Вариант 3. Построить диаграммы, показывающие зависимость объемов промышленного производства от времени: в таблице 1 выделить первые шесть столбцов

  • ID: 02108 
  • 13 страниц

Фрагмент работы:

Вариант 3. Построить диаграммы, показывающие зависимость объемов п…

Задание 1

1.1. Построить диаграммы, показывающие зависимость объемов промышленного производства от времени: в таблице 1 выделить первые шесть столбцов, вызвать «Мастер диаграмм», определить место для диаграммы, выбрать тип диаграммы и выполнить последовательно все необходимые шаги.

Проанализировать полученные результаты, сопоставляя динамику объемов промышленного производства в различные годы. Выдать диаграмму на печать вместе с анализом.

Таблица 1

Объем промышленного производства по области в текущих ценах, млрд. руб.

Решение

Для того, чтобы отобразить изменения объема промышленного производства , воспользуемся функцией «Мастер диаграмм». Занесем исходные данные и получим следующую диаграмму.

[image]

В 1997 г. наблюдаем спад производства практически в течение всего года, однако к концу года все-таки уровень предыдущего года был превышен. Что касается сезонных колебаний, то здесь мы видим, что за 1993-1995 гг. объем производства равномерно возрастал к концу года, а в 1996 – 1997 г. мы видим некоторый спад производства в сентябре и подъем к концу года.

1.2. Рассчитать коэффициенты корреляции, используя «Мастер функций – коррел.» и коэффициенты детерминации между:

Таблица 2

Объем розничного товарооборота по Новосибирской области в текущих ценах, млрд. руб.

Решение

Рассчитаем коэффициент корреляции между объемами промышленного производства в 1995 г. (4-й столбец табл. 1) и временем, для чего используем «Мастер функций», где в разделе «Статистические» выберем функцию «коррел.», а затем в появившемся диалоговом окне введем в качестве массива 1 данные столбца 4 таблицы 1, а в качестве массива 2 – данные столбца 6 таблицы 1. В результате получим:

Коэффициент корреляции - R=0,972,

Коэффициент детерминации – R2=0,9722 =0,944,

Это значит, что связь между признаками прямая и очень тесная, а 94,4% вариации результативного признака (объема производства) объясняется вариацией факторного признака (времени).

Рассчитаем коэффициент корреляции между объемами промышленного производства в 1995 г. (4-й столбец табл. 1) и объемами промышленного производства в 1996 г. (5-й столбец табл. 1), для чего используем «Мастер функций», где в разделе «Статистические» выберем функцию «коррел.», а затем в появившемся диалоговом окне введем в качестве массива 1 данные столбца 4 таблицы 1, а в качестве массива 2 – данные столбца 5 таблицы 1. В результате получим:

Коэффициент корреляции - R=0,489,

Коэффициент детерминации – R2=0,4892 =0,239,

Это значит, что связь между признаками прямая и умеренная, 23,9% вариации результативного признака (объема производства в 1995 г.) объясняется вариацией факторного признака (объем производства в 1995 г.).