Обработка статистических данных

Введение
1. Теоретическая часть
1.1.Классификация затрат и их группировка
1.2 Средние величины
1.3 Ряды динамики
1.4 Показатели вариации
1.5 Корреляционно – регрессионный анализ
2. Практическая часть
2.1 Аналитическая группировка. Структурные средние
2.2 Динамика изменения показателей
2.3 Расчет показателей вариации
2.4 Распределение затрат на постоянные и переменные методом корреляционно – регрессионного анализа
Заключение
Список литературы

Обработка статистических данных

- построение уравнения регрессии, т. е. нахождение вида зависимости между результативным показателем и независимыми факторами х1 , х2 …хn ;
оценка значимости полученного уравнения, т.е. определение того, насколько выбранные факторные признаки объясняют вариацию признака у.
Регрессионный анализ – один из наиболее разработанных методов математической статистики.
Применяется регрессионный анализ для планирования показателей и формирования нормативной базы.
По форме зависимости различают линейную и нелинейную регрессию.
При линейной зависимости уравнение регрессии имеет вид:
,
где a0, a1 – параметр уравнения, из которых «a1» – коэффициент регрессии.
Построение уравнения регрессии осуществляется методом наименьших квадратов, суть которого состоит в минимизации суммы квадратов отклоненийфактических значений результативного признака от его расчетных значений:
а0n + a1∑x = ∑y
a0∑x + a1∑x2 = ∑xy (1.22),
где n - число наблюдений;
а0 – характеризует значение неучтенных факторов, влияющих на формирование результативного признака;
а1 – показывает изменение факторного признака на единицу собственного измерения.
2. Практическая часть
Месяц
Объем
производства,
Х т.
Суммарные издержки Y,
тыс. руб.
Январь
6 542,30
2 234,77
Февраль
6 842,30
2 258,93
Март
7 751,40
2 524,68
Апрель
8 072,68
2 624,34
Май
7 023,10
2 404,40
Июнь
8 001,19
2 581,39
Июль
8 023,26
2 618,30
Август
8 020,25
2 577,89
Сентябрь
7 990,73
2 561,53
Октябрь
8 042,89
2 579,74
Ноябрь
8 035,00
2 585,09
Декабрь
9 851,90
2 648,50
Итого
94 197,00
30 199,56
Среднее значение
7 849,75
2516,63
1. Провести аналитическую группировку, рассчитать структурные средние (МО,МЕ).
2. Оценить динамику изменения показателей. Построить графики, характеризующие изменения показателей.
3. Рассчитать показатели вариации.
4. Методом корреляционно- регрессионного анализа, распределить затраты на постоянные и переменные.
2.1 Аналитическая группировка. Структурные средние
Аналитическая группировка.
Объём производства является группировочным признаком, т.к. необходимо оценить его влияние на результативный показатель, а именно на затраты на производство.
Величина интервала:
Xmax=9851,9 (т)
Xmin=6542,3 (кг)
N=12
R=9851,9-6542,3=3309,6 (т)
n=1+3,32*lg12=4.58
Следовательно, необходимо создать 5 интервалов
Величина одного интервала 3309,6/5=661,92 т
Таблица 1.
Группировочная таблица
номер по порядку
группы по объему производства, т
количество
среднее значение суммарных издержек, тыс. руб.
начало интервала
конец интервала
единиц
процент
1
6 542,30
7 204,22
3
25,0
2299,37
2
7 204,22
7 866,14
1
8,3
2404,4
3
7 866,14
8 528,06
6
50,0
2584
4
8 528,06
9 189,98
0,0
5
9 189,98
9 851,90
1
8,3
2648,5
Структурные средние
XMo = 7866,14
h = 691,22
fMo = 6
fMo-1 = 1
fMo+1 = 0
т
Медиана
XMe=7866,14
т
Вывод: более половины месяцев исследуемого периода объём производства достигал 8086,8 т.
2.2 Динамика изменения показателей
Таблица. Динамика изменения объема производства
Период
объем производства
абсолютный прирост, т
темп роста %
темп прироста %
базисный
цепной
базисный
цепной
базисный
цепной
январь
6 542,30
-
-
-
-
-
-
февраль
6 842,30
300,00
300,00
104,6
104,6
4,6
4,6
март
7 023,10
480,80
180,80
117,4
102,6
17,4
2,6
апрель
7 751,40
1 209,10
728,30
128,9
110,4
28,9
10,4
май
7 990,73
1 448,43
239,33
110,4
103,1
10,4
3,1
июнь
8 001,19
1 458,89
10,46
116,9
100,1
16,9
0,1
июль
8 020,25
1 477,95
19,06
103,2
100,2
3,2
0,2
август
8 023,26
1 480,96
3,01
118,5
100,0
18,5
0,0
сентябрь
8 035,00
1 492,70
11,74
103,0
100,1
3,0
0,1
октябрь
8 042,89
1 500,59
7,89
104,3
100,1
4,3
0,1
ноябрь
8 072,68
1 530,38
29,79
109,7
100,4
9,7
0,4
декабрь
9 851,90
3 309,60
1 779,22
140,4
122,0
40,4
22,0
Сумма
94 197,00
 
 
 
 
 
 
Средний абсолютный прирост:
т.
Средний темп роста:
(1.13)
Средний темп прироста:
(1.14)
Вывод: в среднем за анализируемый период объем производства увеличивался на 300,9 тонн в месяц
Рис 1. Темп роста объема производства
2.3 Расчет показателей вариации
Таблица 2
Расчетная таблица
Месяц
X
x2
Январь
6 542,30
42801689
Февраль
6 842,30
46817069
Май
7 023,10
49323934
Март
7 751,40
60084202
Сентябрь
7 990,73
63851766
Июнь
8 001,19