Федеральное агентство по образованию

Государственное образовательное учреждение

высшего профессионального образования

Санкт-Петербургский государственный

инженерно-экономический университет

Статистика

Методические указания по выполнению лабораторных работ

для всех форм обучения

Для всех специальностей

Санкт-Петербург

2011

Лабораторная работа №1 Группировка статистических данных

Подготовка к выполнению лабораторной работы.

1. По учебнику изучить темы:

«Статистическое наблюдение»

«Статистическая сводка»

«Группировка»

«Ряд распределения»

2. Уметь группировать статистические данные.

3. Подготовить выборку по 5 признакам, объемом не менее 50 единиц (например, информация о деятельности по 50 предприятий по 5 показателям: объем производства, численность занятых, стоимость основных средств, кредиторская задолженность и балансовая прибыль). Такую информацию можно найти в статистических сборниках, internet, экономической периодике.

Задание:

1. Построить вариационный ряд.

2. Вычислить среднее значение, моду, медиану, дисперсию (смещенную и несмещенную оценку), коэффициент вариации.

3. Сделать равноинтервальную группировку.

4. Построить таблицу частот и накопленных частот для сгруппированной выборки.

5. Построить гистограмму и кумуляту.

6. Сделать выводы о распределении (характеристика симметричности и однородности).

Выполнение задания в ППП MS Excel 2007.

Ход работы:

1. В ППП MS Excel основные статистические характеристики можно получить с помощью функции Описательная статистика. Для этого последовательно выполняем следующие операции: вкладка Данные – Анализ данных – Описательная статистика – ОК. Предварительно надо проверить доступ к пакету анализа: – Параметры Excel – Надстройки – выбрать Пакет анализа и нажать на Перейти – отметить флажком Пакет анализа и Поиск решения – ОК.

В диалоговом окне заполняем строки:

Входной интервал (один или несколько столбцов из введенных исходных данных);

Группирование (выбираем по столбцам);

Метки - указание на то, что первая строка содержит название столбца;

Выходной интервал – указание места, куда будут выведены результаты расчета (любая чистая ячейка на том же листе);

Помечаем флажком строки: Итоговая статистика, Уровень надежности (0,95) – ОК

2. Для выполнения равноинтервальной группировки сначала определяем величину интервала по формуле:

h = (х _{максимальное} – х _{минимальное})/n,

количество интервалов берем равное 4 (т.е. n=4).

Затем рассчитываем границы интервалов (х _{минимальное} + h), и с применением функции:

– Статистические – ЧАСТОТА определяем частоты (количество единиц совокупности, попадающее в каждый интервал).

Выбираем интервал, в ячейку с его частотой вставляем формулу:

=ЧАСТОТА(массив_данных; массив_интервалов) – значения частот всех предыдущих интервалов где: массив_данных – столбец исходных данных (без его названия) массив_интервалов – значение правой границы рассматриваемого интервала

значения частот всех предыдущих интервалов – для первого интервала это значение равно 0

В результате должен получиться ряд распределения (смотри таблицу 1).

Таблица 1. Ряд распределения*

Левая граница интервала	Правая граница интервала	Интервал	Середина интервала	Частота	Накопленная частота	Частость	Накопленная частость
100	120	100-120	110	12	12	0,24	0,24
120	140	120-140	130	18	30	0,36	0,60
140	160	140-160	150	14	44	0,28	0,88
160	180	160-180	170	6	50	0,12	1,00
Итого:				50	-	1,00	-

* все значения в таблице должны быть получены путем использования формул, кроме значений столбца Интервал – они набираются вручную

3. Построение гистограммы и кумуляты выполняется с указанием названия графика и каждой оси. Для гистограммы берем частоты и интервалы, выбираем Вставка – Гистограмма – Гистограмма с группировкой. Для кумуляты в таблице рассчитываем накопленные частоты и середины интервалов, выбираем Вставка – Точечная – Точечная с прямыми отрезками и маркерами.

4. Выводы делаем по рассчитанным характеристикам Описательной статистики. Выводы должны давать общую картину распределения: однородность совокупности («похожесть» единиц совокупности друг на друга), концентрация значений вокруг средней величины, «типичное» значение, симметричность распределения (преобладание больших или малых значений).