Статистична інформація про внутрішні змінні організації та її аналіз (стр. 7 из 11)
1,18=1,15*1,025 (2002-2003) 0,91=1,087*0,84 (2003-2004)
визначимо вплив кожного фактору на зміну обсягу товарної продукції в оптових цінах в абсолютному виразі.
0,03*=135,4 (тис.грн) (2002-2003)
0,02*23064=461,28 (тис.грн) (2003-2004)
Зміна за рахунок фактично виробленої продукції в натуральному виразі:
0,2*1357=271,4 (тис.грн) (2002-2003)
0,23*(-4388)=-1009,24 (тис.грн) (2003-2004)
Загальний абсолютний приріст обсягу товарної продукції в оптових цінах підприємства становив:
135,4+271,4=406,8 (тис.грн) (2002-2003) 461,28-1009,24=-547,96 (тис.грн) (2003-2004)Оцінимо вплив даних факторів у відносному виразі:
=(Ixw-1)*100=(1,18-1)*100%=18%
=(Ixw-1)*100=(0,91-1)*100%=-9%
Темп приросту обсягу товарної продукції за рахунок впливу оптових цін одиниці продукції буде:
=(Ixw- Iw)*100=(1,18-1,025)*100%=15,5%
=(Ixw- Iw)*100=(0,91-0,84)*100%=7%
Темп приросту обсягу товарної продукції в оптових цінах за рахунок впливу фактично виробленої продукції буде:
(Iw-1)*100=(1,025-1)*100%=2,5%
(Iw-1)*100=(,84-1)*100%=-16%
Виявивши вплив окремих факторів на обсяг товарної продукції , робимо висновок ,що в звітному періоді обсяг товарної продукції в діючих цінах порівняно з базисним збільшився на 18% (2002-2003) , що в грошовому виразі становить 406,8.При цьому обсяг товарної продукції в оптових цінах на даному підприємстві зростає за рахунок збільшення оптових цін за одиницю продукції на 135,4 (тис.грн), та за рахунок збільшення фактично виробленої продукції на 271,4 (тис.грн)
3.Статистичний контроль якості технологічних процесів
Статистичний контроль якості технологічних процесів є дуже важливий для подальшого зростання продуктивності праці та ефективності функціонування організації, оскільки від його результатів залежить те, яку продукцію і якої якості ми будемо випускати. Тому попереджувальний статистичний контроль здійснюється на основі вибірок суцільного контролю та контрольних проб і дозволяє систематично перевіряти хід виробничого процесу з можливістю попередження випуску неякісних деталей або деталей з численними браками.
Для визначення близькості фактичного розподілу до нормального необхідно використати елементарні способи: взяти до уваги особливості нормального розподілу або використати числа Вестергарда.
Здійснюємо статистичний контроль якості технологічного процесу, спочатку згрупувавши вихідні дані результатів суцільного розподілу.
Таблиця 3.1- Результати суцільного контролю виготовлених виробів,
проведеного перед постановкою попереджувального контролю
| № деталі | Контрольо ваний розмір, мм | № | Контрольо ваний розмір, мм | № | Контрольо ваний розмір, мм | № | Контрольо ваний розмір, мм | № | Контрольо ваний розмір, мм |
| 1 | 100,9 | 11 | 101,1 | 21 | 102,2 | 31 | 102 | 41 | 101,9 |
| 2 | 100 | 12 | 102 | 22 | 102,6 | 32 | 100,7 | 42 | 101,2 |
| 3 | 101 | 13 | 101,9 | 23 | 103 | 33 | 101,9 | 43 | 101,7 |
| 4 | 101,1 | 14 | 102,1 | 24 | 102,8 | 34 | 101,3 | 44 | 101,8 |
| 5 | 101,5 | 15 | 101,8 | 25 | 100,9 | 35 | 100,4 | 45 | 101,1 |
| 6 | 100,2 | 16 | 102,4 | 26 | 100,3 | 36 | 100,5 | 46 | 101,5 |
| 7 | 101,5 | 17 | 102,9 | 27 | 100,6 | 37 | 101,4 | 47 | 100,8 |
| 8 | 100,8 | 18 | 102,3 | 28 | 101,4 | 38 | 102 | 48 | 101 |
| 9 | 101,3 | 19 | 102,5 | 29 | 102,5 | 39 | 100,6 | 49 | 101,2 |
| 10 | 101,4 | 20 | 101,6 | 30 | 100,4 | 40 | 101,6 | 50 | 100,7 |
| № деталі | Контрольо ваний розмір, мм | № | Контрольо ваний розмір, мм | № | Контрольо ваний розмір, мм | № | Контрольо ваний розмір, мм | № | Контрольо ваний розмір, мм |
| 1 | 100,5 | 6 | 102,4 | 11 | 101,2 | 16 | 101,4 | 21 | 101,3 |
Таблиця 3.2- Результати контрольної проби
| 2 | 101,9 | 7 | 101,5 | 12 | 102,5 | 17 | 101 | 22 | 101,4 |
| 3 | 100,9 | 8 | 102,3 | 13 | 101,5 | 18 | 102,4 | 23 | 100,8 |
| 4 | 102 | 9 | 102 | 14 | 102,8 | 19 | 102,5 | 24 | 102,1 |
| 5 | 101,5 | 10 | 101,5 | 15 | 101,4 | 20 | 103 | 25 | 101,1 |
Продовження таблиці 3.2
Згрупуємо дані таблиці 3.1.
1.для генеральної сукупності
m=7
Xmax=103-найбільша варіанта значень ознаки
Xmin=100- найменша варіанта значень ознаки
h = (Xmax -Xmin)/m=0, 43- величина інтервалу
Отримаємо інтервали:
| 100-100,43 |
| 100,43-100,86 |
| 100,86-101,29 |
| 101,29-101,72 |
| 101,72-102,15 |
| 102,15-102,58 |
| 102,58-103,01 |
Таблиця 3.3 - Групування і аналіз даних суцільного контролю:
| Групи за результатами | Кіль-ть fі | (хсер * fі) | Середнє значення хі | Нагр. частота; S | (x- xсер) | (x- xсер)2 * f |
| 100-100,43 | 5 | 501,1 | 100,22 | 5 | -1,23 | 7,5645 |
| 100,43-100,86 | 7 | 704,48 | 100,64 | 12 | -0,81 | 4,5927 |
| 100,86-101,29 | 8 | 808,8 | 101,1 | 20 | -0,35 | 0,98 |
| 101,29-101,72 | 12 | 1218 | 101,5 | 32 | 0,05 | 0,03 |
| 101,72-102,15 | 9 | 917,46 | 101,94 | 41 | 0,49 | 2,1609 |
| 102,15-102,58 | 5 | 511,8 | 102,36 | 46 | 0,91 | 4,1405 |
| 102,58-103,01 | 4 | 411,2 | 102,8 | 50 | 1,35 | 7,29 |
| Сума | 50 | 5072,84 | 710,56 | 0,41 | 26,7586 |