Статистическое изучение основных фондов предприятия

Автор: Пользователь скрыл имя, 26 Февраля 2012 в 20:35, курсовая работа

Краткое описание

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.

Оглавление

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

Файлы: 1 файл

Курсовая основные фонды.doc

— 692.00 Кб (Скачать)

 

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)/C49; в ячейку С66: =A66-B66. Теперь находим эмпирического корреляционного отношения η: 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 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