- •Оглавление
- •Введение
- •Статистические графики
- •Динамика показателей работы скважин Приобского месторождения после внедрения новой технологии (куст 580, скважина 10166)
- •Цены на спг (сжиженный природный газ) в сша по сравнению с природным газом из Канады
- •Бурение в странах мира
- •Закупка российской нефти крупнейшими американскими фирмами
- •Доля иностранного участия в разработке нефтяных запасов ряда стран, %
- •Прирост добычи газа некоторых российских производителей, млн. М3
- •Группировка статистических данных
- •Средние величины. Общие принципы их применения
- •Степенные средние величины
- •Виды степенных средних
- •Пример расчета
- •Структурные средние величины
- •Показатели вариации
- •Абсолютные и средние показатели вариации, способы их расчета
- •Определение дисперсии способом моментов или методом отсчета от условного нуля
- •Показатели относительного рассеивания
- •Пример расчета
- •Показатели динамики
- •Сведения по горизонтальной скважине № 1947 Сиреневского месторождения нгду «Ямашнефть»
- •Пример расчета коэффициентов опережения
- •Средние характеристики ряда динамики
- •Баланс спроса и предложения нефти в мире в 2002 г., млн. Барр./сут.
- •Нгду «Оренбургнефть»
- •Статистические взаимосвязи
- •Показатели оценки тесноты связи
- •Объем инвестиций, вкладываемых в месторождения Коми, Урало-Поволжья, Западной Сибири
- •Показатели эксплуатации нагнетательных и окружающих их добывающих скважин
- •Показатели эксплуатации добывающих скважин
- •Технико-экономические показатели
- •Библиографический список
- •Статистика на предприятиях нефтяной и газовой промышленности
-
Статистические взаимосвязи
-
Показатели оценки тесноты связи
-
Формы проявления взаимосвязей весьма разнообразны. В качестве двух самых общих их видов выделяют функциональную (полную) и корреляционную (неполную) связи. В первом случае величине факторного признака строго соответствует одно или несколько значений функции. Корреляционная связь (которую называют неполной или статистической) проявляется в среднем, для массовых наблюдений, когда заданным значениям зависимой переменной соответствует некоторый ряд вероятных значений независимой переменной. Объясняется это сложностью взаимосвязей между анализируемыми факторами, на взаимодействие которых влияют неучтенные случайные величины.
В наиболее общем виде задача статистики в области изучения взаимосвязей состоит в количественной оценке их наличия и направления, а также характеристике силы и формы влияния одних факторов на другие.
В данном контексте можно говорить о корреляционном анализе в широком смысле – когда всесторонне характеризуется взаимосвязь.
Задачи корреляционного анализа сводятся к измерению тесноты связи между варьирующими признаками, определению неизвестных причинных связей и оценке факторов, оказывающих наибольшее влияние на результативный признак.
Показатели оценки тесноты связи дают возможность охарактеризовать зависимость вариации результативного признака от вариации признака – фактора. Зная показатели тесноты корреляционной связи, мы можем решать следующие группы вопросов:
-
ответить на вопрос о необходимости изучения данной связи между признаками и целесообразности ее практического применения;
-
сопоставляя показатели тесноты связи для различных ситуаций, можно судить о степени различий в ее проявлении для конкретных условий;
-
сопоставляя показатели тесноты связи результативного признака с различными факторами, можно выявить те факторы, которые в данных конкретных условиях являются решающими и, главным образом, воздействуют на формирование величины результативного признака.
Одним из совершенных показателей тесноты связи является линейный коэффициент корреляции ( r ).
Вычисления коэффициента корреляции можно произвести по следующей формуле:
, (6.1)
где n – число уровней ряда;
xi – факторный признак;
yi – результативный признак.
Линейный коэффициент корреляции может принимать любые значения от –1 до +1. Чем ближе коэффициент корреляции по абсолютной величине к 1, тем теснее связь между признаками. Знак при линейном коэффициенте корреляции указывает на направление связи: прямой зависимости соответствует знак плюс, а обратной – знак минус.
Если с увеличением значений факторного признака x результативный признак y имеет тенденцию к увеличению, то величина коэффициента корреляции будет находиться между 0 и 1. Если же с увеличением значений x результативный признак y имеет тенденцию к снижению, коэффициент корреляции может принимать значение в интервале от 0 до -1.
Для получения выводов о практической значимости синтезированных в анализе моделей показаниям тесноты связи дается качественная оценка. Это осуществляется на основе шкалы Чеддока (см. табл.6.1).
Таблица 6.1
Показания тесноты связи |
0,1–0,3 |
0,3–0,5 |
0,5–0,7 |
0,7–0,9 |
0,9–0,99 |
Характеристика силы связи |
слабая |
умеренная |
заметная |
высокая |
весьма высокая |
Рассмотрим на примере расчет линейного коэффициента корреляции.
Пример. Имеется информация по структурным подразделениям нефтяных предприятий о возрасте (продолжительности эксплуатации) оборудования и затратах на его ремонт.
Таблица 6.2
Номер предприятия
|
1
|
2
|
3
|
4
|
5
|
6
|
7
|
8
|
9
|
10
|
Возраст оборудования, лет |
4
|
5
|
5
|
6
|
8
|
10
|
8
|
7
|
11
|
6
|
Затраты на ремонт, тыс. д.е. |
1,5 |
2,0 |
1,4 |
2,3 |
2,7 |
4,0 |
2,3 |
2,5 |
6,6 |
1,7 |
Необходимые значения для применения заданной формулы определяются в расчетной таблице.
Таблица 6.3
№ |
Расчетные графы |
||||
X |
Y |
X2 |
Y2 |
XY |
|
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
|
4 5 5 6 8 10 8 7 11 6
|
1,5 2,0 1,4 2,3 2,7 4,0 2,3 2,5 6,6 1,7
|
16 25 25 36 64 100 64 49 121 36
|
2,25 4,0 1,96 5,29 7,29 16,0 5,29 6,25 43,56 2,89
|
6,0 10,0 7,0 13,8 21,6 40,0 18,4 17,5 72,6 10,2
|
|
56
|
27
|
536
|
94,78
|
217,1
|
На основании итогов таблицы сделаем необходимые расчеты:
.
Полученная величина r = 0,9447 означает, что в соответствии со шкалой Чеддока связь между затратами на ремонт и возрастом оборудования очень высокая.
Задача 6.1
Имеются данные по объему инвестиций, вкладываемых в месторождения Коми, Урало-Поволжья, Западной Сибири.
Таблица 6.4
Месторождения |
Капиталовложения в обустройство скв., млн. ден.ед. |
Площадь сетки, га/скв. |
Лунское Федоровское Самотлорское Верх-Тарское Самбурское Восточно-Харьягинское Лебяжье Черногорское Юрупченское Северо-Юрупченское Перевальное Восточно-Перевальное Южно-Комсомольское Курниковское Троянинское |
142,2 109,0 461,9 834,2 115,6 185,6 926,5 412,3 298,7 182,6 568,2 326,3 402,8 185,6 296,3 |
79,6 28,2 41,0 25,0 32,0 83,0 22,0 17,0 13,0 10,0 22,0 15,0 17,0 15,0 16,0 |
Определите линейный коэффициент корреляции.
Задача 6.2
На основании результата расчета линейного коэффициента корреляции сделайте вывод о направлении связи (прямая или обратная).
Таблица 6.5