Курсовая работа: Процесс анализа информационных массивов
При симметричном распределении Ek= 0. Если Ek > 0, распределение является островершинным; если Ek < 0 – плосковершинным.
В частности, большая отрицательная величина Ek означает преобладание у признака крайних значений, причем одновременно и более низких, и более высоких. При этом в центральной части распределения может образоваться «впадина», превращающая распределение в двухвершинное (U-образной формы), что является индикатором неоднородности совокупности.
Исходя из этого, можно говорить о плосковершинности ряда распределения выручки.
Оценка существенности показателя эксцесса равна 0,85, это значит, что эксцесс несущественен.
Для ряда распределения предприятий по себестоимости проданных товаров, продукции, работ:
As = (13013850,4*103 ) / (19*858154723,4) = 0,8.
Для ряда распределения предприятий по величине коммерческих и управленческих расходов:
As = (62040,2*103 ) / (19*8343127,4) = 0,39.
Что означает, что ряды распределения этих признаков имеют правостороннюю скошенность.
Эксцесс для групп предприятий по себестоимости:
Ek = (3635894445*103 ) / (19*81549404931) – 3 = -0,65.
Эксцесс для групп предприятий по расходам:
Ek = (6181726,6*103 ) / (19*169214861,8) – 3 = -1,08.
Так как эксцессы этих рядов распределений меньше нуля, то ряды распределения являются плосковершинными (рис 1.5, рис.1.8).
Исходя из показателей ассиметрии и эксцесса, можно предположить, что распределение значений признаков не является нормальным.
Априорный анализ исходных данных показал, что совокупности предприятий по признакам являются достаточно однородными, но отклоняются от нормального распределения. Это может быть объяснено различными внешними факторами, как расположение предприятий, клиентура, конкуренты, экономическое и политическое устройство и др.
2. Моделирование связи социально-экономических явлений
После априорного анализа исходных статистических данных следует моделирование связи социально-экономических явлений.
Моделирование предполагает:
· отбор факторных признаков
· построение модели связи и оценка ее существенности
· интерпретацию модели связи (уравнения регрессии)
2.1 Отбор факторных признаков
Признаки, обуславливающие изменение других, связанных с ними признаков, называют факторными, или просто факторами. Признаки, изменяющиеся под воздействием факторных признаков, называют результативными.
Для выявления наличия связи между признаками, ее характера и направления в статистике используются методы приведения параллельных данных, аналитических группировок, графический, корреляционный и регрессионный.
Метод приведения параллельных данных основан на сопоставлении двух или нескольких рядов статистических величин.
В таблице 2.1 предприятия ранжированы по величине себестоимости проданных товаров, продукции, работ, услуг.
Таблица 2.1
Показатели доходов и расходов по обычным видам деятельности предприятий, ранжированные по величине себестоимости, тыс. руб.
| Номер предприятия | Себестоимость проданных товаров, продукции, работ, услуг | Выручка от продажи товаров, продукции, работ, услуг | Коммерческие и управленческие расходы |
| 1 | 2 | 3 | 4 |
| 1 | 8109 | 21903 | 13697 |
| 13 | 14860 | 33702 | 19372 |
| 5 | 24126 | 35475 | 11042 |
| 2 | 46692 | 76581 | 28889 |
| 6 | 50729 | 78417 | 26413 |
| 9 | 66579 | 82279 | 20556 |
| 3 | 71378 | 116565 | 43834 |
| 4 | 83304 | 139317 | 54508 |
| 14 | 90233 | 139722 | 42770 |
| 7 | 102338 | 149687 | 44716 |
| 10 | 108977 | 158161 | 37419 |
| 15 | 155565 | 221771 | 60932 |
| 11 | 157775 | 225792 | 56192 |
| 17 | 163552 | 176430 | 11529 |
| 8 | 218436 | 287056 | 65048 |
| 12 | 222019 | 297921 | 73114 |
| 18 | 223176 | 244843 | 22200 |
| 16 | 284117 | 374199 | 81486 |
| 19 | 360237 | 395322 | 32614 |
| Итого | 2452202 | 3255143 | 746331 |
Отсюда видно, что с увеличением себестоимости увеличивается и выручка от продаж, хотя в отдельных случаях такая зависимость не наблюдается. Это говорит о возможном наличии прямой корреляционной связи. Связь между величиной коммерческих и управленческих расходов и другими признаками не наблюдается.
Статистическую связь между двумя признаками можно изобразить графически. За x обозначается факторный признак, в данном случае себестоимость. За у обозначается результативный признак – выручка.
Рис. 2.1 Зависимость величины выручки от себестоимости
Линия, соединенная точками, называется «ломаная регрессии». Число точек ломаной регрессии соответствует числу предприятий.
Точнее определить наличие и тесноту связи можно с помощью различных показателей. Зная показатели, можно выявить те факторы, которые в данных конкретных условиях являются решающими и главным образом воздействуют на формирование величины результативного признака.