Добавил:
Опубликованный материал нарушает ваши авторские права? Сообщите нам.
Вуз: Предмет: Файл:

Статистика

.docx
Скачиваний:
6
Добавлен:
06.06.2019
Размер:
44.89 Кб
Скачать

СТАТИСТИКА

2. В данной таблице приведены статистические данные об Экспорте нефти в Саудовской Аравии в период с 2002 по 2017 года. В качестве показателей выступают: T – года,

Х1 – цена, долларов\баррель,

Х2 – дедвейт танкеров, миллионов-тонн,

Х3 – всего миллионов баррелей.

Экспорт нефти за 2002-2017 год в Саудовской Аравии

Время, год

Цена, долларов\баррель

Дедвейт танкеров, миллионов-тонн

Всего миллионов баррелей

Т

X1

X2

X3

2002

20

394

305

2003

35

400

303

2004

37

405

305

2005

45

413

323

2006

49

425

348

2007

55

434

379

2008

90

449

421

2009

51

461

459

2010

75

470

470

2011

76

485

480

2012

110

495

491

2013

115

508

488

2014

111

520

494

2015

45

535

505

2016

38

544

510

2017

48

565

505

3. Для каждого показателя Х1, Х2 и Х3 рассчитаем выборочное среднее, стандартное отклонение и медиану.

 

Цена, долларов\баррель

Дедвейт танкеров

Всего миллионов баррелей

Х1

Х2

Х3

выборочное среднее

62,5

468,94

424,125

стандартное отклонение

29,96

55,073

82,241

медиана

50

465,5

464,5

4. Находим всевозможные коэффициенты парной корреляции Пирсона.

 

Цена, долларов\баррель

Дедвейт танкеров

Всего миллионов баррелей

Х1

Х2

Х3

Цена, долларов\баррель

Х1

1

0,4

0,6

Дедвейт танкеров

Х2

0,4

1

0,9

Всего миллионов баррелей

Х3

0,6

0,9

1

Прокомментируем полученные результаты:

1) Коэффициент корреляции между «Дедвейтом танкеров» и «Всего миллионов баррелей» равен 0,9 – это сильная прямая взаимосвязь. Так как чем больше продается нефти (баррелей), тем больше необходим дедвейт танкеров.

2) Коэффициент корреляции между «Цена, долларов\баррель» и «Всего миллионов баррелей» равен 0,6 – это средняя прямая взаимосвязь. Так как цена нефти зависит от количества добываемой нефти.

3) Коэффициент корреляции между «Дедвейт танкеров» и «Цена, долларов\баррель» равен 0,4 – это слабая прямая взаимосвязь. Так как стоимость перевозки не сильно влияет на стоимость самой нефти.

5. Построим линии тренда и найдем коэффициент детерминации. Для примера возьмем показатель Х1.

6. Построим прогноз на следующие 2 временных интервала. Соответственно на 2018 и 2019 года.

Наибольший коэффициент детерминации имеем в Полиномиальной линии тренда. R2 = 0, 5481.

С помощью её уравнения рассчитываем прогнозные значения параметра на следующие два временных интервала:

 

Время год

Цена, долларов\баррель

 

 

T

X1

Фактические значения

2002

20

2003

35

2004

37

2005

45

2006

49

2007

55

2008

90

2009

51

2010

75

2011

76

2012

110

2013

115

2014

111

2015

45

2016

38

2017

48

Прогнозируемые значения

2018

55

2019

60

7. Находим статистические данные общего грузооборота портов всего мира, как показателя. Эти значения подвержены случайным колебаниям.

План действия с данной выборкой:

А) Построить гистограмму по данной выборке.

Б) Найти максимальное и минимальное значения, выборочное среднее, стандартное отклонение и медиану.

В) Найти верхний и нижний квартили.

Порт

Общий грузооборот, миллионов тонн

1

Россия, Новороссийск

73,6

2

США, Новый Орлеан

70

3

Бразилия, Сантус

103,9

4

Австралия, Хей-Пойнт

108,3

5

КНР, Далянь

320,8

6

Нидерланды, Роттердам

440,5

7

Испания, Валенсия

64,5

8

Италия, Триест

56,6

9

Румыния, Констанца

55,1

10

КНР, Шанхай

697

11

Япония, Нагоя

208,2

12

Республика Корея, Ульсан

167,9

13

США, Бомонт

85,6

14

Иран, Бендер-Аббас

73,4

15

Таиланд, Чонбури

67,1

16

Индонезия, Котабару

47,5

17

США, Техас-Сити

45,1

18

КНР, Циндао

450,1

19

США, Сент-Джон-Баптист

216,4

20

Австралия, Дампир

177,5

21

Германия, Гамбург

139

22

Япония, Китакюсю

100,5

23

Франция, Марсель

74,8

25

Россия, Приморск

63,8

26

Бразилия, Тубаран

131,2

27

ОАЭ, Дубай

163,7

28

Бельгия, Антверпен

190,8

29

Великобритания, Гримсби

62,6

30

Индия, Мумбаи

59,2

31

Вьетнам, Хошимин

93,5

32

Япония, Осака

86,8

33

Малайзия, Порт-Кланг

198,9

34

КНР, Гонконг

276

35

США, Лонг-Бич

76,6

36

Индия, Нави Мумбаи

62,3

37

Норвегия, Берген

50,6

38

Франция, Дюнкерк

43,6

39

КНР, Сямынь

171,9

40

КНР, Гаосюн

115

41

Япония, Кобе

88,3

42

Испания, Альхесирас

85,6

43

США, Хьюстон

208

44

КНР, Шэньчжэнь

107,4

45

Япония, Токио

86

46

Турция, Измит

60,7

47

Россия, Санкт-Петербург

58

48

Бразилия, Сан-Луис

135,4

49

Малайзия, Джохор-Бару

120

50

КНР, Циньхуандао

253,3

51

Австралия, Ньюкасл

159,6

52

Испания, Барселона

41,4

53

Турция, Алиага

39,5

54

США, Норфолк

71,4

55

Япония, Тиба

154

56

Республика Корея, Пусан

313,3

57

Канада, Ванкувер

135

58

Бразилия, Рио-де-Жанейро

104,8

59

Франция, Гавр

67,2

60

Индонезия, Джакарта

58,4

61

Италия, Генуя

49,5

62

Сингапур, Сингапур

560,9

63

Австралия, Порт-Хедленд

372,3

64

Япония, Иокогама

119,2

65

США, Нью-Йорк

111,9

66

Германия, Бремен

78,8

67

Шри-Ланка, Коломбо

53,7

68

Индия, Ченнаи

51,3

69

КНР, Тяньцзинь

477,3

70

Нидерланды, Амстердам

95,7

71

КНР, Гуанчжоу

472,8

72

КНР, Нинбо

399,2

73

США, Лос-Анджелес

52,5

74

Великобритания, Лондон

43,2

75

Египет, Александрия

46,8

76

КНР, Шэньчжэнь

201,5

77

Австралия, Гладстон

98,3

78

Филиппины, Манила

45,1

79

Бангладеш, Читтагонг

44,2

80

Индия, Парадип

68

Общие грузообороты портов мира:

Минимальное значение

39,5

Максимальное значение

697

Выборочное среднее

145,3

Стандартное отклонение

134,1

Медиана

93,5

Нижний квартиль

61,5

Верхний квартиль

169,9

Соседние файлы в предмете [НЕСОРТИРОВАННОЕ]