2. Основные инструменты анализа экономических данных

2.1 Анализ экономических данных с помощью инструмента msExcel

«Описательная статистика»

Оптимизация состава базового ряда данных может быть проведена на основе изучения закономерностей и их распределения

Инструмент Описательная статистика предназначен для оценки выборки экономических данных, когда есть необходимость проследить характер распределения и оценить меру разброса фактических величин вокруг среднего значения.

Таблица 2.1 –Статистическая оценка данных об уровне рентабельности по магазинам (гастрономам) региона за отчетный период

Порядковый номер месяца	Объем товарооборота, тыс. руб			Объем товарооборота, тыс. руб
1	28415			Среднее	31638,1875
2	28231			Стандартная ошибка	543,4189469
3	29783			Медиана	31342
4	30969			Мода	#Н/Д
5	30494			Стандартное отклонение	2173,675788
6	29757			Дисперсия выборки	4724866,429
7	30850			Эксцесс	-0,238133799
8	31325			Асимметричность	0,341308898
9	31359			Интервал	7815
10	31610			Минимум	28231
11	32366			Максимум	36046
12	33313			Сумма	506211
13	33508			Счет	16
14	33374			Наибольший(5)	33313
15	34811			Наименьший(3)	29757
16	36046			Уровень надежности(95,0%)	1158,270067

Примечание – Источник: Собственная разработка

Важными показателями являются асимметрия и эксцесс. С помощью них оценивают отклонения фактического распределения каждого набора входных данных от нормального распределения. Для нормального распределения асимметрия и эксцесс равны нулю. В данном случае асимметрия равна -0,602847706,независимо от знака данный показатель больше 0,5, следовательно, асимметрия значительная. Эксцесс характеризует «крутизну» подъема кривой распределения по сравнению с нормальной кривой: эксцесс равен -0,415812101, значит, кривая имеет более низкий и пологий вид.

Среднее значение является основной характеристикой центра распределения. Для него характерно то, что все отклонения от него (положительные и отрицательные) в сумме равняются нулю. Оно вычисляется по средней арифметической.

Стандартная ошибка оценивает меру ошибки рассчитанного на основе сформированной выборки среднего значения и снижается при увеличении массива отобранных данных.

Стандартное отклонение и дисперсия выборки являются статистическими характеристиками изменчивости (разброса) множества измерений. Стандартное отклонение – это квадратный корень из дисперсии. Большое стандартное отклонение указывает на то, что значения сильно разбросаны относительно среднего, а малое – на то, что значения сосредоточены около среднего.

Минимум характеризует наименьшее значение во входном диапазоне данных.

Максимум отражает наибольшее значение во входном диапазоне данных.

Мода определяет значение, которое чаще других встречается в массиве данных.

Медиана – это значение, разделяющее заданное множество данных (выборку) на две равные части, т.е. половина числа оказывается больше и половина – меньше медианы. Если количество данных четное, то значение медианы равно среднему из двух чисел, находящихся в середине множества.

Установка уровня надежности позволяет пользователю с заданной вероятностью определить доверительный интервал для среднего значения совокупности данных.

К-й наибольший – применяется, если в выходную таблицу необходимо включить строку для k-ого наибольшего значения входного диапазона данных.

К-й наименьший – применяется, если в выходную таблицу включить строку для k-ого наименьшего значения входного диапазона данных.