1.3. Вывод

Было проанализировано количество затрачиваемого времени на аудиторскую проверку 100 предприятий отрасли. Полученная диаграмма выделяет типичные значения. Рост затрачиваемого времени от 13,04 до 13,24 встречается чаще остальных (27 раз). Посмотрев на результаты вычисления медианы, можно сделать вывод, что половина затрачиваемого времени на аудиторскую проверку занимает 13,14 и ниже, а другая половина 13,14 и выше. Если посмотрим на моду, то увидим, что наиболее затрачиваемое время на аудиторскую проверку составляет 13,14.

По форме гистограммы можно предположить, что здесь присутствует нормальное распределение. Коэффициент асимметрии равен 0,450250363. Это свидетельствует о правосторонней асимметрии данного распределения.

Коэффициент эксцесса равен -0,066447491. Это значит, что кривая, изображающая ряд распределения, по сравнению с нормальной имеет незначительную плосковершинность, то есть имеет более пологую вершину, чем нормальная кривая (т.к коэффициент отрицательный).

Коэффициент вариации равный 2,4% свидетельствует о небольшом уровне колебаний затрачиваемого времени на аудиторскую проверку 100 предприятий отрасли. Так как коэффициент вариации меньше 33%, следовательно, можно сделать вывод о том, что совокупность является однородной.

Часть вторая. Корреляционный анализ в системе «statistica»

Анализ взаимосвязей производственно-финансовых показателей

деятельности строительных организаций

7 вариант

Номер варианта:	Показатели:
7	X4, x5, x6, x7, x10, x11, x12, x13

2.1. Постановка задачи.

Построить корреляционную матрицу, описывающую зависимости между показателями производственно-финансовой деятельности строительных предприятий, оценить эти зависимости, а также произвести графический анализ этих показателей.

Коэффициент корреляции является мерой зависимости двух величин. Он представляет собой безразмерную величину и изменяется в пределах [-1; +1], чем больше его значение по модулю, т.е. чем ближе величина коэффициента к ± 1, тем сильнее зависимость. Если наблюдается тенденция возрастания одной величины при росте другой, то говорят о положительной коррелированности величин, если наблюдается тенденция увеличения одной величины при уменьшении другой, то говорят об отрицательной коррелированности величин.

Рассмотрим построение корреляционной матрицы на примере анализа следующих производственно-финансовых показателей деятельности подрядных организаций:

x₄ - основные средства организации, тыс. руб.;

x₅ - чистые активы предприятия, тыс. руб.;

x₆ - среднесписочная численность работников, чел.;

x₇ - денежные средства организации, тыс. руб.;

x₁₀ - нераспределенная прибыль прошлых лет, тыс. руб.;

x₁₁ - прочие доходы, тыс. руб.;

x₁₂ - прочие расходы, тыс. руб.;

x₁₃ - валовая прибыль, тыс. руб.

Исходные данные

Проведем корреляционный анализ взаимосвязей производственно-финансовых показателей строительных организаций. Для анализа из данных отберите строку, соответствующую номеру варианта плюс 50 нижестоящих строк.

Таблица 9- исходные данные

№ п/п	X4	X5	X6	X7	X10	X11	X12	X13
7	183598,0	11432,0	133	5,0	273,0	933,0	-37,0	-1316,0
8	22273,0	6748,0	306	2,0	411,0	362,0	29,0	-248,0
9	39960,0	43039,0	503	89,0	13,0	280,0	322,0	6446,0
10	16510,0	19621,0	3	55,0	142,0	724,0	15,0	-472,0
11	6141,0	6144,0	156	93,0	5960,0	1,0	24,0	183,0
12	5814,0	6347,0	76	5,0	64,0	1,0	19,0	778,0
13	6541,0	7334,0	77	1,0	76,0	23,0	81,0	-245,0
14	10414,0	1920,4	4	73,8	112,0	17,0	105,0	-113,0
15	7808,0	7377,0	149	34,0	610,0	231,0	946,0	1629,0
16	6351,0	4300,0	46	15,0	295,0	116,0	308,0	-814,0
17	11816,0	14380,0	91	494,0	565,0	209,0	823,0	1815,0
18	1142,0	2393,0	2	10,0	92,0	792,0	465,0	251,0
19	650,0	755,0	24	10,0	1234,0	142,0	25,0	579,0
20	424484,0	406985,0	234	67,0	897,0	1064,0	356,0	-6075,0
21	29,0	1440,0	7	2,0	635,0	10,0	1,0	126,0
22	28460,0	68047,0	423	8,0	354,0	18,0	30,0	2872,0
23	745,0	279,0	24	42,0	1183,0	21,0	247,2	273,0
24	26345,0	36688,0	331	1031,0	3685,0	110,0	104,0	19774,0
25	97958,0	52817,0	773	178,0	6724,0	533,0	1941,0	2024,0
26	1813,0	3437,0	155	119,0	694,0	29,0	89,0	1439,0
27	789,0	361,0	24	301,0	43,0	3,0	36,0	1268,0
28	17499,0	21975,0	271	42,0	268,0	175,0	288,0	7508,0
29	2010,0	2971,0	25	18,0	423,0	21,0	34,0	445,0
30	10111,0	19807,0	284	53,0	2445,0	21,0	1947,0	4776,0
31	42817,0	67901,0	418	115,0	2618,0	2708,0	3241,0	16804,0
32	1044,0	22184,0	10	5,0	114,0	46,0	2687,0	498,0
33	29282,0	22514,0	435	5,0	953,0	248,0	55,0	2782,0
34	55315,0	35560,0	1485	109,0	1003,0	3733,0	3898,0	-28257,0
35	148124,0	154911,0	842	379,0	3555,0	59,0	3082,0	6773,0
36	29803,0	73518,0	273	5,0	2473,0	348,0	421,0	5124,0
37	11642,0	11387,0	7	5,1	342,0	5,0	12,0	2,8
38	13654,0	12349,0	83	1,0	539,0	11,0	3,0	1193,0
39	457,7	-1276,1	16	407,0	729,0	214,5	67,8	256,7
40	27,0	2879,0	7	2,0	813,0	19,0	242,0	71,0
41	360,0	10992,0	42	131,0	478,0	3,0	189,0	1419,0
42	1473882,0	1381106,0	2508	277,0	67333,0	20430,0	7463,0	71412,0
43	32,0	49152,0	135	4,0	825,0	286,0	2,0	-82,0
44	9211,0	11283,0	159	41,0	1233,0	468,0	153,0	-307,0
45	5982,0	51211,0	5	3234,8	942,0	314,0	1692,0	962,0
46	57033,0	43458,0	596	87,0	5563,0	208,0	1393,0	8039,0
47	1408756,0	1552150,0	2544	8013,0	1854,8	4116,0	22659,0	22292,0
48	5899,0	7045,0	99	296,0	911,0	11,0	513,0	1819,0
49	56527,0	94637,0	887	1597,0	1108,0	1866,0	535,0	29933,0
50	40886,0	80304,0	563	1,0	827,0	56,0	1752,0	-119,0
51	727791,0	3329516,0	8	1600,0	1074,0	24,0	6,0	294,0
52	54898,0	93028,0	644	3131,0	0,0	123,0	41,0	-1051,0
53	105504,0	107813,0	1765	5087,0	0,0	7457,0	64006,0	69675,0
54	352,0	123864,0	42	77,0	355,0	542,0	226,0	1389,0
55	207,0	421,0	18	342,0	420,0	144,0	167,0	763,0
56	24,0	523,0	6	12,0	424,0	23,0	38,0	-205,0