№ п\п группы.
|
Интервал группировки по численности работающих, чел.
|
Число предприятий в группе.
|
Численность работающих в группе, чел.
|
Выпуск продукции за год на одного работающего, млн.руб.
|
1
|
160-220
|
3
|
549
|
1,173
|
2
|
220-280
|
8
|
1956
|
1,127
|
3
|
280-340
|
8
|
2453
|
1,123
|
4
|
340-400
|
5
|
1876
|
1,583
|
5
|
400-460
|
6
|
2610
|
1,474
|
ЗАДАЧА №2. По двум районам города имеются данные
о товарообороте магазинов за второе полугодие 1997 г.:
Виды магазинов.
|
Нижегородский район
|
Приокский район
|
|
Средний товарооборот на один магазин, тыс.руб.
|
Число обследуемых магазинов.
|
Средний товарооборот на один магазин, тыс.руб.
|
Весь товарооборот, тыс.руб.
|
Промтоварные
|
120
|
10
|
110
|
550
|
Хозяйственные
|
140
|
13
|
170
|
1700
|
Продуктовые
|
160
|
7
|
150
|
1050
|
|
|
|
|
|
Вычислите средний размер
товарооборота по каждому району.
Обоснуйте свои расчёты.
Решение.
1)
Определим средний
размер товарооборота по Нижегородскому району:
где - средний товарооборот -тых магазинов, тыс.руб;
-количество
-тых магазинов.
-
количество магазинов в районе.
138
тыс.руб.
2)
Определим средний
размер товарооборота по Приокскому району
:
- средний товарооборот по Приокскому району, тыс.руб;
- товарооборот магазинов Приокского района.
130 тыс.руб.
Вывод: средний размер
товарооборота магазинов по Нижегородскому району рассчитывается как средняя
арифметическая взвешенная, а средний размер товарооборота магазинов по
Приокскому району рассчитывается как средняя гармоническая взвешенная.
ЗАДАЧА №3. Для изучения оплаты труда работников
предприятия проведена 10% механическая выборка, по результатам которой получено
следующее распределение по размеру заработной платы:
Группа работников по размеру заработной платы, руб.
|
Число работников, чел.
|
1
|
2
|
До 1000
|
2
|
1000-1200
|
8
|
1200-1400
|
26
|
1400-1600
|
35
|
1600-1800
|
22
|
Свыше 1800
|
7
|
итого
|
100
|
По данным выборочного
обследования вычислите:
1)
среднюю
заработную плату работников;
2)
все возможные
показатели вариации;
3)
с вероятностью
0,954 возможные границы, в которых ожидается средний размер заработной платы
работников предприятия;
4)
с вероятностью
0,997 предельную ошибку доли работников, имеющих заработную плату свыше 1600
руб.
Группа работников по размеру заработной платы, руб.
|
Число работников, чел.
f
|
Центр интервала.
(x)
|
|
(=1476)
|
|
|
1
|
2
|
3
|
4
|
5
|
6
|
7
|
До 1000
|
2
|
900
|
1800
|
576
|
1152
|
663552
|
1000-1200
|
8
|
1100
|
8800
|
376
|
3008
|
1131008
|
1200-1400
|
26
|
1300
|
33800
|
176
|
4576
|
805376
|
1400-1600
|
35
|
1500
|
52500
|
24
|
840
|
20160
|
1600-1800
|
22
|
1700
|
37400
|
224
|
4928
|
1103872
|
Свыше 1800
|
7
|
1900
|
13300
|
424
|
2968
|
1258432
|
итого
|
100
|
-
|
147600
|
-
|
17472
|
4982400
|
Решение.
1)
Определяем
среднюю заработную плату работников:
==1476 руб.
2)
Определяем
среднее линейное отклонение:
== 174,72 руб.
3)
Определяем
среднее квадратичное отклонение:
==223,213 руб.
4)
Определяем
дисперсию- квадрат среднего квадратичного отклонения:
==49824.
5)
Определяем
коэффициент вариации:
==15,1%.
Полученный коэффициент
вариации равный =15,1% свидетельствует об однородной
совокупности числа работников по величине среднедушевой заработной платы.
6)
Определяем с
вероятностью 0,954 возможные границы, в которых ожидается средний размер
заработной платы работников предприятия.
Определим среднюю ошибку
выборки:
,
где: n=100-численность выборки,
N=1000- численность генеральной совокупности.
=21,176
руб.
Предельная ошибка выборки
составит:
,
где t- коэффициент доверия, зависящий от
уровня вероятности;
при уровне вероятности
0,954, коэффициент доверия t=2,00.
=42,353
руб.
Средний размер заработной
платы работников предприятия находится в пределах:
,
,
.
С вероятностью 0,954
можно утверждать, что средняя заработная плата работников предприятия составит
от 1433,647 руб. до 1518,353 руб.
7) Определяем с
вероятностью 0,997 предельную ошибку доли работников, имеющих заработную плату
свыше 1600 руб.
По итогам выборки доля
работников, имеющих заработную плату свыше 1600 руб., составляет ω=29%.
Средняя ошибка доли:
=0,043.
Доверительный интервал, в
котором находятся значения параметров:
,
Предельная ошибка доли
работников:
,
где t= 3,00 при Р(t)=0,997.
=3,00·0,043=0,129
или 12,9%.
.
Таким образом, доля
работников, имеющих заработную плату свыше 1600 руб., в генеральной
совокупности находится в пределах ω12,9%
С вероятностью 0,997
можно гарантировать, что доля работников, имеющих заработную плату свыше 1600
руб., составит от 17,1% до 42,9% от общего числа работающих на предприятии.
ЗАДАЧА №4. Используя материалы периодической
печати, приведите ряд динамики, характеризующий социально-экономические
процессы в современных условиях.
Для анализа процесса
динамики представленных данных вычислите:
1) абсолютные приросты, темпы роста и
темпы прироста цепные и базисные; абсолютное содержание 1% прироста;
2) средние темпы роста и прироста,
представленных показателей;
3) проиллюстрируйте графически сделанные
Вами расчёты.
Решение.
Динамика объёма
производства нефтяных битумов по предприятию: «ЛУКОЙЛ-Нижегороднефтеоргсинтез»
с ноября 2002 года по март 2003 года.(тыс.тонн).
|
ноябрь
|
декабрь
|
январь
|
февраль
|
март
|
апрель
|
Объёмы производства,
|
200
|
220
|
260
|
290
|
340
|
400
|
1)
Определяем
абсолютные цепные приросты:
ΔУЦ = Уi –Уi-1.
Вдекабре: 220-200=20
тыс.тонн.
В январе: 260-220=40
тыс.тонн.
В феврале: 290-260=30
тыс.тонн.
В марте: 340-290=50
тыс.тонн.
В апреле: 400-340=60
тыс.тонн.
Определяем абсолютные
базисные цепные приросты.
ΔУБ = Уi –У0.
Вдекабре: 220-200=20
тыс.тонн.
В январе: 260-200=60
тыс.тонн.
В феврале: 290-200=90
тыс.тонн.
В марте: 340-200=140
тыс.тонн.
В апреле: 400-200=200
тыс.тонн.
Определяем цепные темпы
роста:
ТрЦ =;
В декабре: =1,1; В январе: =1,182;
В феврале: =1,115%;
В марте: =1,172%; В апреле: =1,176%;
Определяем базисные темпы
роста:
ТрБ =;
В декабре: =1,1; В январе: =1,3;
В феврале: =1,45;
В марте: =1,7; В апреле: =2;
Определяем цепные темпы
прироста:
ΔТрЦ =;
В декабре: =0,1; В январе: =0,182;
В феврале: =0,115;
В марте: =0,172; В апреле: =0,176;
Определяем базисные темпы
прироста:
ΔТрБ =;
В декабре: =0,1; В январе: =0,3;
В феврале: =0,45;
В марте: =0,7; В апреле: =1;
Определяем абсолютное
содержание 1% прироста:
А==0,01·Уi-1;
В декабре: 0,01·200=2
тыс.тонн;
В декабре: 0,01·220=2,2
тыс.тонн;
В декабре: 0,01·260=2,6
тыс.тонн;
В декабре: 0,01·290=2,9
тыс.тонн;
В декабре: 0,01·340=3,4
тыс.тонн.
Полученные данные сводим
в таблицу:
Сводная таблица
показателей динамики.
месяцы
|
Произведено продукции,
тыс.тонн
|
Абсолютные приросты, тыс.тонн.
|
Темпы роста
|
Темпы прироста
|
Абсолютное значение 1% прироста, тыс.тонн
|
цепные
|
базисные
|
цепные
|
базисные
|
цепные
|
базисные
|
ноябрь
|
200
|
-
|
-
|
-
|
1
|
-
|
-
|
-
|
декабрь
|
220
|
20
|
20
|
1,1
|
1,1
|
0,1
|
0,1
|
2
|
январь
|
260
|
40
|
60
|
1,182
|
1,3
|
0,182
|
0,3
|
2,2
|
февраль
|
290
|
30
|
90
|
1,115
|
1,45
|
0,115
|
0,45
|
2,6
|
март
|
340
|
50
|
140
|
1,172
|
1,70
|
0,172
|
0,7
|
2,9
|
апрель
|
400
|
60
|
200
|
1,176
|
2
|
0,176
|
1
|
3,4
|
Итого
|
1710
|
200
|
-
|
-
|
-
|
-
|
-
|
-
|
2)
Определяем
среднегодовой темп роста представленных показателей:
=1,148.
Задача №5. имеются следующие данные о продаже
товаров в магазине города:
Наименование товара
|
Товарооборот в 1996 г.,
тыс.руб. (W0)
|
Изменение количества проданных товаров в 1997 г. по сравнению с 1996,%
|
Ткани
|
230
|
-8
|
одежда
|
455
|
+20
|
Вычислить: 1) общий индекс физического объёма
товарооборота в 1997 г. по сравнению с 1996 г.; 2) общий индекс цен, если известно, что товарооборот в фактических ценах в 1997 г. по сравнению с 1996 г. не изменился.
Сделать аргументированные выводы по итогам
расчётов.
Решение.
1)
Агрегатный индекс
физического объёма товарооборота находим по формуле:
где
Количество проданной
ткани в 1997г. ,
количество проданной
одежды в 1997г. ,то
или
111%, то есть товарооборот товаров в 1997
г. вырос на 11% по сравнению
с 1996 г.
3)
Определим общий
индекс цен, если известно, что товарооборот в фактических ценах в 1997 г. по сравнению с 1996 г. не изменился.
Товарооборот ткани:
тыс.руб.
,
тыс.руб.
или.
Товарооборот одежды:
тыс.руб.
,
тыс.руб.
или.
Определим индивидуальные
индексы цен для ткани и одежды по формуле:
,
Для вычисления
среднегармонического индекса цен заполним расчётную таблицу.
Товары
|
Выручка от реализации, тыс.руб.
|
условная
|
1996 г.
|
1997 г.
|
|
|
|
Ткань
|
230
|
230
|
211,6
|
одежда
|
455
|
455
|
546
|
всего
|
685
|
685
|
757,6
|
Определим
среднегармонический индекс цен по формуле:
, или 90,4%.
В 1997 г. по сравнению с 1996 г. наблюдалось снижение цен на продукцию на 9,6%.
Задача№6. имеются следующие данные о выпуске
продукции «С» и её себестоимости по двум заводам:
№ завода
|
Производство продукции «С»,
тыс.штук
|
Себестоимость единицы продукции, руб.
|
1996
|
1997
|
1996
|
1997
|
|
|
|
|
1
|
120
|
170
|
87
|
75
|
2
|
145
|
230
|
68
|
69
|
Вычислить:1) индекс себестоимости переменного
состава; 2) индекс себестоимости постоянного состава; 3) индекс структурных
сдвигов. Пояснить полученные результаты расчётов.
Решение.
1)
Определим индекс
себестоимости переменного состава по формуле:
,
или
93,4%.
Этот индекс характеризует
изменение средней себестоимости одноимённой продукции на двух заводах. Значит
средняя себестоимость одноимённой продукции на двух заводах в 1997 г. снизилась на 6,4% по сравнению с 1996 г.
2)
Определим индекс
себестоимости постоянного состава по формуле:
,
или
94,05%.
Этот индекс характеризует
изменение средней себестоимости единицы продукции за счёт изменения только
себестоимости на каждом заводе. Средняя себестоимость единицы продукции за счёт
изменения только себестоимости на каждом заводе в 1997 г. снизилась 5,95% по сравнению с 1996 г. Определим индекс структурных сдвигов по формуле:
,
или
99,3%.
Этот индекс характеризует
изменение средней себестоимости единицы продукции за счёт изменения только удельного
веса количества произведённой продукции на отдельных предприятиях. Средняя
себестоимость единицы продукции за счёт изменения только удельного веса
количества произведённой продукции на каждом заводе в 1997 г. снизилась на 0,7% по сравнению с 1996 г.
Задача №7. для изучения тесноты связи между
объёмом выпуска произведённой продукции на одно предприятие (результативный
признак-y) и средним списочным числом
работающих (факторный признак-х) вычислить по данным задачи №1 эмпирическое
отношение, пояснить его значение.
Решение.
№ п\п
|
Среднее списочное число работающих, чел.
|
Выпуск продукции за год, млн.руб.
|
y2
|
|
|
1
|
160
|
223
|
49729
|
2
|
207
|
226
|
51076
|
3
|
350
|
367
|
134689
|
4
|
328
|
379
|
143641
|
5
|
292
|
287
|
82369
|
6
|
448
|
519
|
269361
|
7
|
300
|
232
|
53824
|
8
|
182
|
198
|
39204
|
9
|
299
|
420
|
176400
|
10
|
252
|
283
|
80089
|
11
|
435
|
595
|
354025
|
12
|
262
|
292
|
85264
|
13
|
223
|
189
|
35721
|
14
|
390
|
651
|
423801
|
15
|
236
|
475
|
225625
|
16
|
305
|
399
|
159201
|
17
|
306
|
309
|
95481
|
18
|
450
|
872
|
760384
|
19
|
311
|
346
|
119716
|
20
|
406
|
456
|
207936
|
21
|
235
|
295
|
87025
|
22
|
411
|
951
|
904401
|
23
|
312
|
384
|
147456
|
24
|
253
|
103
|
10609
|
25
|
395
|
694
|
481636
|
26
|
460
|
453
|
205209
|
27
|
268
|
392
|
153664
|
28
|
227
|
175
|
30625
|
29
|
381
|
866
|
749956
|
30
|
360
|
392
|
153664
|
Среднее значение
|
|
414,1
|
215726
,
где - межгрупповая дисперсия результативного
признака. Она исчисляется на основе данных аналитической группировки по
формуле:
,
где - групповая средняя результативного
признака;
- общая средняя результативного
признака;
-
число заводов в каждой группе.
Общая дисперсия
результативного признака определяем по данным задачи №1 по формуле:
=
215726 – 414,12= 44247,19.
Таблица результативных
показателей.
№ п\п группы.
|
Интервал группировки по численности работающих, чел.
|
Число предприятий в группе.
|
Выпуск продукции за год в среднем, млн.руб.
|
|
|
1
|
160-220
|
3
|
215,667
|
39375,655
|
2
|
220-280
|
8
|
275,5
|
19209,96
|
3
|
280-340
|
8
|
344,5
|
4844,16
|
4
|
340-400
|
5
|
594
|
32364,01
|
5
|
400-460
|
6
|
641
|
51483,61
|
Среднее значение
|
|
|
414,1
|
|
Определяем межгрупповую
дисперсию результативного признака:
=
=
==26042,72.
Эмпирическое
корреляционное отношение:
==0,77.
Вывод: эмпирическое
корреляционное отношение изменяется в пределах от 0 до1. Если η≤0,3,
то связь слабая, если 0,3≤η≤0,7, то связь средняя, если η≥0,7,
то связь сильная или тесная. В нашем случае η=0,77≥0,7- зависимость
между объёмом выпуска продукции и числом работников тесная.
Похожие работы на - Расчет среднестатистических показателей
|