Оглавление
Глава 1. Графическое представление данных. Определение основных статистических характеристик исходных данных6
Глава 2. Анализ данных. Применение центральной предельной теоремы. Построение доверительных интервалов 14
Глава 3. Репрезентативность признаков 26
Глава 4.Цепные и базисные индексы. Абсолютные и относительные приросты 28
Глава 5. Графическое представление данных. Определение основных статистических характеристик исходных данных38
Заключение 47
Список литературы и информационных источников 48
Введение
В весеннем семестре 2 курса нам предстояло пройти экономико-вычислительную практику в нашем университете. Эта практика очень важна для студентов, поскольку целью этой практики является закрепление, расширение, углубление и систематизация знаний, полученных при изучении профессиональных и специальных дисциплин, в том числе по математической статистике, а также на основе для подготовки базы знаний, навыков и умений для дисциплин и курсовых работ следующего учебного года.
На весь период практики нам были поставлены следующие задачи:
Закрепление теоретических знаний, полученных при изучении пройденных дисциплин инженерного характера, экономических дисциплин, «Экономика организаций (предприятий)», «Информационные технологии», «Программные комплексы общего назначения» и других;
Решение практических задач с использованием программных продуктов в области экономики и управления нефтегазовым производством, экономики предприятия нефтегазового комплекса, микро- и макроэкономики, менеджмента и др.
Практика проходила в дисплейном классе кафедры экономики и управления под руководством преподавателя.
Глава 1. Графическое представление данных. Определение основных статистических характеристик исходных данных
В качестве исходной информации мы имеем ежечасные данные по газопотреблению (тыс.м3 при нормальных условиях) в Торбеевском ЛПУ в Рязанской области с 1 октября 2011 года по 29 апреля 2012 года.
Построим график временного ряда по всем данным:
Рисунок 1 – Потребление газа
На данной диаграмме присутствовали нулевые значения ячеек 2964, 2965,2966,2967. Для того чтобы эти значения выглядели правдоподобно, исходные данные были сглажены методом скользящего среднего, т.е. нулевые значения были преобразованы в значения отличные от нуля путем сложения предшествующего нулевому значению числа и следующего за нулевым значением числа и делением этой суммы на 2.
Такие нулевые значения могут появляться по различным причинам, вот некоторые из них:
Проведение плановых профилактических ремонтов и реконструкций
Изменение метеорологических условий, особенно понижение температуры воздуха, и недостаточное обеспечение потребителей газовым топливом
Организационно-экономические факторы (организационные проблемы по организации поставки необходимых вспомогательных материалов (например, метанола)
Воздушная или механическая преграда или пробка в спуско – подъемном механизме.
Построим в одной координатной плоскости 4 графика по данным за 1 сутки и опишем его:
Рисунок 2 – Потребление газа в праздничные дни
По данной диаграмме можно сделать вывод, что потребление газа в праздничные дни не ниже 3 тыс. куб. м. и не выше 5 тыс. куб. м.
Наименьшее потребление газа в ЛПУ наблюдается на Новый Год, т.к. в этот праздник большинство людей находится дома. Наибольшие значения потребления газа в ЛПУ можно наблюдать в менее грандиозные праздники – 8 марта и 23 февраля.
Построим график по данным за 2 недели и опишем его основные закономерности:
Рисунок 3 – Потребление газа за 2 недели
По данной диаграмме можно описать закономерности потребления газа за первые 2 недели рассматриваемого периода. Основные тенденции, наблюдаемые на данном графике связанны с суточным потреблением: в основном ночью потребление газа практически стабильно или снижается, начало газопотребления происходит утром с 9:00 до 11:00, далее идет стабильный расход, начиная с 18.00 происходит стабильное увеличение потребления и затем дальнейший спад. Так же мы видим, что в первую неделю газпотребление было немного больше, чем на следующей, т.к. мы рассматриваем осенний период, то это может быть вызвано неожиданным непродолжительным потеплением.
По данной диаграмме можно сделать следующие выводы об области растущего, падающего и стабильного потребления газа:
Мы наблюдаем медленный рост и довольно стабильное газопотребление с 15 октября 2011 года по10 ноября 2011, что часто является характеристикой начала отопления
Затем, с 10 ноября 2011 года до 11 января 2012 наблюдается стабильное потребление газа, что обуславливается относительной стабильностью сезонных температур;
Далее, мы видим быстрый рост потребления с 11 января 2012 по 12 февраля 2012, что легко объясняется наступлением зимы, а то есть самых холодных месяцев, когда потребность людей в газе наиболее высока;
И в конце мы наблюдаем стабильный спад потребления до начала апреля 2012, после чего начинается резкое падение спроса на ресурс, что связанно с окончанием отопительного сезона и происходит дальнейшее стабильное снижение до конца рассматриваемого периода
Насколько нам известно, данные можно группировать по различным критериям. Например, по времени, по неделям, по месяцам, по годам и т.д. Остановимся более подробно на группировке данных по времени.
Разделим данные по времени на 8-24 выборки; построим графики по подвыборкам на одной координатной плоскости и определим общее и различное.
Рисунок 4 – Группировка по времени
На графике представлено газопотребление за час утром, час днем, час вечером и час ночью.
Главным образом на резкое увеличение и уменьшение потребление влияет сезонность, с наступление зимы происходит резкий скачок вверх, а когда она заканчивается происходит постепенное снижение. Также значительную часть газопотребления составляет промышленность. Анализ газопотребления в крупнейших городах свидетельствует о том, что в зимние месяцы режим потребления газа определяется в основном режимом использования его на отопление жилых и общественных зданий, а также промышленным предприятиями; в летние месяцы – в основном промышленностью и электростанциями. Также, на графике отчётливо видно, что количество потребления газа зависит от времени суток. Меньше всего газ потребляется ночью. Утром, днем и вечером газ потребляется практически в одинаковых количествах.
Вычислим по каждой выборке ее объем, выборочное математическое ожидание, выборочное стандартное отклонение, выборочные значения моды и медианы, выборочный коэффициент вариации, а также минимум, максимум и размах. Результаты расчетов представим в таблице 1.
Таблица 1 – Результаты расчетов
|
|
0:00 |
1:00 |
2:00 |
3:00 |
4:00 |
5:00 |
6:00 |
|
объем выборки |
212 |
212 |
212 |
212 |
212 |
212 |
212 |
|
мат. ожидание |
3,422052 |
3,393202 |
3,379355 |
3,389144 |
3,392645 |
3,411395 |
3,449282 |
|
отклонение |
0,968241 |
0,965359 |
0,979695 |
0,980173 |
0,976682 |
0,970849 |
0,966447 |
|
мода |
2,664 |
3,389 |
2,365 |
1,935 |
3,615 |
3,74 |
2,809 |
|
медиана |
3,5279 |
3,466 |
3,4899 |
3,47775 |
3,4932 |
3,5297 |
3,562 |
|
к. вариации |
28,29% |
28,45% |
28,99% |
28,92% |
28,79% |
28,46% |
28,02% |
|
минимум |
1,0534 |
1,0615 |
0,8288 |
1,0493 |
1,059 |
0,7907 |
1,1211 |
|
максимум |
5,7523 |
5,6059 |
5,5394 |
5,5874 |
5,5842 |
5,5819 |
5,5811 |
|
размах |
4,6989 |
4,5444 |
4,7106 |
4,5381 |
4,5252 |
4,7912 |
4,46 |