Контрольная работа: Общая теория статистики

m1 = (å((X – A) / i)) * f) / åf = -10 / 100 = -0,1;

Х = m1 * i + A = -0,1 * 20 + 210 = 208 г.

2.         Определим дисперсию способом моментов:

s2 = i2 * (m2 – m12);

m1 = (å((X – A) / i)) * f) / åf;

m2 = (å((X – A) / i)2) * f) / åf;

m1 = -0.1;

m2 = 118 / 100 = 1.18;

s2 = 202 * (1,18 – (-0,1)2) = 468;

Определим среднее квадратичное отклонение:

s = √s2 = 21,6;

3. Отношение среднего квадратичного отклонения к средней называют квадратичным коэффициентом вариации:

V = (s / X ) * 100 %;

V = (21,6 / 208) * 100% = 10,38%;

4. Предельная ошибка выборки средней вычисляется по формуле:

Dх = t * Ös2 / n ,

где n – объем выбранной совокупности, n = 100;

s2 – дисперсия;

t – коэффициент доверия (табличное значение для вероятности 0,997 соответствует t = 3);

DХ = 3 * Ö468 / 100 = 6,49 г.

тогда: 208 – 6,49 < Х < 208 + 6,49

201,51 < Х < 214,49

Для бесповторной выборки :

D = t * Ö(s2 / n ) * (1 – (n / N))  ,

где n = 100; N = 5000;

D = 3 * Ö468 / 100 * (1 (100 / 5000)) = 3 * Ö4,68 * 0,98 = 6,42 г.

тогда : 208 – 6,42 < Х < 208 + 6,42

201,58 < Х < 214,42

Задача 4

Имеются данные об урожайности нового сорта пшеницы из ферм области (таблица 4).

Таблица 4.

Год	1999	2004	2005	2006	2007
Урожайность, ц\га	35	40	39	40	42

Для анализа динамики урожайности пшеницы вычислите:

1)         Абсолютный прирост, темпы роста и прироста по годам и к 2004 году; абсолютное содержание 1% прироста (полученные данные представьте в виде таблицы);

2)         Среднегодовой темп роста и прироста урожайности:

а) с 1999 по 2005 гг.;

б) с 2004 по 2007 гг.;

в) с 1999 по 2007 гг.

Постройте график динамики урожайности пшеницы. Сделайте выводы.

Решение:

1.         Абсолютный прирост (Di) определяется как разность между двумя уровнями ряда и показывает насколько данный уровень превосходит уровень, принятый за базу.

Базисный прирост:       D = у i – у б

где  у б = 40 ц\га; примем за базисный год – 2004 г.

D 90 = 35 – 40 = -5 ц\га

D 97 = 39 – 40 = -1 ц\га

D 98 = 40 – 40 = 0 ц\га

D 99 = 42 – 40 = 2 ц\га

Цепной прирост: D = у i – у  i-1

D 96 = 40 – 35 = 5 ц\га

D 97 = 39 – 40 = -1 ц\га

D 98 = 40 – 39 = 1 ц\га

D 99 = 42 – 40 = 2 ц\га

Темп роста определяется делением сравниваемого уровня на предыдущий уровень или базовый, определяется в %.

Цепной:

Т = (уi / уi-1 ) * 100 %;

Т96 = (40 / 35) * 100% = 114,3%;

Т97 = (39 / 40) * 100% = 97,5 %;

Т98 = (40 / 39) * 100% = 102,6%;

Т99 = (42 / 40) * 100% = 105%;

Базисный

Т = (у i / у  б ) * 100 %;

Т90 = (35 / 40) * 100% = 87,5%;

Т97 = (39 / 40) * 100% = 97,5%;

Т98 = (40 / 40) * 100% = 100%;

Т99 = (42 / 40) * 100% = 105%;

Темпы прироста: DТпр = Тпр  - 100%;

Цепной:

Тпр96 = 114,3 – 100 = 14,3%

Тпр97 = 97,5 – 100 = -2,5%

Тпр98 = 102,6 – 100 = 2,6%

Тпр99 = 105 – 100 = 5%

Базисный: 

Тпр90 = 87,5 – 100 = -12,5%

Тпр97 = 97,5 – 100 = -2,5%

Тпр98 = 100 – 100 = 0%

Тпр99 = 105 – 100 = 5%

Для того, чтобы правильно оценить значение полученного темпа роста его рассматривают в сопоставлении с показателем абсолютного прироста.

Результат выражают показателем, который называется абсолютным значением 1% прироста:

Аi = Di / DТпрi или Аi = 0,01 * уi-1

А96 = 35 * 0,01 = 0,35;

А97 = 40 * 0,01 = 0,4;

А98 = 39 * 0,01= 0,39;

А99 = 40 * 0,01 = 0,4;

Расчетные данные представим в виде таблицы 4.1.

Год	Урожайность, ц\га	Абсолютный прирост, Di		Темп роста, Тр   %		Темп прироста, Тпр   %		Абс. Знач. 1% прироста, Аi
		Базисный	цепной	базисный	цепной	базисный	цепной
1999	35	-5	-	87,5	-	-12,5	-	-
2004	40	Б	5	Б	114,3	-	14,3	0,35
2005	39	-1	-1	97,5	97,5	-2,5	-2,5	0,4
2006	40	0	1	100	10,26	0	2,6	0,39
2007	42	2	2	105	105	5	5	0,4

2.         Среднегодовые темпы роста и прироста урожайности:

с 1999 по 2005 гг.;

с 2004 по 2007 гг.;

с 1999 по 2007 гг.;

Т = n-1Ö уn / уi ,

где  n – количество значений

с 1999 по 2005 (n = 8)

Т = 8-1Ö 39 / 35 =  7Ö 39 / 35 = 1,02;

c 2004 по 2007 (n = 4)

Т = 4-1Ö 42 / 40 = 3Ö 42 / 40 = 1,02;

c 1999 по 2007 (n = 10)

Т = 10-1Ö 42 / 35 = 9Ö 42 / 35 = 1,02;

Темп прироста: Тпр = Тр – 1  (%) ,

1999 2005 гг. Тпр = (1,02 – 1) * 100 = 2%;

1969 2007 гг. Тпр = (1,02 – 1) * 100 = 2%;

1999 2007 гг. Тпр = (1,02 – 1) * 100 = 2%;

Вывод: график динамики урожайности имеет тенденцию к росту. Объем бытовых услуг в 2007 г. по сравнению с 1999 г. повысился на 42 – 35 = 7 ц\га.

Задача 5

В таблице 5 представлены данные о выработке тканей на ткацкой фабрике.

Таблица 5.

Ткань	Базисный период		Отчетный период
	Количество, тыс. м (q0)	Оптовая цена за 1 м, грн. (z0)	Количество, тыс. м (q1)	Оптовая цена за 1 м, грн. (z1)
Сатин	5000	15,0	5400	14,0
Репс	3800	24,0	4200	20,0

Определить на основе индексного метода абсолютное изменение стоимости продукции, в том числе за счет изменения оптовых цен и количества произведенных тканей.

Решение:

1.          Общий индекс стоимости рассчитывается по формуле:

Iz = åq1 * z1 / åq1 * z0  ,

где q1, q0 – количество продукции данного вида соответственно в отчетном и базисном периоде;

z1, z0 – стоимости единицы продукции соответственно в отчетном и базисном периоде.

Iz = (5400 * 14 + 4200 * 20) / (5400 * 15 + 4200 * 24) = 159600 / 181800 = 0,878;

Iz = 0,878 * 100 = 87,8%;

Общая стоимость продукции в отчетном периоде по сравнению с базисным уменьшилась на 12,2%.

Разность между числителем и знаменателем агрегатных индексов характеризует в абсолютном выражении изменение сложного показателя:

åq1 * z1 - åq1 * z0  = 159600 – 181800 = -22200 гр.

Общая стоимость продукции снизилась на 22200 гр.

Для выявления влияния факторов на изменение стоимости продукции строится общий индекс физического объема (количества) продукции.

2.         Рассчитаем общий индекс физического объема продукции:

Iq = å q1 * z0 / å q 0 * z0 

Iq = (5400 * 15 + 4200 * 24) / (5000 * 15 + 3800 * 24) = 181800 / 166200 = 1,094  ~  109,4 %

Физический объем продукции в отчетном периоде по сравнению с базисным увеличился на 9,4% или на 15600 гр.

åq1 * z1 - åq0 * z0  = 181800 166200 = 15600 гр.

Задача 6

Имеются следующие данные по заводам города (таблица 6)

Таблица 6

Номер завода	Базисный период		Отчетный период
	Валовая продукция в сопоставимых ценах, тыс. грн.	Промышленно-производственный персонал, чел.	Валовая продукция в сопоставимых ценах, тыс. гр.	Промышленно-производственный персонал, чел.
I	50800	7600	58000	9000
II	40500	8000	42600	8200

Определить:

1)         индексы производительности труда по каждому предприятию;

2)         общие индексы производительности труда переменного и фиксированного состава по 2 предприятиям вместе;

3)         через взаимосвязь индексов – индекс структурных сдвигов.

Решение

1)         Рассчитаем индексы производительности труда по каждому предприятию

iq = q1 / q0 ,

iq = 58000 / 50800 = 1,14;

iq = 42600 / 40500 = 1,05;

2)         Рассчитаем общие индексы производительности труда переменного и фиксированного состава по двум предприятиям вместе

Iz пер. состава = (å(z1 * q1) / åq1) / (å(z0 * q0) / åq0);

Iz пер. состава = (((9000*58000)+(8200*42600)) / (9000+8200)) / (((7600*50800)+(8000*40500)) / (7600+8000)) = 50658,1 / 45518 = 1,11;

Iz пост. состава = (å(z1 * q1) / åq1) / (å(z0 * q1) / åq1);

Iz пост. состава = (((9000*58000)+(8200*42600)) / (9000+8200)) / (((9000*50800)+(8200*40500)) / (9000+8200)) = 50658,1 / 45889,5 = 1,10;

3)         Рассчитаем индекс структурных сдвигов через взаимосвязь индексов

Iz = Iz * Iстр. сдвигов ,

Iстр. сдвигов = Iz / Iz ,

Iстр. сдвигов = 1,11 / 1,10 = 1,009;

Задача 7

По исходным данным задачи 1 для изучения тесноты связи между себестоимостью продукции и объемом производства вычислить коэффициент корреляции.

Решение:

Используя данные задачи №1, примем объем производства за «у», а себестоимость единицы продукции за – «х».

Тогда для оценки параметров линейного уравнения регрессии создают систему  нормальных уравнений, которая имеет вид:

å у = n  * b0 + b1 * å x

å уx = b0  å x + b1 * å x2

Расчетные данные для решения системы нормальных уравнений приведены в таблице 1.

Подставив значения переменных из таблицы, получим систему уравнений:

199 = 22  * b0 + b1 * 6920

56160 = 6920* b0  + b1 * 2305600

После решения системы уравнений имеем:

у = 24,8 – 0,05х

Таблица 7

№ п/п	у	х	Yх	x2	у2	i
1	16	240	3840	57600	256	12,8
2	8	330	2640	108900	64	8,3
3	6	380	2280	144400	36	5,8
4	3	420	1260	176400	9	3,8
5	7	400	2800	160000	49	4,8
6	4	330	1320	108900	16	8,3
7	10	280	2800	78400	100	10,8
8	12	260	3120	67600	144	11,8
9	5	400	2000	160000	25	4,8
10	14	160	2240	25600	196	16,8
11	7	380	2660	144400	49	5,8
12	9	260	2340	67600	81	11,8
13	7	340	2380	115600	49	7,8
14	15	220	3300	48400	225	13,8
15	10	280	2800	78400	100	10,8
16	12	300	3600	90000	144	9,8
17	8	320	2560	102400	64	8,8
18	4	410	1640	168100	16	4,3
19	2	460	920	211600	4	1,8
20	10	270	2700	72900	100	11,3
21	12	280	3360	78400	144	10,8
22	18	200	3600	40000	324	14,8
	199	6920	56160	2305600	2195

При увеличении объема производства, себестоимость единицы продукции снижается в среднем на 0,05 гр. На основании уравнения регрессии вычисляем теоретическое значение «у» для всех элементов совокупности.

Например:

у1 = 24,8 – 0,05 * 240 = 12,8;

Коэффициент корреляции определяем по формуле:

r = (n * å уx  - å x *  å у) / Ö(n * åх2 – (å x)2 ) * (n * åу2 – (å у)2 )

где    х – факторный признак;

 у результативный признак;

 n – 22 шт.

Подставим значения из таблицы 7 получим, что коэффициент корреляции :

r = (22 * 56160 - 6920 * 199) / Ö(22 * 2305600 47886400) * (22 * 2195 – 39601) = -0,9;

Значение коэффициента корреляции отрицательное (-0,9), следовательно, зависимость обратно пропорциональная.

Чем ближе коэффициент корреляции по абсолютной величине к единице, тем теснее корреляционная зависимость.

-1 < r < 1

В нашем случае  r = -0,9 – это свидетельствует о достаточно тесной зависимости факторного и результативного признаков.

Литература

1.   Елисеева И.И., Юзбашев М.М. Общая теория статистики: Учебник. – М.: Финансы и статистика, 1995. – 310 с.

2.   Ефимова М.Р., Петрова Е.В., Румянцев В.Н. Общая теория статистики: Учебник. – М.: ИНФРА-М, 2006. – 280 с.

3.   Практика по теории статистики. Под ред. Проф. Шмойловой Л.А. М.: Финансы и статистика, 2007.