Статистический анализ доли полностью изношенных основных фондов

 

 

         

Рисунок 2.7  Выравнивание ряда динамики аналитическим методом по     полиномиальной функции

Таблица 2.9 Выравнивание ряда динамики аналитическим методом по     степенной функции

Годы	Потребление овощей на душу населения  РБ, кг	Порядковый номер года,      t	Cтепенная функция
			Yt	Yi - Yt	(Yi - Yt)2
1995	49	1	47,6	1,38	1,9
1996	51	2	52,3	-1,32	1,7
1997	58	3	55,3	2,72	7,4
1998	56	4	57,5	-1,48	2,2
1999	58	5	59,2	-1,25	1,6
2000	56	6	60,7	-4,73	22,4
2001	60	7	62,0	-2,01	4,1
2002	62	8	63,1	-1,15	1,3
2003	73	9	64,2	8,83	78,1
2004	x	10	65,1	x	x
2005	x	11	65,9	x	x
Итого	523	x	x	1,00	120,6

 

 

                  

 

Рисунок 2.8  Выравнивание ряда динамики аналитическим методом по     степенной функции

Таблица 2.10  Выравнивание ряда динамики аналитическим методом по     экспоненциальной функции

Годы	Потребление овощей на душу населения  РБ, кг	Порядковый номер года,  t	Экспоненциальная функция
			Yt	Yi - Yt	(Yi - Yt)2
1995	49	1	49,7	-0,7	0,5
1996	51	2	51,6	-0,6	0,4
1997	58	3	53,6	4,4	19,4
1998	56	4	55,6	0,4	0,1
1999	58	5	57,8	0,2	0,1
2000	56	6	60,0	-4,0	15,8
2001	60	7	62,3	-2,3	5,2
2002	62	8	64,7	-2,7	7,0
2003	73	9	67,1	5,9	34,6
2004	x	10	69,7	x	x
2005	x	11	72,3	x	x
Итого	523	x	x	0,6	83,1

 

 

              

Рисунок 2.9  Выравнивание ряда динамики аналитическим методом по     экспоненциальной функции

2. 4  Отбор функции в качестве тренда

Произведём  отбор функции в качестве тренда используя F – критерий Фишера  при =0.05.

1. Линейная функция:

=

_> , таким образом линейная функция считается статистически значимой и существенной.

2. Логарифмическая функция:

=

> , таким образом логарифмическая функция считается статистически значимой и существенной.

3. Полиномиальная функция:

=

;

  > , таким образом полиномиальная функция

 функция считается  статистически значимой и существенной.

4. Степенная функция:

=

> , таким образом, степенная функция считается статистически значимой и существенной.

5. Экспоненциальная функция:

=

 > , таким образом, экспоненциальная функция считается статистически значимой и существенной.

Так как по   F-критерию Фишера  все пять функций подходят для отображения тенденции, то отберем наиболее адекватную функцию по наименьшему среднему квадратическому отклонению остаточному.

Отбор наиболее адекватной функции проведем с помощью среднеквадратического  отклонения:

1. Линейная функция:

2. Логарифмическая функция:

3. Полиномиальная функция:

4. Степенная функция:

5. Экспоненциальная функция:

Наиболее адекватной функцией будет – полиномиальная функция, так как у нее среднеквадратическое отклонение наименьшее.

= 0,2154 t² +0,063 t + 50,976

2.5 Расчет показателей  колеблемости

По отобранной функции  в качестве тренда определим показатели колеблемости и сделаем вывод  о возможности прогнозирования.

1. Размах колеблемости:

- кг

2. Среднее абсолютное  отклонение:

кг

3. Дисперсия колеблемости

=

4. Среднеквадратическое отклонение  тренда

кг

5. Относительный размах колеблемости

6. Относительное линейное отклонение

6. Коэффициент колеблемости

7.Коэффициент устойчивости уровня  ряда динамики

Так как коэффициент  устойчивости больше 50%, то уровни ряда динамики устойчивы и данное уравнение тренда подходит для расчета прогноза на перспективу.

 

 

 

Методом укрупнения периодов за 1995 – 2003 годы выявлена тенденция  увеличения потребления овощей на душу населения РБ.

 

 

3.3 Анализ показателей колеблемости ряда динамики.

3.4 Прогнозирование на будущее.

3.5 Выявление тенденции развития  в рядах динамики с использованием  ППП Excel.

4. Индексный анализ.

4.1 Теоретические аспекты индексного  метода анализа. 

4.2 Индексный анализ  влияния различных факторов на  социально - экономические явления и процессы.

5. Корреляционно-регрессионный анализ  влияния факторов.

Выводы и предложения.

Список использованной литературы.

Приложения (исходные даны