Название: Расчеты грузооборота и дальности пробега
Вид работы: контрольная работа
Рубрика: Экономика
Размер файла: 50.74 Kb
Скачать файл: referat.me-383225.docx
Краткое описание работы: Способы и методика расчета среднего количества перевозимого груза, среднеквадратическое отклонение и коэффициент вариации, коэффициент ассиметрии. Ранжирование ряда "дальность пробега", составление интервального вариационного ряда по формуле Стэрджесса.
Расчеты грузооборота и дальности пробега
1. Ранжируем ряд «грузооборот », получаем:
419 |
422 |
423 |
428 |
431 |
431 |
438 |
910 |
1045 |
2519 |
2533 |
2595 |
2600 |
2700 |
2700 |
2858 |
2891 |
2902 |
3320 |
3365 |
3370 |
3380 |
3904 |
4068 |
4946 |
5140 |
5673 |
6440 |
9386 |
15300 |
2. Составляем интервальный вариационный ряд, для этого сначала найдём количество интервалов по формуле Стэрджесса:
m=1+3,322 lgN, где N – количество элементов изучаемой совокупности, получаем:
m=1+3,322 lg 30=5,9, округляем и получаем 6 интегралов.
3. найдем размер интервала:
; получаем:
тыс. км.
4. составляем группировку, получим следующий интервальный ряд:
№ | fi | |
1 | 419-2919 | 18 |
2 | 2919-5419 | 8 |
3 | 5419-7919 | 2 |
4 | 7919-10419 | 1 |
5 | 10419-12919 | 0 |
6 | 12919-15419 | 1 |
----- | 30 |
Группа № 5 оказалась пустой, а в группе № 1 сосредоточена большая часть изучаемых элементов, следовательно, построенный интервальный вариационный ряд не может применяться для дальнейшего анализа. Составим неравно интервальный вариационный ряд.
Получим: (см. табл. столбец № 1,2.)
№ | fi | Xi | fi ’ | Xi fi | Xi 2 fi | ||||||
1 | 415-450 | 7 | 432,5 | 7 | 3027,5 | 1309393,75 | 77626185,05 | -2,58502E+11 | 8,60832E+14 | ||
2 | 450-1050 | 2 | 750 | 9 | 1500 | 1125000 | 18151316,68 | -54682354110 | 1,64735E+14 | ||
3 | 1050-2650 | 4 | 1850 | 13 | 7400 | 13690000 | 14631900,03 | -27984728128 | 5,35231E+13 | ||
4 | 2650-3350 | 6 | 3000 | 19 | 18000 | 54000000 | 3489200,042 | -2660805798 | 2,02909E+12 | ||
5 | 3350-4000 | 4 | 3675 | 23 | 14700 | 54022500 | 30683,36111 | -2687351,044 | 235367162,3 | ||
6 | 4000-15500 | 7 | 9750 | 30 | 68250 | 665437500 | 250944108,4 | 1,50251E+12 | 8,99614E+15 |
Для построенного вариационного ряда рассчитать:
1. среднюю арифметическую взвешенную:
3762,6 тыс. км;
Вывод: среднее количество перевозимого груза по анализируемым 30 рейсам составляет 3762,583 тыс. км.
2. Моду:
в данном случае, интервальный ряд содержит 2 (два) интервала, которым соответствует самая большая частота, в данном случае можно найти 2 моды:
- соответствует 1 интервалу,
- соответствует 6 интервалу,
=415+35*
=435,417 тыс. км – это число лежит в 1 интервале;
=
тыс. км – это число лежит в 6 интервале;
Вывод: в данном случае распределение является бимодальным и в большинстве рейсов грузооборот близок либо к 435,417 тыс. км, либо к 7450 тыс. км.
3. Медиану:
Найдём ее по формуле:
.
В данном случае, медианным является интервал № 4, следовательно:
тыс. км,
Значит, для рассматриваемого ряда, грузооборот в первую половину рейсов меньше, чем 2883,3333 тыс. км, а во вторую, больше, чем 2883,3333 тыс. км.
4. Среднеквадратическое отклонение и коэффициент вариации:
Для нахождения СКО сначала необходимо вычислить дисперсию:
, получим
12162446,45
СКО 3487,4670 тыс ткм.
Коэффициент вариации найдем по формуле:
, получим
Вывод: т.к. коэффициент вариации получился больше 33.3% , то рассматриваемая совокупность является неоднородной и найденная средняя арифметическая не является типичной для рассматриваемой совокупности и не может характеризовать центральную меру тенденции.
5. Коэффициент ассиметрии, найдем по формуле:
Центральный момент найдем по формуле:
38622489882,6573
получим 0,9106
вывод: т.к. А больше нуля, то ассиметрия правосторонняя.
6. Эксцесс распределения найдем по формуле:
Найдем:
, получим
335908491904946,6667
2,2708 – 3= - 0,7292
Вывод: т.к. Е < 0, то распределение плосковершинное.
7. Ранжируем ряд «дальность пробега», получаем:
156 |
312 |
312 |
312 |
312 |
312 |
312 |
380 |
420 |
1136 |
1243 |
1243 |
1243 |
1407 |
1513 |
1513 |
1513 |
1688 |
1688 |
1706 |
1845 |
1866 |
2119 |
2119 |
2119 |
2270 |
2771 |
8. Составляем интервальный вариационный ряд, для этого сначала найдём количество интервалов по формуле Стэрджесса:
m=1+3,322 lgN, где N – количество элементов изучаемой совокупности, получаем:
m=1+3,322 lg 30=5,9, округляем и получаем 6 интегралов.
8. Найдем размер интервала:
; получаем:
км
4. Составляем группировку, получим следующий интервальный ряд:
№ | fi | |
1 | 156-1906 | 22 |
2 | 1906-3656 | 5 |
3 | 3656-5406 | 1 |
4 | 5406-7156 | 1 |
5 | 7156-8906 | 0 |
6 | 8906-10656 | 1 |
![]() |
----- | 30 |
Группа № 5 оказалась пустой, а в группе № 1 сосредоточена большая часть изучаемых элементов, следовательно, построенный интервальный вариационный ряд не может применяться для дальнейшего анализа. Составим неравно интервальный вариационный ряд.
Получим: (см. табл. столбец № 1,2.)
№ | fi | Xi | fi ’ | Xi fi | Xi 2 fi | ||||
1 | 155-355 | 7 | 255 | 7 | 1785 | 455175,00 | 21272443,94 | -37083187894,05 | 64645267296297,20 |
2 | 355-710 | 2 | 532,5 | 9 | 1065 | 567112,50 | 4296846,125 | -6298102208 | 9231443310963,76 |
3 | 710-1420 | 5 | 1065 | 14 | 5325 | 5671125,00 | 4354777,813 | -4064096394 | 3792817959248,46 |
4 | 1420-1850 | 7 | 1635 | 21 | 11445 | 18712575,00 | 923653,9375 | -335517292,8 | 121876656608,47 |
5 | 1850-2220 | 4 | 2035 | 25 | 8140 | 16564900,00 | 5402,25 | 198532,6875 | 7296076,27 |
6 | 2220-10655 | 5 | 6437,5 | 30 | 32187,5 | 207207031,25 | 98534702,81 | 437420179460,39 | 1941817531669540,00 |
----- | 30 | --- | --- | 59947,5 | 249177918,75 | 129387826,88 | 389639474205,00 | 2019608944188730,00 |
Для построенного вариационного ряда рассчитать:
3. среднюю арифметическую взвешенную:
1998,25км;
Вывод: средняя дальность пробега по анализируемым 30 рейсам составляет 1998,25км.
4. Моду:
в данном случае, интервальный ряд содержит 2 (два) интервала, которым соответствует самая большая частота, в данном случае можно найти 2 моды:
- соответствует 1 интервалу,
- соответствует 4 интервалу,
=155+200*
=271,6667 км – это число лежит в 1 интервале;
=1420+430*
=1592 км – это число лежит в 4 интервале;
Вывод: в данном случае распределение является бимодальным и в большинстве рейсов дальность пробега близка либо к 271,6667 км, либо к 1592 км.
3. Медиану:
Найдём ее по формуле:
.
В данном случае, медианным является интервал № 5, следовательно:
1911,6667 км,
Значит, для рассматриваемого ряда, дальность пробега в первую половину рейсов меньше, чем 1911,6667 км, а во вторую, больше, чем 1911,6667 км.
9. Среднеквадратическое отклонение и коэффициент вариации:
Для нахождения СКО сначала необходимо вычислить дисперсию:
, получим
4312927,5627
СКО 2076,7590 км.
Коэффициент вариации найдем по формуле:
, получим
103,93%
Вывод: т.к. коэффициент вариации получился больше 33.3%, то рассматриваемая совокупность является неоднородной и найденная средняя арифметическая не является типичной для рассматриваемой совокупности и не может характеризовать центральную меру тенденции.
10. Коэффициент ассиметрии, найдем по формуле:
Центральный момент найдем по формуле:
12987982473,5
получим 1,4501
вывод: т.к. А больше нуля, то ассиметрия правосторонняя.
11. эксцесс распределения найдем по формуле:
Найдем:
=
67320298139624,3333
18601347450834,7615
3,6192– 3= 0,6192
Вывод: т.к. Е > 0, то распределение островершинное.
Похожие работы
-
Ряды распределения и аналитические группировки
Задача Постройте ряд распределения студентов по успеваемости: 2, 3, 3, 4, 5, 5, 3, 3, 4, 5, 4, 5, 5, 5, 4, 3, 3, 3, 3, 4, 4, 4, 4, 4, 5, 5, 4, 4, 4. Подсчитайте локальные и накопительные частоты. Постройте полигон и кумуляту распределения. Определите моду, медиану, среднюю, дисперсию, среднее квадратическое отклонение, коэффициент вариации.
-
Разработка на отделении плана перевозок и плана работы подвижного состава
Задание Исходные данные Объем работы по станциям, тыс. т. станция 1 груз 2 груз прием погрузка выгрузка прием погрузка выгрузка 13600 15800 Объем работы участков, тыс. т.
-
Определение эффективности использования транспорта
Тема 1 Определение эффективности использования транспорта Анализ использования грузового автотранспорта Для оценки работы грузового автотранспорта применяется целая система частных и обобщающих показателей, которые позволяют оценить работы машин с точки зрения использования времени их работы, скорости движения, пробега, грузоподъемности и т.д., а также производительности работы машин и себестоимость перевозок.
-
Статистика на предприятии
Построение ряда распределения рабочих по стажу, определение интервала. Расчет относительных величин динамики с постоянной и переменной базой сравнения. Корреляционная таблица основных показателей ремонтных предприятий железнодорожного транспорта.
-
Расчет себестоимости и основных показателей работы подвижного состава
МОСКОВСКИЙ АВТОМОБИЛЬНО-ДОРОЖНЫЙ ИНСТИТУТ КАФЕДРА ЭКОНОМИКИ КУРСОВАЯ РАБОТА ПО КУРСУ ЭКОНОМИКИ “ РАСЧЕТ СЕБЕСТОИМОСТИ И ОСНОВНЫХ ПОКАЗАТЕЛЕЙ РАБОТЫ ПОДВИЖНОГО СОСТАВА
-
Расчет статистических показателей
Формирование информационной базы – начальной стадии экономико-статистического исследования. Расчеты средней и предельной ошибок выборки. Оценка распространения выборочных данных на генеральную совокупность. Построение вариационного возрастающего ряда.
-
Экономика автотранспортного предприятия 2
Министерство образования и науки РФ Государственное образовательное учреждение Высшего профессионального образования «Псковский государственный политехнический институт»
-
Экономический анализ
Понятие, предмет и содержание экономического анализа. Анализ влияния стоимости производственных и непроизводственных факторов на динамику основных фондов. Расчет структурных сдвигов в посевных площадях для оценки валового сбора технических культур.
-
Экономика предприятий
Порядок и особенности группировки предприятий по оборачиваемости оборотных средств. Методика определения показателей динамики и структуры мощности всех электростанций России в 1995 г. Оценка среднего уровня месячной заработной платы рабочих и служащих.
-
Общая теория статистики
Группировка промышленных предприятий по объёму валовой продукции за отчётный период, графические изображения вариационного ряда. Определение абсолютного прироста, цепных и базисных коэффициентов (темпов) роста, среднегеометрического значения коэффициента.