Laboratornye_raboty_semestr2_modul2
.pdf11
значение розничной цены при скорости печати графики, равной 2,2 стр. в минуту.
№ п/п |
Скорость печати |
Розничная цена на |
|
графики (стр. в мин.) |
принтеры (грн.) |
||
|
|||
1 |
2,4 |
1275 |
|
2 |
1,9 |
1539 |
|
3 |
2,4 |
999 |
|
4 |
2,1 |
1125 |
|
5 |
1,9 |
999 |
|
6 |
0,9 |
799 |
|
7 |
0,5 |
4500 |
|
8 |
0,3 |
2999 |
|
9 |
0,5 |
3995 |
|
10 |
0,7 |
4500 |
Вариант 3
1.Используя встроенные статистические функции MS Excel и Анализ данных, вычислить по предлагаемым данным среднее арифметическое, дисперсию, стандартное отклонение, моду, медиану для следующих параметров: средний возраст работников и производительность труда.
2.Используя встроенную статистическую функцию MS Excel и инструмент Корреляция Анализа данных вычислить коэффициент корреляции (тесноту связи между теми же параметрами).
3.Используя функции НАКЛОН и ОТРЕЗОК (получение уравнения линейной регрессии), а также функцию ПРЕДСКАЗ (получение теоретических значений по линии регрессии) исследовать зависимость производительности труда (у) от среднего возраста работников (х) на 14 предприятиях; построить корреляционное поле и график теоретической линии регрессии (на основании данных, полученных по функции ПРЕДСКАЗ). Для проверки параметров теоретической линии регрессии построить линию тренда (на другом графике) с указанием уравнения регрессии. Определить значение производительности труда при среднем возрасте работников, равном 37.
Предприятие |
Средний возраст |
Производительность |
|
работников |
труда (т/ч) |
||
|
|||
1 |
33 |
20 |
12
Предприятие |
Средний возраст |
Производительность |
|
работников |
труда (т/ч) |
||
|
|||
2 |
31 |
24 |
|
3 |
41 |
28 |
|
4 |
39 |
30 |
|
5 |
46 |
31 |
|
6 |
43 |
33 |
|
7 |
34 |
34 |
|
8 |
38 |
37 |
|
9 |
42 |
38 |
|
10 |
35 |
40 |
|
11 |
39 |
41 |
|
12 |
44 |
43 |
|
13 |
40 |
45 |
|
14 |
41 |
48 |
Вариант 4
1.Используя встроенные статистические функции MS Excel и Анализ данных, вычислить по предлагаемым данным среднее арифметическое, дисперсию, стандартное отклонение, моду, медиану для следующих параметров: тактовая частота процессора и цена.
2.Используя встроенную статистическую функцию MS Excel и инструмент Корреляция Анализа данных вычислить коэффициент корреляции (тесноту связи между теми же параметрами).
3.Используя функции НАКЛОН и ОТРЕЗОК (получение уравнения линейной регрессии), а также функцию ПРЕДСКАЗ (получение теоретических значений по линии регрессии) исследовать зависимость цены процессора (у) от тактовой частоты (х); построить корреляционное поле и график теоретической линии регрессии (на основании данных, полученных по функции ПРЕДСКАЗ). Для проверки параметров теоретической линии регрессии построить линию тренда (на другом графике) с указанием уравнения регрессии. Определить значение цены процессора, если тактовая частота составляет 1500 МГц.
Тип процессора |
Тактовая частота |
Цена (грн.) |
|
(МГц) |
|||
|
|
||
AMD Duron |
800 |
166,80 |
|
AMD Duron |
900 |
172,38 |
13
Тип процессора |
Тактовая частота |
Цена (грн.) |
|
(МГц) |
|||
|
|
||
AMD Duron |
950 |
183,48 |
|
AMD Duron Morgan |
1200 |
222,42 |
|
AMD Duron Morgan |
1300 |
244,62 |
|
AMD Athlon Socket A |
1000 |
316,92 |
|
AMD Athlon XP |
1700 |
350,28 |
|
AMD Athlon XP |
1800 |
405,90 |
|
AMD Athlon XP |
1900 |
461,46 |
|
AMD Athlon XP |
2000 |
489,30 |
|
AMD Athlon XP |
2100 |
561,54 |
Вариант 5
1.Используя встроенные статистические функции MS Excel и Анализ данных, вычислить по предлагаемым данным среднее арифметическое, дисперсию, стандартное отклонение, моду, медиану для следующих параметров: коэффициент механизации и средний процент выполнения нормы.
2.Используя встроенную статистическую функцию MS Excel и инструмент Корреляция Анализа данных вычислить коэффициент корреляции (тесноту связи между теми же параметрами).
3.Используя функции НАКЛОН и ОТРЕЗОК (получение уравнения линейной регрессии), а также функцию ПРЕДСКАЗ (получение теоретических значений по линии регрессии) исследовать зависимость среднего процента выполнения нормы (у) от коэффициента механизации работ (х) на 14 предприятиях; построить корреляционное поле и график теоретической линии регрессии (на основании данных, полученных по функции ПРЕДСКАЗ). Для проверки параметров теоретической линии регрессии построить линию тренда (на другом графике) с указанием уравнения регрессии. Определить значение среднего процента выполнения нормы при коэффициенте механизации, равном
72%.
Предприятие |
Коэффициент |
Средний процент |
|
механизации труда (%) |
выполнения нормы |
||
|
|||
1 |
32 |
127 |
|
2 |
30 |
120 |
|
3 |
36 |
116 |
14
Предприятие |
Коэффициент |
Средний процент |
|
механизации труда (%) |
выполнения нормы |
||
|
|||
4 |
40 |
117 |
|
5 |
41 |
106 |
|
6 |
47 |
128 |
|
7 |
56 |
109 |
|
8 |
54 |
114 |
|
9 |
60 |
115 |
|
10 |
55 |
121 |
|
11 |
61 |
110 |
|
12 |
67 |
111 |
|
13 |
69 |
108 |
|
14 |
76 |
113 |
Вариант 6
1.Используя встроенные статистические функции MS Excel и Анализ данных, вычислить по предлагаемым данным среднее арифметическое, дисперсию, стандартное отклонение, моду, медиану для следующих параметров: себестоимость и объем выпуска продукции.
2.Используя встроенную статистическую функцию MS Excel и инструмент Корреляция Анализа данных вычислить коэффициент корреляции (тесноту связи между теми же параметрами).
3.Используя функции НАКЛОН и ОТРЕЗОК (получение уравнения линейной регрессии), а также функцию ПРЕДСКАЗ (получение теоретических значений по линии регрессии) исследовать зависимость объема выпуска продукции (у) от себестоимости (х); построить корреляционное поле и график теоретической линии регрессии (на основании данных, полученных по функции ПРЕДСКАЗ). Для проверки параметров теоретической линии регрессии построить линию тренда (на другом графике) с указанием уравнения регрессии. Определить значение объема выпуска продукции при себестоимости 4,4 грн.
№ п/п |
Себестоимость (грн.) |
Объем выпуска |
|
продукции (тыс. шт.) |
|||
|
|
||
1 |
2,8 |
29 |
|
2 |
3,0 |
28 |
|
3 |
3,1 |
27 |
|
4 |
3,2 |
26 |
15
№ п/п |
Себестоимость (грн.) |
Объем выпуска |
|
продукции (тыс. шт.) |
|||
|
|
||
5 |
3,3 |
25 |
|
6 |
3,4 |
24 |
|
7 |
3,5 |
23 |
|
8 |
3,7 |
22 |
|
9 |
3,9 |
21 |
|
10 |
4,9 |
20 |
|
11 |
5,0 |
19 |
|
12 |
5,1 |
18 |
|
13 |
5,2 |
17 |
|
14 |
5,4 |
16 |
|
15 |
5,5 |
15 |
Вариант 7
1.Используя встроенные статистические функции MS Excel и Анализ данных, вычислить по предлагаемым данным среднее арифметическое, дисперсию, стандартное отклонение, моду, медиану для следующих параметров: количество проданных машин и средняя стоимость машины.
2.Используя встроенную статистическую функцию MS Excel и инструмент Корреляция Анализа данных вычислить коэффициент корреляции (тесноту связи между теми же параметрами).
3.Используя функции НАКЛОН и ОТРЕЗОК (получение уравнения линейной регрессии), а также функцию ПРЕДСКАЗ (получение теоретических значений по линии регрессии) исследовать зависимость стоимости проданных машин (у) от их количества (х); построить корреляционное поле и график теоретической линии регрессии (на основании данных, полученных по функции ПРЕДСКАЗ). Для проверки параметров теоретической линии регрессии построить линию тренда (на другом графике) с указанием уравнения регрессии. Определить значение средней стоимости машины, если продано 7 машин.
Неделя |
Кол-во проданных |
Средняя стоимость |
|
машин (шт.) |
машины (тыс. грн.) |
||
|
|||
1 |
4 |
8 |
|
2 |
3 |
10 |
|
3 |
4 |
7 |
|
4 |
4 |
6 |
16
Неделя |
Кол-во проданных |
Средняя стоимость |
|
машин (шт.) |
машины (тыс. грн.) |
||
|
|||
5 |
5 |
5 |
|
6 |
6 |
5 |
|
7 |
6 |
4 |
|
8 |
2 |
12 |
|
9 |
9 |
4 |
|
10 |
8 |
5 |
|
11 |
9 |
3 |
|
12 |
10 |
2 |
|
13 |
12 |
7 |
|
14 |
13 |
9 |
|
15 |
14 |
3 |
Вариант 8
1.Используя встроенные статистические функции MS Excel и Анализ данных, вычислить по предлагаемым данным среднее арифметическое, дисперсию, стандартное отклонение, моду, медиану для следующих параметров: рейтинг поисковой системы и количество запросов.
2.Используя встроенную статистическую функцию MS Excel и инструмент Корреляция Анализа данных вычислить коэффициент корреляции (тесноту связи между теми же параметрами).
3.Используя функции НАКЛОН и ОТРЕЗОК (получение уравнения линейной регрессии), а также функцию ПРЕДСКАЗ (получение теоретических значений по линии регрессии) исследовать зависимость количества запросов (у) от рейтинга поисковой системы (х); построить корреляционное поле и график теоретической линии регрессии (на основании данных, полученных по функции ПРЕДСКАЗ). Для проверки параметров теоретической линии регрессии построить линию тренда (на другом графике) с указанием уравнения регрессии. Определить значение количества запросов к поисковой системе, если рейтинг составляет 20,5.
Поисковая |
Рейтинг поисковой |
Количество запросов к поисковой |
система |
системы |
системе в течение месяца |
AltaVista.com |
16,2 |
12956436 |
Anekdot.ru |
15,1 |
8327432 |
Rambler.ru |
24,3 |
14704914 |
17
Поисковая |
Рейтинг поисковой |
Количество запросов к поисковой |
система |
системы |
системе в течение месяца |
Yandex.ru |
14,5 |
6652325 |
Yahoo.com |
13,6 |
7842781 |
Mail.ru |
10,2 |
7896214 |
Meta-Ukrain.com |
8,3 |
2064522 |
Google.com |
26,5 |
25073438 |
Holms.ukrnet.net |
5,6 |
1879334 |
Magellan.com |
18,4 |
13563895 |
Вариант 9
1.Используя встроенные статистические функции MS Excel и Анализ данных, вычислить по предлагаемым данным среднее арифметическое, дисперсию, стандартное отклонение, моду, медиану для следующих параметров: основные фонды и товарная продукция.
2.Используя встроенную статистическую функцию MS Excel и инструмент Корреляция Анализа данных вычислить коэффициент корреляции (тесноту связи между теми же параметрами).
3.Используя функции НАКЛОН и ОТРЕЗОК (получение уравнения линейной регрессии), а также функцию ПРЕДСКАЗ (получение теоретических значений по линии регрессии) исследовать зависимость товарной продукции (y) от введенных в действие основных фондов (x); построить корреляционное поле и график теоретической линии регрессии (на основании данных, полученных по функции ПРЕДСКАЗ). Для проверки параметров теоретической линии регрессии построить линию тренда (на другом графике) с указанием уравнения регрессии. Определить значение товарной продукции, если основные фонды составляют 15000000 грн.
|
|
|
N п/п |
Основные фонды (105 |
Товарная продукция |
грн.) |
(105 грн.) |
|
1 |
75 |
81,3 |
2 |
85 |
103,5 |
3 |
95 |
114,0 |
4 |
105 |
115,2 |
5 |
115 |
114,8 |
6 |
125 |
128,4 |
7 |
135 |
134,3 |
18
|
|
|
N п/п |
Основные фонды (105 |
Товарная продукция |
грн.) |
(105 грн.) |
|
8 |
145 |
139,7 |
9 |
155 |
146,7 |
10 |
165 |
144,6 |
11 |
175 |
156,1 |
12 |
185 |
158,4 |
13 |
195 |
155,9 |
Вариант 10
1.Используя встроенные статистические функции MS Excel и Анализ данных, вычислить по предлагаемым данным среднее арифметическое, дисперсию, стандартное отклонение, моду, медиану для следующих параметров: розничная цена на принтеры и общий рейтинг.
2.Используя встроенную статистическую функцию MS Excel и инструмент Корреляция Анализа данных вычислить коэффициент корреляции (тесноту связи между теми же параметрами).
3.Используя функции НАКЛОН и ОТРЕЗОК (получение уравнения линейной регрессии), а также функцию ПРЕДСКАЗ (получение теоретических значений по линии регрессии) исследовать зависимость розничной цены (у) от общего рейтинга (х); построить корреляционное поле и график теоретической линии регрессии (на основании данных, полученных по функции ПРЕДСКАЗ). Для проверки параметров теоретической линии регрессии построить линию тренда (на другом графике) с указанием уравнения регрессии. Определить значение розничной цены при общем рейтинге, равном 99 баллов.
№ п/п |
Общий рейтинг |
Розничная цена на |
|
(баллы) |
принтеры (грн.) |
||
|
|||
1 |
91 |
1275 |
|
2 |
89 |
1539 |
|
3 |
88 |
999 |
|
4 |
88 |
1125 |
|
5 |
86 |
999 |
|
6 |
94 |
799 |
|
7 |
93 |
4500 |
|
8 |
90 |
2999 |
|
9 |
89 |
3995 |
19
10 |
91 |
4500 |
Вариант 11
1.Используя встроенные статистические функции MS Excel и Анализ данных, вычислить по предлагаемым данным среднее арифметическое, дисперсию, стандартное отклонение, моду, медиану для следующих параметров: средняя выработка и коэффициент механизации.
2.Используя встроенную статистическую функцию MS Excel и инструмент Корреляция Анализа данных вычислить коэффициент корреляции (тесноту связи между теми же параметрами).
3.3. Используя функции НАКЛОН и ОТРЕЗОК (получение уравнения линейной регрессии), а также функцию ПРЕДСКАЗ (получение теоретических значений по линии регрессии) исследовать зависимость средней выработки (у) от коэффициента механизации работ (х) на 10 промышленных предприятиях ; построить корреляционное поле и график теоретической линии регрессии (на основании данных, полученных по функции ПРЕДСКАЗ). Для проверки параметров теоретической линии регрессии построить линию тренда (на другом графике) с указанием уравнения регрессии. Определить значение средней выработки продукции, если коэффициент механизации составляет
50%.
Предприятие |
Коэффициент |
Средняя выработка продукции в |
механизации работ (%) |
единицу рабочего времени (изд./ч.) |
|
1 |
43 |
127 |
2 |
51 |
120 |
3 |
55 |
125 |
4 |
57 |
126 |
5 |
60 |
133 |
6 |
62 |
129 |
7 |
65 |
132 |
8 |
68 |
135 |
9 |
70 |
135 |
10 |
74 |
140 |
Вариант 12
20
1.Используя встроенные статистические функции MS Excel и Анализ данных, вычислить по предлагаемым данным среднее арифметическое, дисперсию, стандартное отклонение, моду, медиану для следующих параметров: глубина стиральной машины и загрузка.
2.Используя встроенную статистическую функцию MS Excel и инструмент Корреляция Анализа данных вычислить коэффициент корреляции (тесноту связи между теми же параметрами).
3.Используя функции НАКЛОН и ОТРЕЗОК (получение уравнения линейной регрессии), а также функцию ПРЕДСКАЗ (получение теоретических значений по линии регрессии) исследовать зависимость загрузки стиральной машины (у) от глубины (х); построить корреляционное поле и график теоретической линии регрессии (на основании данных, полученных по функции ПРЕДСКАЗ). Для проверки параметров теоретической линии регрессии построить линию тренда (на другом графике) с указанием уравнения регрессии. Определить значение загрузки, если глубина составляет 0,5 м.
Стиральная машина |
Глубина (м) |
Загрузка (кг) |
ARISTON ALD100 |
0,4 |
4,5 |
ELECTROLUX EW 1075 F |
0,58 |
5 |
GORENJE WA 121 |
0,6 |
5 |
ARDO AED 800 X |
0,53 |
5 |
BOSCH WFG 2060 |
0,59 |
5 |
SAMSUNG BIO Compact S821S |
0,34 |
3,5 |
ARISTON Margarita 2000 AL109 |
0,42 |
5,5 |
CANDY Activa Smart 1040 |
0,4 |
4,5 |
LG WD-8023CS/CB/CG |
0,34 |
4 |
Вариант 13
1.Используя встроенные статистические функции MS Excel и Анализ данных, вычислить по предлагаемым данным среднее арифметическое, дисперсию, стандартное отклонение, моду, медиану для следующих параметров: средний процент выполнения нормы и капиталовложения.
2.Используя встроенную статистическую функцию MS Excel и инструмент Корреляция Анализа данных вычислить коэффициент корреляции (тесноту связи между теми же параметрами).