Реферат: Статистическое изучение развития переработки животноводства по про

--PAGE_BREAK--Цель использования этого метода заключается в выявлении влияния группировочного признака на экономическую эффективность отрасли. В качестве группировочного признака выступит число коров.
С помощью метода группировки можно решать следующие задачи:
1. Выделение социально-экономических типов явлений
2. Изучение структуры явлений и структурных сдвигов происходящих в них.
3. Выявление связей и зависимостей между ними.
При расчленении изучаемого явления на группы необходимо выбрать оптимальное число групп и установить величину группировочного интервала. Число групп определяется по формуле:
К=1+3,321<shape id="_x0000_i1029" type="#_x0000_t75" o:ole=""><imagedata src=«80792.files/image009.wmz» o:><img width=«12» height=«13» src=«dopb292369.zip» v:shapes="_x0000_i1029">lgn
где n-это число единиц совокупности
Зная число групп можно рассчитать величину группировочного интервала:
h=<shape id="_x0000_i1030" type="#_x0000_t75" o:ole=""><imagedata src=«80792.files/image011.wmz» o:><img width=«104» height=«41» src=«dopb292370.zip» v:shapes="_x0000_i1030">
h– величина равного интервала
xmax – максимальная величина группировочного признака
xmin – минимальное значение группировочного признака
n – количество групп
Границы групп:
I группа от xmin до xmin + h
II группа от xmin + h до xmin + 2h
III группа от xmin + 2h до xmin+ 3h
 IV группа от xmin + 3h до xmin+ 4h
V группа от xmin + 4h до xmin+ 5h
VI группа от xmin + 5h до xmax
Чтобы исследовать взаимосвязь между отобранными признаками с помощью метода аналитических группировок необходимо произвести группировку по фактическому признаку и по каждой групп вычислить среднее значение результативного признака, вариация которого от группы к группе будет указывать на наличие или отсутствие взаимосвязи.[2;5]
Произведем аналитическую группировку совхозов по численности коров.
В таблице 1 приведем первоначальные данные, которые требуются для расчетов.
№ п/п
Предприятие
Число коров, гол.
Надой, кг
Корма, т.р.
с/ст 1ц
молока, руб
Полная себ-ть реал-го молока, т.р.
1
Кз Родина
103
2047
524
526
771
2
ОАО Агрокомплекс
123
3551
614
341
805
3
Кз Пермяковский
388
2193
1453
337
2249
4
Кз Правда
698
4219
3095
219
4941
5
Кз Моховский
282
2101
2837
788
4049
6
Кз Карапдинский
314
2251
1283
360
2252
7
Кз им. Ильича
306
3360
1502
350
3271
8
ОАО Краснинский
350
2825
2059
447
3016
9
СХА кз Рассвет
621
2246
2244
387
4614
10
СХА кз Степной
408
3111
1462
284
3349
11
СХА кз Мир
392
2324
—
205
1604
12
СХА кз им. Чкалова
284
2618
1239
471
2947
13
ЗАО Ударник полей
1314
4069
7320
278
6891
14
СХА им.Мичурина
288
2117
711
292
1280
15
СХА Ленинский путь
816
4159
3527
219
6096
16
СХА Лебедевское
296
2903
—
293
2771
17
ЗАО Ваганово
1103
3422
4514
269
8645
18
ЗАО Калининское
223
2070
1007
427
1494
19
СПК Святославский
592
1998
744
383
3225
20
Сз Чумайский
928
3234
4512
276
9
21
Ск Усть-Сертинский
713
2349
6052
480
129
22
Сз Курск-Смоленский
223
2397
1372
475
2170
23
Кз Победа
1065
3169
2829
216
6350
24
ОПХ Возвышенка
275
2009
1474
510
34
25
СПК Чусовитинский
552
2448
2849
338
4128
26
СПК Свердлово
579
2367
2321
346
3821
27
АОЗТ Страна совелов
701
2101
2556
345
4055
28
Кз им.Ленина
895
2622
2904
255
5339
29
ЗАО Ленинское
250
1870
819
408
1238
30
СПК Веселый ключ
60
2028
258
277
130
31
Сз Шевелевский
185
2553
1183
680
1807
Таблица 1

Первоначальные данные:
Имеется 31 предприятие. Найдем число групп n:
1+3,321Чlg31=1+3,321Ч1,54=6,12≈6,
тогда величина группировочного интервала будет равна:
i=<shape id="_x0000_i1031" type="#_x0000_t75" o:ole=""><imagedata src=«80792.files/image013.wmz» o:><img width=«109» height=«41» src=«dopb292371.zip» v:shapes="_x0000_i1031">
Сгруппируем хозяйства и подставим данные в таблицу 2.
Таблица 2
Аналитическая группировка сельскохозяйственных предприятий Кемеровской области по численности коров.
№
Группы совхозов по числу коров, гол
Число предприятий
Ср. численность, гол.
Ср. надой, кг
Ср. затраты корма, т.р.
Ср. с/ст 1 ц молока, руб
Ср. полная себ-ть реализ-го молока, т.р.
1
60-269
7
167
2359,4
825,3
447,7
1202,1
2
270-479
11
326
2528,3
1274,5
421,5
2438,4
3
480-689
4
586
2264,7
2039,5
338,5
3947
4
690-899
5
765
3090
3626,8
303,6
4106,6
5
900-1109
3
1032
3275
3951,6
253,6
5001,3
6
1110-1319
1
1314
4069
7320
278
6891
Итого:
31
4190
17586,4
19037,7
2042,9
2358,4
Из таблицы 2 видно, что в первую группу по поголовью КРС вошло 7 хозяйств, в которых средняя численность составила 167 голов, средний надой – 2359,4кг, средние затраты на корма – 825,3 тыс. руб., средняя с/ст 1 ц молока составила 447,7 руб. и средняя полная себестоимость реализованного молока – 1202,1 тыс. руб…
Во вторую группу вошло 11 хозяйств, средняя численность составила 326 голов, средний надой – 2528,3 кг, средние затраты на корма – 1274,5 тыс. руб., средняя с/ст 1 ц молока составила 421,5 руб. и средняя полная себестоимость реализованного молока – 2438,4 тыс. руб…
В третью группу по численности предприятия 480 – 689 вошло 4 хозяйства, средняя численность составила 586 голов, средний надой – 2264,7кг, средние затраты на корма –2039,5 тыс. руб., средняя с/ст 1 ц молока составила 338,5 руб. и средняя полная себестоимость реализованного молока –3947 тыс. руб…
В четвертую группу по численности предприятия 690 – 899 вошло 5 хозяйств, средняя численность составила 765 голов, средний надой –3090 кг, средние затраты на корма –3626,8тыс. руб., средняя с/ст 1 ц молока составила 303,6 руб. и средняя полная себестоимость реализованного молока –4106,6 тыс. руб…
В группу с численностью 900 — 1109 вошло 3 хозяйства. средняя численность составила 1032 голов, средний надой –3275кг, средние затраты на корма –3951,6. руб., средняя с/ст 1 ц молока составила 253,6 руб. и средняя полная себестоимость реализованного молока –501,3 тыс. руб…
В последнюю группу, с поголовьем 1110 – 1319 вошло 1 хозяйство. Его средние показатели: средняя численность составила 1314 голов, средний надой –4069 кг, средние затраты на корма –7320 тыс. руб., средняя с/ст 1 ц молока составила 278 руб. и средняя полная себестоимость реализованного молока –6891 тыс. руб…
Из выше сказанного можно сделать вывод о том, что в тех хозяйствах, где численность коров выше, выше практически все показатели.

Глава 4. Корреляционно-регрессивный анализ связи
В процессе корреляционного анализа последовательно решают 3 группы статистических задач:
1. Устанавливается наличие корреляционной связи и оценивается по выборочным данным теснота исследуемой взаимосвязи.
2. Определяется теоретическая форма связи, т.е. выясняется вид аналитической функции у = f(x) и ее отображаемой. Здесь же выясняется линейной или не линейной является данная функция.
3. Подбираются параметры корреляционной зависимости, параметры уравнения y=ax+b, а также оценивается степень соответствия адекватности найденного уравнения к фактическим данным.
Первую задачу решают путем вычисления по эмпирическим данным выборочного коэффициента корреляции <shape id="_x0000_i1032" type="#_x0000_t75" o:ole=""><imagedata src=«80792.files/image015.wmz» o:><img width=«73» height=«27» src=«dopb292372.zip» v:shapes="_x0000_i1032">, который количественно оценивает тесноту связи, если от 0,1-0,3 связь слабая, если 0,3-0,5 умеренная, 0,5-0,7 заметная, 0,7-0,9 тесная, 0,9-0,99 весьма тесная.
Регрессия – это односторонняя вероятностная зависимость между случайными величинами.
Задачи регрессионного анализа:
1.                определение формы зависимости и определение общего вида управления регрессии и количества факторов входящих в него;
2.                оценка параметров уравнения регрессии;
3.                задача интерполяций и экстраполяций.
Экстраполяция – это распространение тенденций на прошлый и будущий период, она широко применяется в прогнозировании.
Интерполяция – это расчет недостающих значений результативного принципа внутри заданных значений.
Создадим модель влияния затрат на корма, надоя и числа коров на себестоимость 1 ц молока. Пусть y – себестоимость 1 ц молока, руб. (результативный признак); х1 – затраты на корма, тыс. руб. (факторный признак); х2 – надой, кг (факторный признак); х3 – число коров, гол (факторный признак).
Рассмотрим парную линейную корреляционную зависимость между себестоимостью 1 ц молока, расходов на корма, надоя и числа коров:
Таблица 3
Показатели переменных построенной модели
Данные таблицы 3 позволяют наглядно рассмотреть показатели себестоимости 1 ц молока, расходов на корма, надоя и числа коров.
Создадим группу переменных Y, X1,X2 и X3 рассмотрим описательные статистики этой группы переменных (Табл.4)
Таблица 4
Анализируя данные описательных статистик группы переменных можно изречь, что всего исследуется 31 хозяйство. Среднее значение себестоимости 1 ц молока – 370,39 руб., средние расходы на корма – 2105,29 тыс. руб., надоя – 2668,74 кг и числа коров – 494,32. Максимальное значение себестоимости 1 ц молока – 788 руб., расходов на корма – 7320 тыс. руб., надоя – 4219 кг, числа коров — 1314. Среднеквадратическое отклонение для себестоимости 1 ц молока, расходов на корма, надоя и числа коров равны соответственно 132,81, 1712,33, 681,01 и 321,74.
Для анализа зависимости между себестоимостью 1 ц молока, приростом и надоем и числом коров нужно разобрать корреляционную матрицу (табл. 5).
Таблица 5
Корреляционная матрица
Данные корреляционной матрицы позволяют судить о наличии зависимости между себестоимостью 1 ц молока и расходами на корма: связь обратная слабая (rxy= — 0,12), между себестоимостью 1 ц молока и надоем — связь обратная умеренная (rxy= — 0,47), между себестоимостью 1 ц молока и числом коров связь обратная умеренная (rxy= — 0,48). Обратная связь свидетельствует о том, что при увеличении одного показателя, второй будет уменьшаться. Прослеживается взаимосвязь между расходами на корма и надоем – прямая умеренная (rxy= 0,5), так же существует взаимосвязь между надоем и числом голов – связь прямая заметная (rxy= 0,54) и между расходами на корма и числом коров – связь прямая очень тесная (rxy= 0,84), что объясняется тем, что чем больше голов скота, тем выше расходы на корма. В результате анализа мы убеждаемся в том, что факторы не автокоррелированы.
    продолжение
--PAGE_BREAK--