Статистика - готовые работы

1. Основные способы организации труда.
Главной задачей управления во все времена было достижение оптимального уровня производительности, отвечающего сложившимся социальным, моральным и правовым нормам [1,3,6]. Это относится к производительности не только собственно рабочих, но и всех категорий занятых: посыльных, делопроизводителей, стенографисток, бухгалтеров, инженеров, специалистов и контролеров.
Чтобы добиться оптимальной производительности выполняемых видов работ, необходимо вести анализ по четко определенной схеме. Следует учесть расположение и структуру рабочих мест, их оснащенность конторской техникой, материалами и другими вспомогательными средствами и на этой основе построить точное описание рабочих процедур (лучше всего оптимальных), которые учитывали бы реальные возможности человека.
Таким образом, методы нормирования позволяют дать ответ на три основных вопроса:
Каковы реальные возможности каждого работника в данной организации?
Как наилучшим образом применить способности того или иного работника при выполнении им задания?
Сколько времени занимает выполнение отдельных операций, составляющих всю работу?
При решении этих вопросов надо не забывать о моральных и этических нормах человеческого поведения.
Различия в мотивации управляющих, контролеров и низовых исполнителей ведут к необходимости установления единых рабочих нормативов, или стандартов. С помощью этих нормативов каждый работник получает наглядное представление о том, какую работу от него ждут; его работа может быть соотнесена с целями подразделения или всей организации. Непредвзятое управление на основе объективных нормативов устраняет возможность тенденциозной или необъективной оценки работников.

Задача №1. Расчет эмпирических характеристик распределения. Проверка гипотезы о принадлежности данных нормальному закону распределения или закону Вейбулла.
Исходные данные: выборка наработок на отказ, км.
Таблица 1.1.
18785 27605 25085 44615 29495 33275 48395 38945 19415 20045
47765 42095 35165 30755 38945 49655 43985 40205 40205 31385
47765 42095 48395 35165 29495 52175 10595 32645 43355 46505
35795 37685 44615 33275 30755 36425 61625 55325 45875 41465
39575 33905 38945 40835 53045 48395 41465 28235 33275 20675
33275 13745 38315 22565 34535 50915 30125 41465 38315 34535
45245 25715 41465 39575 59735 36425 26975 49655 45875 43985
41465 28235 38945 25715 36425 33905 40205 35795 30755 33275
26975 54045 43985 32645 39575 49025 50285 43355 21935 50285
Расчет эмпирических характеристик распределения проведем по предлагаемой схеме

1. Основы статистического изучения производительности труда
Так как производительность труда является сложной экономической категорией, то она измеряется несколькими показателями, которые находятся между собой в определенных отношениях и соотношениях. Среди этих показателей главную роль играют соотношение показателей объема, величин полученных благ от применения соответствующего количества труда. Это соотношение может быть записано следующими способами:
1. q : T
2. Т : q
Здесь q - произведенная продукция, Т - затраты времени в часах, днях и т.п. Таким образом, существует система зависимых показателей:
· w = q : T, где w - выработка продукции в единицу времени
· t = Т : q, где t - трудоемкость изготовления единицы продукции.
Зависимость между ними состоит в следующем: трудоемкость уменьшается во столько раз, во сколько раз возрастает производительность труда.
Зная, в как изменилась трудоемкость, вполне возможно установить, как изменилась средняя выработка.
Поскольку q = w·T, то производительность труда – это фактор увеличения объема продукции (интенсивный фактор); изменение массы затрат рабочего времени являются экстенсивным фактором.
Следовательно, динамика объема продукции зависит от динамики производительности труда

Изменение массы затрат рабочего времени зависит от изменения объема произведенной продукции и трудоемкости ее изготовления.
Связь индексов производительности труда, объема продукции и затрат труда широко используется
· при проверке достоверности статистических данных;
· при международных сравнениях уравнений производительности труда в различных странах.
2. Факторы производительности труда
Так как факторы производительности труда являются первопричиной, определяющей его уровень и динамику, то заслуживают достаточно пристального внимания.
Существует огромное количество факторов производительности труда, главными из которых является
· фондовооруженность труда и степень эффективности ее использования;
· уровень квалификации работников;
· рациональные формы разделения и кооперации труда.
В зависимости от цели исследования можно осуществить самые различные классификации факторов производительности труда.
Все факторы можно условно разделить на следующие группы:
· личностные факторы (их еще называют "человеческим" фактором);
· факторы, относящиеся к техническому и организационному уровню производства (технико-производственные факторы);
· природные условия.
Факторы производительности труда действуют постоянно и непрерывно, поскольку простые элементы процесса труда не меняются. С развитием производства меняется лишь взаимоотношение между ними: усиливается роль одних и ослабевает роль других. На ранних этапах общественного развития главная роль принадлежала личностным факторам. В дальнейшем, с интенсивным развитием производительности сил соответственно возросла роль технико-производственные факторы в повышении производительности труда.
В связи с этим все факторы производительности можно также разделить на глобальные и локальные. Основанием такой классификации служит объект статистического исследования:
или промышленность в целом,
или ее отдельное звено - промышленное предприятие.
Исследования производительности труда на уровне народного хозяйства отдают предпочтение таким глобальным факторам как численность населения, степень его трудоспособности и занятости. Если же рассматривать отдельное предприятие, то в этом случае на рост производительности труда будут оказывать главную роль локальные факторы (это приобретенные производственные навыки, квалификация, возраст, стаж работы, существующие традиции работников, их заинтересованность поддерживать соответствующий уровень производительности труда на своем предприятии и др.)
Факторы, влияющие на производительность труда, обладают не только личностной и технической природой, но и социально-экономической.
Социально-экономические факторы оказывают большее воздействие на рост производительности труда, чем те, о которых речь шла выше.
Факторы производительности труда могут быть разделены также на интенсивные и экстенсивные. В схеме взаимосвязи указанных факторов выделяют статистическую величину средней часовой выработки работ (интенсивный фактор) и экстенсивную статистическую величину, которой является средняя продолжительность рабочего дня и средняя величина количества дней работы одного списочного рабочего в течение данного периода.
Если исходить из количественной характеристики, то все факторы производительности труда можно разделить на количественные и качественные.
3. Методы изучения производительности труда и факторов ее динамики
Характеристика степени выполнения плана и динамики - важнейшая задача статистики производительности труда. Существует три основных метода измерения уровня и динамики производительности труда: натуральный, трудовой и стоимостной. Каждый из названных методов имеет самостоятельное значение, свои особенности, определенную сферу применения и предполагает наличие определенных условий и предпосылок для его использования. Главной задачей в данном случае является правильный выбора того или иного метода измерения производительности труда, от чего зависит достоверность и значимость экономических выводов.
Рассмотрим каждый из перечисленных методов в отдельности.

Произведите группировку магазинов №№1-18 (см. Приложение 1) по признаку размер товарооборота, образовав при этом 5 групп с равными интервалами.
Таблица 1.
№ магазина Товарооборот Издержки Стоимость Численность Торговая
(млн.руб.) обращения основных продавцов площадь
(млн.руб.) фондов (чел.) (м²)
(среднегодовая)
(млн.руб.)
1 2 3 4 5 6
1 54,8 6,25 7,9 64 1700
2 45 4,98 5,5 45 1360
3 2,4 0,36 0,7 4 250
4 1,3 0,195 0,5 3 300
5 1,8 0,27 0,85 7 1335
6 3,4 0,408 1,2 7 946
7 22,5 2,7 3,2 35 1435
8 25,8 3,096 0,65 48 1820
9 50,4 6,048 5,7 42 1256
10 7,5 0,9 0,36 7 450
11 5,1 0,765 0,75 8 400
12 18,3 2,745 5 34 1216
13 7,8 1,17 0,71 6 500
14 24,9 2,988 6,5 47 1445
15 28,5 3,42 4,8 41 1246
16 42,4 5,088 6,8 52 1800
17 6,3 0,756 0,9 15 380
18 33,4 4,01 6,9 35 1435
Сказуемое групповой таблицы должно содержать следующие показатели:
1. число магазинов;
2. товарооборот в сумме и в среднем на один магазин;
3. издержки обращения в сумме и в среднем на один магазин;
4. относительный уровень издержек обращения (в процентах к товарообороту);
5. стоимость основных фондов;
6. численность продавцов;
7. торговая площадь.
Полученные результаты оформите в виде статистической таблицы.
Сделайте выводы.

Введение
По форме проявления причинных связей законы природы и общества делят-ся на два класса: детерминированные и стохастические. Можно привести сле-дующий пример детерминированного процесса: на основании законов небесной механики по известному в настоящем движению планет в Солнечной системе может быть практически однозначно предсказано их положение в любой напе-рёд заданный процесс времени. Подобным образом предсказываются и солнеч-ные, а также лунные затмения на много лет вперёд с огромной точностью.
Однако большинство явлений макромира не могут быть точно предсказаны. Так, крайне затруднительно определить долговременные изменения климата или даже кратковременные изменения погоды. Ещё «хуже» обстоит дело с объ-ектами микромира. Например, нельзя сказать, где точно будет находиться элек-трон в атоме в определённый момент времени, хотя вполне можно говорить о его распределённом положении в пространстве, то есть об «электронном обла-ке». Законы подобного рода носят название статистических.
Теория вероятностей изучает свойства массовых случайных событий, спо-собных многократно повторяться при воспроизведении определённого ком-плекса условий. Основное свойство любого случайного события, независимо от его природы, – мера, или вероятность его осуществления.
Одной из важнейших сфер применения теории вероятностей является эко-номика. В настоящее время трудно представить себе представить исследование и прогнозирование экономических явлений без использования эконометриче-ского моделирования, регрессионного анализа, трендовых и сглаживающих мо-делей, различный методов статистического моделирования, а также других ме-тодов, опирающихся на теорию вероятностей.
Например, при исследовании экономических явлений, всегда необходимо учитывать такие события: отклонение некоторых явлений от сложившегося русла в положительную или, может быть в некоторых случаях, в отрицатель-ную сторону (появление новых научных открытий, технологий, новых более эффективных способов управления и тому подобно); финансовые производст-венные кризисы; крупные природные катаклизмы (стихийные бедствия, земле-трясения и так далее); наконец поломки оборудования, болезни работников, а также другие случайные факторы.
Всё это свидетельствует о необходимости овладения методами теории веро-ятностей, математической и прикладной статистики как инструментом прове-дения статистического анализа и моделирования экономических явлений и процессов.

Предисловие
В данной курсовой работе, целью которой является изучить и научиться пользоваться важной составной частью MS Excel, такой как Вставка формул, Подбор параметра, Поиск решения, все эти функции MS Excel облегчают задачу математикам, бухгалтерам и специалистам в различных областях. Так же мы более глубже знакомимся со стандартными функциями MS Excel. Курсовая работа написана и структурирована таким образом, чтобы её можно было использовать в качестве методического пособия для изучения некоторых функций MS Excel. В работе показан каждый шаг по выполнению каждой из функций, который так же иллюстрируется примером, который наглядно показывает решение определенных задач.
Специалист для которого MS Excel является именно тем средством которое позволяет облегчить и ускорить его работу, должен знать и уметь использовать в повседневной работе новейшие экономико-математические методы и модели, предлагаемые новыми прикладными программами.
Традиционный способ изучения экономико-математических методов заключается не только в определении их назначения и сути, но и в освоении техники реализации, причем, чтобы сделать доступной «ручную» реализацию, объем обрабатываемых данных приходится максимально сокращать, что , с одной стороны, часто удаляет построенную модель от реальной жизни, а с другой – снижает эффективность применения изучаемых методов.
Использование компьютерных технологий освобождает от рутинной вычислительной работы по реализации математических методов и позволяет сконцентрировать внимание не на алгоритме вычисления, а непосредственно на анализе результатов моделирования, что заметно повышает «коэффициент полезного действия» затраченного времени. Совершенно очевидно, что эффективность изучения предмета становится существенно выше, если есть возможность быстро «проиграть» варианты моделей, изменить их параметры, сравнить в числовой и графической форме результаты исследований.
Итак мы вступаем в этап, когда стоящие перед нами проблемы невозможно решить без
применения компьютера. Я не испытываю страха перед компьютером. Меня страшит их отсутствие.

ДАННЫЕ ИНДИВИДУАЛЬНОГО ЗАДАНИЯ
Вариант № 14
Линейная производственная задача
Предположим, что предприятие может выпускать четыре вида продукции, используя для этого три вида ресурсов. Известна технологическая матрица А затрат любого ресурса на единицу каждой продукции, вектор В объемов ресурсов и вектор С удельной прибыли.
В индивидуальном задании матрицы компактно записаны в виде:

С1 С2 С3 С4 27 39 18 20
a11 a12 a13 a14 B1 2 1 6 5 140
a21 a22 a23 a24 B2 0 3 0 4 90
a31 a32 a33 a34 B3 3 2 4 0 198

2 1 6 5 140
А= 0 3 0 4 В = 90 С= 27, 39, 18, 20 (1)
3 2 4 0 198
Требуется составить производственную программу, обеспечивающую предприятию наибольшую прибыль при имеющихся ограниченных ресурсах.
Математическая модель задачи:
Найти производственную программу (х1, х2, х3, х4),
максимизирующую прибыль z=27x1+39x2+18x3+20х4 (2)
при ограничениях по ресурсам
2x1 + x2 + 6x3 + 5x4 Ј 140
3x2 + 4x4 Ј 90 , (3)
3x1 +2x2 +4x3 Ј 198
где по смыслу задачи
x1 ≥ 0, x2 ≥ 0, x3 ≥ 0, x4 ≥ 0 . (4)
(2)-(4)- математическая модель линейной производственной задачи:
(2) - целевая функция;
(3) - линейные ограничения задачи (ограничения по ресурсам);
(4) - условие не отрицательности задачи.
Получили задачу на условный экстремум. Для ее решения систему неравенств (3) при помощи дополнительных неотрицательных неизвестных х5, х6, х7 заменим системой линейных алгебраических уравнений
2x1 + x2 + 6x3 + 5x4 + x5 = 140
3x2 + 4x4 + x6 = 90 , (5)
3x1+ 2x2 + 4x3 + x7 = 198
где дополнительные переменные имеют смысл остатков соответствующих ресурсов.
х5 - остаток 1-го ресурса;

Задание 1. Для зависимой переменной Y(t) требуется:
1) определить наличие тренда Y(t);
2) построить линейную модель , параметры которой оценить с помощью МНК;
3) оценить адекватность построенной модели на основе исследования:
•случайности остаточной компоненты по критерию пиков;
•независимости уровней ряда остатков по d–критерию (в качестве критических используйте уровни и ) или по первому коэффициенту корреляции, критический уровень которого ;
•нормальности распределения остаточной компоненты по –критерию с критическими уровнями 2,7–3,7;
4)для оценки точности модели используйте среднеквадратическое отклонение и среднюю по модулю относительную ошибку;
5)построить точечный и интервальный прогнозы на два шага вперед (для вероятности используйте коэффициент );
6)Отобразить на графике фактические данные и результаты расчетов пунктов 1,2 и 5.
Задание 2. Для зависимой переменной Y(t) и факторов X1(t), X2(t) требуется:
1)построить матрицу парной корреляции Y(t) с X1(t) и X2(t) и выбрать фактор, наиболее тесно связанный с зависимой переменной Y(t);
2)построить линейную однопараметрическую модель регрессии ;
3)оценить качество построенной модели, исследовав ее адекватность и точность;
4)для модели регрессии рассчитать коэффициент эластичности и –коэффициент;
5)построить точечный и интервальный прогнозы на два шага вперед по модели регрессии (для вероятности используйте коэффициент . Прогнозные оценки фактора на два шага вперед получить на основе среднего прироста от фактически достигнутого уровня);
6)отобразить на графике фактические данные и результаты расчетов пунктов 2 и 5.

1. 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.
Исходные данные представлены в табл.1.
Таблица 1
Исходные данные
Номер предприятия Среднегодовая стоимость основных производственных фондов, млн.руб. Выпуск продукции, млн. руб.
1 152.00 154.50
2 180.50 169.50
3 186.50 189.00
4 197.00 210.00
5 125.00 105.00
6 207.50 180.00
7 213.50 243.00
8 158.00 165.00
9 195.50 193.50
10 227.00 241.50
11 80.00 225.00
12 249.50 255.00
13 188.00 201.00
14 207.50 219.00
15 239.00 265.50
16 275.00 285.00
17 203.00 192.00
18 225.50 228.00
19 177.50 142.50
20 228.50 195.00
21 255.50 262.50
22 173.00 148.50
23 135.50 139.50
24 233.00 223.50
25 207.50 195.00
26 192.50 184.50
27 147.50 120.00
28 201.50 187.50
29 234.50 205.50
30 275.00 75.00
31 222.50 195.00
32 161.00 174.00
В процессе исследования совокупности необходимо решить ряд задач.
I. Статистический анализ выборочной совокупности
1.Выявить наличие среди исходных данных резко выделяющихся значений признаков («выбросов» данных) с целью исключения из выборки аномальных единиц наблюдения.
2.Рассчитать обобщающие статистические показатели совокупности по изучаемым признакам: среднюю арифметическую ( ), моду (Мо), медиану (Ме), размах вариации (R), дисперсию( ), средние отклонения – линейное ( ) и квадратическое (σn), коэффициент вариации (Vσ), структурный коэффициент асимметрии К.Пирсона (Asп).
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 ( ), ( ), ( ).
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.
5.Построить интервальный вариационный ряд и гистограмму распределения единиц совокупности по признаку Среднегодовая стоимость основных производственных фондов и установить характер (тип) этого распределения.
6.Сделать заключение о возможности практического использования в качестве адекватной модели взаимосвязи изучаемых признаков линейной модели, полученной с помощью инструмента Регрессия.
II. Статистический анализ генеральной совокупности
1.Рассчитать генеральную дисперсию , генеральное среднее квадратическое отклонение и ожидаемый размах вариации признаков RN. Сопоставить значения этих показателей для 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, P=0,997 и границы, в которых будут находиться средние значения признака генеральной совокупности при заданных уровнях надежности.
3.Рассчитать коэффициенты асимметрии As и эксцесса Ek. На основе полученных оценок сделать вывод об особенностях формы распределения единиц генеральной совокупности.
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 показателя можно ожидать?
2. Рабочий файл с результативными таблицами и графиками
Распечатка рабочего файла
3. Выводы по результатам выполнения лабораторной работы

1. Постановка задачи
Корреляционно–регрессионный анализ взаимосвязи признаков является составной частью проводимого статистического исследования и частично использует результаты Лабораторной работы № 1.
В Лабораторной работе № 2 изучается взаимосвязь между факторным признаком Среднегодовая стоимость основных производственных фондов (признак Х) и результативным признаком Выпуск продукции (признак Y), значениями которых являются исходные данные Лабораторной работы № 1 после исключения из них аномальных значений.
Номер предприятия Среднегодовая стоимость основных производственных фондов, млн.руб. Выпуск продукции, млн. руб.
1 152.00 154.50
2 180.50 169.50
3 186.50 189.00
4 197.00 210.00
5 125.00 105.00
6 207.50 180.00
7 213.50 243.00
8 158.00 165.00
9 195.50 193.50
10 227.00 241.50
12 249.50 255.00
13 188.00 201.00
14 207.50 219.00
15 239.00 265.50
16 275.00 285.00
17 203.00 192.00
18 225.50 228.00
19 177.50 142.50
20 228.50 195.00
21 255.50 262.50
22 173.00 148.50
23 135.50 139.50
24 233.00 223.50
25 207.50 195.00
26 192.50 184.50
27 147.50 120.00
28 201.50 187.50
29 234.50 205.50
31 222.50 195.00
32 161.00 174.00
В процессе статистического исследования необходимо решить ряд задач.
1.Установить наличие стохастической связи между факторным признаком Х и результативным признаком Y:
а) графическим методом;
б) методом сопоставления параллельных рядов.
2.Установить наличие корреляционной связи между признаками Х и Y методом аналитической группировки.
3.Оценить тесноту связи признаков Х и Y на основе:
а) эмпирического корреляционного отношения η;
б) линейного коэффициента корреляции r.
Сравнить значения η и r и сделать вывод о возможности линейной связи между признаками Х и Y.
4.Построить однофакторную линейную регрессионную модель связи признаков Х и Y, используя инструмент Регрессия надстройки Пакет анализа, и рассчитать доверительные интервалы коэффициентов уравнения линейной регрессии.
Построить теоретическую линию регрессии.
Дать экономическую интерпретацию коэффициента регрессии.
Рассчитать коэффициент эластичности и дать его экономическую интерпретацию.
5.Найти наиболее адекватное нелинейное уравнение регрессии с помощью средств инструмента Мастер диаграмм. Построить для этого уравнения теоретическую кривую регрессии.
II. Рабочий файл с результативными таблицами и графиками.
Распечатка рабочего файла
III. Выводы по результатам выполнения лабораторной работы.