Построение статистический рядов (стр. 2 из 2)

2) дать оценку выборочных коэффициентов корреляции r_yx1

3) по расчетам сделать выводы и принять решение.

№№ п/п	Наименование банка	Прибыль	Ссуды	Неликвидные активы	Привлеченные средства, тыс. руб.
		x₄	x₂	x₁	x₃
1.	Большой камень банк	1212	14595	110	15327
2.	Восток бизнесбанк	7677	37299	5592	72860
3.	Дальневосточный банк	25555	518850	1800178	892145
4.	Дальрыббанк	-104191	134510	165014	450832
5.	Банк «Меркурий»	374	9164	2218	13554
6.	Банк «Приморье»	14599	385862	78077	604834
7.	Примсоцбанк	1837	166423	19885	232007
8.	Примтеркомбанк	1230	13659	966	12514
9.	Далькомбанк	103358	656262	49341	1381192
10.	Банк «Дземки»	8047	73345	8875	100358
11.	Банк «Конэкагропром»	-849	131758	8349	152694
12.	Регионбанк	7567	317375	43232	482305
13.	Банк «Уссури»	2148	16260	3	14731
14.	Амурбанк	-8694	7930	2249	11368
15.	Белогорскагрокомбанк	1435	11212	1	12357
16.	Супербанк	653	16386	142	25448
17.	Камчатбизнесбанк	1094	6867	1295	40059
18.	Банк «Камчатка»	1382	12046	1801	27026
19.	Камчаткомагропромбанк	46192	320153	43305	676113
20.	Камчатпромбанк	9988	66912	19299	231853
21.	Камчатпрофитбанк	19446	88076	6862	258057
22.	Камчатрыббанк	1052	17815	2038	33347
23.	«ПИКОбанк»	5625	19062	4885	21201
24.	Банк «ИТУРУП»	9733	39217	418	285888
25.	Банк «Сахалин-Вест»	6193	31622	1513	118615
26.	Банк «Холмск»	-929	13571	612	24434
27.	«Колыма-БАНК»	6044	84157	35173	143994
28.	Банк «Магаданский»	548	25280	331	33650
29.	Алданзолотобанк	807	6212	3149	28848
30.	Алмазэргиенбанк	13695	59600	5493	173437
31.	Банк «Майинский»	647	3697	187	1655
32.	Нерюнгрибанк	6269	33965	5586	116584

Решение

1. Исх. данные:

Вид товара	БАЗИСНЫЙ ПЕРИОД («0»)		ОТЧЕТНЫЙ ПЕРИОД («1»)
Вид товара	Цена за 1 кг, тыс. руб.	Продано, тонн	Цена за 1 кг, тыс. руб.	Продано, тонн
1	2	3	4	5
А	4,50	500	4,90	530
Б	2,00	200	2,10	195
В	1,08	20	1,00	110

Решение

Индекс – это показатель сравнения двух состояний одного и того же явления (простого или сложного, состоящего из соизмеримых или несоизмеримых элементов); включает 2 вида:

- Отчетные, оцениваемые данные («1»)

- Базисные, используемые в качестве базы сравнения («0»)

1) Найдем индивидуальные индексы по формулам:

(где: р, q – цена, объем соответственно; р₁, р₀- цена отчетного, базисного периодов соответственно; q₁, q₂ – объем отчетного, базисного периодов соответственно)

· для величины

(цены) по каждому виду товара

· для величины q (объема) по каждому виду товаров:

2) Найдем общие индексы по формулам:

представляет собой среднее значение индивидуальных индексов (цены, объема), где j – номер товара.

3) Общий индекс товарооборота равен:

4) Найдем абсолютное изменение показателя (экономии или перерасхода):

получаем:

Вывод: наблюдается перерасход денежных средств населения в результате изменения цен на товары в отчетном периоде по сравнению с базисным, в среднем на 5,54%.

2. Коэффициент корреляции оценивает тесноту связи между несколькими признаками. В данном случае требуется оценить связь между двумя признаками. Поэтому необходимо рассчитать парный коэффициент корреляции. Воспользуемся следующими формулами:

где:

– индивидуальные значения факторного и результативного

признаков;

– средние значения признаков;

– средняя из произведений индивидуальных значений признаков;

– средние квадратические отклонения признаков

1) Коэффициент рассчитаем по исходным данным варианта (50 предприятий), которые представлены в табл. 1

2) Расчет средней из произведений проведем в таблице M, заполняя данные о факторном и результативном признаке из таблицы №1:

№	Группир. признак	Результат признак	X x Y	№	Группир. признак	Результат признак	XxY
№	число вагонов, шт./сут	чистая прибыль, млн. руб.	X x Y	№	число вагонов, шт./сут	чистая прибыль, млн. руб.	XxY
51	8	130	1040	76	10	134	1340
52	11	148	1628	77	6	136	816
53	36	155	5580	78	7	133	931
54	2	124	248	79	1	127	127
55	2	125	250	80	7	128	896
56	29	135	3915	81	1	118	118
57	14	126	1764	82	5	124	620
58	14	136	1904	83	15	137	2055
59	8	124	992	84	6	110	660
60	8	128	1024	85	17	139	2363
61	5	110	550	86	8	148	1184
62	8	150	1200	87	1	123	123
63	1	110	110	88	10	138	1380
64	6	122	732	89	21	189	3969
65	18	140	2520	90	11	139	1529
66	4	110	440	91	2	122	244
67	9	139	1251	92	2	124	248
68	2	121	242	93	1	113	113
69	1	111	111	94	8	117	936
70	5	132	660	95	6	126	756
71	1	129	129	96	3	130	390
72	7	139	973	97	3	112	336
73	9	148	1332	98	2	133	266
74	25	144	3600	99	25	195	4875
75	16	146	2336	100	5	176	880
61686

Расчет коэффициента корреляции проведем по первой из предложенных в начале решения двух формул:

Вывод: т.к. полученный коэффициент корреляции больше значения 0,8, то можно сделать вывод о том, что теснота связи между исследуемыми признаками достаточно тесная.