МИНИСТЕРСТВО НАУКИ И ВЫСШЕГО ОБРАЗОВАНИЯ РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования «Казанский национальный исследовательский технический университет им. А.Н. Туполева-КАИ» (КНИТУ-КАИ) Институт экономики, управления и социальных технологий Кафедра экономической теории и управления ресурсами 38.03.01 – «ЭКОНОМИКА» Профиль «Мировая экономика» КУРСОВАЯ РАБОТА по дисциплине: Статистика Вариант 8 Обучающийся _____12100_____ ____________ (номер группы) Калаков А.Р. (подпись, дата) (Ф.И.О.) Руководитель ст. преподаватель каф. ЭУП Нефедова Ю.В. (должность) (Ф.И.О.) Курсовая работа зачтена с оценкой ________________ ___________________ (подпись, дата) Казань 2021 MINISTRY OF EDUCATION AND SCIENCE OF THE RUSSIAN FEDERATION federal state budgetary educational institution of higher education "Kazan national research technical University them. A.N. Tupolev - KAI" (KNRTU-KAI) Institute of Economics, management and social technologies Department of economic theory and resource management 38.03.01 – "ECONOMICS" Profile of "World economy" COURSEWORK on the subject: Statistics Option 8 Student _12100 (group number) Supervisor ____________ (signature, date) the senior teacher of the department EUP (title) Kalakov A.R. (Initials, Surname) Nefedova Y.V. (Initials, Surname) Course Work has been credited with the mark ________________ ___________________ (signature, date) Kazan 2021 Содержание Введение ....................................................... Ошибка! Закладка не определена. 1.1. Турниры ................................................. Ошибка! Закладка не определена. 1.2. Плюсы и минусы киберспорта ........................................................................ 7 1.3. Анализ анкетирования ................................................................................... 13 Задача 1.2 ................................................................................................................ 18 Задача 1.11 .............................................................................................................. 19 Задача 1.15 .............................................................................................................. 19 Задача 1.16 .............................................................................................................. 26 Задача 1.24 .................................................... Ошибка! Закладка не определена. Заключение................................................... Ошибка! Закладка не определена. Список использованный литературы ................................................................. 30 Введение Киберспорт — один из самых динамично растущих видов современного спорта. Уже сегодня число его поклонников во всем мире не уступает количеству любителей наиболее популярных видов традиционных спортивных соревнований. Киберспорт стал массовым движением, объединяющим многие миллионы людей, независимо от их национальности, возраста и гражданства, и очевидно, что с каждым годом его ряды будут только множиться по мере дальнейшего роста парка персональных компьютеров. Так или иначе, в настоящее время предпринимаются меры по включению компьютерного спорта в программу Олимпийских игр. Единственная проблема заключается в том, что мощность современных игровых компьютеров постоянно возрастает, и компьютерные игры вслед за этим видоизменяются, появляются новые хиты на игровом рынке, которые постепенно вытесняют старые игры. 7 июня на интернет-портале правовой информации опубликовали приказ о внесении «компьютерного спорта» в реестр официальных видов спорта Российской Федерации. Актуальностью данной темы выражается тем, что сейчас большое количество людей все свое свободное время уделяют компьютерам. Проблема компьютерных игр вызывает недопонимания между новым и старым поколением. Поэтому целью нашей работы стало: Задачи: 1) Изучить что такое киберспорт и как люди относятся к нему. 2) Провести опрос среди подростков по данной теме и сделать анализ. Объект: Отношения людей к данному виду спорта. Предмет: Компьютерные игры Методы исследования: поиск информации, наблюдение. 4 анкетирование, анализ, 1.1 Турниры Турниры – важнейшая часть киберспорта. Чтоб проводились турниры, разработчики турниров арендуют компьютерный клуб или создают площадку с большим количеством компьютеров, объеденных в одну локальную сеть. Так как глобальная сеть развивается, соревнования чаще проводиться онлайн. Игрок может находиться дома, соединяться через игровое ПО с сервером в сети Интернет и заходить в игру. Такая возможность, с одной стороны, существенно облегчает проведение соревнований. Команде или группе спортсменов, участвующих в соревнованиях, достаточно собраться в компьютерном клубе, тогда как их соперник может находиться за сотни и тысячи километров. Судейство и слежение за отсутствием нарушений в настройках компьютеров и игрового ПО осуществляется оператором (администратором) сервера, который контролирует его настройки и может заходить на поле игры, наблюдая за выполнением правил спортсменами. Существуют традиционно сложившиеся общепринятые правила проведения соревнований, регламентирующие поведение игроков, зрителей и судей во время турниров. Помимо них к каждой отдельной игре добавлены технические правила, На соревнованиях, где уровень выше призы уже лучше, иногда денежные. Часто бывают подарки от спонсоров: элитные игровые мыши, клавиатуры, даже мониторы и ноутбуки. А команда-победитель Гранд-финала выиграла $150 000. К тому же, часто получаешь памятные медали и кубки, которые остаются на память. Это куда дороже денег. Всё многообразие игр и соревнований по ним условно делится на семь классов, различающихся свойствами пространств, моделей, а также игровой задачей и развиваемыми игровыми навыками спортсменов. – От первого лица с ведением счёта по набранным фрагам (FPS по фрагам). В этих играх моделируется трёхмерное пространство, подобное реальному. Игра ведётся от первого лица, то есть игрок не видит своей модели, а наблюдает поле игры её 5 «глазами», тогда как модели других игроков, находящихся на том же поле, видны со стороны. Победа присуждается игроку или команде путём сравнения числа фрагирований (поражения моделей) соперника (команды соперника). Решающую роль играет координация модели (способность игрока ею управлять), реакция, угадывание расположения и движения модели противника и знание поля игры (как физических особенностей, так и расположения дополнительных объектов). – От первого лица с начислением очков по выполненным миссиям (FPS с миссией). Это также игры от первого лица. Однако, в них число фрагирований не играет роли. Счёт ведётся по выполненным заданиям (миссиям), осуществлению которых препятствует соперник (команда соперника). – Стратегические игры в реальном времени (RTS). В этих играх спортсмен, играя от третьего лица, управляет действиями совокупности подвижных (несамостоятельных или полусамостоятельных) и неподвижных единиц в реальном времени, стремясь частично или полностью вывести из строя аналогичный набор единиц соперника. – Пошаговые стратегии. Игры, в которых спортсмены стремятся частично или полностью вывести из строя совокупности несамостоятельных единиц друг друга, изменяя игровую ситуацию (делая ходы) по очереди. Эти игры практически полностью аналогичны шахматам и шашкам. – Технические симуляторы. Игры, в которых спортсмен, управляя игровым техническим средством, симулированным компьютером, от первого лица, пытается превзойти соперника в выполнении задания (при этом соперник может ему препятствовать) или вывести из строя средства соперника частично или полностью. – Спортивные симуляторы. Игры, симулирующие "традиционные" виды спорта, в которых спортсмен, играя от третьего лица, управляет командой полу самостоятельных единиц и, при противодействии аналогичной команды единиц соперника, пытается выполнить игровое задание. Поражение единиц сторон исключено. 6 – Ролевые игры (RPG). Игры, в которых спортсмен управляет своим ролевым, заранее подготовленным к соревнованиям персонажем (или одним из нескольких заранее подготовленных персонажей), стремясь при этом нанести полное поражение аналогичному персонажу (модели) соперника. Пожалуй, самый необычный со спортивной точки зрения класс игр. Среди классов игр отсутствуют привычные одномерные и двухмерные игры с простейшей графикой, такие как, например, тетрис. Это обусловлено огромным количеством этих игр и частым присутствием в результатах фактора везения. Однако уже сейчас всё чаще появляются и становятся популярными сетевые версии наиболее популярных игр и больше людей вовлекается в пока любительские или даже шуточные соревнования по ним. Возможно, в скором времени список классов игр дополнится восьмым – играми с простой графикой (простейшими играми). Уровень игры спортсменов из России считается одним из лучших в мире, наравне с такими странами как США, Германия, Швеция, Франция, Южная Корея – факт неоднократно доказанный победами наших спортсменов на международных соревнованиях. Первый же выезд российской команды «Формоза» за рубеж на общеевропейский турнир в Лондон в 2000 году (игра Quake3) неожиданно ля всех увенчался победой наших игроков. Практически на всех регулярно проводящихся турнирах за рубежом российские спортсмены занимают призовые (если не первые) места. Самой крупной победой наших спортсменов на сегодняшний день стало более чем успешное выступление на играх WCG-2002, откуда медали за первые места в наиболее популярных в мире играх – Counter-Strike и Quake 3 уехали в Россию. 1.2 Плюсы и минусы киберспорта Перед тем, как с головой окунаться в игровую индустрию, стоит хотя бы узнать, какие же недостатки и какие преимущества она притянет за собой и стоит ли вообще 7 киберспорт вашего внимания именно как настоящий профессиональный вид деятельности. Начнем, конечно, с минусов. Недопонимание Первым фактором я специально поставлю недопонимание социума, ибо именно он является чаще всего главной преградой в достижении успеха области киберспорта. Зачастую оно исходит со стороны старшего поколения, что, собственно, и не удивительно. Тут уж им не докажешь, что ты – начинающий киберспортсмен, а твоя команда покоряет турниры, набивая скилл. Непостоянство Даже если вы стали победителем масштабных турниров, это совсем не значит, что вы продержитесь на такой планке, получая все новые и новые чеки. Бытует мнение о том, что максимальный возраст для киберспортсмен – 25 лет, так как далее реакция все ухудшается, соответственно уровень падает, а за ним и победы, приносящие заработок. Хотя знаете, такой недостаток после 25 лет вполне себе можно перекрутить в свою сторону, ибо киберспорт – не только прямое участие в турнирах. Доступность Главным плюсом на самом деле можно считать именно доступность. Все, что нужно для того, чтобы попасть хоть в какой-никакой киберспорт – иметь достаточно неплохой компьютер ну и подключение к интернету, дальше все в ваших руках. Бесспорно, года вам явно не хватит для достижения хоть каких-либо результатов. Некоторые люди с раннего возраста начинали познавать азы той или иной игры, переходя, допустим, от Warcraft к Dota 2, от CS 1.6 к GO с уже набитыми скиллами, что дает им неоспоримое преимущество. К тому же, к доступности можно отнести нередкие турниры, на которых можно проявить себя, ибо даже в моем университете 2 раза в год проводятся такие вот соревнования по Dota 2 и CS:GO (с призовым фондом, конечно же). Командность, развитие тактики и стратегии 8 Ну этот плюс точен и неоспорим. Что может объединять людей сильнее, чем общее дело, так еще и с немалым заработком? Хотя нет, не буду объединять это именно деньгами, ибо мне сразу же вспоминается 2014 год и летние ночи, когда мой переполненный скайп просто разрывался в 4 утра от криков «Нави дави!» и моими воплями в финале «The International». Если так объединяет обычный просмотр матча по скайпу, то что тогда говорить о настоящих полноценных турнирах где от работы в команде зависит исход? В общем, суть вы уловили. Организация Super League Gaming организовала и провела в США первый Национальный чемпионат по игре Minecraft, победителем которого стал 10-летний школьник по имени Джулиен Уайлтшир. По словам победителя, он тратит всё своё свободное время на Minecraft, благодаря чему и смог победить в соревновании. Кстати, в первом чемпионате США по игре Minecraft приняло участие более 1 000 игроков из 40 разных городов. Все они демонстрировали судьям свои творческие навыки, а также умение работать в команде. На пути к победе за шесть недель турнира Джулиену пришлось столкнуться с большим количеством соперников. Среди них были как его одногодки, так и более старшие игроки в Minecraft. Как сказал главный директор компании Super League - John Miller : " Мастерство Джулиена , творчество и командная работа в этом сезоне удиввила всех присутствующих . Мы заметили у Джулиена отточенную способность работать в команде, волю к победе и другие важные социальные навыки . Также геймер успел продемонстрировать свои навыки в математике и естественных науках , без которых ему вряд ли удалось бы победить ." Джулиен выиграл стипендию в 5000 долларов и трофей под названием " Super Bolt". Его команда также вышла на первое место , забрав с собой еще 10 000 долларов . Турнир состоял из трех этапов: постройка лучшего проекта , дезматча и режим Crystal Crater. 9 1.3 Анализ анкетирования, с целью выявления отношения людей к киберспорту Исследование проводилось среди жителей города Казани. Возраст людей, отвечавших на вопросы, 15-25 лет. Точкой, где проходилось анкетирование, стал компьютерный клуб «Wistrike Tavern», который находится в ТЦ «Республика». В опросе приняло 90 человек. На этом этапе был проведен опрос с целью выявления отношения игроков к киберспорту. Для этого были заданы 3 вопроса и предложены варианты ответа: 1) Считаете ли вы киберспорт спортом? А) да Б) нет 2) Как вы считаете, какие положительные качества развивает киберспорт? А) ловкость Б) логику В) внимание Г) у киберспорта нет положительных качеств 3) Часто ли вы играете в компьютерные игры? А) да Б) нет В) не особо При ответе на вопрос «Считаете ли вы киберспорт спортом?», ответы студентов разделились таким образом: 10 Считаете ли вы киберспорт спортом ? 40% 60% да нет Как вы считаете, какие положительные качества развивает киберспорт? 10% 13% 32% 45% ловкость логику внимание у киберспорта нет положительных качеств 11 Часто ли вы играете в компьютерные игры? 17% 10% 73% да нет не особо Опрос показывает, что большинство людей не только играют в компьютерные игры, но и считают, что киберспорт стоит рядом с классическими видами спорта. 12 2. ПРАКТИЧЕСКОЕ ЗАДАНИЕ ВАРИАНТ 8 ЗАДАЧА 1.2 По данным о 50 рабочих-сдельщиках, согласно 8 варианту, необходимо определить: выполнение рабочими норм выработки; среднюю арифметическую, показатели вариации, моду и медиану; интервальный ряд распределения рабочих, вычертить полигон частот; 1. Обозначим норму выработки для каждого рабочего в таблице 2.1.: Таблица 2.1 Норма выработки для каждого рабочего Номер рабочего 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 Выполнение норм выработки, % 200 180 140 191 125 97 89 150 128 108 133 190 151 147 148 86 82 170 135 137 126 190 145 148 100 Номер рабочего 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 Выполнение норм выработки, % 102 105 127 130 149 133 141 153 89 100 134 115 125 190 185 85 94 137 150 140 101 194 135 89 126 Для определения средней арифметической воспользуемся формулой: 13 50 x i x i 1 50 6725 134,5 50 Для определения размаха вариации (показателя вариации) воспользуемся формулой: R = xmax – xmin = 200 – 82 = 118 (%) Для определения среднего линейного отклонения и дисперсии необходимо найти x x и ( õ õ ) 2 соответственно. Для этого необходимо произвести предварительные вычисления: Таблица 2.2 Определение среднего линейного отклонения и дисперсии Номер рабочего Выполнение норм выработки, %, х xx ( õ õ )2 1 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 2 200 180 140 191 125 97 89 150 128 108 133 190 151 147 148 86 82 170 135 137 126 190 145 148 100 102 105 3 65,5 45,5 5,5 56,5 9,5 37,5 45,5 15,5 6,5 26,5 1,5 55,5 16,5 12,5 13,5 48,5 52,5 35,5 0,5 2,5 8,5 55,5 10,5 13,5 34,5 32,5 29,5 4 4290,25 2070,25 30,25 3192,25 90,25 1406,25 2070,25 240,25 42,25 702,25 2,25 3080,25 272,25 156,25 182,25 2352,25 2756,25 1260,25 0,25 6,25 72,25 3080,25 110,25 182,25 1190,25 1056,25 870,25 14 Номер рабочего Выполнение норм выработки, %, х xx ( õ õ )2 1 28 2 127 3 7,5 4 56,25 Продолжение таблицы 2.2 1 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 2 130 149 133 141 153 89 100 134 115 125 190 185 85 94 137 150 140 101 194 135 89 126 3 4,5 14,5 1,5 6,5 18,5 45,5 34,5 0,5 19,5 9,5 55,5 50,5 49,5 40,5 2,5 15,5 5,5 33,5 59,5 0,5 45,5 8,5 1267 4 20,25 210,25 2,25 42,25 342,25 2070,25 1190,25 0,25 380,25 90,25 3080,25 2550,25 2450,25 1640,25 6,25 240,25 30,25 1122,25 3540,25 0,25 2070,25 72,25 51973 Среднее линейное отклонение определяется по формуле: d xx n 1267 25,34 50 Дисперсия определяется как: ( õ õ) 2 51973 1039,46 n 50 Также, к абсолютным показателям относится и среднеквадратическое 2 отклонение, которое находится по формуле: 2 1039,46 32,24 15 Для определения моды необходимо отсортировать вариационный ряд (выполнение норм выработки) по частоте: Номер завода 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 Выполнение норм выработки, % 82 85 86 89 89 89 94 97 100 100 101 102 105 108 115 125 125 126 126 127 128 130 133 133 134 Номер рабочего 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 Выполнение норм выработки, % 135 135 137 137 140 140 141 145 147 148 148 149 150 150 151 153 170 180 185 190 190 190 191 194 200 Таблица 2.3. Сортировка вариационного ряда В данном распределении чаще всего встречается выполнение норм выработки, равное 89% (трижды) и 190% (трижды). То есть распределение является бимодальным. К относительным показателям относят: коэффициент вариации, коэффициент осцилляции и линейный коэффициент вариации. Данные показатели находятся как отношение абсолютных показателей к средней арифметической. Коэффициент вариации: 16 V x 100% 32,24 100% = 23,97% 134,5 Коэффициент осцилляции: VR R 118 100% 100% 87,73% x 134,5 Линейный коэффициент вариации: Vd d 25,34 100% 100% 18,84% x 134,5 Медиана – это численное значение признака у той единицы совокупности, которая находится в середине ранжированного ряда. Me x25 x26 134 135 134,5 (%). 2 2 Для построения интервального вариационного ряда определяем количество групп. По формуле Стерджесса: N = 1 + 3,322 lg N = 1 + 3,322 lg 50 = 6,64 7 групп. Определяем величину равновеликого интервала группировки: i xmax xmin 118 17 (%) n 7 Получим следующие группы: 1) [82; 99); 2) [99; 116); 3) [116; 133); 4) [133; 150); 5) [150; 167); 6) [167; 184); 7) [184; 200]. Отсюда, подсчитав число попаданий элементов в каждый интервал, получим интервальный вариационный ряд: Таблица 2.4. Интервальный вариационный ряд 17 № 1 1 2 3 Интервал 2 82 – 99 99 – 116 116 – 133 Частота 3 5 10 7 Продолжение таблицы 2.4 1 4 5 6 7 Итого 23 133 – 150 150 – 167 167 – 184 184 – 200 - 15 4 2 7 50 По полученному интервальному ряду построим полигон частот – в качестве абсцисс точек возьмем середины соответствующих интервалов. Крайние левую и правую точки соединим с точками оси абсцисс – серединами ближайших интервалов, частоты которых равны нулю. 16 число рабочих 14 12 10 8 6 4 2 0 68,5 85,5 107,5 124,5 141,5 158,5 175,5 192 209 % Рис.2.1. Полигон частот ЗАДАЧА 1.11 Каким должен быть объем выборки для того, чтобы можно было гарантировать с вероятностью 0,954, что пределы возможной средней ошибки выборки не превзойдут 1,6 р., а возможной ошибки частности не превзойдут 0,04, если среднее квадратическое отклонение равно 16 р., а из общего количества опрошенных покупателей 80 купили товаров больше, чем на 60 р., что составило 0,2. Определите 18 размер генеральной совокупности покупателей магазина, если опрошено из нее 10% покупателей. Для нахождения численности выборки воспользуемся формулой: t 2 2 N n 2 N t 2 2 Найдем количество опрошенных покупателей, при условии, что доля покупателей, купивших товаров больше, чем на 60 руб. составило 0,2, при этом их число есть 80. Воспользуемся формулой: m 80 80 N 400 N N 0,2 t = 2. По условию, = 16. 0,2 При вероятности р = 0,954 = 1,6. Отсюда: 22 162 400 n 2 200 1,6 400 22 162 Таким образом, необходимо проверить 200 покупателей. Размер генеральной совокупности покупателей магазина при 10% отборе найдем из соотношения: S 400 4000 покупателей. 0,1 ЗАДАЧА 1.15 Определить вид корреляционной зависимости. Рассчитать параметры уравнения регрессии и определить тесноту связи между стоимостью ППОФ и выпуском валовой продукцией в оптовых ценах. Для наглядности составим таблицу: Таблица 2.5. Исходные параметры задачи 19 Завод ППОФ 1 1 2 3 4 5 6 7 8 9 2 3,8 9,0 2,0 4,9 4,9 4,5 3,4 5,8 5,6 Валовая продукция в оптовых ценах 3 2,4 10,9 6,8 8,5 9,3 6,3 6,5 7,0 11,1 Завод ППОФ 4 26 27 28 29 30 31 32 33 34 5 4,1 3,7 2,6 7,4 5,7 2,6 3,7 4,4 2,3 Валовая продукция в оптовых ценах 6 8,3 11,6 7,0 14,0 12,4 6,7 6,1 6,7 5,1 Продолжение таблицы 2.5 1 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 2 5,7 12,0 2,8 4,4 6,2 2,9 2,8 4,0 3,7 3,6 4,3 3,9 5,9 4,7 2,9 5,9 3 19,0 13,9 4,2 9,5 8,6 6,1 6,0 8,7 5,4 10,0 5,5 6,3 16,8 8,7 4,6 7,0 4 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 5 3,9 2,8 2,7 3,4 2,6 4,3 7,2 3,8 3,4 7,1 2,2 3,9 3,7 3,3 5,5 5,0 6 7,8 8,2 6,4 6,3 5,7 9,5 11,0 8,2 7,4 9,9 5,4 6,7 7,2 8,0 11,1 8,9 Определим графически вид корреляционной зависимости. По оси ОХ расположим валовую продукцию, по оси ОУ – стоимость ППОФ. 20 14 12 ППОФ 10 8 6 4 2 0 валовая прод. Рис. 2.2 Корреляционная зависимость По полю корреляции можно предположить, что между показателями наблюдается прямая линейная связь, т.к. точки выстраиваются вдоль линии снизувверх слева направо. Рассчитаем параметры уравнения регрессии у x = a + bx. Неизвестные параметры уравнения найдем по методу наименьших квадратов из системы уравнений: na + bx = y, ax + bx2 = xy. Составим расчетную таблицу: Таблица 2.6. Таблица расчетов № п/п ППОФ, у 1 2 3,8 2,8 2,9 2,3 3,7 2,2 4,3 2,6 2,8 2,9 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. Валовая прод. в опт. ценах, х 3 2,4 4,2 4,6 5,1 5,4 5,4 5,5 5,7 6 6,1 21 xy x2 у2 уx 4 9,12 11,76 13,34 11,73 19,98 11,88 23,65 14,82 16,8 17,69 5 5,76 17,64 21,16 26,01 29,16 29,16 30,25 32,49 36 37,21 6 14,44 7,84 8,41 5,29 13,69 4,84 18,49 6,76 7,84 8,41 7 2,19 2,88 3,03 3,22 3,33 3,33 3,37 3,45 3,56 3,60 11. 12. 13. 14. 15. 16. 17. 18. 19. 20. 21. 22. 23. 24. 25. 26. 27. 28. 29. 30. 31. 32. 33. 34. 35. 36. 37. 38. 39. 3,7 4,5 3,9 3,4 2,7 3,4 2,6 4,4 3,9 2 5,8 5,9 2,6 3,7 3,4 3,9 3,3 2,8 3,8 4,1 4,9 6,2 4 4,7 5 4,9 4,4 4,3 7,1 6,1 6,3 6,3 6,3 6,4 6,5 6,7 6,7 6,7 6,8 7 7 7 7,2 7,4 7,8 8 8,2 8,2 8,3 8,5 8,6 8,7 8,7 8,9 9,3 9,5 9,5 9,9 22,57 28,35 24,57 21,42 17,28 22,1 17,42 29,48 26,13 13,6 40,6 41,3 18,2 26,64 25,16 30,42 26,4 22,96 31,16 34,03 41,65 53,32 34,8 40,89 44,5 45,57 41,8 40,85 70,29 37,21 39,69 39,69 39,69 40,96 42,25 44,89 44,89 44,89 46,24 49 49 49 51,84 54,76 60,84 64 67,24 67,24 68,89 72,25 73,96 75,69 75,69 79,21 86,49 90,25 90,25 98,01 13,69 20,25 15,21 11,56 7,29 11,56 6,76 19,36 15,21 4 33,64 34,81 6,76 13,69 11,56 15,21 10,89 7,84 14,44 16,81 24,01 38,44 16 22,09 25 24,01 19,36 18,49 50,41 3,60 3,67 3,67 3,67 3,71 3,75 3,83 3,83 3,83 3,86 3,94 3,94 3,94 4,02 4,09 4,24 4,32 4,40 4,40 4,43 4,51 4,55 4,59 4,59 4,66 4,81 4,89 4,89 5,04 Продолжение таблицы 2.6. 1 40. 41. 42. 43. 44. 45. 46. 47. 48. 49. 50. Итого 2 3 4 5 6 3,6 9 7,2 5,6 5,5 9 7,2 5,6 5,5 9 7,2 220,9 10 10,9 11 11,1 11,1 10,9 11 11,1 11,1 10,9 11 414,7 36 98,1 79,2 62,16 61,05 98,1 79,2 62,16 61,05 98,1 79,2 2012,16 100 118,81 121 123,21 123,21 118,81 121 123,21 123,21 118,81 121 3915,85 12,96 81 51,84 31,36 30,25 81 51,84 31,36 30,25 81 51,84 1144,01 Получим систему 50a + 414,7b = 220,9, 22 7 5,08 5,42 5,46 5,50 5,50 5,42 5,46 5,50 5,50 5,42 5,46 414,7a + 3915,85b = 2012,16, из которой найдем a и b: а = 1,28, b = 0,38; у x = 1,28 + 0,38x. Коэффициент регрессии b свидетельствует, что при увеличении валовой продукции в оптовых ценах на 1 ден.ед. ППОФ вырастет на 0,38 ден.ед. Для того, чтобы определить тесноту связи между показателями, рассчитаем линейный коэффициент корреляции по формуле: r x 2 y 2 x x y y 414,7 8,3 , 50 i 220,9 4,4 , 50 n 2 i n y 2 i n i n , где n x y x y i x xy xy x y i 3915,85 78,3 , 50 1144,01 22,9 , 50 2012,16 40,2 , 50 x x 2 x 2 78,3 8,32 3,1 , y y 2 y 2 22,9 4,42 1,9 . Отсюда r 40,2 8,3 4,4 0,63 . 3,1 1,9 23 По значению линейного коэффициента корреляции можно сказать, что между ППОФ и валовой продукцией в оптовых ценах существует заметная связь. Поскольку знаки коэффициента корреляции и коэффициента регрессии совпадают, то вычисления проведены правильно. Фактические и теоретические уровни нанесем на график корреляционного ППОФ поля. 14 12 10 8 6 4 2 0 валовая прод. исходные данные линия регрессии Рис. 2.3 Фактические и теоретические уровни на графике корреляционного поля По графику видно, что теоретические уровни достаточно хорошо выравнивают фактические уровни. ЗАДАЧА 1.16 Согласно варианту 8, указанному выполните требуемые расчеты. Год 1986 1987 1988 1989 1990 1991 1992 1993 1994 1995 4* 2,57 2,50 2,66 2,92 3,32 3,17 3,33 2,96 2,45 2,77 Здесь 4* - удельный вес заработной платы в себестоимости. Определите в соответствии с заданием согласно варианту: 1. Средний уровень ряда. 2. базисный темп роста. 3. средний темп роста. 4. средний темп прироста. 5. Абсолютное значение 1% прироста. 24 6. Произвести сглаживание ряда методом скользящей средней, когда период равен четырем Составим расчетную таблицу: Таблица 2.7. Расчетная таблица задачи 1.16 Год Уд. вес зарплаты в себестоимости 1986 1987 1988 1989 1990 1991 1992 1993 1994 1995 2,57 2,50 2,66 2,92 3,32 3,17 3,33 2,96 2,45 2,77 28,65 Базисный темп роста, T рб yn 100% y1 Абсолютное значение 1% прироста, у ц А1% Т прц 0,97 1,04 1,14 1,29 1,23 1,30 1,15 0,95 1,08 0,03 0,03 0,03 0,03 0,03 0,03 0,03 0,03 0,02 Определим средний уровень ряда: ó y n n 28,65 2,87 . 10 Средний темп роста: Òð n1 yn 2,77 100% 101 100% 100,8% y1 2,57 Средний темп прироста: Tnp Tp 100% = 100,8% – 100% = 0,8%. Проведем сглаживание ряда методом четырехчленной скользящей средней по формуле: 25 yi yi 2 yi 1 yi yi 1 , i = 3, …, 9. 4 Таблица 2.8. Сглаживание ряда методов четырехчленной скользящей Год Уд. вес зарплаты в себестоимости 1986 1987 1988 1989 1990 1991 1992 1993 1994 1995 2,57 2,50 2,66 2,92 3,32 3,17 3,33 2,96 2,45 2,77 Четырехчленная скользящая средняя 2,66 2,85 3,02 3,19 3,20 2,98 2,88 - Рис. 2.4. Сглаживание ряда ЗАДАЧА 1.24 Необходимо вычислить индекс производительности труда (ПТ) по следующим данным, заполнив пустоты в следующей таблице. Сделать выводы. Таблица 2.9. Исходные данные Предприятия Изменение ПТ в отчетном периоде по сравнению с базисным, % 26 Общие затраты рабочего времени на продукцию (Т) отчетного периода, чел.- ч i =ПТ1 / ПТ 0 dТ1 №1 №2 №3 №4 Итого +5 +12 -2 -4 4000 5000 1000 2300 Таблица 2.10. Индекс производительности труда Предприятия Изменение ПТ в отчетном периоде по сравнению с базисным, % №1 №2 №3 №4 Итого +5 +12 -2 -4 - Общие затраты рабочего времени на продукцию отчетного периода, чел.ч, Т1 4000 5000 1000 2300 12300 Затраты труда на продукцию отчетного dT1 T1 i T1 периода по базисной трудоемкости, чел.-ч., iT1 i 1,05 1,12 0,98 0,96 - 4200 5600 980 2208 12988 -200 -600 20 92 -688 Индекс производительности труда: i T 12988 1,056 или 105,6%. T 12300 dT T i T 12300 12988 -688 (чел-ч.) I 1 1 1 1 1 Вывод. В целом по предприятиям производительность труда выросла на 5,6%, в результате этого затраты труда сократились на 688 чел.-ч. 27 Заключение В первой главе курсовой работы было проведено статистическое исследование. Данное исследование было проведено в виде анкетирования. Основа данной работы состояла в том, что – большинство игроков считают киберспорт стоит наравне с такими видами спорта, такими как футбол, хоккей, баскетбол и т.д., и оценивают компьютерные игры, не как хобби, а как работу, получение денег, славы, а также получение известности. Большинство опрошенных в компьютерном клубе все-таки считают киберспорт спортом - 60%. 40% опрошенных считают, что это просто хобби и трата времени. Что ж, все зависит от желания и упорства. 73% игроков уверены, что компьютерные игры развивают логику. Научные исследователи так же считают и часто говорят об этом. Внимание – важная часть в играх. Чуть зазеваешь и ты можешь потерять все. 32% игроков считают, что больше всего развивается именно этот фактор. 10% игроков уверены в том, что киберспортивные игры наоборот только ухудшают людей. Во второй части курсовой работы были решены статистические задачи, в ходе решения которых были обозначены различные показатели, такие как средняя арифметическая, показатели вариации, мода и медиана. Так же был построен интервальный ряд распределения рабочих, полигон частот. 28 Conclusion In the first chapter of the course work, a statistical study was conducted. This study was conducted in the form of a questionnaire. The basis of this work was that-most players consider esports to be on a par with such sports as football, hockey, basketball, etc., and evaluate computer games, not as a hobby, but as a job, getting money, fame, and gaining fame. The majority of respondents in the computer club still consider esports a sport - 60%. 40% of respondents believe that this is just a hobby and a waste of time. Well, it all depends on desire and perseverance. 73% of players believe that computer games develop logic. Scientific researchers also believe and often talk about it. Attention is an important part in games. A little gape and you can lose everything. 32% of players believe that this factor develops the most. 10% of players believe that esports games on the contrary only make people worse. In the second part of the course work, statistical problems were solved, during the solution of which various indicators were designated, such as the arithmetic mean, indicators of variation, mode and median. Also, an interval series of the distribution of workers, a frequency polygon, was built. The knowledge gained in the course of solving these problems will be useful for further study of the subject, as well as the entire direction as a whole. 29 Список использованной литературы 1. История турниров. Все как начиналось. https://www.cybersport.ru/history tournaments/235-2312/325 2. О киберспорте. Как начинали известные игроки. https://cyber.sports.ru/players/3245/123-23545 3. Почему киберспорт нужен миру. Гейб Ньюэлс о создании DOTA и CS. https://www.esportspools.com/gabe nuels/special interview/194-234/ 4. Первые игры, в которых начали соревноваться. https://www.metacritic.com/game/first/games/in/the/history/on/tournaments/183 2-027 5. https://nevadaesports.com/maintenance/ 6. Турниры, где команды спорят за 1 млн. https://cyber.sports.ru/cs/1080339367.html 7. Чемпионаты мира по киберспорту. https://www.eswc.com/news 8. Минашкин В.Г. курс лекции по теории статистики 9. Кремлев Н.Д. Статистический учет 30 долларов.
