Цена 5 €

TĒMA_Grupēšana.

4. UZDEVUMS

Vīriešu un sieviešu grupas sadalījums dažādas vecuma grupas pārskata perioda sākumā.

GRUPA	VĪRIEŠI		SIEVIETES
	Vecuma grupa	Daudzums	Vecuma grupa	Daudzums
I	0-15	282,9	0-20	354,7
II	15-30	272,4	20-30	177,3
III	30-45	273,9	30-40	196,2
IV	45-60	217,9	40-55	262,7
V	60-75	129,7	55-80	349,1
VI	75-100	34,4	80-100	54,9
	KOPĀ	1211,2	KOPĀ	1394,9

Aprēķiniet un izdariet secinājumus (rezultātus ievietojiet tabulā):

 veiciet otrreizējo grupējumu tā, lai būtu iespēja salīdzināt vīriešus un sievietes katra vecuma posmā.

Цена 7 €

TĒMA_Grupēšana.

3. UZDEVUMS

Izmantojot grupēšanas datus, pārgrupējiet datus no sešām grupām uz četrām grupām, atbilstoši zemāk pievienotajai tabulai.

Grupas numurs	Tirdzniecības platība (m²)	Procentos no kopēja daudzuma
		Uzņēmumu skaits	Darbinieku skaits uzņēmumā	Tirdzniecības apgrozījums
I	0-10	4	1,8	1,4
II	10-20	6	3,2	2,8
III	20-40	15	10,1	9,5
IV	40-60	18	16,8	16,2
V	60-90	32	38,1	35,1
VI	90-190	25	30	35
KOPĀ		100	100	100

Tabula otrreizējai grupēšanai

pas numurs	Tirdzniecības platība (m²)	Procentos no kopēja daudzuma
		Uzņēmumu skaits	Darbinieku skaits uzņēmumā	Tirdzniecības apgrozījums
I	0-20
II	20-50
III	50-100
IV	100-190
KOPĀ		100	100	100

Цена 8 €

TĒMA_Grupēšana.

2. UZDEVUMS

Nodarbināto izglītības līmenis, realizētās produkcijas apjoms un darba samaksas fonds uzņēmumos.

Uzņēmums	Nodarbināto skaits uzņēmumā	Tai skaitā ar izglītību			Darba samaksas fonds uzņēmumā EUR/ mēnesī	Realizēta produkcija EUR/ mēnesī
		augstāko	Vidējo profesionālo	vidējo
1	10	1	8	1	9800	35000
2	20	4	10	6	24000	46200
3	11	2	5	4	12360	36630
4	13	3	5	5	11050	26750
5	15	4	4	7	13500	39540
6	24	8	14	2	30500	79920
7	5	1	3	1	3600	10800
8	6	2	3	1	6000	24000
9	10	3	5	2	8700	25970
10	18	1	12	5	10810	35600
11	22	10	9	3	23900	65560
12	21	8	9	4	26200	55650
13	20	5	14	1	21000	40460
14	22	6	13	3	22660	46250
15	13	2	10	1	17160	28860
16	5	1	2	2	4900	10500
17	24	5	13	6	24420	70800
18	23	6	10	7	24760	65950
19	6	1	3	2	5280	18000
20	9	2	6	1	8100	27000
KOPĀ

 

Aprēķiniet un izdariet secinājumus (rezultātus ievietojiet tabulā):

 

1. Kopējo:
   1. Nodarbināto skaitu, tajā skaitā, nodarbināto ar augstāko, vidējo profesionālo un vidējo izglītību;
   2. Darba samaksas fondu;
   3. Realizētās produkcijas apjomu.
2. Grupējiet pēc nodarbināto skaita uzņēmumos. Nosakiet grupu skaitu, intervāla robežas, intervāla amplitūdu. Katrai grupai aprēķiniet:
   1. Vidējo nodarbināto skaitu grupā;
   2. Katras grupas uzņēmumu skaitu;
   3. Katras grupas nodarbināto skaitu ar augstāko, vidējo profesionālo un vidējo izglītību;
3. Aprēķiniet katras grupas algas fondu uz vienu nodarbināto.
4. Aprēķiniet katras grupās realizācijas apjomu uz vienu nodarbināto.
5. Aprēķiniet katras grupas ar augstāko, vidējo profesionālo un vidējo izglītību nodarbināto īpatsvaru. Rezultātu atspoguļojiet gan tabulā, gan diagramma.
6. Veiciet secinājumus!

Цена 7 €

TĒMA_Grupēšana.

1. UZDEVUMS

Novērošanas dati: uzņēmumi, vidējais darbinieku skaits uzņēmumā gadā, pamatlīdzekļu fonds uzņēmuma, miljonu.EUR, realizēto produkciju apjoms gadā miljonu EUR

Uzņēmuma numurs	Vidējais darbinieku skaits uzņēmumā gadā	Pamatlīdzekļu fonds uzņēmuma, miljonu.EUR	Realizēto produkciju apjoms gadā miljonu EUR
1	182	2.5	3.8
2	410	7.3	9.6
3	402	6.3	8.6
4	120	1.3	1.7
5	177	2.2	2.9
6	600	16.6	16.3
7	503	9.5	10.8
8	190	2.8	4.3
9	122	1.5	1.7
10	135	1.7	1.8
11	230	3.8	5.5
12	540	12.3	16.3
13	528	10.5	15.4
14	160	1.5	2.5
15	375	4.9	8.1
16	368	5	8
17	130	1.4	1.4
18	510	8.6	14.6
19	304	4.2	7.4
20	190	2.8	4.8
21	462	9	11.8
22	276	4	6.2
23	176	2	2.5
24	250	4.5	6
25	285	5.4	7.3
Kopā	7625	131,6	179,3

Veiciet aprēķinus un  secinājumus (rezultātus ievietojiet tabulā):       

1. Sagrupējiet kopu pēc vidējā darbinieku skaita uzņēmumā.
2. Aprēķiniet katras grupās realizācijas apjomu uz vienu nodarbināto.
3. Aprēķiniet katras grupas realizācijas apjomu.
4. Aprēķiniet katras grupas pamatlīdzekļu apjomu.
5. Aprēķiniet katras grupas pamatlīdzekļu apjomuuz vienu nodarbināto
6. Rezultātu atspoguļojiet gan tabulā, gan diagramma.
7. Veiciet secinājumus!

Цена 12 €

UZDEVUMS. Vienkārša lineārā regresija un korelācija. Varbūtības teorija.

1. uzdevums.

Tabulā doti dati par sūtījumu skaitu un atbilstoši piegādes laiku.

1. Noteikt faktoriālo (x) un rezultatīvo pazīmi (y),

2. Noteikt vai pastāv korelācija starp sūtījumu skaitu un piegādes laiku?

3. Aprēķināt lineārās korelācijas koeficientu.

4. Veikt lineāro prognoze ja palielinās sūtījumu skaits un ja samazinās sūtījumu skaits par 50 vienībām.

Sūtījumu skaits	125	150	175	200	225	250	340	360	400
Piegādes laiks	78	92	117	125	138	162	190	205	230

UZDEVUMS Nr. 2.

Cilvēks spēle spēļu aparāta, kura ir trīs cilindri un sešas dažādas variantes(valrieksts, ķiršu oga, apelsīns, džekpots, zvaniņš, citrons), katrā cilindra ir 25iespējamo gadījumu skaiti, lai saņemtu minimālo laimestu divos cilindros jābūt variantei "ķiršu oga". Aprēķināt notikumu varbūtību:

notikums A - divos  (pirmā un otrā) cilindros ir variante "ķiršu oga", bet trešā cilindra nav "ķiršu ogas".

notikums B - visos cilindros ir variante "ķiršu oga"

notikums C - divos  (pirmā un trešā) cilindros ir variante "ķiršu oga", bet otrā cilindra nav "ķiršu ogas".

notikums D - divos  (otrā un trešā) cilindros ir variante "ķiršu oga", bet pirmā cilindra nav "ķiršu ogas".

UZDEVUMS Nr. 3.

Cilvēks spēle spēļu aparāta, kura ir trīs cilindri un sešas dažādas variantes(valrieksts, ķiršu oga, apelsīns, džekpots, zvaniņš, citrons), katrā cilindra ir 28 iespējamo gadījumu skaiti, lai saņemtu maksimālo laimestu visos cilindros jābūt variantei "džekpots". Aprēķināt notikumu varbūtību:

notikums A - divos (pirmā un otrā) cilindros ir variante "džekpots", bet trešā cilindra nav "džekpots".

notikums B - visos cilindros ir variante "džekpots"

notikums C - divos(pirmā un trešā) cilindros ir variante "džekpots", bet otrā cilindra nav "džekpots".

notikums D - divos (otrā un trešā) cilindros ir variante "džekpots", bet pirmā cilindra nav "džekpots".

Цена 8 €

Tēma: Statistiskie rādītāji. Absolūtie un relatīvie rādītāji.

3. uzdevums.

Faktiskais un plānotais apavu realizācijas apjoms atsevišķos veikalos un uzņēmumā (nosacīti dati, pāri.)

Veikals	Faktiskais apavu realizācijas apjoms		Plānotais realizācijas apjoms pārskata gada	PLĀNA UZDEVUMS	PLĀNA IZPILDE	AUGŠANAS TEMPS	PLĀNA UZDEVUMA PIEAUGUM TEMPS	PLĀNA NOVIRZI	PIEAUGUMA TEMPS
	Bāzes gadā	Pārskata gadā
Pirmais	2650360	2505630	2835885
Otrais	2365364	2008664	2530939
Trešais	1849336	1989982	1978790
Ceturtais	3694192	3946222	3952785
Piektais	2564698	2456698	2744227
Uzņēmumā	13123950	12907196	14042626

Aprēķiniet un izdariet secinājumus

1. Katrā veikalā un uzņēmuma apavu realizācijas apjoma:
   • plāna uzdevumu, %;
   • plāna izpildi, %;
   • augšanas tempu, %.
2. Katrā veikalā un uzņēmuma apavu realizācijas apjoma:
   • plāna uzdevuma pieauguma tempu, %;
   • plāna novirzi (pārsniegumu vai neizpildi), %;
   • pieauguma tempu, %.

Secinājumi:

 

Цена 5 €

Tēma: Statistiskie rādītāji. Absolūtie un relatīvie rādītāji.

2.uzdevums.

Tirdzniecības apgrozījums uzņēmuma R (nosacīti dati, EUR).

ceturksnis	2016	2017
pirmais	234654.18	243456.81
otrais	283864.45	292648.54
trešais	260487.84	252255.26
ceturtais	289896.72	286629.27

Aprēķiniet uz izdariet secinājumus:

1. 2016. gada tirdzniecības apgrozījums uzņēmuma R;
2. 2017.gada tirdzniecības apgrozījums uzņēmuma R;
3. 2016.gada tirdzniecības apgrozījuma struktūra pa ceturksnim;
4. 2017.gada tirdzniecības apgrozījuma struktūra pa ceturksnim;
5. Katra 2017. gada ceturksni salīdzinājumā ar iepriekšēja gada ceturksni tirdzniecības apgrozījuma izmaiņas absolūtos rādītājos;
6. Katra 2017. gada ceturksni salīdzinājumā ar iepriekšēja gada ceturksni tirdzniecības apgrozījuma izmaiņas relatīvos rādītājos;
7. Atspoguļojiet datus grafiski.

Цена 5 €

Tēma: Statistiskie rādītāji. Absolūtie un relatīvie rādītāji.

1.uzdevums.

ceturksnis	2016	2017
pirmais	328120.12	348260.13
otrais	269685.85	354683.68
trešais	290675.22	394183.34
ceturtais	382342.14	412545.76

Aprēķiniet uz izdariet secinājumus:

1. 2016. gada tirdzniecības apgrozījums uzņēmuma C;
2. 2017.gada tirdzniecības apgrozījums uzņēmuma C;
3. 2016.gada tirdzniecības apgrozījuma struktūra pa ceturksnim;
4. 2017.gada tirdzniecības apgrozījuma struktūra pa ceturksnim;
5. Katra 2017. gada ceturksni salīdzinājumā ar iepriekšēja gada ceturksni tirdzniecības apgrozījuma izmaiņas absolūtos rādītājos;
6. Katra 2017. gada ceturksni salīdzinājumā ar iepriekšēja gada ceturksni tirdzniecības apgrozījuma izmaiņas relatīvos rādītājos;
7. Atspoguļojiet datus grafiski.

Цена 5 €

21. UZDEVUMS

Uzņēmuma V darbinieku sadalījums pēc vecuma:

Vecums (x), gadi	17-25	25-33	33-41	41-49	49-57	57-65	65-73
Darbinieku skaits	40	150	180	120	70	20	5

aprēķināt MODA, MEDIĀNA, variācijas apjoms, vidēja lineāra novirze, dispersija, vidēja kvadrātiskā novirze, relatīvā lineārā novirze, variācijas koeficients, oscilācijas koeficients.

Цена 5 €

20. UZDEVUMS

Mandarīnu patēriņš (vidēji uz vienu cilvēku gadā, kg)

Patēriņš, kg		Cilvēku skaits
1.2	1.6	245
1.7	2.2	253
2.3	3.5	254
3.6	3.9	247
4,0	4.1	259
4.2	4.8	242
4.9	5.3	240

Aprēķiniet mandarīnu

• vidējo patēriņu
• MODA,
• MEDIĀNA,
• variācijas apjoms,
• vidēja lineāra novirze,
• dispersija,
• vidēja kvadrātiskā novirze,
• relatīvā lineārā novirze,
• variācijas koeficients,
• oscilācijas koeficients.

Цена 5 €

19. UZDEVUMS

Ābolu patēriņš (vidēji uz vienu cilvēku gadā, kg)

Patēriņš, kg		Cilvēku skaits
1.1	1.7	182
1.8	2.8	196
2.9	3.3	172
3.4	3.7	185
3,8	4.2	165
4.3	4.6	162
4.7	5.8	158

Aprēķiniet ābolu

• vidējo patēriņu
• MODA,
• MEDIĀNA,
• variācijas apjoms,
• vidēja lineāra novirze,
• dispersija,
• vidēja kvadrātiskā novirze,
• relatīvā lineārā novirze,
• variācijas koeficients,
• oscilācijas koeficients.

Цена 5 €

10. UZDEVUMS

Mandarīnu patēriņš (vidēji uz vienu cilvēku gadā, kg)

Patēriņš, kg		Cilvēku skaits
1.2	1.6	45
1.7	2.2	53
2.3	3.5	54
3.6	3.9	47
4,0	4.1	59
4.2	4.8	42
4.9	5.3	40

Aprēķiniet ābolu

• vidējo patēriņu
• MODA,
• MEDIĀNA,
• variācijas apjoms,
• vidēja lineāra novirze,
• dispersija,
• vidēja kvadrātiskā novirze,
• relatīvā lineārā novirze,
• variācijas koeficients,
• oscilācijas koeficients.

Цена 5 €

9. UZDEVUMS

Ābolu patēriņš (vidēji uz vienu cilvēku gadā, kg)

Patēriņš, kg		Cilvēku skaits
1.2	1.7	82
1.8	2.8	96
2.9	3.3	72
3.4	3.7	85
3.8	4.2	65
4.3	4.6	62
4.7	5.3	58

Aprēķiniet ābolu

• vidējo patēriņu
• MODA,
• MEDIĀNA,
• variācijas apjoms,
• vidēja lineāra novirze,
• dispersija,
• vidēja kvadrātiskā novirze,
• relatīvā lineārā novirze,
• variācijas koeficients,
• oscilācijas koeficients.

Цена 15 €

Task 2 (вариант 2)

 

С целью изучения качества деталей на предприятии была проверена партия из 100 деталей. Результаты представлены в следующей таблице:

Groups of parts by weight, g	40-50	50-60	60-70	70-80	80-90	90-100	100-110	110-120	Total
Number of parts	2	4	11	19	21	25	10	8	100

Определите среднее значение, дисперсию, моду, медиану, 1-й и 3-й квартили, коэффициент вариации, постройте гистограмму, найдите асимметрию и эксцесс. Изобразите рассчитанные показатели на рисунке.

 

Цена 12 €

Xr 17.13

 

 X17-13 Lotteries have become important sources of revenue for governments. Many people have criticized lotteries, however, referring to them as a tax on the poor and uneducated. In an examination of the issue, a random sample of 100 adults was asked how much they spend on lottery tickets and was interviewed about various socioeconomic variables. The purpose of this study is to test the following beliefs:

1. Relatively uneducated people spend more on lotteries than do relatively educated people.

2. Older people buy more lottery tickets than younger people.

3. People with more children spend more on lotteries than people with fewer children.

4. Relatively poor people spend a greater proportion of their income on lotteries than rela-tivelv rich people.

roccored man relatively rich people.

The following data were recorded:

    Amount spent on lottery tickets as a percentage of total household income

    Number of ears of education

    Age

    Number of children

    Personal income (in thousands of euros)

a. Develop the multiple regression equation.

b. Is the model valid?

c. Test each of the beliefs. What conclusions can you draw?

Цена 8 €

Xr 16.129

Xr16-129 The manager of Colonial Furniture has been reviewing weekly advertising expenditures.

During the past 6 months, all advertisements for the store have appeared in the local newspaper.

The number of ads per week has varied from one to seven. The store's sales staff has been tracking the number of customers who enter the store each week. The number of ads and the number of customers per week for the past 26 weeks were recorded.

a. Determine the sample regression line.

b. Interpret the coefficients.

c. Can the manager infer that the larger the number of ads, the larger the number of customers?

d. Find and interpret the coefficient of determination.

e. In your opinion, is it a worthwhile exercise to use the regression equation to predict the number of customers who will enter the store, given that Colonial intends to advertise five times in the newspaper? If so, find a 95% prediction interval. If not, explain why not.

Цена 8€

Xr 13.87

In deciding where to invest her retirement fund, an investor recorded the weekly returns of two portfolios for 1 year.

Can we conclude that portfolio 2 is riskier than portfolio 1?

Цена 10 €

Xr 13.17

 

In assessing the value of radio advertise-ments, sponsors consider not only the total number of listeners but also their ages. The 18 to 34 age group is considered to spend the most money. To examine the issue, the manager of an FM station commissioned a survey. One objective was to measure the difference in listening habits between the 18 to 34 age and 35 to 50 age groups. The survey asked 250 people in each age category how much time they spent listening to FM radio per day. The results (in minutes) were recorded and stored in stacked format (Column 1 =Age group and Column 2 = Listening times).

a. Can we conclude that a difference exists between the two groups?

b. Estimate with 95% confidence the difference in mean time listening to FM radio between the two age groups.

c. Are the required conditions satisfied for the techniques you used in parts (a) and (b)?

 

Цена 10 euro

C16-02

Predicting University Grades from High School Grades

Ontario high school students must complete a minimum of six Ontario Academic Credits (OACs) to gain admission to a university in the province. Most students take more than six OACs because universities take the average of the best six in deciding which students to admit. Most programmes at universities require high school students to select certain courses. For example, science programmes require two of chemistry, biology and physics. Students applying to engineering must complete at least two mathematics OACs as well as physics. In recent years, one business programme began an examination of all aspects of its programme, including the criteria used to admit students. Students are required to take English and calculus OACs, and the minimum high school average is about 85%. Strangely enough, even though students are required to complete English and calculus, the marks in these subjects are not included in the average unless they are in the top six courses in a student's transcript. To examine the issue, the registrar took a random sample of students who recently graduated with the BBA (Bachelor of Business Administration degree). He recorded the university GPA (range 0 to 12), the high school average based on the best six courses, and the high school average using English and calculus and the four next best marks.

a. Is there a relationship between university grades and high school average using the best six OACs?

b. Is there a relationship between university grades and high school average using the best four OACs plus calculus and English?

c. Write a report to the university's academic vice chancellor describing your statistical analysis and your recommendations.

Цена 28 euro

Case study „Pelican Stores”

Pelican Stores, a division of National Clothing, is a chain of women’s apparel stores operating throughout the country. The chain recently run a promotion in which discount coupons were sent to customers of other National Clothing stores. Data collected for a sample of 100 in-store credit card transactions at Pelican Stores during one day while the promotion was running are contained in the file named PelicanStores.

The Proprietary Card method of payment refers to charges made using a National Clothing charge card. Customers who made a purchase using a discount coupon are referred to as promotional customers and customers who made a purchase but did not use a discount coupon are referred to as regular customers. Because the promotional coupons were not sent to regular Pelican Stores customers, management considers the sales made to people presenting the promotional coupon as sales it would not otherwise make. Of course, Pelican also hopes that the promotional customers will continue to shop at its stores. Pelican’s management would like to use this sample data to learn about its customer base and to evaluate the promotion involving discount coupons. Use the tabular and graphical methods of descriptive statistics to help management to develop a customer profile and to evaluate the promotional campaign.

Source: Sweeney, Williams, Anderson. Fundamentals of business statistics. 2011.