Задачи статистики основных фондов

Автор работы: Пользователь скрыл имя, 01 Августа 2011 в 14:45, курсовая работа

Краткое описание

В условиях рыночных отношений на первый план выдвигаются такие вопросы, как технический уровень, качество, стоимость продукции, что целиком зависит от состояния техники и эффективного её использования. Чем больше вооружены рабочие основными фондами, тем выше производительность их труда и тем больше продукции можно получить за тот же период и при том же числе рабочих. Улучшение технических качеств, средств труда и оснащенность работников ими, является основным фактором повышения эффективности и качества общественного производства, значительного увеличения отдачи капитальных вложений и основных фондов, являющихся материальной базой производства и важнейшей составной частью производительных сил страны, которое является одной из составляющих национального богатства.

Содержание работы

ВВЕДЕНИЕ ……………………………………………………………………….2

Глава 1. Основные фонды предприятия: экономическая сущность и значение.

1.1. Состав основных фондов промышленности ……………………...…5

1.2. Классификация основных фондов…………………………………....5

1.3. Способы оценки основных фондов……………………………….….7


Глава 2. Задачи статистики основных фондов

2.1. Износ и амортизация основных фондов……………………….……11

2.2. Показатели использования оборудования………….………………17

2.3. Показатели вооруженности рабочих основными фондами и статистическое изучение рабочих мест…………………….……………………..….21

2.4. Статистика НТП……………………………………………………...27

2.5 Пути улучшения использования основных фондов и производственных мощностей …………………………………………………………...…30

ЗАКЛЮЧЕНИЕ ……………………………………………………………...….36

СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННЫХ ИСТОЧНИКОВ И ЛИТЕРАТУРЫ ….…..37

Скачать целиком (114.45 Кб) Сколько стоит заказать работу?
Содержимое работы - 1 файл

Курсовая по статистике.doc

— 546.00 Кб (Скачать файл)
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 

Решение. 

  1. Строим  график объема выпуска продукции в зависимости от стоимости основных производственных фондов
 
 

    y 
 
 
 

67,0                        
 
 
 
 
 
 
 

28,0     

            20,0                               50,0                    х 

Значение Y изменяется: Y – от 28,0 до 60,0

Значение Х изменяется: Х – от 20,0 до 50,0 

  1. Визуально определяем характер визуальной зависимости  между изучаемыми факторами (линейная, нелинейная функция – экспонента, логарифмическая функция,  гиперболическая  функция и т.п.) для дальнейших более точных аналитических вычислений.
 
  1. Анализ  графической зависимости между  исследуемыми экономическими факторами (х – среднегодовая стоимость  основных производственных фондов, y –  годовой выпуск продукции) позволяет  сделать вывод, что мы имеем дело с линейной функцией, поэтому ни какие преобразования аргументов (логарифмирование, вычисление экспоненты и т.п.) в нашем варианте не следует выполнять для линеаризации модели.
 
  1. Определяем  оценки параметров линейного уравнения  регрессии ŷрегр.=a+bx  по формуле: 
 

    xy – xy

b=     σ2       , где

         i=n

         ∑ xy

             i=1

      xy =    n      – среднее арифметическое значение произведений аргумента (х) и функции.

       ∑ xi

х =    n        – среднее арифметическое значение аргумента. 

       ∑ yi

y =   n        – среднее арифметическое значение функции. 

σ2x = (х2) – (х)2 , 

где  σ2x – смещенная дисперсия аргумента х (или y). 

           ∑ xi2

(х2) =             – среднее арифметическое значение квадрата х (или y).

            n 

           ∑ xi

(х)2 =             – квадрат среднего арифметического значения аргумента х.

             n 

      Определяем  оценку коэффициентов уравнения  регрессии а – свободного члена  уравнения регрессии по формуле: 

a = y – bx 

      Определяем  оценку коэффициента корреляции между  объемом реализации и временем (номера месяца), т.е. между x и y по следующей  формуле:

    (xy) – (x)(y)

            r y/x =       σx ∙ σy 

                                        

σy = √σ2y  –  среднее квадратическое отклонение от среднего значения функции y.    

σx = √σ2x –  среднее квадратическое отклонение от среднего значения функции х. 

      Коэффициент корреляции свидетельствует о наличии  функциональной связи между экономическими факторами yi, числовое значение коэффициента корреляции свидетельствует о тесноте связей между экономическими факторами. Коэффициент корреляции изменяется в пределах от  –1,000 до  +1,000. Значение коэффициента корреляции близкие к 0, примерно  –0,3 до  +0,3 обычно свидетельствует об отсутствии значимой статистической линейной зависимости между изучаемыми факторами.

     Значение  коэффициента корреляции от  –1 до –0,5 обычно свидетельствуют о наличии значимой обратной связи между изучаемыми факторами.  

      Значение  коэффициента корреляции от  +1 до  +0,5 свидетельствуют о наличии значимой зависимости положительной прямопрапорциональной линейной между изучаемыми факторами. 

∑xi = 715

∑yi = 969,6  

n = 20 

        ∑xi

x =    n    = 715/20 = 35,75 

       ∑yi

y =    n     = 969,6/20 = 48,48 

xmin = 20

xmax = 50

ymin = 28,0

ymax = 67,0 

           ∑(xi – x)2

Sx2 =      n – 1    = (20 – 35,75)2 + (26 – 35,75)2 + (27 – 35,75)2 + (28 – 35,75)2 + (31 – 35,75)2 + (33 – 35,75)2 + (34 – 35,75)2 + (35 – 35,75)2 + (336 – 35,75)2 + (37 – 35,75)2 +(38 – 35,75)2 + (39 – 35,75)2 + (336 – 35,75)2 + (37 – 35,75)2 + (38 – 35,75)2 + (41 – 35,75)2 + (42 – 35,75)2 + (43 – 35,75)2 + (44 – 35,75)2 + (50 – 35,75)2 = (–15,75)2 + (–9,75)2 +(–8,75)2 +(–7,75)2 +(–4,75)2 +(–2,75)2 +(–1,75)2 +(–0,75)2 +(–0,25)2 +(–1,25)2 +(–2,25)2 +(–3,25)2 +(–0,25)2 +(–1,25)2 +(–2,25)2 +(–5,25)2 +(–6,25)2 +(–7,25)2 +(–8,25)2 +(–14,25)2 = 248,0625 + 95,0625 + 76,5625 + 60,0625 + 22,5625 + 7,5625 + 3,0625 + 0,5625 + 0,0625 + 1,5625 + 5,0625 + 10,5625 + 0,0625 + 1,5625 + 5,0625 + 27,5625 + 39,0625 + 52,5625 + 68,0625 + 203,0625 = 927,75/19 = 48,8289 

Sx = √ Sx2 = √ 48,8289 = 6.9878 

          ∑(yi – y)2

Sy2 =   n – 1    = (28 – 48,48)2 + (35,8 – 48,48)2 + (37,1 – 48,48)2 + (38,4 – 48,48)2 + (42,3 – 48,48)2 + (44,9 – 48,48)2 + (46,2 – 48,48)2 + (47,5 – 48,48)2 + (48,8 – 48,48)2 + (50,1 – 48,48)2 + (51,4 – 48,48)2 + (52,7 – 48,48)2 + (48,9 – 48,48)2 + (50 – 48,48)2 + (51,5 – 48,48)2 + (55,3 – 48,48)2 + (56,6 – 48,48)2 + (57,9 – 48,48)2 + (59,2 – 48,48)2 + (67,0 – 48,48)2 = (–20,48)2 + (–12,68)2 + (–11,38)2 + (–10,08)2 + (–6,18)2 + (–3,58)2 + (–2,28)2 + (–0,98)2 + (0,32)2 + (1,62)2 + (2,92)2 + (4,22)2 + (0,42)2 + (1,52)2 + (3,02)2 + (6,82)2 + (8,12)2 + (9,42)2 + (10,72)2 + (18,52)2 = 419,4304 + 160,7824 + 129,5044 + 101,6064 + 38,1924 + 12,8164 + 5,1984 + 0,9604 + 0,1024 + 2,6244 + 8,5264 + 17,8084 + 0,1764 + 2,3104 + 9,1204 + 46,5124 + 65,9344 + 88,7364 + 114,9184 + 342,9904 = 1568,252/19= 82,5396 

Sy = √ Sy2 = √ 82,5396 = 9,0851 

         ∑(xi – x)2

σx2 =       n       = 927,75/20 = 46.3875 

σx = √46,3875   = 6,8108 

         ∑(уi – у)2

σу2 =       n         = 15688,252/20 = 784,4126

σу = √784,4126 = 28,007 

                                ∑(xi – x) (уi – у)

Коэффициент b =    ∑(xi – x)2     

b =  (20 – 35,75)(28 – 48,48) + (26 – 35,75)(35,8 – 48,48) + (27 – 35,75)(37,1 – 48,48) + (28,0 – 35,75)(38,4 – 48,48) + (31,0 – 35,75)(42,3 – 48,48) + (33,0 – 35,75)(44,9 – 48,48) + (34,0 – 35,75)(46,2 – 48,48) + (35,0 – 35,75)(47,5 – 48,48) + (36,0 – 35,75)(48,8 – 48,48) + (37,0 – 35,75)(50,1 – 48,48) + (38,0 – 35,75)(51,4 – 48,48) + (39,0 – 35,75)(52,7 – 48,48) + (36,0 – 35,75)(48,9 – 48,48) + (37,0 – 35,75)(50,0 – 48,48) + (38,0 – 35,75)(51,5 – 48,48) + (41,0 – 35,75)(55,3 – 48,48) + (42,0 – 35,75)(56,6 – 48,48) + (43,0 – 35,75)(57,9 – 48,48) + (44,0 – 35,75)(59,2 – 48,48) + (50,0 – 35,75)(67,0 – 48,48) = (–15,75)(–20,48) + (–9,75)(–12,68) + (–8,75)(–11,38) + (7,75)(–10,08) + (–4,75)(–6,18) + (–2,75)(–3,58) + (–1,75)(–2,28) + (–0,75)(–0,98) + (0,25)(0,32) + (1,25)(1,62) + (2,25)(2,92) + (3,25)(4,22) + (0,25)(0,42) + (1,25)(1,52) + (2,25)(3,02) + (5,25)(6,82) + (6,25)(8,12) + (7,25)(9,42) + (8,25)(10,72) + (14,25)(18,52) = 322,56 + 123,63 + 99,575 + 78,12 + 29,355 + 9,845 + 3,99 + 0,735 + 0,08 + 2,025 + 6,57 + 13,715 + 0,105 + 1,9 + 6,795 + 35,805 + 50,75 + 68,295 + 88,44 + 263,91 = 1206,20/927,75 = 1,3001 

а = у – b x  = 48.48 – 1,3001*35,75 = 2,001 (анализ полученной оценки) 

∑x = 715

∑x2 =(20)2 + (26)2 + (27)2 + (28,0)2 + (31)2 + (33)2 + (34)2 + (35)2 + (36)2 + (37)2 + (38)2 + (39)2 + (36)2 + (37)2 + (38)2 + (41)2 + (42)2 + (43)2 + (44)2 + (50)2 = 400 + 676 + 729 + 784 + 961 + 1089 + 1156 + 1225 + 1296 + 1369 + 1444 + 1521 + 1298 + 1369 + 1444 + 1681 + 1764 + 1849 + 1936 + 2500 = 26489 

∑y = 969,6

∑y2 = (28)2 + (35,8)2 + (37,1)2 + (38,4)2 + (42,3)2 + (44,9)2 + (46,2)2 + (47,5)2 + (48,8)2 + (50,1)2 + (51,4)2 + (52,7)2 + (48,9)2 + (50,0)2 + (51,5)2 + (55,3)2 + (56,6)2 + (57,9)2 + (59,2)2 + (67,0)2 = 784 + 1281,64 + 1376,41 + 1474,56 + 1789,29 + 2016,01 + 2134,44 + 2256,25 + 2381,44 + 2510,01 + 2641,96 + 2777,29 + 2391,21 + 2500 + 2652,25 + 3058,09 + 3203,56 + 3352,41 + 3504,64 + 4489 = 48574,46 

∑xy = 20*28 + 26*35,8 + 27*37,1 + 28*38,4 + 31*42,3 + 33*44,9 + 34*46,2 + 35*47,5 + 36*48,8 + 37*50,1 + 38*51,4 + 39,0*52,7 + 36*48,9 + 37*50 + 38*51,5 + 41*55,3 + 42*56,6 + 43*57,9 + 44*59,2 + 50*67 = 560 + 930,8 + 1001,7 + 1075,2 + 1311,3 + 1481,7 + 1570,8 + 1662,5 + 1756,8 + 1853,7 + 1953,2 + 2055,3 + 1760,4 + 1850 + 1957 + 2267,3 + 2377,2 + 2489,7 + 2604,8 + 3350 = 35869,40   

           ∑(xi – x) (уi – у)                 1206,20

ry/x =            σx σу                 / 20 = 6,8108*8,8551      / 20 = 0,999995 

     Квадрат линейного коэффициента r2 = (0,999995)2 = 0,99999, т.е. из определения коэффициента очевидно, что его числовое значение всегда заключено в пределах от 0,000 до 1,000

0,000 ≤ r2 ≤ 1,000

      Линейный  коэффициент детерминации показывает, какую часть дисперсии изучаемого фактора Sy2 обусловливает экзогенный фактор Х.

S2ост. = Sy2(1 – ry/x) = 82,5396*(1 – 0,999995) = 0,00041 

 i=n

∑ (xi – x) = 0,00

i=1 

i=n

∑ (yi – y) = 0,00

i=1 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 

Таблица №2 Расчет величин для вычисления коэффициентов линейного уравнения регрессии. 

№ предприятия  
Стоимость основных производственных фондов (млн. руб.) Х.		  
Объем выпуска и реализации продукции Y.		  
 
(xi –x)		  
 
(yi – y)		  
 
(xi – x)2		  
 
(yi – y)2		  
 
(xi – x)*

(yi – y)

1 2 3 4 5 6 7 8
1 20.0 28.0 –15,75 –20,48 248,0625 419,4304 322,56
2 26.0 35.8 –9,75 –12,68 95,0625 160,7824 123,63
3 27.0 37.1 –8,75 –11,38 76,5625 129,5044 99,575
4 28.0 38.4 –7,75 –10,08 60,0625 101,6064 78,12
5 31.0 42.3 –4,75 –6,18 22,5625 38,1924 29,355
6 33.0 44.9 –2,75 –3,58 7,5625 12,8164 9,845
7 34.0 46.2 –1,75 –2,28 3,0625 5,1984 3,99
8 35.0 47.5 –0,75 –0,98 0,5625 0,9604 0,735
9 36.0 48.8 0,25 0,32 0,0625 0,1024 0,08
10 37.0 50.1 1,25 1,62 1,5625 2,6244 2,025
11 38.0 51.4 2,25 2,92 5,0625 8,5264 6,57
12 39.0 52.7 3,25 4,22 10,5625 17,8084 13,715
13 36.0 48.9 0,25 0,42 0,0625 0,1764 0,105
14 37.0 50.0 1,25 1,52 1,5625 2,3104 1,9
15 38.0 51.5 2,25 3,02 5,0625 9,1204 6,795
16 41.0 55.3 5,25 6,82 27,5625 46,5124 35,805
17 42.0 56.6 6,25 8,12 39,0625 65,9344 50,75
18 43.0 57.9 7,25 9,42 52,5625 88,7364 68,295
19 44.0 59.2 8,25 10,72 68,0625 114,9184 88,44
20 50.0 67.0 14,25 18,52 203,0625 342,9904 263,91
 
å		  
å xi = 715

x = 35,75

  
å yi = 969,6

y = 48,48

  
å(xi –x ) =0,00		  
å(yi – y) =0,00		  
å(xi – x)2 =927,75		  
å (yi – y)2 =1568,252		  
å(xi – x)

(yi – y) =1206,2

Информация о работе Задачи статистики основных фондов