Процесс анализа информационных массивов (стр. 2 из 5)
Предприятия распределяются по величине себестоимости проданных товаров, продукции, работ, услуг на пять групп. Интервал группировки:
h = (360237 - 8109) / 5 = 70426 ≈ 100000.
Учитывая, что h округлили, предприятия следует разбить на 4 группы (табл. 1.3).
Таблица 1.3
Распределение предприятий по величине себестоимости проданных товаров, продукции, работ, услуг
| Группы предприятий по себестоимости проданных товаров, продукции, работ, услуг, тыс. руб. | Число предприятий | Удельный вес, % к итогу |
| 8109 – 108109 | 10 | 52,6 |
| 108109 – 208109 | 4 | 21,1 |
| 208109 – 308109 | 4 | 21,1 |
| 308109 – 408109 | 1 | 5,2 |
| Итого | 19 | 100,0 |
Себестоимости проданных товаров, продукции, работ, услуг у большинства предприятий не превышает 108109 тыс. руб. Предприятие с себестоимостью в пределах от 308109 до 408109 тыс. руб. выбивается из общего ряда, и является аномальным для этого распределения.
Рис.1.4 Гистограмма распределения предприятий по себестоимости проданных товаров, продукции, работ, услуг
Рис.1.5 Полигон распределения предприятий по себестоимости проданных товаров, продукции, работ, услуг
Графическое изображение ряда себестоимости (рис.1.4, рис.1.5.) показывает, что ряд имеет плоскую вершину и ветвь, уходящую вправо, как и ряд распределения выручки.
Рис.1.6 Кумулята распределения предприятий по себестоимости проданных товаров, продукции, работ, услуг
Предприятия распределяются по величине коммерческих и управленческих расходов на пять групп (табл. 1.4). Интервал группировки:
h = (81486 – 11042) / 5 = 14089 ≈ 15000.
Таблица 1.4
Распределение предприятий по величине коммерческих и управленческих расходов
| Группы предприятий по величине коммерческих и управленческих расходов, тыс. руб. | Число предприятий | Удельный вес, % к итогу |
| 11042 – 26042 | 6 | 31,6 |
| 26042 – 41042 | 4 | 21,1 |
| 41042 – 56042 | 3 | 15,8 |
| 56042 – 71042 | 4 | 21,1 |
| 71042 – 86042 | 2 | 10,5 |
| Итого | 19 | 100,0 |
Самая большая группа предприятий имеет меньшие расходы, в отличие от других групп.
В графическом изображении это выглядит следующим образом.
Рис.1.7 Гистограмма распределения предприятий по величине коммерческих и управленческих расходов
Рис.1.8 Полигон распределения предприятий по величине коммерческих и управленческих расходов
По графикам видно, что распределение предприятий по расходам имеет схожие характеристики с распределением предприятий по себестоимости, отличается только количеством групп.
Рис.1.9 Кумулята распределения предприятий по величине коммерческих и управленческих расходов
После сбора, группировки и поверхностного анализа данных следует провести более углубленный анализ.
1.2 Оценка однородности совокупности
априорный анализ статистический совокупность распределение
Для оценки однородности совокупности используют различные методы, такие как: группировка, расчет показателей вариации (дисперсия, коэффициент вариации), анализ аномальных наблюдений на основе l- и q-статистик.
На основе группировки и ее графического изображения (рис.1.1 – рис.1.9) можно предположить, что ряды распределения по трем признакам не являются однородными. Но вместе с тем, следует иметь виду, что при незначительном объеме выборки (n < 50) слишком углубленный анализ гистограммы может привести к неверным выводам, поскольку слабо выраженные «горбики и ямы» частот могут быть обусловлены не основными факторами, определяющими распределение единиц по группам, а просто случайными отклонениями вариантов от
.После анализа аномальных наблюдений на основе l- статистики, выявляется аномальность значений, соответствующих 13 предприятию, а также аномальность показателей выручки и расходов 9 предприятия.
В данной работе последующий анализ будет проводится с учетом аномальности, вызванной объективно существующими причинами.
Причины появления в совокупности аномальных наблюдений могут быть:
1) внешние, возникающие в результате технических ошибок;
2) внутренние, объективно существующие.
Для дальнейшего анализа формы распределения используют показатели вариации. Показатели вариации делятся на абсолютные и относительные. К абсолютным относятся размах колебаний, среднее линейное отклонение, дисперсия, среднее квадратическое отклонение и квартильное отклонение. Коэффициент осцилляции, относительное линейное отклонение, коэффициент вариации и относительный показатель квартильной вариации – относительные показатели.
В данной курсовой работе для характеристики однородности совокупности рассчитывались такие показатели, как дисперсия, среднее квадратическое отклонение и коэффициент вариации.
Дисперсия – это средний квадрат отклонений индивидуальных значений признака от средней величины. Дисперсия не только является основной мерой колеблемости признака, но также используется для построения показателей тесноты корреляционной связи, при оценке результатов выборочных наблюдений и т.д.
Для сгруппированных данных она вычисляется по формуле (1.3):
,(1.3)
где xi – i-ый вариант осредняемого признака;
– выборочная средняя величина или средняя агрегатная;ni – частота, то есть число, показывающее сколько раз встречаются варианты из данного интервала, или вес i-го варианта;
n– число объектов совокупности.
Для оценки влияния различных факторов, обуславливающих вариацию признака, рассчитывается дисперсия по каждому из показателей. Для этого строятся расчетные таблицы:
Таблица 1.5
Расчетная таблица для вычисления дисперсии по величине выручки от продажи товаров, продукции, работ, услуг
| Группы предприятийпо выручке от продажи, тыс. руб. | Число предприятий ni | Середина интервала xi | xini | xi -  | (xi - )2ni |
| 21903 – 121903 | 7 | 71903 | 503321 | -105263 | 29462326870 |
| 121903 – 221903 | 6 | 171903 | 1031418 | -5263,2 | 126204986,1 |
| 221903 – 321903 | 4 | 271903 | 1087612 | 94736,8 | 9600277008 |
| 321903 – 421903 | 2 | 371903 | 743806 | 194736,8 | 26844875346 |
| Итого | 19 | 3366157 | 66033684211 |
Средняя выборочная вычисляется по формуле (1.4):
= 
(1.4)Отсюда
= 177166,1.По таблице 1.5 видно, что значения признака отклоняются от средней выборочной в основном в отрицательную сторону.
С помощью формулы (1.3) находится дисперсия, σ2 = 3422825485.
Таблица 1.6
Расчетная таблица для вычисления дисперсии по величине себестоимости проданных товаров, продукции, работ, услуг
| Группы предприятий по себестоимости проданных товаров, продукции, работ, услуг, тыс. руб. | Число предприятий ni | Середина интервала xi | xini | xi - | (xi - )2ni |
| 8109 – 108109 | 10 | 58109 | 581090 | -78947,4 | 16526869806 |
| 108109 – 208109 | 4 | 158109 | 632436 | 21052,6 | 1472853186 |
| 208109 – 308109 | 4 | 258109 | 1032436 | 121052,6 | 12354958449 |
| 308109 – 408109 | 1 | 358109 | 358109 | 221052,6 | 9471265928 |
| Итого | 19 | 2604071 | 39825947368 |
= 137056,4σ2 = 2096102493
Значения себестоимости в основном не превышают среднюю выборочную.
Таблица 1.7
Расчетная таблица для вычисления дисперсии по величине коммерческих и управленческих расходов
| Группы предприятий по величине коммерческих и управленческих расходов, тыс. руб. | Число предприятий ni | Середина интервала xi | xini | xi - | (xi - )2ni |
| 11042 – 26042 | 6 | 18542 | 111252 | -22894,7 | 13437138350 |
| 26042 – 41042 | 4 | 33542 | 134168 | -7894,7 | 134307479,2 |
| 41042 – 56042 | 4 | 48542 | 194168 | 7105,26 | 81939058,2 |
| 56042 – 71042 | 3 | 63542 | 190626 | 22105,26 | 865927977,8 |
| 71042 – 86042 | 2 | 78542 | 157084 | 37105,26 | 1053601108 |
| Итого | 19 | 787298 | 3479489474 |
= 41436,7