180609 (628724), страница 3
Текст из файла (страница 3)
X=193,624
, 
xi – варианты признака
х – средняя величина признака
n – численность единиц совокупности
На основе вышеприведенных расчетов можно сделать вывод о том, что статистическая совокупность не однородна, так как коэффициент вариации > 25%.
Далее я рассчитываю коэффициенты вариации для простой группировки.
Для первой группы:
Таблица 4.2
| Xi | Xi-X10 | (Xi-X)^2 |
| 33,6 | -40,76 | 1661,378 |
| 63,2 | -11,16 | 124,5456 |
| 93,4 | 19,04 | 362,5216 |
| 80,6 | 6,24 | 38,9376 |
| 70,9 | -3,46 | 11,9716 |
| 92 | 17,64 | 311,1696 |
| 71,6 | -2,76 | 7,6176 |
| 120,5 | 46,14 | 2128,9 |
| 79,7 | 5,34 | 28,5156 |
| 38,1 | -36,26 | 1314,788 |
| 743,6 | 0 | 5990,344 |
X=74,36
σ=24,47518
На основе вышеприведенных расчетов можно сделать вывод о том, что статистическая совокупность не однородна, так как коэффициент вариации > 25%.
Нужно произвести перегруппировку.
Для второй группы:
Таблица 4.3
| Xi | Xi-X6 | (Xi-X)^2 |
| 241 | 53,4167 | 2853,34 |
| 159,7 | -27,8833 | 777,4803 |
| 209 | 21,4167 | 458,6736 |
| 149,3 | -38,2833 | 1465,614 |
| 191 | 3,41667 | 11,67361 |
| 175,5 | -12,0833 | 146,0069 |
| 1125,5 | 0 | 5712,788 |
X=187,5833
σ=30,85663
На основе вышеприведенных расчетов можно сделать вывод о том, что статистическая совокупность однородна, так как коэффициент вариации < 25%.
Для третьей группы:
Таблица 4.4
| Xi | Xi-X6 | (Xi-X)^2 |
| 275,3 | -7,41667 | 55,00694 |
| 251,8 | -30,9167 | 955,8403 |
| 286,3 | 3,583333 | 12,84028 |
| 278,2 | -4,51667 | 20,40028 |
| 260,8 | -21,9167 | 480,3403 |
| 343,9 | 61,18333 | 3743,4 |
| 1696,3 | 0 | 5267,828 |
X=282,7167
σ=29,63058
На основе вышеприведенных расчетов можно сделать вывод о том, что статистическая совокупность однородна, так как коэффициент вариации < 25%.
Для четвертой группы:
Таблица 4.5
| Xi | Xi-X | (Xi-X)^2 |
| 406,9 | -18,1667 | 330,0278 |
| 450,9 | 25,83333 | 667,3611 |
| 417,4 | -7,66667 | 58,77778 |
| 1275,2 | 0 | 1056,167 |
X=425,0667
σ=13,26755
На основе вышеприведенных расчетов можно сделать вывод о том, что статистическая совокупность однородна, так как коэффициент вариации < 25%.
5. Определение взаимосвязи между двумя показателями (с использованием дисперсий)
Все явления общественной жизни взаимосвязаны и взаимообусловлены. Задача состоит в том, чтобы выявить и измерить связи и зависимости между изучаемыми явлениями.
Эмпирическое корреляционное отношение – это показатель тесноты связи между взаимосвязанными явлениями.
Таблица 5.1
| № | Фонд заработной платы, млн. р. | Фондоотдача основных фондов |
| 1 | 33,6-137,925 | 0,909494725 |
| 0,803056027 | ||
| 0,8 | ||
| 1,9621802 | ||
| 0,811379097 | ||
| 1,238848108 | ||
| 1,092422251 | ||
| 2,988864143 | ||
| 0,768774704 | ||
| 0,92405765 | ||
| 2 | 137,925-242,25 | 2,004039924 |
| 1,631061138 | ||
| 1,866944243 | ||
| 1,576653013 | ||
| 1,783614589 | ||
| 1,710754278 | ||
| 3 | 242,25- 346,575 | 2,141579732 |
| 2,048149263 | ||
| 2,184264218 | ||
| 2,1524932 | ||
| 2,084616778 | ||
| 2,394761242 | ||
| 4 | 346,575-450,9 | 2,60467652 |
| 2,740513813 | ||
| 2,638053845 |
Я определяю взаимосвязь между фондом заработной платы и фондоотдачей основных фондов.
Далее я рассчитываю среднее значение фондоотдачи основных фондов:
Рассчитываю для каждой группы групповую дисперсию.
Групповая дисперсия рассчитывается по формуле:
Дисперсия для 1 группы:
Таблица 5.2
| | | |
| 0,909494725 | -0,320412965 | 0,102664468 |
| 0,803056027 | -0,426851663 | 0,182202343 |
| 0,8 | -0,429907691 | 0,184820622 |
| 1,9621802 | 0,73227251 | 0,536223028 |
| 0,811379097 | -0,418528593 | 0,175166184 |
| 1,238848108 | 0,008940418 | 0,0000799 |
| 1,092422251 | -0,137485439 | 0,018902246 |
| 2,988864143 | 1,758956452 | 3,0939278 |
| 0,768774704 | -0,461132987 | 0,212643632 |
| 0,92405765 | -0,305850041 | 0,093544247 |
| Итого: | - | 4,600174502 |
Дисперсия для 2 группы:
Таблица 5.3
| | | |
| 2,004039924 | 0,24186206 | 0,05849726 |
| 1,631061138 | -0,131116726 | 0,0171916 |
| 1,866944243 | 0,104766379 | 0,01097599 |
| 1,576653013 | -0,185524851 | 0,03441947 |
| 1,783614589 | 0,021436725 | 0,00045953 |
| 1,710754278 | -0,051423586 | 0,00264439 |
| Итого: | - | 0,12418823 |
Дисперсия для 3 группы:
Таблица 5.4
| | | |
| 2,141579732 | 0,005654493 | 3,19733E-05 |
| 2,048149263 | -0,087775976 | 0,007704622 |
| 2,184264218 | 0,048338979 | 0,002336657 |
| 2,1524932 | -0,173745039 | 0,030187338 |
| 2,084616778 | -0,051308461 | 0,002632558 |
| 2,394761242 | 0,258836003 | 0,066996077 |
| Итого: | - | 0,073939878 |
Дисперсия для 4 группы:
Таблица 5.5
| | | |
| 2,60467652 | -0,056404872 | 0,00318151 |
| 2,740513813 | 0,07943242 | 0,006309509 |
| 2,638053845 | -0,023027548 | 0,000530268 |
| Итого: | - | 0,010021287 |
Далее я рассчитываю среднюю внутригрупповую дисперсию :
Внутригрупповая дисперсия находится по формуле:
![](https://s.studizba.com/z.php?f=/templates/si/i/noavatar.png&w=100&h=100&t=1"){kind=avatar}
