Статистическое изучение инновационной деятельности

Автор работы: Пользователь скрыл имя, 08 Июня 2013 в 21:43, курсовая работа

Краткое описание

Современные тенденции мирового развития связаны с переходом общества к более высокой - постиндустриальной - стадии. Человеческая цивилизация вступила в новый этап своего развития — информационное общество, основу жизнедеятельности которого составляют процессы производства, распространения и использования информации. Информационные технологии, обеспечивающие автоматизацию сбора, передачи, обработки и хранения информации с применением компьютерной техники и телекоммуникаций, служат одновременно и базой развития высокотехнологичных производств; под их влиянием меняются характер и содержание труда, структура занятости, возникают новые виды экономической деятельности, преображается облик системы образования и здравоохранения, происходят сдвиги в сфере личного потребления.

Содержание

Введение
1. Теоретические основы статистического изучения
научно-технической и инновационной деятельности
1.1. Особенности статистического изучения научной деятельности
1.2. Система показателей статистики науки и инновации
1.3. Особенности статистического изучения инновационной деятельности.
1.4. Статистическое изучение результативности научной и инновационной деятельности
2. Нормативная часть статистического изучения
научной и инновационной деятельности.
3. Расчет отдельных показателей научной и
инновационной деятельности на примере ООО “Айсберг - Аква”.
Заключение.
Практическая часть
Список использованной литературы

Скачать полностью (171.69 Кб) Сколько стоит заказать работу?

Прикрепленные файлы: 1 файл

курсовая по статистике(1).docx

— 182.66 Кб (Скачать документ)

Объем реализации (млн.руб)	Количество предприятий, fᵢ	Середина интервала, xᵢ′	xᵢ′fᵢ	xi-x̄	\|xᵢ′-x̄\|*fᵢ	(xᵢ′-x̄)²*fᵢ
226445,1-381656,1	12	304050,59	3648607,08	-227642,7733	2731713,28	621854787010,70
381656,1-536867,1	7	459261,59	3214831,13	-72431,77333	507022,4133	36724532517
536867,1-692078	3	614472,59	1843417,77	82779,22667	248337,68	6852400371
692078-847289	1	769683,49	769683,49	237990,1267	237990,1267	56639300391
847289-1002500 и выше	7	924894,49	6474261,43	393201,1267	2752407,887	1082249882083,55
Общее количество	30	-	15950800,9	-	6477471,386	1804320902373,08

1)x̄=∑fixi/∑fi=	=15950800,9/30=	531693,3633
2)Среднее линейное отклонение	d=∑\|xᵢ′-x̄\|*fᵢ/∑fi=6477471,386/30=	215915,7129
3)Дисперсия σ2=∑(xᵢ′-x̄)²fi/∑fi=	=1804320902373,08/30=	60144030079
4)Среднее квадратическое отклонение	σ=√∑(xᵢ′-x̄)²fi/∑fi =√60144030079=	245242,7982
5)Коэффициент среднеквадратического отклонения	U=σ/x̄100%= =245242,7982 /531693,3633100%=	46,12%

4.Дисперсионный анализ.

σ²общая=ɗ²межгрупповая+σ̄²внутригрупповая= 384725450847,23-574620575588,24=	959346026435,47
x̄групповая=∑xi/∑n=
1группа : x̄групповая=(226445,1+242608+244839,7+248660+273503,3+291507,3+296015+313536,4+335729,6+344702,3+361232,5+362599)/12=	295114,85
2) =(398735,3+415045,6+454225+464100+464726,4+481996+536244)/7=	459296,0429
3) =(615867+634608+670270)/3	640248,3333
4) =787854*1=	787854
5)=(969318,9+1002500+1223064,9+1480879+1858035,8+3275015,9+4637090)/7=	2063700,643
σ̄²=∑(xᵢ′-x̄групповая)²/∑n=
1) =( (226445,1-295114,85)²+(242608-295114,85)²+(244839,7-295114,85)²+(248660-295114,85)²+(273503,3-295114,85)²+(291507,3-295114,85)²+(296015-295114,85)²+(313536,4-295114,85)²+(335729,6-295114,85)²+(344702,3-295114,85)²+(361232,5-295114,85)²+(362599-295114,85)²)/12=	2167709350
2) =((398735,3-459296,0429)²+(415045,6-459296,0429)²+(454225-459296,0429)²+(464100- 459296,0429)²+ (464726,4-459296,0429)²+(481996-459296,0429)²+(536244-459296,0429)²)/7=	1734323384
3) =((615867-640248,3333)²+(634608-640248,3333)²+(670270-640248,3333)²)/3=	509187748,2
4)= (787854-787854)²/1=	0
5) =(( 969318,9-2063700,643)²+ (1002500-2063700,643)²+ (1223064,9-2063700,643)²+ (1480879-2063700,643)²+ (1858035,8-2063700,643)²+( 3275015,9-2063700,643)²+(4637090-2063700,643)²)/7=	1643154740897,40
Средняя σ̄²внутригрупповая=∑σ̄²fᵢ/∑fᵢ=((216770935012)+( 17343233847)+( 509187748,23)+(01)+( 1643154740897,407))/30=	384725450847,23
Межгрупповая дисперсия ɗ²межгрупповая=∑(x̄груп-x̄общ)²fᵢ/∑fᵢ =((295114,85-531693,3633)²12+(459296,0429- 531693,3633)²7+ (640248,3333-531693,3633)²3+ (787854-531693,3633)²1+(2063700,643-531693,3633)²7)/30=	574620575588,24

Коэффициент детерминации
η=ɗ²межгрупповая/σ²общая*100%=(574620575588,24-959346026435,47)*100%=59,90%

5. Корреляционный анализ

№ компании	Название предприятия	Объем реализации Хᵢ	Чистая прибыль Yᵢ	Хᵢ*Yᵢ	Хᵢ²	Yᵢ²
1	Газпром	4637090	1307018	6060760097620,00	21502603668100,00	1708296052324,00
2	Лукойл	3275015,9	304392,2	996889294835,98	10725729145252,80	92654611421
3	Роснефть	1858035,8	365964,3	679974770921,94	3452297034081,64	133929868874,49
4	РЖД	1480879	184565	273318432635,00	2193002612641,00	34064239225
5	ТНК-ВР	1223064,9	263951,6	322829937258,84	1495887749612,01	69670447142,56
6	Сбербанк России	1002500	316195	316985487500,00	1005006250000,00	99979278025
7	АФК"Система"	969318,9	6407,1	6210523124,19	939579129897,21	41050930,41
8	Сургутнефтегаз	787854	237768	187326469872,00	620713925316,00	56533621824
9	АК"Транснефть"	670270	188105	126081138350,00	449261872900,00	35383491025,00
10	Холдинг МРСК	634608	23438	14873942304,00	402727313664,00	549339844
11	Татнефть	615867	61428	37831478076,00	379292161689,00	3773399184,00
12	Интер РАО ЕЭС	536244	36144	19382003136,00	287557627536,00	1306388736
13	Евраз Груп	481996	13548,8	6530467404,80	232320144016,00	183569981,44
14	Северсталь	464726,4	59803,7	27792358207,68	215970626856,96	3576482534
15	Группа ВТБ	464100	89400	41490540000,00	215388810000,00	7992360000,00
16	Х5 Retail Group	454225	8859	4023979275,00	206320350625,00	78481881
17	ГМК"Норильский никель"	415045,6	105921,6	43962294024,96	172262850079,36	11219385346,56
18	Мечел	398735,3	21392,5	8529944905,25	158989839466,09	457639056,3
19	Русгидро	362599	31411	11389597189,00	131478034801,00	986650921,00
20	Объедененная компания "Русал"	361232,5	6965,4	2516128855,50	130488919056,25	48516797,16
21	Новолипецкий металлургический комбинат	344702,3	39899,7	13753518359,31	118819675625,29	1591986060,09
22	Магнит	335729,6	12304,9	4131119155,04	112714364316,16	151410564
23	Вымпелком	313536,4	31183,6	9777193683,04	98305074124,96	972416908,96
24	Ростелеком	296015	46240	13687733600,00	87624880225,00	2138137600
25	Металлоинвест	291507,3	41788	12181507052,40	84976505953,29	1746236944,00
26	Магнитогорский металлургический комбинат	273503,3	-3526,8	-964591438,44	74804055110,89	12438318,24
27	СИБУР	248660	62829	15623059140,00	61831795600,00	3947483241,00
28	Стройгазмонтаж	244839,7	12627,4	3091688827,78	59946478696,09	159451230,8
29	Группа компаний "Мегафон"	242608	43579	10572614032,00	58858641664,00	1899129241,00
30	ОПК "Оборонпром"	226445,1	36499,3	8265087638,43	51277383314,01	1332198900
Итого:		23910954	3956102,3	9278817815545,70	45726036920220,00	2274675764080,95
Средняя:		797031,8	131870,0767	309293927184,86	1524201230674,00	75822525469

1)Выборочная дисперсия:
Sₓ²=Хᵢ²- Х̄²ᵢ=45726036920220,00-1524201230674,00=	44201835689546,00
Sᵧ²= Yᵢ²- Ȳᵢ²=2274675764080,95-75822525469=	2198853238611,58
2)Среднее квадратическое отклонение:
Sₓ=√Sₓ²=√44201835689546,00=	6648446,111
Sᵧ=√Sᵧ²=√2198853238611,58=	1482853,074
3)Коэффициент корреляции:
а)Ковариация cov(X,Y)= Х͞Y̅-Х̄Ȳ=309293927184,86-131870,0767*797031,8=	204189282613,09
б)Показатель тесноты связи rₓᵧ=Х͞Y̅-Х̄Ȳ/SₓSᵧ=204189282613,09/6648446,1111482853,074=	0,020711649

6.Регрессионный анализ

№ компании	Название компании	Объем реализации Хᵢ	Чистая прибыль Yᵢ	Хᵢ*Yᵢ	Хᵢ²	Yᵢ²	(Хᵢ-Х̄)²
1	Газпром	4637090	1307018	6060760097620,00	21502603668100,00	1708296052324,00	14746046979387,20
2	Лукойл	3275016	304392,2	996889294835,98	10725729145252,80	92654611421	6140405199852,81
3	Роснефть	1858036	365964,3	679974770921,94	3452297034081,64	133929868874,49	3452297034081,64
4	РЖД	1480879	184565	273318432635,00	2193002612641,00	34064239225	2193002612641,00
5	ТНК-ВР	1223065	263951,6	322829937258,84	1495887749612,01	69670447142,56	1495887749612,01
6	Сбербанк России	1002500	316195	316985487500,00	1005006250000,00	99979278025	1005006250000,00
7	АФК"Система"	969318,9	6407,1	6210523124,19	939579129897,21	41050930,41	939579129897,21
8	Сургутнефтегаз	787854	237768	187326469872,00	620713925316,00	56533621824	620713925316,00
9	АК"Транснефть"	670270	188105	126081138350,00	449261872900,00	35383491025,00	449261872900,00
10	Холдинг МРСК	634608	23438	14873942304,00	402727313664,00	549339844	402727313664,00
11	Татнефть	615867	61428	37831478076,00	379292161689,00	3773399184,00	379292161689,00
12	Интер РАО ЕЭС	536244	36144	19382003136,00	287557627536,00	1306388736	287557627536,00
13	Евраз Груп	481996	13548,8	6530467404,80	232320144016,00	183569981,44	232320144016,00
14	Северсталь	464726,4	59803,7	27792358207,68	215970626856,96	3576482534	215970626856,96
15	Группа ВТБ	464100	89400	41490540000,00	215388810000,00	7992360000,00	215388810000,00
16	Х5 Retail Group	454225	8859	4023979275,00	206320350625,00	78481881	206320350625,00
17	ГМК"Норильский никель"	415045,6	105921,6	43962294024,96	172262850079,36	11219385346,56	172262850079,36
18	Мечел	398735,3	21392,5	8529944905,25	158989839466,09	457639056,3	158989839466,09
19	Русгидро	362599	31411	11389597189,00	131478034801,00	986650921,00	131478034801,00
20	Объедененная компания "Русал"	361232,5	6965,4	2516128855,50	130488919056,25	48516797,16	130488919056,25
21	Новолипецкий металлургический комбинат	344702,3	39899,7	13753518359,31	118819675625,29	1591986060,09	118819675625,29
22	Магнит	335729,6	12304,9	4131119155,04	112714364316,16	151410564	112714364316,16
23	Вымпелком	313536,4	31183,6	9777193683,04	98305074124,96	972416908,96	98305074124,96
24	Ростелеком	296015	46240	13687733600,00	87624880225,00	2138137600	87624880225,00
25	Металлоинвест	291507,3	41788	12181507052,40	84976505953,29	1746236944,00	84976505953,29
26	Магнитогорский металлургический комбинат	273503,3	-3526,8	-964591438,44	74804055110,89	12438318,24	74804055110,89
27	СИБУР	248660	62829	15623059140,00	61831795600,00	3947483241,00	61831795600,00
28	Стройгазмонтаж	244839,7	12627,4	3091688827,78	59946478696,09	159451230,8	59946478696,09
29	Группа компаний "Мегафон"	242608	43579	10572614032,00	58858641664,00	1899129241,00	58858641664,00
30	ОПК "Оборонпром"	226445,1	36499,3	8265087638,43	51277383314,01	1332198900	51277383314,01
Итого:		23910954	3956102	9278817815545,70	45726036920220,00	2274675764080,95	34384156286107,30
Средняя:		797031,8	131870,1	309293927184,86	1524201230674,00	75822525469	1146138542870,24

1)Уравнение регрессии
b₁=∑(xᵢyᵢ)-(1/n)∑xᵢ∑yᵢ/(∑xᵢ)²-(1/n)∑(xᵢ)²=9278817815545,70-(1/30)* 239109543956102/(23910954)²-(1/30)45726036920220,00=	7754616584871,69
b₀=(1/n)∑yᵢ-b₁(1/n)∑xᵢ=(1/30)3956102-7754616584871,69(1/30)23910954=	-6180676014950010000,00
y=b₀+b₁*x=	-6180676014950010000+7754616584871,69*x

Вывод

1.Взяв официальные, достоверные данные о величине объема реализации 30 компаний Москвы и области в 2011 г. в млн.руб.,мы произвели ряд группировок.

Сложность заключалась в том, что размах вариации составил 776054руб.(1002500-226445,1=776054,9 млн.руб),помимо этого Газпром, занимающий лидирующую позицию в рейтинге этих 30 компаний имеет величину объема реализации=4637090 млн.руб, когда Лукойл, стоящий на второй позиции-3275015 млн. руб. Именно этот разрыв между соседними позициями указывает на то, что распределение 30 банков на 5 групп будет неравномерным.

Для начала мы распределили 30 компаний на 5 групп. Получилось, что в 1ый интервал вошло 25 компаний, во 2ой – 3 компании, в 3ий – 1 компания,в 4ый – 0 компаний и в 5ый – 1 компания. Т.к. в 1ом интервале получилось 25 компаний, мы сделали перегруппировку, в результате которой у нас получилось: в 1ом интервале – 12 компаний, во 2ом – 7 компаний, в 3ем – 3, в 4ом – 1 и в 5ом – 7 компаний.

Большинство компаний, а именно 12 компаний, имеют объем реализации от 226445,1 до 381656,1 млн. руб, что составляет 40% (12*100/30=40%).Меньшинство компаний, а именно 1 компания, имеют объем реализации 787854, что составляет 3,33% (1*100/30=3,33%). Число компаний с величиной объема реализации от 381656,1 до 536867,1 млн. руб. равен 7 ,что составляет 23,33% (*100/30=23,33%).Следующие 10 % компаний, а именно 3 компании имеют объем реализации от 536867,1 до 6922078 млн. руб. В четвёртую группу вошли 7 компаний, что составляет 23,33 %,с объемом реализации от 847289 до 1002500 и выше млн. руб.

Полученная группировка дала нам понять, что в тройке лидирующих компаний в России по величине объема реализации в 2011 году – Газпром (4637090 млн. руб),который на 1362074,1 млн. руб опередил нефтяную компанию «Лукойл» с объемом реализации равной 3275015,9 млн.руб.,3-им является нефтяная компания «Роснефть» (1858035,8 млн. руб.)

2. Используя полученную в первом задании группировку, мы рассчитали моду и медиану.

Мода=541499,7 млн. руб, что говорит о том, что большинство компаний в рассмотренной совокупности имеют величину объема реализации, не превышающей 541499,7 млн. руб.
Медиана=494878,7 млн. руб. Т.о 50% компаний исследуемой совокупности, т.е. половина, имеют объем реализации меньше 494878,7 млн.руб, а остальные 50% имеют свыше 494878,7 млн.руб.

Это говорит о том, что половина компаний, имеющих объем реализации меньше 494878,7 млн. руб. имеют неэффективное управление, неумело организовывают трудовой процесс, неправильно распределяют свои приоритеты в деятельности, а также неразумно расходуют свои ресурсы, хотя другая половина компаний успешно справляется со всеми задачами для достижения высоких уровней объема реализации.

3. Разница между максимальным и минимальным значением составляет 776054,9 млн. руб., что является размахом данной вариации.

Средняя величина объема реализации равна 531693,3633

Насколько в среднем колеблется величина признака у единиц исследуемой совокупности показывают: среднее линейное и среднее квадратическое отклонения. Так, средняя величина колеблемости объема реализации компаний составляет: по среднему линейному отклонению –215915,7129 млн. руб., по среднему квадратическому отклонению –245242,7982 млн. руб.

Неоднородность исследуемой совокупности характеризует относительное линейное отклонение (40,61%), что подтверждает рассчитанный коэффициент вариации, равный 46,12%.

4. Итак, итоги по дисперсионному анализу:

Вариацию величины объема реализации под влиянием всех факторов характеризует общая дисперсия, равная 959346026435,47 млн.руб.

Для каждой из 5 групп компаний мы рассчитали групповую среднюю и внутригрупповую дисперсию.

В первой группе групповая средняя равна 295114,85 млн.руб, внутригрупповая дисперсия 2167709350 млн.руб.

Во второй: групповая средняя равна 459296,0429 млн.руб, внутригрупповая дисперсия – 1734323384 млн.руб.

В третьей группе: групповая средняя равна 640248,3333 млн.руб, внутригрупповая дисперсия – 509187748,2 млн.руб.

В четвертой группе: групповая средняя равна 787854 млн.руб, внутригрупповая дисперсия – 0 млн.руб.

В пятой группе: групповая средняя равна 2063700,643 млн.руб, внутригрупповая дисперсия – 1643154740897,40 млн.руб.

Коэффициент детерминации в данной совокупности равен 59,90%. Это значит, что на 59,90% вариация величины реализации зависит от факторного признака и на 40,10% - от влияния прочих факторов.

5. Для выявления зависимости между величиной объема реализации и величиной чистой прибыли необходимо провести корреляционно – регрессионный анализ. Между величиной объема реализации и величиной чистой прибыли существует очень слабая прямая зависимость (выборочный коэффициент равен 0,02), т.е. чем меньше величина объема реализации компании, тем меньше размер его чистой прибыли. Зависимость величины чистой прибыли банков от величины кредитного портфеля отражена уравнением

y ̂= -6180676014950010000+7754616584871,69*x

Информация о работе Статистическое изучение инновационной деятельности