Информация о работе:
Дисциплина: Статистика
Тип работы: Разное

Нужно выполнить 5 заданий 6-го варианта

Фрагмент текста
)Численность персонала (чел. )Балансовая прибыль (тыс. руб. )n30Номер группыГруппы банков по балансовой прибыли, тыс. руб. Число банков, fiНакопленная частота, SjСередина интервала, xixifi114807255k6155 - 3882121221. 54651. 515709575Xmax20532388 - 721223554. 51109178308794Xmin553721 - 1054023887. 502105098108h33341054 - 13872251220. 524412278014412551387 - 17202271553. 5310712112094147Номер группыНижняя границаВерхняя граница61720 - 20533301886. 55659. 527580100155155388Итого301696825198018418523887217176017818637211054Xср565. 6282480196197410541387Ме292. 91421501442475138717201927101982586172020539233020126452000205283263120214289242980250300Задание 4303370199320PtnN2138203003340. 95423030043910278342m7133540205345ω0. 233203660254365Δω0. 14783840270421ω-Δω0. 0878. 7%153780294485ω+Δω0. 38038. 0%16475029711526415030213411054803081424295520350170518694042219803647041820312370105002053Сумма93160685717266Номер банкаСумма активов баланса (тыс. руб. )Балансовая прибыль (тыс. руб. )xyх²y*xy²1148055230400. 026400. 03025. 01211201471254400. 0164640. 021609. 013354034512531600. 01221300. 0119025. 01421502474622500. 0531050. 061009. 015378048514288400. 01833300. 0235225. 0164750115222562500. 05472000. 01327104. 01783094688900. 078020. 08836. 0186940198048163600. 013741200. 03920400. 01927102587344100. 0699180. 066564. 020366036513395600. 01335900. 0133225. 0Среднее2996. 00512. 8012508200. 002510299. 00589602. 20Итого299605128125082000251029905896022a-313. 305b0. 276Номер банкаБалансовая прибыль (тыс. руб. )Сумма активов баланса (тыс. руб. )Численность персонала (чел. )yx1x2y²X1²X2²y*x1y*x2x1*x21755709556253249009025427507125541502108105098116641102500960411340010584102900320316470418412496141860900174724131405708489582704460434239102781169641528810077284133722095076108698052832000205800894000000420255660005801541000061341415030217982811722250091204556515040498212533007186176017834596309760031684327360331083132808421384027017724114745600729001616640113670103680092642330201696965428900404016151205306446833010142454803082027776300304009486478035204385921687840Среднее647.
Показать еще
Эту работу защитили на 5
Похожие работы:
  • Статистика 3 семестр

    9161425. 123. 043. 148089795933. 97224489812. 35020408161. 50938775515. 678008163316. 229387755122. 7392734694171424. 4171727. 817723. 617616. 423. 044. 727518367333. 9722448984. 470204081610. 423673469413. 563436734715. 77224489815. 456130612218922. 718193018823. 81815260. 040. 224946938861. 286530612218. 61306122454. 966530612212. 130293877625. 286530612232. 1327020408191427191829. 919826. 5191525. 423. 0422. 793804081646. 629387755117. 76020408164. 96653061220. 612865306125. 286530612225. 690416326520122520925. 7201127. 820718. 27. 847. 69666122454. 71510204080. 00020408160. 59510204080. 26743673478. 82938775514. 542987755121122521923. 4211429. 9211523. 17. 847. 69666122454. 71510204085. 224489795914. 22367346946. 849436734725. 28653061227. 6649877551221526. 722420. 722523. 722919. 833. 6420. 019232653151. 429387755124. 857346938827. 337959183712. 83686530610. 94367346940. 2824163265231022. 6231227. 3231532. 123919. 80. 640. 14008979590. 68653061222. 605918367322. 766530612223. 20486530610. 94367346940. 282416326524317. 3241227. 124120. 524917. 938. 4424. 26266122450. 68653061222. 000204081685. 166530612246. 00715102040. 94367346945. 9118448982531825925. 325422. 525162638. 4417. 85666122454. 71510204080. 148775510238. 795102040822. 87572244936. 343673469432. 132702040826922. 526142726722. 826615. 10. 040. 07523265318. 00081632651. 727346938810. 423673469420. 096008163315. 77224489827. 3678448982721627420. 2271228. 6271728. 151. 8438. 759518367351. 429387755130. 09306122453. 13795918371. 734865306149. 400816326560. 350702040828923. 6281127. 628826. 8281020. 10. 041. 88866122450. 02938775513. 66448979594. 96653061220. 23315102040. 00081632650. 053559183729719. 529823. 2291430. 229515. 54. 847. 429518367310. 05795918376. 178775510214. 22367346948. 50972244924. 715102040823. 342702040830719. 430221. 2301329. 530716. 14. 847. 984661224584. 115102040820. 12163265317. 68081632654. 9157224498. 829387755117. 904987755131115. 5311026. 831926. 331172967. 2445. 23523265311. 3722448981. 24163265311. 50938775510. 966008163349. 400816326575.

  • Работа в эксель

    nXY-0,7X-1,8XLnYy=a*exp(-0,7x)y=a*exp(-1,8x)103. 48001. 2470322938Параметры регрессииПараметры регрессии20. 51. 39-0. 35-0. 90. 3293037471b=lna=a=b=lna=a=310. 86-0. 7-1. 8-0. 15082288970. 0992-0. 09810. 90659655230. 0385927346-0. 09805774340. 906596552341. 50. 37-1. 05-2. 7-0. 99425227330. 09520. 27410. 0370210920. 2740811233520. 36-1. 4-3. 6-1. 0216512475R2=0. 07710. 5575R2=0. 07714417890. 557533220262. 50. 46-1. 75-4. 5-0. 7765287895F=1. 086713. 0000F=1. 086707482813730. 52-2. 1-5. 4-0. 65392646740. 33784. 04100. 33779573094. 040962790683. 50. 5-2. 45-6. 3-0. 6931471806y=0,906*exp(0,0992x)y=0,906*exp(0,0386x)940. 65-2. 8-7. 2-0. 4307829161104. 50. 6-3. 15-8. 1-0. 51082562381150. 75-3. 5-9-0. 2876820725125. 50. 79-3. 85-9. 9-0. 23572233351360. 81-4. 2-10. 8-0. 2107210313146. 50. 68-4. 55-11. 7-0. 38566248081570. 71-4. 9-12. 6-0. 3424903089y=ax+bПараметры регрессииa=b=-0. 14742857141. 3780. 0858389570. 3530545621R2=0. 18494341030. 71818024F=2. 9498127673131. 52146285716. 7051771429y=-0,148x+1,378ba0. 02289973261. 9608132253tYtYl =Ln(Yt)Сглаженный ряд, YсгYl-YсгСезонная компоонента, SYсг-SЛинейная аппроксимацияYсг+S и прогнозЭкспонента1 кв. 2 кв. 3 кв. 4 кв. 16. 821. 9201. 961-0. 0410. 0671. 8941. 9842. 0297. 6041 год-0. 1560. 31725. 921. 7781. 989-0. 210-0. 2482. 2362. 0071. 7415. 7022 год0. 067-0. 230-0. 1340. 29336. 321. 8442. 000-0. 156-0. 0122. 0132. 0301. 9887. 2993 год0. 024-0. 3320. 2300. 062410. 522. 3532. 0370. 3170. 2321. 8052. 0522. 2699. 6664 год0. 087-0. 20558. 422. 1312. 0630. 0670. 0671. 9962. 0752. 1318. 421Сумма0. 178-0. 767-0. 0610. 672Поправка66. 421. 8592. 089-0. 230-0. 2482. 3372. 0981. 8426. 306Средняя сезонная0. 059-0. 256-0. 0200. 2240. 00877. 221. 9772. 111-0. 134-0. 0122. 1232. 1212. 0998. 155Поправленная средняя0. 067-0. 248-0. 0120. 232811. 322. 4272. 1330. 2930. 2321. 9012. 1442. 36510. 6450. 0673419956-0. 2476576982-0. 01240930430. 23199331299. 322. 2322. 2080. 0240. 0672. 1412. 1672. 2769. 734106. 921. 9342. 266-0. 332-0. 2482. 5142. 1902. 0187. 5260. 06734199561112. 222. 5032. 2730. 230-0. 0122. 2862. 2132. 2619. 591-0. 24765769821210. 622. 3632. 3000. 0620. 2322. 0682. 2362. 53212. 584-0. 01240930431310. 522. 3532. 2660. 0870. 0672. 1992. 2592. 33310. 3110. 231993312147. 622. 0312. 236-0. 205-0. 2482. 4842. 2811. 9887. 302158. 422. 1312. 342-0. 211-0. 0122. 3542. 3042. 33010. 2741612. 122. 4952. 3690. 1260. 2322. 1372. 3272. 60113. 480Истинные значения170.

  • Индексы

    Таким образом, вычислив индексы средних величин, выяснили, что в структуре нет изменений. Так как данные о цене, объеме и себестоимости по ОАО «Газпром» опубликованы только одному виду продукции. Чем больше будет видов продукции для анализа, тем разнообразнее будет значение индекса структурных сдвигов. ЗаключениеВ курсовой работе показана важность и актуальность индексного метода анализа в целом и взаимосвязанных индексов в частности на примере расчета динамики основных показателей ОАО «Газпром». Структуру нефтяной отрасли составляют крупные вертикально-интегрированные нефтяные компании. Наиболее мощными из них являются нефтяные компании «Роснефть, «Лукойл» и «Сургутнефтегаз», "Славнефть" и "Русснефть". Помимо ОАО «Газпром». В 2013 году в ОАО «Газпром» добыча нефти и газа по сравнению с 2012 годом в абсолютном выражении возросла на 1,9 млн. т. и составила 61,9 млн. т. Важную роль в поддержании стабильного уровня нефтедобычи играет разработка месторождений Восточной Сибири: в отчетном году доля этого региона составила 12 % от всей добытой компанией нефти. Объем продаж нефтепродуктов ОАО «Газпром» растет, а ее себестоимостью уменьшилась с 27 996 тыс. руб. /т в 2012 году до 27 712 тыс. руб. /т или на 284 тыс. руб. /т. (или на 1,0%). Цена за единицу нефтепродукта в ОАО «Газпром» тоже снизилась на 860 тыс. руб. /т. или 3,0%. По рассчитанному индивидуальному индексу цен видно, что цены на нефтепродукты в ОАО «Газпром» в 2013 году по сравнению с 2012 годом снизились на 3,0% (100,0 – 97,0%). По вычисленному индивидуальному индексу себестоимости можно сделать вывод, что себестоимость нефтепродуктов в ОАО «Газпром» в 2013 году по сравнению с 2012 годом увеличилась на 1,0% (100,0 – 99,0%). Выручка от реализации нефтепродуктов в ОАО «Газпром» в 2013 году по сравнению с 2012 годом возросла на 2,8% (102,8 – 100,0%), а по сравнению с 2009 послекризисным годом увеличилась почти в 2,0 раза. Среднесписочная численность персонала общества с 2010 года по 2012 год постепенно снижалась, но в 2013 году по сравнению с 2012 годом возросла на 2,1% (102,1 – 100,0%); по сравнению с 2009 годом – уменьшилась 10,7% (100,0 – 89,3%). Среднемесячная заработная плата персонала ОАО «Газпром» в 2013 году по сравнению с 2012 годом возросла на 12,1% (121,1 – 100,0%), а по сравнению с 2009 годом на 37,0% или в 1,4 раза (137,0 – 100,0%).

  • любую

    Вопрос № 8. Негативные ощущения по отношению к коллективу На первом месте стоит нервозность, достаточно тревожный показатель, хотя «безразличность» на последнем месте, что говорит о достаточной сформированности коллектива.Вопрос № 9. Положительные качества коллег На первом месте такие полезные для банка качества как ответственность и организованность. Вопрос № 10. Негативные факторы рассматриваемого коллектива Ведущую негативную позицию занимает достаточно субъективный термин «организация труда», а также нарекания на социальную несправедливость.Отметим, что на негативные отношения, отсутствие взаимопонимания, жалуется минимальное количество опрошенных, что также может говорить о достаточной зрелости коллектива как социальной группы.Вопрос № 11. Факторы, негативно влияющие на Вашу работоспособность Большинство опрошенных (30%) считает, что низкий (недостаточный) уровень заработной платы негативно влияет на их работоспособность. Отмечая субъективность данной оценки, отметим, что, возможно обучаемость работников (20%) смогла бы снизить интенсивность других специалистов (20%) Вопрос № 12. Качества «идеального» коллектива, которые ценятся выше всего Отметим, что в этот вопрос были внесены элементы проверки вопроса № 9, как видим, корреляция понятий «взаимовыручка-товарищество», «ответственность-ответственность», «организованность-дисциплина» положительная, что позволяет надеяться на откровенность испытуемых.Вопрос № 13. Характеристика коллективаБольшинство характеризует свой коллектив как дисциплинированный (37%), такое понятие как «сплоченность» отмечает 10% опрошенных.Вопрос № 14. Поддерживаете ли Вы неформальные отношения с коллегами вне работы? Отметим, что неформальные отношения в коллективе присутствуют, но постоянно вовлечены в них меньше половины опрошенных.

  • Рерайт 23 страницы до уникальности 80%.

    Для оценки дифференциации пространственно-структурного распределения денежных доходов населения использованы коэффициенты фондов, общий и частные коэффициенты Джини. Декомпозиция статистических показателей дифференциации доходов населения по источникам формирования доходов в пространственном разрезе позволяет оценить вклад каждого из них в уровень и динамику данных показателей, которые необходимы при разработке социально-экономической политики в области формирования денежных доходов населения. для характеристики ситуации с бедностью в России особое значение приобретает проблема определения профилей бедности, то есть тех категорий населения или домохозяйств, которые больше подпадают под действие негативных факторов и имеют показатели бедности, значительно выше среднего по стране. Комплексная оценка бедности включает определение основных профилей и факторов бедности на основе использования различных критериев и подходов. Исследование основных показателей бедности осуществляется по всему населению страны; по основным типам домохозяйств; по месту жительства и в разрезе регионов. Заключительным этапом исследования уровня жизни является прогнозирование распределения населения Российской Федерации по среднедушевым доходам по двум направлениям прогнозирования:- Исследование и прогнозирование распределения населения по среднедушевым доходам на основе законов статистических распределений с использованием основных статистических характеристик: среднего значения, дисперсии, моды и медианы;- исследования и прогнозирования распределения населения по среднедушевым доходам на основе динамического ряда и его статистических свойств. Прогнозирование распределения населения по доходам как обязательное условие для создания системы социально-экономических прогнозов имеет важное значение. Прогноз используется для планирования социально-экономического развития страны в целом и повышения эффективности социальных программ помощи наиболее нуждающимся слоям населения в частности.

×
Оформите заявку на работу - это бесплатно