Методические указания по выполнению лабораторных работ для студентов заочной формы обучения Для всех специальностей




Скачать 322.37 Kb.
НазваниеМетодические указания по выполнению лабораторных работ для студентов заочной формы обучения Для всех специальностей
страница1/4
Дата публикации20.02.2014
Размер322.37 Kb.
ТипМетодические указания
skachate.ru > Экономика > Методические указания
  1   2   3   4


Федеральное агентство по образованию
Государственное образовательное учреждение

высшего профессионального образования

Санкт-Петербургский государственный

инженерно-экономический университет

Кафедра исследования операций в экономике

Имени профессора Юрия Алексеевича Львова


СТАТИСТИКА



Методические указания по выполнению лабораторных работ

для студентов заочной формы обучения
Для всех специальностей

Санкт-Петербург


2007


Допущено

редакционно-издательским советом СПбГИЭУ

в качестве методических указаний


Составители

канд. экон. наук, доц^ . Г. В. Карпова
Рецензент

док. экон. наук, проф. В.Н.Соколов

Подготовлено на кафедре

исследования операций в экономике

Имени профессора Юрия Алексеевича Львова
Одобрено

научно-методическим советом СПбГИЭУ


Отпечатано в авторской редакции с оригинал-макета,

представленного составителями


Содержание


  1. Общие положения 4

  2. Методические указания к выполнению лабораторной работы №1 5

  3. Задание к лабораторной работе №1 9

  4. Методические указания к выполнению лабораторной работы №2. 10

  5. Задание к лабораторной работе №2 13

  6. Методические указания к выполнению лабораторной работы №3. 13

  7. Задание к лабораторной работе №3 28

  8. Методические указания к выполнению лабораторной работы №4 29

  9. Задание к лабораторной работе №4 31

10.Требования к оформлению лабораторной работы 32

11. Список литературы 32

Общие положения
Методические указания по выполнению лабораторных работ по дисциплине «Статистика» предназначены для всех специальностей.

Тематика лабораторных работ охватывает основные разделы дисциплины «Статистика», предусмотренные программой. Цель методических указаний – научить работать с наиболее доступными и распространенными пакетами обработки статистических данных: ППП MS Excel и Statistica.

Каждая лабораторная работа содержит задание, краткое теоретическое обоснование задания и подробное описание того, как данное задание выполняется в обоих пакетах. Предусмотрено, что задание должно быть выполнено и в ППП MS Excel, и в ППП MS Statistica.

Задания выстроены по мере возрастания сложности, поэтому преподаватель может варьировать степень трудности работы студента с учетом его индивидуальных возможностей.

Самостоятельная работа предусмотрена в виде предварительной подготовки к лабораторной работе. Она заключается в том, что студент должен изучить тему по учебнику или лекционному материалу, подготовить необходимые статистические данные, источники которой приведены в методических указаниях. Для подготовки к лабораторным работам предлагается использовать учебное пособие М.П. Власова, П.Д. Шимко «Общая теория статистики».

Методические указания дополнены списком рекомендуемой литературы и статистическими таблицами.



^ Методические указания к выполнению лабораторной работы №1


Группировка статистических данных
(Работа должна быть выполнена в 2-х вариантах: в ППП MS Excel и Statistica).
Подготовка к выполнению лабораторной работы.

1.По учебнику изучить темы:

Статистическое наблюдение,

Статистическая сводка,

Группировка,

Ряд распределения.

2.Уметь группировать статистические данные.

3.Подготовить выборку по 5 признакам, объемом не менее 50 единиц (например, информация о деятельности по 50 предприятий и 5 показателям: объем производства, численность занятых, стоимость основных средств, кредиторская задолженность и балансовая прибыль). Такую информацию можно найти в статистических сборниках, internet, экономической периодике.

^ Выполнение задания в ППП MS Excel.
Ход работы:

  1. В ППП MS Excel основные статистические характеристики можно получить с помощью функции Описательная статистика. Для этого последовательно выполняем следующие операции: Сервис – Анализ данных – Описательная статистика – ОК. Предварительно надо проверить доступ к пакету анализа: Сервис – Надстройки – Пакет анализа (отметить флажком).

В диалоговом окне заполняем строки:

^ Входной интервал (один или несколько столбцов из введенных исходных данных);

Группирование (выбираем по столбцам);

Метки - указание на то, что первая строка содержит название столбца;

^ Выходной интервал – указание места, куда будут выведены результаты расчета (достаточно указать левую верхнюю ячейку);

Новый рабочий лист – имя нового листа;

Помечаем строки: Итоговая статистика, Уровень надежности (0,95)-ОК
2.Для выполнения равноинтервальной группировки сначала определяем величину интервала по формуле:

h = (х максимальное – х минимальное)/n,

количество интервалов берем равное 4.

Затем рассчитываем границы интервалов (х мин. + h), и с применением функции ^ Фильтр определяем частоты (количество единиц совокупности, попадающее в каждый интервал): Выделяем столбец исходных данных - Данные – Фильтр – Автофильтр. Щелкнем по стрелке, появившейся в верхней ячейке и выберем Условие. В первой строке задаем нижнюю границу интервала (например, больше или равно 20), во второй строке задаем верхнюю границу интервала (например, меньше или равно 40). Сумму выбранных (обозначенных синим цветом) единиц совокупности записываем в отдельную таблицу. Повторяем процедуру выбора для каждого интервала. В результате должен получиться ряд распределения (смотри таблицу 1).
Таблица 1. Ряд распределения

Объем производства (тыс.шт.)

Количество предприятий

100-120

12

120-140

18

140-160

14

160-180

6

Итого:

50


3. Построение гистограммы и кумуляты выполняется с указанием названия графика и каждой оси. Для кумуляты в таблице рассчитываем накопленные частоты и среди разновидностей диаграмм выбираем График.
4. Выводы делаем по рассчитанным характеристикам Описательной статистики. Выводы должны давать общую картину распределения: однородность совокупности («похожесть» единиц совокупности друг на друга), концентрация значений вокруг средней величины, «типичное» значение, симметричность распределения (преобладание больших или малых значений).
^ Выполнение задания в пакете Statistica.

Ход работы:

Пакет имеет модульную структуру. Модули открываются переключателем модулей (Statistica Module Switcher), выйти в который можно, щелкнув по первому изображению в третьей строке рабочего окна. Управление данными осуществляется модулем Data Management. В этой работе нас интересует модуль Basic Statistics – Descriptive statistics.

Последовательность выполнения действий следующая:

  • Открыть файл или создать файл с данными;

  • Выбрать переменные для анализа;

  • Выбрать метод анализа данных из меню в стартовой панели модуля;

  • Выбрать вычислительную процедуру и задать ее параметры;

  • Начать вычислительную процедуру.

  1. Создаем новый файл для ввода данных: File – New Data – вводим имя файла - Ок. В поле Var1 вводим исходные данные. Если строк не достаточно (по умолчанию 10), то добавляем: Cases – Add – Number of Cases to Add – указываем число добавляемых строк. Можно задать имя переменной, формат чисел следующим образом: выбранная переменная – в окне Variable Specs или Vars – All Specs. Можно открыть уже заготовленные данные: File – Open Data; или импортировать данные из других файлов: File – Import Data.

Для построения вариационного ряда: ^ Data Management – AnalysisSort (сортировка данных) – Acsen (по возрастанию) или Desc (по убыванию).

Затем Statistica Module Switcher - Basic Statistics – Switch to – Analysis – Descriptive Statistics – More Statistics. Помечаем те статистики, которые хотим вычислить:Valid N– число элементов выборки;

^ Mean – среднее значение;

Sum – сумма;

Median – медиана;

Standard Deviation – среднее квадратическое отклонение (стандартное отклонение);

Variance – несмещенная оценка дисперсии;

Standard error of mean – стандартная ошибка среднего;

^ Minimum @ maximum – минимальное и максимальное значения;

Lower @ upper quartiles – верхний и нижний квартиль;

Range – размах вариации;

Quartiles range – разность между верхним и нижним квартилем;

Skewness – выборочный коэффициент асимметрии;

Kurtosis – выборочный коэффициент эксцесса;

Standard error of skewness – стандартная ошибка коэффициента асимметрии;

^ Standard error of kurtosis – стандартная ошибка коэффициента эксцесса.

Надо отметить необходимые характеристики, ввести имя анализируемой переменной в левом верхнем углу и ^ ОК. Полученные результаты будут представлены в виде таблицы.

2. Для проведения группировки в стартовой панели модуля Basic Statistics выберем процедуру Frequency tables. В диалоговом окне можно задать размер интервала Step size, при этом пометить слова at minimum (так задается начальное значение) или задать количество интервалов: No of exact intervals.

В полученной таблице будут указаны границы интервалов признака, частоты, накопленные частоты и доля единиц группы в общем объеме совокупности.

В окне Frequency tables найдем кнопку Histograms и построим гистограмму. На графике кривая ^ Exp Normal - это график плотности нормального распределения с математическим ожиданием и средним квадратическим отклонением.

Для построения кумуляты: Analysis-Frequency tables –ввести имя переменной- нажать кнопку Frequency tables-щелкнуть правой кнопкой мыши по имени столбца Сumul. Сount. - в меню выбрать Custom Graphs – line plot – OK.
Задание к лабораторной работе №1:

  1. Построить вариационный ряд.

  2. Вычислить среднее значение, моду, медиану, дисперсию (смещенную и несмещенную оценку), коэффициент вариации.

  3. Сделать равноинтервальную группировку.

  4. Построить таблицу частот и накопленных частот для сгруппированной выборки.

  5. Построить гистограмму и кумуляту.

  6. Сделать выводы о распределении (характеристика симметричности и однородности).


Методические указания к выполнению лабораторной работы №2.
Обобщающие характеристики совокупности.

(Работа должна быть выполнена в ^ ППП MS Statistica и Excel).
Исследование влияния, которое оказывает изменение какого-либо фактора на результативный признак, может быть проведено при помощи дисперсионного анализа. Например, надо выяснить влияет ли на выручку магазина вид товара, которым торгует магазин, или существует ли зависимость между результатами эксперимента и изношенностью оборудования, с помощью которого этот эксперимент проводится.

Допустим, в результате наблюдений мы имеем несколько независимых выборок из нормально распределенных генеральных совокупностей. Надо проверить гипотезу о равенстве средних значений, рассчитанных по каждой выборке отдельно (например, среднее значение выручки отдельно в группе магазинов торгующих продуктами, отдельно – торгующих бытовой химией).

О
бщая дисперсия равна сумме межгрупповой дисперсии и средней из внутригрупповых дисперсий.

Общая дисперсия равна сумме межгрупповой дисперсии и средней из внутригрупповых дисперсий.

Общая дисперсия – сумма квадратов отклонений наблюдений от общего среднего; межгрупповая дисперсия – сумма квадратов отклонений выборочных средних групп от общего среднего; средняя из внутригрупповых дисперсий – это среднее значение дисперсий, каждая из которых представляет собой сумму квадратов отклонений наблюдений от выборочных средних.

П
роверка гипотезы о равенстве средних проводится по формуле:

где

-

несмещенная оценка дисперсии групповых средних, а

- несмещенная оценка дисперсии внутри групп.

Используя таблицы распределения Фишера, находим значение F при уровне значимости 0,05; (l-1); (n-l). Если F табличное меньше найденного значения F, гипотеза о равенстве средних отклоняется, что говорит о значимом влиянии изменения фактора на измеряемую величину (например, изношенность оборудования оказывает значимое влияние на результаты экспериментов, проводимых на этом оборудовании).
^ Подготовка к выполнению лабораторной работы.

1.По учебнику изучить темы:

«Характеристика рядов распределения»,

«Средние величины»,

«Ряды распределения»,

«Оценка и достоверность сравнения средних величин».

2.Уметь рассчитывать различные виды дисперсии и коэффициент детерминации. Уметь пользоваться статистическими таблицами «Значение интеграла вероятностей F(t)» и «Таблица значений F-критерия Фишера».

3.Подготовить выборку по 2 признакам, объемом не менее 50 единиц (например, информация о деятельности по 50 предприятий по 2 показателям: объем производства, численность занятых). Такую информацию можно найти в статистических сборниках, internet, экономической периодике. Можно использовать данные из лабораторной работы №1.

^ Выполнение задания.
Ход работы:

Используем модуль Basic Statistics and Tables, опция Breakdown and one-way ANOVA (однофакторный дисперсионный анализ).

Формируем таблицу с двумя столбцами: в один занесем значения фактора, в другой – соответствующие значения другого признака. Затем в опции Analysis – Detailed Analysis of Individual tables – Variables (вводим переменные из таблицы): Grouping Variables (группирующие переменные – указываем влияющий фактор); Dependent Variables (зависимая переменная) – ОК.

В следующем окне отметим:

  • Number of observations (количество наблюдений);

  • Standard deviations (стандартные отклонения);

  • Variances (дисперсии).

Затем Summary table of means (таблица средних величин) –Continue –Analysis of Variance.

В таблице результатов находим:

  • межгрупповую дисперсию (SS Effect);

  • число степеней свободы для межгрупповой дисперсии (df Effect);

  • среднее значение суммы квадратов (MS Effect);

  • внутригрупповую дисперсию - сумму квадратов отклонений значений признака от выборочных средних (SS Error);

  • число степеней свободы для внутригрупповой дисперсии (df Error);

  • среднее значение суммы квадратов (MS Error);

  • значение F-статистики;

  • уровень значимости, который надо сравнить со значением 0,05. Если вычисленный уровень значимости меньше 0,05, гипотеза о равенстве средних отклоняется и делается вывод о значимом влиянии фактора на признак.

Задание к лабораторной работе №2.

1.Используя одномерный дисперсионный анализ, определить значимость влияния фактора на признак, приняв уровень значимости, равный 0,05.


Методические указания выполнению лабораторной работы №3.
Статистические методы анализа связи

(Работа должна быть выполнена в 2-х вариантах: в ППП MS Excel и Statistica).
Подготовка к выполнению лабораторной работы.

1.По учебнику изучить темы:

«Статистические методы анализа связи»,

«Анализ динамики процессов и явлений»,

«Прогнозирование с использованием рядов динамики».

2.Уметь рассчитывать параметры уравнения регрессии и линейного уравнения тренда, находить табличные значения t-статистики и F-критерия, делать декомпозицию ряда динамики.

3.Подготовить выборку по 5 признакам, объемом не менее 50 единиц (например, информация о деятельности по 50 предприятий по 5 показателям: объем производства, численность занятых, стоимость основных средств, кредиторская задолженность и балансовая прибыль). Такую информацию можно найти в статистических сборниках, internet, экономической периодике. Можно использовать данные из лабораторной работы 1.

4.Подготовить данные, меняющиеся во времени. Это должен быть ряд уровней за 24 периода (например, объем производства предприятия за 24 квартала/месяца).

^ Выполнение задания в ППП MS Excel.
Ход работы:

Определите фактор, оказывающий влияние (x) и результативный признак (y). Для построения уравнения регрессии воспользуемся ^ Пакетом анализа: Сервис – Анализ данных – Регрессия. Если строки Анализ данных в Сервисе нет, то надо предварительно выполнить следующие действия: Сервис – Надстройки – Пакет анализа (отметить флажком).

В окне Регрессия:

Входной интервал Х – это столбец данных, определенных вами как фактор (причина); Входной интервал Y – это столбец данных, определенных вами как результат. Выходной интервал – несколько чистых ячеек на том же листе, где находятся исходные данные, или на отдельном листе. В результате получаем таблицу расчетов (см. пример в таблице 2).

Таблица 2. «Вывод итогов»
^

Регрессионная статистика


Множественный R

0,502621

R-квадрат

0,252628

Нормированный R-квадрат

0,159206

Стандартная ошибка

25,16016

Наблюдения

50
  1   2   3   4

Похожие:

Методические указания по выполнению лабораторных работ для студентов заочной формы обучения Для всех специальностей iconМетодические указания по выполнению контрольной работы для студентов...
Методические указания предназначены для самостоятельной работы студентов 4 и 5 курсов заочной формы обучения всех специальностей...
Методические указания по выполнению лабораторных работ для студентов заочной формы обучения Для всех специальностей iconМетодические указания и задания по выполнению контрольных работ для...
Страхование : методические указания по выполнению контрольных работ для студентов 3 – 5-го курсов заочной формы обучения всех специальностей...
Методические указания по выполнению лабораторных работ для студентов заочной формы обучения Для всех специальностей iconЗадания и методические указания по выполнению контрольной работы...
Информатика. Методические материалы по выполнению контрольной работы для студентов всех специальностей заочной формы обучения. –...
Методические указания по выполнению лабораторных работ для студентов заочной формы обучения Для всех специальностей iconПрограмма дисциплины и методические указания к выполнению контрольных...
Методические указания предназначены для студентов 2 3-го курсов заочной формы обучения всех специальностей (кроме 080507 “Менеджмент...
Методические указания по выполнению лабораторных работ для студентов заочной формы обучения Для всех специальностей iconМетодические указания по выполнению контрольных работ с переходом...
Методические указания, задания и темы контрольных работ для студентов 3 5 курсов всех специальностей «Финансы и кредит», «Маркетинг»,...
Методические указания по выполнению лабораторных работ для студентов заочной формы обучения Для всех специальностей iconМетодические указания по выполнению контрольной работы и варианты...

Методические указания по выполнению лабораторных работ для студентов заочной формы обучения Для всех специальностей iconМетодические указания по выполнению контрольной работы и варианты...

Методические указания по выполнению лабораторных работ для студентов заочной формы обучения Для всех специальностей iconМетодические указания по выполнению контрольных работ По учебному...
Экономическая география и регионалистика : методические указания и тематика контрольных работ для студентов 1 – 3-го курсов всех...
Методические указания по выполнению лабораторных работ для студентов заочной формы обучения Для всех специальностей iconМетодические указания для студентов заочной формы обучения по выполнению...
Методические указания для студентов заочной формы обучения по выполнению контрольных заданий для специальностей
Методические указания по выполнению лабораторных работ для студентов заочной формы обучения Для всех специальностей iconМетодические указания по выполнению контрольных работ для студентов...
Государственное образовательное учреждение высшего профессионального образования

Вы можете разместить ссылку на наш сайт:
Школьные материалы


При копировании материала укажите ссылку © 2014
контакты
skachate.ru
Главная страница