АвтоАвтоматизацияАрхитектураАстрономияАудитБиологияБухгалтерияВоенное делоГенетикаГеографияГеологияГосударствоДомДругоеЖурналистика и СМИИзобретательствоИностранные языкиИнформатикаИскусствоИсторияКомпьютерыКулинарияКультураЛексикологияЛитератураЛогикаМаркетингМатематикаМашиностроениеМедицинаМенеджментМеталлы и СваркаМеханикаМузыкаНаселениеОбразованиеОхрана безопасности жизниОхрана ТрудаПедагогикаПолитикаПравоПриборостроениеПрограммированиеПроизводствоПромышленностьПсихологияРадиоРегилияСвязьСоциологияСпортСтандартизацияСтроительствоТехнологииТорговляТуризмФизикаФизиологияФилософияФинансыХимияХозяйствоЦеннообразованиеЧерчениеЭкологияЭконометрикаЭкономикаЭлектроникаЮриспунденкция

Глава 1. Графическое представление данных. Определение основных статистических характеристик исходных данных

Читайте также:
  1. Cбор и подготовка данных
  2. D. Определение звука в слове (начало, середина, конец слова)
  3. I Этап. Определение проблемы
  4. I.2. Определение расчетной длины и расчетной нагрузки на колонну
  5. II. Работа в базе данных Microsoft Access
  6. III. Анализ изобразительно-выразительных средств, определение их роли в раскрытии идейного содержания произведения, выявлении авторской позиции.
  7. IV. Определение победителей.
  8. Magoun H. I. Osteopathy in the Cranial Field Глава 11
  9. SDRAM: Определение
  10. V. Характеристика современного гражданского права
  11. А4. Знание о файловой системе организации данных
  12. Автоматизированное рабочее место (АРМ) таможенного инспектора. Назначение, основные характеристики АРМ. Назначение подсистемы «банк - клиент» в АИСТ-РТ-21.

Министерство образования и науки Российской Федерации

Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение

Высшего профессионального образования

«Российский государственный университет

Нефти и газа имени И. М. Губкина»

 

Кафедра экономики нефтяной и газовой промышленности

Направление «Экономика»

 

Оценка_____________ (_____)

(рейтинг)

 

Дата ________________

 

____________________________

подпись преподавателя

 

 

О Т Ч Е Т

 

по учебной (экономико-вычислительной) практике

 

Место практики - РГУ нефти и газа имени И. М. Губкина

 

 

Студент: Черкесов И.С. Преподаватель: старший преподаватель,

Иткина А.Я.

 

Группа: ЭЭ-13-02

 

 

Москва 2015 г.

Министерство образования и науки Российской Федерации Российский государственный университет нефти и газа имени И.М. Губкина
Факультет экономики и управления
Кафедра экономики нефтяной и газовой промышленности
Направление «Экономика» Группа ЭЭ-13-02
 
ЗАДАНИЕ на учебную (экономико-вычислительную) практику
Студент Черкесов Ибрагим Султанович
(фамилия, имя, отчество)
 
УЧЕБНАЯ (ЭКОНОМИКО-ВЫЧИСЛИТЕЛЬНАЯ) ПРАКТИКА
 
Время выполнения работы с 29 июня по 12 июля 2015 г.
Руководитель практики: Иткина А.Я., ст.преподаватель кафедры экономики нефтяной и газовой промышленности _________________________________________________
(фамилия, инициалы, должность, степень, место работы)
Место практики: ФГБОУ ВПО «РГУ нефти и газа имени И. М. Губкина» ____________________________________________________________________
Задание принял к исполнению «29» июня 2015 г.
_________________________
(подпись студента)

 

1. Содержание задания по практике
Цель учебной (экономико-вычислительной) практики -закрепление, расширение, углубление и систематизация знаний, полученных при изучении профессиональных и специальных дисциплин, в том числе по математической статистике, а также на основе для подготовки базы знаний, навыков и умений для дисциплин и курсовых работ следующего учебного года Задачи практики: § закрепление теоретических знаний, полученных при изучении пройденных дисциплин инженерного характера, экономических дисциплин, «Экономика организаций (предприятий)», «Информационные технологии», «Программные комплексы общего назначения» и других; § решение практических задач с использованием программных продуктов в области экономики и управления нефтегазовым производством, экономики предприятия нефтегазового комплекса, микро- и макроэкономики, менеджмента и др.
 
2. Исходные данные:
Индивидуальные варианты согласно тем календарного графика работы по практике, составленные на основе данных организаций топливно-энергетического комплекса, в том числе по потреблению газа
 
3. Рекомендуемая исходная литература
  а) основная литература 1. Вентцель Е.С. Теория вероятностей. - М.: КноРус, 2010. 2. Козлов А.Ю. Статистический анализ данных в MS Excel: учеб. пособие / А. Ю. Козлов, В. С. Мхитарян, В. Ф. Шишов. - М.: Инфра-М, 2012.   б) дополнительная литература 3. Вуколов Э. Л. Основы статистического анализа. Практикум по статистическим методам и исследованию операции с использованием пакетов STATISTICA и EXCEL: учебное пособие. – 2-е изд., исправ. и доп.. — М.: ФОРУМ. 2008. 4.Гмурман В.Е. Теория вероятностей и математическая статистика / В.Е. Гмурман. – М.: Высшее образование, 2009. 5. Методические указания к подготовке и оформлению отчета по итогам учебной (экономико-вычислительной) практики для студентов направлений подготовки бакалавров «Экономика» и «Менеджмент» факультета экономики и управления и московского вечернего факультета (электронная версия).  
Подпись руководителя практики ___________________________
 


КАЛЕНДАРНЫЙ ГРАФИК РАБОТЫ НА ПРАКТИКЕ

 

Перечень занятий и разделов практики Срок выполнения Отметки о выполнении
- Цель, задачи практики, организация и расписание практики. Правила поведения на практике. Собрание по практике выполнено
- Инструктаж по технике безопасности. Схема размещения за компьютерами в специализированной аудитории. В начале занятия №1 выполнено
  Графическое представление данных. Определение их структуры. Определение основных статистических характеристик исходных данных. 29-30.06.2015 - Домашняя работа Подготовка первой – описательной части отчета (введения). Расчет основных статистических характеристик данных по каждой подвыборке. по установленному расписанию для группы выполнено
  Анализ данных. Применение центральной предельной теоремы. Построение доверительных интервалов. 01-02.07.2015 - Домашняя работа Подготовка второй - содержательной части отчета. Определение закономерностей в данных по каждой подвыборке. Исследовать точность получаемых выводов. Сделать выводы. по установленному расписанию для группы выполнено
  Понятие репрезентативности и ее проверка. Различия в понятии «репрезентативность» для выборки и временного ряда. 03-04.07.2015 - Домашняя работа Подготовка третьей - содержательной части отчета. Принятие решения о возможности использования данных в каждой подвыборке, на основе проверки ее репрезентативности. по установленному расписанию для группы выполнено
  Цепные и базисные индексы. Абсолютные и относительные приросты. 05-06.07.2015 - Домашняя работа Подготовка четвертой - содержательной части отчета. Провести расчеты индексов и приростов по нескольким подвыборкам. Сравнить их и сделать выводы. по установленному расписанию для группы выполнено
  Сглаживание скользящей средней и его смысл. Исследование коинтеграции рядов (на примере корреляции данных подвыборок). 07-08.07.2015 - Домашняя работа Подготовка пятой - содержательной части отчета. Провести расчеты коэффициентов корреляции по нескольким подвыборкам. Сравнить их и сделать выводы. 08-09.07.2015 - Домашняя работа Подготовка шестой части отчета - заключения. Сделать выводы о целях использования статистического анализа для описания данных. по установленному расписанию для группы выполнено
  Подготовка и защита отчёта*. 08-11 июля 2015 г.  

* пересдача отчёта - с 1 до 15 сентября 2015 г.

Составлен «25» июня 2015 г.

_________________________ _________________________

(Подпись руководителя) (Подпись студента)

Оглавление

 

Глава 1. Графическое представление данных. Определение основных статистических характеристик исходных данных6

Глава 2. Анализ данных. Применение центральной предельной теоремы. Построение доверительных интервалов14

Глава 3. Репрезентативность признаков 2 6

Глава 4.Цепные и базисные индексы. Абсолютные и относительные приросты28

Глава 5. Графическое представление данных. Определение основных статистических характеристик исходных данных38

Заключение47

Список литературы и информационных источников48

 


Введение

 

В весеннем семестре 2 курса нам предстояло пройти экономико-вычислительную практику в нашем университете. Эта практика очень важна для студентов, поскольку целью этой практики является закрепление, расширение, углубление и систематизация знаний, полученных при изучении профессиональных и специальных дисциплин, в том числе по математической статистике, а также на основе для подготовки базы знаний, навыков и умений для дисциплин и курсовых работ следующего учебного года.

На весь период практики нам были поставлены следующие задачи:

1. Закрепление теоретических знаний, полученных при изучении пройденных дисциплин инженерного характера, экономических дисциплин, «Экономика организаций (предприятий)», «Информационные технологии», «Программные комплексы общего назначения» и других;

2. Решение практических задач с использованием программных продуктов в области экономики и управления нефтегазовым производством, экономики предприятия нефтегазового комплекса, микро- и макроэкономики, менеджмента и др.

Практика проходила в дисплейном классе кафедры экономики и управления под руководством преподавателя.

 

Глава 1. Графическое представление данных. Определение основных статистических характеристик исходных данных

В качестве исходной информации мы имеем ежечасные данные по газопотреблению (тыс.м3 при нормальных условиях) в Торбеевском ЛПУ в Рязанской области с 1 октября 2011 года по 29 апреля 2012 года.

Построим график временного ряда по всем данным:

Рисунок 1 – Потребление газа

На данной диаграмме присутствовали нулевые значения ячеек 2964, 2965,2966,2967. Для того чтобы эти значения выглядели правдоподобно, исходные данные были сглажены методом скользящего среднего, т.е. нулевые значения были преобразованы в значения отличные от нуля путем сложения предшествующего нулевому значению числа и следующего за нулевым значением числа и делением этой суммы на 2.

Такие нулевые значения могут появляться по различным причинам, вот некоторые из них:

- Проведение плановых профилактических ремонтов и реконструкций

- Изменение метеорологических условий, особенно понижение температуры воздуха, и недостаточное обеспечение потребителей газовым топливом

- Организационно-экономические факторы (организационные проблемы по организации поставки необходимых вспомогательных материалов (например, метанола)

- Воздушная или механическая преграда или пробка в спуско – подъемном механизме.

Построим в одной координатной плоскости 4 графика по данным за 1 сутки и опишем его:

Рисунок 2 – Потребление газа в праздничные дни

По данной диаграмме можно сделать вывод, что потребление газа в праздничные дни не ниже 3 тыс. куб. м. и не выше 5 тыс. куб. м.

Наименьшее потребление газа в ЛПУ наблюдается на Новый Год, т.к. в этот праздник большинство людей находится дома. Наибольшие значения потребления газа в ЛПУ можно наблюдать в менее грандиозные праздники – 8 марта и 23 февраля.

Построим график по данным за 2 недели и опишем его основные закономерности:

Рисунок 3 – Потребление газа за 2 недели

 

По данной диаграмме можно описать закономерности потребления газа за первые 2 недели рассматриваемого периода. Основные тенденции, наблюдаемые на данном графике связанны с суточным потреблением: в основном ночью потребление газа практически стабильно или снижается, начало газопотребления происходит утром с 9:00 до 11:00, далее идет стабильный расход, начиная с 18.00 происходит стабильное увеличение потребления и затем дальнейший спад. Так же мы видим, что в первую неделю газпотребление было немного больше, чем на следующей, т.к. мы рассматриваем осенний период, то это может быть вызвано неожиданным непродолжительным потеплением.

По данной диаграмме можно сделать следующие выводы об области растущего, падающего и стабильного потребления газа:

- Мы наблюдаем медленный рост и довольно стабильное газопотребление с 15 октября 2011 года по10 ноября 2011, что часто является характеристикой начала отопления

- Затем, с 10 ноября 2011 года до 11 января 2012 наблюдается стабильное потребление газа, что обуславливается относительной стабильностью сезонных температур;

- Далее, мы видим быстрый рост потребления с 11 января 2012 по 12 февраля 2012, что легко объясняется наступлением зимы, а то есть самых холодных месяцев, когда потребность людей в газе наиболее высока;

- И в конце мы наблюдаем стабильный спад потребления до начала апреля 2012, после чего начинается резкое падение спроса на ресурс, что связанно с окончанием отопительного сезона и происходит дальнейшее стабильное снижение до конца рассматриваемого периода

Насколько нам известно, данные можно группировать по различным критериям. Например, по времени, по неделям, по месяцам, по годам и т.д. Остановимся более подробно на группировке данных по времени.

Разделим данные по времени на 8-24 выборки; построим графики по подвыборкам на одной координатной плоскости и определим общее и различное.

 

Рисунок 4 – Группировка по времени

На графике представлено газопотребление за час утром, час днем, час вечером и час ночью.

Главным образом на резкое увеличение и уменьшение потребление влияет сезонность, с наступление зимы происходит резкий скачок вверх, а когда она заканчивается происходит постепенное снижение. Также значительную часть газопотребления составляет промышленность. Анализ газопотребления в крупнейших городах свидетельствует о том, что в зимние месяцы режим потребления газа определяется в основном режимом использования его на отопление жилых и общественных зданий, а также промышленным предприятиями; в летние месяцы – в основном промышленностью и электростанциями. Также, на графике отчётливо видно, что количество потребления газа зависит от времени суток. Меньше всего газ потребляется ночью. Утром, днем и вечером газ потребляется практически в одинаковых количествах.

 

Вычислим по каждой выборке ее объем, выборочное математическое ожидание, выборочное стандартное отклонение, выборочные значения моды и медианы, выборочный коэффициент вариации, а также минимум, максимум и размах. Результаты расчетов представим в таблице 1.

 

Таблица 1 – Результаты расчетов

  0:00 1:00 2:00 3:00 4:00 5:00 6:00
объем выборки              
мат. ожидание 3,422052 3,393202 3,379355 3,389144 3,392645 3,411395 3,449282
отклонение 0,968241 0,965359 0,979695 0,980173 0,976682 0,970849 0,966447
мода 2,664 3,389 2,365 1,935 3,615 3,74 2,809
медиана 3,5279 3,466 3,4899 3,47775 3,4932 3,5297 3,562
к. вариации 28,29% 28,45% 28,99% 28,92% 28,79% 28,46% 28,02%
минимум 1,0534 1,0615 0,8288 1,0493 1,059 0,7907 1,1211
максимум 5,7523 5,6059 5,5394 5,5874 5,5842 5,5819 5,5811
размах 4,6989 4,5444 4,7106 4,5381 4,5252 4,7912 4,46

 


1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 | 7 |

Поиск по сайту:



Все материалы представленные на сайте исключительно с целью ознакомления читателями и не преследуют коммерческих целей или нарушение авторских прав. Студалл.Орг (0.016 сек.)