Статистика Предприятия

 

2) Построить ранжированный ряд распределения по уровню                 себестоимости  

Таблица 2.2 - Ранжированный ряд распределения по уровню

себестоимости

                                    

 

      3) для определения характера изменения  себистоимости овощей построить график Огива – Гальтона .

 

      График  показывает плавный характер изменения  себестоимости.  

  4) определить число групп по  формуле Стерджесса:

       n = 1+3,322 lg N,   где N – число предприятий

       n = 1+3,322 lg 20

       lg 20 = 1,30103

       n = 1+3,322 *1,30103 = 5 групп 
 
 

  5) определить величину интервала  по формуле: 

                                 h = (X_max – X_min)/n,    

где

       h – величина интервала;

       X _max – максимальное значение признака;

       X _min  – минимальное значение признака.

       n – число групп

        (руб.)

       Таблица 2.3 – Группировка предприятий  по себестоимости

 

       6) результаты группировки оформим в таблице 2.2 в виде интервального ряда распределения 
 
 
 
 
 

Таблица 2.4 - Характеристика интервального ряда распределения по себе                                              стоимости овощей.

 

      Чтобы рассчитать среднее значение Х ср нужно:

Себестоимость на начало интервала + себестоимость  на конец интервала / 2

Например:  

210+225,8  =217,9;   225,8+241,6  =233,7 ;      241,6+257,4=249,5;

      2    2    2 

257,4+273,2  = 265,3;     273,2+289 = 281,1

      2    2 

      Чтобы рассчитать частность W нужно:

(частоту  f / количество предприятий)* 100

Например : 

(2/20) *100 = 10%;  (2/20) *100 = 10%;  (6/20) *100 = 30% ; (6/20)*100=30%;

(4/20) *100 = 20% 
 
 

      Чтобы рассчитать абсолютную плотность распределения  Ра нужно:

частоту f / величину интервала h

Например:

2/15,8 = 0,127;   2/15,8=0,127;  6/15,8 = 0,380;  6/15,8= 0,380; 4/15,8= 0,253 

      Для расчета относительной плотности распределения нужно:

частость  w /  величину интервала h 

Например:

10/15,8=0,633;  10/15,8= 0,633; 30/15,8=0,899;  30/15,8= 0,899; 20/15,8=1,266 

7) построить  гистограмму и полигон распределения  себестоимости 

 

      8) построить  кумулятивную кривую 
 

 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 

      3. Анализ средних  величин и показателей  вариации себестоимости  1 ц овощей в  разрезе выделенных  групп и в целом.

      Средняя величина это обобщающая характеристика однотипных, однокачественных совокупностей в конкретных условиях места и времени.

            Область применения средних величин:

• для характеристики и сравнения различных совокупностей или групп внутри совокупности;
• для изучения взаимосвязи между явлениями;
• для исследования явления во времени.

      Для того чтобы рассчитать среднюю величину необходимо соблюдать ряд требований:

• типичность совокупности в целом в нормальных общих условиях. Чтобы показатель был действительно типичным он должен определяться не для всего объема совокупности, а только для качественно однородных единиц. Средние величины, полученные из неоднородных показателей, искажают характер изучаемой действительности, а, следовательно, являются бессмысленными.
• наличие причинно-следственной связи между изучаемыми явлениями.
• качественная однородность признаков при различии их количественном.
• единая размерность средних и осредняемых величин.
• наличие достаточно большого числа осредняемых единиц. Согласно закона больших чисел индивидуальные различия между единицами взаимно погашаются и они не оказывают существенного влияния на среднюю величину, что способствует проявлению основного присущего всей совокупности.

        В статистике средние величины  делятся на два больших класса:

1. средние степенные;
2. средние структурные.

 

  Средние степенные

      Выбор средней степенной определяется экономическим содержанием определенного показателя. Все средние степенные объединяет одна формула:

        

   где, - среднее значение;

         - вариант (осредняемый признак); 

         n – число единиц (вариантов, осредняемых признаков);

         f – частота (статистический вес);

        z – показатель степени.

      В зависимости от значения степени  z различают следующие виды средних степенных:

1. если z = -1, то средняя степенная называется средняя гармоническая;
2. если z = 0, то средняя степенная называется средняя геометрическая;
3. если z = 1, то средняя степенная называется средняя арифметическая;
4. если z = 2, то средняя степенная называется средняя квадратическая.

      Каждая  из них может быть простой или  взвешенной. В практических расчетах характер имеющихся данных определяет существование только одного истинного среднего значения. Вид средней величины определяется в каждом конкретном случае.

      Простые степенные применяются, когда число  осредняемых единиц велико, признак  не повторяется или повторяется, но повторяется одинаковое число  раз.

      Взвешенные  степенные применяются, когда дан интервальный ряд распределения, имеется большое число вариантов Х или встречается повторяемость.

      Средняя гармоническая

      

      

  где, М – общий объем явления = х*f.

       Средняя гармоническая применяется тогда, когда в качестве весов используются не единицы совокупности – носители признака, а произведения этих единиц на значения признака (т.е. М = х*f).

  Средняя геометрическая

  

- простая

      где, n – число Х

      

- взвешенная

      Средняя геометрическая применяется в рядах  динамики при расчете среднегодовых  коэффициентов и темпов роста.

      Средняя арифметическая

      

  

          Средняя арифметическая  применяется  в тех случаях, когда объём осредняемого признака образуется как сумма его значений у отдельных единиц изучаемой статистической совокупности.

  Средняя квадратическая

  

  

 

  

 

      Средняя квадратическая применяется в статистике при расчетах показателей вариации.

      Средние структурные

      К ним относят величины, применяющиеся  для изучения внутреннего строения и структуры рядов распределения  значений признака Х.

      Мода – значение величины встречающейся с наибольшей вероятностью в дискретном вариационном ряду или это вариант Х имеющий наибольшую частоту f.

      Мода  определяется двумя способами: визуально, если имеем дискретный ряд распределения и по формуле, если дан интервальный ряд распределения.