Процесс анализа информационных массивов — страница 5

  • Просмотров 514
  • Скачиваний 7
  • Размер файла 149
    Кб

15,8 56042 – 71042 4 21,1 71042 – 86042 2 10,5 Итого 19 100,0 Самая большая группа предприятий имеет меньшие расходы, в отличие от других групп. В графическом изображении это выглядит следующим образом. Рис.1.7 Гистограмма распределения предприятий по величине коммерческих и управленческих расходов Рис.1.8 Полигон распределения предприятий по величине коммерческих и управленческих расходов По графикам видно, что распределение предприятий по

расходам имеет схожие характеристики с распределением предприятий по себестоимости, отличается только количеством групп. Рис.1.9 Кумулята распределения предприятий по величине коммерческих и управленческих расходов После сбора, группировки и поверхностного анализа данных следует провести более углубленный анализ. Оценка однородности совокупности априорный анализ статистический совокупность распределение Для оценки

однородности совокупности используют различные методы, такие как: группировка, расчет показателей вариации (дисперсия, коэффициент вариации), анализ аномальных наблюдений на основе - и q-статистик. На основе группировки и ее графического изображения (рис.1.1 – рис.1.9) можно предположить, что ряды распределения по трем признакам не являются однородными. Но вместе с тем, следует иметь виду, что при незначительном объеме выборки (n

< 50) слишком углубленный анализ гистограммы может привести к неверным выводам, поскольку слабо выраженные «горбики и ямы» частот могут быть обусловлены не основными факторами, определяющими распределение единиц по группам, а просто случайными отклонениями вариантов от . После анализа аномальных наблюдений на основе - статистики, выявляется аномальность значений, соответствующих 13 предприятию, а также аномальность

показателей выручки и расходов 9 предприятия. В данной работе последующий анализ будет проводится с учетом аномальности, вызванной объективно существующими причинами. Причины появления в совокупности аномальных наблюдений могут быть: внешние, возникающие в результате технических ошибок; внутренние, объективно существующие. Для дальнейшего анализа формы распределения используют показатели вариации. Показатели вариации

делятся на абсолютные и относительные. К абсолютным относятся размах колебаний, среднее линейное отклонение, дисперсия, среднее квадратическое отклонение и квартильное отклонение. Коэффициент осцилляции, относительное линейное отклонение, коэффициент вариации и относительный показатель квартильной вариации – относительные показатели. В данной курсовой работе для характеристики однородности совокупности рассчитывались