Книга - 6 стр

2.4. Проучване на пазара на апартаменти

За да направи това, той избира на случаен принцип 100 предложения за едностайни апартаменти и въвежда цените им в таблица по отношение на един квадратен метър обща площ (хиляда рубли).

Цени на апартаменти по отношение на един квадратен метър от общата площ (хиляда рубли).

Анализирайте съществуващата извадка и установете модели, присъщи на пазара на апартаменти.

Резултати от обработка на проби

Разпределението на апартаментите по отношение на цената на един квадратен метър е симетрично по отношение на средните стойности - хиляди рубли на квадратен метър. Отдясно и отляво на разпределителния център има приблизително еднакъв брой оферти.

Делът на скъпите жилища с цена над 60 хиляди рубли на квадратен метър, както и делът на евтиния сегмент с цена под 10 хиляди рубли на квадратен метър е малък - по 2%.

Разпределение на апартаментите по цена на кв. метра

Цена за квадратен метър

3. ЧИСЛОВИ ХАРАКТЕРИСТИКИ НА ПРОБАТА: СРЕДНА СРЕДНА, МОД, МЕДИАНА, СТАНДАРТНО ОТКЛОНЕНИЕ

Примерите, разгледани в глава 2, илюстрират приложението на метода за групиране на данни за анализ на характеристиките на извадка, нейното структуриране и оценка на представителността от една или друга гледна точка. Групирането ви позволява да изследвате конкретни бизнес процеси - пазари и техните характеристики, търсене, нужди и много други.

Освен това методът на групиране може да се използва и за директен анализ и прогнозиране на различни икономически показатели. Това се дължи на факта, че в много бизнес ситуации се налага да се работи с количества, за които е невъзможно да се каже предварително каква точно е стойносттате ще приемат при същите условия. В теорията на вероятностите такива количества се наричат случайни. Те включват например дневния брой посетители на търговския център, дневните приходи на ресторанта, пазарната стойност на акциите на фондовия пазар, доларът спрямо рублата, времето, прекарано от мениджъра за обслужване на клиенти и много други.

Използването на метода на групиране за изследване на такива случайни променливи е възможно при условие, че всички обекти, посочени

избраните в извадката са еднотипни, а съвкупността от основните фактори, влияещи върху изследвания показател, е еднаква. Примери за такава статистика са

• дневни обеми на продажби на определени домакински уреди,

• наемни цени за еднотипни офис площи,

• цена на квадратен метър на едностайни апартаменти в къщи от същата серия, разположени в същия квартал и др.

По правило стойностите на тези количества са различни, въпреки приблизително еднаквите условия за провеждане на „експеримента“ и обекти от същия тип. Сред основните задачи, които възникват пред анализатор или мениджър, който изучава този вид показатели, могат да се разграничат следните:

• как да се оцени или опише адекватно количество, чиято точна стойност не може да бъде предвидена предварително?

• коя от възможните стойности на такава стойност трябва да се ръководи (например при избора на размера на поръчката за продукт)?

• какви са възможните граници на изменение на съответния показател?

В теорията на вероятностите за решаване на този вид задачи се използват числени характеристики на случайни променливи и законите на тяхното разпределение (Приложение 1).

В реалните изследвания най-интересните са:

• типични стойности на случайна променлива (средна, най-очаквана);

• различни мерки за вариация, с помощта на които се оценяват диапазоните на промяна на възможните стойности на изследваното (случайно) количество;

• закони за разпределение, показващи кои стойности са по-често срещани и кои са по-редки.

3.2. Средноаритметично

В бизнеса често става необходимо да се характеризира съществуващ набор от данни с един или повече обобщаващи показатели. В математическата статистика като такива индикатори се използват най-типичните (най-очакваните) или най-често срещаните стойности на изследваното количество.

Те включват - средно аритметично (средно), медии

на и режим , изчислени на базата на примерните данни. Най-широко използваните при различни оценки са

средни (средноаритметични) стойности, обикновено наричани

само средни стойности - средни месечни продажби, средна възвръщаемост на акциите, средни заплати на служителите и т.н.

Ако има набор от данни, характеризиращи стойностите на изследвания показател Y, фиксирани, например, в различни периоди от време или за различни обекти - табл. 3.1, тогава средноаритметичната стойност се изчислява чрез намиране на сумата от всички стойности на y i и разделяне на получената сума на общия брой наблюдения N .