Построение и анализ статистического распределения потерь рабочего времени

Содержание
Введение 3
Теоретическая часть 4
Расчетная часть 9
Заключение 23
Список литературы 24

Островершинные кривые обладают положительным эксцессом, кривые более плосковершинные - отрицательным эксцессом. Ex < 0 - плосковершинное распределение Чтобы оценить существенность эксцесса рассчитывают статистику Ex/sExгде sEx - средняя квадратическая ошибка коэффициента эксцесса. Если отношение Ex/sEx > 3, то отклонение от нормального распределения считается существенным. Поскольку sEx < 3, то отклонение от нормального распределения считается не существенным. Доверительный интервал для генерального среднего. или где d - процент выборки. Определяем значение tkp по таблице распределения Стьюдента По таблице Стьюдента находим: Tтабл(n-1;α/2) = Tтабл(99;0.025) = 1.984 (2.96 - 0.19;2.96 + 0.19) = (2.77;3.15) С вероятностью 0.95 можно утверждать, что среднее значение при выборке большего объема не выйдет за пределы найденного интервала. Проверка гипотез о виде распределения. 1. Проверим гипотезу о том, что Х распределено по нормальному закону с помощью критерия согласия Пирсона. где pi — вероятность попадания в i-й интервал случайной величины, распределенной по гипотетическому закону Для вычисления вероятностей pi применим формулу и таблицу функции Лапласа где s = 1.05, xср = 2.96 Теоретическая (ожидаемая) частота равна ni = npi, где n = 100 Таблица 7 – Проверки критерия Пирсона Интервалы группировкиНаблюдаемая частота nix1 = (xi - xср)/sx2 = (xi+1 - xср)/sФ(x1)Ф(x2)Вероятность попадания в i-й интервал, pi = Ф(x2) - Ф(x1)Ожидаемая частота, 100piСлагаемые статистики Пирсона, Ki0.42 - 1.133-2.41-1.73-0.49-0.460.03313.310.0291.13 - 1.8412-1.73-1.06-0.46-0.360.110.140.341.84 - 2.5521-1.06-0.39-0.36-0.150.2120.60.00772.55 - 3.2626-0.390.28-0.150.110.2726.580.01263.26 - 3.97210.280.950.110.330.2221.740.02513.97 - 4.68100.951.630.330.450.1211.690.244.68 - 5.3971.632.30.450.490.04094.092.071002.73Определим границу критической области. Так как статистика Пирсона измеряет разницу между эмпирическим и теоретическим распределениями, то чем больше ее наблюдаемое значение Kнабл, тем сильнее довод против основной гипотезы. Поэтому критическая область для этой статистики всегда правосторонняя: [Kkp;+∞). Её границу Kkp = χ2(k-r-1;α) находим по таблицам распределения χ2 и заданным значениям s, k (число интервалов), r=2 (параметры xcp и s оценены по выборке). Kkp = χ2(7-2-1;0.05) = 9.48773; Kнабл = 2.73 Наблюдаемое значение статистики Пирсона не попадает в критическую область: Кнабл < Kkp, поэтому нет оснований отвергать основную гипотезу. Справедливо предположение о том, что данные выборки имеют нормальное распределение.ЗаключениеК трудовым ресурсам относится та часть населения, которая обладает необходимыми физическими данными, знаниями и навыками труда в соответствующей отрасли. От обеспеченности предприятия трудовыми ресурсами и эффективности их использования зависят объём и своевременность выполнения всех работ, эффективность использования оборудования, машин механизмов и как результат – объём производства продукции, её себестоимость, прибыль и ряд других экономических показателей.Анализ использования трудовых ресурсов должен носить комплексный и системный характер. Это означает, что в ходе анализа должны быть установлены основные факторы, оказавшие воздействие на изменение трудовых показателей.Основными задачами анализа использования труда и заработной платы в области производительности труда являются:изучение обеспеченности предприятия и его структурных подразделений трудовыми ресурсами по количественным и качественным параметрам;установление уровня производительности труда по предприятию, цехам и рабочим местам, сопоставление полученных показателей с показателями предыдущих периодов и достигнутыми на аналогичных предприятиях или в цехах;оценка экстенсивности, интенсивности и эффективности использования трудовых ресурсов на предприятии;выявление резервов более полного и эффективного их использования.Рациональное использование персонала предприятия – непременное условие, обеспечивающее бесперебойность производственного процесса и успешное выполнение производственных планов.Список литературы1. Адамов, В. Е. Статистика промышленности / В.Е. Адамов. – М.: Финансы и статистика, 2010. – 371с.2. Адамов, В. Е. Экономика и статистика фирмы: учебник. / В. Е. Адамов. - М. : Финансы и статистика, 2012. – 315с.3. Васнев, С. А. Статистика: учебное пособие. / С. А. Васнев. – М.: МГУП, 2010. – 291с.4. Гришин, А. Ф. Статистика. / А. Ф. Гришин. – М: Финансы и статистика, 2011. – 240с.5. Елисеева, И. И. Общая теория статистики: учебник. / И. И. Елисеева. - М. : Финансы и статистика, 2011. – 656с.6. Зайцев, Н. Л. Экономика организаций. / Н. Л. Зайцев. - М. : Экзамен, 2012. – 607с.7. Зернова, И.К. Правила регулирования рабочего времени / И.К. Зернова // Бухгалтерскийуче и налогообложение. – 2012. - №9. - С.13-16.8. Зудина, Л. Н. Организация управленческого труда: учеб.пособие. / Л. Н. Зудина. – М.: ИНФРА-М, 2012. – 256 с. 9. Ионина, В. Г. Статистика: курс лекций. / В. Г. Ионина. - М.: ИНФРА-М, 2013. – 444с.10. Мокий, М.С. Экономика предприятия: учебное пособие./ М. С. Мокий, Л. Г. Скамай. – М.: Инфра – М, 2010. – 356с.11. Салин, В. Н.Статистика финансов: учебник / В.Н. Салин - М.: Финансы и статистика, 2011. – 469с.12. Сафронова, Н. А. Экономика предприятия. / Сафронова Н.А. - М., - 2007. – 388с.13. Селяник, А.В. Дисциплина труда, трудовой распорядок. / А.В. Селяник. – М.: Альфа-Пресс, 2012- 413с.14. Сиденко, А. В. Статистика: учебник / А. В. Сиденко, Г. Ю. Повов. - М.: Издательство “Дело и сервис”, 2010. – 361с.15. Смирнов, Е.А. Справочное пособие по НОТ. / Е. А. Смирнов. – М.: Экономика,2012. – 399с.16. Спирина, А. А. Общая теория статистики. / А. А. Спирина, О. Э. Башиной. - М.: Финансы и статистика, 2014. – 357с.