Процент премии на предприятии

Размещено на http://www.allbest.ru/

Пример 1

Процент премии за каждый месяц на предприятии за истекший год составил: 1; 3; 5; 4; 3; 5; 3; 2; 3; 4; 2; 4.

Необходимо:

Построить дискретный вариационный ряд изучаемой случайной величины и представить его графически.

определить средний месячный процент премий за год, оценить абсолютный и относительный разброс.

Построить доверительный интервал, в котором с вероятностью =0,98 заключено значение среднего процента премий.

Решение:

В рассматриваемом примере объем выборки =12. Для составления вариационного ряда выпишем из условия задачи значения изучаемой случайной величины в возрастающем порядке и укажем частоты , с которыми каждое значение встретилось. Оформим расчеты в таблице 5.1. По данным первого и второго столбцов построим полигон частот (рис. 5.1).

Рисунок 1

2) Средний месячный процент премий за год - есть выборочная средняя для имеющихся данных, которую определим по формуле (5.1). Оценкой абсолютного разброса для выборок малого объема служит выборочное исправленное стандартное отклонение , которое найдем, используя формулы (5.8) и (5.10). Для оценки относительного разброса значений относительно среднего значения вычислим коэффициент вариации по формуле (5.14).

Таблица 1

Значения показателя
1 2 3 4 5	1 2 4 3 2	1 4 12 12 10	5,063 3,125 0,25 1,688 6,125
	12	39	16,251

Итак, средний месячный процент премий составит:

.

Выборочное исправленное стандартное отклонение равно:

1,22.

Коэффициент вариации равен:



.

3)Доверительный интервал, в котором с вероятностью =0,98 заключен средний месячный процент премий найдем, используя формулы (5.15) и (5.16). Определим точность Д интервальной оценки: , где коэффициент доверия найден по таблице (приложение 3). Найдем границы доверительного интервала. Левая: ; правая: . Итак, с надежностью 0,98 можно утверждать, что значение среднего месячного процента премий принадлежит интервалу (2,29; 4,21).

Пример 2

величина графический месячный относительный

Для анализа экономической эффективности работы торгового предприятия были собраны данные за три месяца о дневной выручке (у.е.), которые представлены в виде интервального вариационного ряда.

Выручка (у.е.)	менее 20	(20;30]	(30;40]	(40;50]	(50;60]	более 60
Число дней	6	15	24	28	14	4

По данным обследования необходимо:

1)Провести первичную обработку результатов, а именно: построить гистограмму частот; определить выборочные характеристики для дневной выручки; оценить абсолютный и относительный разброс значений.

2)Полагая, что дневная выручка есть случайная величина, имеющая нормальное распределение, найти доверительный интервал, в котором с вероятностью =0,9524 заключено среднее значение дневной выручки.

Решение:

В рассматриваемом примере объем выборки =91. Вся область наблюдаемых значений (дневная выручка) разбита на =6 непересекающихся интервалов, причем крайние - открытые. Учитывая, что все интервалы равной длины =10, первый и последний представим соответственно в виде (10;20] и (60;70].

Оформим расчеты в таблице 5.2. В первом столбце запишем частичные интервалы, во втором - частоты из условия задачи.

Таблица 2

Интервалы
(10; 20] (20; 30] (30; 40] (40; 50] (50; 60] (60; 70]	6 15 24 28 14 4	15 25 35 45 55 65	90 375 840 1260 770 260	3602,97 3155,93 487,08 845,46 3361,33 2599,98
	91		3595	14052,75

Построим гистограмму частот (рис. 5.2). Для этого по оси абсцисс отложим интервалы, длиной =10, в которые попадают наблюдаемые значения, а затем на этих интервалах, как на основаниях, построим прямоугольники, высоты которых равны соответствующим частотам .



Рисунок 2

Для вычисления выборочных характеристик применим формулы (5.11) и (5.12). Результаты вычислений запишем в столбцах расчетной таблицы 5.2. В третьем столбце запишем середины интервалов. Суммируя результаты четвертого столбца, получим . Разделив эту сумму на объем выборки найдем значение выборочной средней: . Сумму результатов последнего столбца, разделив на объем выборки, получим по формуле (5.12) значение выборочной дисперсии: . Тогда выборочное стандартное отклонение по формуле (5.9) будет равно: .

Коэффициент вариации определим по формуле (5.13), в результате получим:

Коэффициент вариации находится в пределах 35%, следовательно, изучаемая статистическая совокупность является однородной, и колеблемость признака не высока. Использование выборочной средней для оценки дневной выручки оправдано.

2)Судя по гистограмме (рис. 5.2) можно сделать предположение, что дневная выручка есть случайная величина, имеющая распределение близкое к нормальному. Чтобы найти доверительный интервал, в котором с вероятностью =0,9524 заключено значение средней дневной выручки, необходимо определить точность Д интервальной оценки. Воспользуемся формулой (5.17) для выборок большого объема: где корень уравнения . При заданной надежности интервальной оценки =0,9524 или , получаем, что значение функции Лапласа , следовательно, ее аргумент по таблице значений функции Лапласа (см. приложение 2) должен быть равен =1,98. Итак, найдено, тогда . Вычислим границы доверительного интервала. Левая: =39,5052,58=36,92; правая: =39,505+2,58=42,09. Доверительный интервал имеет вид (36,92; 42,09). Таким образом, среднее значение дневной выручки попадает в интервал (36,92; 42,09) с вероятностью 0,9524. Ў

Элементы теории корреляции

Пример 3

Для анализа зависимости - объема импорта и - взыскание платежей в бюджет были собраны данные за девять отчетных периодов:



Объем импорта (у.е.)	61	53	55	58	62	65	58	52	63
Взыскание платежей (у.е.)	165	140	120	170	185	170	180	150	180

По имеющимся выборочным данным необходимо:

построить диаграмму рассеяния;

полагая, что между признаками и имеет место линейная корреляционная зависимость определить выборочный коэффициент корреляции , сделать вывод о направлении и тесноте этой связи;

найти выборочное уравнение линейной регрессии. Используя полученное уравнение, оценить ожидаемое среднее значение взысканий платежей в бюджет (признак ), когда объем импорта (признак ) составит значение =56 (у.е.);

построить линию регрессии на том же рисунке, на котором построена диаграмма рассеяния.

Решение:

Построим диаграмму рассеяния, чтобы визуально определить наличие связи между Х и Y, используя данные из условия задачи.

Рисунок 6.2

По направлению точек на диаграмме рассеяния (рисунок 6.2) видно, что с возрастанием значений значения также возрастают. Следовательно, можно говорить о наличии прямо пропорциональной (возрастающей) линейной корреляционной зависимости.

Для облегчения расчетов построим вспомогательную таблицу 6.1.

Таблица 3

	61	165	3721	27225	10065
	53	140	2809	19600	7420
	55	120	3025	14400	6600
	58	170	3364	28900	9860
	62	185	3844	34225	11470
	65	170	4225	28900	11050
	58	180	3364	32400	10440
	52	150	2704	22500	7800
	63	180	3969	32400	11340
	527	1460	31025	240550	86045

Определим выборочный коэффициент корреляции по формуле (6.6). Вычислим выборочные характеристики для признаков Х и Y, используя формулы (6.1-6.4):

;

;

=;

.

Вычислим выборочный коэффициент корреляции по формуле (6.6):

=

.

Выборочный коэффициент корреляции положителен, следовательно, между признаками и имеет место положительно ориентированная линейная корреляционная зависимость.

Найдем выборочное уравнение линейной регрессии, используя формулу (6.7).

.

Итак, уравнение линейной регрессии имеет вид:

.

Используя полученное уравнение, оценим ожидаемое среднее значение признака - взыскание платежей в бюджет, когда признак - объем импорта, примет значение, равное 56, т.е. =56 (у.е.) - точка, в которой рассчитывается прогноз.

Подставим в полученное уравнение регрессии . Получим .

Итак, следует ожидать значение взысканий платежей в бюджет на уровне 153,4 (у.е.), если объем импорта составит 56 (у.е.);

Построим прямую линию регрессии на рисунке 6.2. Для этого определим координаты двух любых точек этой прямой, например: при , т.е. ;

при , т.е. .

Проведем прямую через точки и , которая и будет линией регрессии у по х. Ў

Пример 4

При изучении влияния текучести кадров на выпуск качественной продукции были собраны данные за восемь отчетных периодов о соответствующих значениях этих показателей:

Текучесть кадров (%)	0,3	0,5	0,9	0,7	0,4	0,2	0,5	0,7
Выпуск качественной продукции (%)	90	89	78	85	89	95	85	79

Выполнить следующую статистическую обработку данных:

построить диаграмму рассеяния;

полагая, что между признаками и имеет место линейная корреляционная зависимость определить выборочный коэффициент корреляции , сделать вывод о направлении и тесноте этой связи;

найти выборочное уравнение линейной регрессии. Используя полученное уравнение, оценить ожидаемое среднее значение признака , когда признак примет значение =0,6 (%);

построить линию регрессии на том же рисунке, на котором построена диаграмма рассеяния.

Решение:

Построим диаграмму рассеяния, используя данные из условия задачи (рисунок 6.2).

Рисунок 6.2

По расположению точек на диаграмме, можно говорить о наличии убывающей линейной корреляционной зависимости.

Таблица 4

	0,3	90	0,09	8100	27,0
	0,5	89	0,25	7921	44,5
	0,9	78	0,81	6084	70,2
	0,7	85	0,49	7225	59,5
	0,4	89	0,16	7921	35,6
	0,2	95	0,04	9025	19,0
	0,5	85	0,25	7225	42,5
	0,7	79	0,49	6241	55,3
	4,2	690	2,58	59742	353,6

Определим выборочный коэффициент корреляции по формуле (6.7). Для этого составим расчетную таблицу 6.1 и найдем суммы по всем ее столбцам. Вычислим выборочные характеристики для признаков Х и Y, используя формулы 6.2-6.5:

;

;

=;

.

Вычислим выборочный коэффициент корреляции по формуле (6.7):

=

.

Выборочный коэффициент корреляции отрицателен и близок к -1. Следовательно, между признаками и имеет место тесная отрицательно ориентированная линейная корреляционная зависимость.

Найдем выборочное уравнение линейной регрессии, используя формулу (6.8).



.

Итак, уравнение линейной регрессии имеет вид:

.

Используя полученное уравнение, оценим ожидаемое среднее значение признака , когда признак примет значение, равное 0,6 (%), т.е. подставим в полученное уравнение регрессии . Получим .

Следовательно, ожидаемое среднее значение качественной продукции равно 84,4 (%), если текучесть кадров будет на уровне 0,6 (%).

Построим прямую линию регрессии на рисунке 6.2. Для этого определим координаты двух любых точек этой прямой, например:

при , т.е. ;

при , т.е. .

Проведем прямую через точки и , которая и будет линией регрессии у по х.

Индивидуальные задания № 1, 2, 3 по математической статистике

Задача 1. Имеются выборочные данные о некотором показателе за несколько отчетных периодов.

Необходимо:

Построить дискретный вариационный ряд изучаемой случайной величины и представить его графически.

Определить среднее значение этого показателя, оценить абсолютный и относительный разброс.

Построить доверительный интервал, в котором с вероятностью заключено среднее значение изучаемого показателя.

Варианты

Количество заказов на товары, продаваемые по каталогу (ден. ед.)

3,6; 4,0; 4,2; 4,2; 3,6; 4,0; 4,2; 4,3; 4,2; 4,3; 4,0, =0,9;

Цена на акции (у.е.)

43; 47; 45; 51; 45; 47; 45; 51; 45; 47, 45; 47, =0,99;

Объем товарооборота (ден. ед.)

61,2; 58,4; 65, 1; 67,4; 58,4; 61,2; 65,1; 61,2; 65,1; 65,1, =0,8;

Количество сделок (ед.)

23; 30; 25; 26; 30; 25; 23; 26; 26; 25; 32; 26, =0,99;

Величина основных фондов (ден. ед.)

60; 55; 68; 68; 54; 55; 60; 63; 54; 63; 55, 60; 60; 63, =0,8;

Месячная прибыль фирмы (ден. ед.)

4,3; 4,0; 4,2; 4,2 ; 3,6; 4,0; 4,2; 4,3; 4,2; 4,3; 4,0; 3,6, =0,9;

Месячная рентабельность (%)

23,5; 30,5; 25; 26; 30,5; 25; 23,5; 26; 26; 25; 32; 26, =0,95;

Коэффициент ритмичности работы

0,3; 0,5; 0,5; 0,4; 0,3; 0,6; 0,4; 0,6; 0,3; 0,4; 0,2; 0,4, =0,8;

Выручка от реализации продукции (ден. ед.)

530; 650; 680; 650; 590; 650; 590; 680; 590; 650, =0,95;

Количество заказов (шт./день)

7; 7; 9; 8; 6; 9; 7; 6; 7; 8; 5; 7; 6; 8, =0,99;

11. Распределение премий за каждый месяц истекшего года (%)

2; 4; 5; 4; 6; 5; 3; 3; 3; 5; 3; 6, =0,9;

12. Цена на акции (у.е.)

47; 43; 45; 51; 45; 47; 45; 51; 45; 47, 45; 47, =0,95;

13.Количество заказов на товары, продаваемые по каталогу (ден. ед.)

3,6; 4,0; 4,2; 4,2; 3,6; 4,0; 4,2; 4,3; 4,2; 4,3; 4,0, =0,9;

14.Цена на акции (у.е.)

43; 47; 45; 51; 45; 47; 45; 51; 45; 47, 45; 47, =0,99;

15.Объем товарооборота (ден. ед.)

61,2; 58,4; 65, 1; 67,4; 58,4; 61,2; 65,1; 61,2; 65,1; 65,1, =0,8;

16.Количество сделок (ед.)

23; 30; 25; 26; 30; 25; 23; 26; 26; 25; 32; 26, =0,99;

17.Величина основных фондов (ден. ед.)

60; 55; 68; 68; 54; 55; 60; 63; 54; 63; 55, 60; 60; 63, =0,8;

18.Месячная прибыль фирмы (ден. ед.)

4,3; 4,0; 4,2; 4,2 ; 3,6; 4,0; 4,2; 4,3; 4,2; 4,3; 4,0; 3,6, =0,9;

19.Месячная рентабельность (%)

23,5; 30,5; 25; 26; 30,5; 25; 23,5; 26; 26; 25; 32; 26, =0,95;

20.Коэффициент ритмичности работы

0,3; 0,5; 0,5; 0,4; 0,3; 0,6; 0,4; 0,6; 0,3; 0,4; 0,2; 0,4, =0,8;

21.Выручка от реализации продукции (ден. ед.)

530; 650; 680; 650; 590; 650; 590; 680; 590; 650, =0,95;

22.Количество заказов (шт./день)

7; 7; 9; 8; 6; 9; 7; 6; 7; 8; 5; 7; 6; 8, =0,99;

23. Распределение премий за каждый месяц истекшего года (%)

2; 4; 5; 4; 6; 5; 3; 3; 3; 5; 3; 6, =0,9;

24. Цена на акции (у.е.)

47; 43; 45; 51; 45; 47; 45; 51; 45; 47, 45; 47, =0,95;

25.Месячная прибыль фирмы (ден. ед.)

4,2; 4,3; 4,0; 4,2 ; 3,6; 4,0; 4,2; 4,3; 4,2; 4,3; 4,0; 3,6, =0,95;

Задача 2. В результате выборочного обследования рабочих, имеющих стаж менее 5 лет, была получена информация об их месячной зарплате (тыс.руб.), которая представлена в виде интервального вариационного ряда.

По данным обследования необходимо:

Провести первичную обработку результатов, а именно: построить гистограмму частот; определить выборочные характеристики для зарплаты; оценить абсолютный и относительный разброс значений.

Полагая, что заработная плата есть случайная величина, имеющая нормальное распределение, найти доверительный интервал, в котором с вероятностью заключено среднее значение зарплаты.

Варианты

1. =0,9616

Зарплата (тыс.руб.)	менее 8	(8;10]	(10;12]	(12;14]	(14;16]	более 16
Количество человек	2	11	18	20	7	4

2. =0,9642

Зарплата (тыс.руб.)	менее 6	(6;10]	(10;14]	(14;18]	(18;22]	более 22
Количество человек	1	9	19	16	7	2

3. =0,9108

Зарплата (тыс.руб.)	менее 9	(9;11]	(11;13]	(13;15]	(15;17]	более 17
Количество человек	4	12	20	19	8	3

4. =0,9586

Зарплата (тыс.руб.)	менее 7,5	(7,5; 11,5]	(11,5;15,5]	(15,5;19,5]	более 19,5
Количество человек	3	12	23	14	4

5. =0,9342

Зарплата (тыс.руб.)	менее 7	(7;9]	(9;11]	(11;13]	(13;15]	более 15
Количество человек	1	8	20	18	11	3

6. =0,9312

Зарплата (тыс.руб.)	менее 8,5	(8,5;12,5]	(12,5;16,5]	(16,5;20,5]	более 20,5
Количество человек	4	10	24	8	2



7. =0,9556

Зарплата (тыс.руб.)	менее 7	(7;11]	(11;15]	(15;19]	более 19
Количество человек	3	18	21	16	4

8. =0,9328

Зарплата (тыс.руб.)	менее 8	(8;12]	(12;16]	(16;20]	более 20
Количество человек	5	14	16	11	2

9. =0,9476

Зарплата (тыс.руб.)	менее 10	(10;12]	(12;14]	(14;16]	(16;18]	более 18
Количество человек	6	11	15	12	9	2

10. =0,9652

Зарплата (тыс.руб.)	менее 9	(9;13]	(13;17]	(17;21]	более 21
Количество человек	5	15	23	12	3

11. =0,9616

Зарплата (тыс.руб.)	менее 8	(8;10]	(10;12]	(12;14]	(14;16]	более 16
Количество человек	3	11	19	21	7	4

12. =0,9642

Зарплата (тыс.руб.)	менее 6	(6;10]	(10;14]	(14;18]	(18;22]	более 22
Количество человек	2	13	19	16	5	1

13. =0,9108

Зарплата (тыс.руб.)	менее 9	(9;11]	(11;13]	(13;15]	(15;17]	более 17
Количество человек	5	12	20	19	9	4

14. =0,9586

Зарплата (тыс.руб.)	менее 7,5	(7,5; 11,5]	(11,5;15,5]	(15,5;19,5]	более 19,5
Количество человек	3	17	23	14	4



15. =0,9342

Зарплата (тыс.руб.)	менее 7	(7;9]	(9;11]	(11;13]	(13;15]	более 15
Количество человек	2	9	22	18	11	3

16. =0,9312

Зарплата (тыс.руб.)	менее 8,5	(8,5;12,5]	(12,5;16,5]	(16,5;20,5]	более 20,5
Количество человек	4	11	24	15	6

17. =0,9556

Зарплата (тыс.руб.)	менее 7	(7;11]	(11;15]	(15;19]	более 19
Количество человек	5	16	21	17	6

18. =0,9328

Зарплата (тыс.руб.)	менее 8	(8;12]	(12;16]	(16;20]	более 20
Количество человек	5	13	16	11	4

19. =0,9476

Зарплата (тыс.руб.)	менее 10	(10;12]	(12;14]	(14;16]	(16;18]	более 18
Количество человек	6	12	16	18	9	5

20. =0,9652

Зарплата (тыс.руб.)	менее 9	(9;13]	(13;17]	(17;21]	более 21
Количество человек	4	17	23	14	5

21. =0,9342

Зарплата (тыс.руб.)	менее 7	(7;9]	(9;11]	(11;13]	(13;15]	более 15
Количество человек	2	7	18	15	10	3

22. =0,9312

Зарплата (тыс.руб.)	менее 8,5	(8,5;12,5]	(12,5;16,5]	(16,5;20,5]	более 20,5
Количество человек	4	13	24	11	5



23. =0,9556

Зарплата (тыс.руб.)	менее 7	(7;11]	(11;15]	(15;19]	более 19
Количество человек	5	18	24	17	4

24. =0,9328

Зарплата (тыс.руб.)	менее 8	(8;12]	(12;16]	(16;20]	более 20
Количество человек	5	14	17	15	3

25. =0,9476

Зарплата (тыс.руб.)	менее 10	(10;12]	(12;14]	(14;16]	(16;18]	более 18
Количество человек	6	14	18	13	8	5

Задача 3. При изучении зависимости между признаками и были собраны данные за несколько отчетных периодов о соответствующих значениях этих показателей, которые приведены в таблице.

Выполнить следующую статистическую обработку данных:

Построить диаграмму рассеяния;

Полагая, что между признаками и имеет место линейная корреляционная зависимость определить выборочный коэффициент корреляции , сделать вывод о направлении и тесноте этой связи;

3.Найти выборочное уравнение линейной регрессии. Используя полученное уравнение, оценить ожидаемое среднее значение признака , когда признак примет значение, равное ;

4.Построить линию регрессии на том же рисунке, на котором построена диаграмма рассеяния;

5. Оценить достоверность полученного выборочного уравнения линейной регрессии.

Варианты



=3,1

Объем продаж (у.е.)	2,8	1,9	3,3	2,3	2,6	3,4	4,2	3,0	2,3
Величина премиального фонда (у.е.)	8,3	7,2	9,1	6,2	9,2	13,8	15,3	8,3	6,7

=60

Выручка (у.е.)	61	62	69	56	58	55	52	65
Издержки обращения (у.е.)	410	370	350	340	250	230	270	330

=0,4

Текучесть кадров (%)	0,7	0,5	0,9	0,7	0,4	0,2	0,5	0,6
Выпуск качественной продукции (%)	78	89	78	85	89	95	85	79

=10

Возраст дома (год)	5	9	7	11	15	10	8	12
Стоимость ремонта (у.е.)	54	167	112	287	321	213	186	314

=20

Годовой доход (у.е.)	9	15	6	22	29	11	14	10	12
Сбережения (у.е.)	6	20	2	25	26	18	15	15	16

=40

Количество продаж (штуки)	38	42	35	49	38	44	42	46
Цена на товар (у.е.)	6,1	5,4	6,6	4,1	5,5	5,3	5,2	4,3

=50

Количество заключенных договоров (штуки)	45	39	48	44	35	52	41
Величина премиального фонда (у.е.)	18,5	11,3	19,2	15,2	9,1	24,6	17,4



=40

Выручка (у.е.)	51	52	59	46	48	45	42	56
Издержки обращения (у.е.)	420	380	360	350	270	230	260	320

=0,8

Текучесть кадров (%)	0,3	0,5	0,9	0,7	0,4	0,2	0,5	0,6
Выпуск качественной продукции (%)	87	89	79	85	89	95	85	79

=14

Срок эксплуатации здания (год)	16	9	7	11	15	10	13	12
Стоимость обслуживания (у.е.)	354	167	154	287	342	220	337	286

=3,1

Объем продаж (у.е.)	2,7	1,9	3,3	2,3	2,6	3,4	4,2	3,0	2,3
Величина премиального фонда (у.е.)	8,4	7,2	9,1	6,2	9,2	13,8	15,3	8,3	6,7

=60

Выручка (у.е.)	61	62	69	56	58	55	52	65
Издержки обращения (у.е.)	400	380	350	340	250	230	270	330

=0,4

Текучесть кадров (%)	0,7	0,6	0,9	0,7	0,4	0,2	0,5	0,6
Выпуск качественной продукции (%)	79	89	78	85	89	95	85	79

=10

Возраст дома (год)	6	9	7	11	15	10	8	12
Стоимость ремонта (у.е.)	92	167	112	287	321	213	186	314



=20

Годовой доход (у.е.)	10	15	6	22	29	11	14	10	12
Сбережения (у.е.)	9	20	4	25	26	18	15	15	16

=40

Количество продаж (штуки)	38	42	35	49	38	44	42	46
Цена на товар (у.е.)	6,1	5,4	6,6	4,1	5,5	5,3	5,2	4,3

=50

Количество заключенных договоров (штуки)	45	39	48	44	35	52	41
Величина премиального фонда (у.е.)	18,5	11,3	19,2	15,2	9,1	24,6	17,4

=40

Выручка (у.е.)	51	52	59	46	48	45	42	56
Издержки обращения (у.е.)	420	380	360	350	270	230	260	320

=0,8

Текучесть кадров (%)	0,3	0,5	0,9	0,7	0,4	0,2	0,5	0,6
Выпуск качественной продукции (%)	87	89	79	85	89	95	85	79

20. =60

Выручка (у.е.)	61	62	69	56	58	55	52	65
Издержки обращения (у.е.)	410	370	350	340	250	230	270	330

21. =0,4

Текучесть кадров (%)	0,7	0,5	0,9	0,7	0,4	0,2	0,5	0,6
Выпуск качественной продукции (%)	78	89	78	85	89	95	85	79



22. =10

Возраст дома (год)	6	9	7	11	15	10	8	12
Стоимость ремонта (у.е.)	64	167	112	287	321	213	186	314

23. =20

Годовой доход (у.е.)	9	15	6	22	29	11	14	10	12
Сбережения (у.е.)	6	20	2	25	26	18	15	15	16

24. =40

Количество продаж (штуки)	39	42	35	49	38	44	42	46
Цена на товар (у.е.)	6,2	5,4	6,6	4,1	5,5	5,3	5,2	4,3

25. =14

Срок эксплуатации здания (год)	16	9	7	11	15	10	13	12
Стоимость обслуживания (у.е.)	354	167	154	287	342	220	337	286

Размещено на Allbest.ru

...