Выборочный метод изучения показателей

 

     Измерим тесноту корреляционной связи с  использованием коэффициента детерминации и эмпирического корреляционного  отношения.

     Коэффициент детерминации:

     R= (r_в)² где r_в – выборочный коэффициент корреляции

     r_в = , где

     х и у – наблюдавшиеся значения признаков Х и Y

     n_xy – частоты пар вариант (x;y)

     n – объем выборки; n=30

     , - выборочные средние квадратические отклонения

      - выборочные средние

      = = = 40,725

      = = = 22,043

      = ², где =

      = = = 498,334

     Значит,  =

      = ², где =

     = = = 1581,9

      = 15,195

     r_в=0,924 , значит R=0,854 → связь между X и Y сильная, прямая.

     Сведем  полученные показатели в корреляционную таблицу. 
 
 

Таблица 13 – Корреляционная таблица

Группы  предприятий по уровню рентабельности продукции	Группы  предприятий по затратам на производство и реализацию продукции
	12,528-22,219	12,528-22,219	12,528-22,219	12,528-22,219	12,528-22,219	Итого
14,943-17,943	3					3
17,943-20,943	1	7				8
20,943-23,943		1	8			9
23,943-26,943			1	2		3
26,943-29,943				4	3	7
Итого	4	8	9	6	3	30

 

     Анализ  и интерпретация  данных индивидуального  задания 4

     На  предприятии норму расхода стали  на единицу продукции А превысили на 5,6%. Фактический расход стали на производство единицы продукции Б ниже нормы на 20%, а продукции В на 10%.

     Фактический же расход стали на весь выпуск продукции  составил 0,974, что является ниже нормы  на 2,6%.

     Абсолютная  экономия стали при выпуске всей продукции составила ∆=18760-19270=-510 кг, что является положительным результатом для предприятия.

     Анализ  и интерпретация  данных индивидуального  задания 5

     В работе динамика производительности труда  по экономике РФ и по видам экономической  деятельности рассчитывалась с помощью цепных и базисных показателей.

     В цепном и базисном периодах рассматривались  такие материалы, как полистирол и сополимеры стирола, поливинихлоридная смола и сополимеры винихлорида, полиэтилен, полипропилен. Рассчитав абсолютные и относительные аналитические показатели можно сделать следующие выводы:

• Абсолютный прирост синтетических смол и пластических масс не постоянен как в цепном так и базисном периодах, он склонен и к повышению и к понижению в период времени с 2000г. по 2006г. Но прирост полиэтилена и поливинихлоридных смол и сополимеров винихлорида претерпевал лишь снижение. Так, в 2006г. абсолютный прирост полиэтилена составил -6,5% (базисный период). Наиболее высокий абсолютный прирост был замечен в 2006г. при производстве полистирола и сополимеров стирола (4,0% в базисный период)
• В 2006г. был самый высокий темп роста производства полистирола и сополимеров стирола, который составил 211,1%, а самый низкий, в этом же году, при производстве полиэтилена (81,8% в базисный период). В цепном периоде по темпам роста также лидировал полистирол и сополимеры стирола на протяжении всего рассматриваемого периода. В 2005г. темп роста его производства был равен 134%.
• С 2003г. темп прироста полистирола и сополимеров стирола растет и к 2006г. составляет уже 52,6%, чего не скажешь о темпах прироста полиэтилена и поливинихлоридных смол. С каждым годом они все больше понижаются -22,2% (базисный период). В цепном периоде при производстве синтетических смол и пластических масс темп прироста колеблется и не имеет определенной тенденции к росту или понижению.
• Наиболее высокий средний уровень ряда динамики наблюдается в производстве полиэтилена и составляет 32,9, средний темп роста в производстве полистирола и сополимеров стирола (102,5%)

 
     

4. Выводы  по главе

 

     В данной главе определены 3 этапа  статистического наблюдения, на каждом этапе выявлены методы статистического  наблюдения: группировки, выборочный и индексный метод, метод анализа рядов динамики, корреляционный анализ, метод обобщения статистических показателей. В соответствии с выделенными этапами, разработаны 3 программы статистического наблюдения для изучения предприятий: для типового задания и для индивидуальных заданий.

     Также мы выявили, что значение статистических группировок состоит в том, что  она раскрывает объективное положение  вещей и выявляет самые существенные черты и свойства изучаемых явлений, а также позволяют получать информацию о размерности отдельных групп, соотношении их в общей совокупности и о связях между изучаемыми показателями, характеризующими выделенные части, и признаками, положенными в основу группировки.

     Статистические  показатели бывают трёх видов: абсолютные, относительные и средние. Каждый из этих показателей позволяет решить конкретную задачу тем способом, который подойдёт к её структуре, и который приведёт к самому точному результату.

     Выявлено, что вариация позволяет сравнить один и тот же признак у разных групп объектов, выявить степень  различия одного и того же признака у одной и той же группы объектов в разное время, сопоставить вариацию разных признаков у одних и тех же групп объектов, охарактеризовать однородность совокупности.  
 
 
 

     Заключение 

     При правильной организации выборочных обследований полученные статистические данные по точности не уступают данным сплошных наблюдений, поэтому необходимо способствовать, находить возможности практическому внедрению выборочных методов проведения статистических наблюдений социально-экономических процессов.

     Необходимость выборочных обследований социально-экномических процессов в настоящее время  обусловлена тем, что переход к рынку вызывает ряд изменений в экономической ситуации страны и исследовать, оценить их возможно только на основе выборки, учитывая специфику интересов современного общества.

     Выборочное  наблюдение является одним из видов  несплошного наблюдения, целью которого является оценка всей изучаемой совокупности по заранее отобранной в случайном порядке ее части. Выборочный метод при сборе информации используется достаточно широко во многих развитых странах.

    Выборочные  наблюдения имеют ряд достоинств по сравнению с другими статистическими  наблюдениями. Во-первых, выборочный метод способствует снижению стоимости исследования. Во-вторых, сокращаются сроки получения результатов, что играет в настоящее время значительную роль вследствие того, что данные необходимы почти ежедневно. Следующим преимуществом является то, что потребность в  кадрах и временных работниках уменьшается.

     Работа  выполнена в соответствии с поставленными  задачами: выявила сущность и принципы эффективности деятельности производственных предприятий, изучила статистические показатели эффективности предприятий и в конце работы их обобщила, разработаны программы статистического исследования, в которых обобщена и проанализирована полученная информация. Поэтому можно считать, что цель курсовой работы достигнута.

     Список  использованных источников 

     

1. Статистика: Конспект лекций А.И. Егоров, Е.А. Егорова, Н.Т. Савруков. Санкт-Петербург, 2008 – 300 стр.
2. Кильдишев, Г.С., Овсиенко, В.Е. и др. Общая теория статистики, - М.: Статистика, 2005, 312 с.
3. Сергеева, И.И., Тимофеева, С.А. Статистика. – М.: НД «Форум»: ИНФРА-М, 2008. – 141с.
4. Длин, А.М. Факторный анализ в производстве. – М.: Статистика, 2007. – 329с.
5. Дубров, А.М. Компонентный анализ и эффективность в экономике. – М.: Финансы и статистика, 2006. – 352с.
6. Статистика:: Учебник / Под ред. В.М. Гусаров - М.: ЮНИТИ - ДАНА, 2001.
7. Математическая статистика. Учебник для техникумов / Под ред. А.М. Длина, — М.: "Высшая школа", 1998;
8. Статистические методы анализа информации в социологических исследованиях. Учебное пособие для университетов, — М.: «Высшая школа», 1999;
9. Питерс, Т., Уотермен, Р. В поисках эффективного управления. – М, 2007. – 301с.
10. Статистика: Учебное пособие / Л.П. Харченко, В.Г. Ионин, В.Г. Долженков и др.; под ред. к. э. н., проф. В.Г.Ионина. - М.: ИНФРА-М, 2005.
11. Федотов, В.Н. Структура аппарата управления промышленным предприятием: сущность, формирование, тенденции. – Л.: ЛГУ, 2005. – 176с.
12. Шеремет, А.Д., Сайфулин, Р.С. Финансы предприятий. – М.: ИНФРА-М, 2007. – 342с.