Расчет и анализ показателей статистического изучения качества продукции и услуг
Содержание
Введение
Глава 1. Теоретические основы статистического изучения
качества продукции и услуг
.1 Сущность анализа качества продукции и услуг
.2 Система показателей статистики качества продукции и услуг
.3 Обзор и прогноз качества продукции
Глава 2. Расчет и анализ показателей статистического изучения
качества продукции и услуг
.1 Сводка и группировка
.2 Расчет относительных величин
.3 Средние величины и показатели вариации
.4 Применение выборочного метода
.5 Расчет показателей динамики и выявление тренда
.6 Корреляционно-регрессионный анализ
Заключение
Список литературы
Приложение
Введение
Одним из важнейших показателей конкурентоспособности предприятия и
конкурентоспособности выпускаемой продукции является ее качество.
Качество продукции выражает степень ее способности удовлетворять
потребности (личные или производственные).
Общающими показателями качества продукции принято считать:
удельный вес новой продукции;
удельный вес научно-технической продукции;
удельный вес инновационной продукции;
удельный вес сертифицированной продукции;
удельный вес экспортируемой продукции;
коэффициент сортности продукции и др.
Актуальность темы данной курсовой работы заключается в том, что
статистика качества играет немаловажную роль для принятия решений и в макроэкономике
в условиях рыночных отношений, когда каждое предприятие стремится извлечь
максимальную прибыль с наименьшими затратами.
Объектом исследования статистическое изучение качества и услуг.
Предметом исследования является качество продукции и услуг.
Цель курсовой работы состоит в изучении качества и услуг с помощью
системы общих и частных статистических показателей.
Задачи работы:
- изложить теоретические основы статистического изучения
качества продукции и услуг;
- провести расчёт статистических показателей, характеризующих
качество продукции и услуг.
Глава 1. Теоретические основы статистического изучения качества продукции
и услуг
.1 Сущность анализа качества продукции и услуг
Рыночные
тенденции последнего десятилетия привели к существенному повышению уровня
требований к качеству продукции (работ,
услуг)<#"883225.files/image001.gif"> (2)
где
и -
соответственно max и min значения выпуска продукции, - число образуемых групп.
руб
Образуем
группы, которые отличаются друг от друга по себестоимости единицы продукции на
данную величину (5 руб.).
группа
будет иметь размеры: 105+5=110 руб.
группа:
110+5=115 руб.
группа:
115+5=120 руб.
группа:
120+5=125 руб.
группа:
125+5=130 руб.
На
основе данных (приложениее C) произведем группировку предприятий.
В
результате группировки получили следующий ряд распределения (Приложение D).
Таким образом, средняя величина себестоимости единицы продукции
предприятий, взвешивая значение признака по абсолютной численности предприятий
равна: 118,5 руб.
2.2 Расчет
относительных величин
Относительная величина в статистике - это обобщающий показатель, который
представляет собой частное от деления одного абсолютного показателя на другой и
дает числовую меру соотношения между ними.
Основное условие правильного расчета относительной величины -
сопоставимость сравниваемых показателей и наличие реальных связей между
изучаемыми явлениями.
Относительными величинами координации называют показатели,
характеризующие соотношение отдельных частей целого между собой. Вычисление
этого показателя производится путем деления одной части целого на другую его
часть.
На примере расчитаем относительные величины.
Например, по плану завод должен был выпустить в отчётном периоде товарной
продукции на 12 млн. руб. при средней численности работающих 400 человек.
Фактически выпуск товарной продукции составил в этом периоде 13, 1 млн.
руб. при средней списочной численности работающих 410 человек.
Определите:
) относительную величину выполнения плана по выпуску товарной продукции;
) относительную величину выполнения плана по численности работающих;
) показатель изменения фактической выработки продукции по сравнению с
планом.
Относительная величина выполнения плана определяется в данном случае как
процентное отношение фактически достигнутой в отчётном периоде абсолютной
величины уровня к абсолютной величине уровня планового задания. Формула
относительной величины выполнения плана имеет вид:
(3)
) Найдём относительную величину выполнения плана по выпуску товарной
продукции:
Таким образом, плановое задание по выпуску товарной продукции
перевыполнено на 9,2%.
) Рассчитаем процент выполнения плана по численности работающих:
Процент выполнения плана по численности работающих составил 102,5%.
) Расчёт выработки продукции одним рабочим выполним по формуле:
(4)
где- стоимость выпущенной продукции,
Т - численность работающих.
Определим изменение фактической выработки продукции по сравнению с
планом:
Фактическая выработка превысила плановую на 1,951 тыс. руб.
2.3 Средние
величины и показатели вариации
Рассчитаем характеристики интервального ряда распределения.
Среднюю рассчитаем по формуле - средняя арифметическая взвешенная.
(5)
где
- сумма произведений себестоимости единицы продукции
на число предприятий,
- общее
число предприятий.
Расчет
характеристик ряда распределения представлен в приложении I.
руб.
Средняя
величина себестоимости единицы продукции предприятий, взвешивая значение
признака по абсолютной численности предприятий равна: 118,5 руб.
Дисперсия
признака представляет собой средний квадрат отклонения вариантов от их средней
величины. Так как у нас имеются сгруппированные данные, то расчеты будем
производить по следующей формуле:
(6)
руб
Среднее
квадратическое отклонение - это обобщающая характеристика размеров вариации
признака в совокупности, оно показывает, на сколько в среднем отклоняются
конкретные варианты от их среднего значения. Среднее квадратическое отклонение
определяем по формуле:
(7)
руб
Коэффициент
вариации представляет собой выраженное в процентах отношение среднего
квадратического отклонения к средней арифметической.
Коэффициент
вариации рассчитаем по формуле:
(8)
%
Так
как коэффициент вариации V=5,27%<33% ,значит наша совокупность количественно
однородна.
Построим
графики ряда распределения и определим на них моду медиану.
Мода
Мо значение случайной величины встречающейся с наибольшей вероятностью.
Моду
рассчитаем по формуле:
(9)
руб.
Модальным
будет 3-ий интервал с наибольшей частотой 9.
В
изучаемой совокупности наиболее часто встречаются предприятия, с величиной
себестоимости единицы продукции 118руб.
Медиана(Ме)
- это численное значение признака у той единицы совокупности, которая находится
в середине ранжированного ряда (построенного в порядке возрастания, либо
убывания значения изучаемого признака). Медиану иногда называют серединной
вариантой, т.к. она делит совокупность на две равные части.
Для
расчета медианы находим накопленные частоты ().
(10)
Для
описания моды строим гистограмму (рисунок 1):
Рисунок
1 -Распределение предприятий по величине себестоимости единицы продукции
Накопленная
частота в 3-ем интервале:
руб
Значит,
в изучаемой совокупности 50% предприятий имеют себестоимость единицы продукции
менее 118 руб., а остальные 50% имеют себестоимость единицы продукции более 118
руб.
В
результате расчетов получили следующее:
Средний
размер себестоимости единицы продукции составляет 118,5руб.
Среднее
квадратическое отклонение 6,245руб.
Коэффициент
вариации 5,27 %
Наиболее
часто встречаются предприятия, с величиной себестоимости единицы продукции на
сумму 116руб.
%
предприятий имеют себестоимость единицы продукции менее 117 руб., а остальные 50%
имеют себестоимость единицы продукции более 117 руб.(медиана).
Для
описания медианы строим камуляту (рисунок 2):
Рисунок - 2 Распределение предприятий по величине себестоимости единицы
продукции
2.4
Применение выборочного метода
Выборочное наблюдение - это такое несплошное наблюдение, при котором
отбор подлежащих обследованию единиц осуществляется в случайном порядке,
отобранная часть изучается, а результаты распространяются на всю исходную
совокупность.
Совокупность, из которой производится отбор, называется генеральной
совокупностью (N). Совокупность отобранных единиц - выборочной совокупностью
(n).
Определяем ошибку выборки среднего уровня себестоимости продукции по
формуле:
(11)
где
n=30, k=0.2 или 20%
K=n
/ N (12)
руб.
Найдем
предельную ошибку:
руб
Средний
уровень себестоимости единицы продукции будет находиться в следующих границах:
С
вероятностью 0,954 можно сказать, что средний уровень себестоимости единицы
продукции в генеральной совокупности находится в пределах от 116,460 руб. до
120,540 руб.
Определяем
ошибку доли предприятий с уровнем себестоимости продукции 125 руб. и более по
формуле:
или 20 %
Среднюю
ошибку для выборочной доли определим по формуле:
(13)
или 6,5
%
Ошибка
выборки доли предприятий с уровнем себестоимости продукции 125 руб. и более
составляет 6,53%
или 13 %
Найдем
пределы, в которых будет находиться генеральная доля, по формуле:
С
вероятностью 0,954 можно сказать, что доля предприятий с уровнем себестоимости
единицы продукции , равной 125,0 руб. и более будет находится в пределах от
7,0% до 33,0%.
2.5 Расчет
показателей динамики и выявление тренда
На основе приложения F рассмотрим
качество производства чугуна
Для того чтоб понять, как развивалось производство чугуна, мы построили
график и заметили, что производство чугуна имело и темпы роста, и темпы
снижения (рис. 3)
Рисунок 3 - Производство
чугуна
Расчетные показатели представим в таблице 1.
Таблица 1 - Общий результат
Наименование показателя
|
Тип показа- теля
|
Год
|
|
|
2011
|
2012
|
2013
|
2014
|
2015
|
Абсолютный прирост
|
10343
|
|
|
|
|
|
|
|
1
|
-1
|
3
|
1
|
-1
|
Темп роста
|
100,93100102,8103,74102,8
|
|
|
|
|
|
|
100,9399,07102,8100,9199,1
|
|
|
|
|
|
Темп прироста
|
|
0,93
|
0
|
2,8
|
3,74
|
2,8
|
|
|
0,93
|
-0,93
|
2,8
|
0,91
|
-0,9
|
Абсолютное значение 1 %
прироста
|
1,081,071,11,111,1
|
|
|
|
|
|
|
1,081,081,071,11,11
|
|
|
|
|
|
Анализ расчетных показателей подтвердил:
) Что производство чугуна имело и темпы роста, и темпы снижения.
) Было заметно снижение производства чугуна, улучшение производства, в
остальном видено снижение, что мы видим на графике.
Поскольку представленный ряд динамики интенсивный и имеет равные годовые
интервалы, среднегодовое производство чугуна будем исчислять по простой
среднеарифметической формуле:
Среднегодовое
производство чугуна соответствует типичному производству в 1991 году, которое
составило 108 млн. т.
Среднегодовой
темп роста производства чугуна исчисляется по формуле:
,%
-
базисный
- цепной
.
Среднегодовой темп прироста производства чугуна
,% (16)
-
базисный
- цепной
Тренд
- основная тенденция развития ряда динамики (к увеличению или снижению его
уровней). Основная тенденция развития - главное и устойчивое изменение уровней
явления во времени, свободное от случайных колебаний. Тренд можно представить
аналитически или графически.
Используя
ряд динамики определим тенденцию качества продукции и услуг. Для определения
формы тренда и расчетов его параметров составим вспомогательную таблицу
(таблица 12).
Таблица
12 - Расчет тренда и его параметров
Год
|
Производство
|
t
|
t2
|
yt
|
|
yi -
|
(yi-)2
|
2008
|
132459
|
-9
|
81
|
-1192131
|
43887,73
|
88571,27
|
7844869869
|
2007
|
115088
|
-7
|
49
|
-805616
|
92586,99
|
22501,01
|
506295451
|
2008
|
149895
|
-5
|
25
|
-749475
|
140959,25
|
8935,75
|
79847628,06
|
2009
|
155379
|
-3
|
9
|
-466137
|
189931,51
|
-34552,51
|
1193875947
|
2010
|
168267
|
-1
|
1
|
-138267
|
238603,77
|
-70336,77
|
4947261214
|
2011
|
211999
|
1
|
1
|
211999
|
287276,03
|
-75277,03
|
5666631246
|
2012
|
280589
|
3
|
9
|
841767
|
335948,29
|
-55359,29
|
3064650989
|
2013
|
368872
|
5
|
25
|
1844360
|
384620,55
|
-15748,55
|
248016827,1
|
2014
|
468618
|
7
|
49
|
3280326
|
433292,21
|
35325,79
|
1247911439
|
2015
|
578233
|
9
|
81
|
5204097
|
481965,07
|
96267,93
|
9267514346
|
Итого
|
2629399
|
0
|
330
|
8030923
|
2629071,4
|
327,6
|
34066874956
|
= F(t) = a0 + a1t (14)
= 2629399/10 = 262939,9 a1 = 8030923/330 = 24336,13
На основании данных табл. 13 и произведенных расчетов построим линию
тренда (рисунок 4).
Рисунок 4 - Трендовый анализ
Расчет тренда и анализ приведенного графика (рис. 3) позволяет сделать
вывод о том, что в период с 2008 по 2015 гг. наблюдается тенденция улучшения
качества продукции и услуг.
.6 Корреляционно-регрессионный анализ
Метод приведения параллельных данных. Тенденцию результативного признака
можно легко установить, рассчитав разности соседних в списке значений
результативного признака. Если все (или почти все) разности одного знака, то
делается вывод о наличии связи. Можно рассчитать количественный показатель
(коэффициент параллельности), который будет служить индикатором наличия связи:
(15)
- количество единиц совокупности, у которых разница с предыдущей
единицей положительна,
- количество единиц совокупности, у которых разница с предыдущей
единицей отрицательна.
Расчет коэффициента Фехнера (коэффициента корреляции знаков). Этот метод основан
на анализе поведения отклонений индивидуальных значений признака от среднего по
факторному и результативному признакам.
(16)
- число
совпадений знаков, - число несовпадений знаков
Для
корреляционного анализа связи между двумя признаками используется линейный
коэффициент корреляции, рассчитываемый по формуле:
(17)
Ранговый
коэффициент Спирмена:
(18)
-
ранговая разница
На
основе данных (приложение Б) проведем дополнительные расчеты:
.
Коэффициент параллельности:
т.е.
связь есть
.
Коэффициент Фехнера:
т.е.
связь есть
.
Линейный коэффициент корреляции:
, т.е. связь есть
.
Ранговый коэффициент Спирмена:
, т.е.
связь есть.
Заключение
Рынок продукции и услуг является неотъемлемой частью жизни человека. Во
многом потребляемый продукт оказывает влияние на состояние человека, его
здоровье. Именно человек является внутренним источником экономического роста
реформационного процесса. Но личное потребление, интересы потребителя в
советской плановой системе были лишь продекларированы как приоритетные явления.
На продовольственный рынок отрицательно влияют глобализация,
фальсификация продовольственных товаров, что приводит во многих случаях к
онкологическим заболеваниям и даже смертельным исходам, отсутствие развитой
инфраструктуры рынка, высокие уровни затрат при производстве, несоответствие
производимой продукции мировым стандартам.
В целом на рынке продовольственных товаров наблюдается положительная
динамика развития, и состояние продовольственного рынка было стабильным
практически по всем основным видам продукции. Рост производства основных видов
продукции за последние годы, наряду с увеличением ассортимента и повышением
качества, позволил товаропроизводителям не только увеличить свои позиции на
потребительском рынке, но и активно заниматься экспортом готовой продукции за
рубеж. Россия все еще вынуждена импортировать товары в больших количествах,
причем наблюдается рост импорта продовольственных товаров. Во многих случаях
импорт ряда готовых продовольственных товаров экономически оправдан, так как
является дополнением к собственному производству и расширяет продовольственный
рынок для удовлетворения разных запросов потребителей.
Для улучшения качества продукции необходимо разрабатывать новые
технологии производства и использовать высококачественное оборудование.
По словам Геннадия Воронина (президент Всероссийской организации
качества, председатель Комитета по качеству продукции Торгово-промышленной
палаты РФ) в России доля продукции, подлежащая обязательной сертификации, в
2016 году будет снижена в 2 раза, до 23 %, а в Евросоюзе поставлена задача к
тому же году довести процент обязательной сертификации до 70.
В результате группировки средняя величина себестоимости единицы продукции
предприятий, взвешивая значение признака по абсолютной численности предприятий
равна: 118,5 руб.
Не из лучших в РФ и качество услуг, особенно в сфере медицины и
образования. Несмотря на определенные преобразования проблемы видны еще
невооруженным глазом. Во многих больницах используется устаревшее оборудование,
применяются неэффективные методы лечения больных. А главная проблема - низкая
заработная плата врачей и учителей. Для социального государства не приемлемо,
когда высококвалифицированный врач или преподаватель ВУЗа получают 10-12 тысяч.
В результате расчетов получили следующее:
Средний размер себестоимости единицы продукции составляет 118,5руб.
Среднее квадратическое отклонение 6,245руб.
Коэффициент вариации 5,27 %
Наиболее часто встречаются предприятия, с величиной себестоимости единицы
продукции на сумму 116 руб.
% предприятий имеют себестоимость единицы продукции менее 117 руб., а
остальные 50% имеют себестоимость единицы продукции более 117 руб.(медиана).
С вероятностью 0,954 можно сказать, что доля предприятий с уровнем
себестоимости единицы продукции , равной 125,0 руб. и более будет находится в
пределах от 7,0% до 33,0%.
Расчет тренда и анализ приведенного графика позволяет сделать вывод о
том, что в период с 2008 по 2015 гг. наблюдается тенденция улучшения качества
продукции и услуг.
Список используемой литературы
. Булатов,
А.С. Экономика / А.С. Булатов. - М.: ЭКСМО, 2014. - 258 с.
. Годин,
А. М. Статистика: учебник / А. М. Годин. - Москва: Дашков и К°, 2012. - 451 с.
3. Гореева,
Н. М. Статистика в схемах и таблицах / - Москва: Эксмо, 2015. - 414 с.
. Гусаров,
В.М., Кузнецова, Е.И. Статистика. 2-е издание / В.М. Гусаров, Е.И. Кузнецова. -
М.: ЮНИТИ-ДАНА, 2014. - 347 с.
. Громыко,
Г.Л. Теория статистики: практикум / Г.Л. Громыко. 3-е изд., доп. и перераб. -
М.: Инфра-М, 2015. - 347 с.
. Елисеева,
И. И. Статистика: [углубленный курс]: учебник для бакалавров / И. И. Елисеева и
др.]. - Москва: Юрайт: ИД Юрайт, 2013. - 565 с.
. Иванов,
Ю.Н. Экономическая статистика / Ю.Н. Иванов. - М.: ИНФРА-М, 2013. - 334 с.
9. Иохин,
В.Я. Экономическая теория / В.Я Иохин. - М.: Экономистъ, 2014. - 654 с.
10. Кушмир
И.В. Макроэкономика / И.В. Кушмир. - М. : Аллель, 2014. - 379 с.
11. Назаров
М.Г. Курс социально-экономической статистики / М.Г. Назаров. - М.: Финстатинформ,
ЮНИТИ-ДАНА, 2014. - 478 с.
. Ниворожкина,
Л. И. Статистика: учебник для бакалавров: учебник /. - Москва: Дашков и Кº:
Наука-Спектр, 2015. -
415 с.
13. Приходько,
А.В. Макроэкономика / А.В. Приходько. - М. : Аллель, 2014. - 547 с.
14. Статистика
[Текст]+[Электронный ресурс]: методические указания к выполнению курсовой
работы для студентов, обучающихся по специальностям 080105 - «Финансы и
кредит», 080503 - «Антикризисное управление», 080801 - «Прикладная информатика
(в экономике)» и направлениям подготовки 080100 - «Экономика», 080500 -
«Бизнес-информатика», 230700 - «Прикладная информатика», очной формы обучения /
А.В. Новикова. - Брянск: БГТУ, 2012. - 16 с.
15. Харченко,
Н. М. Экономическая статистика: учебник / Н. М. Харченко. - Москва: Дашков и Кº,
2013. - 365 с.
16. Шевчук
В.А. Макроэкономика / В.А. Шевчук, Д.А. Кушмир. - М. : ЭКСМО, 2014. - 378 с.
17. Правительство
Брянской области. - UR: http://www.bryanskob.ru/
. СТАТИСТИКА.ру.
- UR: http://statistika.ru/trud/
19. Федеральная служба
государственной статистики. - UR: http://www.ks.ru <http://www.gks.ru>
. Федеральная служба
государственной статистики (Росстат). - UR: http://overnment.ru/
Приложение А
статистический
прогнозирование качество
Выборочные данные по предприятиям
№ предприятия п/п
|
Выпуск продукции, тыс. ед.
|
Затраты на производство
продукции, млн.руб.
|
№ предприятия п/п
|
Выпуск продукции, тыс. ед.
|
Затраты на производство
продукции, млн.руб.
|
1
|
160
|
18,240
|
16
|
148
|
17,612
|
2
|
140
|
17,080
|
17
|
110
|
13,970
|
3
|
105
|
13,440
|
18
|
146
|
17,666
|
4
|
150
|
17,850
|
19
|
155
|
17,980
|
5
|
158
|
18,170
|
20
|
169
|
19,266
|
6
|
170
|
19,210
|
21
|
156
|
17,940
|
7
|
152
|
17,936
|
22
|
135
|
16,335
|
8
|
178
|
19,580
|
23
|
122
|
15,250
|
9
|
190
|
19,440
|
24
|
130
|
15,860
|
10
|
164
|
18,860
|
25
|
200
|
21,000
|
11
|
151
|
17,818
|
26
|
125
|
15,250
|
12
|
142
|
17,040
|
27
|
152
|
17,784
|
13
|
120
|
15,000
|
28
|
173
|
19,030
|
14
|
100
|
13,000
|
29
|
115
|
14,490
|
150
|
176
|
19,360
|
30
|
190
|
19,950
|
Приложение B
Данные для расчета
Себестоимость единицы
продукции, руб.Х
|
Затраты на производство
продукции, млн.руб.,
|
Выпуск продукции, тыс.ед.,
Y
|
Себестоимость единицы продукции,
руб.Х
|
Затраты на производство
продукции, млн.руб.,
|
Выпуск продукции, тыс.ед.,
Y
|
105
|
19,950
|
190
|
118
|
17,818
|
151
|
105
|
21,000
|
200
|
119
|
17,612
|
148
|
108
|
19,440
|
180
|
119
|
17,850
|
150
|
110
|
19,580
|
178
|
120
|
17,040
|
142
|
110
|
19,030
|
173
|
121
|
17,666
|
146
|
110
|
19,360
|
176
|
121
|
16,335
|
135
|
113
|
19,210
|
170
|
122
|
17,080
|
140
|
114
|
18,240
|
160
|
122
|
15,250
|
125
|
114
|
19,266
|
169
|
122
|
15,860
|
130
|
115
|
18,860
|
164
|
125
|
15,000
|
120
|
115
|
17,940
|
156
|
125
|
15,250
|
122
|
115
|
18,170
|
158
|
126
|
14,490
|
115
|
116
|
17,980
|
155
|
127
|
13,970
|
110
|
117
|
17,784
|
152
|
128
|
13,440
|
105
|
Приложение С
Рабочая таблица с группировкой
Группа
|
Группы предприятий по
величине себестоимости единицы продукции, руб.
|
Номер предприятия
|
Себестоимость ед.
продукции, руб.
|
1
|
105-110
|
25 30 9
|
105 105 108
|
2
|
110-115
|
8 15 28 6 20 1
|
110 110 110 113 114 114
|
3
|
115-120
|
5 10 21 19 27 7 11 4 16
|
115 115 115 116 117 118 118
119 119
|
4
|
120-125
|
12 18 22 24 26 2
|
120 121 121 122 122 122
|
5
|
125-130
|
23 13 29 17 3 14
|
125 125 126 127 128 130
|
Приложение D
Группировка предприятий по себестоимости единицы продукции
Группировка предприятий по
себестоимости единицы продукции, руб.
|
№ группы
|
Группы предприятий по
себестоимости единицы продукции, руб.
|
Число предприятий по
себестоимости единицы продукции
|
Себестоимость единицы
продукции, руб.
|
|
|
Всего, тыс.ед.
|
% к итогу
|
Всего, млн. руб.
|
% к итогу
|
А
|
Б
|
1
|
2
|
3
|
4
|
1
|
105-110
|
3
|
10,0
|
318
|
9,0
|
2
|
110-115
|
6
|
20,0
|
671
|
19,0
|
3
|
115-120
|
9
|
30,0
|
1052
|
29,8
|
4
|
120-125
|
6
|
20,0
|
728
|
20,6
|
5
|
125-130
|
6
|
20,0
|
761
|
21,6
|
|
Итого:
|
30
|
100,0
|
3530
|
100,0
|
Группы предприятий по величине себестоимости единицы продукции
Группы
|
Группы предприятий по
величине себестоимости единицы продукции, руб.
|
Число предприятий
|
Накопленные частоты
|
1
|
105-110
|
3
|
3
|
2
|
110-115
|
6
|
9
|
3
|
115-120
|
9
|
18
|
4
|
120-125
|
6
|
24
|
5
|
125-130
|
6
|
30
|
Приложение I
Расчет характеристик ряда распределения
Группы
|
Группы предприятий по
себестоимости единицы продукции, руб
|
Число предприятий
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
1
|
105-110
|
3
|
107,5
|
322,50
|
-11
|
363
|
3
|
2
|
110-115
|
6
|
112,5
|
675,00
|
-6
|
216
|
9
|
3
|
115-120
|
9
|
117,5
|
1057,50
|
-1
|
9
|
18
|
4
|
120-125
|
6
|
122,5
|
735,00
|
4
|
96
|
24
|
5
|
125-130
|
6
|
765,00
|
9
|
486
|
30
|
Итого:
|
30
|
|
3555,00
|
|
1170
|
|
Приложение F
Производство чугуна
Годы
|
Производство чугуна, млн.
т.
|
2010
|
107
|
2011
|
108
|
2012
|
107
|
2013
|
110
|
2014
|
111
|
2015
|
110
|