Автор работы: Пользователь скрыл имя, 07 Января 2012 в 21:02, задача
Имеется следующая информация по однотипным предприятиям торговли о возрасте (продолжительности эксплуатации) типового оборудования и затратах на его ремонт (табл.1.1 и 1.2)
Обосновать актуальность и практическую значимость темы курсовой работы;
Определить значение работы в соответствующей области или практической деятельности;
Определить основную цель курсовой работы и ее конкретные задачи.
Для изучения зависимости между возрастом (продолжительностью эксплуатации) типового оборудования и затратами на его эксплуатацию необходимо:
1) обобщить исходные данные, построив вариационный ряд по каждому исследуемому показателю;
2) изобразить вариационные ряды в виде гистограммы, полигона, кумуляты, огивы;
3) на основе метода группировок и показателей вариации оценить однородность совокупности;
4) охарактеризовать структуру вариационного ряда с помощью абсолютных и относительных показателей вариации, моды, медианы;
5) проверить исходные данные на основе одного из критериев (Б. Ястремского, К. Пирсона, В. Романовского);
6) выяснить общий характер распределения с помощью показателей асимметрии и эксцесса;
7) построить интервальный ряд, характеризующий затраты на ремонт типового оборудования в зависимости от возраста оборудования, образовав группы с равными интервалами;
8) построить корреляционную таблицу и аналитическую группировку для изучения связи между затратами на ремонт оборудования и его возрастом;
9) предоставить графически статистическую зависимость двух признаков с помощью поля корреляции и эмпирической линии связи;
10) для измерения тесноты связи между признаками определить коэффициент детерминации и эмпирическое корреляционное отношение.
r
=(30*589,30-179*93,9)/Ö(30*
Коэффициент корреляции находится в интервале от 0,9 до 0,99 по шкале Чеддока, следовательно, можно сделать вывод о весьма высокой силе связи между факторным признаком (затрат на ремонт оборудования) и результативным признаком (возраст оборудования).
Следовательно, коэффициент детерминации равен:
r2 = (0,181736)2 =0,033028
Коэффициент детерминации показывает, какая часть колеблемости результативного признака объясняется колеблемостью факторного признака.
По данной задаче можно сделать вывод: между результативным и факторным признаками существует прямая (положительная) линейная связь. Причем 3,3 % вариации результативного признака объясняется вариацией факторного признака, а остальная часть (96,7 %) – воздействием каких-то других факторов.
Задача 2
Имеются следующие данные о производстве продукции предприятия за 2003 год (в сопоставимых ценах), млн. руб. (табл. 2)
Таблица 2 – Динамика производства продукции предприятия за 2004 год
| Месяц | произведено продукции, млн. руб. |
| Январь | 102 |
| Февраль | 104 |
| Март | 105 |
| Апрель | 108 |
| Май | 100 |
| Июнь | 101 |
| Июль | 98 |
| Август | 96 |
| Сентябрь | 94 |
| Октябрь | 87 |
| Ноябрь | 85 |
| Декабрь | 81 |
1.
Определить аналитические
3. Сделать прогноз производства продукции на первый квартал 2005 года.
4. Определить стандартную ошибку аппроксимации.
5. Результаты расчетов изобразить графически
Решение
Таблица 2.1 – Аналитические показатели ряда динамики
производства продукции предприятия за 2004 год
| Месяц | произведено продукции, млн. руб. | абсолютный прирост, млн. руб. | Темп роста, % | Темп прироста, % | Абсолютное значение 1 % прироста | ||||
| цепной | базисный | цепной | базисный | цепной | базисный | цепной | базисный | ||
| Январь | 102 | - | - | - | - | - | - | - | - |
| Февраль | 104 | 2 | 2 | 101,96 | 101,96 | 1,96 | 1,96 | 1,02 | 1,02 |
| Март | 105 | 1 | 3 | 100,96 | 102,94 | 0,96 | 2,94 | 1,04 | 1,02 |
| Апрель | 108 | 3 | 6 | 102,86 | 105,88 | 2,86 | 5,88 | 1,05 | 1,02 |
| Май | 100 | -8 | -2 | 92,59 | 98,04 | -7,41 | -1,96 | 1,08 | 1,02 |
| Июнь | 101 | 1 | -1 | 101,00 | 99,02 | 1,00 | -0,98 | 1,00 | 1,02 |
| Июль | 98 | -3 | -4 | 97,03 | 96,08 | -2,97 | -3,92 | 1,01 | 1,02 |
| Август | 96 | -2 | -6 | 97,96 | 94,12 | -2,04 | -5,88 | 0,98 | 1,02 |
| Сентябрь | 94 | -2 | -8 | 97,92 | 92,16 | -2,08 | -7,84 | 0,96 | 1,02 |
| Октябрь | 87 | -7 | -15 | 92,55 | 85,29 | -7,45 | -14,71 | 0,94 | 1,02 |
| Ноябрь | 85 | -2 | -17 | 97,70 | 83,33 | -2,30 | -16,67 | 0,87 | 1,02 |
| Декабрь | 81 | -4 | -21 | 95,29 | 79,41 | -4,71 | -20,59 | 0,85 | 1,02 |
| Показатель | Средний абсолютный прирост, млн. руб. | Средний темп роста, % | Средний темп прироста, % |
| Произведено продукции | -1,91 | 97,93 | -2,07 |
Рис. 2.1. Гистограмма динамики выпуска продукции предприятиями по месяцам
Рис. 2.2. Гистограмма динамики абсолютного прироста продукции предприятиями по месяцам
Рис. 2.3. Гистограмма динамики темпа роста продукции предприятиями по месяцам
Рис. 2.4. Гистограмма динамики темпа прироста продукции предприятиями по месяцам
Рис. 2.5. Гистограмма значения 1% прироста продукции предприятиями по месяцам
2. Выявить основную тенденцию производства продукции в 2004 году:
| Месяц | произведено продукции, млн. руб. | трёхмесячное произведено продукции, млн. руб. | трёхмесячное скользящей средние |
| Январь | 102 | - | - |
| Февраль | 104 | 311 | 103,67 |
| Март | 105 | 317 | 105,67 |
| Апрель | 108 | 313 | 104,33 |
| Май | 100 | 309 | 103,00 |
| Июнь | 101 | 299 | 99,67 |
| Июль | 98 | 295 | 98,33 |
| Август | 96 | 288 | 96,00 |
| Сентябрь | 94 | 277 | 92,33 |
| Октябрь | 87 | 266 | 88,67 |
| Ноябрь | 85 | 253 | 84,33 |
| Декабрь | 81 | - | - |
Вывод: В результате обработки ряды динамики методом скользящей средней выявилось тенденция к росту потребления продукции.
| Месяц | произведено продукции, млн. руб. | t | t^2 | y*t | Yt |
| Январь | 102 | -5 | 25 | -510 | 108,89 |
| Февраль | 104 | -4 | 16 | -416 | 106,46 |
| Март | 105 | -3 | 9 | -315 | 104,03 |
| Апрель | 108 | -2 | 4 | -216 | 101,60 |
| Май | 100 | -1 | 1 | -100 | 99,18 |
| Июнь | 101 | 0 | 0 | 0 | 96,75 |
| Июль | 98 | 0 | 0 | 0 | 96,75 |
| Август | 96 | 1 | 1 | 96 | 94,32 |
| Сентябрь | 94 | 2 | 4 | 188 | 91,90 |
| Октябрь | 87 | 3 | 9 | 261 | 89,47 |
| Ноябрь | 85 | 4 | 16 | 340 | 87,04 |
| Декабрь | 81 | 5 | 25 | 405 | 84,61 |
| Итого | 1161 | 0 | 110 | -267 |
При расчёте данным методом первоначальный ряд динамики преобразуется и заменяется другими, показателями которых относятся к большим по продолжительности промежуткам времени.
| Периоды времени, месяцы | произведено продукции, млн. руб. |
| январь-февраль-март | 317 |
| апрель-май-июнь | 309 |
| июль-август-сентябрь | 288 |
| октябрь-ноябрь-декабрь | 266 |
Расчёт методом укрупнения интервалов позволяет выявить тенденцию к росту потребления продукции.
3. Сделать прогноз производства продукции на первый квартал 2005 года.
Прогноз на 1-ый квартал 2005 г.:
Январь: млн. руб.
Февраль: млн. руб.
Март: млн. руб.
млн. руб.
4. Определить стандартную ошибку аппроксимации.
Стандартная ошибка аппроксимации:
S t=
- число месяцев, ,
- число рассматриваемых
S t=
Задача 3
Имеются следующие данные о проданных товарах (табл., 3).
Таблица 3 – Реализация товаров А и Б
| Вид товара | 2003 г. | 2004 г. | ||
| Цена за 1 кг, руб. р0 | Продано тыс. тонн,q0 | Цена за 1 кг, руб. р1 | Продано тыс. онн,q1 | |
| Товар А | 43 | 14 | 49 | 16 |
| Товар Б | 15,3 | 42,6 | 15,7 | 40,8 |