Статистико-экономический анализ урожая и урожайности сахарной свеклы

Вычисление средней нагрузки на один трактор проводят по формуле:Математическое определение дисперсии проводят по формуле:Затем производим расчет среднее квадратического отклонения по формуле:В заключение расчета характеристик интервального ряда рассчитает коэффициент вариации по формуле:Вычисленные показатель вариации показал, что средний уровень нагрузки пашни на 1 трактор нетипичен инедостоверен для изучаемой совокупности, так как дисперсия и средний квадратическое отклонения значительны, а коэффициент вариации превышает 39,84 %.С целью определения распределения хозяйств с учетом пашни 1 трактора на пашни используют правило трех сигм. Результаты расчета по данному правилу представлены в таблице 12.Таблица 12 – Границы групп интервального ряда распределения по нагрузкепашни на 1 трактор№ группыНижняя границаВерхняя границаКоличество хозяйств (t)формулазначениеформулазначениеI-43,4745,200II45,20133,874III133,87222,546IV222,54311,213V311,21399,884VI399,88488,550Итого17На основании расчетов построим интегральных ряда распределения после преобразования имеет вид (табл. 13)Таблица 13 – Интервальный ряд распределения по нагрузке пашни на 1тракторГраницы группЧисло хозяйствСумма накопленныхчастотI до133,8744II 133,87-222,54610III 222,54-311,21313IV свыше 311,21417Итого17-Таким образом, представленный интегральный ряд показывает распределение на 4 группы, в которых распределение хозяйств равномерное.3.3. Сущность дисперсионного анализа. Оценка существенности влияния изучаемого фактора на урожайность сахарной свеклы4. Проектная часть4.1. Сущность и основные условия применения корреляционного анализаИсследование объективно существующих связей между явлениями – это важнейшая задача общей теории статистики. В процессе статистического исследования зависимостей вскрываются причинно-следственные отношения между явлениями, что позволяет выявлять факторы, которые оказывают основное влияние на вариацию изучаемых явлений и процессов. Статистика разработала множество методов изучения связей, выбор которых зависит от целей исследования и поставленных задач. Признаки по их назначению для изучения взаимосвязи делятся на два класса: 1. Факторные – это признаки, обуславливающие изменение других, связанных с ними признаков. 2. Результативные – это признаки, изменяющиеся под действием факторных признаков. В природе и обществе явления и процессы связаны друг с другом и зависят друг от друга. Связи и зависимости могут быть функциональными и корреляционными. Функциональной называется связь, при которой определенному значению признака (факторного) всегда соответствует один или несколько определенных значений другого признака (результативного). Она характеризуется полным соответствием между изменением факторного признака и изменениями результативной величины. Корреляционной называется связь, при которой каждому значению признака (факторному) соответствует несколько значений другого признака (результативного) и между изменением факторного и результативного признака нет полного соответствия, воздействие отдельных факторов проявляется лишь в среднем при массовом наблюдении фактических данных. В отличие от функциональной связи корреляционная связь проявляется не в каждом отдельном случае, а при большом числе наблюдений. При сравнении функциональных и корреляционных зависимостей следует иметь ввиду, что при наличии функциональной зависимости между признаками можно, зная величину факторного признака, точно определить величину результативного признака. При наличии же корреляционной зависимости устанавливается лишь тенденция изменения результативного признака при изменении величины факторного признака [9].Связи можно классифицировать на следующие группы:1. По направлению связи бывают прямыми или обратными. При прямой связи с увеличением или уменьшением значения факторного признака происходит увеличение или уменьшение значения результативного. В случае обратной связи значение результативного признака изменяется под воздействием факторного, но в противоположном направлении по сравнению с изменением последнего. 2. По аналитическому выражению связи делятся на прямолинейные (линейные) и криволинейные (нелинейные). Если статистическая связь между явлениями может быть приближенно выражена уравнением прямой линии, то ее называют линейной связью. Если она выражается уравнением какой-либо кривой линии (парабола, гипербола, степенная и др.), то такую связь называют нелинейной. Для выявления наличия связи, ее характера и направления в статистике используются следующие методы: 1. Анализ параллельных рядов; 2. Аналитические группировки; 3. Графический метод; 4. Метод корреляции. Корреляция - это статистическая зависимость между случайными величинами, не имеющими строгого функционального характера, при которой изменение одной из них приводит к изменению математического ожидания другой. Корреляционный анализ – это количественное определение тесноты связи между двумя признаками (при парной связи) и между результативным и множеством факторных признаков (при многофакторной связи). Для того чтобы результаты корреляционного анализа нашли практическое применение и дали желаемый результат, должны выполняться определенные требования в отношении отбора объекта исследования и признаков-факторов. Одним из важнейших условий правильного применения методов корреляционного анализа является требование однородности тех единиц, которые подвергаются изучению методами корреляционного анализа, количественная оценка однородности и достаточное число наблюдений. С помощью статистических методов изучения зависимостей можно установить, как проявляется теоретически возможная связь в данных конкретных условиях [8]. Статистика отвечает на вопрос о реальном существовании намеченной теоретическим анализом связи, а также дает количественную характеристику этой зависимости. Зная характер этой зависимости одного явления от других, можно объяснить причины и размер изменений в явлении, а также планировать необходимые мероприятия для дальнейшего его изменения.4.2. Построение многофакторной корреляционной модели урожайности сахарной свеклы4.3. Расчет резервов роста урожайности и валового сбора сахарной свеклы.ЗаключениеПроведенный анализ рядов динамики показал, что валовой сбор сахарной свеклы колхозе«Заря»Аннинского района Воронежской области с 2010 по 2018 г. не значительно колебался. Своего максимального значения он достиг в 2018 году и составил 150800 ц, а минимального – в 2012 г. (129250 ц).Урожайность находится под влиянием ряда экономических и климатических факторов. Поэтому она колеблется по годам и динамика носит неустойчивый характер. Динамика урожайности сахарной свеклы за 9 лет колхоза «Заря» Аннинского района характеризуется динамической составляющей. Так, максимальная урожайность была в 2018 году и составляла 520 ц/га, а минимальная в 2012 и 2015 годах была равна 470 ц/га. Такое резкое колебание могло быть вызвано сокращением посевных площадей сахарной свеклы, качеством почвы, недостаточным количеством внесенных удобрений, природно-климатическими условиями и другими факторами. Основным фактором роста валового сбора являются улучшение структуры посевных площадей и погодных условий в течение вегетационного периода в отдельных хозяйствах района. За счет этого фактора валовой сбор увеличился. Отрицательное воздействие оказали такие факторы как сокращение посевных площадей и снижение урожайности сахарной свеклы в отдельных хозяйствах района, под влиянием которыхваловой сбор сахарной свеклы в хозяйствах районов уменьшился.Также была произведена аналитическая группировка хозяйств Аннинского, Бутурлиновского и Павловского районов Воронежской области по нагрузке пашни на 1 трактор. Анализ полученных данных показал, что с увеличением нагрузки пашни на 1 трактор урожайность сахарной свеклы увеличивается.Дисперсионный анализ показал значимость влияния уровня нагрузки пашни на 1 трактор на урожайность сахарной свеклы и целесообразность включения этого фактора в экономико-математическую модель урожайности. По результатам корреляционно-регрессионного анализа выявлены следующие факторы повышения урожайности сахарной свеклы: производственные затраты, энерговооруженность 1 работника, уровень специализации и трудообеспеченность (число работников на 100 га пашни). На основании рассчитанного уравнения регрессии были выявлены резервы повышения урожайности сахарной свеклы в хозяйствах Аннинского, Бутурлиновского и Павловского районов Воронежской области. Так, если отстающие хозяйства доведут уровень каждого фактора, заложенного в модель, до среднего уровня по району, то урожайность сахарной свеклы в хозяйствах Аннинского, Бутурлиновского и Павловского районов Воронежской области повысится.Список литературыГромыко Г.Л. Теория статистики: практикум: учебное пособие по дисциплине федерального компонента для студентов вузов, обучающихся по направлению 080100 «Экономика» / Г.Л. Громыко. – 5-е изд., испр. и доп. – Москва: ИНФРА-М, 2013. – 237 с.Дианов Д.В. Статистика финансов и кредита: учебник для студентов вузов, обучающихся по специальности «Статистика» и другим экономическим специальностям / Д.В. Дианов, Е.А. Радугина, Е.Н. Степанян; под ред. Д.В. Дианова. – М.: КноРус, 2011. – 326 с.Ефимова М.Р. Общая теория статистики: учебник для студентов вузов, обучающихся по специальностям: финансовый, банковский, производственный менеджмент, бухгалтерский учет и аудит, международные экономические отношения / М.Р. Ефимова, Е.В. Петрова, В.Н. Румянцев. – 2-е изд., испр. и доп. – Москва: ИНФРА-М, 2012. – 413 с.Лысенко С.Н. Общая теория статистики: учебное пособие для студентов вузов, обучающихся по специальности «Статистика» и другим экономическим специальностям / С.Н. Лысенко, И.А. Дмитриева. – Москва: Вузовский учебник, 2012. – 218 с.Образцова О.И. Статистика предприятий и бизнес-статистика: учебное пособие для студентов вузов, обучающихся по направлению подготовки «Экономика» / О.И. Образцова. – М.: Высшая школа экономики, 2011. – 700 с.Подхватилина С.С. Статистика сельского хозяйства: учебное пособие для студентов вузов по специальностям «Статистика», «Бухгалтерский учет, анализ и аудит» / С.С. Подхватилина. – Минск: Высшая школа, 2012. – 239 с.Статистика финансов: учебник для студентов вузов, обучающихся по специальности «Статистика» / [М.Г. Назаров [и др.]; под ред. М.Г. Назарова. – 5-е изд., перераб. – М.: Омега-Л, 2010. – 516 с.Статистика: учеб. для студентов вузов, обучающихся по экон. специальностям / [И.И. Елисеева [и др.]; под ред. И.И. Елисеевой. – М.: Юрайт: Высшее образование, 2010. – 565 с.Статистика: учеб. для студентов вузов, обучающихся по экон. специальностям / [И.И. Елисеева [и др.]; под ред. И.И. Елисеевой. – М.: Юрайт: Высшее образование, 2010. – 565 с.Сурков И.М. Комплексный экономический анализ хозяйственной деятельности сельскохозяйственных организаций: Учебник / И.М. Сурков. – Воронеж: Воронежский ГАУ, 2011. – 230 с.Шумак О.А. Статистика: учебное пособие: учебник для студентов вузов, обучающихся по экономическим специальностям / О.А. Шумак, А.В. Гераськин. – Москва: РИОР: ИНФРА-М, 2012. – 310 с.