |||
var (x)= | 1,85 | |||
а= | 8,9189189 | |||
в= | 93,783784 | |||
2. Найдем коэффициент корреляции | ||||
r xy=cov (x;y)/var (x)*var (y) | ||||
r xy= | 0,8216178 | (связь прямая, тесная) |
Индекс корреляции находится для случаев нелинейной зависимости. В данном случае зависимость линейная.