Автоматизированный априорный анализ статистической совокупности в среде MS Excel

1. Постановка задачи
При проведении статистического наблюдения за деятельностью предприятий корпорации получены выборочные данные по 32–м предприятиям, выпускающим однородную продукцию (выборка 10%–ная, механическая), о среднегодовой стоимости основных производственных фондов и о выпуске продукции за год.
В проводимом статистическом исследовании обследованные предприятия выступают как единицы выборочной совокупности, а показатели Среднегодовая стоимость основных производственных фондов и Выпуск продукции – как изучаемые признаки единиц.
Для проведения автоматизированного статистического анализа совокупности выборочные данные представлены в формате электронных таблиц процессора Excel в диапазоне ячеек B4:C35.
Исходные данные представлены в табл.1.
Таблица 1
Исходные данные
Номер предприятия Среднегодовая стоимость основных производственных фондов, млн.руб. Выпуск продукции, млн. руб.
1 152.00 154.50
2 180.50 169.50
3 186.50 189.00
4 197.00 210.00
5 125.00 105.00
6 207.50 180.00
7 213.50 243.00
8 158.00 165.00
9 195.50 193.50
10 227.00 241.50
11 80.00 225.00
12 249.50 255.00
13 188.00 201.00
14 207.50 219.00
15 239.00 265.50
16 275.00 285.00
17 203.00 192.00
18 225.50 228.00
19 177.50 142.50
20 228.50 195.00
21 255.50 262.50
22 173.00 148.50
23 135.50 139.50
24 233.00 223.50
25 207.50 195.00
26 192.50 184.50
27 147.50 120.00
28 201.50 187.50
29 234.50 205.50
30 275.00 75.00
31 222.50 195.00
32 161.00 174.00

В процессе исследования совокупности необходимо решить ряд задач.
I. Статистический анализ выборочной совокупности
1.Выявить наличие среди исходных данных резко выделяющихся значений признаков («выбросов» данных) с целью исключения из выборки аномальных единиц наблюдения.
2.Рассчитать обобщающие статистические показатели совокупности по изучаемым признакам: среднюю арифметическую ( ), моду (Мо), медиану (Ме), размах вариации (R), дисперсию( ), средние отклонения – линейное ( ) и квадратическое (σn), коэффициент вариации (Vσ), структурный...

1. Компьютерные технологии экономико-математического моделирования: Учебн. пособие для вузов / Д.М. Дайитбегов, И.В. Орлова. – М.: ЮНИТИ, 2001.
2.Орлова И.В. Экономико-математические методы и модели. Выполнение расчетов в среде EXCEL / Практикум: Учебное пособие для вузов. – М.: ЗАО «Финстатинформ», 2000. – 136 с.
3.Экономико-математические методы и прикладные модели: Учебн. пособие для вузов / В.В. Федосеев, А.Н. Гармаш, Д.М, Дайитбегов, И.В. Орлова, В.А. Половников. – М.: ЮНИТИ, 1999. - 391 с.

Дополнительная
4.Айвазян С.Л., Бежаева З.И., Староверов О.В. Классификация многомерных наблюдений. – М.: Статистика, 1974.
5.Айвазян С.А., Мхитарян B.C. Прикладная статистика и основы эконометрики. – М.: ЮНИТИ, 1998.
6.Андерсон Т. Введение в многомерный статистический анализ, – М.: Физматгиз, 1963.
7.Джонстон Дж. Эконометрические методы. – М.: Статистика, 1980. – 444с.
8.Доугерти К. Введение в эконометрику. – М.: ИНФРА-М, 1997.
9.Магнус Я.Р., Катышев П.К., Персецкий АЛ. Эконометрика. Начальный курс. – М.: Дело, 1997. – 248 с.
10.Многомерный статистический анализ в экономике /Под ред. В.Н. Тамашевича. – М.: ЮНИТИ-ДАНА, 1999.