Теоретические аспекты стратегического планирования управления

Первое модальное  значение:

х_Мо = 16,8 - нижняя граница модального интервала;

h = 16,22 - величина интервала;

f_Mo = 6 - частота модального интервала;

f_-1 = 0 - частота пред модального интервала,

f₊₁ = 2 - частота после модального интервалаx_mod=x_Mo+h* f_mo - f_-1 = 16,8 + 16,22 * (6 – 0) / (2*6 – 0 – 2) = 26.532

                       2f_mo-f_-1-f₊₁

Второе модальное  значение:

х_Мо = 81,68 - нижняя граница модального интервала;

h = 16,22 - величина интервала;

f_Mo = 8 - частота модального интервала;

f_-1 = 2 - частота пред модального интервала,

f₊₁ = 0 - частота после модального интервала

 

x_mod=x_Mo+h* f_mo - f_-1 = 81.68+16.22*(8-2)/(2*8-2-0) = 88.631

                       2f_mo-f_-1-f₊₁

 

Медиану найдем двумя способами:

-  по исходным данным:

X_med = x₁₀ + x₁₁ = (50.4 + 66.8) / 2 = 58.6

                   2

здесь х₁₀ и x₁₁ - десятое и одиннадцатое значения х по возрастанию.

• по сгруппированным данным:

х_Мe  = 49.24 -  нижняя граница медианного интервала;

h = 16.22 - величина интервала;

fme = 2 - частота медианного интервала;

_F-1 = 8 - накопленная частота интервала, предшествующего медианному.

Х_{med =} х_Мe + h * n/2 – F_-1 = 49.24+16.22*(20/2-8)/2 = 65.46

Распределение бимодально, что не согласуется с предположением о нормальном законе распределения.

Медианное значение (58,6 по исходным данным и 65,46 по сгруппированным) делит  выборку пополам: одна половина имеет  значения выше медианного, вторая половина - значения ниже медианного.

Вывод о распределении  величины X: график частости имеет скачкообразный вид, величина X, не-распределена по нормальному закону.

 

Проанализируем выборку У:

 

Размер класса:

 

h = У max -у min = (113.2-1)/5 = 22.44

           N

 

Классы выборки:

Интервал		Количество значений в  интервале	Частость	Накопленная частость
Нижняя граница	Верхняя граница
1	23,44	12	0,6	0,6
23,44	45,88	7	0,35	0,95
45,88	68,32	0	0	0,95
68,32	90,76	0	0	0,95
90,76	113,2	1	0,05	1
Итого		20	1

 

 

График частости по классам:

 

 

0

 

График накопленной частости по классам:

                             20             40            60               80            100          120 Y

 

 

Медиана не может быть определена графически, поскольку уже первая накопленная частота превышает  половину объема выборки.

Имеется два модальных значения по величине Y: в первом и пятом интервалах:

Первое модальное значение:

Умо ⁼ 1 - нижняя граница модального интервала;

h = 22,44 - величина интервала;

f_Mo =12 - частота модального интервала;

f_-1 = 0 - частота предмодального интервала,

f₊₁ = 7 - частота послемодального интервала.

Y_mod = y_mo + h* f_mo – f_-1 = 1+22.44*(12-0)/(2*12-0-7) = 16.84

                       2f_mo – f_-1 – f₊₁     

 

Второе модальное значение:

Умо ⁼ 90,76 - нижняя граница модального интервала;

h = 22,44 - величина интервала;

f_Mo =1 - частота модального интервала;

f_-1 = 0 - частота предмодального интервала.

f_+l = 0 - частота послемодального интервала.

Y_mod = y_mo + h* f_mo – f_-1 = 90.76+22.44*(1-0)/(2*1-0-0) = 101.98

                      2f_mo – f_-1 – f₊₁    

Медиану найдем двумя способами: - по исходным данным:

 

Y_{mod =} y₁₀ + y₁₁ = (18.7+21.2)/2 = 19.95

    2

здесь у₁₀ и у₁₁ - десятое и одиннадцатое значения у по возрастанию.

 

- по сгруппированным данным:

 

у_Ме = 1 - нижняя граница медианного интервала;

h = 22,44 - величина интервала;

f_Me = 12 - частота медианного интервала;

F_-1 = 0 - накопленная частота интервала, предшествующего медианному.

Y_med = y_me + h* n/2 – F_-1 = 1+22.44*(20/2 – 0) / 12 = 19.7

f_me

 

Распределение бимодально, что противоречит предположению  о нормальном закойе распределения.

Медианное значение (19,95 по исходным данным и 19,7 по сгруппированным) делит  выборку пополам: одна половина имеет  значения выше медианного, вторая половина - значения ниже медианного.

Вывод о распределении  величины Y: график частности имеет скачкообразный вид, величина Y не распределена по нормальному закону 

Список использованных источников и литературы

1. АакерД. Стратегическое рыночное управление / Пер. с англ. под ред. Ю. Н. Каптуревского. – СПб.: Питер, 2002.

2. Аакер Дэвид А. Стратегическое рыночное управление. 6-е международное издание / Пер. с англ. – СПб.: Питер, 2002.

3. Акофф Рассел Л. Планирование будущего корпорации / Пер. с англ. – М.: Сирин, 2002.

4. Анискин Ю. П., Павлова А. М. Планирование и контроллинг: Учебник. – М.: Омега-Л, 2003.

5. Анн Х., Багиев Г. Л., Тарасевич В. М. Маркетинг: Учебник для вузов. 3-е изд. / Под общ. ред. Г. Л. Багиева. – СПб.: Питер, 2005.

6. Ансофф И. Новая корпоративная стратегия / Пер. с англ. – СПб.: Питер, 1999.

7. Ансофф И. Стратегическое управление: Сокр. пер. с англ. / Науч. ред. и авт. предисл. Л. И. Евенко. – М.: Экономика, 1989.

8. Аралбаев Т. З. Построение адаптивных систем мониторинга и диагностирования сложных промышленных объектов на основе принципов саморегуляции. – Уфа: Гилем, 2003.

9. Багиев Г. Л., Жданов И. А. Маркетинг взаимодействия: Интеграция. Координация. Контроллинг и аудит: Учеб. пособие. – СПб.: Изд-во СПбГУЭФ, 1999.

10. Баринов В. А., Харченко В. Л. Стратегический менеджмент: Учебник. – М.: ИНФРА-М, 2005.

11. Басовский Л. Е. Прогнозирование и планирование в условиях рынка: Учеб. пособие. – М.: ИНФРА-М, 2004.