Автор: Пользователь скрыл имя, 03 Ноября 2011 в 15:45, контрольная работа
Постройте интервальный вариационный ряд распределения количества предприятий по выпуску продукции, образовав 5 групп с равными интервалами. Составьте таблицу для полученной группировки.
| Границы интервалов, млн.руб | Середина интервала | Количество предприятий | (хср-Хср)*(хср-Хср) | (хср-Хср)*(хср-Хср)*N | |
| 19 | 33 | 26 | 3 | 707.56 | 2122.68 |
| 33 | 47 | 40 | 7 | 158.76 | 1111.32 |
| 47 | 61 | 54 | 12 | 1.96 | 23.52 |
| 61 | 75 | 68 | 6 | 237.16 | 1422.96 |
| 75 | 89 | 82 | 2 | 864.36 | 1728.72 |
| Сумма | 6409.2 | ||||
Деля сумму последнего столбца на количество предприятий, получим дисперсию D=6409.2/30=213.64 млн.руб.2
Среднеквадратическое
отклонение s=Корень(D)=Корень(213.64)=14.
Коэффициент вариации равен:
Так
как Vх = 27,8% > 30% то можно сделать
вывод, что совокупность однородная, а
средняя величина типичная ее характеристика.
По данным таблицы
Произведем
сортировку исходной таблицы по второму
столбцу (потери рабочего времени)
| Номера предприятий | Потери рабочего времени (тыс.чел.дней) | Выпуск продукции (млн. руб.) |
| 1 | 2 | 3 |
| 2 | 12 | 89 |
| 5 | 20.4 | 82 |
| 24 | 23.1 | 74.4 |
| 7 | 34.9 | 68.3 |
| 10 | 36 | 65 |
| 12 | 37 | 66.4 |
| 15 | 38 | 63.8 |
| 20 | 42 | 61 |
| 23 | 44 | 60.4 |
| 30 | 46 | 57 |
| 1 | 52 | 56.5 |
| 3 | 53.1 | 56.7 |
| 6 | 53.6 | 53.4 |
| 13 | 54.6 | 49.4 |
| 9 | 55.4 | 54.6 |
| 16 | 55.7 | 48.7 |
| 11 | 56 | 52.1 |
| 19 | 56.4 | 49.5 |
| 21 | 57 | 47.3 |
| 25 | 57.4 | 47 |
| 27 | 66 | 45 |
| 29 | 70.4 | 42.2 |
| 4 | 72 | 38 |
| 8 | 72.8 | 38.5 |
| 14 | 78 | 36.1 |
| 18 | 79.8 | 37 |
| 22 | 85.2 | 33 |
| 26 | 91 | 19 |
| 17 | 100 | 22.5 |
| 28 | 112 | 20.5 |
Анализ
полученной таблицы показывает, что имеется
обратная зависимость выпуска продукции
от потерь рабочего времени, т.к. с увеличением
потерь рабочего времени выпуск продукции
уменьшается
Построим точечную диаграмму
Анализ
диаграммы показывает, что связь
имеет линейный вид, т.е. парная регрессия
имеет вид y=a*x+b, где y-выпуск продукции,
x-потери рабочего времени, a,b –коэффициенты
регрессии.
Найдем
коэффициент парной корреляции, для
этого вычислим средние значения потерь
рабочего времени, выпуска продукции и
их произведения. По формулам хср=(х1+х2+…+х30)/30,
для вычисления среднего произведения
исследуемых величин добавим в таблицу
дополнительный столбец.
Далее
найдем средние квадратические отклонения
потерь времени и выпуска по формуле
s=КОРЕНЬ(((х1-хср)2+(х2-хср)2+
| Номера предприятий | Потери рабочего времени (тыс.чел.дней) | Выпуск продукции (млн. руб.) | Произведение |
| 1 | 2 | 3 | 4 |
| 2 | 12 | 89 | 1068 |
| 5 | 20.4 | 82 | 1672.8 |
| 24 | 23.1 | 74.4 | 1718.64 |
| 7 | 34.9 | 68.3 | 2383.67 |
| 10 | 36 | 65 | 2340 |
| 12 | 37 | 66.4 | 2456.8 |
| 15 | 38 | 63.8 | 2424.4 |
| 20 | 42 | 61 | 2562 |
| 23 | 44 | 60.4 | 2657.6 |
| 30 | 46 | 57 | 2622 |
| 1 | 52 | 56.5 | 2938 |
| 3 | 53.1 | 56.7 | 3010.77 |
| 6 | 53.6 | 53.4 | 2862.24 |
| 13 | 54.6 | 49.4 | 2697.24 |
| 9 | 55.4 | 54.6 | 3024.84 |
| 16 | 55.7 | 48.7 | 2712.59 |
| 11 | 56 | 52.1 | 2917.6 |
| 19 | 56.4 | 49.5 | 2791.8 |
| 21 | 57 | 47.3 | 2696.1 |
| 25 | 57.4 | 47 | 2697.8 |
| 27 | 66 | 45 | 2970 |
| 29 | 70.4 | 42.2 | 2970.88 |
| 4 | 72 | 38 | 2736 |
| 8 | 72.8 | 38.5 | 2802.8 |
| 14 | 78 | 36.1 | 2815.8 |
| 18 | 79.8 | 37 | 2952.6 |
| 22 | 85.2 | 33 | 2811.6 |
| 26 | 91 | 19 | 1729 |
| 17 | 100 | 22.5 | 2250 |
| 28 | 112 | 20.5 | 2296 |
| Среднее | 57.06 | 51.143 | 2552.986 |
| Сред.кв.откл | 24.257 | 18.305 |
Тогда коэффициент корреляции равен
Kxy=((X*Y)cp-Xcp*Ycp)/(s(
Kxy=(2552.99-57.06*51.14)
Значение коэффициента корреляции подтверждает полученные ранее вывод о то, что имеется обратная зависимость выпуска продукции от потерь рабочего времени, т.к. с увеличением потерь рабочего времени выпуск продукции уменьшается
Для простоты используем уже полученные ранее результаты группировки по выпуску продукции в задании 1. Общий объем выборки n=30*0.2=6
Т.к. группы в этом случае сильно отличаются по объему, то используем способ формирования выборки, учитывающий объемы групп и колеблемость признака внутри них. Выделим 5 групп, для каждой группы определим ее среднее квадратическое отклонение и вычислим его произведение на объем группы. Расчеты будем оформлять в виде таблицы. Далее найдем сумму произведений ср.кв. откл. групп на их объемы. И для каждой группы найдем объем выборки из нее по формуле ni=6*Nisi/ СУММА(Nisi), где Ni, si – объем и среднее квадратическое отклонение i-й группы
| Номера предприятий | Потери рабочего времени (тыс.чел.дней) | Выпуск продукции (млн. руб.) | Среднее кв. отклонение (млн. руб.) | Произведение | Объем выборки | Объем выборки |
| 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 5 | |
| 26 | 91 | 19 | ||||
| 28 | 112 | 20.5 | ||||
| 17 | 100 | 22.5 | 1.755942 | 5.267826876 | 0.256746 | 1 |
| 22 | 85.2 | 33 | ||||
| 14 | 78 | 36.1 | ||||
| 18 | 79.8 | 37 | ||||
| 4 | 72 | 38 | ||||
| 8 | 72.8 | 38.5 | ||||
| 29 | 70.4 | 42.2 | ||||
| 27 | 66 | 45 | 3.967307 | 27.7711481 | 1.353525 | 1 |
| 25 | 57.4 | 47 | ||||
| 21 | 57 | 47.3 | ||||
| 16 | 55.7 | 48.7 | ||||
| 13 | 54.6 | 49.4 | ||||
| 19 | 56.4 | 49.5 | ||||
| 11 | 56 | 52.1 | ||||
| 6 | 53.6 | 53.4 | ||||
| 9 | 55.4 | 54.6 | ||||
| 1 | 52 | 56.5 | ||||
| 3 | 53.1 | 56.7 | ||||
| 30 | 46 | 57 | ||||
| 23 | 44 | 60.4 | 4.384442 | 52.6133063 | 2.564296 | 2 |
| 20 | 42 | 61 | ||||
| 15 | 38 | 63.8 | ||||
| 10 | 36 | 65 | ||||
| 12 | 37 | 66.4 | ||||
| 7 | 34.9 | 68.3 | ||||
| 24 | 23.1 | 74.4 | 4.592349 | 27.55409226 | 1.342946 | 1 |
| 5 | 20.4 | 82 | ||||
| 2 | 12 | 89 | 4.949747 | 9.899494937 | 0.482487 | 1 |
| Сумма | 123.1058685 |
Генерируя в Excel случайное число в диапазоне от 1 до Ni, выбирая соответствующий элемент группы.
Результаты
группировки оформим в виде таблицы
| Номера предприятий | Потери рабочего времени (тыс.чел.дней) | Выпуск продукции (млн. руб.) |
| 1 | 2 | 3 |
| 28 | 112 | 20.5 |
| 29 | 70.4 | 42.2 |
| 16 | 55.7 | 48.7 |
| 3 | 53.1 | 56.7 |
| 20 | 42 | 61 |
| 5 | 20.4 | 82 |
Построим таблицу зависимости выпуска продукции от потерь рабочего времени
| Потери рабочего времени (тыс.чел.дней) | Выпуск продукции (млн. руб.) |
| 20.4 | 82 |
| 42 | 61 |
| 53.1 | 56.7 |
| 55.7 | 48.7 |
| 70.4 | 42.2 |
| 112 | 20.5 |
Анализ
таблицы показывает, что рост потерь
рабочего времени приводит к падению
выпуска продукции.
2) По полученной выборочной совокупности вычислите коэффициенты линейной регрессии и постройте ее на том же поле, где точечная диаграмма.
На
основе графика сделайте первичный вывод
об адекватности построенной модели.
Найдем
коэффициенты парной линейной регрессии,
для этого найдем произведение элементов
столбцов и средние значения каждого из
них
| x | y | x*y | |
| 20.4 | 82 | 1672.8 | |
| 42 | 61 | 2562 | |
| 53.1 | 56.7 | 3010.77 | |
| 55.7 | 48.7 | 2712.59 | |
| 70.4 | 42.2 | 2970.88 | |
| 112 | 20.5 | 2296 | |
| Среднее | 58.93333 | 51.85 | 2537.507 |
Далее найдем среднее квадратическое отклонение потерь рабочего времени
s(x)=КОРЕНЬ(((20.4-58.
Тогда коэффициенты линейной регрессии равны
a=((x*y)cp-xcp*ycp)/sx2=
b=ycp-xcp*a=51.85+0.544*
Т.е.
уравнение имеет вид y(x)=-0.
Построим графики
Анализ
кривых показывает, что построенная регрессия
адекватна выборочным данным
Вычислим
для каждого из не попавших в выборку
предприятий значение выпуска продукции
согласно построенной модели и относительное
отклонение от истинного значения в % по
формуле |y(x)-y|/y*100, где y(x)-значение полученное
при помощи модели, у-истинное значение