Министерство  сельского хозяйства  Российской Федерации

Федеральное государственное  общеобразовательное  учреждение

Высшего профессионального  образования

Вятская Государственная  Сельскохозяйственная Академия

Экономический факультет

Кафедра статистики и экономического анализа 
 
 
 
 
 
 
 

КУРСОВАЯ РАБОТА

ПО СТАТИСТИКЕ

 
 
 

Экономико-статистический анализ производства молока на предприятиях  Зуевского и Оричевского районов Кировской области. 
 
 
 
 
 
 
 

 
 
 
Выполнил:

Руководитель: Гришина  Е. Н., доцент

Регистрационный номер:

Дата сдачи  на проверку:

Оценка после  защиты: 
 
 

Киров 2004 г.

 

СОДЕРЖАНИЕ

 
 

 

Введение  

      Статистика  изучает количественную сторону  массовых явлений в неразрывной  связи с их качественным содержанием  в конкретных условиях места и  времени. Среди массовых явлений  статистика выделяет статистические совокупности, т. е. множество единиц, однородных в некотором существенном отношении, но различающихся по величине характеризующих их признаков.

      Сельское  хозяйство – главное звено  агропромышленного комплекса. Оно  занимает особое место в жизни  государства, т. к. обеспечивает страну продовольствием. Животноводство даёт более 60% всей продукции сельского хозяйства, и доля его постоянно повышается. Одной из главных отраслей животноводства является скотоводство, в котором в Кировской области преобладает молочно-мясное направление, при чём производство молока постоянно возрастает.

      Молоко  является ценным продуктом питания, достаточно калорийным, с большим  содержанием белков и жиров животного  происхождения. Молоко служит для производства различных молочных продуктов, таких  как сметана, сливки, кефир, творог, сливочное масло, йогурты и т. п. Жизнь современного человека невозможно представить без этих продуктов.

      Производство  молока развито во всех районах Кировской  области. Для исследований в моей курсовой работе были выбраны Зуевский и Оричевский районы.

      Целью моей курсовой работы является экономико-статистический анализ производства молока на предприятиях Оричевского и Зуевского районов Кировской области.

      В своей курсовой работе я должен решить следующие задачи:

1. Оценка параметров и характера распределения единиц совокупности.
2. Экономическая характеристика деятельности предприятий.
3. Экономико-статистический анализ влияния факторов на результат производства.

Для этого  необходимо использовать следующие  методы статистики:

1. Метод статистических группировок.
2. Метод корреляционно-регрессионного анализа.
3. Расчёт нормативов  и анализ эффективности производства на их основе.

    Статистические  исследования необходимы, для выявления  более эффективных способов ведения  хозяйства на современном этапе развития страны, сравнения показателей различных предприятий и для того, чтобы отстающее хозяйства перенимали опыт лидирующих предприятий. 

 

1.Оценка параметров и характера      распределения единиц совокупности. 

   Для выявления основных свойств и  закономерностей исследуемой статистической совокупности построим ряд распределения её единиц. Оценка параметров ряда распределения позволит сделать вывод о степени однородности, о возможности  использования её единиц для проведения экономико-статистического исследования. Исходные данные представлены в приложении 2.

    Порядок построения интервального ряда распределения 27 хозяйств области по удою молока на 1 корову следующий:

    1. Составляем ранжированный ряд распределения предприятий по удою на одну корову (кг): 2332    2431    2772   2838   3199   3218   3372   3426   3486   3702   3759   3905   4030   4201   4283   4347   4652   5374   5443   5528   5635   5873   5904   6006   6451   6789.

    2. Определяем количество групп  по формуле:

k = 1+3,322 lg N,

где N – число единиц совокупности

N=26    lg26 = 1,414    k = 1+3,322*1,414 = 5,70 » 6

    3. Определяем шаг интервала:

где x _max и x _min– наименьшее и наибольшее значение группировочного признака.

k – количество интервалов

4. Определяем  границы интервалов:

1. нижняя граница - x _min= 2332

верхняя граница – x _min + h = 3075

2. II. нижняя граница - x _min + h = 3075

      верхняя граница - x _min + 2h = 3818

3. III. нижняя граница - x _min + 2h = 3818

      верхняя граница - x _min + 3h = 4561

4. IV. нижняя граница - x _min + 3h = 4561

      верхняя граница - x _min + 4h = 5304

5. V. нижняя граница - x _min + 4h = 5304

      верхняя граница - x _min + 5h = 6047

VI.     VI. нижняя граница - x _min + 5h = 6047

      верхняя граница - x _max = 6790   

      5. Подсчитываем число единиц в каждом интервале и записываем в виде таблицы:

Таблица 1 – Интервальный ряд распределения хозяйств  по удою на одну корову

Для наглядности  интервальные ряды распределения изобразим графически в виде гистограммы. (Приложение 1)

    Для выявления характерных черт, свойственных ряду распределения единиц, использует следующие показатели:

1) Для характеристики центральной тенденции распределения определяем среднюю арифметическую взвешенную, моду, медиану признака.

     Определяем среднюю арифметическую взвешенную:

где      x _i – варианты;

- средняя величина признака;

f _i - частоты распределения.

      В интервальных рядах в качестве вариантов  (х _i ) используем серединные значения интервалов.

        
 

       Определяем  моду – наиболее часто встречающееся значение признака:

      где   x_mo – нижняя граница модального интервала,

h – величина интервала,

Δ₁ – разность между частотой модального и домодального интервала,

Δ₂ – разность между частотой модального и послемодального интервала.

     Определяем  медиану – значение признака, находящегося в центре ранжированного ряда распределения. 

где   x_me – нижняя граница медиального интервала,

h - величина интервала,

S f_i  - сумма частот распределения,

S _me-1 - сумма частот домедиальных интевалов,

f _me - частота медиального интервала. 

2) Для характеристики меры рассеяния признака определяют показатели вариации: размах вариации, дисперсию, среднее квадратическое отклонение, коэффициент вариации.

     Размах вариации составит:

     Дисперсия –  показывает среднюю величину квадратических отклонений отдельных вариантов  от средней арифметической.

 

Среднее квадратическое отклонение признака в ряду распределения  составит

 Для определения коэффициента вариации используют формулу:

3) Для характеристики формы распределения используют коэффициенты асимметрии (A_s) и эксцесса (E_s):

Так как А_s >0, распределение имеет правосторонюю асимметрию.

    Так как Е_s <0, распределение является низковершинным по сравнению с нормальным.

    Для того, чтобы определить подчиняется  ли эмпирическое (исходное) распределение  закону нормального распределения, необходимо проверить статистическую гипотезу о существенности различия частот фактического и теоретического (нормального) распределения.

     Наиболее часто для проверки таких  гипотез используют критерий Пирсона, фактическое значение которого определяется по формуле: 

где f_i и f_m – частоты фактического и теоретического распределения.

    Теоретические частоты для каждого интервала определяются в следующей последовательности:

1. Для каждого интервала определяют нормированное отклонение (t):

Результаты  расчёта t представлены в таблице 2.