PŘÍKLADY ZE STATISTIKY

pozor, pokud chcete, aby odkazy ostatních hesel byly funkční, nainastalujte si nyní help, pokud jej již nemáte instalován.

odkazy na příklady jsou funkční i bez instalace helpu

PŘÍKLADY

ST3

PŘÍKLAD Č. 1 – hODNOCENÍ PROVOZU PROVOZOVNY – HLEDÁNÍ ZÁMĚRNÝCH ZÁSAHŮ DO TRŽEB A NÁKLADŮ

PŘÍKLAD Č. 2 – PŘÍKLAD - VÝVOJ KURZŮ, odhad rozpětí

PŘÍKLAD - HODNOCENÍ PROVOZU / PROVOZOVNY

odkazy na soubor cvičný, OBRÁZEK 1, OBRÁZEK 2

hlavní EXTERNÍ Odkazy :

Práce v Excelu - Informace o formuláři statistika - Výpočet ve formuláři statistika - Exportní soubory ve formuláři statistika - příklady formuláře statistika - př. ST - př. 1 Př. 2 - Postup ve formuláři statistika

základní EXTERNÍ odkazy formuláře

ZADÁNÍ PROBLÉMU

příprava pole dat 1 A 2 ze souboru Excel

NASTAVENÍ A IMPORT DAT

NASTAVENÍ VÝPOČTU A VLASTNÍ VÝPOČET

EXPORT TABULKY B

ANALÝZA - ROZBOR

NOVÉ ZADÁNÍ PRO NÁKLADY A OPAKOVÁNÍ AKCE

ANALÝZA A REKAPITULACE

Příklad - zadání - rozdílné výstupy pracovníka v provozu, provozovně, ve službách - hledání slabého místa

Organizace disponuje jedním střediskem, které má tržby i výdaje. Jde například o výkup a prodej materiálu - kovů. Může jít ale i o jakoukoliv prodejnu,kde pracovníci jsou samostatní a mohou nakupovat suroviny, či jiné služby. Střídají se zde dva pracovníci. Rádi bychom věděli, jak se liší chování tržeb a nákladů dle jednotlivých pracovníků. Podle toho bychom mohli zjistit, zda osoba, spjatá přímo s těmito tržbami má vliv. Jinými slovy, nejedná-li se o nějaké slabé místo, které je způsobeno neschopností pracovníka, anebo přímo jsou změny v chování hospodaření záměrné. Záměrnost počínání, má určité znaky, kdy je určité chování závislé na přítomnost jiných podmínek. Zde v tomto příkladu nyní zjistíme rozdílnost v tržbách obou pracovníků. Z celkového výsledku tržeb a nákladů zjišťujeme, že výsledky pana Svobody jsou horší. Proto provedeme analýzu těchto tržeb a nákladů, se zaměřením na výkony pana Svobody.

KROK 1 - příprava pole 1 A POLE 2 ze souboru Excel

( Možnost C - práce s dvěmi poli, ale s jedním souborem )

KROK A - příprava pole na import

Otevřít soubor Excel č. 1 - - název C.\Bohemius\tabulky Excel\priklady\statistika1

V souboru si vybereme pole A - (Pole A bude od buňky H5 až do buňky H39 - tržby pana Nováka) - pomocí CTRL - a myši si vybereme pole B - pole bude od buňky N5 až N43 - tržby pana Svobody.

Tlačítko Detekuj zdroj 1 - Tlačítko Detekuj 2.výběr je ze stejné tabulky, kde je i první výběr -

Otevřít formulář statistiky

KROK B - Nastavení importu a vlastní import - do popisu dáme číslo 00001 , do klíče

dáme číselnou hodnotu 11 - jako celé tržby, do popisu dáme Tržby provozovna 1, Místo - Ústí nad Labem, Období počátek. 2010

Dále pro ignorování nastavíme, aby se prázdné buňky nepřeváděly na nulu a zatrhneme práci s dvěma tabulkami.

Zvolíme tlačítko A - Pouze Analyzuj formát dat a tím provedeme kontrolu a import dat do kalkulačky.

obrázek 1 - nastavení pro import

nastavení importu

KROK C - Nastavení výpočtu - Nastavíme v záložce Nastavení - nuly ze statistiky při výpočtu nevynechávat. Pro výpočet typu A nastavíme 30 %, pro výpočet typu B nastavíme hodnotu 3500 Kč a 20% toleranci a pro výpočet typu C nastavíme minimum 5000 Kč a 8000 Kč jako maximum. Pak provedeme výpočet tlačítkem B. Zrušíme volbu v Nastavení, aby oba soubory dat měly stejný počet hodnot.

KROK D : Exportujeme vše do souboru řešení. Před tímto exportem však změníme klíč na T-N1 (Tržby Novák 1) . Zde je nutné abychom nejdříve například založili soubor v Excelu, nějak jej nazvali a teprve poté jsme jej otevřeli přes prostředí kalkulačky. My výsledek exportujeme implicitně do našeho souboru řešení. Přes tlačítko Řešení přiložit do databáze.

KROK E - Analýza - rozbor - krok A

Budeme si všímat výraznějších, anebo trvalých nesrovnalostí. Pan Svoboda má celkově nižší průměr a to o celých 15,65 %. Intervaly A, B, C u speciálních výpočtů vidíme, že se převážně stěhují k počátku, kde jsou nižší denní tržby. Nejmenší tržbu má pan Svoboda také. Jedná se tedy o trvalý stav, kdy pan Svoboda má tržby nižší. Podíváme se ještě na rozkolísanost tržeb. Rozptyl, tedy čtverce tržby jsou stejné. Odchylka je ale menší. Mohla být větší, protože rozpětí je větší a maximum je u pana Svobody také větší. Pak by měly být tržby rozházenější, ale nejsou. Naopak průměrná odchylka od průměru je menší. Můžeme říci, že tržby se tak nějak točí více okolo průměru, který je nižší. Jako by k tmo průměru byla vyšší tendence. Vzhledem k většímu rozsahu, menší rozkolísanosti a nižšímu průměru lze sledovat spíše záměr, tedy korigování tržeb, než menší schopnost zajistit tržby. Viz obrázek 2.

Obrázek 2 - vývoj ukazatelů pana Svobody

porovnání dvou tabulek tržeb

Analýza B - krok F

Vytiskneme rozbor A , stačí strana 1. Pak v klíčí změníme výraz 11 na 21 (Tržby Svoboda 1 ) . Číslo statistiky

změníme o jedno vyšší na číslo 2. K tomu můžeme použít pravé tlačítko myši a zvýšit číslo statistiky o jednu .Pak změníme export dat na Tab. B - viz volba Výsledky exportuj z a provedeme opět nový výpočet, opět vytiskneme u Rozboru A první stranu. Obě sestavy nyní umíme rozlišit podle čísla statistiky, klíče a pod popiskem datum je údaj o vytištěné tabulce (Tabulka A, nebo tabulka B.Na závěr vše exportujeme opět do souboru řešení.

Podíváme se na na těchto listech na rozdíly mezi oběma stranami. - které by nám mohly něco sdělit - Nečastější hodnota pro tento příklad a počty skupin stejných hodnot nám nic říci nemohou. Budeme si spíše všímat mediánu, což je u druhé pana Svobody téměř o tisícovku menší.První kvartil u druhé tabulky je o 750 Kč také nižší. Poslední kvartil je o cca 800 Kč nižší. Všechno je tak nějak pravidelně posazeno směrem doleva. Prozatím to spíše ukazuje na pravidelnost v posunu doleva, což je příliš velká náhoda.

KROK G - Nový rozbor. Protože si nejsme příliš jistí, zda pan Svoboda vědomě pravidelně nesnižuje tržby, podíváme se na jeho hospodaření v nákladech.

Provedeme nové načtení polí a to nákladů, ve stejné tabulce. Maximalizujeme soubor statistiku č. 1 a klikneme myší na jakékoliv pole. Tím se výběr zruší. Poté provedeme opět nové dva výběry pomocí myši a druhý výběr pomoci CTRL klávesy. Provedeme novou detekci obou polí. Maximalizujeme formulář statistiky. Provedeme nový import. Změníme číslo statistiky a klíč třeba na 12 (Náklady -Novák) - Vypočteme statistiku a exportujeme do Excelu. Zde se nám nahlásí předtím ale chyba , že minimum intervalu ve výpočtu C je větší, než maximum. Opravíme proto hodnotu v B výpočtu na 2000 Kč, hodnotu v C výpočtu na 2500 u minima a 3500 Kč u maxima. Poté provedeme znovu výpočet.

Exportujeme řádek do souboru řešení. Následně opět změníme číslo statistiky a klíč na 22 (Náklady Svoboda 1)

KROK H - nová analýza. Nová analýza výdajů nám sděluje :

Průměr u pana Svobody je vyšší o 8 procent. Rozptyl je velmi vysoký . Odchylka je o 20% vyšší. Maximální hodnota je vyšší , ale to může být způsobeno jednorázovou nákupní akcí. Podíváme-li se na intervaly u výpočtů A-B-C, vidíme, že náklady jsou nižší. Vyšší průměr je tedy způsoben velkými nákupy. Z toho důvodu je nutné se podívat na vývoj četnostní skupiny, abychom viděli, jaké hodnoty způsobily vyšší rozkmit v nákladech a současně vyšší průměr. V četnostní skupině u pana Nováka vidíme 3 nákupy nad 3000 Kč a dva nákupy nad 4000 kč. U pana Svobody vidíme počet nákupů nad 3000 Kč 2x a počet nákupů dále 2 x nad 4000 Kč, 1x nad 5000 kč a 1 x za 8652 Kč..

Celková rekapitulace .

U tržeb je pan Svoboda méně rozkolísaný, u nákupů je to markantní rozkolísanost. U tržeb je průměr nižší, u nákladů je průměr vyšší. U zjištění, kde se pohybují hodnoty - výpočtů A-B-C vidíme, že se kloní více doleva. U nákupu pana Svobody jsou dva vyšší nákupy. Původní odhad, kdy pan Svoboda ponižuje záměrně tržby, odporuje chování při nákupech. I když je rozkolísané, je způsobena dvěma vyššími nákupy. Tyto nákupy jsou i bez této statistiky samozřejmě předmětem kontroly, už jenom proto, že silně vybočují z průměru. Jako celkové zhodnocení můžeme říci, že hospodaření pana Svobody je horší, u nákladů je nevyvážené a u tržeb je podezřelé, jak jsou rovnoměrné. Z toho vyplývá, že tržby by mohly být lehce krácené, dle příležitosti, aby to nebylo "nápadné". Pan Svoboda současně se stará více o nákupy, na úkor tržeb a zdá se , že jeho chování nemá dobrý vliv na celkové Cash Flow. Z toho důvodu se doporučuje se soustředit kontrolní činnost na pana Svobody. Bylo by dobré mu sdělit, že jeho práce po analýze vykazuje nedostatky a že bude sledován. Po třech měsících lze přistoupit znovu ke kontrole a především na tržbách zhodnotit jeho další rozkolísanost. Pokud tato rozkolísanost se prudce zvýší, pan Svoboda již nehlídá tržby (aby vypadaly rovnoměrně) a proto první tři měsíce před kontrolu č. 1 byly tržby záměrně kráceny, tedy cca o 500 - 800 Kč denně.

ST4

PŘÍKLAD - VÝVOJ KURZŮ, odhad rozpětí

odkazy na soubor cvičný,

základní externí odkazy příkladu

ZADÁNÍ PROBLÉMU

příprava pole dat 1 A 2 ze souboru Excel

NASTAVENÍ A IMPORT DAT

NASTAVENÍ VÝPOČTU A VLASTNÍ VÝPOČET

EXPORT TABULKY B

ANALÝZA - ROZBOR

NOVÉ ZADÁNÍ PRO NÁKLADY A OPAKOVÁNÍ AKCE

ANALÝZA A REKAPITULACE

Příklad - zadání - rozdílné výstupy pracovníka v provozu, provozovně, ve službách - hledání slabého místa

Organizace obchoduje se zahraničím. Jde o měsíční rámcový obchod se splatností do 14 dnů.. Vzhledem k tomu, že jde o značné Kurzové riziko, které se může promítnout do statisícových i milionových částek.. Potřebovali bychom odhadnout, jakým způsobem se chová kurz koruny vůči Eur, abychom zhodnotili případné riziko. Záleží na organizaci, jaký zvolí přístup. Například lze porovnat chování dle minulých let, jednotlivé chování kurzu v roce, chování o sezónách a podobně. My zvolíme následující způsob. Protože jde o splatnost 15 dnů, budeme hodnotit tedy rozdíly kurzů za 15 dnů. Řekněme, že se jedná o období duben. My vezmeme tedy v úvahu za rok 2008 a rok 2009 období polovinu března až celý duben. Ve vedlejším sloupci Excel si připravíme další sloupec, který bude mít hodnotu rozdílu ve vývoji kurzu za 15 dnů .Takový příklad je ve statistice č. 4.

Výsledek pak porovnáme s vývojem v roce 2010.

KROK 1 - příprava pole 1 A POLE 2 ze souboru Excel

( Možnost C - práce s dvěmi poli, ale s jedním souborem )

KROK A - příprava pole na import

Otevřít soubor Excel č. 1 - - název C.\Bohemius\tabulky Excel\priklady\statistika4 - list celkem

V souboru si vybereme pole A - (Pole A bude od buňky H58 až do buňky H89 - vývoj kurzů v roce 2008 po půl měsíci ) - pomocí CTRL - a myši si vybereme pole B - pole bude od buňky M57 až M88 - vývoje ve sledovaném období polovina března až konec dubna v roce 2009

Tlačítko Detekuj zdroj 1 - Tlačítko Detekuj 2.výběr je ze stejné tabulky, kde je i první výběr -

Otevřít formulář statistiky

KROK B - Nastavení importu a vlastní import - do popisu dáme číslo 00005 , do klíče dáme číselnou hodnotu 31 - jako kurzy 1 , do popisu dáme Vývoj kurzů 1, Období počátek. 2008_2009 - viz obrázek 1.

Dále pro ignorování nastavíme, aby se prázdné buňky nepřeváděly na nulu a zatrhneme práci s dvěma tabulkami., Kladné i záporné hodnoty máme povoleny a ignorujeme záporné hodnoty.

Zvolíme tlačítko A - Pouze Analyzuj formát dat a tím provedeme kontrolu a import dat do kalkulačky.

obrázek 1 - nastavení pro import - měny

KROK C - Nastavení výpočtu - Nastavíme v záložce Nastavení - nuly ze statistiky při výpočtu nevynechávat. Pro výpočet typu A nastavíme 25 %, pro výpočet typu B nastavíme hodnotu 0,5 Kč a 100 % toleranci a pro výpočet typu C nastavíme minimum -0,5 Kč a 0,5 Kč jako maximum. Pak provedeme výpočet tlačítkem B. Zrušíme volbu v Nastavení, aby oba soubory dat měly stejný počet hodnot.

KROK D : Exportujeme vše do souboru řešení. Před tímto exportem však změníme klíč na 006 (rok 2008 ) . Zde je nutné, abychom nejdříve například založili soubor v Excelu, nějak jej nazvali a teprve poté jsme jej otevřeli přes prostředí kalkulačky. My výsledek exportujeme implicitně do našeho souboru řešení. Přes tlačítko Řešení přiložit do databáze.

KROK E - Analýza - rozbor - krok A

Porovnáním korelací vidíme, že shoda sice není, ale jistá podobnost tu je. Z maxima vidíme, že se maximálně pohnula o 0,945 dopředu a poklesla o maximálně 1,455 Kč dolů. Rok 2009 je velmi rozkolísaný, což se dá přisuzovat mnoha vnějším vlivům, jako bylo šrotovné, odsouhlasení pomocí bank, a nárazovým zprávám ohledně krachů nejrůznějších velkých společností.U sledovaných intervalů vidíme, že čtvrtina sledovaných hodnot se v roce 2008 pohybuje od 50 haléřů do 24 haléřů oslabení, od 4 haléřů oslabení a 17 haléřů posílení uprostřed a od 32 haléřů do 47 haléřů posílení na konci. U intervalu B vidíme od hodnoty nula do hodnoty 1 Kč 18 hodnot z 32, tedy i tak byla koruna nestabilní.V intervalu od ztráty 50 haléřů do posílení měny 50 haléřů vidíme, že se jedná o 31 hodnot, vyšší znehodnocení měla pouze 1 hodnota. A vyšší znehodnocení neměla žádná hodnota.

U roku 2009 vidíme, že je silně rozkolísaná. První čtvrtina hodnot se pohybuje od 1,45 Kč oslabení až po 24 haléřů oslabení. Poslední čtvrtina hodnot se pohybovala od 25 haléřů posílení do 95 haléřů posílení.. Aby koruna častěji posilovala, pak z hlediska statistiky musí být skoky oslabení vyšší.

Zhodnotíte-li rok 2008 a 2009, Vidíme, že trh je velice nervózní a rozkolísaný. pro nás bude tedy rok 2008 jakousi laťkou pro rovnovážnost a my se budeme k ní v roce 2010 blížit. Pokud po 1 roce krize se v měsíci březnu začaly mírně trhy oživovat, můžeme říci, že situace by se měla stabilizovat.Pokud by tedy nepřišla nějaká záporná zpráva typu Řecka, měl by být trh stabilnější, než v roce 2010. Z toho se budeme odrážet.

Pro rok budeme tedy odhadovat, že se situace stabilizovala minimálně z 50%. Rozkyvy trhu budou tedy řekněme o 30% menší. pro nás to znamená, že provedeme nový výpočet a proto zadáme nové hodnoty do výpočtů typu A-B-C. Nás bude zajímat 80% všech pohybů. Dále nás bude zajímat hodnota okolo mediánu, což bylo -0,165, odchylku 100% ponecháme. V intervalech trochu přidáme a to na polovinu původního rozpětí od 25 do 75 centilu, tedy -0,72 do 0,215. A provedeme nový výpočet přes Tab. 2.

Analýza B - krok F

Pokud se podíváme na nové výsledky ve speciálních výpočtech, vidíme, že první čtvrtina výsledku zleva je od hodnoty 1,45 hal do 0,335 hal, okolo mediánu to je od -0,89 hal do 0,5 Kč plus.Na konci to je od -0,72 hal hal do 0,945 hal. My si především všímáme mediánového intervalu uprostřed, tedy že tato skupina hodnot by se měla pohybovat tedy mezi 90haléři minus až 50 haléři plus . Jako pravděpodobnost 0,2188 vidíme výskyt okolo hodnoty -0,165, což je velice málo. Pokud si budeme všímat sledovaného intervalu, vychází nám, že 18 hodnot bude právě v tomto intervalu, což je 56 %. . Rekapitulujeme : 80% je od -0,89 do 0,5. Od 0,0 do 0,,33 to je 21 % výskytu . Od -0,72 do +0,215 to je 56% výskytu. Náš odhad tedy je :

ve zlepšení o 30%, co se týče rozkolísanosti. Tedy místo 80% to je 87 %, Místo 21% to je 21+(100-21)/100*30=45 % a místo 56 to je 69%

pro naše rozhodnutí : Pokud jsme exportéři, není posilování koruny pro nás příznivé. Potřebujeme tedy, aby se koruna oslabovala. Kladné zhodnocení je pro nás ztrátou. Tedy pravděpodobnost změny je : 87% *(-0,89+0,5) + (-0,72+0,215 ) * 69% + (0+ 0,33) * 45 % = - 0,565. Protože 89+69+45=201% ,pak 0-0,565 / 2,01 = 28 haléřů ztráta. = střední hodnota. Závěrem tedy je, že se pohyb bude pohybovat spíše dolů. o 28 haléřů . Což je vysoce spekulativní. Každopádně to pro nás znamená snížení rozpětí pohybů. Pokud nás zajímá pouze zhodnocení koruny, pak od 0 Kč do 33 haléřů to je ze 45%. Na znehodnocení při 89% tak zbývá 87-45% , čil 42% zhodnocení do 0,89 kč minus. Pro nás to znamená rozpětí 89% od - 0,89 do Kč do +0,5 Kč. Riziko 45% pro 50 haléřů je tedy pro nás tím ukazatelem, který si budeme chtít pojistit proti ztrátě. Pro nás se vyplatí tedy pojistit si hodnotu kuru až do skoku 50- střední hodnota při polovičním riziku horní části intervalu mezi 0,5 a střední hodnotou., tedy 0,5- 28 hal = 078/2=39 hal plus.k hodnotě -0,28, čili 11 haléřů fixace. plus. Pokud tedy při fixaci kurzu a Forvard operaci dohodnuta částka do 50 haléřů za 15 dnů, obchodník věnuje bance svůj pravý interval ztráty. výhodné tedy je si dohodnout s bankou takovou fixaci, která bude 39 haléřů nižší,. To je pro nás odpověď.

Kontrola :

Pokud máme možnost vystavit fakturu od 2. dubna 2010 do 10 dubna 2010, podíváme se , jak dopadly změny kurzů od 25. dubna 2005:

Kurzy měny Kč/Eur a změny po půl měsíci

datum	kurz	po 15 dnech změna	rozdíl od fixace + 22 hal	výsledek	zisk / ztráta na faktuře za 100 000 Eur	rozdíl při fixaci fixace + 50 hal	zisk nebo ztráta	zisk / ztráta na faktuře za 100 000 Eur
20.4.2010	25,305	0,01	0,1	ztráta	-10000	0,49	ztráta	-49000
21.4.2010	25,285	0,045	0,065	ztráta	-6500	0,455	ztráta	-45500
22.4.2010	25,365	0,175	-0,065	zisk	6500	0,325	ztráta	-32500
23.4.2010	25,4	0,17	-0,06	zisk	6000	0,33	ztráta	-33000
26.4.2010	25,43	0,28	-0,17	zisk	17000	0,22	ztráta	-22000
27.4.2010	25,51	0,35	-0,24	zisk	24000	0,15	ztráta	-15000
28.4.2010	25,57	0,525	-0,415	zisk	41500	-0,025	zisk	+2500
29.4.2010	25,55	0,465	-0,355	zisk	35500	0,035	ztráta	-3500
30.4.2010	25,575	0,395	-0,285	zisk	28500	0,105	ztráta	-10500
3.5.2010	25,55	0,295	-0,185	zisk	18500	0,205	ztráta	-20500
4.5.2010	25,71	0,405	-0,295	zisk	29500	0,095	ztráta	-9500
5.5.2010	25,88	0,595	-0,485	zisk	48500	-0,095	zisk	+9500
6.5.2010	26,02	0,655	-0,545	zisk	54500	-0,155	zisk	+15500
7.5.2010	25,965	0,565	-0,455	zisk	45500	-0,065	zisk	+6500
10.5.2010	25,605	0,175	-0,065	zisk	6500	0,325	ztráta	-32500
11.5.2010	25,59	0,08	0,03	ztráta	-3000	0,42	ztráta	-42000
12.5.2010	25,39	-0,18	0,29	ztráta	-29000	0,68	ztráta	-68000

1. sloupce datum, 2. sloupec kurz po 15 dnech 3. sloupce změna po půl měsíci - 4. sloupce výdělek na 1 EUR v Kč při fixaci kurzu + 22 hal 15 dnů dopředu. 5. sloupec zhodnocení znaménka obchodu 6. sloupce výsledek ztráty / zisku při faktuře za 100 000 Eur. Rozdíl na 1 Eur při fixaci ze strany banky + 50 hal 14 dní dopředu - 8. sloupce znaménko obchodu a poslední sloupec zisk a ztráta při fixaci + 50 hal a faktuře za 100 000 Eur.

Zde vidíme 2 modelové případy, kdy se banka rozhodla fixovat 22 haléři, anebo 50 haléři dohodnutý kurz za 15 dnů. Třetí sloupec je výsledek všech rozdílů po 15 dnech a vidíme, že se jedná od -0,18 do 0,655 Kč. Banka se fixovala 50, 22 haléři. při rozdílu kuru 0,01 a fixaci 22 haléřů tak ztrácíme na Kurzových rozdílech deset tisíc Kč. , Při padesáti haléřích to je již 49 tis. Kč. Maximální ztráta je 68 tis. Kč. Vidíme, že se banka jistila na náš úkor zcela dobře. V tomto případě by se většinou nevyplatilo, abychom dopředu sjednávali kurz, byť s fixací 22 haléřů.

Zde bychom statistický výpočet použili tedy výhodně.