Статистика на предприятии

2



КАФЕДРА МЕНЕДЖМЕНТА



















КОНТРОЛЬНАЯ РАБОТА

По курсу: “Статистика"









Выполнил:

Проверил:



















2007


Задача 1



На промышленном предприятии механическим способом отбора было обследовано 10% рабочих в количестве 30 человек. В результате обследования получены данные, приведенные в приложениях А, Б, В. С целью изучения зависимости между стажем работы рабочих, выработкой и качеством изготавливаемой продукции произвести аналитическую группировку по стажу работы, образовав три группы с интервалами до 3 лет, от 3 до 10, 10 и выше.

По каждой группе и по совокупности в целом подсчитать:

число рабочих;

количество произведенной продукции;

среднюю месячную выработку;

средний процент брака.

Результаты представить в виде таблицы, указать тип таблицы и сделать выводы о наличии связи между указанными признаками.

В качестве группировочного признака берем стаж рабочего.

После того, как выбран группировочный признак, намечено число групп и образованы сами группы, необходимо отобрать показатели, которые характеризуют группы, и определить их величины по каждой группе. Показатели, характеризующие рабочих, разносятся по трем вышеуказанным группам, и подсчитываются групповые итоги. Они заносятся в специально составленную таблицу (табл.1).



Таблица 1. - Вспомогательная таблица для построения аналитической группировки

№ рабочего

Стаж

Выработка

% брака

Стаж до 3 лет

1

1

153

1,6

3

1

132

8,5

6

1

162

7,8

10

1

143

7,5

∑=4

-

590

25,4

От 3 до 10 лет

2

4

168

6,2

4

9

124

19,5

5

3

171

6,1

7

8

125

13,0

8

3

102

7,0

9

8

170

5,8

∑=6

-

860

79,9

Свыше 10 лет

-

-

-

-

Итого по таблице 10

-

3324

-



На основании данных табл.1 построим аналитическую группировку (табл.2).



Таблица 2. - Связь между стажем работы рабочих, выработкой и качеством продукции

Группы рабочих по стажу, лет

Число рабочих 

Изготовлено продукции, шт. 

Процент брака





Всего по группе

Одним рабочим

Всего по группе

Одного рабочего

А

1

2

3

4

5

До 3 лет

4

590

147,5

25,4

4,23

От 3 до 10 лет

6

860

143,3

79,9

13,32

свыше 10

0

-

-

-

-

всего

10

1450

145

271,2

-



Примечание. Графа 3=графа 2: графа 1; графа 5=графа 4: графа1

Вывод. Данная таблица является аналитической, так как выявляет взаимосвязь между признаками. Факторный признак-стаж (графа А). Результативные признаки: выработка (графа 3) и процент брака на одного рабочего (графа 5). На основании данных граф А и 3 можно сделать вывод, что связи между стажем и выработкой нет. Отсутствует также связь между стажем и процентом брака (графы А и 5).

По построению подлежащего (графа А) таблица является групповой. По разработке сказуемого - сложной (графы 1-5).



Задача 2



По исходным данным приложений Б и В построить интервальный вариационный ряд распределения с равновеликими интервалами. Результаты вычислений представить в виде таблицы.

Изобразить ряд распределения графически, построив гистограмму, полигон и кумуляту распределения.

РЕШЕНИЕ:

Для построения интервального ряда распределения с равновеликими интервалами по выработке выполним следующие действия:

Выберем минимальное значение выработки x min=102 шт.;

Выберем максимальное значение x max =171 шт.;

Определим размах совокупности: R= x max - x min= 171-102=69.

Определим число интервальных групп по формуле: m = √n

где n- объем совокупности (n=10).







Определим величину интервала 



d= R/m = 69/3 = 23



Построим интервалы по следующему алгоритму:



Первый интервал равен 102- (102+23) = 102-125;

Второй интервал равен 125- (125+23) = 125-148;

Третий интервал равен 148- (148+23) = 148-171.



По каждой интервальной группе подсчитаем число рабочих с заданными признаками.

Результаты представим в виде табл.3.



Таблица 3. - Распределение рабочих по выработке

Группы рабочих по выработке, шт. (Х) 

Число рабочих (f) 

Накопленная частота (S) 

102-125

2

2

125-148

2

4

148-171

6

10

итого

10

-



Изобразим графически полученный ряд распределения (рис.1-3).












Задача 3



На основании полученного ряда распределения в задаче 2 определить среднюю выработку, моду и медиану. Изобразите графически моду и медиану. Сделайте выводы.

РЕШЕНИЕ:

1. Расчет средней выработки.

Среднюю величину в интервальном ряду распределения рассчитывают по формуле средней арифметической взвешенной:







где х - середины интервалов;

f - частота.

Расчет необходимых данных выполним в табл.4.



Таблица 4. - Расчет данных для определения средней и дисперсии

Группы рабочих по выработке, шт. 

Число рабочих (f) 

Середины интервалов (х) 

х f

x − 



 (х-) 2



 (х-) 2∙f

102-125

2

113,5

227

-32,2

1036,84

2073,68

125-148

2

136,5

273

-9,2

84,64

169,28

148-171

6

159,5

957

13,8

190,44

1142,64

итого

10

-

1457

-

-

3385,6







2. Мода (Мо) - значение признака, повторяющееся с наибольшей частотой. В интервальном ряду распределения мода определяется следующим образом:

Находим модальный интервал, которому соответствует наибольшая частота. В данной задаче модальными интервалом будет интервалы [148-171], так как ему соответствует наибольшая частота (6).

Внутри модального интервала мода определяется по формуле:







где х0 - нижняя граница модального интервала;

f0 - частота модального интервала;

f -1 - частота интервала, предшествующего модальному;

f+1 - частота интервала, следующего за модальным.

На основании данной формулы и табл.4 определим модальные значения средней выработки.







Вывод:

У большинства рабочих данной совокупности выработка составляет 157,20 шт. в месяц.

Медианой называется значение признака, приходящееся на середину ранжированной (упорядоченной) совокупности.

Для определения медианы в интервальном ряду сначала необходимо определить медианный интервал. Им считается тот, до которого сумма (накопленный итог) численностей меньше половины всей численности ряда, а с прибавлением его численности - больше половины. На основании данных табл.3 определим накопленные итоги (графа 3 табл.3). Половина численности ряда равна 5 (10: 2). Таким образом, третий интервал является медианным, так как накопленный итог предшествующего интервала меньше 5 (4<5), а накопленный итог 3-го интервала больше 5 (10>5).







Внутри медианного интервала медиана определяется по формуле:

где х0 - нижняя граница медианного интервала;

d - величина медианного интервала;

f - численность ряда (сумма частот);

S - накопленные итоги численностей до медианного интервала;

f0 - численность медианного интервала.



Ме = 125+23× (2-4) /2= 102 шт.



Вывод:

50% рабочих данной совокупности имеют выработку до 102 шт., а вторая половина рабочих - выше 102 шт.




Задача 4



По результатам вычислений задач 2, 3 вычислить дисперсию, среднее квадратическое отклонение и коэффициент вариации. Поясните смысл полученных характеристик вариации.

РЕШЕНИЕ:

Дисперсия-это средний квадрат отклонения.

Расчет дисперсии для всей совокупности, представленной в виде сгруппированного ряда в табл.4, осуществляется по формуле:







где х - середины интервалов;

Расчет данных для вычисления дисперсии выполним в табл.4.



σ2 = 3385,6: 10= 338,5

	



Среднее квадратическое отклонение определяется по формуле:







Коэффициент вариации определяется по формуле:







Коэффициент вариации меньше 33%, следовательно, совокупность является однородной, а средняя - типичной и устойчивой.

Задача 5



На основании аналитической группировки задачи 1 вычислить общую, межгрупповую и среднюю из внутригрупповых дисперсий. Определите корреляционное отношение по выработке одного рабочего. Сделайте выводы.

РЕШЕНИЕ:

Общая дисперсия измеряет вариацию признака во всей совокупности под влиянием всех факторов, обусловливающих эту вариацию и рассчитывается по формуле:







где - общая средняя по всей совокупности.

Межгрупповая дисперсия характеризует систематическую вариацию, т.е. различия в величине изучаемого признака, возникающие под влиянием признака-фактора, положенного в основание группировки. Она рассчитывается по формуле:







Где - средние по отдельным группам;

nj -численности по отдельным группам.

Внутригрупповая дисперсия отражает случайную вариацию, т.е. часть вариации, происходящую под влиянием неучтенных факторов и не зависящую от признака-фактора, положенного в основание группировки. Она исчисляется следующим образом:







Средняя из внутригрупповых дисперсий:







Закон, связывающий три вида дисперсий: общая дисперсия равна сумме средней из внутригрупповых и межгрупповых дисперсий:



σ2общ = δ2+ σ2



Данное соотношение называют правилом сложения дисперсий.

Для решения задачи сначала определим средние по каждой группе. Расчет средних выполнен в табл.5.

Средняя выработка в первой группе (до 3 лет) равна 



х1 = 134,2 шт. (971: 5), во второй (от 3 до 10 лет) х2 = 127,0625 шт. (2033: 16), в третьей (свыше 10 лет) х3 = 142,667 шт. (1284: 9)



Промежуточные расчеты дисперсий по группам представлены в табл.5.



Таблица 5. - Расчет данных для определения внутригрупповых дисперсий. 

№ рабочего

Выработка (х) 





1

2

3

4

До 3 лет

1

153

5,5

30,25

3

132

-15,5

240,25

6

162

14,5

210,25

10

143

-4,5

20,25

Итого: 5

590

-

501,00

От 3 до 10 лет

2

168

24,67

608,4

4

124

-19,33

373,8

5

171

27,67

765,4

7

125

-18,33

336,1

8

102

-41,33

1708,4

9

170

26,67

711,1

Итого: 6

860

-

4503,3

свыше 10 лет

-

-

-

-

Итого: 10

1450

-

5004,3



Подставив полученные значения в формулу, получим:





= (501 × 4) /10 = 200,4



= (4503,3 × 6) /10 = 2701,98



Средняя из групповых дисперсий:





= (200,4 ×4+2701,98×6): 10 = (801,6 + 16211,88) / 10 = 1701,348



= [ (147,5-145) 2×4+ (143,3 -145) 2×6]: 10 = (25 + 17,34) /10= 4,234



Затем рассчитаем межгрупповую дисперсию. Средняя (общая) по всей совокупности равна 132,93 шт. (см. табл.2).



Таким образом, общая дисперсия согласно правилу сложения дисперсий:



σ2общ2=δ2+ σ2=1701,348+4,234 = 1705,582



На основании правила сложения дисперсий можно определить показатель тесноты связи между группировочным (факторным) и результативным признаками, который называется корреляционным отношением:







Величина 0,04982 показывает отсутствие связи между группировочным и результативным признаками.

Коэффициент детерминации η2 равен:



η2=0,049822 = 0,0024820324 или 0,2482%



Он показывает, что вариация выработки на 0,2482% зависит от стажа и на 99,7518% (100% - 0,2482%) от других неучтенных факторов.



Задача 6



По исходным данным задачи 2 и результатам вычислений задачи 3, 4 установите:

с вероятностью 0,954 возможные пределы средней выработки в генеральной совокупности;

с вероятностью 0,997 возможные пределы удельного веса численности рабочих, имеющих выработку выше средней;

сколько необходимо отобрать рабочих, чтобы с вероятностью 99,7% предельная относительная ошибка выборки не превышала 5%?

РЕШЕНИЕ:

Средняя ошибка выборки определяется по формуле:







где k-коэффициент выборочного наблюдения (по условию задачи 10% или 0,1)

Предельная ошибка выборки определяется по формуле:,

где t - коэффициент доверия (для вероятности 0,954 равен 2)

Определим предельную ошибку средней выработки:







Δ х= = = 11,04 шт.



Найдем границы изменения средней величины в генеральной совокупности:





145,7 -11,04< <145,7+11,04; 134,66 < <156,74



Вывод:

С вероятностью 0,954 можно утверждать, что средняя выработка одного Рабочего в генеральной совокупности находится в пределах от 134,66 шт.д.о 156,74 шт. (не ниже 134,66 шт., но не выше 156,74 шт)

2. Определим удельный вес рабочих, у которых выработка выше средней (145,7 шт.). Таких рабочих 5 человек. Тогда удельный вес их в общей численности составит:

W = 5/10 = 0,5

Рассчитаем предельную ошибку доли в случае механического отбора по формуле:







где w-удельный вес рабочих, у которых выработка выше средней;

n-объем выборочной совокупности;

t - коэффициент доверия (t=3 для вероятности 0,997).





=3•0,15=0,45 или 45%



Найдем границы изменения доли в генеральной совокупности:



p=w±Δp

p=0,5±0,45

0,5-0,45<Р<0,5+0,45;

0,05 <Р< 0,95

5%<Р<95%



Вывод:

С вероятностью 0,997 можно утверждать, что удельный вес рабочих, у которых выработка выше средней, колеблется от 5% до 95%. В генеральной совокупности.

3. Рассчитаем необходимую численность рабочих:



n= (t2•Vσ2): Δ2,t- коэффициент доверия (для вероятности 99,7% равен 3);

Vσ- коэффициент вариации (12,627% - результат решения задачи 4);

Δ2- относительная погрешность, %; (по условию задачи равна 5%).

n=9• (12,627) 2/25=57,399 ≈ 58 чел.



С вероятностью 99,7% можно утверждать, что численность выборки, обеспечивающая относительную погрешность не более 5%, должна составлять не менее 58 чел.



Задача 7



Имеются данные о стаже работы рабочих и их выработке (приложения А, графа *, Б-графа *).

Составьте линейное уравнение регрессии, вычислите его параметры, рассчитайте коэффициенты корреляции и эластичности. По полученному уравнению регрессии рассчитайте теоретические (выравненные) уровни. Результаты расчетов оформите в виде таблицы. Сделайте выводы.

РЕШЕНИЕ:

Уравнение связи в случае линейной зависимости имеет вид:



ух=а0+а1х



Параметры уравнения а0 и а1 определяют методом наименьших квадратов. Для этого необходимо решить систему уравнений:


 na0+a1∑x=∑y;

a0 ∑x+ a1∑x2=∑xy.



Расчет необходимых данных выполним в табл.6

Подставим полученные данные в систему уравнений:



10а0+39а1=1450

39а0+247а1=5557

а0=149,02741; а1= - 1,03267



Уравнение связи между стажем и выработкой имеет вид:



ух = 149,02741 - 1,03267х



Таблица 6. - Расчет данных для уравнения регрессии

Х

У

Х2

ХУ

У2

Ух

1

153

1

153

23409

42,7

4

168

16

672

28224

98,8

1

132

1

132

17424

42,7

9

124

81

1116

15376

192,4

3

171

9

513

29241

80,1

1

162

1

162

26244

42,7

8

125

64

1000

15625

173,7

3

102

9

306

10404

80,1

8

170

64

1360

28900

173,7

1

143

1

143

20449

42,7

Итого 39

1450

247

5557

215296

970



Интерпретация полученного уравнения связи:

Коэффициент регрессии а1 = - 1,03267, следовательно, связь между стажем и выработкой в данной совокупности обратная: при увеличении стажа на 1 год выработка снижается на 1,03267 шт.

Степень тесноты связи в случае линейной зависимости определяется с помощью линейного коэффициента корреляции:





где ∑xy: n = 5557: 10 = 555,7; 9,27; 150,67;



σ2= = 247/10 - (9,27) 2 = 61,2329



= 215296/10 - (150,67) 2 = 1171,8489;







Коэффициент корреляции равен:







Коэффициент корреляции равен -3,1396.

Коэффициент эластичности показывает, на сколько процентов изменяется результативный признак при увеличении факторного признака на 1%.





Э = 



При увеличении стажа на 1% выработка снижается на 0,06354%.





Графическое изображение связи - рис.4.



Задача 8



На основании данных в приложении Г проанализировать ряд динамики, исчислив:

абсолютные приросты, темпы роста и прироста по месяцам и к первому месяцу;

абсолютное содержание 1% прироста;

средний уровень ряда;

среднегодовой темп роста и прироста.

Результаты отразить в таблице. Изобразить ряд динамики графически. Сделать выводы.

РЕШЕНИЕ:

Поскольку в данном нам динамическом ряду каждый уровень характеризует явление за определенный отрезок времени, то такой ряд динамики называется интервальным.

Для расчета цепного абсолютного прироста используем формулу:





Δy февраль-январь=412-365= 47; Δy март-февраль=346-412 = - 66; Δy апрель-март=405-346 = 59



и т.д.

Результаты запишем в гр.3 табл.7.

Для расчета базисного прироста используем формулу







где у0 - уровень периода, принятого за базу сравнения



Δy февраль-январь=412-365=47; Δy март-январь=346-365=-19; Δy апрель-январь=405-365=40 и т.д.



Результаты запишем в гр.4 табл.7.

2. Темп роста Тр представляет собой отношение текущего уровня уі к предшествующему уровню у і-1 или базисному у1. В первом случае абсолютный прирост называется цепным и рассчитывается по формуле 3, во втором -базисным и рассчитывается по формуле 4.





Тр= (3)



Тр= (4)



Темп роста цепной:



Тр февраль-январь=412×100%: 365=112,9%; Тр март-февраль=346×100%: 412=84,0%

Тр апрель-март=405×100: 346=117,1% и т.д.



Результаты запишем в гр.5 табл.6.

Темп роста базисный:



Тр февраль-январь=412×100%: 365=112,9%; Тр март-январь=346×100%: 365=94,8%

Тр апрель-январь=405×100: 365=111,0% и т.д.



Результаты запишем в гр.6 табл.7.

3. Темп прироста равен отношению абсолютного цепного или базисного прироста к предшествующему или базисному уровню. В первом случае называется цепным, во втором - базисным. Темп прироста рассчитывается по формуле 5:



Тпр = Тр% - 100 (5)



Темп прироста цепной:



Тпр февраль-январь=112,9%-100%=12,9%; Тпр март-февраль=84,0%-100%=-16%;

Тр апрель-март=117,1% -100%=17,1% и т.д.



Результаты запишем в гр.7 табл.7.

Темп прироста базисный:



Тр февраль-январь=112,9%-100%=12,9%; Тр март-январь=94,8%-100%=-5,2%;

Тр апрель-январь=111%-100%=11,0% и т.д.



Результаты запишем в гр.8 табл.7.

4. Абсолютное содержание 1% прироста определяется как отношение цепного абсолютного прироста к темпу прироста и рассчитывается по формуле 6:



α= 0,01*уі-1 (6).

α февраль= 0,01×365=3,65; α март= 0,01×412=4,12; α апрель= 0,01×346=3,46 и т.д.



Результаты запишем в гр.9 табл.7.



Таблица 7. - Динамика реализации творога на рынках города в 2001 г. (тыс. кг) 

Меся-цы

Объем реализации, тыс. кг

Абсолютный прирост, млн. т

Темп роста,%

Темп прироста,%

Абсолют-ное содержа-ние 1% прироста, млн. т





Цепной

Базисный

Цепной

Базисный

Цепной

Базисный



1

2

3

4

5

6

7

8

9

1

365

-

-

-

100

-

-

-

2

412

47

47

112,9%

112,9%

12,9%

12,9%

3,65

3

346

-66

-19

84,0%

94,8%

-16,0%

-5,2%

4,12

4

405

59

40

117,1%

111,0%

17,1%

11,0%

3,46

5

475

70

110

117,3%

130,1%

17,3%

30,1%

4,05

6

504

29

139

106,1%

138,1%

6,1%

38,1%

4,75

7

407

-97

42

80,8%

111,5%

-19,2%

11,5%

5,04

8

367

-40

2

90,2%

100,5%

-9,8%

0,5%

4,07

9

448

81

83

122,1%

122,7%

22,1%

22,7%

3,67

10

443

-5

78

98,9%

121,4%

-1,1%

21,4%

4,48

11

415

-28

50

93,7%

113,7%

-6,3%

13,7%

4,43

12

379

-36

14

91,3%

103,8%

-8,7%

3,8%

4,15

Итого

4966

14

-

-

-

-

-

-





Средний уровень ряда:







Средний абсолютный прирост:

Средний темп роста:





Средний темп прироста:



100,344% -100%= 0,344%



Вывод:

На основании табл.7 можно сделать выводы о том, что в 2001 г. среднемесячный объем реализации творога на рынках города составил 413,8 тыс. кг. Ежемесячно этот показатель в среднем увеличивался на 1,27 тыс. кг или на 0,344%.

Изобразим графически ряд динамики на рис.5.






Задача 9



Используя данные задачи 8, произведите: аналитическое выравнивание ряда динамики по прямой.

РЕШЕНИЕ:

Осуществим аналитическое выравнивание для выражения основной тенденции по прямой. В случае линейной зависимости уравнение прямой имеет вид:



yt=а0+а1t,



где а0, а1 - параметры уравнения;

t - параметр времени.

Определим параметры уравнения методом наименьших квадратов. Способ наименьших квадратов дает систему двух нормальных уравнений для нахождения параметров а0, а1:



n а0 + а1Σt =Σy

а0Σt+ а1 Σt2= Σyt



Параметру t придаем для удобства расчетов такое значение, чтобы Σt=0.

Тогда:



а0= Σy: n= 4966: 12=413,83;

а1= Σyt: Σt2 = 659: 576= 1,144



Расчет данных выполним в табл.8.

Уравнение тенденции имеет вид:



уt=413,83+1,144t



Подставим в полученное уравнение вместо параметра t его значения и вычислим теоретические значения уровней ряда динамики. Результаты вычислений запишем в гр.6 табл.8



Таблица 8

Расчет данных для выравнивания по прямой

Месяц

Объем отправленного груза, млн. т (У) 

t

t2

yt

Yt

1

2

3

4

5

6

1

365

-11

121

-4015

401,246

2

412

-9

81

-3708

403,534

3

346

-7

49

-2422

405,822

4

405

-5

25

-2025

408,11

5

475

-3

9

-1425

410,398

6

504

-1

1

-504

412,686

7

407

1

1

407

414,974

8

367

3

9

1101

417,262

9

448

5

25

2240

419,55

10

443

7

49

3101

421,838

11

415

9

81

3735

424,126

12

379

11

121

4169

426,414

итого

4966

0

576

659

4971,96



Задача 10



Имеются данные о производстве изделий и себестоимости единицы изделия на промышленном предприятии за два месяца.

Исчислить:

Индивидуальные индексы физического объема, себестоимости и затрат.

Общие индексы физического объема продукции, себестоимости и затрат. Проверьте взаимосвязь общих индексов. Проанализируйте полученные результаты.

Размер абсолютного и относительного изменения затрат на производство за счет изменения себестоимости единицы продукции и физического объема.

РЕШЕНИЕ:

Определяем индивидуальные индексы физического объема по формуле:



iq=q1: q0

Изделие А iq=12890: 12589=1,02;

Изделие Б iq=10894: 11921=0,91



Определяем индивидуальные индексы себестоимости по формуле:



iz=z1: z0

Изделие А iz=0,6: 0,57=1,05; Изделие Б iz=0,68: 0,65=1,05



Определяем индивидуальные индексы затрат по формуле:



izq= z1q1: z0 q0

Изделие А izq= 0,57×12589: 0,6×12890=0,9282;

Изделие Б izq=0,65×11921: 0,68×10894=1,0460

Взаимосвязь между индексами: izq =iq × iz

Изделие А izq=0,9282 или 92,82%;

Изделие Б izq=1,0460 или 104,60%



Таким образом, по изделию А затраты снизились на 7,18% (izq=92,82). Вследствие повышения себестоимости единицы продукции произошло повышение затрат на 5,0% (izq=1,05). По изделию Б затраты также увеличились на 5,0% (izq=105,0%), в том числе в результате снижения физического объема - на 9% (izq=91%), в результате роста себестоимости единицы продукции затраты выросли на 5,0% (izq=105,0).



Таблица 8. - Динамика затрат на производство за два месяца по изделиям А и Б

Изделие

Количество, шт. 

Себестоимость, грн

Затраты на производство, грн



Март

Апрель 

Март

Апрель 

Март

Апрель

условные



q0

q1

z0

z1

zoqo

z1q1

z0q1

А

12589

12890

0,57

0,6

7175,73

7734

7347,3

Б

11921

10894

0,65

0,68

7748,65

7407,92

7081,1

итого

24510

23784

-

--

14924,4

15141,9

14428,4



4. Сводный индекс себестоимости рассчитывается по формуле:







где z0 - себестоимость единицы изделия за базисный период;

z1 - себестоимость единицы изделия за отчетный период;

q1 - количество изделий в отчетном периоде



Iz=15141,9: 14428,4 = 1,0495 или 104,95%



Сводный индекс себестоимости показывает, что затраты на производство продукции в апреле по сравнению с мартом в результате роста себестоимости единицы продукции возросли на 4,95% (104,95%-100%).

5. Сводный индекс физического объема затрат рассчитывается по формуле:







или 96,67%.



В результате снижения физического объема продукции затраты уменьшились на 



3,33% (96,67%-100%)



6. Сводный индекс затрат на производство:



=15141,9: 14924,4=1,0146 или 101,46%



Общие затраты на производство всей продукции увеличились на 



1,46% (101,46%-100%).



Общие индексы затрат, себестоимости и физического объема связаны между собой следующей зависимостью:



=1,0495×0,9667=1,0146



где Iяq - общий индекс затрат;

Iя - общий индекс себестоимости;

Iq - общий индекс физического объема.

7. Перерасход затрат в результате роста себестоимости единицы изделия составил:



Пz=∑z1q1-∑z0q1=15141,9-14428,4= +713,52 грн.



Снижение затрат в результате уменьшения физического объема производства составило:



Сq=∑z0q1-∑z0q0=14924,4-14428,4=+495,98 грн.



Общее снижение затрат составило:



Соб=∑z1q1-∑z0q0= 15141,9--14924,4=+217,54 грн



Взаимосвязь показателей: общее увеличение затрат равно сумме перерасхода затрат от роста себестоимости единицы продукции и увеличение затрат в результате увеличения физического объема производства:



+713,52 =+495,98+217,54 грн.


Список литературы



	Дэвид М. Левин, Дэвид Стефан, Тимоти С. Кребиль, Марк Л. Беренсон. Статистика для менеджеров с использованием Microsoft Office Excel - 2005 г., 1312 с.

	Р.В. Фещур, А.Ф. Барвінський, В.П. Кічор. Статистика: теоретичні засади і прикладні аспекти. Навчальний посібник..3-е вид. перероблене і доповнене. - Львів: "Інтелект-Захід", 2006. - 256 с.

	Методологические положения по статистике. Вып.5. Издательство: М., Статистика России, 2006, 510 c.

	Статистика: показатели и методы анализа (справочное пособие). Издательство: Минск, Современная школа, 2005, 628 c.

	Тюрин Ю., Макаров А. и др. Теория вероятностей и статистика (учебное пособие). Издательство: М., МЦНМО, Московские учебники, 2004, 256 c.

	Лагутин М.Б. - Наглядная математическая статистика. Книга 1. 2003 г., 256 с.

	Чернова Т.В. Экономическая статистика: Учебное пособие. Таганрог: Изд-во ТРТУ, 1999.140 с. 

	Захарченко Н.И. Бизнес-статистика и прогнозирование в Microsoft Office Excel. Самоучитель. 2004 г., 208 с.

	Эндрю Сигел. Практическая бизнес-статистика.4-е издание. 2007 г. .1057