Статистичне вивичення виробницва яэць

Автор: Пользователь скрыл имя, 15 Декабря 2012 в 14:15, курсовая работа

Описание работы

Мета курсового проекту показати статистичне вивчення виробництва яєць. Кількісне відображення взаємозв’язку через систему показників являється завданням курсового проекту.

Содержание

ВСТУП 3
РОЗДІЛ 1. ПРЕДМЕТ, ЗАВДАННЯ СИСТЕМИ ПОКАЗНИКІВ
СТАТИСТИКИ ВИРОБНИЦТВА ЯЄЦЬ В УРАЇНІ
1.1. Предмет та завдання статистики виробництва яєць 4
1.2. Система показників статистики виробництва яєць 4
1.3.Характеристика статистичної звітності про стан виробництва яєць……………………………………………………………………… …...6
РОЗДІЛ 2. Статистичний аналіз показників стану виробництва яєць 9
2.1. Статистичне групування: суть завдання види групувань 9
2.2. Ряди розподілу статистичної сукупності, їх характеристика та графічне зображення 16
2.3. Середні величини та способи їх обчислення 22
2.4. Варіація ознак та показники її вимірювання……………………...29
РОЗДІЛ 3. Аналіз факторів та виявлення резервів зміни виробництва
молока 35
3.1. Аналіз виробництва молока методом простої кореляції : теоретичні основи, регресійний аналіз , оцінка тісноти зв’язку 35
3.2. Аналіз виробництва молока методом множинної кореляції:Порядок обчислення рівняння множинної лінійної регресії, характеристика показників тісноти зв’язку 39
3.4Непараметричні критерії кореляційних зв’язків ( рангова кореляція) 43
ВИСНОВКИ 47
СПИСОК ВИКОРИСТАНИХ ДЖЕРЕЛ 48

Работа содержит 1 файл

Курсова Деніс.doc

— 950.50 Кб (Скачать)


Середню арифметичну:

Мода: ;

Медіана

Квартилі:

=205,04+70,54*

 

                                                                             

Децилі

Таблиця 2.7. Рзрахункові данідля обрахунку середніх величин

 

 

 

 

Інтервал

Частота,n

Середина ряду,x

Комулятивні частоти

xn

61-98,2

3

79,60

3,00

238,80

98,2-135,4

1

116,80

4,00

116,80

135,4-172,6

3

154,00

7,00

462,00

172,6-209,8

9

191,20

16,00

1720,80

209,8-247

9

228,40

25,00

2055,60

Разом

X

183,76

x

4594,00


Середнє арифметичне:      

Мода: ;

Медіана

Квартилі:

=135,4+37,2*

 

                                                                             

Децилі

2.4Варіація ознак та показники її вимірювання

Для вимірювання та оцінки розміру  варіації використовується система  абсолютних показників, які розглядаються  як абсолютна міра варіації:

1. Розмах варіації (R), що характеризує максимальну амплітуду коливань значень ознаки у сукупності:

R = xmax – xmin, де xmax, xmin — відповідно найбільше та найменше значення ознаки сукупності.

В інтервальних рядах розподілу  розмах варіації визначається як різниця  між верхньою межею останнього та нижньою межею першого інтервалу. Перевагою даного показника є простота обчислення та ясність економічної інтерпретації. Головний недолік полягає у тому, що він визначається по двох граничних величинах, які часто є випадковими.

2. Середнє лінійне відхилення (l), що характеризує середній розмір коливань значень ознаки навколо середнього рівня:

  

Просте середнє лінійне відхилення визначається по індивідуальних даних, а зважене — в рядах розподілу 

3. Дисперсія (σ2) — це середній квадрат відхилень значень ознаки від середнього рівня:

4. Середнє квадратичне відхилення (σ) — показує, на скільки  в середньому відхиляються значення  ознаки від середнього рівня:

, або 

Середнє квадратичне відхилення найчастіше використовується у статистичному аналізі, тому його називають стандартним відхиленням. Зрозуміло, що чим меншою є його величина, тим слабкішою є варіація і більш однорідною - статистична сукупність.

Коефіцієнт варіації (V) – це відношення середнього квадратичного відхилення до середньої величини:

Щоб оцінити відхилення емпіричного  розподілу від нормального обчислюють такі статистичні характеристики, як коефіцієнт асиметрії і гостровершинності  – ексцесу. Перший з них характеризує зкошеність варіаційного ряду розподілу щодо його симетрії вправо або вліво. При зміщенні вправо від центру асиметрія матиме додатнє число, при зміщенні вліво – від’ємне.

Коефіцієнт асиметрії обчислюється як відношення центрального моменту  третього порядку до куба середнього квадратичного відхилення:


 

 

 

 

Коефіцієнт асиметрії – це нормований елемент третього порядку (m3)/ Вважається, що криві з абсолютною величиною показника асиметрії мають значне зміщення. Якщо - асиметрія незначна.

Для встановлення міри відхилення від  нормального розподілу вираховують  показник ексцесу (Ex). він характеризує відхилення від нормального розподілу варіант із виступанням або падінням вершини кривої розподілу. При виступанні вершини ексцес називають додатним, при її падінні – від’ємним.

Для кількісного виміру гостровершинності  використовується центральний момент четвертого порядку  . Відношення останнього до середнього квадратичного відхилення в четвертому степені називається коефіцієнтом гостровершинності (ексцес). Тобто обчислюється нормований момент четвертого порядку .

Ексцес (Ex) виражається за формулою:


 

 

Якщо степінь гостровершинності  нормальний, Ex= 0, для більш гостро вершинних розподілів ексцес буде додатним (Ex>0), для більш плоско вершинних – від’ємним (Ex<0).

Якщо величина показника ексцесу Ex=0,4, то крива вважається слабо ексцесивною. Найбільша абсолютна величина відємного  ексцесу становить мінус 2. При  такому значенні вершина кривої опускається до осі абсцис, крива розподілу ділиться на дві самостійні одновершинні криві.

Розрахункова частина

Таблиця 2.7.

Розрахункові дані для розрахунку розмаху варіації дисперсії показників варіації асиметрії та ексцесу за виробництва яєць

Інтервал

Частота,n

Середина ряду,y

yn

|y-yc|*n

(y-yс)

(y-yс)2n

(y-yс)3n

(y-yс)4n

134,5-205,94

5

170,22

851,10

760,03

-152,01

115529,73

-17561258,08

2669423619,81

205,04-275,58

4

240,31

961,24

327,67

-81,92

26841,19

-2198733,36

180112321,25

275,58-346,12

5

310,85

1554,25

56,88

-11,38

647,11

-7361,81

83750,89

346,12-416,66

4

381,39

1525,56

236,65

59,16

14001,33

828368,87

49009284,26

416,66-487,2

7

451,93

3163,51

907,93

129,70

117761,17

15274047,30

1981098920,90

Разом

25,00

322,23

8055,66

2289,16

-56,43

274780,52

-3664937,08

4879727897,11


 

Розмах варіації:

Середнє лінійне  відхилення: ;

Дисперсія:        

Середнє квадратичне відхилення становить  ;

Коефіцієнт варіації: .

Величина центрального моменту третього порядку:

Коефіцієнт асиметрії:

Лівостороння  асиметрія

Величина центрального моменту четвертого порядку:

Величина коефіцієнта ексцесу становить:

Плосковершинний розподіл

 

Таблиця 2.8.

Розрахункові дані для розрахунку розмаху варіації дисперсії показників варіації асиметрії та ексцесу для несучості курей

Інтервал

Частота,n

Середина ряду,x1

x1n

|x-xc|

(x1-xс)

(x1-xс)2n

(x1-xс)3n

(x1-xс)4n

61-98,2

3

79,60

238,80

312,48

-104,16

32547,92

-3390191,01

353122296,01

98,2-135,4

1

116,80

116,80

66,96

-66,96

4483,64

-300224,64

20103042,00

135,4-172,6

3

154,00

462,00

89,28

-29,76

2656,97

-79071,51

2353168,15

172,6-209,8

9

191,20

1720,80

66,96

7,44

498,18

3706,48

27576,19

209,8-247

9

228,40

2055,60

401,76

44,64

17934,57

800599,04

35738741,33

Разом

25,00

183,76

4594,00

937,44

-148,80

58121,28

-2965181,64

411344823,67


 

Розмах варіації:

Середнє лінійне  відхилення: ;

 

Дисперсія:        

Середнє квадратичне відхилення становить  ;

Коефіцієнт варіації: .

Величина центрального моменту третього порядку:

Коефіцієнт асиметрії:

Лівостороння  асиметрія

Величина центрального моменту четвертого порядку:

Величина коефіцієнта ексцесу  становить:

Плосковершинний розподіл

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

РОЗДІЛ 3. СИСТЕМАТИЧНІ МЕТОДИ ВИВЧЕННЯ ВЗАЄМОЗВ’ЯЗКІВ

 

3.1.Аналіз  виробництва яєць методом простої кореляції :     теоретичні основи, регресійний аналіз , оцінка тісноти зв’язку.

Кореляційно-регресійний аналіз —  це метод кількісної оцінки взаємозалежностей між статистичними ознаками, що характеризують окремі суспільно-економічні явища і процеси..

Основні завдання кореляційно-регресійного аналізу:

  • оцінка тісноти зв’язку між досліджуваними ознаками;
  • описання за допомогою рівняння регресій зв’язку між досліджуваними ознаками.

Передумови застосування кореляційно-регресійного аналізу:

    1. наявність причинно-наслідкових зв’язків між досліджуваними ознаками;
    2. однорідність сукупності:

    1. достатність варіації за допомогою коефіцієнта варіації:

, - ця варіація вважається достатньою;

    1. числовий вираз досліджуваних ознак.

Залежно від форми зв’язку між  факторною і результативною ознаками вибирають тип математичного  рівняння.

Прямолінійну форму зв’язку  визначають за рівнянням прямої лінії:

, де

- це коефіцієнт регресії, який показує на скільки одиниць  зміниться результативна ознака  при зміні факторної ознаки  на 1.

Параметри рівняння і обчислюють способом найменших квадратів. Зміст цього способу полягає в знаходженні таких параметрів рівняння зв’язку при яких сума квадратів фактичних значень від теоретичних буде мінімальною.

Спосіб найменших квадратів зводиться до складання розв’язку системи рівняння:

Для оцінки тісноти зв’язку між  досліджуваними ознаками застосовують:

  1. Коефіцієнт кореляції – використовують при прямолінійних формах зв’язку:

Коефіцієнт кореляції може приймати значення від -1 до 0 та від о до +1.

Чим ближчий r до 1, тим сильніший вважається зв'язок між досліджуваними ознаками, ближче до 0 – більш слабкий зв'язок між ознаками, вказує на напрям зв’язку.

  1. Коефіцієнт детермінації – показує на скільки відсотків варіації результативної ознаки зумовлена варіації факторної ознаки:

Таблиця 3.1.

Вихідні і розрахункові дані для  обчислення кореляції між виробництва яєць і середньою несучістю курей

Y

X1

Y2

X12

Y*X

1

447,1

237

199898,4

56169

105962,7

2

448,8

178

201421,4

31684

79886,4

3

458,5

134

210222,3

17956

61439

4

336,9

190

113501,6

36100

64011

5

354,1

247

125386,8

61009

87462,7

6

370,7

162

137418,5

26244

60053,4

7

229,7

61

52762,09

3721

14011,7

8

245,2

233

60123,04

54289

57131,6

9

236,1

208

55743,21

43264

49108,8

10

487,2

206

237363,8

42436

100363,2

11

479

70

229441

4900

33530

12

480,3

227

230688,1

51529

109028,1

13

465,9

148

217062,8

21904

68953,2

14

364,2

175

132641,6

30625

63735

15

356,8

210

127306,2

44100

74928

16

304,7

229

92842,09

52441

69776,3

17

294,2

235

86553,64

55225

69137

18

184,7

197

34114,09

38809

36385,9

19

134,5

202

18090,25

40804

27169

20

179,3

210

32148,49

44100

37653

21

189,8

145

36024,04

21025

27521

22

259,6

203

67392,16

41209

52698,8

23

279

242

77841

58564

67518

24

283

82

80089

6724

23206

25

139,3

195

19404,49

38025

27163,5

Сума

8008,6

4626

2875480

922856

1467833

Середнє

320,344

185,04

115019,2

36914,24

58713,33

Информация о работе Статистичне вивичення виробницва яэць