Менеджмент

Учебная работа. Расчет и анализ показателей статистического изучения качества продукции и услуг

Расчет и анализ показателей статистического изучения качества продукции и услуг

Содержание

Введение

Глава 1. Теоретические основы статистического изучения качества продукции и услуг

.1 сущность анализа качества продукции и услуг

.2 Система показателей статистики качества продукции и услуг

.3 Обзор и прогноз качества продукции

Глава 2. Расчет и анализ показателей статистического изучения качества продукции и услуг

.1 Сводка и группировка

.2 Расчет относительных величин

.3 Средние величины и показатели вариации

.4 Применение выборочного метода

.5 Расчет показателей динамики и выявление тренда

.6 Корреляционно-регрессионный анализ

Заключение

Список литературы

Приложение

Введение

Одним из важнейших показателей конкурентоспособности предприятия и конкурентоспособности выпускаемой продукции является ее качество.

Качество продукции выражает степень ее способности удовлетворять потребности (личные или производственные).

Общающими показателями качества продукции принято считать:

удельный вес новой продукции;

удельный вес научно-технической продукции;

удельный вес инновационной продукции;

удельный вес сертифицированной продукции;

удельный вес экспортируемой продукции;

коэффициент сортности продукции и др.

Актуальность темы данной курсовой работы заключается в том, что статистика качества играет немаловажную роль для принятия решений и в макроэкономике в условиях рыночных отношений, когда каждое предприятие стремится извлечь максимальную прибыль с наименьшими затратами.

Объектом исследования статистическое изучение качества и услуг.

Предметом исследования является качество продукции и услуг.

Цель курсовой работы состоит в изучении качества и услуг с помощью системы общих и частных статистических показателей.

Задачи работы:

-изложить теоретические основы статистического изучения качества продукции и услуг;

-провести расчёт статистических показателей, характеризующих качество продукции и услуг.

Глава 1. Теоретические основы статистического изучения качества продукции и услуг

.1 сущность анализа качества продукции и услуг

Рыночные тенденции последнего десятилетия привели к существенному повышению уровня требований к качеству продукции (работ, услуг)<#"justify">1.2 Система показателей статистики качества продукции и услуг

Многообразие видов деятель (планирование, маркетинговые исследования, работа с поставщиками, анализ и контроль процессов в организации и др.) приводит к необходимости применения самых различных характеристик и показателей качества. Их выбор связан с особенностями организации, технологий производства, свойств и назначения продуктов и услуг.

Количественная характеристика качества может отражать одно или несколько свойств продукции и учитывать условия ее создания, эксплуатации или потребления. Показатели качества могут отражать массу, размер, процентное содержание вещества, трудоемкость изготовления, безотказность в работе и др.

Основные свойства продукции, ее функции, область применения отражают показатели назначения.

В зависимости от характеризуемых параметров (свойств) различают единичные и комплексные показатели качества.

большое значение для комплексной оценки качества сложной продукции имеет выбор эталона качества. Для получения комплексной оценки один экземпляр продукции выбирается за эталон. качество остальных экземпляров выражается в единицах эталонного качества.

Качество продукции может быть представлено в натуральных и стоимостных единицах измерения [9, с. 24].

Если качество изделия может быть оценено потребителем только по одному параметру то проблема заключается в выборе этого параметра.

качество многих видов продукции может оцениваться надежностью. наиболее распространенными показателями надежности являются:

исправность — состояние изделия, при котором оно в данный момент времени соответствует всем требованиям, установленным как в отношении основных параметров, характеризующих нормальное выполнение заданных функций, так и в отношении второстепенных параметров, характеризующих удобство эксплуатации, внешний вид и т. п.;

неисправность — состояние изделия, при котором оно в данный момент времени не соответствует хотя бы одному из требований, характеризующих нормальное выполнение заданных функций;

работоспособность — состояние изделия, при котором оно в данный момент времени соответствует всем требованиям, установленным в отношении основных параметров, характеризующих нормальное выполнение заданных функций;

отказ — событие, заключающееся в полной или частичной утрате изделием его работоспособности;

полный отказ — отказ, до устранения которого использование изделия по назначению становится невозможным;

частичный отказ — отказ, до устранения которого остается возможность частичного использования изделия;

безотказность — свойство изделия непрерывно сохранять работоспособность в течение некоторого интервала времени;

долговечность — свойство изделия сохранять работоспособность (с возможными перерывами для технического обслуживания и ремонта) до разрушения или другого предельного состояния. Предельное состояние может устанавливаться по изменениям параметров, по условиям безопасности и т. п.;

ремонтопригодность — свойство изделия, выражающееся в его приспособленности к проведению операций технического обслуживания и ремонта, т. е. к предупреждению, обнаружению и устранению неисправностей и отказов;

надежность (в широком смысле) — свойство изделия, обусловленное безотказностью, долговечностью и ремонтопригодностью самого изделия и его частей и обеспечивающее сохранение эксплуатационных показателей изделия в заданных условиях;

восстанавливаемость — свойство изделия восстанавливать начальные значения параметров в результате устранения отказов и неисправностей, а также восстанавливать технический ресурс в результате проведения ремонтов;

сохраняемость — свойство изделия сохранять исправность и надежность в определенных условиях и при транспортировке.

Для прогнозирования отказов необходимы фактические данные о частоте отказов за время использования оборудования по назначению.

При обработке информации применяется величина, обратная частоте отказов — «среднее время между отказами».

В связи с высокими темпами научно-технического прогресса важно выбрать оптимальный момент для перехода от научных исследований и подготовительных работ к производству продукции. В условиях конкуренции удачно выбранное время запуска в производство является важным фактором, действующим в двух направлениях: «слишком ранний» запуск в производство может привести к таким же отрицательным последствиям, как и «слишком поздний» [4, с. 24].

Причинами изготовления ненадежной продукции могут быть:

отсутствие регулярной проверки соответствия стандартам;

ошибки в применении материалов и неправильный контроль материалов в ходе производства;

неправильный учет и отчетность по контролю, включая информацию об усовершенствовании технологии;

не отвечающие стандартам схемы выборочного контроля;

отсутствие испытаний материалов на их соответствие;

невыполнение стандартов по приемочным испытаниям;

отсутствие инструктивных материалов и указаний по проведению контроля;

нерегулярное использование отчетов по контролю для усовершенствования технологического процесса.

В условиях рыночной экономики все большее значение приобретают эстетические показатели качества (внешний вид, форма, соответствие моде и др.); эргономические показатели (гигиенические, антропологические, психофизиологические), учитывающие удобство эксплуатации; патентно-правовые показатели (патентная защита, патентная чистота и др.).

Для многих видов продукции сохраняют свое значение показатели сортности (высший, первый).

Например, оценка качества обслуживания авиапассажиров может строиться с учетом того, что требования к качеству исходят из некоторых предпочтений (продолжительность полета, комфортность условий и т.д.). Тогда уровень качества может быть оценен по определенной шкале: «отлично», «очень хорошо», «хорошо», «удовлетворительно», «плохо». В данном случае проблема заключается в получении количественной оценки качества.

Сводная оценка качества (К) может быть получена путем расчета коэффициента качества В. А. Трапезникова. В этом случае вычисляют коэффициенты качества по каждому параметру (К,), а затем получают обобщенную оценку по формуле

ксв = ПК/ (1)

Брак различают по внешний) и по причинам (недостатки в организации производства и труда, нарушения технологической дисциплины по вине рабочих, недостаточная квалификация персонала, неисправность оборудования и др.).

Брак может быть обнаружен как на предприятии производителе продукции, так и потребителями. Брак, выявленный в процессе потребления продукции, называется рекламацией и свидетельствует о неудовлетворительном качестве продукции и работы [10, с. 52].

Учет брака ведут по изделиям, отдельным операциям или видам работ в натуральном или трудовом (нормо-часах) выражении; по себестоимости забракованной продукции. При производстве разнородной продукции общий размер брака определяется в трудовом или денежном выражении. Потери от брака оцениваются только в денежном выражении.

Для характеристики брака и потерь от брака рассчитывают следующие показатели:

абсолютный размер брака в денежном выражении (сумма затрат, связанных с производством окончательного брака и исправлением исправимого брака);

абсолютный размер потерь от брака (меньше абсолютного брака на суммы, взысканные с виновников брака, поставщиков некачественного сырья и материалов и др.) и на суммы, вырученные от реализации бракованной продукции (сдача в лом, реализация по пониженным ценам и т.п.);

процент брака и процент потерь от брака (отношение соответствующих показателей к производственной себестоимости продукции) .

Обобщающие оценки системы менеджмента качества могут быть получены на основе анализа отклонений от намеченных целей, рейтинга руководителей.

Например, высшее руководство организации должно создать среду, способствующую развитию работников и вовлечению их в достижение результативности и эффективности системы менеджмента качества. Здесь можно говорить о достижении или не достижении цели (за что присваивается соответствующий балл). Иными словами, определяются положительные и отрицательные отклонения от намеченных целей и находится интегральная оценка качества руководства [4, с. 24].

1.3 Обзор и прогноз качества продукции

проблема качества товаров и услуг была актуальной всегда, остро стоит она и сейчас, на этапе интеграции России во Всемирную торговую организацию. Отечественная экономика сталкивается с большими трудностями: не развитая инфраструктура, низкая по сравнению с развитыми странами заработная плата на предприятиях, нефтегазовая аддикция, неконкурентоспособность большинства товаров на мировом рынке. Проблемы осложняются ещё и нестабильностью финансовой системы. Мировой кризис, экономические трудности в Еврозоне еще больше ухудшают положение. В таких тяжелых условиях только повышение конкурентоспособности российских товаров и услуг посредством улучшения их качества способно не допустить развала индустрии страны.

В процессе купли-продажи потребитель меняет результат своего труда (деньги) на товар или услуги, но не всегда адекватно. товар соответствует цене только на абсолютно свободном рынке, свободном от монополизма и от сговора производителей, когда производитель точно информируют обо всех свойствах выпускаемой продукции или предоставляемой услуги, как положительных, так и отрицательных. Реально такого рынка не бывает, в России — тем более.

Часто на упаковке продуктов питания можно увидеть такие надписи как: «рекомендовано институтом питания РАМН», «одобрено кем-то» и пр. Производитель давно понял, что за «рекомендованный» продукт клиент готов переплатить и в итоге кто только сейчас не рекомендует. А по закону же рекомендаций на этикетке быть не должно, это незаконные действия со стороны производителя с целью привлечения внимания потребителя. Но интересное заключается в том, что нужная, объективная информация обычно оказывается в тени. Не совсем выгодно изготовителю указывать всю информацию о конечной продукции. например, при выпуске хлебобулочного изделия выигрышно использовать вместо куриного яйца яичный порошок, вместо масла или маргарина — дешевый пальмовый жир, разрыхлители, улучшители и пр.

Проверку качества должна взять на себя обязательная и добровольная сертификация, предусмотренная нашим законодательством, руководствует которой государственный орган — Госстандарт. Так называемой добровольной сертификации могут подвергаться любые показатели качества. Эта процедура производится по инициативе товаропроизводителя.

По словам Геннадия Воронина (президент Всероссийской организации качества, председатель Комитета по качеству продукции Торгово-промышленной палаты РФ) в россии доля продукции, подлежащая обязательной сертификации, в 2016 году будет снижена в 2 раза, до 23 %, а в Евросоюзе поставлена задача к тому же году довести процент обязательной сертификации до 70.

Качество товаров и услуг напрямую зависит от нормативно правовой базы страны. В законодательстве Российской Федерации не мало пробелов и недоработок, которые требуют устранения. К примеру ФЗ от 2.01.2000 г. № 29- ФЗ «О качестве и безопасности пищевых продуктов» гласит, что при изготовлении продуктов детского питания и продуктов диетического питания не допускается использовать продовольственное сырье, изготовленное с использованием кормовых добавок, стимуляторов роста животных, отдельных видов лекарственных средств, пестицидов, агрохимикатов и других опасных для здоровья человека веществ и соединений.

Не из лучших в РФ и качество услуг, особенно в сфере медицины и образования. Несмотря на определенные преобразования проблемы видны еще невооруженным глазом. Во многих больницах используется устаревшее оборудование, применяются неэффективные методы лечения больных. А главная проблема — низкая заработная плата врачей и учителей. Для социального государства не приемлемо, когда высококвалифицированный врач или преподаватель ВУЗа получают 10-12 тысяч.

В решении проблемы качества показателен опыт японии. Крупнейший специалист в области управления качеством профессор Каору Исикава (является одним из основателей движения борьбы за качество) указывал, что нельзя экономить на качестве, поскольку «качество само является экономией». А в России более популярна сформулированная еще Л.И. Брежневым идея «Экономика должна быть экономной».

По словам экспертов необходим жесткий техрегламент в производстве, нужно снизить количество ГМО и пищевых добавок в продуктах питания, разграничить такие понятия как молоко и молочный продукт, сок и соковая продукция. Но надо вводить не сегодня и не завтра, потому что это не правильно. Производителю нужно дать реальный срок на снижение этих норм, иначе они обанкротятся, а на прилавках магазинов исчезнут товары первой необходимости, а это, в свою очередь, губительно отразиться на экономике.

Проблема качества сложна и решить её можно только при осуществлении комплекса мероприятий, включающих: повышение ответственности производителей за обеспечение высокого технического уровня и качества продукции; перестройку технического контроля на предприятиях; повышение технического уровня производства; подготовку и переподготовку кадров, развитие творческой инициативы рабочих и т. д. Продукция по своему качеству должна соответствовать требованиям потребителя, которые постоянно меняются. Следовательно, нельзя остановиться на достигнутом уровне качества. Необходимо непрерывно совершенствовать методы и средства изготовления продукции.

При прогнозировании качества продукции должны учитываться изменяющиеся общественные потребности, технические и экономические возможности производства, достижения в области науки, техники и организации труда, дополнительные затраты на эксплуатацию или потребление продукции, необходимость повышения квалификации работников и другие факторы, за счет которых обеспечиваются прогнозируемые значения показателей качества продукции.

Успешная деятельность любой организации возможна лишь в условиях четкого прогнозирования уровня качества продукции и планирования его улучшения. Прогнозирование качества продукции — это научно обоснованная информация об уровне качества продукции в будущем.

Ценность прогнозирования качества продукции имеет две стороны:

качественную — познание природы эволюции объекта, тенденций его развития, скорости, временных и пространственных зон его изменения, возможного возникновения неблагоприятных ситуаций, усиления или ослабления воздействий различных факторов. Эта качественная информация прогноза имеет большое значение для управления объектом и обоснования принятия стратегических решений организациями, которые будут производить прогнозируемую продукцию;

количественную — вероятностные данные прогноза об ожидаемом уровне качества во времени предоставляют организации информацию, с помощью которой можно заранее провести расчеты капитальных вложений, материальных и другие мероприятия по обеспечению ожидаемого уровня качества продукции.

В зависимости от продолжительности прогнозируемого периода прогнозы различаются: краткосрочные — до 5 лет; среднесрочные — 5-15 лет; долгосрочные — более 15 лет. Глубина ретроспективного анализа информации об объекте зависит от продолжительности прогнозируемого периода: чем больше глубина прогноза, тем больше избирается срок для анализа витка объекта в прошлом. Собственно точность прогноза не может превышать точности исходной информации — при одинаковых условиях прогноз будет тем точнее, чем короче прогнозируемый период. Считается, что ретроспективный период должна превышать прогнозируемый примерно в 2-3 раза. например, для среднесрочного прогноза на 10 лет за ретроспективный принимается период 30 лет, для прогноза на 15 лет периодом прошлого развития принимаются 45 лет. Однако для долгосрочных прогнозов с глубиной прогнозирования 20 — 30 лет ретроспективный период уменьшается в связи с постоянным ростом темпов научно-технического прогресса.

Прогноз всегда относителен: он должен отвечать на вопрос, чего стоит ожидать, если известна определенная совокупность факторов и известны условия прохождения определенных процессов.

Прогнозируемая величина, как правило, рассчитывается в различных вариантах: при ситуации, которая складывается благоприятно — высокий уровень, при неблагоприятной ситуации — низкий уровень, и наиболее вероятный прогноз — средний уровень (средняя арифметическая величина между высоким и низким уровнем).

Колебания зависят от комплекса принятых допущений. разрывы между средним уровнем и крайними уровнями не должны рассматриваться как границы возможных ошибок: они указывают на различные направления, по которым может развиваться качество продукции.

Программный прогноз, по сути, напоминает план: в нем, как и в плане большое внимание уделяется активному воздействию человека на естественный ход развития объекта прогнозирования.

При прогнозировании уровня качества продукции используется системный подход, при этом качество, как объект прогноза, составляет замкнутую систему, которая состоит из подсистем: «Потребность«, «Проект», «Производство«, «Реализация продукции».

Подсистема «Потребность» имеет целью определение количественного объема прогнозируемой продукции.

На этой стадии в результате маркетинговых исследований рынка определяется социальная целесообразность прогнозируемой продукции, оказывается конкретный ее потребитель, его пол, возраст, профессия, национальность. При этом важное значение для правильного расчета потребностей имеет выявление именно конкретного потребителя продукции, так как расчет на потребителя «вообще» имеет значительную степень неопределенности и это лишает прогноз практического смысла.

Если установлено конкретных потребителей продукции, то для расчета приблизительного объема потребностей необходимо:

провести анализ количественного роста потребителей за ретроспективный период;

установить изменение доли потребителей относительно количества населения в прошлом;

выявить взаимосвязи между ростом количества потребителей и изменением спроса на прогнозируемый вид продукции;

выявить основные тенденции спроса на прогнозируемую продукцию;

рассчитать количество конкретных потребителей на конец прогнозируемого периода.

Подсистема «Проект» предусматривает разработку прогноза проектного решения нового качественного уровня продукции на основе анализа основных факторов научно-технического прогресса, которые влияют на изменение качественного уровня продукции.

При этом на основе анализа новых научных открытий, изобретений, патентов и проектно-конструкторских работ, обнаруживается новый теоретически возможен качественный уровень изделия на прогнозируемый период.

Сфера торговли для многих товаров широкого потребления — это последний этап в движении продукции до потребителя, поэтому в ней необходимо проводить анализ факторов, снижающих качественный уровень продукции в процессе подготовки ее к реализации.

Сферой торговли методологическая схема разработки прогнозов замыкается на потребителе, из которого было начато исследование.

Эта обратная связь между потребителем и готовой продукцией, замкнутый через человека, не прерывается во времени. Через него потребитель постоянно получает информацию о качественном уровне изготовления в разные периоды времени продукции, сопоставляет качество потребленной продукции условиям ее потребления и с учетом этих изменений формирует новые требования к качеству продукции.

действие обратной связи необходимо учитывать при разработке средне-срочных и особенно долгосрочных прогнозов.

Прогнозируя уровень качества, используют различные методы, которые могут быть объединены в три группы:

а) методы экстраполяции, которые включают три вида — экстраполяцию данных о размерах параметров объекта прогнозирования, экстраполяцию оценочных функциональных характеристик, экстраполяцию системных и структурных характеристик;

б) методы экспертных оценок, включающих два вида — индивидуальные экспертные оценки и коллективные экспертные оценки;

в) методы моделирования, которые включают три вида — логические модели образы, математические модели, информационные модели.

На этом этапе развития научной прогностики в области качества продукции в основном используются методы прогнозирования первых двух групп.

Данные прогноза улучшения качества продукции составляют научную основу планирования улучшения качества продукции, в котором сроки производства новой продукции и объем капитальных вложений устанавливаются с учетом прогностических данных.

Глава 2. Расчет и анализ показателей статистического изучения качества продукции и услуг

2.1Сводка и группировка

Сводка представляет собой комплекс последовательных действий по обобщению конкретных единичных данных, образующих совокупность, с целью обнаружения типичных черт и закономерностей, присущих изучаемому явлению в целом.

Группировка — расчленение общей совокупности единиц по одному или нескольким существенным признакам на однородные группы, различающиеся между собой в качественном и количественном отношениях и позволяющие выделить социально-экономические типы, изучить структуру совокупности или проанализировать связи между отдельными признаками.

На основе приложения А рассмотрим на примере выборочные данные по предприятиям одной из отраслей промышленности в отчетном году.

Проранжируем в порядке возрастания Х- себестоимость единицы продукции (руб.)выпуск продукции (тыс.руб) (приложение B)

Для того чтобы произвести группировку, необходимо вычислить величину группировочного интервала по формуле:

(2)

где и — соответственно max и min значения выпуска продукции, — число образуемых групп.

руб

Образуем группы, которые отличаются друг от друга по себестоимости единицы продукции на данную величину (5 руб.).

группа будет иметь размеры: 105+5=110 руб.

группа: 110+5=115 руб.

группа: 115+5=120 руб.

группа: 120+5=125 руб.

На основе данных (приложениее C) произведем группировку предприятий.

В результате группировки получили следующий ряд распределения (приложение D).

Таким образом, средняя величина себестоимости единицы продукции предприятий, взвешивая значение признака по абсолютной численности предприятий равна: 118,5 руб.

2.2Расчет относительных величин

Относительная величина в статистике — это обобщающий показатель, который представляет собой частное от деления одного абсолютного показателя на другой и дает числовую меру соотношения между ними.

Основное условие правильного расчета относительной величины — сопоставимость сравниваемых показателей и наличие реальных связей между изучаемыми явлениями.

Относительными величинами координации называют показатели, характеризующие соотношение отдельных частей целого между собой. Вычисление этого показателя производится путем деления одной части целого на другую его часть.

На примере расчитаем относительные величины.

например, по плану завод должен был выпустить в отчётном периоде товарной продукции на 12 млн. руб. при средней численности работающих 400 человек.

Фактически выпуск товарной продукции составил в этом периоде 13, 1 млн. руб. при средней списочной численности работающих 410 человек.

Определите:

) относительную величину выполнения плана по выпуску товарной продукции;

) относительную величину выполнения плана по численности работающих;

) показатель изменения фактической выработки продукции по сравнению с планом.

Относительная величина выполнения плана определяется в данном случае как процентное отношение фактически достигнутой в отчётном периоде абсолютной величины уровня к абсолютной величине уровня планового задания. Формула относительной величины выполнения плана имеет вид:

(3)

) Найдём относительную величину выполнения плана по выпуску товарной продукции:

таким образом, плановое задание по выпуску товарной продукции перевыполнено на 9,2%.

) Рассчитаем процент выполнения плана по численности работающих:

Процент выполнения плана по численности работающих составил 102,5%.

) Расчёт выработки продукции одним рабочим выполним по формуле:

(4)

где- стоимость выпущенной продукции,

Т — численность работающих.

Определим изменение фактической выработки продукции по сравнению с планом:

Фактическая выработка превысила плановую на 1,951 тыс. руб.

2.3Средние величины и показатели вариации

Рассчитаем характеристики интервального ряда распределения.

Среднюю рассчитаем по формуле — средняя арифметическая взвешенная.

(5)

где — сумма произведений себестоимости единицы продукции на число предприятий,

— общее число предприятий.

Расчет характеристик ряда распределения представлен в приложении I.

руб.

Средняя величина себестоимости единицы продукции предприятий, взвешивая значение признака по абсолютной численности предприятий равна: 118,5 руб.

Дисперсия признака представляет собой средний квадрат отклонения вариантов от их средней величины. Так как у нас имеются сгруппированные данные, то расчеты будем производить по следующей формуле:

(6)

руб

Среднее квадратическое отклонение — это обобщающая характеристика размеров вариации признака в совокупности, оно показывает, на сколько в среднем отклоняются конкретные варианты от их среднего значения. Среднее квадратическое отклонение определяем по формуле:

(7)

руб

Коэффициент вариации представляет собой выраженное в процентах отношение среднего квадратического отклонения к средней арифметической.

Коэффициент вариации рассчитаем по формуле:

(8)

Так как коэффициент вариации V=5,27%<33% ,значит наша совокупность количественно однородна.

Построим графики ряда распределения и определим на них моду медиану.

Мода Мо значение случайной величины встречающейся с наибольшей вероятностью.

Моду рассчитаем по формуле:

(9)

руб.

Модальным будет 3-ий интервал с наибольшей частотой 9.

В изучаемой совокупности наиболее часто встречаются предприятия, с величиной себестоимости единицы продукции 118руб.

Медиана(Ме) — это численное либо убывания значения изучаемого признака). Медиану иногда называют серединной вариантой, т.к. она делит совокупность на две равные части.

Для расчета медианы находим накопленные частоты ().

(10)

Для описания моды строим гистограмму (рисунок 1):

Рисунок 1 -Распределение предприятий по величине себестоимости единицы продукции

накопленная частота в 3-ем интервале:

руб

Значит, в изучаемой совокупности 50% предприятий имеют себестоимость единицы продукции менее 118 руб., а остальные 50% имеют себестоимость единицы продукции более 118 руб.

В результате расчетов получили следующее:

Средний размер себестоимости единицы продукции составляет 118,5руб.

Коэффициент вариации 5,27 %

Наиболее часто встречаются предприятия, с величиной себестоимости единицы продукции на сумму 116руб.

% предприятий имеют себестоимость единицы продукции менее 117 руб., а остальные 50% имеют себестоимость единицы продукции более 117 руб.(медиана).

Для описания медианы строим камуляту (рисунок 2):

Рисунок — 2 Распределение предприятий по величине себестоимости единицы продукции

2.4 Применение выборочного метода

Выборочное наблюдение — это такое несплошное наблюдение, при котором отбор подлежащих обследованию единиц осуществляется в случайном порядке, отобранная часть изучается, а результаты распространяются на всю исходную совокупность.

Совокупность, из которой производится отбор, называется генеральной совокупностью (N). Совокупность отобранных единиц — выборочной совокупностью (n).

Определяем ошибку выборки среднего уровня себестоимости продукции по формуле:

(11)

где n=30, k=0.2 или 20%

K=n / N (12)

руб.

Найдем предельную ошибку:

руб

Средний уровень себестоимости единицы продукции будет находиться в следующих границах:

С вероятностью 0,954 можно сказать, что средний уровень себестоимости единицы продукции в генеральной совокупности находится в пределах от 116,460 руб. до 120,540 руб.

Определяем ошибку доли предприятий с уровнем себестоимости продукции 125 руб. и более по формуле:

или 20 %

Среднюю ошибку для выборочной доли определим по формуле:

(13)

или 6,5 %

Ошибка выборки доли предприятий с уровнем себестоимости продукции 125 руб. и более составляет 6,53%

или 13 %

Найдем пределы, в которых будет находиться генеральная доля, по формуле:

С вероятностью 0,954 можно сказать, что доля предприятий с уровнем себестоимости единицы продукции , равной 125,0 руб. и более будет находится в пределах от 7,0% до 33,0%.

2.5Расчет показателей динамики и выявление тренда

На основе приложения F рассмотрим качество производства чугуна

Для того чтоб понять, как развивалось производство чугуна, мы построили график и заметили, что производство чугуна имело и темпы роста, и темпы снижения (рис. 3)

Рисунок 3 — Производство чугуна

Расчетные показатели представим в таблице 1.

Таблица 1 — Общий результат

Наименование показателяТип показа- теляГод20112012201320142015Абсолютный прирост103431-131-1Темп роста100,93100102,8103,74102,8100,9399,07102,8100,9199,1Темп прироста0,9302,83,742,80,93-0,932,80,91-0,9Абсолютное Анализ расчетных показателей подтвердил:

) Что Производство чугуна имело и темпы роста, и темпы снижения.

) Было заметно снижение производства чугуна, улучшение производства, в остальном видено снижение, что мы видим на графике.

поскольку представленный ряд динамики интенсивный и имеет равные годовые интервалы, среднегодовое производство чугуна будем исчислять по простой среднеарифметической формуле:

Среднегодовое производство чугуна соответствует типичному производству в 1991 году, которое составило 108 млн. т.

Среднегодовой темп роста производства чугуна исчисляется по формуле:

— базисный

— цепной

. Среднегодовой темп прироста производства чугуна

,% (16)

— базисный

— цепной

Тренд — основная тенденция развития ряда динамики (к увеличению или снижению его уровней). Основная тенденция развития — главное и устойчивое изменение уровней явления во времени, свободное от случайных колебаний. Тренд можно представить аналитически или графически.

Используя ряд динамики определим тенденцию качества продукции и услуг. Для определения формы тренда и расчетов его параметров составим вспомогательную таблицу (таблица 12).

Таблица 12 — Расчет тренда и его параметров

ГодПроизводствоtt2ytyi — (yi-)22008132459-981-119213143887,7388571,2778448698692007115088-749-80561692586,9922501,015062954512008149895-525-749475140959,258935,7579847628,062009155379-39-466137189931,51-34552,5111938759472010168267-11-138267238603,77-70336,774947261214201121199911211999287276,03-75277,035666631246201228058939841767335948,29-55359,29306465098920133688725251844360384620,55-15748,55248016827,120144686187493280326433292,2135325,79124791143920155782339815204097481965,0796267,939267514346Итого2629399033080309232629071,4327,634066874956

= F(t) = a0 + a1t (14)

= 2629399/10 = 262939,9 a1 = 8030923/330 = 24336,13

На основании данных табл. 13 и произведенных расчетов построим линию тренда (рисунок 4).

рисунок 4 — Трендовый анализ

Расчет тренда и анализ приведенного графика (рис. 3) позволяет сделать вывод о том, что в период с 2008 по 2015 гг. наблюдается тенденция улучшения качества продукции и услуг.

.6 Корреляционно-регрессионный анализ

метод приведения параллельных данных. Тенденцию результативного признака можно легко установить, рассчитав разности соседних в списке значений результативного признака. Если все (или почти все) разности одного знака, то делается вывод о наличии связи. Можно рассчитать количественный показатель (коэффициент параллельности), который будет служить индикатором наличия связи:

(15)

— количество единиц совокупности, у которых разница с предыдущей единицей положительна,

Расчет коэффициента Фехнера (коэффициента корреляции знаков). Этот метод основан на анализе поведения отклонений индивидуальных значений признака от среднего по факторному и результативному признакам.

(16)

— число совпадений знаков, — число несовпадений знаков

Для корреляционного анализа связи между двумя признаками используется линейный коэффициент корреляции, рассчитываемый по формуле:

(17)

Ранговый коэффициент Спирмена:

(18)

— ранговая разница

На основе данных (приложение Б) проведем дополнительные расчеты:

. Коэффициент параллельности:

т.е. связь есть

. Коэффициент Фехнера:

т.е. связь есть

. Линейный коэффициент корреляции:

, т.е. связь есть

. Ранговый коэффициент Спирмена:

, т.е. связь есть.

Заключение

Рынок продукции и услуг является неотъемлемой частью жизни человека. Во многом потребляемый продукт оказывает влияние на состояние человека, его здоровье. именно человек является внутренним источником экономического роста реформационного процесса. Но личное потребление, интересы потребителя в советской плановой системе были лишь продекларированы как приоритетные явления.

На продовольственный Рынок отрицательно влияют глобализация, фальсификация продовольственных товаров, что приводит во многих случаях к онкологическим заболеваниям и даже смертельным исходам, отсутствие развитой инфраструктуры рынка, высокие уровни затрат при производстве, несоответствие производимой продукции мировым стандартам.

В целом на рынке продовольственных товаров наблюдается положительная динамика развития, и состояние продовольственного рынка было стабильным практически по всем основным видам продукции. Рост производства основных видов продукции за последние годы, наряду с увеличением ассортимента и повышением качества, позволил товаропроизводителям не только увеличить свои позиции на потребительском рынке, но и активно заниматься экспортом готовой продукции за рубеж. Россия все еще вынуждена импортировать товары в больших количествах, причем наблюдается рост импорта продовольственных товаров. Во многих случаях импорт ряда готовых продовольственных товаров экономически оправдан, так как является дополнением к собственному производству и расширяет продовольственный рынок для удовлетворения разных запросов потребителей.

Для улучшения качества продукции необходимо разрабатывать новые технологии производства и использовать высококачественное оборудование.

В результате группировки средняя величина себестоимости единицы продукции предприятий, взвешивая значение признака по абсолютной численности предприятий равна: 118,5 руб.

В результате расчетов получили следующее:

Средний размер себестоимости единицы продукции составляет 118,5руб.

Среднее квадратическое отклонение 6,245руб.

Коэффициент вариации 5,27 %

Наиболее часто встречаются предприятия, с величиной себестоимости единицы продукции на сумму 116 руб.

Расчет тренда и анализ приведенного графика позволяет сделать вывод о том, что в период с 2008 по 2015 гг. наблюдается тенденция улучшения качества продукции и услуг.

Список используемой литературы

.Булатов, А.С. Экономика / А.С. Булатов. — М.: ЭКСМО, 2014. — 258 с.

.Годин, А. М. Статистика: учебник / А. М. Годин. — Москва: Дашков и К°, 2012. — 451 с.

3.Гореева, Н. М. Статистика в схемах и таблицах / — Москва: Эксмо, 2015. — 414 с.

.Гусаров, В.М., Кузнецова, Е.И. Статистика. 2-е издание / В.М. Гусаров, Е.И. Кузнецова. — М.: ЮНИТИ-ДАНА, 2014. — 347 с.

.Громыко, Г.Л. Теория статистики: практикум / Г.Л. Громыко. 3-е изд., доп. и перераб. — М.: Инфра-М, 2015. — 347 с.

.Елисеева, И. И. Статистика: [углубленный курс]: учебник для бакалавров / И. И. Елисеева и др.]. — Москва: Юрайт: ИД Юрайт, 2013. — 565 с.

.Зинченко, А. П. Статистика: учебник / А. П. Зинченко. — Москва: колосс, 2014. — 566 с.

.Иванов, Ю.Н. Экономическая статистика / Ю.Н. Иванов. — М.: ИНФРА-М, 2013. — 334 с.

9.Иохин, В.Я. экономическая теория / В.Я Иохин. — М.: Экономистъ, 2014. — 654 с.

10.Кушмир И.В. Макроэкономика / И.В. Кушмир. — М. : Аллель, 2014. — 379 с.

11.Назаров М.Г. Курс социально-экономической статистики / М.Г. Назаров. — М.: Финстатинформ, ЮНИТИ-ДАНА, 2014. — 478 с.

.Ниворожкина, Л. И. Статистика: учебник для бакалавров: учебник /. — Москва: Дашков и Кº: Наука-спектр, 2015. — 415 с.

13.Приходько, А.В. Макроэкономика / А.В. Приходько. — М. : Аллель, 2014. — 547 с.

14.Статистика [текст]+[Электронный ресурс]: методические указания к выполнению курсовой работы для студентов, обучающихся по специальностям 080105 — «финансы и кредит», 080503 — «Антикризисное управление», 080801 — «Прикладная информатика (в экономике)» и направлениям подготовки 080100 — «Экономика», 080500 — «Бизнес-информатика», 230700 — «Прикладная информатика», очной формы обучения / А.В. Новикова. — Брянск: БГТУ, 2012. — 16 с.

15.Харченко, Н. М. экономическая статистика: учебник / Н. М. Харченко. — Москва: Дашков и Кº, 2013. — 365 с.

16.Шевчук В.А. Макроэкономика / В.А. Шевчук, Д.А. Кушмир. — М. : ЭКСМО, 2014. — 378 с.

17.Правительство Брянской области. — UR: #»justify»>.СТАТИСТИКА.ру. — UR: #»justify»>приложение А

статистический прогнозирование качество

Выборочные данные по предприятиям

№ предприятия п/пВыпуск продукции, тыс. ед.затраты на производство продукции, млн.руб.№ предприятия п/пВыпуск продукции, тыс. ед.Затраты на Производство продукции, млн.руб.116018,2401614817,612214017,0801711013,970310513,4401814617,666415017,8501915517,980515818,1702016919,266617019,2102115617,940715217,9362213516,335817819,5802312215,250919019,4402413015,8601016418,8602520021,0001115117,8182612515,2501214217,0402715217,7841312015,0002817319,0301410013,0002911514,49015017619,3603019019,950

Приложение B

Данные для расчета

Себестоимость единицы продукции, руб.ХЗатраты на Производство продукции, млн.руб., Выпуск продукции, тыс.ед., YСебестоимость единицы продукции, руб.Х затраты на производство продукции, млн.руб., Выпуск продукции, тыс.ед., Y10519,95019011817,81815110521,00020011917,61214810819,44018011917,85015011019,58017812017,04014211019,03017312117,66614611019,36017612116,33513511319,21017012217,08014011418,24016012215,25012511419,26616912215,86013011518,86016412515,00012011517,94015612515,25012211518,17015812614,49011511617,98015512713,97011011717,78415212813,440105

приложение С

Рабочая таблица с группировкой

ГруппаГруппы предприятий по величине себестоимости единицы продукции, руб.Номер предприятияСебестоимость ед. продукции, руб.1105-11025 30 9105 105 1082110-1158 15 28 6 20 1110 110 110 113 114 1143115-1205 10 21 19 27 7 11 4 16115 115 115 116 117 118 118 119 1194120-12512 18 22 24 26 2120 121 121 122 122 1225125-13023 13 29 17 3 14125 125 126 127 128 130

приложение D

Группировка предприятий по себестоимости единицы продукции

Группировка предприятий по себестоимости единицы продукции, руб.№ группыГруппы предприятий по себестоимости единицы продукции, руб.Число предприятий по себестоимости единицы продукцииСебестоимость единицы продукции, руб.Всего, тыс.ед.% к итогуВсего, млн. руб.% к итогуАБ12341105-110310,03189,02110-115620,067119,03115-120930,0105229,84120-125620,072820,65125-130620,076121,6 Итого:30100,03530100,0

Группы предприятий по величине себестоимости единицы продукции

ГруппыГруппы предприятий по величине себестоимости единицы продукции, руб.Число предприятийНакопленные частоты1105-110332110-115693115-1209184120-1256245125-130630

приложение I

Расчет характеристик ряда распределения

ГруппыГруппы предприятий по себестоимости единицы продукции, рубЧисло предприятий 1105-1103107,5322,50-1136332110-1156112,5675,00-621693115-1209117,51057,50-19184120-1256122,5735,00496245125-1306127,5765,00948630Итого:30 3555,00 1170

Приложение F

Производство чугуна