ВУЗ: Не указан
Категория: Не указан
Дисциплина: Не указана
Добавлен: 25.10.2023
Просмотров: 50
Скачиваний: 4
ВНИМАНИЕ! Если данный файл нарушает Ваши авторские права, то обязательно сообщите нам.
МИНИСТЕРСТВО НАУКИ И ВЫСШЕГО ОБРАЗОВАНИЯ РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ
федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования
«Тольяттинский государственный университет»
(наименование института полностью) |
|
(Наименование учебного структурного подразделения) |
38.03.01 Экономика |
(код и наименование направления подготовки / специальности) |
Бухгалтерский учет, анализ и аудит |
(направленность (профиль) / специализация) |
Практическое задание № 2
по учебному курсу «Экономическая статистика»
(наименование учебного курса)
Вариант ____ (при наличии)
Обучающегося | Губарева Юлия Сергеевна | |
| (И.О. Фамилия) | |
Группа | ЭКбвд-2001ас | |
| | |
Преподаватель | Ярыгина Неля Анатольевна | |
| (И.О. Фамилия) | |
Тольятти 2023
| | | | |
Задание. Проведите анализ успеваемости магистрантов по курсу «Математика» по итогам сессии. Определите, есть ли взаимосвязь между итогами успеваемости и количеством пропущенных занятий.
Таблица 1
Номер магистранта | Балл в сессию, у | Количество пропущенных занятий, х |
1 | 5 | 1 |
2 | 3 | 8 |
3 | 4 | 3 |
4 | 4 | 5 |
5 | 3 | 8 |
6 | 2 | 10 |
7 | 5 | 2 |
8 | 4 | 4 |
9 | 5 | 2 |
10 | 3 | 6 |
Решение:
Ранжируем значения х в порядке возрастания (таблица 1):
Таблица 1
Количество пропущенных занятий, х | Балл в сессию, у |
1 | 5 |
2 | 5 |
3 | 5 |
4 | 4 |
5 | 4 |
6 | 4 |
7 | 3 |
8 | 3 |
9 | 3 |
10 | 2 |
Как видно из данных таблицы 1, чем меньше количество пропущенных занятий, тем выше балл, полученный магистрантами.
Изображаем графически зависимость успеваемости магистрантов от количества пропущенных занятий (рисунок 1):
Рисунок 1 - график зависимости успеваемости магистрантов от количества пропущенных занятий
График демонстрирует наличие тенденции - чем меньше пропущенных занятий, тем выше балл, полученный магистрантами.
Проведем анализ корреляционных связей между показателями У, Х. Для расчета линейного (парного) коэффициента корреляции осуществляем вспомогательные расчеты (таблица 2):
Таблица 2.
N | X | Y | X2 | XY | Y2 |
1 | 1 | 5 | 1 | 5 | 25 |
2 | 2 | 5 | 4 | 10 | 25 |
3 | 2 | 5 | 4 | 10 | 25 |
4 | 3 | 4 | 9 | 12 | 16 |
5 | 4 | 4 | 16 | 16 | 16 |
6 | 5 | 4 | 25 | 20 | 16 |
7 | 6 | 3 | 36 | 18 | 9 |
8 | 8 | 3 | 64 | 24 | 9 |
9 | 8 | 3 | 64 | 24 | 9 |
10 | 10 | 2 | 100 | 20 | 4 |
Итого | 49 | 38 | 323 | 159 | 154 |
Рассчитаем коэффициент парной линейной корреляции:
(1)
(2)
Коэффициент корреляции принимает значения от -1 до +1. Положительное его значение свидетельствует о наличии прямой связи, отрицательное – об обратной. Итак, в данном случае имеет место обратная связь, т.е. чем меньше Х (количество прогулов), тем больше У (успеваемость).
Абсолютная величина R, лежащая между 0 и 1, служит мерой тесноты связи. В зависимости от величины R можно сделать следующие заключения о степени тесноты связи:
0<=R<0,2 – практически нет связи;
0,2<=R<0,5 – слабая (не тесная) связь;
0,5<=R<0,75 – средняя связь;
0,75<=R<0,95 – сильная (тесная) связь;
0,95<=R<1,00 – практически функциональная связь.
Если R по абсолютной величине равен 1, это свидетельствует о том, что связь между признаками является функциональной, т.е. факторный признак полностью определяет результативный.
Полученное значение коэффициента R=-0,964 свидетельствует о наличии сильной связи между факторным и результирующим показателем.
Коэффициент детерминации рассчитывается по формуле:
(3)
Вывод. Полученное значение свидетельствует, что успеваемость магистрантов на 93,0% определяется посещаемостью занятий.