Третий тип задач в теме выборка – определение оптимальной (минимальной) численности выборки. (31-34)
Задача №31
| 0,954 | 0,997 | |
| Значение коэффициента доверия | 2 | 3 |
N=500 000
t=2
С вероятностью 0,954 можно утверждать, что для получения результатов выборки с требуемую точностью необходимо обследовать не менее 2017 лицевых счетов.
Д/З – 32, 33
Четвертый тип задач – малая выборка
Задача №30
t =2,263
0,637
2018,254 минут на 500 заказов
2,763493
4,036507
С вероятностью, 0,95 можно утверждать что максимальные затраты на оформление 500 однотипных заказов составят 2 018 минут.
Тема. Статистическое изучение динамики явлений
1. Сопоставимость в рядах динамики
Метод смыкания рядов.
Задача №37
| Товарооборот в границах: | Годы | ||||
| 1999 | 2000 | 2001 | 2002 | 2003 | |
| Прежних | 260 | 270 | 275 | - | - |
| Новых | - | - | 440 | 450 | 466 |
| В новых границах в сопоставимом виде | 416 | 432 | 440 | 450 | 466 |
Надо рассчитать коэффициент соотношения за 2001 год
2. Метод пересчета данных в среднесуточные
Задача №38
| Кварталы | Объем товарооборота, млн. руб. | Количество дней | Однодневный товарооборот, млн. руб. |
| I | 458,10 | 90 | 5,09 |
| II | 465,01 | 91 | 5,11 |
| III | 460,92 | 92 | 5,01 |
| IV | 465,52 | 92 | 5,06 |
Д/З первый пункт 44 задачи и 32 33
Задача 32
N=5 000 человек
t= 2 года
года
годам
С вероятностью 0,954 можно утверждать, что для получения результатов выборки с требуемой точностью необходимо обследовать не менее 25 трудовых книжек.
Задача 44
|
|
|
| Месяцы | Январь | Февраль | Март | Апрель | Май |
| Товарооборот в фактических ценах (тыс. руб.) | 920 | 980 | 1215 | 1318 | 1620 |
| Индекс цен (в % к предыдущему месяцу) | 100,0 | 116,1 | 110,2 | 105,3 | 104,2 |
| Товарооборот в сопоставимых ценах (тыс. руб.) | 920 | 844,10 | 949,65 | 978,30 | 1 154,00 |
| 29,68 | 30,15 |
Задача 33
N=200 000
t=3
Задача 36
Рабочая таблица №1
| годы | y1, млн. руб. | Абсолютные приросты, млн. руб. | Коэффициент роста, | Темпы роста, % | Темпы прироста, % | t |
|
|
|
| |||||||||||||||||||
| цепные | базисные | цепные | базисные | цепные | базисные | цепные | базисные | ||||||||||||||||||||||
| А | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 | 7 | 8 | 9 | 10 | 11 | 12 | 13 | 14 | |||||||||||||||
| 1999 2000 2001 2002 2003 | 10,4 10,8 11,3 11,7 12,2 | - 0,4 0,5 0,4 0,5 | - 0,4 0,9 1,3 1,8 | - 1,039 1,046 1,035 1,043 | - 1,039 1,087 1,125 1,173 | - 103,9 104,6 103,5 104,3 | - 103,9 108,7 112,5 117,3 | - 3,9 4,6 3,5 4,3 | - 3,9 8,7 12,5 17,3 | -2 -1 0 1 2 | 4 1 0 1 4 |
|
|
| |||||||||||||||
| В среднем | 11,28 | 0,45 | 1,041 | 104,1 | 4,1 | 0 | 10 | 4,5 | |||||||||||||||||||||
Вывод:
Сравнивая первый и последний уровень ряда, можно отметить стабильную динамику роста товарооборота магазина на протяжении всего периода .Минимальный прирост был в 2000 и 2002 году, а максимальный в 2001 и 2003. Минимальный темп прироста наблюдается в 2002 году, а максимальный в 2001. За данный промежуток рост товарооборота составил 1,8 млн. руб., т.е. 17,3%. В среднем за пять лет ежегодно прибыль возрастала на 0,45 млн. руб., т.е. на 4,1%. В дальнейшем прогнозируется стабильный рост.
|
|
|
Вывод:
Для выявления общей тенденции развития товарооборота магазина за 1999-2004 гг. был применен метод аналитического выравнивания. Перенеся фактические уровни производства на график, получена модель.
Вычислив теоритические уровни ряда динамики и перенеся их на график видим, что функция выбрана удачно, так как имеется четыре точки пересечения. Параметр а1 соответствует среднему абсолютному приросту, причем считается, что эта величина лучше оценивает средний ежегодный прирост, нежели вычисленная по формуле.
Построена линейная трендовая модель ( ) , так как выявлено равномерное развитие динамики во времени.
Возможный объем товарооборота магазина в 2004 году на основе построенной трендовой модели составит 12,63 млн. руб.(Методом экстраполяции тренда)
Ошибка прогноза составляет 0,05088
Дата добавления: 2018-05-13; просмотров: 269; Мы поможем в написании вашей работы! |
Мы поможем в написании ваших работ!