Файл: Дата 10летние облигацииdjiaизменение djia.pdf

Дата 10-летние облигации
DJIA
Изменение DJIA, %
19.фев.03 3,88
Задание 1.1
20.фев.03 3,85 7914,96 21.фев.03 3,89 8018,11 1%
24.фев.03 3,84 7858,24
-2%
25.фев.03 3,81 7909,50 1%
26.фев.03 3,77 7806,98
-1%
27.фев.03 3,75 7884,99 1%
28.фев.03 3,7 7891,08 0%
03.мар.03 3,68 7837,86
-1%
04.мар.03 3,64 7704,87
-2%
05.мар.03 3,62 7775,60 1%
06.мар.03 3,65 7673,99
-1%
07.мар.03 3,62 7740,03 1%
10.мар.03 3,57 7568,18
-2%
11.мар.03 3,59 7524,06
-1%
12.мар.03 3,59 7552,07 0%
13.мар.03 3,73 7821,75 4%
14.мар.03 3,71 7859,71 0%
17.мар.03 3,82 8141,92 4%
18.мар.03 3,9 8194,23 1%
19.мар.03 3,96 8265,45 1%
20.мар.03 4,01 8286,60 0%
21.мар.03 4,09 8521,97 3%
24.мар.03 3,97 8214,68
-4%
25.мар.03 3,96 8280,23 1%
26.мар.03 3,94 8229,88
-1%
27.мар.03 3,93 8201,45 0%
28.мар.03 3,9 8145,77
-1%
31.мар.03 3,82 7992,13
-2%
01.апр.03 3,83 8069,86 1%
02.апр.03 3,93 8285,06 3%
03.апр.03 3,92 8240,38
-1%
04.апр.03 3,94 8277,15 0%
07.апр.03 4,01 8300,41 0%
08.апр.03 3,94 8298,92 0%
09.апр.03 3,9 8197,94
-1%
На полученном графике мы видим растущий тренд DJIA. Ежедневные процетные изменения не имеют тренда (практически горизонтальная линия тренда),
10.апр.03 3,93 8221,33 0%
но в среднем имеют положительное значение (находятся выше отметки "0%")
11.апр.03 3,98 8203,41 0%
14.апр.03 4,02 8351,10 2%
Задание 1.2
15.апр.03 3,97 8402,36 1%
Вычисление статистических показателей с помощью:
16.апр.03 3,94 8257,61
-2%
а) StatPro
б) встроенного инструмента "Анализ данных"
17.апр.03 3,96 8337,65 1%
10-летние облигации
DJIA
10-летние облигации
DJIA
21.апр.03 3,98 8328,90 0%
Count
60,000 59,000
Среднее
3,836833333 8197,579831 22.апр.03 3,98 8484,99 2%
Mean
3,837 8197,580
Стандартная ошибка
0,017906682 40,53613703 23.апр.03 3,99 8515,66 0%
Median
3,890 8257,610
Медиана
3,89 8257,61 24.апр.03 3,9 8440,04
-1%
Standard deviation
0,139 311,364
Стандартное отклонение
0,138704559 311,3639766 25.апр.03 3,89 8306,35
-2%
Minimum
3,540 7524,060
Дисперсия выборки
0,019238955 96947,52593 28.апр.03 3,9 8471,61 2%
Maximum
4,090 8726,730
Эксцесс
-0,860459529 -0,698927978 29.апр.03 3,93 8502,99 0%
Range
0,550 1202,670
Асимметричность
-0,547649719 -0,446398948 30.апр.03 3,86 8480,09 0%
Variance
0,019 96947,526
Интервал
0,55 1202,67
R² = 0,758
R² = 0,001
-4%
-3%
-2%
-1%
0%
1%
2%
3%
4%
7500 7750 8000 8250 8500 8750 19
.ф ев
.0 3
21
.ф ев
.0 3
23
.ф ев
.0 3
25
.ф ев
.0 3
27
.ф ев
.0 3
01
.м ар
.0 3
03
.м ар
.0 3
05
.м ар
.0 3
07
.м ар
.0 3
09
.м ар
.0 3
11
.м ар
.0 3
13
.м ар
.0 3
15
.м ар
.0 3
17
.м ар
.0 3
19
.м ар
.0 3
21
.м ар
.0 3
23
.м ар
.0 3
25
.м ар
.0 3
27
.м ар
.0 3
29
.м ар
.0 3
31
.м ар
.0 3
02
.а пр
.0 3
04
.а пр
.0 3
06
.а пр
.0 3
08
.а пр
.0 3
10
.а пр
.0 3
12
.а пр
.0 3
14
.а пр
.0 3
16
.а пр
.0 3
18
.а пр
.0 3
20
.а пр
.0 3
22
.а пр
.0 3
24
.а пр
.0 3
26
.а пр
.0 3
28
.а пр
.0 3
30
.а пр
.0 3
02
.м ай
.0 3
04
.м ай
.0 3
06
.м ай
.0 3
08
.м ай
.0 3
10
.м ай
.0 3
12
.м ай
.0 3
14
.м ай
.0 3
И
зм
ен
ен
ие
D
JI
A,
%
D
JI
A
Дата
Time series chart of DJIA and Изменение DJIA в %
DJIA
Изменение DJIA, %

02.май.03 3,91 8582,68 2%
Third quartile
3,940 8462,930
Максимум
4,09 8726,73 05.май.03 3,89 8531,57
-1%
5th percentile
3,590 7663,409
Сумма
230,21 483657,21 06.май.03 3,81 8588,36 1%
Счет
60 59 07.май.03 3,69 8560,63 0%
08.май.03 3,67 8491,22
-1%
Среднее значение по 10-летним облигациям за период составило 3,837. Медиана – 3,89. Среднее значение и медиана близки по значению,
09.май.03 3,69 8604,60 1%
это говорит о том, что совокупность однородна. Разница между минимальным и максимальным значением за период составила 0,55.
12.май.03 3,64 8726,73 1%
Стандартное отклонение равно 0,139, т.е. величина облигаций отклоняется от среднего значения на 0,139.
13.май.03 3,62 8679,25
-1%
14.май.03 3,54 8647,82 0%
Среднее значение индекса DJIA за период равно 8197,58, медиана – 8257,61. Среднее значение и медиана близки по значению,
т.е. совокупность однородна. Разница между минимальным и максимальным значением за период составила 1202,67.
Стандартное отклонение равно 311,36, т.е. значения индекса отклоняются от средней величины в среднем на 311,36.
Вычисление коэффициента корреляции с помощью StatPro:
Вычисление коэффициента корреляции с помощью функции Excel:
10-летние облигации
DJIA
10-летние облигации
1,000
DJIA
0,428 1,000
Корреляция
0,427895885
Коэффициент корреляции положительный, т.е. при увеличении одной переменной, увеличивается другая.
Значение 0,428 показывает, что имеется умеренная взаимосвязь 10-летних облигаций и DJIA
Задание 1.3
Чтобы проверить насколько соответствуют этим данным правила областей (правило трёх сигм (3σ)), необходимо вычислить среднее значение,
стандартное отклонение, верхние и нижние границы значений:
Среднее
0,16%
Стандартное отклонение
1,39%
Sнижн.
-4,00%
Sверх.
4,32%
Все значения находятся в пределах интервала -4,00%–4,32%, т.е. данные соответствуют правилу трёх сигм (3σ)

Данные по отгрузкам и оплатам
Задание 2 А: кол-во операций поставки товаров по каждому филиалу и по каждому месяцу (по всем категориям)
Филиалы
Месяц Категория товара
Сумма (т.р.)
Оплачено (т.р.)
Количество по полю Сумма (т.р.)
Названия столбцов
Филиал_1
Апрель
Галантерея
56 26
Названия строк
Март
Апрель
Май
Июнь
Общий итог
Филиал_1
Апрель
Текстиль
355 2 106
Филиал_1 5
4 2
4 15
Филиал_1
Апрель
Парфюмерия
134 1 651
Филиал_2 9
4 6
9 28
Филиал_1
Апрель
Парфюмерия
219 1 963
Филиал_3 4
4 4
2 14
Филиал_2
Апрель
Текстиль
659 7 033
Филиал_4 7
3 5
7 22
Филиал_2
Апрель
Галантерея
97 611
Филиал_5 3
5 3
3 14
Филиал_2
Апрель
Парфюмерия
254 1 742
Филиал_6 2
5 3
2 12
Филиал_2
Апрель
Текстиль
676 8 697
Филиал_7 5
4 2
11
Филиал_3
Апрель
Галантерея
90 1 079
Общий итог
35
29
25
27
116
Филиал_3
Апрель
Текстиль
615 7 904
Филиал_3
Апрель
Текстиль
318 4 043
В долях от общего кол-ва по филиалу:
Филиал_3
Апрель
Текстиль
727 273
Количество по полю Сумма (т.р.)
Названия столбцов
Филиал_4
Апрель
Текстиль
832 9 802
Названия строк
Март
Апрель
Май
Июнь
Общий итог
Филиал_4
Апрель
Галантерея
65 221
Филиал_1 33,33%
26,67%
13,33%
26,67%
100,00%
Филиал_4
Апрель
Парфюмерия
151 416
Филиал_2 32,14%
14,29%
21,43%
32,14%
100,00%
Филиал_5
Апрель
Галантерея
41 429
Филиал_3 28,57%
28,57%
28,57%
14,29%
100,00%
Филиал_5
Апрель
Галантерея
61 325
Филиал_4 31,82%
13,64%
22,73%
31,82%
100,00%
Филиал_5
Апрель
Текстиль
554 7 111
Филиал_5 21,43%
35,71%
21,43%
21,43%
100,00%
Филиал_5
Апрель
Галантерея
124 845
Филиал_6 16,67%
41,67%
25,00%
16,67%
100,00%
Филиал_5
Апрель
Текстиль
794 10 231
Филиал_7 45,45%
36,36%
18,18%
0,00%
100,00%
Филиал_6
Апрель
Парфюмерия
228 1 014
Общий итог
30,17%
25,00%
21,55%
23,28%
100,00%
Филиал_6
Апрель
Галантерея
56 325
Филиал_6
Апрель
Галантерея
83 429
В долях от общего кол-ва по месяцам:
Филиал_6
Апрель
Парфюмерия
192 2 405
Количество по полю Сумма (т.р.)
Названия столбцов
Филиал_6
Апрель
Галантерея
36 182
Названия строк
Март
Апрель
Май
Июнь
Общий итог
Филиал_7
Апрель
Галантерея
75 793
Филиал_1 14,29%
13,79%
8,00%
14,81%
12,93%
Филиал_7
Апрель
Текстиль
765 9 854
Филиал_2 25,71%
13,79%
24,00%
33,33%
24,14%
Филиал_7
Апрель
Текстиль
818 10 543
Филиал_3 11,43%
13,79%
16,00%
7,41%
12,07%
Филиал_7
Апрель
Текстиль
430 546
Филиал_4 20,00%
10,34%
20,00%
25,93%
18,97%
Филиал_1
Июнь
Текстиль
998 12 883
Филиал_5 8,57%
17,24%
12,00%
11,11%
12,07%
Филиал_1
Июнь
Парфюмерия
107 1 170
Филиал_6 5,71%
17,24%
12,00%
7,41%
10,34%
Филиал_1
Июнь
Парфюмерия
215 1 976
Филиал_7 14,29%
13,79%
8,00%
0,00%
9,48%
Филиал_1
Июнь
Галантерея
83 988
Общий итог
100,00%
100,00%
100,00%
100,00%
100,00%
Филиал_2
Июнь
Текстиль
645 8 294
Филиал_2
Июнь
Парфюмерия
149 1 846
Наибольшее кол-во операций за период выполнил филиал № 2, наименьшее - филилиал № 7
Филиал_2
Июнь
Текстиль
776 9 997
Наибольшее кол-во операций всеми филалами было выполнено в марте, наименьшее - в мае
Филиал_2
Июнь
Парфюмерия
79 299
Филиал № 7 в июне не выполнил ни одной поставки
Филиал_2
Июнь
Парфюмерия
181 1 885
Филиал_2
Июнь
Текстиль
677 7 150
Задание 2 Б: общие суммы поставок по каждому филиалу за каждый месяц
Проанализируем также временную зависимость продаж по категориям товара, для этого построим сводную таблицу:
Филиал_2
Июнь
Текстиль
719 9 256
Сумма по полю Сумма (т.р.) Названия столбцов
Сумма по полю Сумма (т.р.) Названия столбцов
Филиал_2
Июнь
Парфюмерия
125 1 534
Названия строк
Март
Апрель
Май
Июнь Общий итог
Названия строк
Галантерея
Парфюмерия Текстиль Общий итог
Филиал_2
Июнь
Галантерея
75 26
Филиал_1 1550 764 232 1403 3949
Март
1016 1771 7946 10733
Филиал_3
Июнь
Галантерея
134 1 651
Филиал_2 1474 1686 1291 3426 7877
Апрель
784 1178 7543 9505
Филиал_3
Июнь
Текстиль
807 10 400
Филиал_3 2449 1750 1037 941 6177
Май
765 2220 2929 5914
Филиал_4
Июнь
Парфюмерия
148 1 833
Филиал_4 2080 1048 1027 3189 7344
Июнь
669 1393 7822 9884
Филиал_4
Июнь
Текстиль
492 6 305
Филиал_5 253 1574 1255 693 3775
Общий итог
3234
6562
26240
36036
Филиал_4
Июнь
Текстиль
955 12 324
Филиал_6 1276 595 649 232 2752
Филиал_4
Июнь
Текстиль
378 4 823
Филиал_7 1651 2088 423 4162
Копируем полученные значения в отдельную область, чтобы иснтрумент StatPro смог ими воспользоваться:
Филиал_4
Июнь
Галантерея
107 715
Общий итог
10733
9505
5914
9884
36036
Названия строк
Галантерея Парфюмерия Текстиль
Филиал_4
Июнь
Галантерея
106 1 287
Март
1016 1771 7946
Филиал_4
Июнь
Текстиль
1 003 12 948
Построим сводную таблицу, где в названиях строк будут месяцы, а в названиях столбцов будут филиалы, чтобы построить временные ряды для каждого филиала:
Апрель
784 1178 7543
Филиал_5
Июнь
Парфюмерия
192 1 976
Сумма по полю Сумма (т.р.) Названия столбцов
Май
765 2220 2929
Филиал_5
Июнь
Галантерея
129 1 586
Названия строк
Филиал_1 Филиал_2 Филиал_3 Филиал_4 Филиал_5 Филиал_6 Филиал_7 Общий итог
Июнь
669 1393 7822
Филиал_5
Июнь
Текстиль
372 4 745
Март
1550 1474 2449 2080 253 1276 1651 10733
Филиал_6
Июнь
Парфюмерия
197 2 470
Апрель
764 1686 1750 1048 1574 595 2088 9505
Филиал_6
Июнь
Галантерея
35 286
Май
232 1291 1037 1027 1255 649 423 5914
Филиал_1
Март
Галантерея
103 1 248
Июнь
1403 3426 941 3189 693 232 9884
Филиал_1
Март
Галантерея
150 78
Общий итог
3949
7877
6177
7344
3775
2752
4162
36036
Филиал_1
Март
Текстиль
415 1 105
Филиал_1
Март
Текстиль
712 9 165
Скопируем значения в отдельную таблицу, чтобы воспользоваться инструментом StatPro для построения временных рядов:
Филиал_1
Март
Парфюмерия
170 2 119
Месяц
Филиал_1 Филиал_2 Филиал_3 Филиал_4 Филиал_5 Филиал_6 Филиал_7
Филиал_2
Март
Парфюмерия
184 2 197
Март
1550 1474 2449 2080 253 1276 1651
Филиал_2
Март
Парфюмерия
205 2 574
Апрель
764 1686 1750 1048 1574 595 2088
Филиал_2
Март
Парфюмерия
128 910
Май
232 1291 1037 1027 1255 649 423
Филиал_2
Март
Текстиль
387 3 653
Июнь
1403 3426 941 3189 693 232 0
Филиал_2
Март
Галантерея
69 806
Филиал_2
Март
Парфюмерия
149 1 846
Построим временной ряд для каждого филиала с помощью StatPro:
Филиал_2
Март
Парфюмерия
108 442
Филиал_2
Март
Парфюмерия
148 1 326
Филиал_2
Март
Галантерея
96 1 157
Филиал_3
Март
Текстиль
799 4 966
Филиал_3
Март
Текстиль
862 10 751
Филиал_3
Март
Текстиль
690 1 690
Филиал_3
Март
Галантерея
98 1 183
Филиал_4
Март
Текстиль
619 377
Филиал_4
Март
Парфюмерия
177 273
Филиал_4
Март
Текстиль
900 1 235
Филиал_4
Март
Галантерея
63 728
Филиал_4
Март
Галантерея
52 585
Филиал_4
Март
Парфюмерия
170 2 119
Филиал_4
Март
Галантерея
99 1 196
Филиал_5
Март
Галантерея
73 598
Филиал_5
Март
Галантерея
71 832
Филиал_5
Март
Галантерея
109 1 287
Филиал_6
Март
Текстиль
408 1 248
Филиал_6
Март
Текстиль
868 11 193
Филиал_7
Март
Парфюмерия
190 2 379
Филиал_7
Март
Текстиль
469 2 327
На данном графике мы видим, что наименьшие суммы поставок приходятся на галантерею, чуть больше на парфюмерию и наибольшие - на текстиль,
Филиал_7
Март
Парфюмерия
142 1 443
при этом в мае наблюдаем существенный спад продаж по текстилю и небольшой подъем продаж парфюмерии, что, возможно, связано с майскими праздниками
Филиал_7
Март
Текстиль
817 10 530
однако, как и в предыдущем графике, имеющихся данных недостаточно, чтобы более точно определить зависимость.
Филиал_7
Март
Галантерея
33 260
Филиал_1
Май
Парфюмерия
179 1 807
Филиал_1
Май
Галантерея
53 598
Филиал_2
Май
Галантерея
94 104
Филиал_2
Май
Галантерея
103 1 144
Филиал_2
Май
Галантерея
79 936
Филиал_2
Май
Текстиль
607 416
Филиал_2
Май
Парфюмерия
190 2 379
Филиал_2
Май
Парфюмерия
218 2 743 0
600 1200 1800 2400 3000 3600
Time series plot of selected variables
Филиал_1
Филиал_2
Филиал_3
Филиал_4
Филиал_5
Филиал_6
Филиал_7 0
2000 4000 6000 8000
Март
Апрель
Май
Июнь
Месяц
Time series plot of selected variables
Галантерея
Парфюмерия
Текстиль

Филиал_3
Май
Текстиль
689 8 866
В мае наблюдается общий спад по всем филиалам, возможно, связанный с большим кол-ом праздничных дней,
Филиал_4
Май
Парфюмерия
249 104
однако имеющихся данных недостаточно, чтобы проанализировать временной тренд и сезонную зависимость
Филиал_4
Май
Текстиль
402 3 471
Филиал_4
Май
Галантерея
94 1 131
Филиал_4
Май
Галантерея
86 1 027
Задание 2 В: гистограмма для поступивших оплат для трех категорий поставки
Филиал_4
Май
Парфюмерия
196 1 001
Филиал_5
Май
Текстиль
779 10 036
Воспользуемся инструментами Excel:
Филиал_5
Май
Парфюмерия
234 1 300
Гр. знач.
интер-лов
Частота
Подписи для графика
Филиал_5
Май
Парфюмерия
242 1 716
Кол-во значений
116 26 2
<=26
Филиал_6
Май
Галантерея
119 1 456
Кол-во интервалов
7,85812944
=8 1 641 58 26-1641
Филиал_6
Май
Галантерея
78 923
Минимальное значение
26 3 257 27 1641-3257
Филиал_6
Май
Текстиль
452 2 600
Максимальное значение
12 948 4 872 5
3257-4872
Филиал_7
Май
Парфюмерия
175 1 222
Длина интервала
1615,25 6 487 2
4872-6487
Филиал_7
Май
Парфюмерия
248 3 107 8 102 4
6487-8102 9 718 5
8102-9718 11 333 10 9718-11333 12 948 3
11333-12948
Построим гистограмму:
Из полученной гистограммы видим, что наибольшее кол-во оплат было получено суммами в интервале 26-1641 (58 оплат) и в интервале 1641-3257 (27 оплат)
0 10 20 30 40 50 60 70
Ряд1

Исходные данные:
Заказ десерта Мужской
Женский
Всего
Да
96 224 320
Нет
40 240 280
Всего
136 464 600
Заказ говядины
Да
71 116 187
Нет
65 348 413
Всего
136 464 600
Решение:
Вероятность
53%
<--
1. Какова вероятность того, что первый же клиент закажет десерт?
69%
<--
2. Какова вероятность того, что первый клиент не закажет говядину?
85%
<--
3. Какова вероятность того, что первый клиент закажет десерт или говядину?
40%
<--
4. Какова вероятность того, что первый клиент окажется женщиной и не закажет десерт?
17%
<--
5. Какова вероятность того, что первый клиент закажет десерт и говядину?
40%
<--
6. Какова вероятность того, что первый клиент окажется женщиной и не закажет десерт?
89%
<--
7. Предположим, что первый клиент, у которого официант принял заказ, оказался женщиной. Какова вероятность того, что она не закажет десерт?
68%
<--
8. Предположим, первый же клиент заказал говядину. Какова вероятность, что он закажет и десерт?
0,37
≠
0,41
<--
10. Являются ли заказ десерта и заказ говядины статистически независимыми?
События А и B являются статистически независимыми друг от друга тогда и только тогда,
когда Р(А и В) = Р(А)Р(В).
Проверим на примере женщин и десерта, в этом случае Р(женщина и заказ десерта)=Р(женщина)*Р(заказ десерта):
Взаимозависимость выбора десерта и выбора говядины не фиксировалась и отсутствует в имеющихся у нас результаттах исследований,
поэтому заказ десерта и заказ говядины являются статистически независимыми
Равенство не выполняется, поэтому пол клиента и заказ десерта являются статистически зависимыми друг от друга
<--
9. Являются ли пол клиента и заказ десерта статистически независимыми?
Р(А) * Р(В)
P(A) + P(B) - P(AB)
P(A) + P(B) - P(AB)
Формула
P(A) + P(B)
Р(А) * Р(В)
Р(А) * Р(В)

Название
Вид
Цена Калории
Жир
Определим процентное распределение для стоимости, калорий и жирности:
Papa John's Original Crust Pepperoni Pizza (37 oz)
Chain
1,26 321 13
Название
Цена, %
Papa John's Original Crust Pepperoni Pizza (28 oz)
Chain
1,7 380 23
Chain
25,68%
Pizza Hut Thin & Crispy Pepperoni Pizza
Chain
1,73 350 16
Cheese
42,90%
Domino's Hand Tossed Pepperoni Pizza
Chain
1,46 358 14
Pepperoni
31,42%
Pizza Hut Pan Pizza Pepperoni
Chain
1,33 378 19
Общий итог
100,00%
Donimo's Deep Dish Pepperoni Pizza
Chain
1,26 391 19
Little Caesars Round Pepperoni Pizza
Chain
1,42 321 13
Freschetta Bakes & Rises 4-Cheese Pizza
Cheese
0,98 364 15
Freschetta Bakes & Rises Sauce Stuffed Crust 4-Cheese Pizza Cheese
1,23 334 11
DiGiorno Rising Crust Pizza Four Cheese
Cheese
0,94 332 12
Amy's Organic Crust & Tomatoes Cheese Pizza
Cheese
1,92 341 14
Safeway Select Verdi Quattro Formaggio Self Rising Crust Pizza Cheese
0,84 307 9
Tony's Super Rise Crust Four-Cheese Pizza
Cheese
0,96 335 12
Kroger Self Rising Crust Four Cheese Pizza
Cheese
0,8 292 9
Tombstone Stuffed Crust Cheese Pizza
Cheese
0,96 364 18
Red Baron Classic 4 Cheese Pizza
Cheese
0,91 384 20
Baboli Original Pizza Crust made with Bobali Sauce and mozzarella cheese
Cheese
0,89 333 12
Название
Калории, %
TombstoneOriginal Extra Cheese Pizza
Cheese
0,94 328 14
Chain
19,73%
Reggio's Chicago Style Cheese Pizza
Cheese
1,02 367 13
Cheese
45,53%
Jack's Original Cheese Pizza
Cheese
0,92 325 13
Pepperoni
34,73%
Celeste Pizza for One Cheese Pizza
Cheese
1,17 346 17
Общий итог
100,00%
McCain Ellio's Chesse Pizza
Cheese
0,54 299 9
Michelina's Zap 'ems That'za Pizza! Cheese
Cheese
1,28 394 19
Totino's The Original Crisp Crust Party Pizza Cheese
Cheese
0,67 322 14
Freschetta Bakes & Rises Pepperoni Pizz
Pepperoni
0,96 385 18
DiGiorno Rising Crust Pizza Pepperoni
Pepperoni
0,88 369 16
Tombstone Stuffed Crust Pepperoni Pizza
Pepperoni
0,9 400 22
Tombstone Original Pepperoni Pizza
Pepperoni
0,88 378 20
Red Baron Classic Pepperoni Pizza
Pepperoni
0,89 400 23
Tony's Original Crust Pepperoni Pizza
Pepperoni
0,87 410 26
Red Baron Deep Dish Singles 2 Pepperoni Pizzas
Pepperoni
1,28 412 25
Stouffer's French Bread Pizza 2 pepperoni
Pepperoni
1,26 343 14
Weight Watchers Smart Ones Bistro Selections Pepperoni PizzaPepperoni
1,51 283 6
Название
Жирность, %
Jeno's Crisp'n Tasty Pizza Pepperoni
Pepperoni
0,74 372 20
Chain
20,82%
Totino's The Original Crisp Crust Party Pizza Pepperoni
Pepperoni
0,64 367 20
Cheese
41,10%
Healthy Choice Solos Pepperoni French Bread Pizza
Pepperoni
1,62 280 4
Pepperoni
38,08%
Общий итог
100,00%
Вычислим распределение частот, для этого, сначала, вычислим количество интервалов по формуле Стерджесса:
Кол-во значений
36
Кол-во интервалов
7
( 6,17003691 )
Распределение частот для стоимости:
Распределение частот для калорий:
Распределение частот для жирности:
Мин
0,54
Мин
280
Мин
4
Макс
1,92
Макс
412
Макс
26
Длина интервала
0,19714286
Длина интервала
18,85714286
Длина интервала
3,142857143
Границы знач.
интер-лов
Частота
Процент
Интегральн ый процент
Подписи для графика
Границы знач.
интер-лов
Частота
Процент
Интегральный процент
Подписи для графика
Границы знач.
интер-лов
Частота
Процент
Интегральный процент
Подписи для графика
0,54 1
2,8%
2,8% <=0,54 280 1
2,8%
2,8% <=280 4
1 2,8%
2,8% <=4 0,737142857 2
5,6%
8,3% 0,54-0,74 298,8571429 2
5,6%
8,3% 280-299 7,142857143 1
2,8%
5,6% 4-7 0,934285714 11 30,6%
38,9% 0,74-0,93 317,7142857 2
5,6%
13,9% 299-318 10,28571429 3
8,3%
13,9% 7-10 1,131428571 7
19,4%
58,3% 0,93-1,13 336,5714286 9
25,0%
38,9% 318-337 13,42857143 8
22,2%
36,1% 10-13 1,328571429 7
19,4%
77,8% 1,13-1,33 355,4285714 4
11,1%
50,0% 337-355 16,57142857 8
22,2%
58,3% 13-17 1,525714286 4
11,1%
88,9% 1,33-1,53 374,2857143 7
19,4%
69,4% 355-374 19,71428571 6
16,7%
75,0% 17-20 1,722857143 2
5,6%
94,4% 1,53-1,72 393,1428571 6
16,7%
86,1% 374-393 22,85714286 5
13,9%
88,9% 20-23 1,92 1
2,8%
97,2% 1,72-1,92 412 4
11,1%
97,2% 393-412 26 3
8,3%
97,2% 23-26 1
2,8%
100% >=1,92 1
2,8%
100% >=412 1
2,8%
100% >=26
Итого:
36 100%
Итого:
36 100%
Итого:
36 100%
25,68%
42,90%
31,42%
Процентное распределение для стоимости
Chain
Cheese
Pepperoni
19,73%
45,53%
34,73%
Процентное распределение для калорий
Chain
Cheese
Pepperoni
20,82%
41,10%
38,08%
Процентное распределение для жирности
Chain
Cheese
Pepperoni
0,0%
20,0%
40,0%
60,0%
80,0%
100,0%
120,0%
0 2
4 6
8 10 12 0,0%
20,0%
40,0%
60,0%
80,0%
100,0%
120,0%
0 2
4 6
8 10 0,0%
20,0%
40,0%
60,0%
80,0%
100,0%
120,0%
0 2
4 6
8 10

Вычислим коэффициенты корреляции переменных с помощью StatPro
Table of correlations
Цена
Калории
Жир
Цена
1,000
Калории
-0,065 1,000
Жир
-0,101 0,936 1,000
Построим диаграммы рассеивания для пар переменных:
Цена-калории
Цена-жирность
Калории-жирность
Построенные выше диаграммы наглядно подтверждают наши выводы
Построим прямоугольные диаграммы для сравнения и анализа переменных по каждому виду пиццы,
а также вычислим статистические показатели
Chain
Cheese
Pepperoni
Count
7,00 17,00 12,00
Sum
10,16 16,97 12,43
Mean
1,45 1,00 1,04
Median
1,42 0,94 0,90
Standard deviation
0,20 0,30 0,31
Minimum
1,26 0,54 0,64
Maximum
1,73 1,92 1,62
Variance
0,04 0,09 0,09
Из полученной таблицы видно, что зависимость "цена-калории" и "цена-жирность" отрицательная. Т.е. при росте цены, содержание жира и калорий снижается, при этом коэффициент корреляции для пар "цена-калории и "цена-жирность" близок к нулю, что говорит об очень слабой взаимосвязи, практически, ее отсутствии. Переменные жирность и калории имеют положительный коэффициент корреляции близкий к 1, что говорит о сильной зависимости и обоюдном росте.
Проанализируем взаимосвязь переменных (стоимость, калории и жирность):
Статистические показатели для цены
Частота
Интегральный процент
Частота
Интегральный процент
Частота
Интегральный процент
0,50 0,75 1,00 1,25 1,50 1,75 2,00 275 300 325 350 375 400 425
Ц
ен
а
Калории
Цена
Линейная (Цена)
Correlation
= -0,065
0,50 0,75 1,00 1,25 1,50 1,75 2,00 4
8 12 16 20 24 28
Ц
ен
а
Жирность
Цена
Линейная (Цена)
Correlation
= -0,101
275 300 325 350 375 400 425 4
8 12 16 20 24 28
Ка
ло
ри
и
Жирность
Калории
Линейная (Калории)
Correlation
= 0,936
Цена_Chain
Цена_Cheese
Цена_Pepperoni

Chain
Cheese
Pepperoni
Count
7,00 17,00 12,00
Sum
2 499,00 5 767,00 4 399,00
Mean
357,00 339,24 366,58
Median
358,00 334,00 375,00
Standard deviation
28,19 28,17 44,44
Minimum
321,00 292,00 280,00
Maximum
391,00 394,00 412,00
Variance
794,67 793,82 1 974,99
Chain
Cheese
Pepperoni
Count
7,00 17,00 12,00
Sum
117,00 231,00 214,00
Mean
16,71 13,59 17,83
Median
16,00 13,00 20,00
Standard deviation
3,77 3,37 6,91
Minimum
13,00 9,00 4,00
Maximum
23,00 20,00 26,00
Variance
14,24 11,38 47,79
Вывод о стоимости:
Также медиана всех видов пицц смещена влево от средней стоимости, т.е. большее количество пицц стоит меньше средней цены.
Вывод о количестве калорий:
Вывод о жирности:
Статистические показатели для калорий
в среднем калорийность всех видов пицц близка по значениям, хотя средняя калорийность и медиана пиццы Cheese несколько ниже остальных видов.
Самая высокая средняя калорийность у пиццы Pepperoni, приблизительно в половине порций пицц калорийность выше других видов. Также большая часть порций пицц Pepperoni имеет калорийность выше среднего значения.
аналогично калорийности, в среднем, жирность всех видов пицц близка по значениям. Наименьший разброс значений у пиццы Cheese, а также наименьшее среднее и медианное значение показателя жирности. Наибольшая степень разброса значений показателя жирности у пиццы Pepperoni,
большая часть порций пицц Pepperoni имеет жирность выше среднего значения.
Статистические показатели для жирности
Пицца Cheese имеет наименьший разброс по стоимости и наименьшую среднюю цену.
Пицца Chain это самый дорогой вид пиццы и имеет наибольшую среднюю стоимость.
У пиццы Pepperoni средняя стоимость близка к средней стоимости пиццы Cheese, но разброс по ценам существенно выше. При этом медиана показывает, что стоимость большей части порций ниже других видов.
0,50 0,75 1,00 1,25 1,50 1,75 2,00
Калории_Chain
Калории_Cheese
Калории_Pepperoni
275 300 325 350 375 400 425
Жирность_Chain
Жирность_Cheese
Жирность_Pepperoni
4 8
12 16 20 24 28