Слово Как написать вывод к задаче по статистике - однокоренные слова и морфемный разбор слова (приставка, корень, суффикс, окончание):

Решение задач по статистике и выводы к ним

Задача по статистике №1. Найти параметры интервального ряда распределения по данным таблицы, а именно: моду, медиану, среднюю арифметическую величину, среднюю взвешенную величину, коэффициент вариации, среднее квадратическое отклонение.

Группы компаний по основным производственным фондам, млн. руб. (х)

Середина интервала (Xi) = (начало интервала+конец интервала)/2

Мы сразу добавили столбец «середина интервала». Для первой группы компаний рассчитали следующим образом: (10+25)/2=17,5 млн. руб. Для 2-5 групп расчеты произведены аналогично.

Теперь рассчитаем среднюю арифметическую величину.

средняя арифметическая = = (17,5+29+37,5+45,5+55,5)/5=37 млн. руб.

Далее рассчитаем среднюю взвешенную величину.

средняя взвешенная = = (17,5*2+29*8+37,5*14+45,5*9+55,5*3)/36=38 млн. руб.

Значение средневзвешенной величины можно считать более корректным, чем значение средней арифметической величины, поэтому далее в расчетах будем использовать среднюю взвешенную.

Теперь добавим в таблицу столбцы, данные которых нам понадобятся для расчета дисперсии.

Середина интервала (Xi) = (начало интервала+конец интервала)/2

Источник

Как написать вывод к таблицам?

Строим таблицу для анализа

В таблице 1 представлены основные экономические показатели деятельности ООО «СХО «Заречье» за 2017-2019 гг.

Таблица 1 — Основные экономические показатели деятельности ООО «СХО «Заречье» за 2017-2019 гг.

Показатели	2017 г.	2018 г.	2019 г.	2018 г. к 2017 г.	2019 г. к 2018 г.
Выручка от реализации с/х продукции, тыс.руб.	71511	76731	65462	5220	-11269
Себестоимость, тыс.руб.	129282	126771	109343	-2511	-17428
Прибыль (убыток) от продаж, тыс.руб.	-74294	-64029	-56575	10265	7454
Дебиторская задолженность, тыс.руб.	1535	1645	1178	110	-467
Кредиторская задолженность тыс.руб.	331150	245071	331736	-86079	86665
Прочие доходы, тыс.руб.	111192	129065	77624	17873	-51441
Прочие расходы, тыс.руб	129065	58805	94106	-70260	35301
Чистая прибыль (непокрытый убыток), тыс.руб.	24542	6231	-73057	-18311	-79288
Численность работников, чел.	170	168	146	-2	-22
Производительность труда, тыс.руб. / чел.	420,7	456,7	448,4	36,08	-8,36
Среднегодовая стоимость ОПФ, тыс.руб.	528434,5	474125	447043	-54309,5	-27082
Фондоотдача ОПФ, руб./руб.	0,14	0,16	0,15	0,02	-0,01
Средняя заработная плата работников, тыс.руб. / мес.	19,78	19,83	19,71	0,05	-0,12
Среднегодовая стоимость оборотных активов, тыс.руб.	127270	124974	111049	-2296	-13925
Оборачиваемость оборотных активов, об.	0,56	0,61	0,59	0,05	-0,02
Рентабельность (убыточность) продаж, %	-103,89	-83,45	-86,42	20,45	-2,98
Рентабельность (убыточность) производства с/х продукции, %	-57,47	-50,51	-51,74	6,96	-1,23

Пример выводов к данной таблице по экономике

Как можно пронаблюдать из данных, представленных в таблице 6, в СХО «Заречье» в 2017-2019 году, наблюдается нестабильная динамика показателей выручки и себестоимости продаж сельскохозяйственной продукции. Так, в 2018 году рост выручки от продаж составлял 7,3% по сравнению с 2017 годом, а уже в 2019 году данный показатель снизился на 14,69% по сравнению с 2018 годом. Себестоимость же продаж имеет отрицательную динамику на протяжении всего анализируемого периода.

В связи с тем, что на протяжении 2017-2019 года, как можно заметить из данных представленных в таблице 6 и на рисунке 3, величина себестоимости превышала величину выручки от продаж, в СХО «Заречье» был сформирован убыток от реализации сельскохозяйственной продукции в существенном размере. Так, в 2017 году убыток от продаж составил 74294 тыс.руб., что превышало величину общей выручки от продаж. В 2018 году величина убытка от продажи составила 64029 тыс.руб., а в 2019 году данный показатель возрос до 56575 тыс.руб. Примечательно то, что при таком уровне убытка от продаж, в 2017-2018 году СХО «Заречье» по итогам отчетного периода был получен положительный финансовый результата.

В 2019 году величина непокрытого убытка превысила величину убытка от продаж. В 2017 и 2018 году величина чистой прибыли была сформирована за счет превышения прочих доходов над прочими расходами. В состав же прочих доходов в 2017 – 2018 году в основном входили государственные бюджетные субсидии и дотации.

В связи с тем, что на протяжении 2017-2019 года предприятием был получен убыток от продаж сельскохозяйственной продукции, уровень рентабельности производства и продаж находился в отрицательной зоне.

Среднесписочная численность работников предприятия в 2019 году составила 146 чел., что меньше аналогичного периода 2018 года на 22 человека и меньше 2017 года на 24 человека. Средняя заработная плата работников составляла на протяжении исследуемого периода чуть менее 20 тыс.руб.

Рост производительности труда в 2018 году был обусловлен, прежде всего, повышением выручки от продаж, при этом даже существенное снижение численности работников в 2019 году, не смогло стать фактором за счет снижения выручки, роста производительности труда.

Рост фондоотдачи на 0,02 руб. в 2018 году относительно 2017 года был вызван общим сокращением среднегодовой стоимости основных производственных фондов сельскохозяйственного предприятия и положительной динамикой выручки от продаж. В 2019 году фондоотдача ОПФ снизилась, что было определено только общим снижением выручки от продаж сельскохозяйственной продукции.

Оборачиваемость оборотных активов повышается за счет роста выручки в 2018 году относительно 2017 года, в данный период повышение оборачиваемости составило 0,05 оборота. В 2019 же году снижение выручки от продаж способствовало снижению оборачиваемости оборотных активов в СХО «Заречье» на 0,02 оборота.

Разбавляйте выводы рисунками. Пример

Источник

Как написать вывод к задаче по статистике

Проанализировав результаты проведенных исследований, можно сделать следующие выводы и рекомендации:

1) На основе анализа тенденции развития фирмы можно сделать вывод, что товарооборот рассматриваемой фирмы был более-менее стабилен в течение 1996 и 1997 гг., разве что наблюдался небольшой спад в течение 1-го полугодия и 4-го квартала 1996 года. После снижения в 1996 году товарооборот остался на таком же уровне в течение всего 1997 года. В 3-м же квартале 1996 года и особенно в 1995 году наблюдался рост товарооборота, обусловленный тем, что фирма наиболее оптимально проводила товарно-ценовую политику в данных периодах.
2) С учётом динамики развития деятельности фирмы можно порекомендовать фирме изменить существующую политику, направить больше сил и средств на стимулирование покупательского спроса (повышение качества продукции, более эффективная реклама, поддержание марки, имиджа, престижа фирмы, снижение цены, дополнительные условия, облегчающие покупку потребителя, сервисное обслуживание и т.д.).

3) Учитывая тот факт, что товарооборот подвержен сезонным колебаниям, фирме необходимо уделить особое внимание сезонной политике. Стабилизация работы в течение сезона позволит повысить эффективность деятельности фирмы, т.к. любые, даже предусмотренные колебания, являются негативным фактором, отрицательно влияющем на работоспособность персонала, на мнение клиентов и партнёров о деятельности фирмы. В этом аспекте, как ранее было отмечено, предлагаются 2 пути: стимулирование путём увеличения затрат на рекламу, предоставление скидок и различных льгот или же минимизация издержек фирмы путём уменьшения числа рабочих в периоды низкой покупательской активности, сдачи в аренду площадей и т.д.

4) Можно отметить, что товарооборот в 1997 году по сравнению с 1995 годом увеличился в 1,0304 раз, т.е. на 337 млн. руб. (соответственно индекс товарооборота и в фактических ценах и прирост товарооборота за счет всех факторов), но из показателя общего индекса цен и из его сравнения с индексом фактического товарооборота (соответственно 0,9095 против 1,1329) видно, что повышение товарооборота вызвано в подавляющей степени увеличением объёма продаж. Таким образом, товарооборот фирмы возрос на 337 млн. руб., что вызвано изменением объёма продаж (увеличение товарооборота на 1475 млн. руб.) изменение цены продаж (уменьшение товарооборота на 1138 млн. руб.). Цены понижаются, а товарооборот растёт. Это может свидетельствовать о том, что:

· улучшилась маркетинговая политика (больше потратили на рекламу, чтобы увеличить рынок сбыта);

· ожесточилась конкуренция, и фирма была вынуждена понизить цену, чтобы не потерять рынок сбыта;

· в 1995 году фирма внедрила новый товар (телевизор) на рынок, а теперь он находиться в стадии роста за счет снижения издержек, планирования, ноу-хау и т.д.;

· фирма использовала стратегию » снятия сливок »- внедрение на рынок товара либо очень хорошего качества, либо какую- нибудь диковинку, доступную определенным соям общества, а когда происходит насыщение данного общества этим товаром, тогда фирма снижает цену на товар, чтобы он был доступен и другим потребителям;

· фирма, возможно, нашла более дешёвого поставщика сырья;

· фирма получила бюджетное ассигнование в поддержку российского производителя и т.д.

В этих условиях руководство фирмы должно обратить больше внимание на стимулирование спроса на свою продукцию, наладить ценовую политику, задействовать более квалифицированную рабочую силу, улучшить организацию производства, а также постараться внедриться в другие области теле рынка: например, начать продавать другими марками телевизоров и т.д. Рассматриваемые меры в комплексе позволят расширить уже завоеванный рынок сбыта, а также найти новые категории покупателей. Это дает увеличение фактического объёма товарооборота, фирма сможет получать большую прибыль и вести более эффективную борьбу на рынке.

5)Рекомендуется планировать рекламную кампанию в следующей последовательности:

· определить «портрет» покупателя. Рекламная кампания должна быть рассчитана на разные демографические характеристики населения (возраст, пол, социальный статус, место жительства и т.д.). Наиболее полно составить «портрет» потенциального покупателя должны помочь маркетинговые исследования.

· определить цели рекламной кампании;

· определить основную идею рекламной кампании. Идея – это тот стержень, на котором должна строиться вся рекламная кампания. Разработав идею, следует проверить на сколько соответствует ей имидж фирмы, её логотип, слоган и т.д.;

· выбрать формы размещения рекламы;

· определить наиболее оптимальные сроки размещение рекламных мероприятий относительно друг друга во времени. Рекламную кампанию можно разделить на 4 этапа:

первый этап – выброс, рассчитан на 3 мес.

В это время заявляется о фирме как таковой и качестве её продукции.

второй этап – поддерживающая реклама – 4мес.

В этот период идёт закрепление полученной информации среди потенциальных покупателей, поддержание имиджа и акцентирование на высокое качество товара и его отличительные черты от других. Идёт накопление средств на следующий этап.

Создаётся рекламная кампания, которая позволяет поддерживать имидж торговой марки до следующего выброса.

· подсчитать возможные расходы на рекламную кампанию. Процент необходимый для отчисления от прибыли на рекламу зависит в основном от стабильности производства и ввода на рынок новых товаров. При условии, что фирма и товар хорошо известны потребителям, фирма может позволить тратить на рекламу

· 2 – 3% от прибыли. При введении новых товаров или новых направлений, фирме придётся отчислить на рекламу 10 или даже более процентов;

· составить план рекламной кампании;

· организовать работу фирмы во время рекламной кампании;

Источник

Примеры решений задач по статистике онлайн

В этом разделе вы найдете бесплатные готовые примеры по разным разделам: общая теория статистики, социально-экономическая статистика, правовая статистика, статистика финансов, медицинская статистика и т.п.

Разделы с большим числом решений вынесены на отдельные страницы (см. ниже ссылки), остальные задачи приведены тут.

Если вам нужна помощь в выполнении своей домашней работы по статистике, мы будем рады помочь: стоимость от 100 рублей, срок от 1 дня, гарантия месяц, оформление.

Задачи по статистике с решениями и выводами

Задача 1. По данным таблицы курсов иностранных валют Банка России с 16.02.2006 по 28.02.2006, выбрав из списка одну валюту, определить:

Задача 2. Имеются данные 6%-ного механического отбора магазинов торговой фирмы по стоимости основных фондов (млрд. руб.).

Задача 3. Имеются данные о продаже электропылесосов в регионе поквартально (тыс. шт.).
На основе приведенных данных необходимо:

Задача 4. За отчетный период получена информация о выполнении норм выработки и заработной плате 20 рабочих промышленного предприятия.
На основе приведенных данных необходимо:

Задача 5. Имеются сведения по двум фермерским хозяйствам по производству и себестоимости картофеля (в файле). Определить:

Задача 6. Имеются следующие данные по промышленному предприятию, млн. руб. (в файле). Определить:

Задача 7. Определите единовременную нетто-ставку на случай смерти для лица в возрасте 40 лет сроком на 2 года, используя данные таблицы. Вспомогательная таблица коммутационных чисел дана в файле.

Полезные ссылки

Видеоурок по статистике

Хотите научиться решать задачи на вычисление средних? Вам сюда:

Источник

Статистический вывод

Вывод является видом логического анализа, направленного на по­лучение общих заключений о всей совокупности на основе наблюдений за малой группой единиц данной совокупности.

Выводы делаются на основе анализа малого числа фактов. Напри­мер, если два ваших товарища, имеющих одну и ту же марку автомобиля, жалуются на его качество, то вы можете сделать вывод о низком качестве данной марки автомобиля в целом.

Статистический же вывод основан на статистическом анализе ре­зультатов выборочных исследований и направлен на оценку параметров совокупности в целом. В данном случае результаты выборочных исследо­ваний являются только отправной точкой для получения общих выводов.

Например, автомобилестроительная компания провела два незави­симых исследования с целью определения степени удовлетворенности потребителей своими автомобилями. Первая выборка включала 100 по­требителей, купивших данную модель в течение последних шести меся­цев. Вторая выборка включала 1000 потребителей. В ходе телефонного интервьюирования респонденты отвечали на вопрос: «Удовлетворены вы или не удовлетворены купленной вами моделью автомобиля?» Первый опрос выявил 30% неудовлетворенных, второй — 35%.

Поскольку существуют ошибки выборки и в первом и во втором случаях, то можно сделать следующий вывод. Для первого случая: около 30% опрошенных выразили неудовлетворенность купленной моделью автомобиля. Для второго случая около 35% опрошенных выразили не­удовлетворенность купленной моделью автомобиля. Какой же общий вывод можно сделать в данном случае? Как избавиться от термина «около»? Для этого введем показатель ошибки: 30% ± х% и 35% ± у% и сравним х и у. Используя логический анализ, можно сделать вывод, что большая выборка содержит меньшую ошибку и что на ее основе можно сделать более правильные выводы о мнении всей совокупности потреби­телей. Видно, что решающим фактором для получения правильных выво­дов является размер выборки. Данный показатель присутствует во всех формулах, определяющих содержание различных методов статистиче­ского вывода.

При проведении маркетинговых исследований чаще всего исполь­зуются следующие методы статистического вывода: оценка параметров и проверка гипотез.

Оценка параметров генеральной совокупности представляет из себя процесс определения, исходя из данных о выборке, интервала, в котором находится один из параметров генеральной совокупности, например среднее значение. Для этого используют следующие статистические пока­затели: средние величины, среднюю квадратическую ошибку и желаемый уровень доверительности (обычно 95% или 99%).

Ниже пойдет разговор об их роли при проведении оценки пара­метров.

Средняя квадратическая ошибка является, как отмечалось выше, мерой вариации выборочного распределения при теоретическом предпо­ложении, что исследовалось множество независимых выборок одной и той же генеральной совокупности.

Она определяется по следующей формуле:

где s_x — средняя квадратическая ошибка выборочной средней;

s — среднее квадратическое отклонение от средней величины в вы­борке;

Если используются процентные меры, выражающие альтернатив­ную изменчивость качественных признаков, то

где s — средняя квадратическая ошибка выборочной средней при использовании процентных мер;

р — процент респондентов в выборке, поддержавших первую альтернативу;

q = (100 — q) — процент респондентов в выборке, поддержавших

Видно, что средняя ошибка выборки тем больше, чем больше ва­риация, и тем меньше, чем больше объем выборки.

Поскольку всегда существует выборочная ошибка, то необходимо оценить разброс значений изучаемого параметра генеральной совокупно­сти. Предположим, исследователь выбрал уровень доверительности, рав­ный 99%. Из свойств нормальной кривой распределения вытекает, что ему соответствует параметр Z = ± 2,58. Средняя для генеральной сово­купности в целом вычисляется по формуле

Если используются процентные меры, то

Это означает, что если вы хотите, чтобы при 99%-ном уровне до­верительности диапазон оценок включал истинную для генеральной со­вокупности оценку, то необходимо умножить среднюю квадратическую ошибку на 2,58 и добавить полученный результат к процентному значе­нию р (верхняя предельная оценка). Если же произвести вычитание дан­ного произведения, то найдем нижнюю предельную оценку.

Как эти формулы связаны со статистическим выводом?

Поскольку производится оценка параметра генеральной совокуп­ности, то здесь указывается диапазон, в который попадает истинное зна­чение параметра генеральной совокупности. С этой целью для выборки берутся статистическая мера центральной тенденции, величина диспер­сии и объем выборки. Далее делается предположение об уровне довери­тельности и рассчитывается диапазон разброса параметра для генераль­ной совокупности.

Например, для членов выборки (100 читателей какой-то газеты) было установлено, что среднее время чтения газеты составляет 45 минут при средней квадратической ошибке в 20 минут. При уровне доверитель­ности, равном 95%-ном, получим

При 99%-ном уровне доверительности получим

Видно, что доверительный интервал шире для 99% по сравнению с 95%-ным уровнем доверительности.

Если используются проценты и оказалось, что из выборки в 100 человек 50% опрошенных по утрам пьет кофе, то при уровне доверитель­ности в 99% получим следующий диапазон оценок:

Таким образом, логика статистического вывода направлена на по­лучение конечных заключений об изучаемом параметре генеральной со­вокупности на основе выборочного исследования, осуществленного по законам математической статистики. Если используется простое заклю­чение, не основанное на статистических измерениях, то конечные выво­ды носят субъективный характер и на основе одних и тех же фактов раз­ные специалисты могут сделать разные выводы.

При использовании статистического вывода используются форму­лы, носящие объективный характер, в основе которых лежат общепри­знанные статистические концепции. В результате конечные выводы но­сят намного более объективный характер.

В ряде случаев делаются суждения относительно какого-то пара­метра генеральной совокупности (величине средней, дисперсии, характе­ре распределения, форме и тесноте связи между переменными) исходя только из некоторых предположений, размышлений, интуиции, непол­ных знаний. Такие суждения называются гипотезами.

Статистической гипотезой называется предположение о свойстве генеральной совокупности, которое можно проверить, опираясь на дан­ные выборки.

Подпроверкой гипотезы понимается статистическая процедура, применяемая для подтверждения или отклонения гипотезы, основанной на результатах выборочных исследований. Проверка гипотезы осуществляется на основе выявления согласованности эмпирических данных с гипотетическими. Если расхождение между сравниваемыми величинами не выходит за пределы случайных ошибок, гипотезу принимают. При этом не делается никаких заключений о правильности самой гипотезы, речь идет лишь о согласованности сравниваемых данных.

Проверка гипотезы проводится в пять этапов:

1. Делается некоторое предположение относительно какой-то ха­рактеристики генеральной совокупности, например о средней величине определенного параметра.

2. Формируется случайная выборка, проводится выборочное иссле­дование и определяются статистические показатели выборки.

3. Сравниваются гипотетическое и статистическое значения иссле­дуемой характеристики.

4. Определяется, соответствуют или нет результаты выборочного исследования принятой гипотезе.

5. Если результаты выборочного исследования не подтверждают ги­потезу, последняя пересматривается — она должна соответствовать дан­ным выборочного исследования.

Вследствие вариации результатов выборочных исследований не­возможно сделать абсолютно точный вывод о достоверности гипотезы, проводя простое арифметическое сравнение величин характеристик. По­этому статистическая проверка гипотезы включает использование: выбо­рочного значения характеристики, среднего квадратического отклонения, желательного уровня доверительности и гипотетитеского значения харак­теристики для генеральной совокупности в целом.

Для проверки гипотез о средних величинах применяется следую­щая формула:

Например, готовя рекламу учебной программы по подготовке тор­говых агентов в колледже, руководитель программы считал, что выпуск­ники программы получают в среднем 1750 долларов в месяц. Таким обра­зом, гипотетическая средняя для генеральной совокупности равна 1750 долларам. Для проверки данной гипотезы было проведено телефонное обследование торговых агентов разных фирм.

Выборка составила 100 человек, средняя для выборки равнялась 1800 долларам и среднее квадратическое отклонение составляло 350 дол­ларов. Возникает вопрос, является ли большой разница (50 долларов) между гипотетической зарплатой и ее средним значением для выборки. Проводим расчеты по формуле (4.2):

Видно, что средняя квадратическая ошибка средней величины бы­ла равна 35 долларам, а частное от деления 50 на 45 составляет 1,43 (нор­мированное отклонение), что меньше ±1,96 — величины, характеризую­щей уровень доверительности 95%. В данном случае выдвинутую гипотезу можно признать достоверной.

При использовании процентной меры испытание гипотезы осуще­ствляется следующим образом. Предположим, что, исходя из собствен­ного опыта, один из автолюбителей выдвинул гипотезу, согласно которой только 10% автолюбителей используют ремни безопасности. Однако на­циональные выборочные исследования 1000 автолюбителей показали, что 80% из них используют ремни безопасности. Расчеты в данном случае проводятся следующим образом:

где р — процент из выборочных исследований;

π_H — процент из гипотезы;

s_p — средняя квадратическая ошибка при расчетах в процентах.

Видно, что первоначальная гипотеза отличалась от найденных 80% на величину 55,3, умноженную на среднеквадратическую ошибку, т.е. не может быть признана достоверной.

В ряде случаев целесообразно использовать направленные гипоте­зы. Направленные гипотезы определяет направления возможных значе­ний какого-то параметра генеральной совокупности. Например, заработ­ная плата составляет больше 1750 долларов. В данном случае использует­ся только одна сторона кривой распределения, что находит отражение в применении знаков «+» и «-» в расчетных формулах.

Более детальную информацию по данной проблеме можно полу­чить из [25].

Здесь, правда, возникает вопрос. Если можно провести выбороч­ные исследования, то зачем выдвигать гипотезы? Обработка результатов выборочных исследований дает возможность получить средние величины и их статистические характеристики, не выдвигая никаких гипотез. По­этому проверка гипотез скорее применяется в случаях, когда невозможно или чрезвычайно трудоемко проводить полномасштабные исследования и когда требуется сравнивать результаты нескольких исследований (для разных групп респондентов или проведенных в разное время). Такого рода задачи, как правило, возникают в социальной статистике. Трудоем­кость статистико-социологических исследований приводит к тому, что почти все они строятся на несплошном учете. Поэтому проблема доказа­тельности выводов в социальной статистике стоит особенно остро.

Применяя процедуру проверки гипотез, следует помнить, что она может гарантировать результаты с определенной вероятностью лишь по «беспристрастным» выборкам, на основе объективных данных.

Источник