Курсовая работа по статистике СПбГПУ (Политех) Вариант 9

- Содержание

е. <br />Коэффициент вариации . <br />По выполненным расчетам можно сделать вывод, что средняя заработная плата рабочих второго цеха выше средней заработной платы рабочих первого цеха на у.е. <br />Обе рассматриваемые совокупности рабочих однородны по признаку – средняя заработная плата, т.к. в обоих случаях коэффициент вариации меньше 33%. <br />С вероятностью 0,954 определим ошибку выборки для средней заработной платы рабочих цеха № 2 и для доли рабочих этого цеха, имеющих заработную плату менее 500 у.е. <br />Средняя ошибка выборочной средней у.е., предельная ошибка выборочной средней с вероятностью 0,954: у.е. <br />Доля рабочих второго цеха, имеющих заработную плату менее 500 у.е.: . <br/><br />Средняя ошибка выборочной доли , предельная ошибка выборочной доли с вероятностью 0,954: . <br />Тогда возможные пределы средней заработной платы рабочих второго цеха в генеральной совокупности с вероятность 0,954: или у.е. <br />Возможные пределы доли рабочих второго цеха, имеющих заработную плату менее 500 у.е. в генеральной совокупности с вероятность 0,954: или или от 7,5% до 25,9%. Вероятность того, что доля рабочих цеха № 2, имеющих заработную плату до 500 у.е., в генеральной совокупности не превысит 25% рана 0,954. <br/><br />5. Определим количественную взаимосвязь между производственным стажем и заработной платой рабочих цеха № 2 с № 21 по № 40 включительно. <br />№№ <br />п\п Производственный стаж, полных лет, х Заработная плата, у.е., у Цех № 2 21 1 494 22 0 468 23 3 513 24 9 547 25 9 594 26 12 588 27 2 504 28 6 523 29 0 460 30 14 536 31 4 517 32 5 535 33 0 492 34 15 553 35 8 573 36 1 486 37 2 543 38 4 522 39 7 534 40 10 558 <br />Построим поле корреляции для определения формы связи между рассматриваемыми показателями. <br/><br/><br />С помощью графического метода можно выдвинуть гипотезу о линейной форме связи между рассматриваемыми показателями. <br />Определим параметры линейной регрессии . <br />Таблица 1 – Расчет показателей для оценки параметров модели парной линейной регрессии <br />№ 1 494 1 494 1 244036 499,02 2 468 0 0 0 219024 492,94 3 513 3 1539 9 263169 511,18 4 547 9 4923 81 299209 547,66 5 594 9 5346 81 352836 547,66 6 588 12 7056 144 345744 565,9 7 504 2 1008 4 254016 505,1 8 523 6 3138 36 273529 529,42 9 460 0 0 0 211600 492,94 10 536 14 7504 196 287296 578,06 11 517 4 2068 16 267289 517,26 12 535 5 2675 25 286225 523,34 13 492 0 0 0 242064 492,94 14 553 15 8295 225 305809 584,14 15 573 8 4584 64 328329 541,58 16 486 1 486 1 236196 499,02 17 543 2 1086 4 294849 505,1 18 522 4 2088 16 272484 517,26 19 534 7 3738 49 285156 535,5 20 558 10 5580 100 311364 553,74 Итого 10540 112 61608 1052 5580224 &#160; Среднее 527 5,6 3080,4 52,6 279011 &#160; 1282,2 21,24 &#160; &#160; &#160; &#160; 35,81 4,61 &#160; &#160; &#160; &#160; <br />, . <br />Т.е. уравнение линейной регрессии имеет вид: . Т.е. в среднем при производственного стажа на 1 год средняя заработная плата увеличивается на 6,08 у.е. <br/><br />Определим линейный коэффициент корреляции: . Т.е. связь между рассматриваемыми показателями прямая, тесная. <br />Коэффициент детерминации . Т.е. вариация заработной платы определяется вариацией производственного стажа на 61,3%. Другие факторы оказывают влияние на 38,7%. <br />Оценим статистическую значимость уравнения регрессии в целом, для этого сравним фактическое и критическое значения F-критерия Фишера. <br />. <br/><br />Т.к. , то гипотеза о случайной природе оцениваемых характеристик отклоняется и признается их статистическая значимость и надежность. <br/><br/><br/><br/><br/><br/><br/><br/><br/><br/><br/><br/><br/><br/><br/><br/><br/><br/><br/><br/><br/><br/><br/><br/><br />17