ККЗ_МКА_2023. Дата 10летние облигацииdjiaизменение djia
 Скачать 228.21 Kb.
|
|
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 |