Контрольная работа по "Статистике"

Показатель эксцесса (Е) и его  ошибка (m_е) рассчитываются следующим образом:

В симметричном распределении А = 0. Отличие от нуля указывает на наличие  асимметрии в распределении данных около средней величины. Отрицательная асимметрия свидетельствует о том, что преобладают данные с большими значениями, а с меньшими значениями встречаются значительно реже. Положительная асимметрия показывает, что чаще встречаются данные с небольшими значениями.

В нормальном распределении показатель эксцесса Е = 0. Если Е > 0, то данные густо сгруппированы около средней, образуя островершинность. Если Е < О, то кривая распределения будет плосковершинной. Однако, когда отношения А/m_a и Е/m_e меньше 3, то асимметрия и эксцесс не имеют существенного значения и исследуемая информация подчиняется закону нормального распределения. В данном примере  во всех случаях отношения А/m_a и Е/m_e не превышают 3. Значит, исходная информация соответствует этому закону.

После отбора факторов и оценки исходной информации важной задачей в корреляционном анализе является моделирование связи между факторными и результативными показателями, т.е. подбор соответствующего уравнения, которое наилучшим образом описывает изучаемые зависимости.

Для его обоснования используются те же приемы, что и для установления наличия связи: аналитические группировки, линейные графики и др. Если связь всех факторных показателей с результативным носит прямолинейный характер, то для записи этих зависимостей можно использовать линейную функцию:

Изучение взаимосвязей между исследуемыми факторами и уровнем рентабельности показало, что все зависимости  в нашем примере имеют прямолинейный  характер. Поэтому для их описания использована линейная функция.

Заключение

Задача статистики в области изучения взаимосвязей состоит не только в количественной оценке их наличия, направления и силы связи, но и в определении формы влияния факторных признаков на результативный. Для ее решения применяют методы корреляционного и регрессионного анализа.

Задачи корреляционного анализа  сводятся к измерению тесноты  известной связи между варьирующими признаками, определению неизвестных  причинных связей и оценке факторов, оказывающих наибольшее влияние  на результативный признак.

Задачи регрессионного анализа – выбор типа модели, установление степени влияния независимых переменных на зависимую и определение расчетных значений зависимой переменной.

Решение всех названных задач приводит к необходимости комплексного использования  этих методов.

Литература

1. Г. В. Савицкая Анализ хозяйственной деятельности предприятия, 4-е изд., перераб. и доп. - М.: Новое знание, 2010;
2. Елисеева И.И., Юзбашев М.М. Общая теория статистики: Учебник - 4-е изд., перераб. и доп. - М.: Финансы и статистика, 2009. - 480 с: ил.
3. Статистические методы прогнозирования в экономике: Учебное пособие, практикум, тесты, программа курса / Дуброва Т.А.; руководство по изучению дисциплины / Дуброва Т.А., Архипова М.Ю. Московский государственный университет экономики, статистики и информатики. — М., 2004. — 136 с.