Для решения задачи нам необходимо определить коэффициенты, которые характеризуют структуру основных производственных фондов: коэффициент обновления (К обн.), коэффициент загрузки (К загр.) и коэффициент прироста (К прироста).
1. Коэффициент обновления (К обн.) определяется как отношение суммы введенных основных производственных фондов (ОПФ) к стоимости ОПФ на начало года:
К обн. = сумма введенных ОПФ / стоимость ОПФ на начало года
В нашем случае сумма введенных ОПФ равна 5,4 млн. руб., а стоимость ОПФ на начало года составляет 15 млн. руб. Подставляя данные в формулу, получаем:
К обн. = 5,4 млн. руб. / 15 млн. руб. = 0,36
Таким образом, коэффициент обновления (К обн.) равен 0,36.
2. Коэффициент загрузки (К загр.) определяется как отношение остатка стоимости основных производственных фондов после списания (ОПФ спис.) к стоимости ОПФ на начало года:
К загр. = ОПФ спис. / стоимость ОПФ на начало года
В нашем случае сумма списанного ОПФ равна 2,7 млн. руб., а стоимость ОПФ на начало года составляет 15 млн. руб. Подставляя данные в формулу, получаем:
К загр. = 2,7 млн. руб. / 15 млн. руб. = 0,18
Таким образом, коэффициент загрузки (К загр.) равен 0,18.
3. Коэффициент прироста (К прироста) определяется как разность суммы введенных основных производственных фондов и суммы списанных основных производственных фондов, деленная на стоимость ОПФ на начало года:
К прироста = (сумма введенных ОПФ - ОПФ спис.) / стоимость ОПФ на начало года
В нашем случае сумма введенных ОПФ равна 5,4 млн. руб., сумма списанных ОПФ равна 2,7 млн. руб., а стоимость ОПФ на начало года составляет 15 млн. руб. Подставляя данные в формулу, получаем:
К прироста = (5,4 млн. руб. - 2,7 млн. руб.) / 15 млн. руб. = 0,18
Таким образом, коэффициент прироста (К прироста) также равен 0,18.
Эти коэффициенты используются для анализа структуры основных производственных фондов и позволяют оценить эффективность использования этих фондов. Например, более высокий коэффициент обновления может указывать на интенсивное развитие предприятия, а более низкий коэффициент загрузки может свидетельствовать о недостаточной эффективности использования основных фондов.
Добрый день, я буду играть роль школьного учителя.
Для определения статической значимости результатов тестирования при заданном уровне значимости a=0,05, нам потребуется информация о результатах бега двух групп спринтеров, тренирующихся по разным методикам. Давайте представим, что первая группа спринтеров тренируется по методике "А", а вторая группа использует методику "В".
Шаг 1: Вначале необходимо записать результаты бега для каждой группы.
Предположим, что в первой группе результаты бега на 100м были следующими:
группа А: 11.2, 11.3, 11.5, 11.2, 11.4
А во второй группе результаты были следующими:
группа В: 11.1, 11.4, 11.6, 11.3, 11.7
Шаг 2: Посчитаем среднее значение для каждой группы.
Среднее значение для группы А: (11.2 + 11.3 + 11.5 + 11.2 + 11.4) / 5 = 11.32
Среднее значение для группы В: (11.1 + 11.4 + 11.6 + 11.3 + 11.7) / 5 = 11.42
Шаг 3: Вычислим разницу между средними значениями двух групп.
Разница между средними значениями: 11.42 - 11.32 = 0.1
Шаг 4: Посчитаем стандартное отклонение для каждой группы.
Чтобы посчитать стандартное отклонение, нужно вычислить сумму квадратов отклонений каждого значения от среднего значения и разделить на количество наблюдений. Затем извлечь из полученного значения квадратный корень.
Шаг 7: Найдём критическое значение t для заданного уровня значимости a и количества наблюдений.
У нас 5 наблюдений в каждой группе. Чтобы найти критическое значение t, нужно использовать таблицу распределения Стюдента. При заданном уровне значимости a = 0,05 (или 5%), и количестве наблюдений 10 (5+5), мы должны найти критическое значение на интервале с двумя хвостами и 9 степенями свободы. По таблице, значение t будет около 2,262.
Шаг 8: Сравним значение t-статистики со значением критической области.
t-статистика (0.43) меньше критического значения (2,262), что означает, что мы не можем отвергнуть нулевую гипотезу (нулевая гипотеза предполагает отсутствие статистически значимой разницы между группами).
Таким образом, результаты тестирования не являются статистически значимыми при заданном уровне значимости a=0,05.
(9 7\12 - 5 6\12): 1 1/6+1 1/8*8
4 1\12 : 1 1\6 +1 1/8*8
3 3\7 + 1 1\8 * 8
3 3\7 + 9 = 12 3\7
ответ: 12 3\7