Хелпикс

Главная

Контакты

Случайная статья



Задание 4.6. Задание 4.7. Таблица 4.4. Задание 4.8. Таблица 4.5

⇐ ПредыдущаяСтр 10 из 17Следующая ⇒


Задание 4. 6

Средняя величина в совокупности равна 16, среднее квадратическое отклонение – 8. Определите средний квадрат индивидуальных значений этого признака.

Задание 4. 7

Имеются данные о производительности в двух группах, сформированных по величине стажа работы:

Таблица 4. 4

Производительность ткачей в двух бригадах

Табельный номер Изготовлено ткани за 1 час, м. ( Хi) (Хi-гр)2 (Хi-)2

1 группа (стаж от 1 до 3 лет):

 
   
   
   
   
   
   
Итого 1 гр. (бригаде)      
В среднем по 1 гр ()   х х

2 группа (стаж свыше 3 лет):

 
   
   
   
   
   
Итого 2 гр. (бригаде)      
В среднем по 2 гр ()   х х
Всего      
В среднем ()   х х

Вычислить:

· групповые дисперсии и среднюю из групповых дисперсий (внутригрупповую);

 

· межгрупповую дисперсию;

 

 

· общую дисперсию.

 

 Проверить правило сложения дисперсий.

Определить коэффициент вариации в двух бригадах.

Задание 4. 8

Имеются данные о товарообороте магазинов

Таблица 4. 5

Распределение магазинов по размеру товарооборота

Группы магазинов по размеру товарооборота, тыс. руб. Число магазинов fi Середина интервала Xi Xifi Xi- (Xi-)2fi (Xi-)4fi
50-60 60-70 70-80 80-90          
Итого х        

Исходя их данных о распределении магазинов по размеру товарооборота определите следующие показатели и сделайте выводы:

· средний размер товарооборота по магазинам

 

 

· Дисперсию (центральный момент второго порядка)

 

 

· Среднее квадратическое отклонение;

 

 

· Моду

 

 

· Коэффициент асимметрии Пирсона

 

· Центральный момент четвертого порядка

· Нормированный момент четвертого порядка

 

· Эксцесс распределения

 

 

Тема 5: Статистическое изучение взаимосвязей социально-экономических явлений

 

Взаимосвязи между явлениями могут быть функциональными (математическими) и стохастическими (корреляционными).

Основные методы изучения взаимосвязей:

· метод сопоставления параллельных рядов,

· балансовый,

· графический,

· метод аналитических группировок,

· дисперсионный анализ;

·  Корреляционно-регрессионный анализ (КРА).

Цель корреляционного анализа – определить форму связи с помощью подбора уравнения зависимости. Прямолинейная зависимость в этом случае может быть выражена уравнением прямой:

 

Для нахождения параметров можно воспользоваться формулами:

 

Цель регрессионного анализа – оценить тесноту связи. Теснота связи оценивается с помощью коэффициентов корреляции, корреляционного отношения, детерминации, эластичности и др.

Парный линейный коэффициент корреляции:

,

где - средние квадратические отклонения по факторному признаку X (результативному У):

 

Если же связь криволинейная, то пользуются корреляционным отношением (индексом корреляции):

 

где - выравненные значения по уравнению регрессии.  

 

Студент должен

знать:

· виды и формы взаимосвязей;

· сущность функциональных и корреляционных взаимосвязей между показателями;

· основные методы для определения взаимосвязи между показателями;

· методику расчета коэффициентов тесноты связи

уметь:

· Определять признак-фактор и признак-результат;

· Пользоваться основными методами для определения направления и тесноты связи явлений.

· Оценивать достоверность полученных результатов;

· Интерпретировать полученные данные.  


⇐ Предыдущая567891011121314Следующая ⇒
  

© helpiks.su При использовании или копировании материалов прямая ссылка на сайт обязательна.