Аналитическая группировка статистических наблюдений в строительстве

Таблица 8

Среднемесячные  объемы перевезенных грузов по города.

месяц	Среднемесячные  обьемы перевозок грузов, т.
	2008	2009	2010
январь	157223	145982	145364
февраль	152354	155145	142219
март	146577	159253	147645
апрель	155812	163591	152058
май	168919	162574	160177
июнь	177205	168042	163934
июль	186058	183019	169405
август	202215	196918	184314
сентябрь	204670	202640	196578
октябрь	193171	184035	150610
ноябрь	155166	157080	148954
декабрь	151089	167212	142708

 

 

 

 

 

 

3.1 Среднесуточный объем перевозок грузов

 

Определим среднесуточный объём перевозок по формуле 

,

где  - среднемесячный объём перевозок i  - месяца j – года, - дни календарные i – го месяца , j – го года.

 

Среднесуточный объём перевозок для каждого месяца по данным за три года

где  - объёмы перевозок i-го месяца за 1, 2, 3 год соответственно.

Месяц	Кол-во дней в  месяце	Среднесуточный  объём перевозок грузов, т.
		2008	2009	2010
Январь	31	5 072	4 709	4 689
Февраль	28	5 441	5 541	5 079
Март	31	4 728	5 137	4 763
Апрель	30	5 194	5 453	5 069
Май	31	5 449	5 244	5 167
Июнь	30	5 907	5 601	5 464
Июль	31	6 002	5 904	5 465
Август	31	6 523	6 352	5 946
Сентябрь	30	6 822	6 755	6 553
Октябрь	31	6 231	5 937	4 858
Ноябрь	30	5 172	5 236	4 965
Декабрь	31	4 874	5 394	4 603
Итого	365	67 415	67 263	62 621

 

 

 

 

 

 

 

 

Рис.1 График среднесуточных объемов перевозок

Вывод: данный график показывает наличие сезонной неравномерности; также на нем видно, что максимальное значение объема перевозок приходится на сентябрь, минимальное – на январь и на март.

3.2. Графическая сезонная  волна

Для построения сезонной волны рассчитаем индексы  сезонности по формуле:

где   - общая среднесуточная величина за исследуем период, определяется как средневзвешенная арифметическая из среднесуточных объёмов по месяцам за три года

Результаты  расчётов представлены в таблице 8.

 

 

 

 

Таблица 8

Месяц	Кол-во дней в  месяце	Среднесуточный  объём перевозок грузов, т.			Идексы сезонности			Индекс сезонности, способ 1	Среднемесячное  значение,  <Yi>		Индекс сезонности, способ 2
		2008	2009	2010	I2008	I2009	I2010
Январь	31	5 072	4 709	4 689	90%	84%	90%	88%	4 823		88%
Февраль	28	5 441	5 541	5 079	97%	99%	97%	98%	5 354		98%
Март	31	4 728	5 137	4 763	84%	92%	91%	89%	4 876		89%
Апрель	30	5 194	5 453	5 069	92%	97%	97%	96%	5 238		96%
Май	31	5 449	5 244	5 167	97%	94%	99%	97%	5 287		96%
Июнь	30	5 907	5 601	5 464	105%	100%	105%	103%	5 658		103%
Июль	31	6 002	5 904	5 465	107%	105%	105%	106%	5 790		106%
Август	31	6 523	6 352	5 946	116%	113%	114%	114%	6 274		114%
Сентябрь	30	6 822	6 755	6 553	121%	121%	126%	123%	6 710		122%
Октябрь	31	6 231	5 937	4 858	111%	106%	93%	103%	5 675		104%
Ноябрь	30	5 172	5 236	4 965	92%	93%	95%	94%	5 124		94%
Декабрь	31	4 874	5 394	4 603	87%	96%	88%	90%	4 957		90%
Итого	365	67415	67263	62621					65 767

 

Индексы сезонности

I_s= (<Y_i>/Y₀)*100%, где

Y₀ – общая среднесуточная величина за исследуемый период, определяется как средневзвешенная арифметическая из среднесуточных объемов по месяцам за три года.

где D_к – календарные дни за год (365).

Y₀ = 5 481 (т)

На основании  полученных расчётов можно построить  сезонную волну, которая изображена на рисунке 2

 

 

 

 

 

 

Рис.2 Сезонная волна.

Вывод: данный график показывает наличие сезонной неравномерности; также на нем видно, что минимальное значение индекса сезонности приходится на январь и составляет 88 %(отклонение 12%), а наибольший объем перевозок наблюдается в августе и сентябре, а также в июле и октябре. В эти месяцы индекс сезонности выше среднего уровня. Его значение в сентябре равно 122 % (отклонение 22%)

 

 

Заключение

 

В  данной  курсовой  работе  по  предоставленным исходным данным можно сделать выводы:

• коэффициент корреляции равен 0,65 следовательно, зависимость между средними величинами высокая.
• > , это значит, что коэффициент корреляции отличен от нуля с 95% вероятностью;
• ошибка аппроксимации не должна превышать 8-10%,т.к. в данном случае она составляет 26,6%, то это говорит о том, что возможно имеется другая форма связи, которая наилучшим образом аппроксимирует данную модель;
• доля влияния факторов, включенных в модель, составляет 0,47, а доля факторов, не включенных в модель, составляет 0,53;
• индексы сезонности имеют резкое отличие наименьший в январе наибольший в сентябре, это связано с работами, носящими сезонный характер;
• объём перевезённого груза изменился в среднем за анализируемый период времени на 400 тыс. тонн;
• определяет, что объём перевезённого груза в среднем изменился в 7,1раз;
• определяет, что объём перевезённого груза в среднем изменился на 7,1 %;
• объём перевезённого груза за анализируемый период времени уменьшился на 92,9 %.

 

 

 

 

 

 

Список используемой литературы

1. Статистка: Методические указания к выполнению курсовой работы/ Сост.:А.А. Конорева, Н.Ю. Кузнецова.- Омск: Изд-во СибАДИ.-2005. – 46 с.
2. Елисеева И.И., Юзбашев М.М. Общая теория статистики: Учебник для вузов.- М., 1998.
3. Ефимова М.Р., Петрова Е.В., Румянцев В.Н. Общая теория статистики: Учебник для вузов.- М., 2002.

Приложение 1

Критические значения коэффициента Стьюдента (t-критерия) для различной доверительной  вероятности p и числа степеней свободы f:

 

f	p
	0.80	0.90	0.95	0.98	0.99	0.995	0.998	0.999
1	3.0770	6.3130	12.7060	31.820	63.656	127.656	318.306	636.619
2	1.8850	2.9200	4.3020	6.964	9.924	14.089	22.327	31.599
3	1.6377	2.35340	3.182	4.540	5.840	7.458	10.214	12.924
4	1.5332	2.13180	2.776	3.746	4.604	5.597	7.173	8.610
5	1.4759	2.01500	2.570	3.649	4.0321	4.773	5.893	6.863
6	1.4390	1.943	2.4460	3.1420	3.7070	4.316	5.2070	5.958
7	1.4149	1.8946	2.3646	2.998	3.4995	4.2293	4.785	5.4079
8	1.3968	1.8596	2.3060	2.8965	3.3554	3.832	4.5008	5.0413
9	1.3830	1.8331	2.2622	2.8214	3.2498	3.6897	4.2968	4.780
10	1.3720	1.8125	2.2281	2.7638	3.1693	3.5814	4.1437	4.5869
11	1.363	1.795	2.201	2.718	3.105	3.496	4.024	4.437
12	1.3562	1.7823	2.1788	2.6810	3.0845	3.4284	3.929	4.178
13	1.3502	1.7709	2.1604	2.6503	3.1123	3.3725	3.852	4.220
14	1.3450	1.7613	2.1448	2.6245	2.976	3.3257	3.787	4.140
15	1.3406	1.7530	2.1314	2.6025	2.9467	3.2860	3.732	4.072
16	1.3360	1.7450	2.1190	2.5830	2.9200	3.2520	3.6860	4.0150
17	1.3334	1.7396	2.1098	2.5668	2.8982	3.2224	3.6458	3.965
18	1.3304	1.7341	2.1009	2.5514	2.8784	3.1966	3.6105	3.9216
19	1.3277	1.7291	2.0930	2.5395	2.8609	3.1737	3.5794	3.8834
20	1.3253	1.7247	2.08600	2.5280	2.8453	3.1534	3.5518	3.8495
21	1.3230	1.7200	2.2.0790	2.5170	2.8310	3.1350	3.5270	3.8190
22	1.3212	1.7117	2.0739	2.5083	2.8188	3.1188	3.5050	3.7921
23	1.3195	1.7139	2.0687	2.4999	2.8073	3.1040	3.4850	3.7676

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

¹ Приложение 1