EMBED MSPhotoEd.3
ВСЕРОССИЙСКИЙ ЗАОЧНЫЙ ФИНАНСОВО-ЭКОНОМИЧЕСКИЙ ИНСТИТУТ
КАФЕДРА СТАТИСТИКИ

О Т Ч Е Т
о результатах выполнения
компьютерной лабораторной работы №1
«Автоматизированный априорный анализ статистической совокупности
в среде MS Excel»
Вариант № 6


Выполнил: ст. III курса гр.________
Ф.И.О.
Проверил: преподаватель
Должность Ф.И.О.

Пенза, 2006 г.
Постановка задачи
При проведении статистического наблюдения за деятельностью предприятий корпорации получены выборочные данные по 32-м предприятиям, выпускающим однородную продукцию (выборка 10%-ная, механическая), о среднегодовой стоимости основных производственных фондов и о выпуске продукции за год.
В проводимом статистическом исследовании обследованные предприятия выступают как единицы выборочной совокупности, а показатели Среднегодовая стоимость основных производственных фондов и Выпуск продукции – как изучаемые признаки единиц.
Для проведения автоматизированного статистического анализа совокупности выборочные данные представлены в формате электронных таблиц процессора Excel в диапазоне ячеек B4:C35. Выборочные данные приведены в таблице 1.
Статистический анализ выборочной совокупности.
Задание 1.
Выявить наличие среди исходных данных резко выделяющихся значений признаков («выбросов» данных) с целью исключения из выборки аномальных единиц наблюдения.
Выявление аномальных значений признака наиболее удобно производить графическим методом. Для визуального анализа разброса единиц совокупности в данной работе использовался точечный график.(Рис1)
EMBED Excel.Chart.8 \s
Рис 1. Аномальные значения признаков на диаграмме рассеяния.
Любая исследуемая совокупность может содержать единицы наблюдения, значения признаков которых резко выделяются из основной массы значений..
В данной задаче аномальными единицами являются 2 точки с координатами (230; 600) и (750;200) соответственно. Данные точки следует удалить из первичных данных и поместить в таблицу 2, представленную в качестве результативной таблицы.
Таблица 2.

Задание 2.
Рассчитать обобщающие статистические показатели совокупности по изучаемым признакам: среднюю арифметическую (EMBED Equation.3), моду (Мо), медиану (Ме), размах вариации (R), дисперсию( EMBED Equation.3 ), средние отклонения – линейное (EMBED Equation.3) и квадратическое (?n), коэффициент вариации (V?), структурный коэффициент асимметрии К.Пирсона (Asп).
Расчёт описательных параметров выборочной и генеральной совокупности осуществляется с использованием инструмента Описательная статистика. Рассчитанные таким образом параметры отражены в результативной таблице 3.
Таблица 3
Расчёт описательных параметров выборочной совокупности осуществляется при помощи инструмента Мастер функций. На основе вычисленных параметров формируется таблица 5.
Таблица 5
На основе таблиц 3 и 5 можно сформировать таблицу 8 «Описательные статистики выборочной совокупности».
Таблица 8. «Описательные статистики выборочной совокупности»
Задание 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) устойчивость индивидуальных значений признаков;
г) количество попаданий индивидуальных значений признаков в диапазоны ( EMBED Equation.3 ), ( EMBED Equation.3 ), ( EMBED Equation.3 ).
а) Степень колеблемости признака определяется по значению коэффициента вариации V?., который вычисляется по формуле EMBED Equation.3% и выражается в процентах.
Для первого признака коэффициент вариации равен 17,29523255. Значит для первого признака колеблемость незначительная.
Для второго признака V?=21,74952089. В данном случае так как 0%<V?40%, колеблемость так же будет незначительной.
б) Для нормальных и близких к нормальному распределений показатель V? служит индикатором однородности совокупности: принято считать, что при выполнимости неравенства
V?33%
совокупность является количественно однородной по данному признаку.
В данной задаче для первого признака и для второго признаков коэффициент вариации меньше 33% значит совокупность будет являться количественно однородной.
в) Сопоставление средних отклонений - квадратического ? и линейного EMBED Equation.3 позволяют сделать вывод об устойчивости индивидуальных значений признака, то есть об отсутствии среди них “аномальных” вариантов значений.
В условиях симметричного и нормального, а также близких к ним распределений между показателями ? и EMBED Equation.3 имеют место равенства
? EMBED Equation.3 1,25EMBED Equation.3, EMBED Equation.3 EMBED Equation.3 0,8?,
Отношение показателей EMBED Equation.3 и ? может служить показателем устойчивости данных: если
EMBED Equation.3 >0,8,
то значения признака неустойчивы, в них имеются «аномальные» выбросы.
Для первого признака данное отношение составляет:
EMBED Equation.3 = EMBED Equation.3 =0,8045657
Для второго признака это отношение составляет:
EMBED Equation.3 = EMBED Equation.3 0,77
Так как у второго признака данное отношение меньше 0.8, то, следовательно исследуемые значения признака устойчивы и в них нет «аномальных выбросов» . У второго же признака данное отношение больше 0,8, следовательно исследуемые значения признака неустойчивы, и в них имеются «аномальные» выбросы.
г)
Распределение значений признака по диапазонам
рассеяния признака относительно EMBED Equation.3
Таблица 9.
На основе данных таблицы определим процентное соотношение рассеяний значения признака по трём диапазонам и сопоставим его с ожидаемым по правилу « трёх сигм» (68,3%; 95,4%;99,7%). Для первого признака процентное соотношение составляет: 66,67%; 93,33%;100%. А для второго - 63,33%;93,33%;100%.
Задание 4.
Дать сравнительную характеристику распределений единиц совокупности по двум изучаемым признакам на основе анализа:
а) вариации признаков;
б) количественной однородности единиц;
в) надежности (типичности) средних значений признаков;
г) симметричности распределений в центральной части ряда
а)
мода Мо - наиболее часто встречающийся вариант значений признака или тот вариант, который соответствует максимальной ординате эмпирической кривой распределения. В данном случае для первого признака она равна 570, а для второго - 520.
медиана Ме - серединное значение ранжированного ряда вариантов значений признака. Для первого признака в данной задаче медиана равна 556, а для второго 518.
К показателям размера вариации относятся:
1) размах вариации R= xmax - xmin, устанавливающий предельное значение амплитуды колебаний признака. Для первого признака данный показатель равен 400, а для второго 428.
2) среднее линейное отклонение EMBED Equation.3, которое вычисляется как среднее арифметическое из абсолютных отклонений |xi -EMBED Equation.3|,для первого признака равно 76,53333333, а для второго 87,41333333 .
3) дисперсия ?2, рассчитываемая как среднее арифметическое из квадратов отклонений (xi -EMBED Equation.3).Дисперсия для первого признака равна 9048,533333, а для второго -12876,46222.
4) Среднее квадратическое отклонение ?, показывающее, на сколько в среднем отклоняются конкретные варианты от их среднего значения. Этот показатель равен 95,12377901 и 113,4745003для первого и второго признаков соответственно.
б) Однородность совокупности устанавливается по коэффициенту вариации. Для данной задачи совокупность является количественно однородной, так как коэффициент вариации для обоих признаков меньше 33%.
в) Для оценки надёжности (типичности) средних значений признаков EMBED Equation.3 можно воспользоваться значением коэффициента вариации, V?.. Значение коэффициента вариации не превышают 40 %, поэтому индивидуальные значения признака xi мало отличаются друг от друга, единицы наблюдения количественно однородны и, следовательно, средняя арифметическая величина EMBED Equation.3 является надежной характеристикой данной совокупности.
г) Для анализа формы распределения на её близость к нормальной форме используют показатель асимметрии - коэффициент асимметрии Пирсона Asп,, который оценивает асимметричность распределения в центральном диапазоне. Коэффициенты асимметрии для первого и второго признака равны -0,21025237 и 0,015275091соответственно.
В симметричном распределении характеристики центра распределения совпадают EMBED Equation.3=Mo=Me. В нашем случае этого не наблюдается ни для одного признака, поэтому вершина кривой находится не в середине, а сдвинута либо влево, либо вправо. Для оценки асимметричности распределения служит коэффициент Пирсона. Для первого признака наблюдается левостороння асимметрия, так как As<0 , а для второго признака правосторонняя. В нашем примере для обоих признаков асимметрия незначительна, так как в обоих случаях |As|<0,25.
Задание 5.
Построить интервальный вариационный ряд и гистограмму распределения единиц совокупности по признаку Среднегодовая стоимость основных производственных фондов и установить характер (тип) этого распределения. Рассчитать моду Мо полученного интервального ряда и сравнить ее с показателем Мо несгруппированного ряда данных.
Выполнение задания осуществляется в три этапа:
Построение промежуточной таблицы.
Генерация выходной таблицы и графиков.
Приведение выходной таблицы и диаграммы к виду, принятому в статистике.
Гистограмма и выходная таблица приведены ниже.
EMBED Excel.Chart.8 \s

Для полученного интервального ряда значение моды рассчитывается по формуле:
EMBED Equation.3,
где: хМо – нижняя граница модального интервала;
h – величина модального интервала;
fMo – частота модального интервала;
fMo-1 – частота интервала, предшествующего модальному;
fMo+1 – частота интервала, следующего за модальным.
EMBED Equation.3 (млрд. руб.)
Мода интервального ряда, равная 598 млрд. рублей и не сгруппированного - 570 млрд. руб. расходятся, так как описательные статистики, рассчитанные по несгрупированным данным, реализуют точные функциональные зависимости значений показателей от исходных данных, в отличие от приближённых статистических оценок, выводимых с заданным уровнем надёжности.
Статистический анализ генеральной совокупности.
Задание 1.
Рассчитать генеральную дисперсию EMBED Equation.3 , генеральное среднее квадратическое отклонение EMBED Equation.3 и ожидаемый размах вариации признаков RN. Сопоставить значения этих показателей для генеральной и выборочной дисперсий.
Генеральные показатели рассчитываются с помощью инструмента Описательная статистика и их значения приведены в таблице 3. Сформируем для них отдельную таблицу № 10 .
Таблица 10.
Величина дисперсии генеральной совокупности ?2N может быть оценена по выборочной дисперсии ?2n, Установить степень расхождения между данными признаками можно по формуле (1).
EMBED Equation.3 (1)
Вычислим ?2N для обоих признаков:
?2N =. EMBED Equation.3 9683,3293696;
?2N =. EMBED Equation.3 13779,8049931;
Если сравнить дисперсии генеральной совокупности обоих признаков(?2N ) с дисперсиями выборки ( ?2n. ), то можно считать что обе дисперсии приближенно равны, а значит степень расхождения признаков не значительна.
В условиях близости распределения единиц генеральной совокупности к нормальному соотношение R=6? используется для прогнозной оценки размаха вариации признака в генеральной совокупности.
Для первого признака RN= 6*96,74994431=580,49966586
Rn=6*95,12377901=681,9663024
Для второго признака RN=6*115,4143759=692,4862554
Rn=6*113,4745003=745,5464022
Если сравнивать размах вариации для генеральной совокупности, то можно увидеть, что он немного меньше аналогичного признака для выборочной.
Задание 2.
Для изучаемых признаков рассчитать:
а) среднюю ошибку выборки;
б) предельные ошибки выборки для уровней надежности
P=0,683, P=0,954, P=0,997 и границы, в которых будут
находиться средние значения признака генеральной
совокупности при заданных уровнях надежности.

а) Средняя ошибка выборки EMBED Equation.3 выражает среднее квадратическое отклонение ? выборочной средней EMBED Equation.3 от математического ожидания M[EMBED Equation.3] генеральной среднейEMBED Equation.3. Средняя ошибка выборки рассчитана для обоих признаков и равна для первого признака соответственно 17,66404231, а для второго-21,07168571.
б)Предельные ошибки выборки при уровнях надежности 68,3 и 99,7 расчитаны а таблице 4а и 4б
Придельные ошибки выборки и ожидаемые границы для средних приведены в таблице 11.
Таблица 11.
Задание 3.
Рассчитать коэффициенты асимметрии As и эксцесса Ek. На основе полученных оценок сделать вывод о степени близости распределения единиц генеральной совокупности к нормальному распределению
Значения коэффициентов асимметрии и эксцесса следующие для первого и второго признаков соответственно: -0,175961071 и 0,042954448; -0,344943844 и -0,205332365.
Для заключения о степени близости распределения единиц генеральной совокупности к нормальной форме следует обратиться к графику распределения, проанализировать полученную гистограмму и выяснить, на сколько нарушено предположение о нормальности.
Гистограмма имеет одновершинную форму, поэтому можно предположить, что выборка является однородной по данному признаку.
As характеризует несимметричность распределения, а Ek характеризует крутизну кривой распределения - ее заостренность или пологость по сравнению с нормальной кривой. Для первого признака коэффициент эксцесса Ek>0, поэтому вершина кривой распределения располагается выше вершины нормальной кривой. Для второго признака Ek<0, поэтому вершина кривой распределения находится ниже вершины кривой нормального распределения.
В данном примере наблюдается небольшое нарушение соотношения нормального распределения EMBED Equation.3=Mo=Me As=0 Asп=0 R=6?, поэтому это свидетельствует о наличии небольшой асимметрии. Но в целом можно сказать, что гистограмма приблизительно симметрична и она представляет распределение близкое к нормальному.
Таким образом, распределение единиц выборочной совокупности близко к нормальному, выборка является репрезентативной и при этом коэффициенты AsN, EkN указывают на небольшую или умеренную величину асимметрии и эксцесса соответственно, значит есть основание полагать, что распределение единиц генеральной совокупности по изучаемому признаку будет близко к нормальному.