Статистичний аналіз урожайності кормових культур

Автор: Пользователь скрыл имя, 03 Декабря 2012 в 02:29, курсовая работа

Описание работы

Мету курсової роботи слід визначити як вироблення у студента навиків аналізу ефективності використання кормів, статистичного аналізу ефективності функціонування кормової бази на прикладі конкретного господарства і розробки на основі такого аналізу практичних рекомендацій до її покращення.

Содержание

ВСТУП……………………………………………………………………………….5
РОЗДІЛ 1. ОГЛЯД ЛІТЕРАТУРНИХ ДЖЕРЕЛ………………………………..….7
РОЗДІЛ 2. СТАТИСТИЧНИЙАНАЛІЗ УРОЖАЙНОСТІ КОРМОВИХ КУЛЬТУР
2.1. Аналіз рівня та факторів урожайності методом аналітичного групування..11
2.2. Кореляційний аналіз…………………………………………………………22
2.3. Динаміка урожайності кормових культур………………………………….27
2.4. Індексний аналіз……………………………………………………………33
РОЗДІЛ 3. ПРОГНОЗУВАННЯ ТЕНДЕНЦІЙ УРОЖАЙНОСТІ КОРМОВИХ КУЛЬТУР………………………………………………………………………….37
ВИСНОВКИ І ПРОПОЗИЦІЇ……………………………………………………40
СПИСОК ВИКОРИСТАНИХ ДЖЕРЕЛ……………………………………..41

Работа содержит 1 файл

Курсова статистика.docx

— 173.86 Кб (Скачать)

 

На основі зведених даних факторного групування знайдемо залежність урожайності  цукрового бурака від впливу окремих факторів (таблиця 2.1.10).

Таблиця 2.1.10

Залежність затрат на 1 га (грн) від впливу

окремих факторів

 

 

Показники

 

Групи підприємств за затрати на 1 га (грн)

 

 

 

 

Всього

І від 204,3 до 239,3

ІІ від 239,3 до 274,3

ІІІ від 274,3 до 308,3

ІV від 308,3 до 344,3


 

 

Продовження таб. 2.1.10

Шифри підприємств

9

12

6

3

8

Собівартість 1 ц (грн.)

1476,18

994,69

689,7

390,54

3551,13

Урожайність (ц/га)

215,55

255,64

287,02

320,28

1078,5

Прямі затрати праці на 1 ц (люд./год)

0,46

0,29

0,23

0,14

1,14

Сума витрат на 1 ц (грн)

318,19

254,29

197,96

125,08

895,53


 

Отже, в цілому можна зробити висновок, що на затрати на 1 га (грн) впливає на собівартість та прямі затрати праці.

 

 

2.2 Кореляційний  аналіз

Кореляційний аналіз широко застосовується в статистиці для аналізу зв’язків між явищами. Застосування його є  одним з обов’язкових елементів  статистичного аналізу показників.

Більшість показників в сільському господарстві виробництва вказується складні характери залежностей проте найбільш широкого використання набув парний метод кореляційного аналізу (лінійна залежність).

Кореляційний зв'язок на відміну  від функціонального виявляється  не в кожному окремому випадку, а  в середньому, в цілому для багатьох випадків.

За напрямом зв’язок між корелюючими величинам може бути прямим і зворотним. При прямому зв’язку факторна ознака змінюється в тому самому напрямі, що й результативна. Якщо із збільшенням факторної ознаки результативна ознака зменшується або, навпаки, із зменшенням факторної ознаки результативна ознака збільшується, то такий зв’язок називають зворотним.

За формою розрізняють прямолінійний  і криволінійний кореляційний зв’язок. Прямолінійний кореляційний зв’язок  характеризується рівномірним збільшенням  або зменшенням результативної ознаки під впливом відповідної зміни  факторної ознаки. При криволінійному кореляційному зв’язку рівним змінам середніх значень факторної ознаки відповідають нерівні зміни середніх значень результативної ознаки. Аналітично криволінійний зв’язок визначають за рівнянням кривої лінії.

В економічних дослідженнях часто  доводиться мати справу з прямолінійною  формулою зв'язку, яка визначається рівнянням прямої.

,

         де  - ординати шуканої прямої;

а і b – параметри прямої.

Параметри рівняння прямої лінії визначаються способом найменших квадратів. Суть його полягає у складанні і  розв’язанні системи двох рівнянь  з двома невідомими.

 


 

де n – кількість членів у кожному  з двох рядів, що порівнюються.

Розв’язавши цю систему, дістаємо:

Для того щоб встановити ступінь  кореляційної залежності min ознаками, користуються показниками щільності зв'язку: коефіцієнтом кореляції, кореляційним відношенням.

При лінійній кореляційній залежності щільність зв'язку визначають за формулою коефіцієнта кореляції:

де  - лінійний коефіцієнт кореляції;

- коефіцієнт регресії в рівнянні  зв’язку; 

- середнє квадратичне відхилення  ознак х і у.

Лінійний коефіцієнт кореляції  можна визначати також за іншими формулами:

 або 

Підставивши в рівняння знайдені параметри  і фактичні значення, дістанемо теоретичні значення результативної ознаки.

 

 

Підставляємо в рівняння:

 

Коефіцієнт кореляції:

 

 

 

 

 

 

 

 

Коефіцієнт детермінації:

 

 

 

 

Таблиця 2.2.1

Вихідні та розрахункові дані для  обчислення кореляційного рівняння зв’язку та визначення коефіцієнта  кореляції

Шифр підп-риємс-тва

Вихідні дані

 

 

 

Розрахункові  дані

Собівартість 1 ц (грн)

Урожайність  ( ц/га)

y

х

x2

x*y

y2

 

1.

309,97

204,3

41738,49

307015,91

2258317,67

696,09

2.

387,65

205,78

42345,4

293526,64

2034645,48

701,56

3.

497,66

206,87

42795,19

206870

1000000

705,58

4.

498,29

209,05

43701,9

357803,7

2929471,86

713,63

5.

508,73

217,76

47419,41

182175,83

699882,82

745,8

6.

549,1

220,15

48466

229389,69

1085701,48

754,63

7.

549,3

220,88

48787,97

168321,6

580720,2

757,32


Продовження таблиці 2.2.1

8.

619,02

224,7

50490,09

460466,47

4199425,56

771,43

9.

656,12

227,91

51942,96

70645,262

96081,4

783,29

10.

762,05

239,94

57571,2

157429,43

430493,45

827,72

11.

780,71

242,93

59014,98

317754,86

1710890,16

838,76

12.

836,59

245,3

60172,09

134743,29

301730,49

847,51

13.

849,04

246,37

60698,17

234908,86

909124,11

851,46

14.

899,68

246,61

60816,49

307727,35

1557079,7

852,35

15.

953,48

253,75

64389,06

358711,15

1998378

878,72

16.

1000

254,94

64994,4

157812,95

383185,76

883,11

17.

1041,97

263,38

69369

133989,3

258806,21

914,29

18.

1041,97

263,38

69369

131239,62

248292,9241

914,29

19.

1247,83

265,58

70532,73

132168,54

247665,47

922,41

20.

1308,01

266,57

71059,56

376804,69

1998067

926,07

21.

1366,59

273

74529

284457,81

1085701,48

949,81

22.

1413,53

282,83

79992,8

254456,49

809424,1

986,12

23.

1413,64

284,33

80843,54

241407,54

720868,92

991,66

24.

1426,41

286,69

82191,15

157421,47

301510,81

1000,37

25.

1499,43

287,18

82472,35

111325,32

150272,52

1002,18

26.

1502,77

287,79

82823,08

224680,53

609508,10

1004,44

27.

1502,77

293,2

85966,24

439632,87

2248290,32

1024,42

28.

1711,57

308,94

95443,92

422194,31

1867568,22

1082,55

29.

1907,21

315,71

99672,80

602125,26

3637449,98

1107,55

30.

2049,25

344,49

118673,36

517689,23

2258317,67

1213,847

Всього

31090,34

7690,31

2008282,5

7974896,1

38616872,06

26649,1


 

Відобразимо кореляційне поле графічно (рис2.2.1.)

Рис. 2.2.1 – Кореляційне поле

 

Проаналізувавши графік ми бачимо, що вимальовується прямолінійна залежність між урожайністю та собівартістю кормових культур.

Розрахунковий коефіцієнт кореляції свідчить про  те, що між показниками  собівартості та врожаєм існує в даному випадку тісний зв'язок.

Чим ближче значення до 1 тим зв'язок між ознаками тісніший.

Коефіцієнт  детермінації показує що на 97,7% результативна ознака y змінюється і залежить від впливу факторної ознаки x.

 

 

2.3 Рівень та ради  показників динаміки собівартості  продукції

Аналіз  рядів динаміки має за мету вивчення зміни явища за часом і встановлення його напрямку, характеру цієї зміни  і вияв закономірності розвитку. Для  оцінювання властивостей динаміки у  статистиці застосовуються взаємопов’язані  показники, або аналітичні показники.

У процесі  аналізу динаміки суспільних явищ визначають абсолютний приріст, темпи зростання, приросту, абсолютне значення 1% приросту на основі порівняння рівнів ряду динаміки. За базу порівняння беруть попередній, або початковий рівень динаміки.

Абсолютній  приріст показує на скільки одиниць  підвищився або зменшився поточний рівень порівняно з базисним, тобто за той чи інший період часу.

де  П – абсолютний приріст за t-у  одиниць часу;

уi - порівнюваний рівень;

yi-t - базисний рівень.

Якщо  за базу порівняння взяти попередній рівень, матимемо таку формулу ланцюгових абсолютних приростів:

де yі-1 - рівень попереднього періоду відносно порівнюваного.

Темп  зростання показує, у скільки  разів збільшився порівнюваний рівень відносно базисного.

Якщо  за базу порівняння взяти попередній рівень, дістаємо ланцюгові темпи  зростання.

Між ланцюговими  і базисними темпами зростання, вираженими у вигляді коефіцієнтів, є певний взаємозв'язок. Добуток  послідовних ланцюгових темпів зростання  дорівнює базисному темпу зростання  за відповідний період і, навпаки, поділивши  наступний базисний темп зростання  на попередній, матимемо відповідний  ланцюговий темп зростання.

Темп  приросту становить відношення абсолютного  приросту до базисного рівня 

Темп  приросту можна визначити також  відніманням від темпів зростання  величини 100 або 1.

Абсолютне значення 1% приросту дорівнює відношенню абсолютного приросту до темпу приросту за той самий період.

де  А – абсолютна величина 1% приросту.

Всі розраховані  показники ряду динаміки занесемо в  таблицю 2.3.1

Таблиця 2.3.1

Показники ряду динаміки урожайності кормових культур

Роки

Урожайність

Абсолютний приріст

Коефіцієнт росту

Темп росту, %

Темп приросту, %

Абсолютне значення 1% приросту

Базисний

Щорічний

Базисний

Щорічний

Базисний

Щорічний

Базисний

Щорічний

1998

22,2

-

-

1.000

1.000

1.000

1.000

-

-

-

1999

22,5

0,3

0,3

1,01

1,01

101,35

101,35

1,35

1,35

0,222

2000

23,0

0,8

0,5

1,03

1,02

103,6

102,22

3,60

2,22

0,225

2001

22,0

-0,2

-1

0,99

0,95

99,09

95,65

-0,9

-4,34

0,23

2002

21,0

-1,2

-1

0,94

0,95

94,59

95,45

-5,4

-4,54

0,22

2003

20,5

-1,7

-0,5

0,92

0,97

92,34

97,61

-7,6

-2,38

0,21

2004

23,0

0,8

2,5

1,03

1,12

103,6

112,19

3,6

12,19

0,205

2005

25,0

2,8

2

1,12

1,08

112,61

108,69

12,61

8,69

0,23

2006

23,6

1,4

-1,4

1,06

0,94

106,3

94,4

6,3

-5,6

0,25

2007

22,5

0,3

-1,1

1,01

0,95

101,3

95,33

1,35

-4,66

0,236

2008

30,5

8,3

8

1,37

1,35

137,38

135,55

37,38

35,55

0,225

Информация о работе Статистичний аналіз урожайності кормових культур