Загрузить архив: | |
Файл: ref-9961.zip (127kb [zip], Скачиваний: 117) скачать |
1. Анализ рядов распределения
Ряд распределения, графики в приложении.
Группы |
Частота f |
S |
До 10 |
4 |
4 |
10-20 |
28 |
32 |
20-30 |
45 |
77 |
30-40 |
39 |
116 |
40-50 |
28 |
144 |
50-60 |
15 |
159 |
60 и выше |
10 |
169 |
Итого |
169 |
Мода:
Медиана:
Нижний квартиль:
Верхний квартиль:
Средний уровень признака:
Группы |
Частота f |
x |
xf |
До 10 |
4 |
5 |
20 |
10-20 |
28 |
15 |
420 |
20-30 |
45 |
25 |
1125 |
30-40 |
39 |
35 |
1365 |
40-50 |
28 |
45 |
1260 |
50-60 |
15 |
55 |
825 |
60 и выше |
10 |
65 |
650 |
Итого |
169 |
- |
5665 |
Средняя величина может рассматриваться в совокупности с другими обобщающими характеристиками, в частности, совместно с модой и медианой. Их соотношение указывает на особенность ряда распределения. В данном случае средний уровень больше моды и медианы. Асимметрия положительная, правосторонняя.
Асимметрия распределения такова:
< < => 27,39 31,4 33,52
Показатели вариации:
1) Размах вариации R
2) Среднее линейное отклонение
(простая)
Группы |
f |
x |
xf |
S |
f |
(x-)2 |
f(x-)2 |
x2 |
x2f |
|
До 10 |
4 |
5 |
20 |
4 |
114,08 |
28,52 |
813,43 |
3253,72 |
25 |
100 |
10-20 |
28 |
15 |
420 |
32 |
518,58 |
18,52 |
343,02 |
9604,47 |
225 |
6300 |
20-30 |
45 |
25 |
1125 |
77 |
383,43 |
8,52 |
72,60 |
3267,11 |
625 |
28125 |
30-40 |
39 |
35 |
1365 |
116 |
57,69 |
1,48 |
2,19 |
85,34 |
1225 |
47775 |
40-50 |
28 |
45 |
1260 |
144 |
321,42 |
11,48 |
131,77 |
3689,67 |
2025 |
56700 |
50-60 |
15 |
55 |
825 |
159 |
322,19 |
21,48 |
461,36 |
6920,39 |
3025 |
45375 |
60 и в. |
10 |
65 |
650 |
169 |
314,79 |
31,48 |
990,95 |
9909,46 |
4225 |
42250 |
Итого |
169 |
- |
5665 |
- |
2032,18 |
121,48 |
- |
36730,18 |
226625 |
(взвешенная)
3) Дисперсия
Другие методы расчета дисперсии:
1. Первый метод
Группы |
f |
x |
||||
До 10 |
4 |
5 |
-3 |
9 |
-12 |
36 |
10-20 |
28 |
15 |
-2 |
4 |
-56 |
112 |
20-30 |
45 |
25 |
-1 |
1 |
-45 |
45 |
30-40 |
39 |
35 |
0 |
0 |
0 |
0 |
40-50 |
28 |
45 |
1 |
1 |
28 |
28 |
50-60 |
15 |
55 |
2 |
4 |
30 |
60 |
60 и выше |
10 |
65 |
3 |
9 |
30 |
90 |
Итого |
169 |
- |
- |
- |
-25 |
371 |
Условное начало С = 35
Величина интервала d = 10
Первый условный момент:
Средний уровень признака:
Второй условный момент:
Дисперсия признака:
2. Второй метод
Методика расчета дисперсии альтернативного признака:
Альтернативным называется признак, который принимает значение «да» или «нет». Этот признак выражает как количественный «да»-1, «нет»-0, это значение x , тогда для него надо определить среднюю и дисперсию.
Вывод формулы:
Признак х |
1 |
0 |
всего |
Частота f вероятность |
p |
g |
p + g = 1 |
xf |
1p |
0g |
p + 0 = p |
Средняя альтернативного признака равна доле единиц, которые этим признаком обладают.
- Дисперсия альтернативного признака. Она равна произведению доли единиц, обладающих признаком на ее дополнение до 1.
Дисперсия альтернативного признака используется при расчете ошибки для доли.
p |
g |
|
0,1 |
0,9 |
0,09 |
0,2 |
0,8 |
0,16 |
0,3 |
0,7 |
0,21 |
0,4 |
0,6 |
0,24 |
0,5 |
0,5 |
max 0,25 |
0,6 |
0,4 |
0,24 |
W – выборочная доля.
Виды дисперсии и правило их сложения:
Виды:
1. Межгрупповая дисперсия.
2. Общая дисперсия.
3. Средняя дисперсия.
4. Внутригрупповая дисперсия.
У всей совокупности может быть рассчитана общая средняя и общая дисперсия.
1. общая и
2. По каждой группе определяется своя средняя величина и своя дисперсия: a,a; i,i
3. Групповые средние iне одинаковые.Чем больше различия между группами, тем больше различаются групповые средние и отличаются от общей средней.
Это позволяет рассчитать дисперсию, которая показывает отклонение групповых средних от общей средней:
- межгрупповая дисперсия, где mi – численность единиц в каждой группе.
В каждой группе имеется своя колеблемость – внутригрупповая
Эти дисперсии находятся в определенном соотношении. Общая дисперсия равна сумме межгрупповой и средней из внутригрупповых дисперсий:
-правило сложения дисперсий.
Соотношения дисперсий используются для оценки тесноты связей между факторами влияния изучаемого фактора – это межгрупповая дисперсия. Все остальные факторы – остаточные факторы.
2. Ряды динамики
Ряд динамики, график ряда динамики в приложении.
Год |
Уровень |
1 |
40,6 |
2 |
41,5 |
3 |
49,5 |
4 |
43,6 |
5 |
39,2 |
6 |
40,7 |
7 |
38,2 |
8 |
36,5 |
9 |
38,0 |
10 |
38,7 |
11 |
39,4 |
Средняя хронологическая:
Производные показатели ряда динамики:
- коэффициент роста, базисный
- коэффициент роста, цепной
- коэффициент прироста
- абсолютное значение одного процента прироста
Год |
Уровень |
Темпы роста % |
Темпы прироста % |
А1% |
|||
Базисные |
Цепные |
Базисные |
Цепные |
||||
1 |
40,6 |
- |
100 |
- |
- |
- |
- |
2 |
41,5 |
0,9 |
102,2167 |
102,2167 |
2,216749 |
2,216749 |
0,406 |
3 |
49,5 |
8 |
121,9212 |
119,2771 |
21,92118 |
19,27711 |
0,415 |
4 |
43,6 |
-5,9 |
107,3892 |
88,08081 |
7,389163 |
-11,9192 |
0,495 |
5 |
39,2 |
-4,4 |
96,55172 |
89,90826 |
-3,44828 |
-10,0917 |
0,436 |
6 |
40,7 |
1,5 |
100,2463 |
103,8265 |
0,246305 |
3,826531 |
0,392 |
7 |
38,2 |
-2,5 |
94,08867 |
93,85749 |
-5,91133 |
-6,14251 |
0,407 |
8 |
36,5 |
-1,7 |
89,90148 |
95,54974 |
-10,0985 |
-4,45026 |
0,382 |
9 |
38 |
1,5 |
93,59606 |
104,1096 |
-6,40394 |
4,109589 |
0,365 |
10 |
38,7 |
0,7 |
95,3202 |
101,8421 |
-4,6798 |
1,842105 |
0,38 |
11 |
39,4 |
0,7 |
97,04433 |
101,8088 |
-2,95567 |
1,808786 |
0,387 |
Взаимосвязь цепных и базисных коэффициентов роста:
1. Произведение последовательных цепных коэффициентов равно базисному:
и т. д.
2. Частное от деления одного базисного равно цепному коэффициенту:
и т. д.
Средний абсолютный прирост:
Средний годовой коэффициент роста:
1)
2)
3)
Анализ тенденции изменений условий ряда:
Анализ состоит в том, чтобы выявить закономерность.
Метод – укрупнение интервалов и расчет среднего уровня
Год |
Уровень |
Новые периоды |
Новые уровни |
1 |
40,6 |
1 |
43,9 |
2 |
41,5 |
||
3 |
49,5 |
||
4 |
43,6 |
2 |
41,2 |
5 |
39,2 |
||
6 |
40,7 |
||
7 |
38,2 |
3 |
37,6 |
8 |
36,5 |
||
9 |
38,0 |
||
10 |
38,7 |
4 |
39,1 |
11 |
39,4 |
Тенденция изображена в виде ступенчатого графика (в приложении).
Сезонные колебания:
Месяц |
Годы |
Ср. уровень за каждый месяц |
Индекс сезонности |
||
1998 |
1999 |
2000 |
|||
1 |
242 |
254 |
249 |
248,3333 |
81,24318 |
2 |
236 |
244 |
240 |
240 |
78,5169 |
3 |
284 |
272 |
277 |
277,6667 |
90,83969 |
4 |
295 |
291 |
293 |
293 |
95,85605 |
5 |
314 |
323 |
331 |
322,6667 |
105,5616 |
6 |
328 |
339 |
344 |
337 |
110,2508 |
7 |
345 |
340 |
353 |
346 |
113,1952 |
8 |
362 |
365 |
364 |
363,6667 |
118,9749 |
9 |
371 |
373 |
369 |
371 |
121,374 |
10 |
325 |
319 |
314 |
319,3333 |
104,4711 |
11 |
291 |
297 |
290 |
292,6667 |
95,747 |
12 |
260 |
252 |
258 |
256,6667 |
83,96947 |
Индекс сезонности:
График «Сезонная волна» в приложении.
3. Индексы
Товар –представитель |
базисный год 1999 |
текущий год 2000 |
стоимость pq |
p0q1 |
p1q0 |
|||
цена |
объем |
цена |
объем |
базис.год |
текущ.год |
|||
А |
12,5 |
420 |
10,7 |
462 |
5250 |
4943,4 |
5775 |
4494 |
Б |
3,2 |
2540 |
4,5 |
2405 |
8128 |
10822,5 |
7696 |
11430 |
В |
45,7 |
84 |
55,3 |
97 |
3838,8 |
5364,1 |
4432,9 |
4645,2 |
Г |
83,5 |
156 |
82,5 |
162 |
13026 |
13365 |
13527 |
12870 |
p0 |
q0 |
P1 |
q1 |
p0q0 |
p1q1 |
p0q1 |
p1q0 |
|
Итого |
30242,8 |
34495 |
31430,9 |
33439,2 |
Индивидуальные индексы:
Товар |
ip |
iq |
А |
85,6 |
110 |
Б |
140,625 |
94,68504 |
В |
121,0065646 |
115,4762 |
Г |
98,80239521 |
103,8462 |
Расчет индивидуальных индексов ведется по формулам:
ip= ; iq =
Общий индекс физического объема:
Iq =
Общий индекс цен:
1) Ip =
2) Ip =
3) Ip(фишер) =
Общий индекс стоимости:
Ipq =
Взаимосвязь индексов Ip , Iq , Ipq :
Ip x Iq=Ipq
(1,0975 x 1,0393) x 100 = 114,06
Влияние факторов на изменение стоимости:
Общее изменение стоимости составило:
pq =
в том числе :
-за счет роста цен на 9,75% дополнительно получено доходов:
p =
- за счет роста физического объема продаж на 3,93% дополнительные доходы получены в размере:
q =
Взаимосвязь p, q, pq :
pq = p + q
4252,2 = 3064,1 + 1188,1
Методика преобразования общих индексов в среднюю из индивидуальных:
Общие индексы – это относительные величины, в то же время, общие индексы являются средними из индивидуальных индексов, т.е. индивидуальный индекс i x, а Y
Алгоритм :
1. Индекс физического объема
а) индивидуальный индекс физического объема:
iq =
Товар iq А110 Б 94,68504 В 115,4762 Г 103,8462 |
б) Общий индекс физического объема:
Iq =
в)
г) Iq =
iq x (q0p0) f
Таким образом, индекс физического объема представляет собой среднюю арифметическую из индивидуальных индексов, взвешенных по стоимости продукции базового периода.
2. Индекс цен Ласпейреса Ip = ip=
Товар |
ip |
А |
85,6 |
Б |
140,625 |
В |
121,007 |
Г |
98,802 |
Индекс цен Ласпейреса – это средняя арифметическая из индивидуальных индексов, взвешанных по стоимости базового периода или удельному весу.
3. Индекс цен Пааше
а) Индивидуальный индекс цены
ip= б) Ip = в) p0 = p = Индекс цен Пааше является средней гармонической величиной из индивидуальных индексов, взвешенных по стоимости текущего периода.