Вход

Экономико-статистический анализ производительности труда.

Рекомендуемая категория для самостоятельной подготовки:
Курсовая работа*
Код 287548
Дата создания 04 октября 2014
Страниц 32
Мы сможем обработать ваш заказ (!) 29 марта в 18:00 [мск]
Файлы будут доступны для скачивания только после обработки заказа.
1 600руб.
КУПИТЬ

Описание

В курсовой работе рассмотрен такой показатель как производительность труда.
Производительность труда – основной показатель экономической эффективности производства отрасли и каждого предприятия. Выявление резервов и путей повышения производительности труда должно опираться на комплексный технико-экономический анализ работы предприятия. Анализ производительности труда позволяет определить эффективность использования предприятием трудовых ресурсов и рабочего времени. Рост производительности труда означает экономию овеществленного и живого труда и является одним из важнейших факторов повышения эффективности производства.
Выручка от продажи, среднесписочная численность работников и среднегодовая стоимость производственных фондов в выборке меньше, чем в среднем по отрасли. Выручка колеблется о ...

Содержание

Введение 3
1. Экономические показатели условий и результатов деятельности предприятий 5
2. Обоснование объема и оценка параметров статистической совокупности 9
2.1. Обоснование объема выборочной совокупности 9
2.2. Оценка параметров и характера распределения статистической совокупности 10
3. Экономико-статистический анализ взаимосвязей между признаками изучаемого явления 15
3.1. Метод аналитической группировки 15
3.2. Корреляционно-регрессионного анализа 18
3.3. Выявление резервов роста эффективности использования факторов 24
Заключение 26
Список литературы 27
Приложение 1 29
Приложение 2 32


Введение

Уровень и структура затрат на рабочую силу представляют собой важные элементы социально-экономической системы. Это определяется тем, что, с одной стороны, затраты на рабочую силу – важнейший социальный индикатор, характеризующий гарантии ее воспроизводства, с другой стороны, затраты на рабочую силу – одна из составляющих себестоимости продукции, доминирующий фактор эффективности и конкурентоспособности производства. Величина затрат на рабочую силу, их дифференциация играют существенную роль в поддержании макроэкономического равновесия. Изменения в соотношениях затрат работодателей, связанных с использованием наемной рабочей силы, ведут к перераспределению работников между видами экономической деятельности, регионами страны, формируя различия на рынке труда.
Осуществление радикальных преобр азований в российской экономике привело к значительным изменениям в формировании затрат на рабочую силу. В условиях становления различных форм собственности, сокращения государственного сектора экономики и расширения прав предприятий и организаций в решении многих вопросов оплаты труда и дополнительных расходов на рабочую силу была заметно ограничена сфера прямого воздействия государства на заработную плату, наиболее значительную составляющую затрат на рабочую силу. В настоящее время организации самостоятельно могут устанавливать формы оплаты труда и материального поощрения, определять размеры тарифных ставок и должностных окладов работников, применять практику различных социальных выплат, что оказало существенное влияние на усиление дифференциации затрат на рабочую силу по регионам страны.
Актуальность темы курсовой работы в современных условиях обусловлена тем, что производительность труда, вне зависимости от политического устройства, является важнейшим показателем развития экономики. Грамотное проведение работ по изучению и анализу трудовых процессов на предприятии позволяет выявить резервы роста производительности труда, а также разработать мероприятия по улучшению использования рабочего времени.
Объектом исследования является производительность труда
Предмет исследования составляют методология изменения и оценки производительности труда.
Цель данной курсовой работы – выявить проблемы определения и повышения производительности труда . Для достижения поставленной цели необходимо выполнить следующие задачи:
1) Рассмотреть показатели деятельности предприятия согласно варианту;
2) Показать зависимость между производительностью труда и показателями деятельности предприятия.

Фрагмент работы для ознакомления

0723558.970.0667477.8 - 537507.431522.230503.284403.410.1 3010190 2032.53224881.071Для оценки ряда распределения найдем следующие показатели: Средняя взвешенная EQ \x\to(x) = \f( ∑x • f;∑f)EQ \x\to(x) = \f(10190;30) = 339.67Мода Мода - наиболее часто встречающееся значение признака у единиц данной совокупности. EQ Mo = x0 + h \f(f2 - f1; (f2 - f1) + (f2 - f3))где x0 – начало модального интервала; h – величина интервала; f2 –частота, соответствующая модальному интервалу; f1 – предмодальная частота; f3 – послемодальная частота. Выбираем в качестве начала интервала 300.2, так как именно на этот интервал приходится наибольшее количество. EQ Mo = 300.2 + 59.2 \f( 10 - 4; (10 - 4) + (10 - 6)) = 335.72Наиболее часто встречающееся значение ряда – 335.72 Медиана Медиана делит выборку на две части:половина вариант меньше медианы, половина — больше. В интервальном ряду распределения сразу можно указать только интервал, в котором будут находиться мода или медиана. Медиана соответствует варианту, стоящему в середине ранжированного ряда. Медианным является интервал 300.2 - 359.4, т.к. в этом интервале накопленная частота S, больше медианного номера (медианным называется первый интервал, накопленная частота S которого превышает половину общей суммы частот). EQ Me = x0 + \f(h;fme) \b( \f( ∑f;2) - Sme-1 )EQ Me = 300.2 + \f(59.2;10) \b( \f( 30;2) - 9 ) = 335.72Таким образом, 50% единиц совокупности будут меньше по величине 335.72 Абсолютные показатели вариации. Размах вариации - разность между максимальным и минимальным значениями признака первичного ряда. R = Xmax - Xmin R = 537 - 181.8 = 355.2 Среднее линейное отклонение - вычисляют для того, чтобы учесть различия всех единиц исследуемой совокупности. EQ d = \f(∑|xi - \x\to(x)| • f;∑f)EQ d = \f(2032.53;30) = 67.75Каждое значение ряда отличается от другого не более, чем на 67.75 Дисперсия - характеризует меру разброса около ее среднего значения (мера рассеивания, т.е. отклонения от среднего). EQ D = \f(∑(xi - \x\to(x))2 f;∑f)EQ D = \f(224881.07;30) = 7496.04Среднее квадратическое отклонение (средняя ошибка выборки). EQ σ = \r(D) = \r(7496.036) = 86.58Каждое значение ряда отличается от среднего значения 339.67 не более, чем на 86.58 К относительным показателям вариации относят: коэффициент осцилляции, линейный коэффициент вариации, относительное линейное отклонение. Коэффициент вариации - мера относительного разброса значений совокупности: показывает, какую долю среднего значения этой величины составляет ее средний разброс. EQ v = \f(σ;\x\to(x)) = \f(86.58;339.67)100% = 25.49%Таким образом, средний уровень производительности труда составил 339,67 тыс.рублей при среднем квадратическом отклонении от этого уровня 86,58 тыс.рублей или 25,49%. Поскольку v ≤ 30%, то совокупность однородна, а вариация слабая.3. Экономико-статистический анализ взаимосвязей между признаками изучаемого явления3.1. Метод аналитической группировкиДля изучения взаимосвязей между отдельными признаками используем метод аналитических группировок. Изучается зависимость между численностью работников (факторный признак) и производительностью труда (результативный признак).Данные группируются по признаку-фактору. Затем по каждой группе рассчитывается среднее значение. Задача состоит в том, чтобы увидеть, есть связь между признаками или нет; прямая связь или обратная; линейная или нелинейная. Так как в основание группировки положен непрерывный количественный признак, то число групп определяют одновременно с размером интервала. Когда совокупность единиц более или менее однородна (вариация по группировочному признаку мала), прибегают к равным интервалам, размер которых приближенно определяется по формуле Стэрджесса: n = 1 + 3,2log nn = 1 + 3,2log 30 = 6Тогда ширина интервала составит: EQ h = \f(Xmax - Xmin;n)EQ h = \f(580 - 55;6) = 87.5Таблица - Аналитическая группировкаГруппыКол-во, nj∑XXcp = ∑Xj / nj∑YYcp = ∑Yj / nj55 - 142.5161731108.195005.3312.83142.5 - 230101666166.63514.5351.45230 - 317.52543271.5799.2399.6317.5 - 40500000405 - 492.500000492.5 - 58021085542.5893.9446.95Итого305025 10212.9 По аналитической группировке измеряют связь при помощи эмпирического корреляционного отношения. Оно основан на правиле разложения дисперсии: общая дисперсия равна сумме внутригрупповой и межгрупповой дисперсий. 1. Находим средние значения каждой группы. EQ \x\to(y1) = \f(∑yj;n1) = \f(5005.3;16) = 312.83EQ \x\to(y2) = \f(∑yj;n2) = \f(3514.5;10) = 351.45EQ \x\to(y3) = \f(∑yj;n3) = \f(799.2;2) = 399.6EQ \x\to(y4) = \f(∑yj;n4) = \f(;) = 0EQ \x\to(y5) = \f(∑yj;n5) = \f(;) = 0EQ \x\to(y6) = \f(∑yj;n6) = \f(893.9;2) = 446.95Общее средние значение для всей совокупности: EQ \x\to(y) = \f(∑(yi*nj);∑nj) = \f(10212.9;30) = 340.432. Дисперсия внутри группы при относительном постоянстве признака-фактора возникает за счет других факторов (не связанных с изучением). Эта дисперсия называется остаточной: EQ σ2j = \f(∑(yij - \x\to(y))2;nj)Определим групповую (частную) дисперсию для 1-ой группы: EQ σ21 = \f(140720.55;16) = 8795.03Определим групповую (частную) дисперсию для 2-ой группы: EQ σ22 = \f(66086.35;10) = 6608.63Определим групповую (частную) дисперсию для 3-ой группы: EQ σ23 = \f(353.78;2) = 176.89Определим групповую (частную) дисперсию для 6-ой группы: EQ σ26 = \f(1474.25;2) = 737.123. Внутригрупповые дисперсии объединяются в средней величине внутригрупповых дисперсий: EQ \x\to(σ2) = \f(∑(σ2i*ni);∑ni)Средняя из частных дисперсий: EQ \x\to(σ2) = \f(8795.03*16 + 6608.63*10 + 176.89*2 + 0* + 0* + 737.12*2;30) = 6954.54. Межгрупповая дисперсия относится на счет изучаемого фактора, она называется факторной EQ δ2 = \f(∑(\x\to(yi) - \x\to(y))2;∑ni)δ2 = ((312.83-340.43)2*16 + (351.45-340.43)2*10 + (399.6-340.43)2*2 + (0-340.43)2* + (0-340.43)2* + (446.95-340.43)2*2 + ...)/30 = 1436.56 Определяем общую дисперсию по всей совокупности, используя правило сложения дисперсий: EQ σ2 = \x\to(σ2i) + δ2σ2 = 6954.5 + 1436.56 = 8391.05 Проверим этот вывод путем расчета общей дисперсии обычным способом: EQ σ2 = \f(∑(yi - \x\to(y))2;n)EQ σ2 = \f(251731.58;30) = 8391.05Эмпирическое корреляционное отношение измеряет, какую часть общей колеблемости результативного признака вызывает изучаемый фактор. Это отношение факторной дисперсии к общей дисперсии: EQ η = \r(\f(δ2;σ2))Определяем эмпирическое корреляционное отношение: EQ η = \r(\f(1436.56;8391.05)) = 0.41Связи между признаками могут быть слабыми и сильными (тесными). Их критерии оцениваются по шкале Чеддока: 0.1 < η < 0.3: слабая; 0.3 < η < 0.5: умеренная; 0.5 < η < 0.7: заметная; 0.7 < η < 0.9: высокая; 0.9 < η < 1: весьма высокая; В нашем примере связь между признаком Y фактором X умеренная Коэффициент детерминации. EQ η2 = \f(δ2;σ2)Определим коэффициент детерминации: EQ η2 = \f(1436.56;8391.05) = 0.17Таким образом, на 17.12% вариация обусловлена различиями между признаками, а на 82.88% – другими факторами. 3.2. Корреляционно-регрессионного анализаНа основе логического анализа и системы группировок построим взаимосвязь между фондоотдачей (х1), производительность труда (х2) и окупаемостью затрат (y).Система трех линейных уравнений с тремя неизвестными b0, b1, b2: ∑yi = nb0 + b1∑x1i + b2∑x2i ∑x1iyi = b0∑x1i + b1∑x1i2 + b2∑x1ix2i ∑x2iyi = b0∑x2i + b1∑x1ix2i + b2∑x2i2 Таблица 8 - Расчетная таблицаYX1X2X12X22X1YX2YX1X2Y2115.757.83963340.841568166687.4645817.222888.813386.49101.941.7321.21738.89103169.444249.2332730.2813394.0410383.6187.526.6228.3707.5652120.892327.519976.256072.787656.2592.337.1330.31376.41109098.093424.3330486.6912254.138519.2971.420.8181.8432.6433051.241485.1212980.523781.445097.96111.549.2353.72420.64125103.695485.839437.5517402.0412432.2588.433301.6108990962.562917.226661.449952.87814.56113.361412.93721170486.416911.346781.5725186.912836.8982.626.8223.5718.2449952.252213.6818461.15989.86822.7611266.4525.44408.96276045.167436.858844.834886.561254495.534.4241.41183.3658273.963285.223053.78304.169120.25102.941.7343.11738.89117717.614290.9335304.9914307.2710588.41101.941319.81681102272.044177.932587.6213111.810383.61108.243.83511918.441232014739.1637978.215373.811707.24102.452.1409.52714.41167690.255335.0441932.821334.9510485.7695.744382.61936146382.764210.836614.8216834.49158.4990.228246.778460860.892525.622252.346907.68136.04103.729.5239.3870.2557264.493059.1524815.417059.3510753.69128.958508.83364258877.447476.265584.3229510.416615.21103.740.6370.91648.36137566.814210.2238462.3315058.5410753.6997.139.3311.31544.4996907.693816.0330227.2312234.099428.41127.361.1474.13733.21224770.817778.0360352.9328967.5116205.2910037.8308.31428.8495048.8937803083011653.7410000121.156.4419.83180.96176232.046830.0450837.7823676.7214665.21111.570.75374998.492883697883.0559875.537965.912432.2595.123.1220.3533.6148532.092196.8120950.535088.939044.01108.343.8317.11918.44100552.414743.5434341.9313888.9811728.89104.768.2386.34651.24149227.697140.5440445.6126345.6610962.0910048.2285.72323.2481624.4948202857013770.7410000106.139.8265.21584.0470331.044222.7828137.7210554.9611257.213080.91321.910212.963689.453728509.13139659.441075333.16483758.79320919.81102.744.06340.432122.98124283.644655.3135844.4416125.2910697.33 Для наших данных система уравнений имеет вид: 3080.9 = 30 b0 + 1321.9b1 + 10212.9b2 139659.44 = 1321.9b0 + 63689.45b1 + 483758.79b2 1075333.16 = 10212.9b0 + 483758.79b1 + 3728509.13b2 Решая систему методом Крамера, находим: b0 = 67.46 b1 = 0.38 b2 = 0.0539 Уравнение регрессии: Y = 67.46 + 0.38 X1 + 0.0539 X2 Коэффициенты регрессии bi можно также найти по следующим формулам: EQ b1 = \f(ryx1-ryx2rx1x2;1-r2x1x2)\f(s(y);s(x1))EQ b2 = \f(ryx2-ryx1rx1x2;1-r2x1x2)\f(s(y);s(x2))где ryx1, ryx2, rx1x2 - коэффициенты парной корреляции между результатом и каждым из факторов и между факторами; s(x1), s(x2) - среднее квадратическое отклонение 1-го и 2-го факторов соответственно; s(y) - среднее квадратическое отклонение результативного признака. Параметр a можно определить по формуле: EQ a = \x\to(y) - b1\x\to(x1) - b2\x\to(x2)Парные коэффициенты корреляции. Для расчета составим следующую таблицу: Таблица 9 - Расчетная таблицаYX1X2(Yi-Yср)2(X1i-X1ср)2(X2i-X2ср)2(Yi-Yср)(X1i-X1ср)(Yi-Yср)(X2i-X2ср)(X1i-X1ср)(X2i-X2ср)115.757.8396169.09188.73088.02178.62722.6763.35101.941.7321.20.635.59369.791.8815.3245.4587.526.6228.3230.94304.9712573.14265.3817041958.1692.337.1330.3108.0948.49102.6272.4105.3270.5471.420.8181.8979.48541.1825163.48728.064964.593690.26111.549.2353.777.526.39176.0945.22116.8268.1688.433301.6204.39122.41507.77158.17555.14429.59113.361412.9112.43286.855251.9179.59768.421227.482.626.8223.5403.88298.0213672.62346.942349.92018.611266.4525.486.55498.9334213.9207.811720.844131.6195.534.4241.451.7993.389806.9469.54712.69956.96102.941.7343.10.04135.597.13-0.480.54-6.31101.941319.80.639.38425.62.4416.4463.2108.243.835130.290.0693111.72-1.4558.17-2.78102.452.1409.50.08864.594770.66-2.38-20.49555.0995.744382.648.950.004011778.310.44-295.05-2.6790.228246.7156.17258.038785.31200.741171.311505.62103.729.5239.31.01212.0910227.28-14.61-101.471472.79128.958508.8686.61194.2328348.46365.194411.862346.52103.740.6370.91.0111.99928.42-3.4730.57-105.5397.139.3311.331.3222.69848.5626.66163.03138.76127.361.1474.1605.32290.2517867.67419.163288.732277.2910037.8308.37.2739.231032.3416.8986.64201.24121.156.4419.8338.68152.196299.6227.041460.67979.16111.570.753777.5709.5138639.76234.491730.475235.9795.123.1220.357.71439.4614431.22159.25912.592518.33108.343.8317.131.40.0693544.29-1.48-130.736.14104.768.2386.34.01582.582104.0648.3591.891107.1510048.2285.77.2717.112995.37-11.16147.59-226.4106.139.8265.211.5818.185659.55-14.51-256.03320.733080.91321.910212.94521.655442.13251731.583904.7226502.3733744.37102.744.06340.43150.72181.48391.05130.16883.411124.81 Для y и x1 Средние значения EQ \x\to(x) = \f(∑xi;n) = \f(1321.9;30) = 44.06EQ \x\to(y) = \f(∑yi;n) = \f(3080.9;30) = 102.7EQ \x\to(xy) = \f(∑xi yi;n) = \f(139659.44;30) = 4655.31Дисперсия EQ D(x) = \f(∑x2i;n) - \x\to(x) 2 = \f(1321.9;30) - 44.062 = 181.4EQ D(y) = \f(∑y2i;n) - \x\to(y) 2 = \f(3080.9;30) - 102.72 = 150.72Среднеквадратическое отклонение EQ s(x) = \r(D(x)) = \r(181.4) = 13.47EQ s(y) = \r(D(y)) = \r(150.72) = 12.28Коэффициент корреляции EQ rxy = \f(\x\to(x • y) -\x\to(x) • \x\to(y) ;s(x) • s(y)) = \f(4655.31 - 44.06 • 102.7;13.47 • 12.28) = 0.79Для y и x2 Средние значения EQ \x\to(x) = \f(∑xi;n) = \f(10212.9;30) = 340.43EQ \x\to(y) = \f(∑yi;n) = \f(3080.9;30) = 102.7EQ \x\to(xy) = \f(∑xi yi;n) = \f(1075333.16;30) = 35844.44Дисперсия EQ D(x) = \f(∑x2i;n) - \x\to(x) 2 = \f(10212.9;30) - 340.432 = 8391.05EQ D(y) = \f(∑y2i;n) - \x\to(y) 2 = \f(3080.9;30) - 102.72 = 150.72Среднеквадратическое отклонение EQ s(x) = \r(D(x)) = \r(8391.05) = 91.6EQ s(y) = \r(D(y)) = \r(150.72) = 12.28Коэффициент корреляции EQ rxy = \f(\x\to(x • y) -\x\to(x) • \x\to(y) ;s(x) • s(y)) = \f(35844.44 - 340.43 • 102.7;91.6 • 12.28) = 0.79Для x1 и x2 Средние значения EQ \x\to(x) = \f(∑xi;n) = \f(10212.9;30) = 340.43EQ \x\to(y) = \f(∑yi;n) = \f(1321.9;30) = 44.06EQ \x\to(xy) = \f(∑xi yi;n) = \f(483758.79;30) = 16125.29Дисперсия EQ D(x) = \f(∑x2i;n) - \x\to(x) 2 = \f(10212.9;30) - 340.432 = 8391.05EQ D(y) = \f(∑y2i;n) - \x\to(y) 2 = \f(1321.9;30) - 44.062 = 181.4Среднеквадратическое отклонение EQ s(x) = \r(D(x)) = \r(8391.05) = 91.6EQ s(y) = \r(D(y)) = \r(181.4) = 13.47Коэффициент корреляции EQ rxy = \f(\x\to(x • y) -\x\to(x) • \x\to(y) ;s(x) • s(y)) = \f(16125.29 - 340.43 • 44.06;91.6 • 13.47) = 0.91Матрица парных коэффициентов корреляции. -yx1 x2 y10.790.79x1 0.7910.91x2 0.790.911Частные коэффициенты корреляции. Коэффициент частной корреляции отличается от простого коэффициента линейной парной корреляции тем, что он измеряет парную корреляцию соответствующих признаков (y и xi) при условии, что влияние на них остальных факторов (xj) устранено. EQ ryx1 /x2 = \f(ryx1 - ryx2 •rx1 x2 ;\r((1-r2yx2 )(1-r2x1 x2 )))EQ ryx1 /x2 = \f(0.79 - 0.79•0.91;\r((1-0.792)(1-0.912))) = 0.28Теснота связи низкая. EQ ryx2 /x1 = \f(ryx2 - ryx1 •rx2 x1 ;\r((1-r2yx1 )(1-r2x2 x1 )))EQ ryx2 /x1 = \f(0.79 - 0.79•0.91;\r((1-0.792)(1-0.912))) = 0.27Теснота связи низкая. EQ rx1 y/x2 = \f(rx1 y - rx1 x2 •ryx2 ;\r((1-r2x1 x2 )(1-r2yx2 )))EQ rx1 y/x2 = \f(0.79 - 0.91•0.79;\r((1-0.912)(1-0.792))) = 0.28Теснота связи низкая.

Список литературы

1. Акулов В.Б., Рудаков М.Н. Теория организации: Учебное пособие. – М.: ИНФРА-М, 2008. – 243 С.
2. Баканов М.И., Мельник М.В., Шеремет А.Д. Теория экономического анализа: Учебник /Под ред. М.И. Баканова.- М.: Финансы и статистика, 2004. –536 с.
3. Бочарова И.Ю. Повышение стимулирующего воздействия оплаты труда // Труд и социал. отношения = Labor a. social relations. - 2003. - N 4. - С. 34-41
4. Гончаров В.Н., Колосов А.Н., Дибрис Г.И. Оперативное управление производством (опыт, разработки и современные системы). М: Экономика, 1987.
5. ГОСТ Р ИСО 9001-2001. Требования к организации СМК. Принят и введен в действие Постановлением Госстандарта России от 15 августа 2001 г. № 333-ст
6. Егоров Е.Е. Мотивация и стимулирование труда в управлении персоналом / Е.Е.Егоров ; Волж. гос. инж.-пед. акад. - Н.Новгород, 2004. - 140 с.
7. Егорова Т.А. Розмыслов АМ. Диагностика и аудит организационных систем: Учебное пособие. — СП6, :СП6ГЭУ, 2003 —70 с.
8. Мильнер Б.3, Теория организации: Учебное пособие для ВУЗов. - М.: Инфра-М, 2005
9. Неелова Н.В. Экономический анализ: Учеб. пособие. - СПб.: Изд-во Политехн. ун-та, 2005. - 47с
10. Ойхман Е.Г., Попов Э.В. Реинжиниринг бизнеса: реинжиниринг организаций и информационные технологии – М., 1997 – 224 С.
11. Организация производства: практикум. / Сост. О.В. Шамов. – Гродно: ГрТУ, 2005 – 72 С.
12. Синица Л.М. Организация производства: Учебник для вузов. – СПб.: Питер, 2009. – 443 С.
13. Соболевская А.А. Мотивация и стимулирование труда в условиях глобализации / А.А.Соболевская ; РАН. Ин-т мировой экономики и междунар. отношений. - М., 2004. - 192 с.
14. Чечевицына Л.Н. Анализ финансово-хозяйственной деятельности: Учебное пособие д/вузов/ Л.Н.Чечевицына, И.Н.Чуев. – Ростов н/Д: Феникс, 2005. –384с.
15. Экономика предприятия: Учеб. / Под ред. Е. П. Кантора. СПб.: Питер, 2003. – 572 С.
Очень похожие работы
Пожалуйста, внимательно изучайте содержание и фрагменты работы. Деньги за приобретённые готовые работы по причине несоответствия данной работы вашим требованиям или её уникальности не возвращаются.
* Категория работы носит оценочный характер в соответствии с качественными и количественными параметрами предоставляемого материала. Данный материал ни целиком, ни любая из его частей не является готовым научным трудом, выпускной квалификационной работой, научным докладом или иной работой, предусмотренной государственной системой научной аттестации или необходимой для прохождения промежуточной или итоговой аттестации. Данный материал представляет собой субъективный результат обработки, структурирования и форматирования собранной его автором информации и предназначен, прежде всего, для использования в качестве источника для самостоятельной подготовки работы указанной тематики.
bmt: 0.00444
© Рефератбанк, 2002 - 2024