Анализ статистических данных

Анализ статистических данных. Исследование зависимостей Исследование объективно существующих зависимостей и взаимосвязей между явлениями и процессами играет в экономике значительную роль, позволяя глубже понять сложный механизм причин следственных отношений между явлениями.

Для исследования интенсивности и вида причинных связей широко применяется корреляционный и регрессионный анализ. Выявление количественных соотношений дает возможность лучше понять природу исследуемого явления, что, в свою очередь, позволяет воздействовать на выявленные факторы, вмешиваться в соответствующий процесс с целью получения нужных результатов.

Признание факта множественности причин и следствий в реальной действительности нашло свое отражение и при исследовании закономерностей в экономике. Так, на величину себестоимости единицы продукции влияют объем производства, используемая технология и уровень производительности труда. Производительность труда, которая служит причиной формирования себестоимости, в свою очереди является следствием таких причин, как уровень развития техники и подготовки работников, эффективность использования парка оборудования.

Следует также отметить, что только наличие достаточно большого числа наблюдений обеспечивает практическую возможность выявления статистической связи. Это обусловлено тем, что причинному дей¬ствию и определяемому им следствию присуща в той или иной степени случайность. Большинство экономических процессов представляют собой результат множества одновременно действующих причин. Каждый процесс при повторении его причинного комплекса за счет случайности реализуется с отклонением от закона, лежащего в его основе.

Различают два вида зависимости между экономическими явления¬ми: функциональная и стохастическая (статистическая). Зависимость между двумя величинами x и y называется функциональной, если каждо¬му значению величины х соответствует единственное значение вели¬чины у, и наоборот. Примером функциональной связи в экономике может служить зависимость производительности труда от объема про¬изведенной продукции и затрат рабочего времени.

При этом следует отметить, что если х — детерминированная величина, то и функцио¬нально зависящая от нее величина у тоже является детерминирован¬ной. Если же х — случайная величина, то и у также случайная вели¬чина. Однако гораздо чаще в экономике имеет место статистическая зависимость, когда каждому фиксированному значению независимой переменой х соответствует не одно, а множество значений зависимой переменной у, причем заранее нельзя сказать, какое именно значение примет у. Это связано с тем, что на у кроме переменной х влияют и многочисленные неконтролируемые случайные факторы. В этой си¬туации у является случайной величиной, а переменная х может быть как детерминированной, так и случайной величиной.

Ставя задачу статистического исследования зависимостей, важно хорошо представлять конечную прикладную цель построения модели статистической зависимости между результативным показателем у, с одной стороны, и объясняющими переменными. х1, х2, хк, с другой. 3.2. Расчетная часть.

По имеющимся сведениям о деятельности ведущих предприятий России за 2 квартал 2008 года (приложение 2), построить уравнение линейной зависимости чистой прибыли предприятий от размера собственного капитала. Изобразить графически зависимость чистой прибыли от размера собственного капитала и прямую зависимости данных признаков. Решение: Различают два вида признаков: 1) факторные – те, которые влияют на изменение других процессов; 2) результативные – те, которые изменяются под воздействием других признаков. В нашем случае: чистая прибыль (у) – результативный признак, собственный капитал (х) – факторный признак.

Необходимо построить уравнение линейной зависимости чистой прибыли предприятий (у) от размера собственного капитала (х). Уравнение линейной зависимости выглядит следующим образом: у = а + b∙х. Для того чтобы построить это уравнение нам нужно найти значения а и b. Для этого необходимо подключить «Пакет анализа»: Сервис → Надстройки → Пакет анализа → ОК. Затем воспользуемся функцией «Анализ данных»: Сервис → Анализ данных → Регрессия → ОК. В полях значений х и у выделяем соответственно, из таблицы «Сведения о деятельности ведущих предприятий России за 2 квартал 2008 года», столбцы «Собственный капитал, млн. руб.» и «Чистая прибыль, млн. руб. » Затем нажали ОК и на отдельном листе получили следующие данные: Значения, необходимые для построения уравнения линейной зависимости, равны: а = 7079,2798; b = 0,0144809. Значит уравнение примет следующий вид: у = 7079,3+ 0,0145∙х. Тесноту связи между результативными признаками можно определить с помощью линейного коэффициента корреляции rху. В данном случае rху ≈ 0,46. Следовательно, связь является недостаточно тесной. Изобразим графически зависимость чистой прибыли от размера собственного капитала.

Для того чтобы графически изобразить прямую зависимость чистой прибыли от размера собственного капитала, необходимо из уравнения линейной зависимости найти значения у. Просто подставим в уравнение значения столбца «Собственный капитал, млн. руб.» - х и получим столбец с данными у: у 49683,53162 7900,292589 21532,80464 7393,073878 8635,52571 10253,78449 11759,01598 10288,12559 13040,13812 9995,67042 8448,507092 7527,864179 8880,973935 11157,68099 7533,378062 7423,743936 7234,794728 7577,474498 7242,619469 7817,906113 7293,677731 7129,021783 7213,265722 7747,36644 7118,549794 7084,954598 7109,101602 7177,345043 7095,660599 7126,330658 Тогда график прямой зависимости между чистой прибылью и размером собственного капитала будет выглядеть следующим образом: Таким образом, при увеличении собственного капитала на 1 млн.руб. величина чистой прибыли увеличивается на 14 466 руб. Глава 4. Выборочное наблюдение 4.1.