Информация о работе:
Дисциплина: Математическая статистика
Тип работы: Контрольная

Сравнение 2 выборок

Фрагмент текста
б) с помощью Мастера функций. Поставим курсор в нужную ячейку, в меню «Вставка» выбираем «Функция», затем в открывшемся окошке Мастера функций в строке «Категории» указываем «статистические», в раскрывшемся списке выбираем функцию СРЗНАЧ; в раскрывшемся окошке «Аргументы функции» вводим нужный диапазон.Рис. 2. Вычисление средних с помощью кнопки функцииПолучаем средние значения: Таблица 2. Средние значения3. Вычислить для обеих выборок исправленную выборочную дисперсию с помощью Мастера функций. Поставим курсор в нужную ячейку, в меню «Вставка» выбираем «Функция», затем в открывшемся окошке Мастера функций в строке «Категории» указываем «статистические», в раскрывшемся списке выбираем функцию ДИСП; в раскрывшемся окошке «Аргументы функции» вводим нужный диапазон.Рис 3. вычисление дисперсий.4. Вычислить для обеих выборок исправленное выборочное среднее квадратическое отклонение с помощью Мастера функций. Поставим курсор в нужную ячейку, в меню «Вставка» выбираем «Функция», затем в открывшемся окошке Мастера функций в строке «Категории» указываем «статистические», в раскрывшемся списке выбираем функцию СТАНДОТКЛОН; в раскрывшемся окошке «Аргументы функции» вводим нужный диапазон.Рис. 4. Вычисление средних квадратических отклонений.Получаем: Таблица 3. Дисперсии и средние квадратические отклонения.5. Построить для обеих выборок гистограммы с помощью Мастера диаграмм. Для этого необходимо предварительно выделяем нужный диапазон данных, включая заголовки столбцов и строк, в меню «Вставка» выбираем «Диаграмма», в раскрывшемся списке выбираем гистограмму.Рис. 5. Мастер диаграммПолучаем: Рис. 6. Гистограмма по первой выборкеРис 7. Гистограмма по второй выборке6. Активизировать на компьютере Пакет анализа. Для установки Пакета анализа в Excel нужно: в меню «Сервис» выбрать «Надстройки». В открывшемся списке установить флажок в строке Пакет анализа.
Показать еще
Эту работу защитили на 5
Похожие работы:
  • РАСЧЕТНО ГРАФИЧЕСКАЯ РАБОТА на тему: «Анализ и прогноз развития отрасли на основании производственной функции»

    40484060751653E-013»0следовательно, гипотеза о случайной природе оцениваемых характеристик отклоняется и признается их статистическая значимость, а модель признается значимой. Проверка наличия автокорреляции остатков по критерию Дарбина-Уотсона ВЫВОД ОСТАТКАНаблюдениеПредсказанное LN YОстатки(et-et-1)2et2113. 103060. 0056240. 00003213. 22510321430. 1112300. 011150. 01237313. 8185639724-0. 2646010. 141250. 07001413. 8826542804-0. 0969180. 028120. 00939513. 91030237230. 0311460. 016400. 00097613. 98322671670. 0360140. 000020. 00130714. 08313342910. 0601180. 000580. 00361814. 21207405540. 0601290. 000000. 00362914. 30812838920. 0572480. 000010. 003280. 197530. 10458d1. 88874Критические значения:d1=0. 63d2=1. 7Расчетное значение d=1,89>d2, автокорреляция отсутствует. Вывод: уравнение приемлемо для анализа и имеет вид Y=K1,204*L-0,4373. 2. Оценка влияния факторов труд и капиталα1=1. 204при увеличении основных фондов на 1% выпуск продукции увеличится на 1,204%. α2=-0. 437при увеличении численности работников на 1% выпуск сельскохозяйственной продукции уменьшится на 0,437%. α1>α2→в 2005-2013 годах в отрасли наблюдался трудосберегающий (интенсивный) рост. α1+α2=0. 767<1выпуск растет медленнее, чем в среднем растут факторы. Относительная эластичность по фондам β1=1. 571Относительная эластичность по труду β2=-0. 571За анализируемый период (9 лет) в3. 51раза вырос выпуск продукциив2. 76раза выросли основные фондыв1. 04раза выросла численность рабочих3. 3. Анализ эффективности и эффекта масштаба производстваЧастная эффективность основных фондовEk=1. 271Частная эффективность числа рабочихEL=3. 364Обобщенный показатель эффективностиE=0. 729Рост объемов выпуска продукции отрасли произошел за счет повышения эффективности производства в 0,729 разМасштаб производства M=4. 817Рост объемов выпуска продукции отрасли произошел за счет масштаба производства в 4,817 раз. 3. 4. Краткосрочный прогноз объемов выпуска продукцииРезультаты прогноза из п. 2. 2ГодГод подрядОПФ, млн. рубЧисло рабочих, тыс. челпрогноз 201410прогноз 201511Подставим исходные данные и прогнозные в модель производственной функцииГодГод подрядВДС, млн.

  • Статистический анализ временных рядов и Моделирование выборок

    36986. 05026. 84487. 2146-0. 79460. 63143. 900625. 52-2. 21777. 73777. 05154. 83380. 68620. 47098. 265635. 92-0. 08026. 00027. 25827. 1780-1. 25801. 58256. 1256410. 121. 92818. 19197. 46499. 39300. 72700. 52852. 975658. 020. 36987. 65027. 67168. 0414-0. 02140. 00050. 140666. 02-2. 21778. 23777. 87835. 66060. 35940. 12925. 640676. 82-0. 08026. 90028. 08508. 0048-1. 18481. 40362. 4806810. 921. 92818. 99198. 291710. 21980. 70020. 49036. 375698. 920. 36988. 55028. 49838. 86810. 05190. 00270. 2756106. 52-2. 21778. 73778. 70506. 48730. 03270. 00113. 51561111. 82-0. 080211. 90028. 91178. 83152. 98858. 931011. 73061210. 221. 92818. 29199. 118411. 0465-0. 82650. 68323. 33061310. 120. 36989. 75029. 32519. 69490. 42510. 18072. 9756147. 22-2. 21779. 43779. 53187. 3141-0. 09410. 00891. 3806158. 02-0. 08028. 10029. 73859. 6583-1. 63832. 68400. 14061611. 721. 92819. 79199. 945211. 8733-0. 15330. 023511. 0556134. 320. 000017. 751970. 3100y cp=8. 395R^2=0. 7475193715ПрогнозtSiTT + Si170. 369810. 151910. 521718-2. 217710. 35868. 1409анализ остатковMx=0:tрасч=0Столбец11,5сигмы2сигмыСреднее9. 43689570931383E-016сигма асимм=0. 50996266480. 76494399721. 0199253296Стандартная ошибка0. 2719674689сигма эксцес=0. 77851312181. 16776968261. 5570262435Медиана0. 0056495098Мода#N/A1. 1669229439Стандартное отклонение1. 0878698755Дисперсия выборки1. 183460866Эксцесс0. 8139817674Асимметричность0. 1091682095Интервал4. 6267647059Минимум-1. 6382843137Максимум2. 9884803922Сумма1. 50990331349021E-014Счет16tОбъём спроса yt, тыс. шт. Скользящая средняяЦентрированная скользящая средняяОценка сезонной компонентыT+I16. 26-5. 890225. 366. 835-7. 5777Показатели123435. 767. 2357. 035-1. 2755. 84021--1. 2752. 662549. 967. 367. 29752. 66258. 031920. 3875-1. 825-1. 23752. 687557. 867. 5857. 47250. 38757. 490230-2. 93752. 30. 462565. 867. 7857. 685-1. 8258. 077740. 75-1. 8625-76. 668. 017. 8975-1. 23756. 7402Всего за период1. 1375-6. 625-0. 21255. 8125k810. 768. 1358. 07252. 68758. 8319Средняя оценка сезонной компоненты0. 3792-2. 2083-0. 07081. 93750. 03750. 009498. 769. 3858. 7608. 3902Si0. 3698-2. 2177-0. 08021. 9281-2. 22044604925031E-016106. 369. 219. 2975-2. 93758. 57771111. 669. 519. 362. 311. 74021210. 069. 6859. 59750. 46258. 1319139. 968. 7359. 210. 759. 5902147. 069. 118.

  • Лабораторная работа по математической статистике

    Добавили к таблице, полученной в результате работы программы «Гистограмма» и уже содержащей правые границы интервалов (aj; aj+1) и интервальные частоты mj, столбцы, содержащие: левые границы интервалов; середины интерваловинтервальные частостиоценки функции плотности внутри интервалов Для получения оценок функции распределения в концах интерваловустановили в столбце «Интегральный %» (в результатах работы программы «Гистограмма» рис. 1.3) числовой формат значений с двумядесятичными знаками после запятой рис. 1.4.Мы заполнили первые шесть столбцов табл. 1.2, содержащие интервальный вариационный ряд, и построить полигон и гистограмму на рис. 1.5 и кумулятуна рис. 1.6.Рис. 1.4 Замена формата столбцаРис. 1.5 Гистограмма и полигонРис. 1.6 Кумулята2) Для вычисления выборочных характеристик использовали программу «Описательная статистика», выбрали соответствующийпункт меню надстройки «Анализ данных» пакета MicrosoftExcel.В окне ввода исходных данных программы «Описательная статистика»(рис. 3.1.6) указали входной интервал (ссылку на ячейки A1:A101, содержащие данные об бюджете с заголовком; отметили флажок «Метки»), установили флажок для генерации итоговой статистики — набора основных выборочныххарактеристик. Указали, что исходные данные помещены в столбце, а результаты работы программы необходимо вывести на новый рабочий лист.Рис. 1.7 Окно ввода данных программы «Описательная статистика»В результате работы программы «Описательная статистика» получены значения выборочных характеристик ежедневного объема продаж (рис. 1.8): выборочное среднее; исправленная выборочная дисперсия; стандартное отклонение; исправленная выборочная асимметрия; исправленный выборочный эксцесс; выборочный коэффициент вариации.Рис. 1.8Результаты работы программы «Описательная статистика»Значения некоторых характеристик могут изменяться при переходе отнесгруппированных данных к сгруппированным (интервальному вариационному ряду).

  • Решение задач по мат. статистике

    693758. 0342118. 438. 86758. 7175-0. 28758. 84251210. 289. 04258. 9551. 3259. 60081310. 188. 9558. 998751. 181258. 9925147. 288. 86758. 91125-1. 631258. 7342158. 08-8. 4925169. 93-9. 2508Оценка параметров линейной модели0. 22965. 7846Расчет аддитивной моделиtytSiyt - SiTT + Siе = yt - (T + Si)е2(yi-ycp)216. 481. 18755. 29256. 01427. 2017-0. 72170. 52081. 578225. 58-1. 45427. 03426. 24384. 78960. 79040. 62474. 649435. 98-0. 41256. 39256. 47346. 0609-0. 08090. 00653. 084447. 030. 67926. 35086. 70307. 3822-0. 35220. 12400. 498858. 081. 18756. 89256. 93268. 1201-0. 04010. 00160. 118266. 08-1. 45427. 53427. 16225. 70810. 37190. 13832. 743276. 88-0. 41257. 29257. 39186. 9793-0. 09930. 00990. 733287. 930. 67927. 25087. 62148. 3006-0. 37060. 13740. 037598. 981. 18757. 79257. 85119. 0386-0. 05860. 00341. 5469106. 58-1. 45428. 03428. 08076. 6265-0. 04650. 00221. 3369118. 43-0. 41258. 84258. 31037. 89780. 53220. 28330. 48131210. 280. 67929. 60088. 53999. 21901. 06101. 12566. 47071310. 181. 18758. 99258. 76959. 95700. 22300. 04975. 9719147. 28-1. 45428. 73428. 99917. 5449-0. 26490. 07020. 2082158. 08-0. 41258. 49259. 22878. 8162-0. 73620. 54200. 1182169. 930. 67929. 25089. 458310. 1375-0. 20750. 04304. 8125123. 780. 00003. 682734. 3894y cp=7. 73625R^2=0. 8929113541ПрогнозtSiTT + Si171. 18759. 687910. 875418-1. 45429. 91758. 463419-0. 412510. 14719. 7346200. 679166666710. 376711. 0559анализ остатковMx=0:tрасч=0Столбец1Среднее4. 44089209850063E-016сигма асимм=164. 7179407351Стандартная ошибка0. 1238734502сигма эксцес=0. 77851312181. 5570262435Медиана-0. 0697303922Мода#N/A0. 5538670161Стандартное отклонение0. 4954938009Дисперсия выборки0. 2455141068Эксцесс0. 2009258396Асимметричность0. 627802318Интервал1. 7971568627Минимум-0. 7362009804Максимум1. 0609558824Сумма7. 105427357601E-015Счет16t Уt У-УсрУ-Уср16. 481. 57816406256. 481. 578164062525. 584. 64941406250. 59439616335. 584. 64941406250. 624172147335. 983. 08441406250. 26417607265. 983. 08441406250. 277409843247. 030. 49878906250. 69346219057. 030. 49878906250. 728200838558. 080. 11816406250. 69346219058. 080. 11816406250. 728200838566. 082. 74316406251. 32088036296. 082. 74316406251. 387049216276. 880. 73316406250. 52835214526. 880. 73316406250. 554819686587.

  • Задачи из учебника

    Реализованная продукция: РП=79,5*0,43+17,9+0,78*(79,5*0,8+168,6*0,5)*0,78=142,07 млн.руб.УТ=142,07/263,96*100=53,8%Т.е. реализовано 53,8% произведенной продукции.19. Уровень реализации товарной продукции составляет (%): ТП=79,5+168,6-30+17,9=236,0 тыс.руб.УР=142,07/236*100=60,2%Т.е. реализовано 60,2% товарной продукции.20. Коэффициент отгрузки товарной продукции составляет (%): ОТ=168,6*0,5+79,5*0,8=147,9 млн.руб.УО=147,9/236*100=62,7%Т.е. отгружено 62,7% товарной продукции.Тема 9Стр 422 №2, стр 429 №2-5Задача 2. Приведены данные о выпуске станков и затратах на их производство на машиностроительном заводе.Определите себестоимость станка в 2009 и 2010 гг. (по плану и фактически). Сопоставьте плановую и фактическую динамику себестоимости в абсолютном и относительном выражении. Рассчитайте коэффициенты опережения. Оцените плановую экономию (перерасход) за счет изменения объема выпуска.Сделайте выводы.Решение:1. Себестоимость станка рассчитаем по формуле: гдеZ – затраты на производство всего выпуска станков;q – объем выпуска станков.2. Рассчитаем относительный показатель динамики:Δzф==0,71-0,7=+0,01 млн.руб.Фактически в 2010 г. по сравнению с 2009 г. себестоимость одного станка выросла на 1,4% или на 0,01 млн.руб.Относительная величина планового задания:Δz==0,72-0,7=+0,02 млн.руб.Планировалось, что в 2010 г. по сравнению с 2009 г. себестоимость одного станка увеличится на 2,9% (или на 0,02 млн.руб.).Относительный показатель выполнения плана:Δz==0,71-0,72=-0,01 млн.руб.Фактически по сравнению с планом в 2010 г. себестоимость одного станка оказалась на 1,4% (98,6-100) (или на 0,02 млн.руб.).3. Вычислим плановый перерасход за счет изменения объема выпуска: П=(q2010пл-q2009)z2010пл=(1100-1000)*0,72=+72 млн.руб.За счет роста объем выпуска станков планом предусматривался перерасход в сумме 72 млн.руб.2. Материальные затраты не включают статью: а) энергия всех видов, расходуемая на технологические и другие производственные нужды предприятия;

×
Оформите заявку на работу - это бесплатно