Статистический анализ данных выборочного наблюдения

Автор работы: Пользователь скрыл имя, 10 Апреля 2012 в 16:54, курсовая работа

Краткое описание

Целью данного курсового проекта является освоение инструментов статистики для дальнейшего применения в решении управленческих задач. В качестве задач курсового проекта следует выделить следующее:
1. Овладение методами выполнения оценок параметров больших множеств по данным выборочного наблюдения;
2. Приобретение навыков работы с большими массивами данных и навыки представления данных статистического наблюдения в виде, удобном для восприятия, анализа и принятия решений;
3. Развитие аналитических навыков в ходе применения вариационного метода интерпретации полученных результатов.

Содержание работы

Введение……………………………………………………………………………………………….3

1. Сводка и группировка данных статистического наблюдения……………………………………...4
2. Вариационный анализ……………………………………………………………………………….. 8
3. Проверка гипотезы о нормальном характере распределения……………………………………...10
4. Корреляционно-регрессионный анализ……………………………………………………………. 11
5. Множественный корреляционно-регрессионный анализ………………………………………….15
6. Анализ качественных признаков……………………………………………………………...……..16
7. Интервальные оценки………………………………………………………………………………...18

Заключение………………………………………………………..………………………… ………....19
Литература………………………………………………………………………………………………20

Содержимое работы - 1 файл

Трифонова Ольга, 8202 на 5.doc

— 4.09 Мб (Скачать файл)

По полученным данным можно предположить следующее:  результаты дают основание предположить, что в связи между полом и опытом работы с уровнем БТП нет прямой зависимости.

 

Зависимость баллов по тренингу "Продажа" от уровня IQ

 

 

 

                                                                                                                                                  

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Из полученных результатов таблицы и графика можно сделать вывод о  том, что БТП, БТНТ и уровнем IQ нет прямой зависимой связи.

 

 

Сравнение данных по тренингам

Из данных, полученных в таблице и на графике, видно, что тем больше баллы по тренингу, тем выше результаты EQ, а по остальным признакам  такой связи не наблюдается. Только у EQ есть связь с баллами по тренингам.

 

 

Зависимость доли премии и баллов за тренинги

Из данных, полученных в таблице и на графике, видно, что Средняя премия за месяц мало зависит от баллов БТП.

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

2. Вариационный анализ признака «Баллы по тренингу Новая техника»

 

1. Гистограмма, кумулята и огива распределения сотрудников по баллам тренинга «Новая Техника».

 

Таблица. Распределение сотрудников по баллам тренинга Продажа

 

 

 

Баллы по тренингу "Продажи"

Итог

43-49,25

17

49,25-55,5

11

55,5-61,75

20

61,75-68

15

68-74,25

22

74,25-80,5

13

80,5-86,75

16

86,75-93

21

Общий итог

135

 

 

                                                                                                                               

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Баллы по тренингу "Продажи"

Число участников

Данные для кумуляты

Данные для огивы

Отклонения от среднего

46

17

17

135

21,11

52

11

28

118

15,11

58

20

48

107

9,11

65

15

63

87

2,11

71

22

85

72

3,89

77

13

98

50

9,89

83

16

114

37

15,89

80

21

135

21

12,89

 

 

 

 

90,00

 


 

    Графически интервальный ряд отображается гистограммой . Для удобства работы с данными строят огиву и кумуляту. Кумулята - это линейное построение диаграммы по накопленным частотам, которые определяются последовательным суммированием частот. Накопление частоты показывает  сколько единиц совокупности имеют значения признака, не больше чем рассматриваемое значение. При построении кумуляты частота соответствующего интервала присваивается его верхней границе. Огива - это обратная кумуляты, то есть система координат кумуляты меняет оси и становится огивой. Огива так же как и кумулята является линейной то есть строится на основании отрезков соединяя координаты.

 

      2. Расчет показателей.

Столбец1

Столбец2

Столбец3

Столбец4

Среднее значение

 

 

67,111

Мода

 

 

88,000

Медиана

 

 

70,000

Размах вариации

 

 

34,000

Среднее линейное отклонение

 

 

10,948

Среднее квадратическое отклонение

 

 

14,448

Дисперсия

 

 

208,730

Относительный размах вариации

 

 

0,507

Относительное линейное отклонение

 

 

0,163

Коэффициент вариации

 

 

0,215

Коэффициент асимметрии

 

 

-0,035

Коэффициент эксцесса

 

 

-1,169

Минимум

 

 

43,000

Максимум

 

 

93,000

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

3. Оценка

            Из графика "Кумулята и Огива" можно сделать вывод: точка пересечения двух кривых является медианой. Медиана делит ряд распределения на две равные части по объему частот,  здесь она равна 70,000. Мода указывает на наиболее часто встречающееся значение признака, она равна 88,000. Для нормального закона характерно следующее соотношение: медиана находится в интервале между модой и средним значением, т.е. В рассматриваемой совокупности как раз так и получается Xср<Me<Mo.  ; 67.111< 70.000< 88.000.

Размах вариации равен 34. Он показывает, насколько отчаются друг от друга крайние значения.

Более точным будет такой показатель, который учитывает отклонение каждой из вариант от средней величины. Среднее линейное отклонение составило 10,948. Именно на это значение отклоняется в среднем количество набранных баллов участниками, от своего среднего значения. Среднее квадратическое отклонение = 14,448. По свойству среднее квадратическое отклонение всегда больше среднего линейного отклонения.

Дисперсия – это средний квадрат отклонений индивидуальных значений признака от их средней величины. В нашем случае она равна 208,730,

К относительным показателям вариации относят: относительный размах вариации (0,507), относительное линейное отклонение (0,163) и коэффициент вариации (0,215). Коэффициент вариации отражает состояние между вариацией выборки и ее центром. Относительное линейное отклонение показывает, что доля усредненного значения абсолютных отклонений от средней величины составляет 0,163. Относительный размах вариации отражает относительную колеблемость крайних значений признака вокруг средней. Такое значение коэффициента говорит о том, что относительный разброс значений признака довольно высок.

Коэффициент ассиметрии характеризует степень несимметричности распределения относительно его среднего. Положительная асимметрия указывает на отклонение распределения в сторону положительных значений. Отрицательная асимметрия указывает на отклонение распределения в сторону отрицательных значений. Коэффициент Эксцесса характеризует относительную остроконечность или сглаженность распределения по сравнению с нормальным распределением. Положительный эксцесс обозначает относительно остроконечное распределение. Отрицательный эксцесс обозначает относительно сглаженное распределение. В нашем случае коэффициенты ассиметрии и эксцесса отрицательны.

2

 



3. Проверка гипотезы о нормальном распределении признака «Баллы по тренингу Продажа» с уровнем значимости 0,05.

 

1.        Через критерий Пирсона.   

                     

Длина интервала l=

6,25

Среднее

69,03

Среднее квадратическое отклонение

14,45

Ширина интервала b

1 (2)

Кол-во элементов n=

135

Информация о работе Статистический анализ данных выборочного наблюдения