Анализ производства и реализация товаров предприятия (стр. 5 из 9)
Рисунок 3.2.3.4 – Графическое отображение выравнивания по параболеРассмотрим выравнивание с помощью логарифмической функции. Для этого заполним таблицу 3 приложения В. На основании формул (1.2.3.7а, б) вычислим значения параметров:
; 
.Используя формулу (1.2.3.6) получаем уравнение логарифмической функции, на основании которой заполняется таблица:
Для нахождения
необходимо пропотенцировать полученные значения функции. Полученные данные отобразим графически на рисунке 3.2.3.5. 
Рисунок 3.2.3.5 – Графическое отображение выравнивания с помощью логарифмической функции
Для выбора оптимальной функции из рассчитанных, воспользуемся формулой ошибки аппроксимации (1.2.3.8):
м2; 
м2; 
м2.Полученные значения означают отклонение фактических уровней ряда, от выравненных (расчетных). Очевидно, что самым оптимальным является выравнивание по параболе, т.к. оно имеет минимальное отклонение по сравнению с остальными функциями.
На основании проведенного аналитического выравнивания различными методами и функциями можно сделать вывод об общей динамике в производстве продукции по дням. Выравнивание 3 методами показало, что наибольший выпуск наблюдается в середине месяца и последующим спадом к концу месяца. Т.к. оптимальной является параболическая функция из-за наименьшей ошибки аппроксимации, то средний выпуск ежедневно составляет 5959,6±4523,7м2.
На основании данных таблицы 1 приложения Б построим сезонную волну. Т.к. ряд не содержит ярко выраженной тенденции в развитии, то индексы сезонности вычислим по формуле (1.2.4.2):
,где
вычислим по формуле (1.2.2.1а), где n=6. Полученные данные занесем в таблицу 3.2.4.1. и на ее основе отобразим графически сезонную волну на рисунке 3.2.4.1.Таблица 3.2.4.1 – Расчетные данные для построения сезонной волны
| День | Выпуск продукции, y |  | Is,% |
| 1 | 22274,5 | 3 712,4 | 93,2 |
| 2 | 31412,6 | 5 235,4 | 131,4 |
| 3 | 24230,0 | 4 038,3 | 101,4 |
| 4 | 24510,0 | 4 085,0 | 102,5 |
| 5 | 36323,0 | 6 053,8 | 152,0 |
| 6 | 28910,0 | 4 818,3 | 120,9 |
| 7 | 27240,5 | 4 540,1 | 114,0 |
| 8 | 14842,5 | 2 473,8 | 62,1 |
| 9 | 29850,5 | 4 975,1 | 124,9 |
| 10 | 20103,5 | 3 350,6 | 84,1 |
| 11 | 27593,6 | 4 598,9 | 115,4 |
| 12 | 31389,0 | 5 231,5 | 131,3 |
| 13 | 26680,0 | 4 446,7 | 111,6 |
| 14 | 24575,0 | 4 095,8 | 102,8 |
| 15 | 23477,0 | 3 912,8 | 98,2 |
| 16 | 23259,0 | 3 876,5 | 97,3 |
| 17 | 22425,5 | 3 737,6 | 93,8 |
| 18 | 22604,0 | 3 767,3 | 94,6 |
| 19 | 32810,0 | 5 468,3 | 137,3 |
| 20 | 25140,0 | 4 190,0 | 105,2 |
| 21 | 24690,0 | 4 115,0 | 103,3 |
| 22 | 21175,0 | 3 529,2 | 88,6 |
| 23 | 20985,0 | 3 497,5 | 87,8 |
| 24 | 18375,0 | 3 062,5 | 76,9 |
| 25 | 15795,0 | 2 632,5 | 66,1 |
| 26 | 21262,4 | 3 543,7 | 88,9 |
| 27 | 19242,5 | 3 207,1 | 80,5 |
| 28 | 20405,0 | 3 400,8 | 85,4 |
| 29 | 19698,0 | 3 283,0 | 82,4 |
| 30 | 16173,0 | 3 234,6 | 81,2 |
| 31 | 3655,0 | 1 827,5 | 45,9 |
| Итого | 721106,1 | 3 984,0 | 100,0 |
В результате проведенного исследования сезонных колебаний можно сделать вывод, минимальное значение на 45,9% сезонная волна принимает 31 числа, это очевидно, т.к. за полгода 31 число встречается лишь в марте и мае. Если не брать в расчет это значение, то за минимальное значение можно принять 62,1% 8го числа и 66,1% 25го. В течение всего периода прослеживаются резкие скачки, особенно в начале месяца. Наибольшее значение сезонная волна принимает на уровне 152,0% 5го числа. Во второй половине сезонная волна имеет тенденцию к постоянному снижению, и после 137,3% 19 числа значения сезонной волны не поднимаются выше 100,0%.
Произведем расчет показателей вариации на основании двух таблиц. Сначала рассчитаем показатели вариации на основе таблицы 2 приложения А для выпуска продукции по каждому наименованию полотна[4]. Заполним таблицу 1 приложения Г заранее проведя ранжировку ряда. Среднее значение рассчитаем по формуле (1.2.2.1а):
м2.Рассчитаем размах вариации по формуле (1.3.1):
м2.Среднее линейное отклонение рассчитаем по формуле (1.3.2а):
м2.Дисперсию рассчитаем по формуле (1.3.3а):
Среднее квадратическое отклонение рассчитаем по формуле (1.3.4):
м2.Рассчитаем коэффициенты вариации по формулам (1.3.5а, б):
; 
.Коэффициент осцилляции рассчитаем по формуле (1.3.11):
.Для расчета асимметрии вычислим момент третьего порядка по формуле (1.3.13а):
.Тогда асимметрия по формуле (1.3.12)
, а средняя квадратичная ошибка рассчитанная по формуле (1.3.14) равна: 
.Для расчета эксцесса вычислим момент четвертого порядка по формуле (1.3.16а):
.Тогда эксцесс по формуле (1.3.15)
, средняя квадратичная ошибка рассчитанная по формуле (1.3.14) равна: 
.Т.к. мода – значение признака, наиболее часто встречающееся в изучаемых явлениях, то модой будет являться ИП–215–350, т.к. оно наиболее часто выпускалось, т.е. в больших количествах. Медианой же будет являться значение, находящееся между 10 и 11 полотном в ранжированном ряду, т.е.:
м2.На основании расчетов показателей вариации можно сделать вывод, что средний выпуск каждого из видов полотна равен 36055,3м2. Половина полотен выпускается в объеме большем 15800,0м2, а вторая половина в меньшем объеме. Наибольшее количество, а именно 133043,0м2 производят полотна ИП-215-350. Наименьший объем за полгода выпустили полотна ИП-170-600 в количестве 204,0м2 и ИП-170-450 в объеме 340,м2. Возможно, это связано с индивидуальными заказами. Разница между максимальным и минимальным значением объема производства конкретного вида продукции составляет 132839,0м2, что является значительным показателем. Средняя величина колеблемости объема производства продукции одного наименования полотна составляет по линейному отклонению 33621,3м2, а по среднему квадратному отклонению 38558,8м2, т.е. выпуск в среднем каждого полотна составляет 36055,3 ± 38558,8м2. Разница между крайними значениями объема производства больше среднего значения в 3,6 раза. Относительное линейное отклонение 93,2% характеризуют неоднородность, что подтверждает коэффициент вариации, который равен 106,9%, что больше 33%. Асимметрия и эксцесс являются несущественными, т.к. (|As|/σas=1,8)<3, а (|Ex|/σex=0,3)<3. Распределение плосковершинно (Ех=-0,27)<0, а асимметрия правосторонняя (As=0,93)>0.
Наибольший интерес представляют расчеты показателей вариации для интервального ряда. Возьмем данные ранее проведенной группировки из таблицы 3.1З.1. Заполним таблицу 2 приложения Г.
Среднее значение рассчитаем по формуле (1.2.2.1б):
м2.Рассчитаем размах вариации по формуле (1.3.1):
м2.Среднее линейное отклонение рассчитаем по формуле (1.3.2б):
м2.Дисперсию рассчитаем по формуле (1.3.3б):
Среднее квадратическое отклонение рассчитаем по формуле (1.3.4):
м2.Рассчитаем коэффициенты вариации по формулам (1.3.5а, б):
; 
.