ПЕНЗЕНСКИЙГОСУДАРСТВЕННЫЙ УНИВЕРСИТЕТ
Кафедра ИнОУП
Курсовая работа
«Статистический анализдеятельности предприятия»
по дисциплине:«Статистические основы документационного обеспечения»
Пояснительная записка
ПГУ 2.032001.117 ПЗ
Выполнила: ст-ка гр.06ВД2
Е.П. Смурыгина
Принял: ассистент
Ю.Ю. Фионова
2008/>/>
Введение Задачи математической статистики
Установлениезакономерностей, которым подчинены массовые случайные явления, основано наизучении методами теории вероятностей статистических данных — результатовнаблюдений.
Первая задачаматематической статистики — указать способы сбора и группировки статистическихсведений, полученных в результате наблюдений или в результате специальнопоставленных экспериментов.
Вторая задачаматематической статистики — разработать методы анализа статистических данных взависимости от целей исследования. Сюда относятся:
а) оценканеизвестной вероятности события; оценка неизвестной функции распределения;оценка параметров распределения, вид которого известен; оценка зависимостислучайной величины от одной или нескольких случайных величин и др.;
б) проверкастатистических гипотез о виде неизвестного распределения или о величинепараметров распределения, вид которого известен.
Современнаяматематическая статистика разрабатывает способы определения числа необходимых испытанийдо начала исследования (планирование эксперимента), в ходе исследования(последовательный анализ) и решает многие другие задачи. Современнуюматематическую статистику определяют как науку о принятии решений в условияхнеопределенности.
Итак, задачаматематической статистики состоит в созадании методов сбора и обработкистатистических данных для получения научных и практических выводов.
Способыотбора
Принципиальноэти способы можно подразделить на два вида:
1 Отбор,не требующий расчленения генеральной совокупности на части:
1.1 простойслучайный бесповторный отбор;
1.2 б)простой случайный повторный отбор.
2 Отбор,при котором генеральная совокупность разбивается на части:
2.1 типическийотбор;
2.2 механическийотбор;
2.3 серийныйотбор.
Простымслучайнымназывают такой отбор, при котором объекты извлекают по одному извсей генеральной совокупности. Осуществить простой отбор можно различнымнспособами. Например, для извлечения п объектов из генеральнойсовокупности объема N поступают так: выписывают номера от 1 до N накарточках, которые тщательно перемешивают, и наугад вынимают одну карточку;объект, имеющий одинаковый номер с извлеченной карточкой, подвергаютобследованию; затем карточку возвращают в пачку и процесс повторяют, т. е.карточки перемешивают, наугад вынимают одну из них и т. д. Так поступают п раз;в итоге получают простую случайную повторную выборку объема п.
Еслиизвлеченные карточки не возвращать в пачку, то выборка является простой случайнойбесповторной.
При большомобъеме генеральной совокупности описанный процесс оказывается очень трудоемким.В этом случае пользуются готовыми таблицами«случайных чисел», в которых числарасположены в случайном порядке. Для того чтобы отобрать, например, 50 объектовиз пронумерованной генеральной совокупности, открывают любую страницу таблицыслучайных чисел и выписывают под-ряд 50 чисел; в выборку попадают те объекты,номера которых совпадают с выписанными случайными числами. Если бы оказалось,что случайное число таблицы превышает число N, то такое случайное числопропускают. При осуществлении бесповторной выборки случайные числа таблицы, ужевстречавшиеся ранее, следует также пропустить.
Типическимназывают отбор, прикотором объекты отбираются не из всей генеральной совокупности, а из каждой ее«типической» части. Например, если детали изготовляют на нескольких станках, тоотбор производят не из всей совокупности деталей, произведенных всеми станками,а из продукдии каждого станка в отдельности. Типическим отбором лользуютсятогда, когда обследуемый признак заметно колеблется в различных типическихчастях генеральной совокупности. Например, если продукция изготовляется нанескольких машинах, среди которых есть более и менее изношенные, то здесьтипи-ческий отбор целесообразен.
Механическимназывают отбор, прикотором генеральную совокупность «мехаяически» делят на столько групп, сколькообъектов должно войти в выборку, а из каждой |группы отбирают один объект.Например, если нужно отобрать 20% изготовленных станком деталей, то отби-раюткаждую пятую деталь; если требуется отобрать 5% деталей, то отбирают каждуюдвадцатую деталь, и т. д. Следует указать, что иногда механический отбор можетне обеспечить репрезентативности выборки. Например, если отбирают каждыйдвадцатый обтачиваемый валик, причем сразу же лосле отбора производят заменурезца, то отобранными окажутся все валики, обточенные затуплен-ными резцами. Втаком случае следует устранить совпа-дение ритма отбора с ритмом замены резца,для чего надо отбирать, скажем, каждый десятый валик из двад-цати обточенных.
Серийнымназывают отбор, прикотором объекты отбирают из генеральной совокупности не по одному, а «сериями»,которые подвергаются сплошному обследованию. Например, если изделияизготовляются большой группой станковавтоматов, то подвергают сплошномуобследованию продукцию только нескольких станков. Серийным отбором пользуютсятогда, когда обследуемый признак колеблется в различных сериях незначитель-но.
Подчеркнем,что на практике часто применяется комбинированный отбор, при котором сочетаютсяуказанные выше способы. Например, нногда разбивают генеральную совокупность насерии одинакового объема, затем простым случайным отбором выбирают несколькосерий и, наконец, из каждой серии простым случайным отбором извлекают отдельныеобъекты.
Исходныеданные
В результатевыборочного контроля установлено, что распределение 100 рабочих завода по стажуих работы x (в годах) и выработки изделий y одним из рабочих за смену (вштуках) следующие:
Таблица 1 –Распределение рабочих по стажуx-y 0-2 2-4 4-6 6-8 8-10 10-12 17-19 2 4 1 1 – – 19-21 1 6 8 1 – – 21-23 – 2 7 6 2 1 23-25 – – 3 18 16 2 25-27 – 2 3 – 6 8
На основанииэтой таблицы:Задание №1
Построитьинтервальный и дискретный вариационные ряды для x и y.
Статистическиманалогом ряда распределения называется вариационныйряд,то есть таблица, в верхней строке которой указывают варианты, а в нижней – либочастоты, либо относительные частоты.
Интервальныйвариационный ряд.
Таблица 2 –Интегральный вариационный ряд по y
/> 17-19 19-21 21-23 23-25 25-27
/> 8 16 18 39 19
Дискретныйвариационный ряд.
Таблица 3 –Дискретный вариационный ряд по y
/> 18 20 22 24 26
/> 8 16 18 39 19
Интервальныйвариационный ряд.
Таблица 4 – Интегральныйвариационный ряд по x
/> 0-2 2-4 4-6 6-8 8-10 10-12
/> 3 14 22 26 24 11
Дискретныйвариационный ряд.
Таблица 5 –Дискретный вариационный ряд по x
/> 1 3 5 7 9 11
/> 3 14 22 26 24 11 Задание №2
Построитьполигон распределения и гистограмму частот для x и y. Определить среднеезначение, дисперсию, среднеквадратичное отклонение, моду, среднююварианту,размах варьирования, коэффициент вариации.
Построимгистограмму и полигон частот для y от 17 до 27.
/>
/>
Относительнаячастота попадания:
/>
/>
Рисунок 1 –Гистограмма и полигон частот для y
/>
/>
/>
/>
/>
/>
Построимгистограмму и полигон частот для x от 0 до 12.
/>
/>
Относительнаячастота попадания:
/>
/>
Рисунок 2 –Гистограмма и полигон частот для x
/>
/>
/>
/>
/>
Заданиевыполняется с помощью макроса, текст которого приведен в приложении А.Задание №3
С надежностью/> определитьдоверительный интервал для y и необходимый объем выборки для вдвое меньшейпредельной выборки.
Доверительныминтервалом называется интервал, который с надежностью /> покрываетоцениваемый интервал.
/>, где
/>– точностьоценки,
/>– объемвыборки,
/>– значениефункции Лапласа
/>
Определяемнеобходимый объем выборки для вдвое меньшей предельной ошибки.
/>/>/>
Заданиевыполняется с помощью макроса, текст приведен в приложение Б.Задание №4
Предполагаяраспределение количества вырабатываемых за смену изделий одним рабочим – yнормальным, вычислить теоретическую частоту. Проверить значимость расхождениятеоретических и эмпирических частот по критерию Пирсона на 1% уровня значимостии сделать вывод о согласовании с опытными данными гипотезы, что количествовырабатываемых изделий за смену (y) распределено по нормальному закону.
Критериемсогласия называется критерий проверки гипотезы о предполагаемом законенеизвестного распределения. С этой целью будем сравнивать эмпирические(наблюдаемые) и теоретические значения. Допустим, что в предположенномнормальном распределении вычислены теоретические частоты (/>). При уровне значимости/> требуетсяпроверить нулевую гипотезу (/>): генеральная совокупностьраспределена нормально. В качестве критерия проверки нулевой гипотезы принимаемслучайную величину />.
/>
Эта величинаслучайная, так как в различных опытах она принимает различные заранеенеизвестные значения.
Правило: для того чтобы призаданном уровне значимости проверить нулевую гипотезу, надо сначала вычислитьтеоретические частоты, а затем наблюдаемые значения критерия.
/>/>
По таблицекритических точек распределения />, по заданному уровню значимости /> и числустепеней свободы />, найти критическую точку />. Если />/>– нет основанийотвергать нулевую гипотезу, если
/>, то нулеваягипотеза отвергается.
Таблица 6 –Данные для проверки расхождения теоретических и эмпирических частот
/>
/>
/>
/>
/> 18 2,04 0,05 8 4,2 20 1,21 0,19 16 15,8 22 0,4 0,37 18 30,8 24 0,5 0,35 39 29,2 26 1,3 0,17 19 14,2
/> />
/>
/>/>
/>нулевуюгипотезу принимаем.
Вывод: /> распространяется понормальному закону.
Текст макросаэтого задания представлен в приложении В. Задание №5
Предполагая,что между стажем работы (x) и количеством вырабатываемых за смену изделий (y)существует корреляционная зависимость, определить выборочный коэффициенткорреляции и проанализировать степень силы и направление связи.
1 Записываем/> и /> в таблицу.
Таблица 7 –Корреляционная зависимость
/> x
y 1 3 5 7 9 11
/>
/>
u
v -3 -2 -1 1 2 18 -2 2 4 1 1 – – -15 30 8 20 -1 1 6 8 1 – – -23 23 16 22 – 2 7 6 2 1 -7 18 24 1 – – 3 18 16 2 17 17 39 26 2 – 2 3 – 6 8 15 30 19
/> -5 -10 -1 15 28 18 15 20 1 28 36 100
/> 3 14 22 26 24 11
2 Находимусловные варианты.
/>, где
/>– «ложныенули» варианты />. В качестве «ложного нуля»берем варианту в середине дискретного ряда.
/>– шагварианты />.
/>
/>, где
/>– «ложныенули» варианты />,
/>– шагварианты />.
/>
3 Находим/>
/>
/>
4 Рассчитываемвспомогательные величины.
/>
/>
/>
/>
5 Вычисляемкоэффициент корреляции.
/>, где
/>– выборочнаясредняя признаков x и y;
n – объем выборки;
/>–среднеквадратичное отклонение.
/>
/>– вычисляется спомощью таблицы 7.
/>
Для оценкисилы линейной корреляционной связи служит выборочный коэффициент корреляции – />. Чем ближе /> к единице, тем связьсильнее; чем ближе /> к нулю, тем связь слабее. Если />– связьсильная, /> –связь средняя, />– связь слабая.
Вывод: так как вычисленныйкоэффициент корреляции />=/>/>что сила линейной корреляционнойсвязи сильная.
Текст макросапредставлен в приложении Г.Задание №6
Проверитьзначимость коэффициента корреляции по критерию Стьюдента.
Проверказначимости коэффициента корреляции осуществляется по критерию Стьюдента. Данныйкоэффициент t сравнивается с табличным />. Если />, то коэффициент корреляциизначим, и таким образом связь между случайными величинами имеется.
/>
/>
/>связь междуслучайными величинами имеется – нулевая гипотеза отвергается.
Заданиевыполняется с помощь макроса, текст которого приведен в приложении Д. Задание №7
Найтиуравнение линейной регрессии y(x) и x(y). Построить облако рассеяния, центрраспределения и прямые регрессии.
/>
/>
/>/>
Рисунок 3 – Облако рассеяния
Координатыточек, входящих в облако рассеяния:
А(22,9;24,2); В (19;30,5); С (7,34;40,1); D(16;19,3);
Е(3,75;18,6).
Таблица 8 – Данные для построения прямой х(у)х(у) -11,6 у
Таблица 9 – Данные для построения прямой у(х)у(х) 19 х Текстмакроса приведен в приложение Е Задание №8
Посоответствующему уравнению регрессии оценить среднее количество вырабатываемыхза смену изделий рабочим, имеющим стаж работы 15 лет.
/>/>
Среднееколичество вырабатываемых за смену изделий рабочим, имеющим стаж работы 15 летравно 28.
Заданиевыполняется с помощью макроса, текст которого приведен в приложении Ж.Задание №9
Считая, чтовозраст работающих подчинен нормальному закону распределения с параметрами(средний возраст – 40 лет, среднеквадратичное отклонение – 7 лет), определитьинтервал, содержащий практически всевозможные значения их возраста (поле рассеяния)и определить процент работающих мужчин и женщин пенсионного возраста.
Для мужчин:
/> лет
/>
/>
Процентработающих мужчин пенсионного возраста равен 1%
Для женщин:
/> лет
/>
/>
Процентженщин пенсионного возраста работающих на предприятии равен 10,1%.
Текст макросаприведен в приложении З.
Приложение А
(обязательное) Описание макроса задания №2
SubЗадание2()
Range(«C49»).Select
ActiveCell.FormulaR1C1= “=R[-9]C[6]/R[1]C[8]”
Range(«C50»).Select
ActiveCell.FormulaR1C1= “=R[-10]C[7]/RC[8]”
Range(«C51»).Select
ActiveCell.FormulaR1C1= “=R[-11]C[8]/R[-1]C[8]”
Range(«C52»).Select
ActiveCell.FormulaR1C1= “=R[-12]C[9]/R[-2]C[8]”
Range(«C53»).Select
ActiveCell.FormulaR1C1= “=R[-13]C[10]/R[-3]C[8]”
Range(«C54»).Select
ActiveCell.FormulaR1C1= “=R[-14]C[11]/R[-4]C[8]”
Range(«F49»).Select
ActiveCell.FormulaR1C1= “=R[-9]C[-4]/R[1]C[5]”
Range(«F50»).Select
ActiveCell.FormulaR1C1= “=R[-10]C[-3]/RC[5]”
Range(«F51»).Select
ActiveCell.FormulaR1C1= “=R[-11]C[-2]/R[-1]C[5]”
Range(«F52»).Select
ActiveCell.FormulaR1C1= “=R[-12]C[-1]/R[-2]C[5]”
Range(«F53»).Select
ActiveCell.FormulaR1C1= “=R[-13]C/R[-3]C[5]”
Range(«K52»).Select
ActiveCell.FormulaR1C1= _
“=(R[-12]C[-2]*R[-13]C[-2]+R[-12]C[-1]*R[-13]C[-1]+R[-12]C*R[-13]C+R[-12]C[1]*R[-13]C[1]+R[-12]C[2]*R[-13]C[2]+R[-12]C[3]*R[-13]C[3])/R[-3]C”
Range(«K53»).Select
ActiveCell.FormulaR1C1= _
“=(R[-13]C[-9]*R[-14]C[-9]+R[-13]C[-8]*R[-14]C[-8]+R[-13]C[-7]*R[-14]C[-7]+R[-13]C[-6]*R[-14]C[-6]+R[-13]C[-5]*R[-14]C[-5])/R[-4]C”
Range(«K54»).Select
ActiveCell.FormulaR1C1= _
“=(R[-14]C[-2]*R[-15]C[-2]^2+R[-14]C[-1]*R[-15]C[-1]^2+R[-14]C*R[-15]C^2+R[-14]C[1]*R[-15]C[1]^2+R[-14]C[2]*R[-15]C[2]^2+R[-14]C[3]*R[-15]C[3]^2)/R[-5]C”
Range(«K54»).Select
ActiveCell.FormulaR1C1= _
“=(R[-14]C[-2]*R[-15]C[-2]^2+R[-14]C[-1]*R[-15]C[-1]^2+R[-14]C*R[-15]C^2+R[-14]C[1]*R[-15]C[1]^2+R[-14]C[2]*R[-15]C[2]^2+R[-14]C[3]*R[-15]C[3]^2)/R[-5]C-R[-2]C^2”
Range(«K55»).Select
ActiveCell.FormulaR1C1= _
“=(R[-15]C[-9]*R[-16]C[-9]^2+R[-15]C[-8]*R[-16]C[-8]^2+R[-15]C[-7]*R[-16]C[-7]^2+R[-15]C[-6]*R[-16]C[-6]^2+R[-15]C[-5]*R[-16]C[-5]^2)/R[-6]C-R[-2]C^2”
Range(«K55»).Select
ActiveCell.FormulaR1C1= _
“=(R[-15]C[-9]*R[-16]C[-9]^2+R[-15]C[-8]*R[-16]C[-8]^2+R[-15]C[-7]*R[-16]C[-7]^2+R[-15]C[-6]*R[-16]C[-6]^2+R[-15]C[-5]*R[-16]C[-5]^2)/R[-6]C-R[-2]C^2”
Range(«K55»).Select
ActiveCell.FormulaR1C1= _
“=(R[-15]C[-9]*R[-16]C[-9]^2+R[-15]C[-8]*R[-16]C[-8]^2+R[-15]C[-7]*R[-16]C[-7]^2+R[-15]C[-6]*R[-16]C[-6]^2+R[-15]C[-5]*R[-16]C[-5]^2)/R[-6]C-R[-2]C^2”
Range(«K56»).Select
ActiveCell.FormulaR1C1= “=SQRT(R[-2]C)”
Range(«K57»).Select
ActiveCell.FormulaR1C1= “=SQRT(R[-2]C)”
Range(«K58»).Select
ActiveWindow.SmallScrollDown:=6
ActiveCell.FormulaR1C1= “=(R[-19]C+R[-19]C[1])/2”
Range(«K59»).Select
ActiveCell.FormulaR1C1= “=R[-20]C[-7]”
Range(«K60»).Select
ActiveWindow.SmallScrollDown:=6
ActiveCell.FormulaR1C1= “=R[-21]C[3]-R[-21]C[-2]”
Range(«K61»).Select
ActiveWindow.SmallScrollDown:=9
ActiveCell.FormulaR1C1= “=R[-22]C[-5]-R[-22]C[-9]”
Range(«K62»).Select
ActiveWindow.SmallScrollDown:=9
ActiveCell.FormulaR1C1= “=R[-6]C/R[-10]C*100”
Range(«K63»).Select
ActiveCell.FormulaR1C1= “=R[-6]C/R[-10]C*100”
Range(«K63»).Select
ActiveCell.FormulaR1C1= “=R[-6]C/R[-10]C*100”
Range(«K64»).Select
EndSub
Приложение Б
(обязательное) Описание макроса задание №3
SubЗадание3()
‘ Range(«G80»).Select
ActiveCell.FormulaR1C1= “=(R[1]C[-4]*R[-23]C[4])/(SQRT(R[-31]C[4]))”
Range(«G81»).Select
ActiveWindow.SmallScrollDown:=6
ActiveCell.FormulaR1C1= “=R[-1]C/2”
Range(«G83»).Select
ActiveCell.FormulaR1C1= “=R[-30]C[4]-R[-3]C”
Range(«H83»).Select
ActiveCell.FormulaR1C1= “=R[-30]C[3]+R[-2]C[-1]”
Range(«D85»).Select
ActiveCell.FormulaR1C1= “=R[-4]C[-1]^2*R[-28]C[7]^2/R[-4]C[3]^2”
Range(«D86»).Select
EndSub
Приложение В
(обязательное) Описание макроса задание №4
SubЗадание4()
Range(«B96»).Select
ActiveCell.FormulaR1C1= “=R[-57]C”
Range(«B97»).Select
ActiveCell.FormulaR1C1= “=R[-58]C[1]”
Range(«B98»).Select
ActiveCell.FormulaR1C1= “=R[-59]C[2]”
Range(«B99»).Select
ActiveCell.FormulaR1C1= “=R[-60]C[3]”
Range(«B100»).Select
ActiveCell.FormulaR1C1= “=R[-61]C[4]”
Range(«E96»).Select
ActiveCell.FormulaR1C1= “=R[-56]C[-3]”
Range(«E97»).Select
ActiveCell.FormulaR1C1= “=R[-57]C[-2]”
Range(«E98»).Select
ActiveCell.FormulaR1C1= “=R[-58]C[-1]”
Range(«E99»).Select
ActiveCell.FormulaR1C1= “=R[-59]C”
Range(«E100»).Select
ActiveCell.FormulaR1C1= “=R[-60]C[1]”
Range(«C96»).Select
ActiveCell.FormulaR1C1= “=(RC[-1]-R53C11)/R57C11”
Range(«C97»).Select
ActiveWindow.SmallScrollDown:=9
Range(«C96»).Select
Selection.AutoFillDestination:=Range(«C96:C100»), Type:=xlFillDefault
Range(«C96:C100»).Select
Range(«F96»).Select
ActiveCell.FormulaR1C1= “=(R49C11*R102C7/R57C11)*RC[-2]”
Range(«F96»).Select
Selection.AutoFillDestination:=Range(«F96:F100»), Type:=xlFillDefault
Range(«F96:F100»).Select
ActiveWindow.SmallScrollDown:=3
Range(«G102»).Select
ActiveCell.FormulaR1C1= “=RC[-3]-3”
Range(«G99:P99»).Select
ActiveCell.FormulaR1C1= _
“=IF(R[4]C[-4]
Range(«C103»).Select
ActiveCell.FormulaR1C1= _
“=(R[-7]C[2]-R[-7]C[3])^2/R[-7]C[3]+(R[-6]C[2]-R[-6]C[3])^2/R[-6]C[3]+(R[-5]C[2]-R[-5]C[3])^2/R[-5]C[3]+(R[-4]C[2]-R[-4]C[3])^2/R[-4]C[3]+(R[-3]C[2]-R[-3]C[3])^2/R[-3]C[3]”
Range(«C104»).Select
ActiveWindow.SmallScrollDown:=-6
End Sub
ПриложениеГ
(обязательное) Описание макроса задание №5
SubЗадание5()
Задание5 Макрос
Range(«C105»).Select
ActiveCell.FormulaR1C1= “=R[-68]C[-1]”
Range(«C106»).Select
ActiveWindow.SmallScrollDown:=6
Range(«C105»).Select
Selection.AutoFillDestination:=Range(«C105:H105»), Type:=xlFillDefault
Range(«C105:H105»).Select
ActiveWindow.SmallScrollDown:=6
Range(«C114»).Select
ActiveCell.FormulaR1C1= “=R[-76]C[-1]”
Range(«C114»).Select
Selection.AutoFillDestination:=Range(«C114:H114»), Type:=xlFillDefault
Range(«C114:H114»).Select
Range(«A107»).Select
ActiveCell.FormulaR1C1= “=R[-70]C[9]”
Range(«A108»).Select
ActiveCell.FormulaR1C1= “=R[-71]C[10]”
Range(«A109»).Select
ActiveCell.FormulaR1C1= “=R[-72]C[11]”
Range(«A110»).Select
ActiveCell.FormulaR1C1= “=R[-73]C[12]”
Range(«A111»).Select
ActiveCell.FormulaR1C1= “=R[-74]C[13]”
Range(«K107»).Select
ActiveCell.FormulaR1C1= “=”
Range(«K107»).Select
ActiveCell.FormulaR1C1= “=R[-69]C[-1]”
Range(«K108»).Select
ActiveCell.FormulaR1C1= “=R[-70]C”
Range(«K109»).Select
ActiveCell.FormulaR1C1= “=R[-71]C[1]”
Range(«K110»).Select
ActiveCell.FormulaR1C1= “=R[-72]C[2]”
Range(«K111»).Select
ActiveCell.FormulaR1C1= “=R[-73]C[3]”
Range(«K112»).Select
ActiveWindow.SmallScrollDown:=9
Range(«C107»).Select
ActiveCell.FormulaR1C1= “=R[-91]C[2]”
Range(«C108»).Select
ActiveWindow.SmallScrollDown:=9
Range(«C107»).Select
Selection.AutoFillDestination:=Range(«C107:H107»), Type:=xlFillDefault
Range(«C107:H107»).Select
Range(«C108»).Select
ActiveCell.FormulaR1C1= “=R[-91]C[2]”
Range(«C108»).Select
Selection.AutoFillDestination:=Range(«C108:H108»), Type:=xlFillDefault
Range(«C108:H108»).Select
Range(«C109»).Select
ActiveCell.FormulaR1C1= “=R[-91]C[2]”
Range(«C110»).Select
ActiveWindow.SmallScrollDown:=6
Range(«C109»).Select
Selection.AutoFillDestination:=Range(«C109:H109»), Type:=xlFillDefault
Range(«C109:H109»).Select
Range(«C110»).Select
ActiveCell.FormulaR1C1= “=R[-91]C[2]”
Range(«C111»).Select
ActiveWindow.SmallScrollDown:=9
Range(«C110»).Select
Selection.AutoFillDestination:=Range(«C110:H110»), Type:=xlFillDefault
Range(«C110:H110»).Select
Range(«C111»).Select
ActiveCell.FormulaR1C1= “=R[-91]C[2]”
Range(«C112»).Select
ActiveWindow.SmallScrollDown:=6
Range(«C111»).Select
Selection.AutoFillDestination:=Range(«C111:H111»), Type:=xlFillDefault
Range(«C111:H111»).Select
Range(«C106»).Select
ActiveCell.FormulaR1C1= “=(R[-1]C-R118C11)/R116C11”
Range(«C106»).Select
Selection.AutoFillDestination:=Range(«C106:H106»), Type:=xlFillDefault
Range(«C106:H106»).Select
Range(«B107»).Select
ActiveCell.FormulaR1C1= “=(RC[-1]-R119C11)/R117C11”
Range(«B107»).Select
Selection.AutoFillDestination:=Range(«B107:B111»), Type:=xlFillDefault
Range(«B107:B111»).Select
Range(«I107»).Select
ActiveCell.FormulaR1C1= _
“=R[-1]C[-6]*RC[-6]+R[-1]C[-5]*RC[-5]+R[-1]C[-4]*RC[-4]+R[-1]C[-3]*RC[-3]+R[-1]C[-2]*RC[-2]+R[-1]C[-1]*R[-1]C[-1]”
Range(«I107»).Select
ActiveCell.FormulaR1C1= _
“=R[-1]C[-6]*RC[-6]+R[-1]C[-5]*RC[-5]+R[-1]C[-4]*RC[-4]+R[-1]C[-3]*RC[-3]+R[-1]C[-2]*RC[-2]+R[-1]C[-1]*RC[-1]”
Range(«I107»).Select
ActiveCell.FormulaR1C1= _
“=R106C3*RC[-6]+R106C4*RC[-5]+R106C5*RC[-4]+R106C6*RC[-3]+R106C7*RC[-2]+R106C8*RC[-1]”
Range(«I107»).Select
Selection.AutoFillDestination:=Range(«I107:I111»), Type:=xlFillDefault
Range(«I107:I111»).Select
Range(«B107»).Select
ActiveCell.FormulaR1C1= “”
Range(«C112»).Select
ActiveCell.FormulaR1C1= “”
Range(«B108»).Select
Selection.Copy
Range(«B107»).Select
ActiveSheet.Paste
Range(«B109»).Select
Application.CutCopyMode= False
ActiveCell.FormulaR1C1= “=(RC[-1]-R119C11)/R117C11”
Range(«C112»).Select
ActiveCell.FormulaR1C1= _
“=R107C2*R[-5]C+R108C2*R[-4]C+R109C2*R[-3]C+R110C2*R[-2]C+R111C2*R[-1]C”
Range(«C113»).Select
ActiveWindow.SmallScrollDown:=-6
Range(«C112»).Select
Selection.AutoFillDestination:=Range(«C112:H112»), Type:=xlFillDefault
Range(«C112:H112»).Select
Range(«C113»).Select
ActiveCell.FormulaR1C1= “=R[-1]C*R[-7]C”
Range(«C113»).Select
Selection.AutoFillDestination:=Range(«C113:H113»), Type:=xlFillDefault
Range(«C113:H113»).Select
Range(«J107»).Select
ActiveCell.FormulaR1C1= “=RC[-1]*RC[-8]”
Range(«J107»).Select
Selection.AutoFillDestination:=Range(«J107:J111»), Type:=xlFillDefault
Range(«J107:J111»).Select
Range(«J112»).Select
Selection.FormulaR1C1= “=”
ActiveCell.FormulaR1C1= “=SUM(R[-5]C:R[-1]C)”
Range(«J113»).Select
Selection.FormulaR1C1= “=”
ActiveCell.FormulaR1C1= “=SUM(RC[-7]:RC[-2])”
Range(«C116»).Select
ActiveCell.FormulaR1C1= _
“=(R[-2]C*R[-10]C+R[-2]C[1]*R[-10]C[1]+R[-2]C[2]*R[-10]C[2]+R[-2]C[3]*R[-10]C[3]+R[-2]C[4]*R[-10]C[4]+R[-2]C[5]*R[-10]C[5])/R[-67]C[1]”
Range(«C117»).Select
ActiveWindow.SmallScrollDown:=9
Range(«C117»).Select
ActiveCell.FormulaR1C1= _
“=(R[-10]C[8]*R[-10]C[-1]+R[-9]C[8]*R[-9]C[-1]+R[-8]C[8]*R[-8]C[-1]+R[-7]C[8]*R[-7]C[-1]+R[-6]C[8]*R[-6]C[-1])/R[-68]C[1]”
Range(«C118»).Select
ActiveWindow.SmallScrollDown:=6
ActiveCell.FormulaR1C1= _
“=(R[-4]C*R106C3+R[-4]C[1]*R106C4+R[-4]C[2]*R106C5+R[-4]C[3]*R106C6+R[-4]C[4]*R106C7+R[-4]C[5]*R106C8)/R[-69]C[1]”
Range(«C119»).Select
ActiveWindow.SmallScrollDown:=6
Range(«C118»).Select
ActiveCell.FormulaR1C1= _
“=(R[-4]C*R106C3^2+R[-4]C[1]*R106C4^2+R[-4]C[2]*R106C5^2+R[-4]C[3]*R106C6^2+R[-4]C[4]*R106C7^2+R[-4]C[5]*R106C8^2)/R[-69]C[1]”
Range(«C119»).Select
ActiveCell.FormulaR1C1= _
“=(R[-12]C[8]*R[-12]C[-1]^2+R[-11]C[8]*R[-11]C[-1]^2+R[-10]C[8]*R[-10]C[-1]^2+R[-9]C[8]*R[-9]C[-1]^2+R[-8]C[8]*R[-8]C[-1]^2)/R[-70]C[1]”
Range(«F116»).Select
ActiveCell.FormulaR1C1= “=SQRT(R[2]C[-3]-RC[-3]^2)”
Range(«F117»).Select
ActiveCell.FormulaR1C1= “=коень(R[2]C[-3]-RC[-3]^2)”
Range(«F117»).Select
Columns(«F:F»).ColumnWidth= 11
Columns(«F:F»).ColumnWidth= 10.14
ActiveCell.FormulaR1C1= “=SQRT(R[2]C[-3]-RC[-3]^2)”
Range(«F118»).Select
ActiveCell.FormulaR1C1= “=R[-5]C[4]”
Range(«F119»).Select
ActiveCell.FormulaR1C1= _
“=(R[-1]C-R[-70]C[-2]*R[-3]C[-3]*R[-2]C[-3])/(R[-70]C[-2]*R[-3]C*R[-2]C)”
Range(«F120»).Select
ActiveCell.FormulaR1C1= _
“=IF(AND(R[-1]C>0.7,R[-1]C0.5,R[-1]C
Range(«F121»).Select
EndSub
Приложение Д
(обязательное) Описание макроса задание №6
SubЗадание6()
Range(«J126»).Select
ActiveCell.FormulaR1C1= “=R[-7]C[-4]*корень”
Range(«D49»).Select
ActiveWindow.SmallScrollDown:=75
Range(«J126»).Select
ActiveCell.FormulaR1C1= _
“=(R[-7]C[-4]*SQRT(R[-77]C[-6]-2))/коернь(1-R[-7]C[-4]^2)”
Range(«J126»).Select
Columns(«J:J»).ColumnWidth= 11.86
Columns(«J:J»).ColumnWidth= 13.86
Columns(«J:J»).ColumnWidth= 9.86
Columns(«J:J»).ColumnWidth= 8.43
ActiveCell.FormulaR1C1= _
“=(R[-7]C[-4]*SQRT(R[-77]C[-6]-2))/коернь(1-(R[-7]C[-4]^2))”
Range(«J126»).Select
ActiveCell.FormulaR1C1= _
“=(R[-7]C[-4]*SQRT(R[-77]C[-6]-2))/SQRT(1-(R[-7]C[-4]^2))”
Range(«H124»).Select
ActiveCell.FormulaR1C1= _
“=IF(R[2]C[2]>R[2]C[-1],”«Связимежду случайными величинами нет (нулевая гипотеза отвергается)»”,”«Связьмежду случайными величинами есть (нулевая гипотезаподтверждается)»”)”
Range(«H125»).Select
EndSub
Приложение Е
(обязательное) Описание макроса задание №7
SubЗадание7()
Range(«B141»).Select
ActiveCell.FormulaR1C1= _
“=R[-13]C[6]*(R[-85]C[9]/R[-84]C[9])*(R[1]C-R[-88]C[9])+R[-89]C[9]”
Range(«D141»).Select
ActiveCell.FormulaR1C1= _
“=R128C8*(R57C11/R56C11)*(R[1]C-R52C11)+R53C11”
Range(«C144»).Select
ActiveCell.FormulaR1C1= “=R128C8*(R57C11/R56C11)*(R[1]C-R52C11)+R53C11”
Range(«C144»).Select
Selection.AutoFillDestination:=Range(«C144:D144»), Type:=xlFillDefault
Range(«C144:D144»).Select
Range(«C147»).Select
ActiveCell.FormulaR1C1= “=R128C8*(R56C11/R57C11)*(R[1]C-R53C11)+R52C11”
Range(«C147»).Select
Selection.AutoFillDestination:=Range(«C147:D147»), Type:=xlFillDefault
Range(«C147:D147»).Select
Range(«C144»).Select
End Sub
ПриложениеЖ
(обязательное) Описание макроса задание №8
SubЗадание8()
Range(«D157»).Select
ActiveCell.FormulaR1C1= _
“=R[-29]C[4]*(R[-100]C[7]/R[-101]C[7])*(R[1]C-R[-105]C[7])-R[-104]C[7]”
Range(«D157»).Select
ActiveCell.FormulaR1C1= _
“=R[-29]C[4]*(R[-100]C[7]/R[-101]C[7])*(R[1]C-R[-105]C[7])+R[-104]C[7]”
Range(«D158»).Select
EndSub
Приложение З
(обязательное) Описание макроса задание №9
SubЗадание9()
ActiveWindow.SmallScrollDown:=6
Range(«C170»).Select
ActiveCell.FormulaR1C1= “=(R[-3]C[3]-R[-3]C)/R[-2]C”
Range(«C171»).Select
ActiveCell.FormulaR1C1= “=(R[-3]C[3]-R[-4]C)/R[-3]C”
Range(«C172»).Select
ActiveWindow.SmallScrollDown:=3
Range(«C178»).Select
ActiveCell.FormulaR1C1= “=(R[-3]C[3]-R[-3]C)/R[-2]C”
Range(«C179»).Select
ActiveCell.FormulaR1C1= “=(R[-3]C[3]-R[-4]C)/R[-3]C”
Range(«L170»).Select
ActiveCell.FormulaR1C1= “=(R[-2]C[-3]-R[-2]C[-1])*100”
Range(«L178»).Select
ActiveCell.FormulaR1C1= “=(R[-2]C[-3]-R[-2]C[-1])*100”
Range(«L179»).Select
Range(«E170»).Select
ActiveCell.FormulaR1C1= “=R[-2]C[-2]*6”
Range(«E178»).Select
ActiveCell.FormulaR1C1= “=R[-2]C[-2]*6”
Range(«E179»).Select
End Sub