Интервальный ряд | Дискретный ряд | - количество предприятий внутри i – той группы |
1гр.: 14 – 26 | (14+26)/2=20 | 3 |
2гр.: 26 – 38 | (26+38)/2=32 | 5 |
3гр.: 38 – 50 | (28+50)/2=44 | 12 |
4гр.: 50 – 62 | (50+62)/2=56 | 6 |
5гр.: 62 – 74 | (62+74)/2=68 | 4 |
По таблице исходных данных необходимо определить, существует ли зависимость между среднесписочной численностью работников (факторный признак х) и выпускаемой продукцией (результативный признак y).
Построим корреляционную таблицу, образовав 5 групп по факторному и результативному признакам (табл.2.3).
Таблица 2.3.
Распределение предприятий по среднесписочной численности работников и объему выпускаемой прдукции.
Среднесписочная численность работников | Выпускаемая продукция, млн.руб. | |||||
14 – 26 | 26 – 38 | 38 – 50 | 50 – 62 | 62 – 74 | Итого | |
120 – 140 | 3 | 3 | ||||
140 – 160 | 5 | 5 | ||||
160 – 180 | 11 | 11 | ||||
180 – 200 | 1 | 6 | 7 | |||
200 – 220 | 4 | 4 | ||||
Итого | 3 | 5 | 12 | 6 | 4 | 30 |
Как видно из данных табл.2.3, распределение числа предприятий произошло вдоль диагонали, проведенной из левого верхнего угла в правый нижний угол таблицы, т.е. увеличение признак “среднесписочная численность работников” сопровождалось увеличением признака “выпускаемая продукция”.
Характер концентрации частот по диагонали корреляционной таблицы свидетельствует о наличии прямой тесной корреляционной связи между изучаемыми признаками.
2. Теснота корреляционной связи между названными признаками может быть измерена с помощью коэффициента детерминации и эмпирического корреляционного отношения.
· Коэффициент детерминации равен отношению межгрупповой дисперсии к общей:
Межгрупповая дисперсия равна:
=
Общая дисперсия равна:
=249 + 186 = 435
Средняя из групповых дисперсий:
==
Групповая дисперсия равна:
=0.428 или 42,8%
Это означает, что выпускаемая продукция на 42,8% зависит от среднесписочной численности работников, а на 57,2% - от других факторов.
· Эмпирическое корреляционное отношение.
Чем значение корреляционного отношения ближе к единице, тем теснее, ближе к функциональной зависимости связь между признаками.
В нашем примере , что свидетельствует (из соотношения Чэддока) о тесной связи (0,7 – 0,9) между выпуском продукции и среднесписочной численностью работников.
ЗАДАНИЕ 3
По результатам выполнения задания 1 с вероятностью 0,683 определите:
1. Ошибку выборки среднесписочной численности работников и границы, в которых будет находиться среднесписочная численность работников в генеральной совокупности.
2. Ошибку выборки доли предприятия со среднесписочной численностью работников 180 и более человек и границы, в которых будет находиться генеральная доля.
РЕШЕНИЕ
1. Для определения среднесписочной численности работников на предприятиях была произведена 20% - ная механическая выборка, в которую попало 30 предприятий. В результате обследования было установлено, что средняя арифметическая среднесписочной численности работников 173 чел. При среднем квадратическом отклонении 23 чел.
Границы, в которых будет находиться среднесписочная численность работников в генеральной совокупности
Т.к. выборка механическая, предельная ошибка выборки определяется по формулам:
где N – объем генеральной совокупности (число входящих в нее единиц). Т.к. выборка 20% - ная, то N=150 (5*30).
20% - ная выборка означает, что отбирается и проверяется каждая 5-ая единица (1:0,2).
n – объем выборки (число обследованных единиц) = 30 предприятий.
- генеральная дисперсия (дисперсия признака в генеральной совокупности).
t = 1 (из таблицы значений интегральной функции Лапласа при заданной вероятности 0,683)
чел.
С вероятностью 0,683 можно утверждать, что среднесписочная численность работников находится в пределах или
2. Доля предприятий со среднесписочной численностью работников 180 и более человек находится в пределах:
Выборочная доля составит:
=11/30=0,37,
где m – доля единиц, обладающих признаком;
n – численность выборки.
Ошибка выборки генеральной доли составит:
или 7,9%
С вероятностью 0,683 можно утверждать, что доля предприятий со среднесписочной численностью работников 180 чел. и более будет находиться в пределах p = 37%7.9% или 29,1%p44,9%.
ЗАДАНИЕ 4
Имеются следующие данные по двум предприятиям отрасли:
№ пр – я п/п | Выпуск продукции, тыс.руб. | Среднесписочная численность рабочих, чел. | ||
Базисный период | Отчетный период | Базисный период | Отчетный период | |
1 2 | 6400 4800 | 6000 6000 | 100 60 | 80 60 |
Определите:
1. По каждому предприятию уровни и динамику производительности труда. Результаты расчетов представьте в таблице.
2. По двум предприятиям вместе:
· индексы производительности труда (переменного, постоянного состава, структурных сдвигов);
· абсолютное изменение средней производительности труда за счет отдельных факторов.
Сделайте выводы.
РЕШЕНИЕ
... данных и по внедрению накопленного арсенала современных методов прикладной статистики. По нашему мнению, широкого внедрения заслуживают, в частности, методы многомерного статистического анализа, планирования эксперимента, статистики объектов нечисловой природы. Очевидно, рассматриваемые работы должны быть плановыми, организационно оформленными, проводиться мощными самостоятельными организациями и ...
... Доказать: По определению второй смешанной производной. Найдем по двумерной плотности одномерные плотности случайных величин X и Y. Т.к. полученное равенство верно для всех х, то подинтегральные выражение аналогично В математической теории вероятности вводится как базовая формула (1) ибо предлагается, что плотность вероятности как аналитическая функция может не существовать. Но т.к. в нашем ...
... на задний план традиционными постановками. Несколько лет назад при описании современного этапа развития статистических методов нами были выделены [29] пять актуальных направлений, в которых развивается современная прикладная статистика, т.е. пять "точек роста": непараметрика, робастность, бутстреп, интервальная статистика, статистика объектов нечисловой природы. Обсудим их. 5. ...
... гипотезу. Вроде бы это надо делать так: Теперь результаты наблюдений над выручкой G можно представить в виде четырех наблюдений над U: –11,+1,+3,+7. Теория математической статистики предлагает следующий, т.н. биномиальный критерий проверки гипотез в подобных ситуациях. Предполагается, что распределение вероятностей наблюдаемой величины U симметрично относительно значения математического ...
0 комментариев