Cuprins
- 1. Prezentarea si descrierea statistica a unui esantion observat dupa 4 varabile de interes 3
- 1.1 Realizare bazei de date în SPSS si definirea variabilelor 3
- 1.2 Depistarea outlierilor 3
- 1.3 Descrierea statistica a doua variabile nominale 4
- 1.4 Descrierea statistica a variabilelor numerice 6
- 2. Estimarea prin interval de incredere a parametrilor distributiilor 9
- 2.1 Estimarea proportiei: 11
- 2.2 Calculul parametrilor bivariate: 12
- 3. Testarea ipotezelor privind valoarea parametrilor si a diferentelor dintre parametri 13
- 3.2 Testarea diferentei dintre doua medii 13
- 4. Analiza ipotezelor statistice 15
- 4.1 Analiza statistica a gradului de asociere 15
- 4.2 Analiza de corelatie 16
- 4.3 Analiza de regresie 17
- 5 Prognoza unei serii de timp 19
- 5.1 Metoda grafica 20
- 5.2 Calculul indicilor de sezonalitate si a coeficientilor de sezonalitate 21
- 5.3 Desezonalitatea seriei 23
- 5.4 Prognoza nivelului cifrei de afacere 23
- Concluzii 24
- Bibliografie 26
Extras din proiect
1. Prezentarea si descrierea statistica a unui esantion observat dupa 4 varabile de interes
Am extras un esantion format din 30 de persoane, angajaţi în cadrul Companiei Naţionale Posta Romana S.A. S-au înregistrat date referitoare la numele si prenumele, vechimea în munca, funcţia ocupata, sexul, salariul si varsta anagajaţilor. Baza de date din SPSS conţine: nume, prenume, funcţie, vechime, salar, sex, varsta. Acestea vor constitui baza de date Angajaţi.sav.
1.1 Realizare bazei de date în SPSS si definirea variabilelor
Atributele acestor variabile sunt definite în fereastra Variable View:
Figura1. Fereastra Variable View
1.2 Depistarea outlierilor
Pentru depistarea outlierilor am folosit diagrama Box Plot, care este folosita pentru prezentarea unei distribuţii dupa o variabila numerica. Pas cu pas aceasta diagrama ne depisteaza outlierii care trebuie eliminaţi. Variabilele care s-au luat în considerare sunt salariul si vechimea.
Astfel din meniu Analyze – Descriptive Statistics – Explore – Plots outlierile sunt depistate implicit.
Pentru variabila Salar:
Figura 2. Diagrama Boxplot pentru variabila Salar
Interpretare:
Diagrama ne afiseaza o distribuţie omogena cu asimetrie pozitiva fara outlieri, deci nu exista valori aberante.
Am aplicat diagrama Boxplot la toate variabilele numerice iar rezultatul este acelasi precum cel afisat la variabila salariu.
1.3 Descrierea statistica a doua variabile nominale
In cazul nostru. am optat pentru doua variabile nominale si anume: sexul angajatului si functia ocupata. Astfel, din meniu Analyze – Descriptive Statistics – Frequencies – Statistics ( Central Mode bifam Mode) si Charts (unde la Chart Type vom bifa Pie iar la Chart Value Percentage). Actionand butonul OK ne genereaza urmatorul rezultat:
Figura 3. Tabele frecvente si procente pentru variabilele nominale Functia si Sex-ul angajatului
Figura 4. Diagramele Pie pentru variabilele nominale Functia si Sex-ul angajatului
Interpretare:
Atat tabelele de mai sus, cat si graficele de tip Pie, ne arata faptul ca, functiile economist, factor postal, oficiant urban se afla cu un procent de 13,33 % fiecare, ceea ce inseamna ca sunt printre cele mai ocupate functii, acestia fiind urmati pe locul doi de diriginte si casier cu 6,67 % etc.
Bibliografie
1 ) Analiza Statistica cu SPSS sub Windows /Elisabeta Jaba, Ana Grama – Polirom, 2004, Bucuresti.
2) Elisabeta Jaba „STATISTICA” – Editia a treia, Editura Economica, 2002, Bucuresti.
3) Statistica pentru afaceri – Note de curs pentru Mastere Frecventa Redusa – prof univ dr Elisabeta JABA, lect. Univ. dr. Christina Balan - Univ. Alexandru Ioan Cuza, 2012
Preview document
Conținut arhivă zip
- Statistica pentru Afaceri.doc