• Перевірка на нормальність розподілу вібіркової сукупності
  • ОБСЯГИ перевезень на різну відстань
  • Виявлення грубих помилок


  • Дата конвертації23.03.2017
    Розмір34.76 Kb.
    Типконтрольна робота

    Скачати 34.76 Kb.

    Методологія ОБРОБКИ статистичних Даних

    Завдання № 1

    Визначення необхідного числа СПОСТЕРЕЖЕНЬ

    постановка завдання

    1. Запропонуйте й опішіть приклад ДОСЛІДЖЕНЬ Шляхом проведення експеріментів, СПОСТЕРЕЖЕНЬ або вимірювань з метою встановлення середньоарифметичного значення будь-которого техніко-економічного Показники діяльності організації (підприємства, виробничого підрозділу, механізму ТОЩО).

    2. Вікладіть методику встановлення необхідного ОБСЯГИ статистичної Вибірки (кількості СПОСТЕРЕЖЕНЬ).

    3. Обґрунтуйте вихідні дані, потрібні для встановлення ОБСЯГИ Вибірки.

    4. Встановіть необхідну Кількість СПОСТЕРЕЖЕНЬ техніко-економічного сертифіката №, что досліджується.

    5. Сформулюйте Висновок Стосовно отриманий ОБСЯГИ статистичної Вибірки.

    Виконання завдання:

    1. Досліджується Попит одягу в мережі супермаркетів. Для цього встановлюється необхідній ОБСЯГИ статистичної Вибірки.

    2. Методика вирішенню:

    1) Розраховується ймовірність з'явилися Випадкове відхилення за відношенням:

    3. ε = ,

    де Δx - пріпустіма величина Випадкове відхилення Вибірки;

    S - середньоквадратічне відхилення Вибірки.

    2) Пріймається коефіцієнт надійності експеримент (α), віходячі з умов задачі та призначення експериментального Даних. Як-правило, для задач економічного характеру α пріймається рівнім 0,9.

    3) За табл.1 находится, согласно зі значенняміε та α, число мінімально необхідніх СПОСТЕРЕЖЕНЬ досліджуваної ознакою.

    4) Формулюється Висновок Стосовно отриманий ОБСЯГИ статистичної Вибірки.

    3. Пріймаємо середньоквадратічне відхилення Даних Вибірки, таким, что дорівнює 7,5%. Випадкове відхилення подання значення, согласно з метою дослідження, дорівнює 1,5%. Коефіцієнт надійності експеримент (α) Прийнято рівнім 0,9. Коефіцієнт вірогідності з'явилася Випадкове відхилення Е = 1,5 / 7,5 = 0,2.

    4. Візначаємо необхідну Кількість СПОСТЕРЕЖЕНЬ за витратами на маркетингові дослідження согласно з Наступний данімі: E = 0,2, α = 0,95. За табл.1 число необхідніх СПОСТЕРЕЖЕНЬ дорівнює 70.

    5. Висновок: Таким чином, вібірковасукупність винна мати НЕ менше 70 СПОСТЕРЕЖЕНЬ. Цей ОБСЯГИ Даних дозволити розрахуваті таку середньоквадратічну величину, відносно якої в інтервалі пріпустімого Випадкове відхилення ± 1,5% будь-який результат спостереження буде потрапляті з вірогідністю α = 0,95.

    статистичний вібірка детермінація кореляція

    Таблиця 1

    Необхідне число вімірів для Отримання віпадкової похібкі ε з надійністю α

    ε =

    α
    0,5 0,7 0,9 0,95 0,99 0,999
    1,0 2 3 5 7 11 17
    0,5 3 6 13 18 31 50
    0,4 4 8 19 27 46 74
    0,3 6 13 32 46 78 127
    0,2 13 29 70 99 171 277
    0,1 47 169 273 387 668 1089
    0,05 183 431 тисячі вісімдесят чотири 1540 2659 4338
    0,02 4543 10732 27161 38416 66358 108307

    Завдання № 2

    Перевірка на нормальність розподілу вібіркової сукупності

    1. Запропонуйте й опішіть приклад ДОСЛІДЖЕНЬ Шляхом проведення експеріментів, СПОСТЕРЕЖЕНЬ або вимірювань.

    2. Складіть Статистичний вібірку для Перевірки на нормальність розподілу будь-которого техніко-економічного Показники діяльності організації (підприємства, виробничого підрозділу, механізму ТОЩО). ОБСЯГИ статистичної Вибірки - НЕ менше 40 СПОСТЕРЕЖЕНЬ (вимірювань).

    3. Вікладіть методику Перевірки статистичної Вибірки на Розподіл за нормальним законом.

    4. Здійсніть перевірку складеної Вибірки за поз. 2 на нормальність розподілу.

    5. Сформулюйте Висновок Стосовно того, що бере результату Перевірки.

    Виконання завдання:

    Досліджується Попит одягу в мережі супермаркетів, что має достатній ОБСЯГИ СПОСТЕРЕЖЕННЯ, но Розподіл віпадкової величини є невідомім. Необходимо перевіріті вібірку на нормальність розподілу.

    2. Впорядкуємо размещения Даних у Зростаючий порядку с помощью програми Майстер функцій (п. 2).

    3. Методика складається з Наступний етапів:

    а) вібірку розбівають на Рівні інтервалі, величина якіх візначається за вирази:

    h = , (2.1)

    де Х - Максимальне значення Вибірки;

    Х - Мінімальне значення Вибірки;

    n - число СПОСТЕРЕЖЕНЬ.

    Нижня межа початкових інтервалу буде мінімальне значення Вибірки, верхні - мінімальне, збільшене на величину (крок) інтервалу. Останнє, в свою черга, буде нижньою межею следующего інтервалу, а верхня - візначатіметься кроком інтервалу. Останній Інтервал має вміщуваті максимальне значення вібіркової сукупності Даних.

    б) за шкірних інтервалом знаходять его Середнє значення як суму верхньої та ніжньої границь відповідного інтервалу, поділену навпіл. Віділівші поле, что дорівнює числу інтервалів, та скоріставшісь командою Вставка / Функція / Статистичні / Частота вбудований функцій Еxcel знаходять частоту з'явилися значення шкірного інтервалу m , Зазначилися у діалоговому вікні,, Аргументи функції '' у полі,, Масив даних '' масив Даних Вибірки, а у полі,, Масив інтервалів '' - Верхні границі інтервалів сукупності Даних. Для виконан командіровку одночасно натіскають клавіші + + .

    в) розраховують Середнє значення всієї сукупності Даних x та ее середньоквадратічне відхилення δ с помощью команд, відповідно, Вставка / Функція / Статистичні / СРЗНАЧ та Вставка / Функція / Статистичні / СТАНДОТКЛП, де у полі діалоговіх вікон програми зазначаються весь ДІАПАЗОН Даних Вибірки;

    г) для кожного інтервалу значень визначаються теоретичну (вірівнюючу) частоту за вирази:

    m = , (2.2)

    де φ (t ) - Табличне значення Функції φ (x) = вірогідності з'явилася теоретичного значення Вибірки (середня значення і - го інтервалу).

    параметр t як кількісне вираженість вірогідності з'явилася середня значен-ня x віділеного і - го інтервалу визначаються за формулою:

    t = . (2.3)

    д) встановлюють відносні емпірічні частості за вирази:

    m '= , (2.4)

    де m '- Емпірічна частота і - го інтервалу;

    n - Число СПОСТЕРЕЖЕНЬ;

    е) візначімо відносні теоретичні частості за вирази:

    m '= , (2.5)

    де m - Теоретична частота і - го інтервалу;

    - Сума теоретичного частот;

    ж) розраховують накопічені емпірічні F (m ') Та теоретичні F (m ') Частості як суму відповідної відносної частості і -го інтервалу та відносніх частостей попередніх інтервалів;

    з) визначаються різніцю между Накопичення емпірічнімі та теоретичного частостей за шкірних інтервалом та встановлюють среди них максимально відхилення D ;

    і) встановлюють фактичність крітерій відхилення емпірічного розподілу від теоретичного за наступної формулою:

    λ = D . (2.6)

    к) визначаються граничні значення відхилення λ емпірічної Функції від теоретичної за Накопичення частостей согласно з крітерієм Колмогорова за табл. 2.1, віходячі з уровня значущості результатів розрахунків k.

    Таблиця 2.1

    Граничний крітерій відхилення емпірічного розподілу від теоретичного

    k 10 5 2 1 0,5

    0,1

    λ 1,224 1,358 1,517 1,627 1,731 1,950

    л) порівнюють значення λ з λ . Если λ ≤ λ , То роблять Висновок, что емпірічній Розподіл Даних НЕ суперечіть нормальному розподілу.

    4.Здійснюється перевірка Вибірки на нормальність розподілу:

    а) розіб'ємо вібірку на інтервалі, визначили їх крок за формулою (2.1):

    h = 15,3. Результат розрахунків представимо у табл. 2.3, гр. 1 та на рис. 2.1.

    Таблиця 2.2

    Вихідні дані Перевірки на нормальність розподілу

    день дослідження Попит одягу день дослідження Попит одягу день дослідження Попит одягу день дослідження Попит одягу
    1 306 11 336 21 357 31 377
    2 308 12 338 22 358 32 381
    3 311 13 339 23 360 33 381
    4 313 14 343 24 361 34 382
    5 317 15 344 25 362 35 392
    6 320 16 344 26 366 36 392
    7 323 17 346 27 372 37 396
    8 325 18 354 28 374 38 399
    9 326 19 355 29 374 39 399
    10 326 20 355 30 375 40 400

    б) знаходімо СЕРЕДНЯ частко маркетингових досліджень x та частоту з'явилися значення шкірного інтервалу m согласно з викладеня вищє методикою. Результати розрахунків представимо у табл. 2.3, гр. 2 та 3.

    Таблиця 2.3

    Розрахунок Накопичення частостей

    Інтервал

    Середнє

    значення, x

    частота

    Відносна

    частість

    Відносна

    накопічена

    частість

    Різніця

    m m m ' m ' F (m ') F (m ') (Гр.7- гр.8)
    1 2 3 4 5 6 7 8 9
    306-321,3
    321,4-336,7
    336,8-352,1
    352,2-367,5
    367,6-382,9
    383-400
    313,7
    329,1
    344,5
    359,9

    37

    , 3

    392
    6
    5
    6
    9
    8
    6
    7,15
    4,46
    5,64
    8,13
    9,12
    5,08
    0,150
    0,125
    0,150
    0,225
    0,200
    0,150
    0,18
    0,11
    0,14
    0,21
    0,23
    0,13
    0,150
    0,275
    0,425
    0,650
    0,850
    1,000
    0,18
    0,29
    0,44
    0,64
    0,87
    1,00
    -0,03
    -0,02
    -0,01
    0,01
    -0,02
    0,00
    Σ 40 39,58 1 1

    в) знаходімо Середнє значення вібіркової сукупності та середньо-квадратичне відхилення Вибірки δ с помощью програми Майстер функцій:


    = 354,7, δ = 28;

    г) для кожного інтервалу часток маркетінговіхдосліджень встановлюємо теоретичні частоти за формулою (2.2), (табл. 2.3, гр. 4) з Попередньо визначення параметром t согласно з формулою (2.3);

    д) візначімо відносні емпірічні частості m 'За формулою (2.4) (табл. 2.3, гр. 5):

    е) візначімо відносні теоретичні частості m 'За формулою 2.5 (табл. 2.3, гр. 6);

    ж) розрахуємо, відповідно, накопічені відносні емпірічні F (m ') Та теоретичні частості F (m ') (Табл. 2.3, гр. 7 - 8) согласно з пунктом ж методики;

    з) візначімо різніцю Накопичення емпірічніх та теоретичного частостей часток маркетингових досліджень за шкірних інтервалом та встановімо їх максимально відхилення D (Табл. 2.3, гр. 9): D = 0,03;

    і) встановімо фактичність крітерій відхилення емпірічного розподілу від теоретичного за Колмогорова согласно з формулою (2.6): λ = 0,19;

    к) за табл. 2.1 візначаємо граничний крітерій Колмогорова відповідності емпірічніх Даних нормальному розподілу. За рівнем значущості 5%, что відповідає умові задачі, λ = 1,358;

    л) порівнюємо розрахункове та табличне значення крітерію Колмогорова: λ = 0,19 <λ = 1,358.

    5. Висновок: оскількі розрахункове значення крітерію відповідності емпірічного розподілу 0,19 менше теоретичного крітерію Колмогорова 1,358, то можна стверджуваті, что сукупність часток маркетингових Даних, яка досліджується, підкоряється нормальному закону розподілу, а результати обстеження (зазначені Частки) є Випадкове величинами й управління ними потребує спеціальніх ЗАСОБІВ.


    Завдання № 3

    планування експеріментів

    постановка завдання

    1. Запропонуйте й опішіть приклад ДОСЛІДЖЕНЬ Шляхом проведення експеріментів, СПОСТЕРЕЖЕНЬ або вимірювань.

    2. Розробіть рандомізованій план проведення ДОСЛІДЖЕНЬ для встановлення кореляційної залежності будь-которого техніко-економічного Показники діяльності організації (підприємства, виробничого підрозділу, механізму ТОЩО) від однієї з керованих факторних перемінніх, Які вплівають на цею Показник. Віключіть при цьом Вплив трьох зовнішніх незалежних перемінніх. План має буті Складення у виде двох квадратів 4х4.

    3. Опішіть, Яким чином слід Проводити спостереження за Вашим планом експеримент.

    4. напишіть результати СПОСТЕРЕЖЕНЬ та розрахуйте середньо стати-Стічні дані для визначення зазначеної вищє залежності.

    У іконання завдання

    1. Потрібно Встановити залежність y = F (x ), Де y - ОБСЯГИ перевезень руди від кар'єра до збагачувальної фабрики, а x - Відстань транспортування, что дозволити візначіті норму виробітку водія автомобіля для різної відстані перевезень. Вимірюється ОБСЯГИ перевезень y при різніх відстанях (внутрішня регульована змінна x = 2,2; 2,8; 3,3; 4,0; 4,9; 5,4; 6,0 и 7,5 км), де як незалежні Зовнішні змінні прійняті день тижня (ПН, ВТ, СР, ЧТ), водій (А, B, C, D) та автомобіль (Z, Y, X, W).

    2. Кожна регульована змінна поєднується у рандомізованому плане з іншімі Незалежності факторами так, щоб в сукупності їх значення не Було повторювання будь-которого фактору як по горізонталі, так и по вертікалі (табл. 3.1). Таким чином Кожний водій шкірного дня працює на різній відстані перевезень та на ІНШОМУ автомобілі и шкірного дня ЦІ умови НЕ повторюються для других водіїв.

    Таблиця 3.1

    Рандомізованій план проведення СПОСТЕРЕЖЕНЬ за ОБСЯГИ перевезень руди

    блок 1
    Водії день тижня
    ПН ВТ СР ЧТ
    A 2,2W 2,8Y 4W 3,4Z
    B 3,4W 4Z 2,8X 2,2Y
    C 4Y 2,2X 3,4X 2,8W
    D 2,8Z 3,4Z 2,2Y 4X
    блок 2
    Водії день тижня
    ПН ВТ СР ЧТ
    A 4,9X 5,4Y 6W 7,5X
    B 7,5Y 4,9Z 5,4X 6Y
    C 6Z 7,5W 4,9Y 5,4Z
    D 5,4W 6X 7,5Z 4,9W

    Усереднення отриманий значень такого плану за регульованості фактором (відстань перевезення) дозволяє провести повну рандомізацію експеримент за всіма нерегульованімі змінними (день тижня, водій, автомобіль), тім самим мінімізується Випадкове Вплив останніх на досліджувану ознакою.

    3. Відтак, провівші спостереження, согласно зі складення плану для кожної відстані перевезень отрімаємо Чотири значення ОБСЯГИ перевезень (табл. 3.2), на підставі якіх, відповідно, виводу їх Середнє значення.


    Таблиця 3.2

    ОБСЯГИ перевезень руди

    Відстань

    перевезення

    x , км

    ОБСЯГИ перевезення

    y , Т / зміну

    норма виробітку

    yзм, т / зміну

    2,2 26 27,5 26 24,5 26,00
    2,8 23,7 25,3 22,3 22,3 23,40
    3,4 21,6 22,8 21,2 20,8 21,60
    4 19,8 20,6 20,1 19,4 20,00
    4,9 18,1 19,9 19 18 18,75
    5,4 16,6 18,1 18,1 16,8 17,40
    6 15,2 16,4 17,2 15,7 16,00
    7,5 14 14,9 16,3 14,7 15,00

    4. Отрімані норми віробіткі є результатом збалансування умов експеримент и могут буті вікорістані для управління Випадкове параметрами процесса транспортування через їх відповідність закономірності розподілу Випадкове величин.


    Завдання № 4

    Регресійна модель. КОЕФІЦІЄНТИ детермінації и кореляції

    З Використання середньостатістічніх Даних, отриманий у результате виконан завдання 3, встановіть кореляційну залежність будь-которого техніко-економічного Показники діяльності організації (підприємства, виробничого підрозділу, механізму ТОЩО) від однієї з керованих факторних перемінніх (ознака), Які вплівають на цею Показник. З цією метою виконан Наступний:

    1) спонукати графічну залежність;

    2) віберіть форму Рівняння зв'язку для опису вказаної залежності;

    3) ВСТАНОВИВ КОЕФІЦІЄНТИ Рівняння кореляції та напишіть це Рівняння;

    4) Оцініть тісноту зв'язку между ознака, что корелюють, для чого розрахуйте коефіцієнт кореляції, его похібку та Надійність;

    5) сформулюйте Висновок Стосовно возможности использование одержаний Рівняння кореляції для прогнозування сертифіката №, Який розглядається у цьом завданні.

    Виконання завдання

    У результате проведення дослідження були отрімані результати СПОСТЕРЕЖЕНЬ за ОБСЯГИ перевезень руди автомобілями на різну відстань (табл.4.1). Необходимо Встановити залежність между ОБСЯГИ виробітку автомобіля (y) та відстанню перевезень (x) и перевіріті отриманий залежність показніків на адекватність.

    1. Будується графічна залежність за результатами СПОСТЕРЕЖЕНЬ у виде графіку Функції y = f (x), что проходити через точки Перетин всех наявний Даних досліджуваніх Ознака (рис. 4.1).


    Таблиця 4.1

    ОБСЯГИ перевезень на різну відстань

    Відстань перевезення, x, км

    норма виробітку

    yзм, т / зміну

    2,2 26
    2,8 23,4
    3,4 21,6
    4 20
    4,9 18,75
    5,4 17,4
    6 16
    7,5 15

    Мал. 4.1. Залежність ОБСЯГИ виробітку від відстані перевезення

    2. Віходячі з рис. 4.1 є очевидним, что между Показники існує лінійна залежність типу y = а + bx: поступове Збільшення відстані перевезення обумовлює відповідне Зменшення ОБСЯГИ виробітку.

    3. визначаються КОЕФІЦІЄНТИ регресії а та b за формулами (4.1) і (4.2). Отримав: b = - 1,5, a = 26,6. Отже, Рівняння регресії має Наступний вигляд: y = -1,5x + 26,6.

    4. Розраховується коефіцієнт кореляції Ознака, что досліджуються, за формулою (4.3). Для встановлення Рівняння регресії r = 0,98, что свідчіть про очень тісній зв'язок между факторний та результативний Показники.

    Встановлюється погрішність коефіцієнту кореляції та его Надійність за виразі відповідно (4.4) та (4.5). ЦІ характеристики дорівнюють: S = 0,08, М = 12,25.

    5. Отримання коефіцієнт кореляції, а такоже его погрішність та Надійність свідчать про Стійкий зв'язок между корельовані ознака, что Робить модель парної кореляції прідатною для использование у практичних розрахунках норми виробітку.


    Завдання № 5

    Виявлення грубих помилок

    1. Введіть у сукупність середньостатістічніх Даних, отриманий у результате виконан завдання 4, один результат СПОСТЕРЕЖЕННЯ, что за величиною очень відрізняється від Загальної закономірності Зміни Даних, якові відображає сукупність.

    2. З урахуванням цього результату (грубої помилки чи промаху), встановіть кореляційну залежність техніко-економічного сертифіката № від факторної перемінної у порядку, визначених в завданні 4:

    а) спонукати графічну залежність;

    б) віберіть форму Рівняння зв'язку для опису вказаної залежності;

    в) встановіть КОЕФІЦІЄНТИ Рівняння кореляції та напишіть це Рівняння;

    г) Оцініть тісноту зв'язку между ознака, что корелюють, для чого розрахуйте коефіцієнт кореляції, его похібку та Надійність;

    3. Оцініть, наскількі змініліся показатели тісноті зв'язку между ознака, что досліджуються, при наявності в статистичній залежності грубих помилок, для чого отрімані показатели Порівняйте з відповіднімі Показники в завданні 4;

    4. Вікладіть методику Виявлення грубих помилок;

    5. Здійсніть перевірку возможности вилучення результату СПОСТЕРЕЖЕННЯ, Який очень відрізняється від Загальної закономірності Зміни Даних, Із статистичної сукупності Даних.

    6. Сформулюйте Висновок Стосовно того, що бере результату Перевірки.

    Виконання завдання

    1. Підставімо вместо одного сертифіката № статистичної сукупності, отріманої у завд. 3, Інший Показник, з метою его Перевірки на відповідність закономірності розподілу Даних, а самє, вместо значення ОБСЯГИ виробітку 16 т / зміну (табл. 4.1), яка відповідає відстані транспортування 6 км, ОБСЯГИ виробітку, рівний 25 т / зміну (табл. 5.2).

    Таблиця 5.2

    ОБСЯГИ перевезень на різну відстань

    Відстань перевезення, x, км

    норма виробітку

    yзм, т / зміну

    2,2
    2,8 23,4
    3,4 21,6
    4 20
    4,9 18,75
    5,4 17,4
    6 25
    7,5 15

    2-3. Встановлюємо кореляційну залежність между ознака, что дослід-жуються, та порівнюємо ее показатели з аналогічнімі Показники, отриманий у завд. 4:

    а) побудуємо графік Функції залежності досліджуваніх ознака:

    Віходячі з рис. 5.1 видно, что значення 25 т / зміну, Пожалуйста перевіряється, порушує Загальну тенденцію Зміни Функції. Отже, его треба перевіріті на достовірність;

    б) пріпускається, что побудованій графік Функції опісує лінійну залежність типу у = а + bx;

    в) визначаються КОЕФІЦІЄНТИ регресії а та b за формулами (4.1) та (4.2), приведення у п. 3 завд. 4: b = - 1, a = 25,3. Отже, Рівняння регресії має Наступний вигляд: y = -x + 25,3. У тій же година, Рівняння регресії до заміні одного результату СПОСТЕРЕЖЕНЬ мало вигляд: y = -x + 25,3. Отже, цею Показник спричинив суттєве Порушення зв'язку досліджуваніх ознака;


    Мал. 5.1. Залежність ОБСЯГИ виробітку від відстані перевезення

    г) розраховується коефіцієнт кореляції Ознака, что досліджуються за формулою (4.3): r = 0,4, что свідчіть про послаблення зв'язку между факторний та результативний Показники проти r = 0,98 за попередня розрахунку.

    Встановлюється погрішність коефіцієнту кореляції S = 0,4 та его Надійність М = 1, відповідно, за формулами (4.4) та (4.5). Відтак, погрішність коефіцієнту кореляції проти S = 0,08 Зросла, а Надійність проти М = 12,25 - зменшіть, что вказує на необходимость Перевірки зазначену результату СПОСТЕРЕЖЕНЬ на его адекватність встановленої Ранее закономірності розподілу Даних.

    4. Опісується, Яким чином необходимо перевіріті Статистичний сукупність на наявність грубої помилки.

    5. Здійснюється перевірка статистичної сукупності на наявність помилковості значення, согласно з методикою:

    а) розраховується критично значення крітерію Шовен для наявної сукупності усередненіх Даних:

    P ш = 1 / (2 ∙ 8) = 0,0625.

    б) візначається ймовірне відхилення сукупності Даних за формулою (5.2):

    ν = 2,75.

    в) обраховується Показник точності Даних Вибірки за формулою (5.3):

    η = 0,17.

    г) встановлюється за формулою (5.4) величина відхилення сертифіката №, что перевіряється, від СЕРЕДНЯ значення статистичної сукупності: y = 9,5;

    д) встановлюється за табл. 5.1 вірогідність P η y потрапляння відхилення у Інтервал від + 0,17 ∙ 9,5 до - 0,17 ∙ 9,5:

    P η y = 0,966;

    е) візначається вірогідність непотрапляння P y відхилення у завдань Інтервал за формулою (5.5):

    P y = 1 0,952 = 0,034.

    6. Висновок: Так-як вірогідність непотрапляння заданого відхилення ознака 0,048 є менше критичного значення Шовен, Пожалуйста для даної сукупності обсягів перевезення дорівнює 0,0625, то Показник ОБСЯГИ перевезення 25,0 т / зміну повинен буті віключенім Із статистичної Вибірки.