Показатели использования рабочего времени
Курсовой проект - Экономика
Другие курсовые по предмету Экономика
? прогулами и простоями. Прогул день, не отработанный в связи с неявкой на работу без уважительной причины. В число человеко-дней прогулов включаются человеко-дни как не явившихся на работу, так и отсутствующих на рабочем месте более трех часов (непрерывно или суммарно в течение рабочего дня). Процент прогулов исчисляется как отношение числа человеко-дней прогулов к числу отработанных человеко-дней. Учитывается число рабочих, совершивших прогул, и число случаев прогула.
Рабочее время, не использованное в связи с нарушением нормального хода процесса труда (отсутствие энергии, сырья, неисправность оборудования и др.), рассматривается как простой. Целодневным простоем считается день, в который рабочий явился на работу, но не смог приступить к ней по не зависящим от него причинам либо не явился, так как заранее был предупрежден о невозможности предоставления ему работы в этот день. Внутрисменный простой это часть рабочего дня, в течение которой рабочий не работал. Учет простоев ведется на основе листков простоев. Внутрисменные простои учитываются начиная с 5 минут, а в отдельных производствах с 1 минуты. Если рабочие во время простоя выполняют другие работы, то оформляется разовый наряд, по которому учитывается и это время работы [12, c.265].
2. Расчетный раздел
2.1 Задание 1
Проанализировать зависимость Y от X по данным таблицы 2.1, для чего:
а) построить корреляционную таблицу, выполнив интервальную группировку по признакам Y и X. На основании полученной таблицы дать характеристику направления и тесноты связи;
б) рассчитать коэффициент корреляции Фехнера; коэффициент корреляции рангов; линейный коэффициент корреляции; коэффициент конкордации;
в) провести регрессионный анализ, рассчитав параметры линейного уравнения
и построить на корреляционном поле графики, соответствующие эмпирическому ряду данных и уравнению;
г) сопоставить результаты и сделать выводы.
Исходные данные для расчета представлены в таблице 2.1.
Таблица 2.1. Исходные данные
X=6Y=11Кол-во инвентарных единиц установленного оборудования, шт.Фонд оплаты труда, млн. руб.114371,5106389,352228,395447,751248,689458,869399,677282,792284,9108330,574398,253330,081370,4104378,6112279,064334,996345,6109381,887223,151402,2
Решение
Построение корреляционной таблицы с помощью интервальной группировки по признакам y и x.
В тех случаях, когда возрастание величины факторного признака влечет за собой возрастание величины и результативного признака, говорят о возможном наличии прямой корреляционной связи. Если же с увеличением факторного признака величина результативного признака имеет тенденцию к уменьшению, то можно предполагать обратную связь между признаками.
Однако наличие большого числа различных значений результативного признака, соответствующих одному и тому же значению признака-фактора, затрудняет восприятие таких параллельных рядов особенно при большом числе единиц, составляющих изучаемую совокупность. В таких случаях целесообразнее воспользоваться для установления факта наличия связи статистическими таблицами корреляционными или групповыми.
Для построения корелляционной таблицы необходимо разбить интервальный ряд на несколько равных интервалов и найти величину интервала. В данном случае произведем разбивку на пять интервалов. Величину интервала найдём по формулам:
(2.1)
(2.2)
где Xmax, Ymax максимальное значение признака;
Xmin,Ymin минимальное значение признака;
n желательное число групп.
Интервальная группировка по X:
ix = (114-51)/5 = 12,6
Интервальная группировка по Y:
iy = (458,8-223,1)/5 = 47,14
Далее строится корреляционная таблица (таблица 2.2).
Таблица 2.2 - Корреляционная таблица
Кол-во инвентарных единиц установленного оборудования, шт.Фонд оплаты труда, млн. руб.Итого51-64 II II I 565-76 II 277-89 I I I I 490-101 I I I 3102-114 I I IIII 6Итого 3 3 4 8 2
О существовании и направлении связи можно судить по внешнему виду таблицы, т.е. по расположению в ней частот. Так, если числа (частоты) расположены (разбросаны) в клетках таблицы беспорядочно, то это чаще всего свидетельствует либо об отсутствии связи между группировочными признаками, либо об их незначительной зависимости.
Если же частоты сконцентрированы ближе к одной из диагоналей и центру таблицы, образуя своего рода эллипс, то это почти всегда свидетельствует о наличии зависимости между х и у, близкой к линейной. Расположение по диагонали из верхнего левого угла в нижний правый свидетельствует о прямой линейной зависимости между показателями x и у, а из нижнего левого угла в верхний правый об обратной.
Проанализировав характер распределения частот в данной таблице, можно сделать вывод, что основная масса значений у расположены в первой половине таблицы в значениях от 1244,1 млн.руб. до 1649 млн.руб.
Расчет коэффициента корреляции Фехнера
К простейшим показателям степени тесноты связи относят коэффициент Фехнера или коэффициент корреляции знаков. Он основан на сравнении поведения отклонений индивидуальных значений каждого признака (х, у) от своей средней величины. Для расчета этого показателя вычисляют средние значения результативного и факторного признаков, при этом во внимание принимаются не величины отклонений (X-) и (Y-), а их знаки ("+" или ""). Определив знаки отклонения от средней величины в каждом ряду, рассматривают все пары знаков и подсчитывают число их совпадений и несовпадений. Если знаки всех отк