Автоматизированный априорный анализ статистической совокупности в среде MS Excel. 4

 

 

ФЕДЕРАЛЬНОЕ ГОСУДАРСТВЕННОЕ ОБРАЗОВАТЕЛЬНОЕ БЮДЖЕТНОЕ УЧРЕЖДЕНИЕ ВЫСШЕГО ПРОФЕССИОНАЛЬНОГО ОБРАЗОВАНИЯ 

ФИНАНСОВЫЙ УНИВЕРСИТЕТ 

ПРИ ПРАВИТЕЛЬСТВЕ РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ

Липецкий филиал

Кафедра «Бухгалтерский учет, аудит, статистика»

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

О Т Ч Е Т

о результатах выполнения

компьютерной лабораторной работы №1

 

Автоматизированный априорный анализ статистической совокупности в среде MS Excel

 

Вариант № 5

 

 

 

 

 

 

 

 

                      Выполнил: ст. II курса  гр.3Б3-ЭФ

                                                                                                                Багрянцева Н.А.

                                                                                                                                       Проверил: Левчегов О.Н.

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Липецк  2015г. 
Постановка задачи

При проведении статистического наблюдения за деятельностью предприятий корпорации получены выборочные данные о среднегодовой стоимости основных производственных фондов и выпуске продукции за год по 32-м предприятиям, выпускающим однотипную продукцию  (выборка 10%-ная, механическая).

В статистическом исследовании эти предприятия выступают как единицы выборочной совокупности. Генеральную совокупность образуют все предприятия корпорации. Анализируемые признаки предприятий – Среднегодовая стоимость основных производственных фондов и Выпуск продукции – изучаемые признаки единиц совокупности.

Для автоматизации статистических расчетов используются средства электронных таблиц процессора Excel.

Выборочные данные представлены на Листе 1 Рабочего файла в табл.1 (ячейки B4:C35):

 

 

В процессе исследования совокупности необходимо решить ряд задач.

I. Статистический анализ выборочной совокупности

1. Выявить наличие среди исходных данных резко выделяющихся значений признаков (аномалий в данных) и исключить их из выборки.
2. Рассчитать обобщающие статистические показатели совокупности по изучаемым признакам: среднюю арифметическую ( ), моду (Мо), медиану (Ме), размах вариации (R), дисперсию( ), среднее квадратическое отклонение ( ), коэффициент вариации (Vσ).
3. На основе рассчитанных показателей в предположении, что распределения единиц по обоим признакам близки к нормальному, оценить:

а) степень колеблемости значений признаков в совокупности;

б) степень однородности совокупности по изучаемым признакам;

в) количество попаданий индивидуальных значений признаков в диапазоны ( ), ( ), ( )..

4. Сравнить распределения единиц совокупности по двум изучаемым признакам на основе анализа:

а) колеблемости признаков;

б) однородности единиц;

в) надежности (типичности) средних значений признаков.

5. Построить интервальный вариационный ряд и гистограмму распределения единиц совокупности по признаку Среднегодовая стоимость основных производственных фондов и установить характер (тип) этого распределения.

II. Статистический анализ  генеральной совокупности

1. Рассчитать генеральную дисперсию , генеральное среднее квадратическое отклонение и ожидаемый размах вариации признаков RN. Сопоставить значения генеральной и выборочной дисперсий.
2. Для изучаемых признаков рассчитать:

а) среднюю ошибку выборки;

б) предельные ошибки выборки для уровней надежности P=0,683, P=0,954 и границы, в которых будут находиться средние значения признака в генеральной совокупности при заданных уровнях надежности.

3. Рассчитать коэффициенты асимметрии As и эксцесса Ek. На основе полученных оценок охарактеризовать особенности формы распределения единиц генеральной совокупности по каждому из изучаемых признаков.

III. Экономическая интерпретация результатов статистического исследования предприятий

В этой части исследования необходимо ответить на ряд вопросов.

1. Типичны ли образующие выборку предприятия по значениям изучаемых экономических показателей?
2. Каковы наиболее характерные для предприятий значения показателей среднегодовой стоимости основных фондов и выпуска продукции?
3. Насколько сильны различия в экономических характеристиках предприятий выборочной совокупности? Можно ли утверждать, что выборка сформирована из предприятий с достаточно близкими значениями по каждому из показателей?
4. Какова структура предприятий выборочной совокупности по среднегодовой стоимости основных фондов? Каков удельный вес предприятий с наибольшими, наименьшими и типичными значениями данного показатели? Какие именно это предприятия?
5. Носит ли распределение предприятий по группам закономерный характер и какие предприятия (с более высокой или более низкой стоимостью основных фондов) преобладают в совокупности?
6. Каковы ожидаемые средние величины среднегодовой стоимости основных фондов и выпуска продукции на предприятиях корпорации в целом? Какое максимальное расхождение в значениях каждого показателя можно ожидать?

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

2. Выводы по результатам  выполнения лабораторной работы

I. Статистический анализ выборочной совокупности

Задача 1.

Вывод:

Количество аномальных единиц наблюдения (табл.2) равно 750 и 250, номера предприятий 11 и 30.

Задача 2. Рассчитанные выборочные показатели представлены в двух таблицах — табл.3 и табл.5. На основе этих таблиц формируется единая таблица (табл.8) значений выборочных показателей, перечисленных в условии Задачи 2.

При этом следует учитывать следующие особенности инструмента Описательная статистика табличного процессора Excel.

1. Между терминологией инструмента Описательная статистика и терминами, принятыми в отечественной статистике, имеется ряд расхождений. Согласование терминологии приводится в нижеследующей таблице 2-M.

Статистическая интерпретация параметров Описательной статистики

Параметр инструмента Описательная статистика	Статистический показатель	Обозна-чение
Среднее	Средняя арифметическая величина признака в выборке, вычисленная по несгруппированным данным
Стандартная ошибка	Средняя ошибка выборки - среднее квадратическое отклонение выборочной средней от математического ожидания генеральной средней
Медиана	Значение признака, приходящееся на середину ранжированного ряда выборочных данных	Me
Мода	Значение признака, повторяющееся в выборке с наибольшей частотой	Mo
Стандартное отклонение	Генеральное среднее квадратическое отклонение, оцененное по выборке	σ N
Дисперсия выборки	Генеральная дисперсия, оцененная по выборке	σ 2 N
Эксцесс	Коэффициент эксцесса, оценивающий по выборке значение эксцесса в генеральной совокупности	Ek N
Асимметричность	Коэффициент асимметрии, оценивающий по выборке величину асимметрии в генеральной совокупности	As N
Интервал	Размах вариации в выборке	R
Минимум	Минимальное значение признака в выборке	xmin
Максимум	Максимальное значение признака в выборке	xmax
Сумма	Суммарное значение элементов выборки
Счет	Объем выборки	n
Уровень надежности (95,0%)	Предельная ошибка выборки, оцененная с заданным уровнем надежности

 

2. Для нижеследующих четырех параметров Excel генерирует оценки не для выборки, а для генеральной совокупности:

Стандартное отклонение,

Дисперсия выборки,

Эксцесс,

Асимметричность

Значения выборочных показателей представлены в табл. 8.

Таблица 8

Описательные статистики выборочной совокупности

Обобщающие статистические показатели совокупности по изучаемым признакам	Признаки
	Среднегодовая стоимость основных производственных фондов	Выпуск продукции
Средняя арифметическая ( ), млн. руб.	690	652,1666667
Мода (Мо), млн. руб.	715	650
Медиана (Ме), млн. руб.	697,5	647,5
Размах вариации (R), млн. руб.	500	600
Дисперсия ( )	14625,86207	20813,24713
Среднее квадратическое отклонение ( ), млн. руб.	120,9374304	144,2679699
Коэффициент вариации (Vσ), %	46,03273865	54,91310449

Задача 3.

3а). Степень колеблемости признака определяется по значению коэффициента вариации Vs в соответствии с оценочной шкалой колеблемости признака:

0%<Vs 40%  -    колеблемость незначительная;

40%< Vs 60%  -    колеблемость средняя (умеренная);

Vs>60%  -    колеблемость значительная.

 

Вывод:

Для признака Среднегодовая стоимость основных производственных фондов показатель Vs =22,482033765 . Так как значение показателя лежит в диапазоне 68,3% оценочной шкалы, следовательно, колеблемость значительная.

Для признака Выпуск продукции показатель Vs =26,81914044 . Так как значение показателя лежит в диапазоне 68,3% оценочной шкалы, следовательно, колеблемость значительная .

3б). Степень однородности совокупности по изучаемому признаку для нормального и близких к нормальному распределений устанавливается по значению коэффициента вариации Vs. Если Vs 33%, то по данному признаку расхождения между значениями признака невелико. Если при этом единицы наблюдения относятся к одному определенному типу, то изучаемая совокупность однородна.

Вывод:

Для признака Среднегодовая стоимость основных производственных фондов показатель , следовательно, по данному признаку выборочная совокупность однородна .

Для признака Выпуск продукции показатель , следовательно, по данному признаку выборочная совокупность однородна .

3в). Для оценки количества попаданий  индивидуальных значений признаков xi в тот или иной диапазон отклонения от средней , а также для выявления структуры рассеяния значений xi по 3-м диапазонам формируется табл.9 (с конкретными числовыми значениями границ диапазонов).

Таблица 9

Распределение значений признака по диапазонам рассеяния признака относительно

	Границы диапазонов, млн. руб.		Количество значений xi, находящихся в диапазоне		Процентное соотношение рассеяния значений xi по диапазонам, %
	Первый признак	Второй признак	Первый признак	Второй признак	Первый признак	Второй признак
А	1	2	3	4	5	6
	[569, 0625696;810,9374304]	[507, 8986968;796,4346366]	241,8748608	288,5359398	806,249536	86,56078194
	[448,1251392; 931,8748608]	[363,6307269;940,7026065]	483,7497216	577,0718796	1612,499072	173,12156388
	[327,1877088;1052,8122912]	[219,362757;1084,970564]	725,6245824	865,607807	217,68737472	259,6823421

На основе данных табл.9 структура рассеяния значений признака по трем диапазонам (графы 5 и 6) сопоставляется со структурой  рассеяния по правилу «трех сигм», справедливому для нормальных и близких к нему распределений:

68,3% значений располагаются в диапазоне ( ),

95,4% значений располагаются в диапазоне ( ),

99,7% значений располагаются в диапазоне ( ).

Если полученная в табл. 9 структура рассеяния хi по 3-м диапазонам незначительно расходится с правилом «трех сигм», можно предположить, что распределение единиц совокупности по данному признаку близко к нормальному.

Расхождение с правилом «трех сигм» может быть существенным. Например, менее 60% значений хi попадают в центральный диапазон ( ) или значительно более 5% значения хi выходит за диапазон ( ). В этих случаях распределение нельзя считать близким к нормальному.

Вывод:

Сравнение данных графы 5 табл.9 с правилом «трех сигм» показывает на их незначительно расхождение, следовательно, распределение единиц совокупности по признаку Среднегодовая стоимость основных производственных фондов можно считать близким к нормальному.

Сравнение данных графы 6 табл.9 с правилом «трех сигм» показывает на незначительное расхождение, следовательно, распределение единиц совокупности по признаку Выпуск продукции можно считать близким к нормальному.

Задача 4. Для ответа на вопросы 4а) – 4в) необходимо воспользоваться табл.8 и сравнить величины показателей для двух признаков.

Для сравнения степени колеблемости значений изучаемых признаков, степени однородности совокупности по этим признакам, надежности их средних значений используются коэффициенты вариации Vs признаков.

Вывод:

Так как Vs для первого признака больше , чем Vs для второго признака, то колеблемость значений первого признака больше колеблемости значений второго признака, совокупность более однородна по первому признаку, среднее значение первого признака является более надежным, чем у второго признака.

Задача 5. Интервальный вариационный ряд распределения единиц совокупности по признаку Среднегодовая стоимость основных производственных фондов представлен в табл.7, а его гистограмма и кумулята – на рис.2.

Возможность отнесения распределения признака «Среднегодовая стоимость основных производственных фондов» к семейству нормальных распределений устанавливается путем анализа формы гистограммы распределения. Анализируются количество вершин в гистограмме, ее асимметричность и выраженность «хвостов», т.е. частоты появления в распределении значений, выходящих за диапазон ( ).

1. При анализе формы гистограммы прежде всего следует оценить распределение вариантов признака по интервалам (группам). Если на гистограмме четко прослеживаются два-три «горба» частот вариантов, это говорит о том, что значения признака концентрируются сразу в нескольких интервалах, что не соответствует нормальному закону распределения.

Если гистограмма имеет одновершинную форму, есть основания предполагать, что выборочная совокупность может иметь характер распределения, близкий к нормальному.

2. Для дальнейшего анализа  формы распределения используются описательные параметры выборки – показатели центра распределения ( , Mo, Me) и вариации ( ). Совокупность этих показателей позволяет дать качественную оценку близости эмпирических данных к нормальной форме распределения.

Нормальное распределение является симметричным, и для него выполняются соотношения:

=Mo=Me

Нарушение этих соотношений свидетельствует о наличии асимметрии распределения. Распределения с небольшой или умеренной асимметрией в большинстве случаев относятся к нормальному типу.

3. Для  анализа  длины «хвостов» распределения используется правило «трех сигм». Согласно этому правилу в нормальном и близким к нему распределениях крайние значения признака (близкие к хmin и хmax) встречаются много реже (5-7 % всех случаев), чем лежащие в диапазоне ( ). Следовательно, по проценту выхода значений признака за пределы диапазона ( ) можно судить о соответствии длины «хвостов» распределения нормальному закону.

Вывод:

1. Гистограмма является одновершинной.

2. Распределение приблизительно симметрично , так как параметры , Mo, Me  отличаются незначительно:

= 690,            Mo=715,          Me=697,5

3. “Хвосты” распределения не очень длинны, т.к. согласно графе 5 табл.9 1612, 499072% вариантов лежат за пределами интервала ( )=(483,7497216 ; 577,0718796) млн. руб.

Следовательно, на основании п.п. 1,2,3, можно сделать заключение о близости изучаемого распределения к нормальному.

 

II. Статистический анализ  генеральной совокупности

Задача 1. Рассчитанные в табл.3 генеральные показатели представлены в табл.10.

Таблица 10

Описательные статистики генеральной совокупности

Обобщающие статистические показатели совокупности по изучаемым признакам	Признаки
	Среднегодовая стоимость основных производственных фондов	Выпуск продукции
Стандартное отклонение , млн. руб.	120,9374304	144,2679699
Дисперсия	14625,86207	20813,24713
Асимметричность As	-0,152503649	-0,042954448
Эксцесс Ek	-0,344943844	-0,205332365

Для нормального распределения справедливо равенство

RN=6sN.

В условиях близости распределения единиц генеральной совокупности к нормальному это соотношение используется для прогнозной оценки размаха вариации признака в генеральной совокупности.

 

Ожидаемый размах вариации признаков RN:

- для первого признака RN =725,6245824,

- для второго признака RN = 865,6078194.

Соотношение между генеральной и выборочной дисперсиями:

- для первого признака  1,03, т.е. расхождение между дисперсиями незначительное;

-для второго признака 1,03, т.е. расхождение между дисперсиями незначительное.

Задача 2. Применение выборочного метода наблюдения связано с измерением степени достоверности статистических характеристик генеральной совокупности, полученных по результатам выборочного наблюдения. Достоверность генеральных параметров зависит от репрезентативности выборки, т.е. от того, насколько полно и адекватно представлены в выборке статистические свойства генеральной совокупности.

Как правило, статистические характеристики выборочной и генеральной совокупностей не совпадают, а отклоняются на некоторую величину ε, которую называют ошибкой выборки (ошибкой репрезентативности). Ошибка выборки – это разность между значением показателя, который был получен по выборке, и генеральным значением этого показателя. Например, разность

= | - |

определяет ошибку репрезентативности для средней величины признака.

Так как ошибки выборки всегда случайны, вычисляют среднюю и предельную ошибки выборки.

1. Для среднего значения признака средняя ошибка выборки (ее называют также стандартной ошибкой)  выражает среднее квадратическое отклонение s выборочной средней от математического ожидания M[ ] генеральной средней .

Для изучаемых признаков средние ошибки выборки даны в табл. 3:

- для признака Среднегодовая стоимость основных производственных фондов

=22,08005289,

- для признака Выпуск продукции

=26,33960714.

2. Предельная ошибка выборки определяет границы, в пределах которых  лежит генеральная средняя . Эти границы задают так называемый доверительный интервал генеральной средней – случайную область значений, которая с вероятностью P, близкой к 1,  гарантированно содержит значение генеральной средней. Эту вероятность называют доверительной вероятностью или уровнем надежности.

Для уровней надежности P=0,954; P=0,683 оценки предельных ошибок выборки даны в табл. 3 и табл. 4.

Для генеральной средней предельные значения и доверительные интервалы определяются выражениями:

,

Предельные ошибки выборки и ожидаемые границы для генеральных средних представлены в табл. 11.

Таблица 11

Предельные ошибки выборки и ожидаемые границы для генеральных средних

Доверительная вероятность Р	Коэффи-циент доверия         t	Предельные ошибки выборки, млн. руб.		Ожидаемые границы для средних , млн. руб.
		для первого признака	для второго признака	для первого признака	для второго признака
0,683	1	46,03	54,91	628,76 651,24	512,67 639,49
0,954	2	22,48	26,81	616,98 663,02	598,63 653,54

Вывод:

Увеличение уровня надежности ведет к расширению ожидаемых границ для генеральных средних.

Задача 3. Рассчитанные в табл.3 значения коэффициентов асимметрии As и эксцесса Ek даны в табл.10.

1.Показатель  асимметрии As оценивает смещение ряда распределения влево или вправо по отношению к оси симметрии нормального распределения.

Если асимметрия правосторонняя (As>0) то правая часть эмпирической кривой оказывается длиннее левой, т.е. имеет место неравенство >Me>Mo, что означает преимущественное появление в распределении более высоких значений признака (среднее значение больше серединного Me и модального Mo).

Если асимметрия левосторонняя (As<0), то левая часть эмпирической кривой оказывается длиннее правой и выполняется неравенство <Me<Mo, означающее, что в распределении чаще встречаются более низкие значения признака (среднее значение меньше серединного Me и модального Mo).

Чем больше величина |As|, тем более асимметрично распределение. Оценочная шкала асимметрии:

|As|  0,25  - асимметрия незначительная;

0,25<|As| 0,5 - асимметрия заметная (умеренная);

|As|>0,5  - асимметрия существенная.

 

 

Вывод:

Для признака Среднегодовая стоимость основных производственных фондов наблюдается незначительная левосторонняя асимметрия. Следовательно, в распределении преобладают более низкие значения признака.

Для признака Выпуск продукции наблюдается незначительная правосторонняя асимметрия. Следовательно, в распределении преобладают более высокие значения признака.

2.Показатель  эксцесса Ek характеризует крутизну кривой распределения - ее заостренность или пологость по сравнению с нормальной кривой.

Как правило, коэффициент эксцесса вычисляется только для симметричных или близких к ним распределений.

Если Ek>0, то вершина кривой распределения располагается выше  вершины нормальной кривой, а форма кривой является более островершинной, чем нормальная. Это говорит о скоплении значений признака в центральной зоне ряда распределения, т.е. о преимущественном появлении в данных значений, близких к средней величине.

Если Ek<0, то вершина кривой распределения лежит ниже вершины нормальной кривой, а форма кривой более пологая по сравнению с нормальной. Это означает, что значения признака не концентрируются в центральной части ряда, а рассеяны по всему диапазону от xmax до xmin.

Для нормального распределения Ek=0. Чем больше абсолютная величина |Ek|, тем существеннее распределение отличается от нормального.

При незначительном отклонении Ek от нуля форма кривой эмпирического распределения незначительно отличается от формы нормального распределения.

Вывод:

1. Так как для признака Среднегодовая стоимость основных производственных фондов Ek>0 (Ek<0), то кривая распределения является более островершинной по сравнению с нормальной кривой. При этом Ek незначительно отличается от нуля (Ek=|0,344943844|) Следовательно, по данному признаку форма кривой эмпирического распределения значительно отличается от формы нормального распределения.

2.Так как для признака Выпуск продукции Ek>0 (Ek<0), то кривая распределения является более островершинной по сравнению с нормальной кривой. При этом Ek незначительно отличается от нуля (Ek=|0,205332365|) .Следовательно, по данному признаку форма кривой эмпирического распределения значительно отличается от формы нормального распределения.

 

 

 

 

III. Экономическая интерпретация результатов статистического исследования предприятий1

1. Типичны ли образующие выборку предприятия по значениям изучаемых экономических показателей?

Предприятия с резко выделяющимися значениями показателей приведены в табл.2. После их исключения из выборки оставшиеся 30 предприятий являются типичными по значениям изучаемых экономических показателей.