Автор работы: Пользователь скрыл имя, 18 Марта 2012 в 16:06, курсовая работа
Цель курсового проекта – освоить статистические методы обработки информации для дальнейшего применения в решении управленческих задач.
Владение методами статистики дает возможность превращать разрозненные данные в систему знаний, основываясь на которых можно принимать эффективные управленческие решения, что в свою очередь позволит оценить экономическую обстановку на предприятии, регионе, стране в целом, степень влияния различных факторов на результат деятельности предприятия.
Стр.
Ведение
3
1. Сущность и значение Показателей. Описание статистических методов, используемых в работе
5
2. Исходные данные, их характеристика
9
3. Априорный анализ исходных статистических данных
12
3.1 Обобщение исходных данных
12
3.2 Характеристики распределения и вариации Показателя
15
3.3 Оценка однородности совокупности, Вывод о характере распределения. Проверка данных на основе одного из критериев
15
4. Моделирование связи экономических Показателей
18
4.1 Изучение связи между явлениями, графическим методом
18
4.2 Изучение взаимосвязи методом аналитической группировки
20
4.3 Использование корреляционно-регрессионного анализа для изучения взаимосвязи явлений
21
5. Анализ и прогнозирование динамической информации
25
5.1 Данные о количестве предоставленных кредитов
5.2 Выявление периодической компоненты
25
Заключение
Ho - группирующий фактор не влияет на распространение
H1 - группирующий фактор влияет на распространение
Общая дисперсия | |||||
D=9224994997 |
| Q1=44029488077 | K1=4 | ||
Q1=n(xср i-xср)2 | |||||
Межгрупповая дисперсия | |||||
DM=11007372019 |
| Q2=407996930354 | K2=45 | ||
Q2=(xij-xср i)2 | |||||
Внутригрупповая дисперсия | |||||
Dвн=9066598452 |
| Q=452024754847 | K=49 | ||
Q=(xij-xср)2 | |||||
F=DM/Dвн |
| F=1,21 | Fкрит=2,96 | ||
F<Fкрит => существенность связи не подтверждается | |||||
4.3 Использование корреляционно-регрессионного анализа для изучения взаимосвязи явлений
1).
| -6 | -5 | -4 | -3 | -2 | -1 | 0 | nVi | nViVi | Vi2 | nViVi2 | nUiViUiVi |
-6 | 9 | 4 | 1 | 0 | 0 | 0 | 0 | 14 | -84 | 36 | 504 | 468 |
-5 | 0 | 0 | 4 | 1 | 0 | 0 | 0 | 5 | -25 | 25 | 125 | 95 |
-4 | 0 | 0 | 0 | 2 | 2 | 2 | 0 | 6 | -24 | 16 | 96 | 48 |
-3 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 1 | 4 | 5 | -15 | 9 | 45 | 3 |
-2 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 1 | 1 | -2 | 4 | 4 | 0 |
-1 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 2 | 2 | -2 | 1 | 2 | 0 |
0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 17 | 17 | 0 | 0 | 0 | 0 |
nUi | 9 | 4 | 5 | 3 | 2 | 3 | 24 | 50 | -152 |
| 776 | 614 |
nUiUi | -54 | -20 | -20 | -9 | -4 | -3 | 0 | -110 |
|
|
|
|
Ui2 | 36 | 25 | 16 | 9 | 4 | 1 | 0 |
|
|
|
|
|
nUiUi2 | 324 | 100 | 80 | 27 | 8 | 3 | 0 | 542 |
|
|
|
|
nUiViUiVi | 324 | 120 | 104 | 39 | 16 | 11 | 0 | 614 |
|
|
|
|
Uср=1/n*nUiUi |
| Vср=1/n*nViVi | |||
Uср=-2,2 |
| Vср=-3,04 | |||
Uср2=1/n*nUiUi2 | Vср2=1/n*nViVi2 | ||||
Uср2=10,84 |
| Vср2=15,52 | |||
U=(Uср2-(Uср)2) | V=(Vср2-(Vср)2) | ||||
U=2,45 |
| V=2,51 | |||
r=0,95=> связь тесная | |||||
t=21,53 | |||||
2).
| -6 | -5 | -4 | -3 | -2 | -1 | 0 | nVi | nViVi | Vi2 | nViVi2 | nUiViUiVi | ||||
-6 | 9 | 4 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 13 | -78 | 36 | 468 | 444 | ||||
-5 | 0 | 0 | 5 | 2 | 0 | 0 | 0 | 7 | -35 | 25 | 175 | 130 | ||||
-4 | 0 | 0 | 0 | 1 | 1 | 0 | 0 | 2 | -8 | 16 | 32 | 20 | ||||
-3 | 0 | 0 | 0 | 0 | 1 | 3 | 1 | 5 | -15 | 9 | 45 | 15 | ||||
-2 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 2 | 2 | -4 | 4 | 8 | 0 | ||||
-1 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 1 | 1 | -1 | 1 | 1 | 0 | ||||
0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 20 | 20 | 0 | 0 | 0 | 0 | ||||
nUi | 9 | 4 | 5 | 3 | 2 | 3 | 24 | 50 | -141 |
| 729 | 609 | ||||
nUiUi | -54 | -20 | -20 | -9 | -4 | -3 | 0 | -110 |
|
|
|
| ||||
Ui2 | 36 | 25 | 16 | 9 | 4 | 1 | 0 |
|
|
|
|
| ||||
nUiUi2 | 324 | 100 | 80 | 27 | 8 | 3 | 0 | 542 |
|
|
|
| ||||
nUiViUiVi | 324 | 120 | 100 | 42 | 14 | 9 | 0 | 609 |
|
|
|
| ||||
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
| ||||
Uср=1/n*nUiUi |
| Vср=1/n*nViVi | ||||||||||||||
Uср=-2,2 |
| Vср=-2,82 | ||||||||||||||
Uср2=1/n*nUiUi2 | Vср2=1/n*nViVi2 | |||||||||||||||
Uср2=10,84 |
| Vср2=14,58 | ||||||||||||||
U=(Uср2-(Uср)2) | V=(Vср2-(Vср)2) | |||||||||||||||
U=2,45 | V=2,57 | |||||||||||||||
r=0,99=> связь тесная | ||||||||||||||||
t=42,69 | ||||||||||||||||
3).
| -6 | -5 | -4 | -3 | -2 | -1 | 0 | nVi | nViVi | Vi2 | nViVi2 | nUiViUiVi |
-6 | 7 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 7 | -42 | 36 | 252 | 252 |
-5 | 2 | 4 | 5 | 1 | 0 | 0 | 0 | 12 | -60 | 25 | 300 | 275 |
-4 | 0 | 0 | 0 | 2 | 1 | 0 | 0 | 3 | -12 | 16 | 48 | 32 |
-3 | 0 | 0 | 0 | 0 | 1 | 3 | 1 | 5 | -15 | 9 | 45 | 15 |
-2 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 2 | 2 | -4 | 4 | 8 | 0 |
-1 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 4 | 4 | -4 | 1 | 4 | 0 |
0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 17 | 17 | 0 | 0 | 0 | 0 |
nUi | 9 | 4 | 5 | 3 | 2 | 3 | 24 | 50 | -137 |
| 657 | 574 |
nUiUi | -54 | -20 | -20 | -9 | -4 | -3 | 0 | -110 |
|
|
|
|
Ui2 | 36 | 25 | 16 | 9 | 4 | 1 | 0 |
|
|
|
|
|
nUiUi2 | 324 | 100 | 80 | 27 | 8 | 3 | 0 | 542 |
|
|
|
|
nUiViUiVi | 312 | 100 | 100 | 39 | 14 | 9 | 0 | 574 |
|
|
|
|
Uср=1/n*nUiUi |
| Vср=1/n*nViVi | |||||||
Uср=-2,2 |
| Vср=-2,74 | |||||||
Uср2=1/n*nUiUi2 | Vср2=1/n*nViVi2 | ||||||||
Uср2=10,84 |
| Vср2=13,14 | |||||||
U=(Uср2-(Uср)2) | V=(Vср2-(Vср)2) | ||||||||
U=2,45 |
| V=2,37 | |||||||
|
|
| |||||||
Коэффициент корреляции | |||||||||
r=(nUiViUiVi-(n-1)*Uср*Vср)/( | |||||||||
r=0,98 => связь тесная | |||||||||
| |||||||||
Критерий Стьюдента | |||||||||
t=(r2/(1-r2)*(n-2)) | t=32,6 | ||||||||
xch d=Uch*hx+Cx | xср в=10417 | ||||||||
yср в=Vср*hy+Cy | yср в=1164 | ||||||||
в x=U*hx =>6715 | r*(в x/в y)=7,75 | *yср в=9022 | |||||||
в y=V*hy=>848 | r*(в y/в x)=0,12 | *xср в=1286 | |||||||
5. Анализ и прогнозирование динамической информации
5.1 Данные о количестве предоставленных кредитов
В среднем за месяц | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 | 7 | 8 | 9 | 10 | 11 | 12 |
115,8 | 103,5 | 116,8 | 122,7 | 125,7 | 100,6 | 105 | 119,8 | 113,9 | 122,7 | 112,4 | 119,8 | 127,2 |