![]() |
|
сделать стартовой | добавить в избранное |
![]() |
Экономика и Финансы
Микроэкономика, экономика предприятия, предпринимательство
Изучение состава кадров на промышленном предприятии |
СОДЕРЖАНИЕВведение 31. Статистический метод группировки 5 1.1. Понятие группировки 5 1.2. Виды статистических группировок 5 1.3. Принципы построения группировки 7 1.4. Применение метода группировки при изучении состава кадров на промышленном предприятии 10 2. Корреляционный анализ 14 2.1. Понятие корреляционной связи 14 2.2. Статистические методы выявления наличия корреляционной связи между двумя признаками 15 2.3. Множественная корреляция 19 2.4. Применение множественной корреляции к изучению состава кадров на промышленном предприятии 22 2.5. Анализ коэффициентов регрессии 24Заключение 24Список литературы 27Приложение 28 ВВЕДЕНИЕ Переход к рыночной экономике наполняет новым содержанием работу коммерсантов, экономистов и менеджеров. Это предъявляет повышенные требования к уровню их статистической подготовки. Овладение статистической методологией – одно из непременных условий познания конъюнктуры рынка, изучения тенденций и прогнозирования спроса и предложения, принятия оптимальных решений на всех уровнях управления, коммерческой деятельности на рынке товаров и услуг. Цель курсовой работы – изучить некоторые статистические методы: группировка и корреляционный анализ. Необходимость осуществлять разнообразные группировки обуславливается существованием множества форм развития социально-экономических явлений, а также конкретных целей исследования и неоднородных по содержанию исходных данных. В курсовой работе рассматриваются различные виды группировок и показывается их применение в изучении состава кадров на промышленном предприятии. Однако группировки строятся на основе расчленения статистической совокупности на части по существенным для них признакам. На практике же часто требуется знать, как изменение одних признаков влияет на изменение других. Изучение взаимосвязей на рынке товаров и услуг – важнейшая функция менеджеров, коммерсантов, экономистов, и инструментом осуществления этой функции является корреляционный анализ. В курсовой работе рассматривается как парная корреляция, т.е. влияние вариации факторного признака на результативный, так и множественная регрессия, занимающаяся выявлением зависимости результативного признака от нескольких признаков-факторов. С помощью метода корреляционного анализа выявляется зависимость уровня заработной платы от стажа работников, а также проводится многофакторный корреляционный анализ зависимости заработной платы от степени выполнения норм и разряда персонала промышленного предприятия. Для наглядного изображения результатов статистических группировок и корреляционного анализа в курсовой работе используются графические методы. 1.СТАТИСТИЧЕСКИЙ МЕТОД ГРУППИРОВКИ 1.1.Понятие группировки Одним из основных и наиболее распространённых методов обработки и анализа статистической информации является группировка. Целостную характеристику совокупности необходимо сочетать с характеристикой составных её частей, классов и т.д. Под группировкой в статистике понимают расчленение статистической совокупности на группы, однородные в каком-либо отношении, и характеристику выделенных групп системой показателей в целях выделения типов явлений, изучения их структуры и взаимосвязей.
По своей роли в процессе исследования метод группировок выполняет функции, аналогичные функциям эксперимента в естественных науках: посредством группировок по отдельным признакам и комбинации самих признаков статистика имеет возможность выявить закономерности и взаимосвязи явлений в условиях, в известной мере определяемых ею. При использовании метода группировок появляется возможность проследить взаимоотношения различных факторов. 1.2.Виды статистических группировок Статистические группировки по задачам, решаемым с их помощью, делятся: типологические, структурные и аналитические. Типологическая группировка – это разделение качественно однородной совокупности на классы, социально-экономические типы, однородные группы единиц в соответствии с правилами научной группировки. Например, типологической группировкой является группировка промышленных предприятий по формам собственности. Одна и та же совокупность может быть качественно однородной в одном статистическом исследовании и разнородной в другом. Так, совокупность промышленных предприятий является однородной в случае анализа показателей брака при производстве какой-либо продукции, и неоднородной в случае, если изучается налогообложение предприятий. При проведении типологической группировки основное внимание должно быть уделено идентификации типов социально-экономических явлений. Она производится на базе глубокого теоретического анализа исследуемого явления. Другой вид группировки – структурная. Структурной называется группировка, в которой происходит разделение однородной совокупности на группы, характеризующие её структуру по какому-либо варьирующему признаку. С помощью таких группировок могут изучаться: состав населения по полу, возрасту, месту проживания; состав предприятий по численности занятых, стоимости основных производственных фондов; структура депозитов по сроку их привлечения и т.д. Группировка, выявляющая взаимосвязи между изучаемыми явлениями и их признаками, называется аналитической группировкой. Всю совокупность признаков можно разделить на две группы: факторные и результативные. Факторными называются такие признаки, под воздействием которых изменяются другие – они и образуют группу результативных признаков. Взаимосвязь проявляется в том, что с возрастанием признака-фактора систематически возрастает или убывает среднее значение результативного признака. Особенностью аналитической группировки следующие: во-первых, в основу группировки кладётся факторный признак; во-вторых, каждая выделенная группа характеризуется средними значениями результативного признака. Преимущество метода аналитических группировок перед другими методами анализа связи (например, корреляционным анализом) состоит в том, что он не требует соблюдения каких-либо условий для его применения, кроме одного – качественной однородности исследуемой совокупности. Группировка, в которой группы образованы по одному признаку, называется простой, а группировка, в которой разделение идёт по двум и более признакам, взятым в сочетании (комбинации), является сложной. Сложные группировки дают возможность изучать распределение единиц совокупности одновременно по нескольким признакам.
Однако с увеличением количества признаков растет число групп. Однако группировка с большим числом групп становится не наглядной. Поэтому на практике строят сложные группировки не более чем по трём признакам. 1.3.Принципы построения группировки При построении группировки следует придерживаться следующей схемы: 1) выбирают группировочный признак или комбинацию признаков; 1) определяют число групп и величину интервала; 1) непосредственно группируют статистические данные; 1) составляют таблицу или графическое отображение, в которых представляют результаты группировки; 1) делают вывод. Для определения оптимального числа групп используют формулу Стерджесса : = 1 3,322 lg , (1.1) где – число групп, – число единиц совокупности. Другой способ определения числа групп основан на применении среднего квадратичного отклонения ( ). Если величина интервала 0,5 то совокупность разбивается на 12 групп, когда величина интервала 2/3 и , то совокупность делится соответственно на 9 и 6 групп. Если совокупность делится на 12 групп, то интервалы строятся в промежутке (x-3; x 3) с шагом 0,5 , если на 6 групп, то интервалы строятся в том же промежутке с шагом . Среднее квадратичное отклонение рассчитывается по формуле: S(xi-x)2 , (1.2)где xi- i-е значение варьирующего признака, x- среднее значение признака по совокупности, которое находится по формуле: Sxi (1.3) Интервалы могут быть равными и неравными. Если вариация признака проявляется в сравнительно узких границах, и распределение носит более или менее равномерный характер, то строят группировку с равными интервалами. Величина равного интервала определяется по следующей формуле: xmax - xmi , (1.4)где xmax и xmi - максимальное и минимальное значение признака в совокупности. Интервал, у которого обозначены обе границы, называют закрытым, а интервал, у которого указана только одна граница (верхняя или нижняя) – открытым. Неравные интервалы применяются в статистике, когда значения признака варьируются неравномерно и в значительных размерах, что характерно для большинства социально-экономических явлений, особенно на макроэкономическом уровне. Неравные интервалы могут быть прогрессивно возрастающими и убывающими в арифметической или геометрической прогрессии. Величина интервалов, изменяющихся в арифметической прогрессии, определяются следующим образом: hi 1 = hi a , (1.5)в геометрической прогрессии: hi 1 = hi q , (1.6)где a – константа – число, которое будет положительным при прогрессивно возрастающих интервалах и отрицательным – при прогрессивно убывающих интервалах; q – константа – положительное число, которое при прогрессивно возрастающих интервалах будет больше 1, а при прогрессивно убывающих – меньше 1. При изучении социально-экономических явлений на макроуровне часто применяют группировки с произвольными интервалами. Произвольные интервалы используют при группировке рабочих по выработке продукции, предприятий – по уровню рентабельности. Для построения группировки с произвольными интервалами используют коэффициент вариации: V = x/ 100% . (1.7) Всю совокупность выстраивают в порядке возрастания или убывания варьирующего признака, а затем берут первые значения ряда до тех пор, пока коэффициент вариации не будет равен 33%.
Число подозреваемых невелико, но нам они совершенно не известны. Изучение персонального состава руководителей всероссийского железнодорожного транспорта, которое можно осуществить по архивным материалам, едва ли поможет выяснению их истинного политического лица. Зато очень просто обнаружить единственного политического лидера, которому забастовка была необходима, который мог знать о ее подготовке, для которого она не явилась неожиданностью и который сумел извлечь из нее максимум личных выгод. И начало событий, приведших к «Кровавому воскресенью», и начало Октябрьской стачки имеют большое сходство: и то, и другое сопровождалось, казалось бы, мелкой, но очень целенаправленной и результативной провокацией. В декабре 1904 года было необоснованно уволено четверо рабочих Путиловского завода, а в октябре 1905 года запущен ложный слух об аресте железнодорожного съезда. В обоих случаях конкретный инициатор формально не был обнаружен. Но в декабре 1904 года им, несомненно, был Витте. Тогда он использовал свой колоссальный авторитет реформатора российской экономики и свои связи с руководством крупнейших промышленных предприятий для того, чтобы втянуть последнее в свои не слишком благовидные действия
1. Применение статистических методов в изучении прибыли и рентабельности
2. Применение статистических методов в управлении финансами финансово-промышленной группы
5. Статистические методы изучения качества и уровня жизни населения
9. Применение алгоритмического метода при изучении неравенств
10. Статистические методы анализа численности, состава и динамики населения
11. МЕТОДЫ ИЗУЧЕНИЯ ЭВОЛЮЦИИ ЧЕЛОВЕКА
12. Методы изучения музыкальных произведений крупной формы в старших классах общеобразовательной школы
13. Методы изучения музыкальных произведений крупной формы в старших классах общеобразовательной школы
14. Методы изучения развитости личности ученика
16. Методы изучения затрат рабочего времени
17. Единство и различие методов изучения традиционной политической экономии и Экономикса
18. Подход и методы изучения проблем философии техники
19. Статистические методы анализа результатов психолого-педагогических исследований
20. Разработка методов отбора и подбора персонала
21. Психодиагностические методы изучения свойств личности
25. Новый метод развития координации движений у инвалидов по зрению
26. Экономико-статистические методы анализа эффективности сельскохозяйственного производства
27. Элементарное мышление, или рассудочная деятельность, животных: основные понятия и методы изучения
28. Химико-аналитические методы исследования состава воды
29. Статистические методы анализа финансового состояния предприятия в условиях рынка
31. Методы изучения наследственности человека. Близнецовый метод
32. Доказательства и методы изучения эволюции органического мира
33. Статистические методы анализа финансовых результатов деятельности предприятий
34. Применение ускоренных методов расчета расходов воды
35. Языки мира: классификация и методы изучения
36. Методы изучения и анализа существующих систем управления
37. Применение маркетинговых методов конкурентной борьбы в управлении фирмой
41. Развитие и движение персонала
43. Изучение стрессоустойчивости личности в условиях промышленного предприятия
44. Методы изучения трудовой деятельности
45. Анализ обеспеченности жильем населения Калужской области с использованием статистических методов
46. Методы исследования дорожного движения
47. Методы изучения морфофункциональных особенностей организма спортсмена
48. Статистические методы обработки
50. Методы изучения эластичности спроса и предложения
51. Обоснование целесообразности применения выборочного метода
53. Статистические методы анализа качества
57. Использование роботов в промышленных предприятиях
58. Планирование персонала на предприятии
59. Бизнес план промышленного предприятия
60. Социальная сфера промышленных предприятий в условиях рыночной экономики
62. Оперативно-календарное планирование на промышленном предприятии
63. Распределение рабочего времени руководителей российских промышленных предприятий
64. Программа вывода промышленных предприятий из центра столицы
66. Электроснабжение промышленных предприятий
67. Кредитование промышленных предприятий
68. Экологический менеджмент промышленных предприятий
69. Экологическая деятельность промышленных предприятий
73. Совершенствование оплаты труда на примере промышленного предприятия
74. Экономика промышленного предприятия
75. Сравнительный анализ классических организационных структур управления промышленных предприятий
76. Структура бюджета промышленного предприятия
77. Проблемы маркетингового консультирования промышленных предприятий
79. Стратегическое управление крупным промышленным предприятием
80. Метеорологические условия на промышленных предприятиях
81. Учет, анализ и аудит налогообложения промышленных предприятий налогом на добавленную стоимость
83. Проблемы становления отделов маркетинга на промышленных предприятиях
84. Технология промышленных соусов в условиях мини-производств
85. Учет себестоимости продукции промышленного предприятия
89. Системы управленческого калькулирования себестоимости продукции промышленного предприятия
90. Учет хозяйственных ситуаций на промышленных предприятиях
91. Анализ финансово-хозяйственной деятельности промышленного предприятия
92. Разработка СУБД "Оперативный учет производственной деятельности промышленного предприятия"
93. Технологический проект горячего цеха столовой при промышленном предприятии на 100 мест
94. Основные концепции и методология анализа конкурентоспособности продукции промышленных предприятий
95. План маркетинга промышленного предприятия
96. Стратегия разработки нового товара на промышленном предприятии
97. Анализ мотивации персонала на предприятии общественного питания ООО Городок "Печки – Лавочки"
98. Организация, планирование и управление электрохозяйством промышленного предприятия
99. Принципы организации многостаночного обслуживания на промышленном предприятии