Контрольная работа по «Статистика»

Автор работы: Пользователь скрыл имя, 11 Мая 2015 в 14:07, контрольная работа

Краткое описание

История развития человечества показала, что без статистических данных невозможно управление государством, развитие отдельных отраслей и секторов экономики, обеспечение оптимальных пропорций между ними. Необходимость сбора и обобщения множества данных о населении страны, предприятиях, банках, фермерских хозяйствах и т.д. приводит к существованию специальных статистических служб-учреждений государственной статистики.

Содержание

ВВЕДЕНИЕ…………………………………………………………………………..3

1. Наука, предмет статистики…………………………………………………...4

Развитие статистической науки……………………………………………...4

Предмет статистики…………………………………………………………..7

2. Применение метода парной корреляции…………………………………....10

3. Решение задач………………………………………………………………..16

СПИСОК ИСПОЛЬЗУЕМОЙ ЛИТЕРАТУРЫ…………………………………...21

Вложенные файлы: 1 файл

Статистика № 1.doc

— 308.00 Кб (Скачать файл)

 

  1. МЕТОД ПАРНОЙ КОРРЕЛЯЦИИ.

Парная корреляция подразумевает выявление наличия и формы корреляционной зависимости между результативным показателем (ценой) и одним из главных факторных признаков (значением главного ценообразующего параметра) на основе имеющейся статистической выборки машин-аналогов. При этом предполагается условное равенство значений всех прочих параметров в сравниваемых машинах, а результативный показатель (Y) является функцией от значения главного ценообразующего параметра (X) аналогичных объектов:

Y = f(x)

Выбор главного ценообразующего параметра того или иного вида рассматриваемых машин зависит от величин предварительно рассчитанных статистических показателей, таких как коэффициент корреляции, коэффициент детерминации и др. Например, при сравнении степени влияния каждого из анализируемых параметров на формирование стоимости главным ценообразующим параметром может считаться тот, у которого значение линейного коэффициента корреляции с ценой окажется по модулю ближе к 1,0.

Знак при этом указывает на направление корреляционной связи – прямой (+) или обратной (-). При прямой связи увеличение значения параметра приводит к повышению цены и наоборот, если при повышении значения параметра цена уменьшается, то это говорит о наличии обратной связи.

Линейный коэффициент корреляции рассчитывается следующим образом (или находится с помощью встроенной функции Excel – КОРРЕЛ):

(П1.1)

где: Хi – значение главного ценообразующего параметра по каждому элементу статистической выборки;

Yi – соответствующая каждому Хi цена;

M – количество исходных значений Xi и Yi (количество аналогов в выборке).

Для определения стоимости АБМК серии «Тулица»-0,4 произведем выбор главного ценообразующего параметра (ГЦП).

Коэффициент корреляции между Y и каждым из Xi, рассчитанные по данным задачи, имеют вид:

Y=f(Xi)

X1

X2

X3

X4

X5

X6

X7

r=

0,99305

0,86721

0,99326

0,99720

0,88023

0,99335

0,99070


 

Максимальное значение коэффициента корреляции в 0,9972 говорит о более высокой ценообразующей роли параметра Х4 – производительность водогрейной установки. Влияние на формирование цены параметров Х3 и Х6 практически одинаково.

Следующим этапом метода парной корреляции является выбор регрессии, и при этом могут быть использованы следующие основные виды корреляционной зависимости (уравнений регрессии):

  1. линейная: У=А0+А1Х
  2. степенная: У=А0(Х)А1
  3. показательная: У=А0(А1)х
  4. квадратическая: У=А0+А1Х+А2(Х)2
  5. гиперболическая: У=А0+А11/Х,

где А0 – свободный член;

А1, А2 – коэффициенты регрессии.

На основе данных таблицы П1.1 рассмотрим пример расчета стоимости оцениваемой АБМК серии «Тулица»-0,4 методом парной корреляции на основе линейной корреляционной зависимости (уравнения регрессии) вида: У=А0+А1*х4. Главным ценообразующим параметром является производительность водогрейной установки.

Свободный член А0 и коэффициент регрессии А1 могут быть рассчитаны с помощью функции «Excel-ЛИНЕЙН, РЕГРЕССИЯ» или по следующим формулам:

где: - математическое ожидание (среднеарифметическая величина) по Y и Х исходя из данных Таблицы П1.1.

Таким образом, уравнение регрессии с рассчитанными коэффициентами имеет следующий вид:

Y=926,32+369,48*Х4

Прежде чем производить расчет стоимости по вышеприведенному уравнению регрессии, необходимо оценить относительную погрешность этого уравнения (достоверность). Оценка меры достоверности (D) анализируемого уравнения регрессии производится с помощью процентного соотношения среднеквадратической ошибки уравнения Se (функция Excel-СТОШУХ) и среднеарифметического значения по результативному признаку 

                                                   

 

                                                   

Где m – количество объектов в выборке;

I – количество параметров уравнения регрессии;

Yi – исходные значения цен в выборке;

Yip – расчетные значения Yi после подстановки в уравнение регрессии значений Xi.

В случае, если максимальное значение D не превышает 10%, анализируемое уравнение регрессии достаточно корректно отображает корреляционную связь и может быть использовано для расчета стоимости оцениваемой машины. Расчет достоверности произведен в таблице П1.2.

Таблица П1.2

Основные характеристики объектов-аналогов

 

Объект оценки

АНАЛОГИ

А 1

А 2

А 3

А 4

А 5

А 6

                               1

2

3

4

5

6

7

Тип котельной:            Тулица

                                       –  0,04

Тулица – 0,2

Тулица - 0,3

Тулица - 0,5

Тулица – 1,26

Тулица – 1,89

Тулица – 2,52

Технические параметры:

Производительность водогрейной установки, м3/ч

 

(Х4)

 

3

 

0,5

 

1

 

3

 

5

 

9

 

12

Стоимость, тыс. руб. (Yi)

?

1043

1248

2086

2970

4076

5404

Yi-расчетное, тыс. руб.

 

1111,06

1295,8

2034,8

2773,72

4251,64

5360,1

Среднеквадратическая ошибка:

Se=

142,17


 

 

Продолжение табл. П1.2

 

1

2

3

4

5

6

7

Математическое ожидание по Y:

 

=

2804,5

Достоверность:

D=

5,06


 

Высокое значение достоверности в 5% («10%) свидетельствует о возможности использования линейной зависимости вида Y=А0+А1*Х4 для расчета стоимости оцениваемой АБМК. Стоимость оцениваемой АБМК серии «Тулица»-0,04:

926,32+369,48*3=2035 т. руб

Проводя подобные расчеты со вторым по своему значению параметром – потребление газа, а также с другими параметрами, получим следующие результаты:

Таблица П1.3

Показатели  

Параметры

Уравнение регрессии

Se

D, %

Стоимость АБМК «Тулица»-0,4, т.руб

Потребление газа

Y=14,8+819,26Х6

218,8

7,8

1530

Мощность

Y=1784+821,3Х1

223,6

8

1535

Отапливаемый объем

Y=59,57+822,89Х3

220,22

7,9

1538

Средняя

 

1534


 

Явно завышенный результат в случае использования в качестве ГЦП производительности водогрейной установки (2035 т.руб) вызван особенностью данного параметрического ряда: оцениваемая котельная и третий аналог имеют одинаковые значения параметра А4, а величины их стоимостей должны быть разными по причине влияния других параметров. Учитывая высокую сходимость оцениваемой АБМК серии «Тулица»-0,4 может быть рассчитана как среднеарифметическая величина по данным Таблицы П1.3:

С0,4=(1534+2035)/2=1785 т.руб.

На рисунке П1.1 представлена графическая интерпретация различных видов корреляционной зависимости Y=f(X4).

 

Рис. П1.1. Зависимость цены от производительности водогрейной установки.

 

Рассмотренные выше методы расчета позволяют достаточно просто и быстро учесть разницу в значениях ГЦП аналогичных машин, чем объясняется их широкое распространение. Вместе с тем необходимо отметить, что расчет стоимости с учетом только одного ГЦП, высокой точностью не отличается.

Резюмируя все ранее сказанное, можно сделать вывод о том, что в проводимых расчетных процедурах для уменьшения погрешности, вызванной учетом только одного из главных ценообразующих параметров при условном равенстве всех прочих, необходимо использовать комплексные параметрические методы, предусматривающие отбор нескольких важнейших параметров с последующим анализом взаимосвязей между ними и ценами машин. Такой анализ производится путем последовательного учета в цене значения каждого параметра или всех параметров одновременно, а также использованием многофакторного анализа.

 

 

 

 

 

  1. РЕШЕНИЕ ЗАДАЧ.

 

Задача № 1.

 

В таблице приведены данные по 25 предприятиям одной из отраслей ДВ:

 

№ предприятия

Выпуск продукции, млн. р.

Численность работающих, чел.

№ предприятия

Выпуск продукции, млн. р.

Численность работающих, чел.

1

52,5

230

13

58,9

270

2

62,3

350

14

62,3

360

3

45,4

150

15

68,9

390

4

72,1

420

16

54,1

250

5

85,6

520

17

58,2

265

6

87,1

570

18

47,5

185

7

98,2

690

19

49,8

200

8

50,0

200

20

72,1

425

9

56,3

245

21

80,2

510

10

102,2

800

22

86,9

555

11

87,3

505

23

93,5

650

12

47,4

170

24

58,1

260

     

25

97,1

685

Информация о работе Контрольная работа по «Статистика»