Автор: Пользователь скрыл имя, 26 Февраля 2012 в 20:35, курсовая работа
Задачи, решаемые во второй главе курсовой работы, имеют следующие наименования:
1.Исследование структуры совокупности.
2.Выявление наличия корреляционной связи между признаками, установление её направления и измерение её тесноты.
3.Применение выборочного метода в финансово-экономических задачах.
4.Использование балансового метода в финансово-экономических задачах.
Введение 3
Глава 1. Теоретические основы статистического изучения
основных фондов 4
1.1.Предмет, метод и задачи статистического изучения основных фондов 4
1.2.Система показателей, характеризующих основные фонды 7
1.3.Статистические методы и их применение 10
в изучении основных фондов
Глава 2. Анализ статистического изучения основных фондов 14
Глава 3. Статистический анализ основных фондов 30
Заключение 46
Список использованной литературы
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 η;
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)/
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 η= 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 η 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. Константа–ноль – 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 |
|
|
|
2
| 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 |
Информация о работе Статистическое изучение основных фондов предприятия