Исследование показателей производства руды близ Китайской границы. Функции от продукции и от конечной продукции
Автор работы: Пользователь скрыл имя, 07 Декабря 2014 в 20:45, курсовая работа
Описание работы
Недра Китая богаты полезными ископаемыми, прежде всего углем, нефтью, газом, железными, полиметаллическими, марганцевыми, вольфрамовыми, алюминиевыми, медными, ртутными рудами, золотом, серебром и др. Наибольшую промышленную разработку получили шесть цветных металлов: никель, алюминий, олово, свинец, медь, цинк. Основным разрабатываемым энергоносителем в стране является каменный уголь.
Содержание работы
Введение…………………………………………………………………………………….……3
Глава 1.Политика Китая относительно полезных ископаемых…….4
1.Минеральные ресурсы Китая………………………………………………………5
Глава 2.Характеристика китайской Земли………………………………..…..7
Глава 3.Китайскай промышленность…………………………………………….11
1.Алюминиевая промышленность…………………………………………………11
2.Угольная промышленность Китая………………………………….…………..18
Теория статистических анализов…………………………………20
Список использованной литературы……………
Файлы: 1 файл
СТАТИСТИКА КУРСОВАЯ.docx
— 558.77 Кб (Скачать файл)
Создаем упорядоченный ряд распределения:
Xi |
394 |
395 |
402 |
411 |
413 |
419 |
421 |
423 |
425 |
447 |
450 |
451 |
452 |
F |
1 |
1 |
1 |
1 |
1 |
1 |
1 |
1 |
1 |
1 |
1 |
1 |
1 |
- R=452-394=58
3)
4)
Производство алюминия отклоняется от среднего производства на 17,077 т.
5)
Так как дельта = 17,077 и сигма = 20,05 отличаются, то совокупность менее однородная.
6) D=(20,05)2=402
7)
8)
Так как Vσ = 4,712%, что меньше 30%, то совокупность однородная.
9)
10)
11)
Эксцесс положительный следовательно, кривая имеет более высокую и острую вершину, чем нормальная кривая.
12) ;
Значит, наиболее часто встречаемое значение объема производства алюминия в исследуемой статистической совокупности равно 452,5 т.
13)
Значит, 50% объема производства алюминия в год период с 1998 по 2010 года меньше 422,2 т, а 50% - больше.
Выводы.
Средний объем производимого алюминия в год 425,5 т. Исходя из данных, можно сказать, что производство алюминия в год отклоняется от среднего на 17,077 т.
Значения среднего квадратического отклонения сигма=20,05 и дельта=17,077 различаются, что говорит о менее однородной совокупности. Но значение квадратичного коэффициента вариации Vσ =3,5 процента, что намного меньше 30 процентов. Это доказывает, что совокупность однородная
Наш вариационный ряд с левосторонней асимметрией, так как = 425,5 <Me=422,2, <Mo=452,5 , то есть наименьшим является значение средним, а наибольшим – моды.
Также мы рассчитали Мо. В нашем вариационном ряду интервал 446-459 т., в который попало максимальное значение частоты f=4, является модельным. Полученное значение моды свидетельствует о том, что в рассматриваемой совокупности наиболее типичным объемом производства алюминия является 452,5 т., что выше ранее рассчитанного среднего объема производства алюминия 425,5 т.
Рассчитали медиану ряда распределения объемов производимого алюминия.
Медианным является интервал объемв алюминия 420-433 т, поскольку его кумулятивная частота равна 9, что больше половины суммы всех частот (13/2=6,5). Тогда Ме=422,2.
Полученное значение говорит о том, что половина объема производимого алюминия в год в период с 1998-2010 года меньше 422,2 т, а вторая половина больше 422,2 т.
Приложение 2. Тренд-анализ
года |
y (млн т) |
tΙ |
Tрб |
Трц |
ytI |
ў |
y-ў/ў |
(y-ў)2 |
y-ӯ |
(y-ӯ)2 |
1 |
2 |
3 |
4 |
5 |
6 |
7 |
8 |
9 |
10 |
11 |
36-40 |
0,088 |
-13,000 |
0,009 |
0,281 |
-1,144 |
-2,208 |
1,088 |
5,272 |
-8,182 |
66,945 |
41-45 |
0,324 |
-11,000 |
0,032 |
0,571 |
-3,564 |
-0,596 |
1,324 |
0,846 |
-7,946 |
63,139 |
46-50 |
0,565 |
-9,000 |
0,056 |
0,452 |
-5,085 |
1,016 |
-0,444 |
0,203 |
-7,705 |
59,367 |
51-55 |
1,239 |
-7,000 |
0,124 |
0,614 |
-8,673 |
2,628 |
-0,528 |
1,929 |
-7,031 |
49,435 |
56-60 |
2,019 |
-5,000 |
0,202 |
0,541 |
-10,095 |
4,240 |
-0,524 |
4,933 |
-6,251 |
39,075 |
61-65 |
3,735 |
-3,000 |
0,374 |
0,549 |
-11,205 |
5,852 |
-0,362 |
4,482 |
-4,535 |
20,566 |
66-70 |
6,805 |
-1,000 |
0,681 |
0,652 |
-6,805 |
7,464 |
-0,125 |
0,434 |
-1,465 |
2,146 |
71-75 |
10,452 |
1,000 |
1,045 |
0,805 |
10,452 |
9,076 |
0,152 |
1,893 |
2,182 |
4,761 |
76-80 |
12,976 |
3,000 |
1,298 |
0,974 |
38,928 |
10,688 |
0,214 |
5,235 |
4,706 |
22,146 |
81-85 |
13,317 |
5,000 |
1,332 |
0,937 |
66,585 |
12,300 |
0,083 |
1,034 |
5,047 |
25,472 |
86-90 |
14,214 |
7,000 |
1,421 |
1,033 |
99,498 |
13,912 |
0,022 |
0,091 |
5,944 |
35,331 |
91-95 |
13,753 |
9,000 |
1,375 |
0,906 |
123,777 |
15,524 |
-0,114 |
3,136 |
5,483 |
30,063 |
96-00 |
15,177 |
11,000 |
1,517 |
0,719 |
166,947 |
17,136 |
-0,114 |
3,838 |
6,907 |
47,707 |
2001-2005 |
21,084 |
13,000 |
2,108 |
x |
274,092 |
18,748 |
0,125 |
5,457 |
12,814 |
164,199 |
Σ |
115,748 |
x |
x |
x |
733,708 |
х |
0,797 |
47,784 |
x |
641,353 |
Нам предоставлены данные о производстве алюминия по годам. На их основе проведем тренд-анализ.
Линейная функция: у=a+bt
Параметры а и b находим следующим образом:
Так как число параметров четное, то:
Итак, зависимость выглядит
следующим образом:
=a+bt=8,27+0,806t
Далее вычисляем коэффициент аппроксимации:
Так как MAPE <33%, то модель пригодна для дальнейшего исследования.
Далее находим следующие показатели:
1)Средний темп роста базисный
2)Средний темп роста цепной
3)Темп прироста цепной
4)Темп прироста базисный
5)Среднеквадратичная погрешность выборки
6)Среднеквадратическое отклонение
7)Коэффициент Пирсона