Статистическое изучение основных фондов

Автор работы: Пользователь скрыл имя, 01 Декабря 2010 в 14:14, Не определен

Описание работы

Введение
Глава 1. Теоретические основы статистического изучения основных фондов
1.1.Предмет, метод и задачи статистического изучения основных фондов
1.2.Система показателей, характеризующих основные фонды
1.3.Статистические методы и их применение в изучении основных фондов
Глава 2. Анализ статистического изучения основных фондов
Глава 3. Статистический анализ основных фондов
Заключение
Список использованной литературы

Файлы: 1 файл

Курсовая работа по статистике.doc

— 777.00 Кб (Скачать файл)
 

     В процессе статистического  исследования необходимо решить ряд задач:

     1. Установить наличие корреляционной связи между признаками Х и Y методом аналитической группировки.

     Построив  аналитическую таблицу, отражающую результаты аналитической группировки  совокупности по факторному признаку Степень износа основных фондов в отрасли – строительство, можно установить наличие корреляционной связи.

     Ранжируем исходные данные.

     1.Выделить  исходные данные табл. 2.1 (А4:С33);

     2.Данные => Сортировка;

     3.Сортировать по <= Степень износа основных фондов в отрасли – строительство

     4.по возрастанию/по убыванию – устанавливается в положение по возрастанию;

     5.Затем и В последнюю очередь по – не активизируются;

     6.Идентифицировать поля по подписям/обозначениям столбцов листа – устанавливается в положение подписям

     7.ОК.

     В результате указанных действий в таблице 2.1 размещаются данные, ранжированные по возрастанию признака Среднегодовая стоимость основных производственных фондов.

     Распределяем  регионы по группам.

     1.Из  всего диапазона отсортированных  данных A4:C33 выделить мышью диапазон  ячеек первой группы, для чего необходимо отсчитать в ранжированном ряду количество строк, соответствующее числу предприятий первой группы (графа 3 табл.2.2),

     2.Нажать  на панели инструментов кнопку  ;

     3.Выбрать  цвет по собственному усмотрению;

     4.Выполнить  действия 1–3 для всех групп, выбирая контрастные цвета для цветовой заливки очередной группы.

     В итоге получаем таблицу 2.1. следующего вида: 

 

      Таблица 2.1. Исходные данные

Регионы России Степень износа основных фондов в отрасли – строительство, млн. руб. Стоимость основных фондов в отрасли - строительство, млн. руб.
Республика  Ингушетия 68.54 149.00
Курская область 216.90 1446.00
Калининградская область 384.71 747.00
Ивановская  область 386.60 1065.00
Новгородская  область 674.08 1314.00
Республика  Карелия 700.74 1530.00
Калужская область 733.04 1870.00
Брянская  область 758.01 1919.00
Липецкая  область 797.87 1797.00
Тверская  область 814.43 1642.00
Тамбовская  область 836.61 1855.00
Мурманская  область 899.16 1905.00
Псковская область 907.41 2030.00
Костромская область 953.56 1516.00
Тульская  область 989.33 2413.00
Владимирская  область 1092.50 2595.00
Вологодская область 1098.59 3319.00
Орловская область 1109.12 1733.00
Смоленская  область 1195.29 2330.00
Республика  Адыгея 1361.26 2284.00
Республика Дагестан 1364.97 2630.00
Воронежская область 1479.63 3182.00
Ленинградская область 1971.00 4380.00
Архангельская область 2168.33 6285.00
Ярославская область 2411.03 5044.00
Республика  Коми 2629.31 6351.00
 

     А далее заполняем таблицу 2.2. формулами: в ячейку D44 вводим: =СУММ(C4:C7). Аналогично со следующими ячейками D45 - D48; в ячейку E44: =D44/C44. 

 

      Таблица 2.2. Зависимость стоимости основных фондов от степени износа основных фондов

Номер группы Группы  областей по степени износа основных фондов в отрасли - строительство Число областей Стоимость основных фондов вотрасли - строительство
Всего В среднем на одну область
1 68.54-580.69 4 3407.00 851.75
2 580.69-1092.85 12 22386.00 1865.50
3 1092.85-1605.0 6 15478.00 2579.67
4 1605.00-2117.16 1 4380.00 4380.00
5 2117.16-2629.31 3 17680.00 5893.33
Итого   26 63331.00 2435.81
 

     2. Оценить тесноту связи признаков  Х и Y на основе:

     а) эмпирического корреляционного  отношения з;

     б) линейного коэффициента корреляции r.

     а)для  вычисления эмпирического корреляционного отношения необходимо вычислить факторную и общую дисперсию, используя функции инструмента Мастер функций: ДИСПР, СУММПРОИЗВ, КОРЕНЬ. 

       

     В ячейку А66 вводим формулу =ДИСПР(C4:C29); в  ячейку В66: =СУММПРОИЗВ(D55:D59;C55:C59)/C49; в  ячейку С66: =A66-B66. Теперь находим эмпирического корреляционного отношения з: в ячейку D66 вводим формулу: =КОРЕНЬ(C66/A66). В итоге получаем таблицу 2.4: 

     Показатели  дисперсии и эмпирического корреляционного  отношения

Общая дисперсия Средняя из внутригрупповых Факторная дисперсия Эмпирическое  корреляционное отношение
2266566.771 200894.76 2065672.01 0.954654939
 

 

      Получаем з= 0.954654939.

     б) для нахождения линейного коэффициента корреляции r используем инструмент Корреляция надстройки Пакет анализа.

     1.Сервис => Анализ данных => Корреляция => ОК.

     2.Входной интервал В4:С29;

     3.Группирование – по столбцам;

     4.Метки в первой строке – не активизировать;

     5.Выходной интервал (А71);

     6.Новый рабочий лист и Новая рабочая книга – не активизировать;

     7.ОК.

     В результате работы алгоритма Excel выдает оценку тесноты связи факторного и результативного признаков (табл. 2.5): 

     Таблица 2.5. Линейный коэффициент корреляции признаков

  Столбец 1 Столбец 2
Столбец 1 1  
Столбец 2 0.946358973 1
 

     Сравним значения з и r и сделаем вывод о возможности линейной связи между признаками Х и Y: так как они располагаются в диапазоне 0,9-0,99, то связь весьма тесная (по шкале Чэддока).

     3. Построить однофакторную линейную  регрессионную модель связи признаков  Х и Y, используя инструмент Регрессия надстройки Пакет анализ.

  1. Сервис => Анализ данных => Регрессия => ОК;
  2. Входной интервал Y С4:С29;
  3. Входной интервал X В4:В29;
  4. Метки в первой строке/Метки в первом столбце не активизировать;
  5. Уровень надежности <= 68,3;
  6. Константаноль – не активизировать;
  7. Выходной интервал А81;
  8. Новый рабочий лист и Новая рабочая книга – не активизировать;
  9. Остатки – активизировать;
  10. Стандартизованные остатки – не активизировать;
  11. График остатков не активизировать;
  12. График подбора – активизировать;
  13. График нормальной вероятности – не активизировать;
  14. ОК.

     В результате указанных действий осуществляется вывод в заданный диапазон рабочего файла четырех выходных таблиц и  одного графика, начиная с ячейки, указанной в поле Выходной интервал:

     Регрессионная статистика 

Регрессионная статистика  
Множественный R 0.946358973
R-квадрат 0.895595305
Нормированный R-квадрат 0.891245109
Стандартная ошибка 506.3202843
Наблюдения 26
Дисперсионный анализ          
  df SS MS F Значимость F
Регрессия 1 52778090.51 52778090.51 205.8747195 2.84426E-13
Остаток 24 6152645.527 256360.2303    
Итого 25 58930736.04      

 

      

     
  Коэффициенты Стандартная ошибка t-статистика P-Значение
Y-пересечение -32.80047442 198.6470804 -0.165119338 0.870232989
Переменная X 1 2.292113652 0.159747709 14.34833508 2.84426E-13
 
Нижние

95%

Верхние 95% Нижние 68.3% Верхние 68.3%
-442.7878952 377.1869463 -235.8061414 170.2051925
1.962410588 2.621816716 2.128860862 2.455366443

 

     

Наблюдение Предсказанное Y Остатки
1 124.3009953 24.69900469
2 464.3589768 981.6410232
3 848.9985688 -101.9985688
4 853.3306636 211.6693364
5 1512.267496 -198.2674963
6 1573.375246 -43.37524631
7 1647.410517 222.5894827
8 1704.644595 214.3554048
9 1796.008245 0.991754634
10 1833.965647 -191.9656474
11 1884.804728 -29.80472826
12 2028.176437 -123.1764372
13 2047.086375 -17.08637484
14 2152.86742 -636.8674199
15 2234.856325 178.1436748
16 2471.333691 123.6663092
17 2485.292663 833.7073371
18 2509.42862 -776.4286197
19 2706.940053 -376.9400531
20 3087.362156 -803.362156
21 3095.865898 -465.8658976
22 3358.679649 -176.679649
23 4484.955534 -104.9555343
24 4937.258321 1347.741679
25 5493.554305 -449.5543048
26 5993.876873 357.1231272

Информация о работе Статистическое изучение основных фондов