183964 (629989), страница 2

Просмтор этого файла доступен только зарегистрированным пользователям. Но у нас супер быстрая регистрация: достаточно только электронной почты!

Текст из файла (страница 2)

Среднее линейное отклонение от средней представляет собой среднюю арифметическую из абсолютных отклонений конкретных вариантов от их среднего значения:

; , (1.3.2а, б)

где: – для первичного ряда;

– для вариационного ряда.

Дисперсия, или средний квадрат отклонений рассчитывается по формулам:

; . (1.3.3а, б)

Среднее квадратическое отклонение от средней высчитывается по формуле:

. (1.3.4)

Коэффициенты вариации:

; . (1.3.5а, б)

Кроме рассмотренных показателей имеются другие показатели, которые характеризуют структуру рядов распределения, например мода и медиана.

Мода – это значение признака, наиболее часто встречающееся в изучаемых явлениях.

Мода в интервальных рядах высчитывается по формуле:

, (1.3.6)

где: М_о – мода;

x_mo – нижняя граница модального интервала¹;

i_mo – величина модального интервала;

f_mo – частота соответствующая модальному интервалу;

f_mo-1 – частота предшествующая модальному интервалу;

f_mo+1 – частота интервала следующего за модальным.

Медиана – величина, которая делит численность упорядоченного ряда на 2 равные части, одна имеет значение варьирующего признака меньше чем средний вариант, а другая больше.

Медиана в интервальных рядах высчитывается по формуле:

, (1.3.7)

где: M_e – медиана;

x_mе – нижняя граница медианного интервала²;

f – сумма частот ряда;

S_me-1 – сумма частот, накопленная до медианного интервала;

F_me – частота медианного интервала.

Наряду с медианой для более полной характеристики структуры изучаемого явления применяют квартили. Квартили делят ряд по сумме частот на 4 равные части. Вторым квартилем является медиана. Формулы для остальных квартилей в интервальном ряду имеют вид:

; , (1.3.8)

где: x_Q1 и x_Q3 – нижние границы соответствующих квартильных интервалов¹;

i_Qi – величина соответствующего интервала;

S_Q1-1 и S_Q3-1 – накопленные частоты интервалов, предшествующих соответствующим квартильным;

f_Q1 и f_Q3 – частоты соответствующих квартильных интервалов.

Квартильное отклонение считается по формуле:

. (1.3.9)

Относительный показатель квартильной вариации:

. (1.3.10)

Коэффициент осцилляции:

. (1.3.11)

Для сравнительного анализа степени асимметрии рассчитывают показатель асимметрии:

, (1.3.12)

где: ₃ – центральный момент 3го порядка.

, . (1.3.13а, б)

Степень существенности этого показателя оценивается с помощью средней квадратичной ошибки:

. (1.3.14)

Если , то асимметрия существенна.

Для симметричных распределений рассчитывается показатель эксцесса:

, (1.3.15)

где: ₄ – центральный момент четвертого порядка.

; . (1.3.16а, б)

Средняя квадратичная ошибка эксцесса рассчитывается по формуле:

. (1.3.17)

Если , то эксцесс существенен.

1.4 Индексы

Индексы – особые относительные показатели, которые дают количественно-качественную оценку результата изменения соответствующих явлений во времени, в пространстве и по сравнению с планом.

Индексы могут быть рассчитаны на базисной или цепной основе. Индивидуальные индексы себестоимости на базисной и цепной основе имеют вид:

; , (1.4.1а, б)

где: i_z, – индивидуальный индекс себестоимости продукции;

z_i, – себестоимость в текущем периоде;

z₀, z_i-1 – себестоимость в базисном и предшествующем периоде.

Индивидуальные индексы объема производства на базисной и цепной основе имеют вид:

; , (1.4.2а, б)

где: i_q – индивидуальный индекс объема продукции;

q_i – объем произведенной продукции в текущем периоде;

q₀, q_i-1 – объем продукции в базисном и предшествующем периоде.

Индивидуальный индекс затрат на производство на базисной и цепной основе:

; . (1.4.3а, б)

Агрегатный индекс затрат на производство продукции:

. (1.4.4)

Агрегатный индекс себестоимости продукции:

. (1.4.5)

Агрегатный индекс физического объема продукции:

. (1.4.6)

Индекс переменного состава характеризует изменение среднего уровня признаков за счет влияния факторов:

. (1.4.7)

Индекс постоянного состава показывает средний размер изучаемого признака у отдельных единиц совокупности:

. (1.4.8)

Индекс структурных сдвигов характеризует влияние изменения структуры изучаемой совокупности на динамику среднего уровня признака:

. (1.4.9)

1.5 Корреляционно-регрессионный анализ

Корреляция – это статистическая зависимость между случайными величинами, не имеющими строго функционального характера, при которой изменение одной из случайных величин приводит к изменению математического ожидания другой.

Корреляционно-регрессионный анализ заключается в построении и анализе экономико-математической модели в виде уравнения регрессии (корреляционной связи), выражающего зависимость явления от определяющих его факторов.

Для проведения анализа необходимо определить факторный признак (Х) – который воздействует на другие признаки, и результативный (У) – который испытывает на себе влияние. Связь между явлениями можно охарактеризовать функциональной зависимостью, которая выражается различными функциями: прямолинейной, логарифмической, параболической, гиперболической и т.д.

Гиперболическая функция имеет вид:

, (1.5.1)

где: а₀ и а₁ – параметры.

Такая функция характеризует, к примеру, зависимость себестоимости единицы продукции от объемов выпуска этой продукции.

Параметры находятся по формулам:

; . (1.5.2а, б)

Важное место при оценке модели занимает измерение тесноты связи. Для этого используются формулы:

Общей дисперсии:

; (1.5.3)

факторного признака:

; (1.5.4а)

остаточной дисперсии:

, (1.5.4б)

где: у – эмпирические значения результативного признака;

– теоретические значения результативного признака.

Индекс детерминации, который показывает, как часть общей вариации У объясняется вариацией признака Х:

. (1.5.6)

Корень квадратный из этого числа называется индексом корреляции, его значение находится в пределах от 0 до 1:

. (1.5.7)

2 Характеристика предприятия ООО «Полилайн»

ООО «Полилайн» образовано в январе 1999 года и является коммерческой организацией. Предприятие начинало свою деятельность как компания оптовой торговли по продаже строительных материалов. Численность персонала составляла 15 человек.

Сегодня ООО «Полилайн» – динамично развивающееся предприятие на рынке нетканых материалов России. Иглопробивные нетканые материалы – это текстильные материалы, изготавливаемые из натуральных и химических волокон механическим способом без применения методов ткачества. Синтетические волокна (нити) формируют из полимеров, не существующих в природе, а полученных путем синтеза из природных низкомолекулярных соединений. Важнейшим видом сырья для нетканых материалов служит полипропилен и полиэфирное волокно.

Продукция ООО "Полилайн" – полотно нетканое иглопробивное ГеоПол® с различными характеристиками и возможностями применения (в зависимости от назначения полотно может называться геотекстиль, дорнит/дарнит, подоснова, мебелин, стелин), а также многослойное ландшафтное полотно БиоПол® (биотекстиль).

Нетканые материалы находят широкое применение в различных областях:

• строительство автомобильных и железных дорог, мостов, тоннелей, армирование насыпей,

• балластировки трубопроводов,

• строительство гидротехнических сооружений (водоемы, каналы, бассейны),

• жилищное и техническое строительство, обустройство кровли,

• ландшафтные работы (укладка тротуарной плитки, устройство газонов),

• производство линолеума (теплозвукоизоляционная основа),

• автомобильная промышленность (тепло-, шумоизоляция, основа для тафтинговых покрытий)

• производство мебели (подкладка, покрытие пружин),

• швейная, обувная промышленность (утеплитель, стелька), кожгалантерея

• изготовление фильтров

• обтирочные материалы

• медицинская промышленность (одежда)

• сельское хозяйство (укрывные материалы)

Помимо нетканого полотна собственного производства компания «Полилайн» предлагает к реализации спанбонд, синтепон, ватин, различные виды геосинтетиков (георешётка, геосетка, геомембрана и пр.), волокно синтетическое (полиэфир).

Геосинтетические материалы (геосинтетики) – это любые полимерные материалы, предназначенные для изменения естественных свойств грунтов.

Это изменение обычно касается либо фильтрационных свойств почвы (как правило, производится понижение коэффициента фильтрации слишком рыхлого грунта), либо ее прочностных характеристик (например, с помощью армирования георешётками повышается прочность слабых грунтов).

Один и тот же набор материалов может использоваться в самых различных случаях, и каждый в отдельности может выполнять разные функции.

Также компания предоставляет услуги по организации доставки грузов до пункта назначения автомобильным или железнодорожным транспортом.

На сегодняшний день производственные мощности предприятия представляют собой четыре технологические линии, позволяющие производить ежегодно более 10 миллионов квадратных метров нетканого иглопробивного полотна. ООО "Полилайн" осуществляет постоянную модернизацию оборудования, совершенствует технологические процессы, что позволяет непрерывно улучшать качество выпускаемой продукции и соответствовать требованиям рынка. С целью производства конкурентоспособной продукции на предприятии разработан план технического перевооружения.

На всех стадиях производственного цикла проводится контроль качества продукции. Методы контроля разработаны в соответствии с действующими ГОСТами и техническими условиями. На предприятии ведётся работа по внедрению системы менеджмента качества в соответствии с требованиями международных стандартов ISO 9000.

Характеристики

Список файлов курсовой работы