Экономико-статистический анализ деятельности СООО "Степове"
Курсовой проект - Экономика
Другие курсовые по предмету Экономика
ной формах.
3. Проведение статистического анализа при помощи MS Excel
3.1 Описательная статистика
Проведем статистический анализ прибыли 15 сельскохозяйственных предприятий Славяносербского района при помощи надстройки Анализ данных / Описательная статистика.
В качестве исходных данных используем таблицу 7.
Таблица 7
Выручка от реализации мяса КРС сельскохозяйственных предприятий Славяносербского района за 2006г.
Название предприятияПрибыль, тыс.грн.Степове787,4Нива509,1Гармония615,2Проминь2400,6Колос230,5Слав-агро1650,3Виктория858,8Радуж409,0Деркул1021,0Лесное346,9Донбасс992,8Свитанок1020,1Агротех936,2Мясо-Плюс435,6Житница129,5
При заполнении окна режима Описательная статистика в качестве входного интервала используем столбец с данными по выручке предприятий, и указываем в строке к-ый наименьший и к-ый наибольший цифры 2. В результате проведенного расчета получим результативную таблицу 8.
Таблица 8.
Результативные данные описательной статистики
Прибыль, тыс.грн. Среднее678,8666667Стандартная ошибка105,9223659Медиана615,2Мода#Н/ДСтандартное отклонение410,2355589Дисперсия выборки168293,2138Эксцесс0,589006375Асимметричность0,758864045Интервал1520,8Минимум129,5Максимум1650,3Сумма10183Счет15Наибольший(2)1021Наименьший(2)230,5Уровень надежности(95,0%)227,1808795
Среднее характеризует средний уровень выручки от реализации мяса КРС по анализируемой совокупности сельскохозяйственных предприятий. Как видим наше предприятие имеет показатель больший среднего по району, что свидетельствует о хорошем положении предприятия в экономической структуре района и эффективном функционировании предприятия, в частности хорошо развитое животноводство в сфере выращивания КРС.
Медиана показывает значение признака совокупности, порядковый номер которого в динамическом ряду определяется как середина отрезка. Если совокупность содержит нечетное количество признаков, то медиана равна серединному показателю. Если же совокупность включает четное количество (например, 10), то медиана равна среднеарифметическому двух показателей, находящихся в середине совокупности (среднеарифметическое 5 и 6 показателя).
Мода в нашей анализируемой совокупности имеет значение #Н/Д, потому что в данном анализе не встречается повторяющееся значение.
Дисперсия характеризует средний квадрат отклонений вариантов от средней арифметической .
Асимметрия - это коэффициент асимметрии Ка колеблется от -3 до +3. Поскольку Ка>0 и равна 0,76, то асимметрия правосторонняя,
Экцесс - крутость распределения, т. е. островершинность или плосковершинность кривой на графике. Если Е>3, то распределение островершинное, при Е<3 низковершинное. В нашем случае распределение низковершинное.
Интервал характеризует разницу между максимальным и минимальным значениями. В нашем случаи разница велика, это главным образом связано с различным размером предприятии и разницы в степени специализации их на выращивании и реализации крупного рогатого скота.
Минимум и максимум соответствуют минимальному и максимальному значению признака в совокупности.
Сумма характеризует суммарное значение всех показателей совокупности.
3.2 Однофакторный дисперсионный анализ
Дисперсионный анализ это метод оценки влияния одного или нескольких факторов, которые одновременно действуют на определенный результативный признак.
Проведем дисперсионный анализ по одному признаку на примере показателя количества поголовья КРС трех сельскохозяйственных предприятий Славяносербкого района (таб. 9).
Таблица 9
Среднегодовое поголовье КРС
"Степове""Колос""Нива"20008604902052001845453260200292134233020038233003652004775260439200570427447020066002265112007675184420
Используем для анализа команду Регрессия Параметра Анализ данных. В итоге получим таблицу 10.
Таблица 10
Однофакторный дисперсионный анализ
Однофакторный дисперсионный анализИТОГИГруппыСчетСуммаСреднееДисперсия"Степове"86203775,37511629,9821"Колос"82529316,12511485,8393"Нива"8300037511127,4286Дисперсионный анализИсточник вариацииSSdfMSFP-ЗначениеF критическоеМежду группами999138,58332499569,291743,76651973,2352E-083,466800112Внутри групп239702,752111414,41667Итого1238841,33323
При этом получим две итоговые таблицы. Первая характеризует количество наблюдений (счет), общую сумму показателей (сумма), среднее значение показателя по каждому предприятию (среднее), а также дисперсию.
Вторая таблица характеризует внутригрупповую и межгрупповую дисперсию. А также сумму квадратов отклонений (SS), число степеней свободы (df) и другое.
3.3 Регрессионный анализ
Регрессионный анализ предполагает анализ взаимосвязи случайных величин (признаков), среди которых выделяется один результативный признак, зависящий от прочих независимых между собой факторов.
Выведем уравнение регрессии связи между выручкой от реализации и поголовьем КРС на примере данных 15 предприятий (таб.11).
Таблица 11
Данные по выручке и поголовью КРС
Название предприятияВыручка, тыс.грн.Поголовье КРССтепове787,4600Нива509,1511Гармония615,2725Проминь240,6250Колос230,5226Слав-агро1650,31408Виктория858,8790Радуж409,0364Деркул1021,0976Лесное346,9311Донбасс992,81065Свитанок1020,11054Агротех936,2950Мясо-Плюс435,6380Житница129,5153
Воспользуемся меню Сервис / Анализ данных / Регрессия и получим в итоге 2 таблицы (таб. 13).
Таблица 13
Итоги регрессионного анализа
ВЫВОД ИТОГОВРегрессионная статистикаМножественный R0,97685196R-квадрат0,95423974Нормированный R-квадрат0,95071972Стандартная о