Себестоимость зерна в ЗАО «Юбилейное» Саргатского района

 

 ц.

 ц.

            Уравнение прямой имеет  вид:

        у = 35222 + 836,6*t,

 средний валовой сбор зерновых.

 коэффициент регрессии, показывающий  тенденцию к увеличению валового  сбора зерновых в среднем на 836,6 ц.

 Представим  графически аналитическое выравнивание ряда валового сбора на рис. 8

     Согласно  уравнению можно сказать, что  средний валовой сбор составляет 35222 ц. и наблюдается тенденция к увеличению валового сбора в среднем 836,6 ц. в год.

     Анализируя  график, можно увидеть, что в 2001 году наблюдается максимальное значение валового сбора зерновых (59923 ц.), а  минимальное значение – в 1999 году (20688 ц.). В целом можно сказать, что происходят достаточно резкие колебания валового сбора за анализируемый период. 

     3. Расчет показателей  вариации

     Вариация – это различие в значении, какого – либо признака у разных единиц совокупности в один и тот же момент времени. Различие индивидуальных значений признака внутри изучаемой совокупности в статистике называют вариацией признака.

     Исследуем себестоимость 1 центнера зерновых при  помощи вариационного анализа, применяя среднюю арифметическую – взвешенную:

       

     Средняя арифметическая взвешенная не показывает, как распределяется вокруг нее варианты осредненного признака, поэтому рассчитываем показатели вариации, которые характеризуют  отклонения значений от общей средней.

     1) размах вариации определяется как разность между максимальным и минимальным значением признака и показывает на общие размеры вариации.

     R = X_max – X _min 

     2) среднее линейное отклонение – это есть среднее арифметическое из абсолютных отклонений отдельных значений признака от общей средней, поскольку сумма отклонений всех значений признака от общей средней равна нулю, для определения среднего линейного отклонения берутся значения отклонений по абсолютной величине, т.е. без учета знака.

          

     3) дисперсия - средняя арифметическая квадратов отклонений каждого значения признака от общей средней

     σ²=  

     4) среднее квадратичное  отклонение – это обобщающая характеристика размеров вариационного признака в изучаемой совокупности. Оно показывает, на сколько в среднем отклоняются конкретные варианты от среднего значение

       

     5) коэффициент вариации – это относительный показатель вариации, характеризующий колебленность одного и того же признака в нескольких признаках с различным средне арифметическим, характеризует однородность совокупности

      *100 

     Так же для изучения вариации используют такие показатели, как медиана  и мода.

     Медиана - значение признака, приходящееся на середину упорядоченной совокупности. При четном числе единиц совокупности за медиану принимают арифметическую среднюю величину из двух центральных вариантов.

     Мода – значение изучаемого признака, повторяющееся с наибольшей частотой. 
 
 
 

Таблица 12. Расчет основных характеристик  вариационного ряда Саргатского района за 2006 год

Предприятие	Себес-тоимость 1ц. зерновых, руб.	Валовое производст-во, ц..	Общая себестоимость, тыс.руб.	Отклонение  от средней	Квадрат отклонения	Взвешенный  квадрат	Накопленные частоты
	x	f	x*f
ЗАО «Юбилейное»	226,7	30208	6848153,6	-2,5	6,3	190310,4	30208
СПК «Победа»	260,8	19146	4993276,8	31,6	998,6	19119195,6	49354
СПК «Андреевское»	277,6	17150	4760840,0	48,4	2342,6	40175590,0	66504
СПК «Шараповское»	340,9	9360	3190824,0	111,7	12476,9	116783784,0	75864
СПК «Шипицынское»	221,6	5940	1316304,0	-7,6	57,8	343332,0	81804
СПК «Шанс»	213,5	17133	3657895,5	-15,7	246,5	4223284,5	98937
СПК «Баженово-1»	226,0	21000	4746000,0	-3,2	10,2	214200,0	119937
ООО «Ивановское»	173,9	18150	3156285,0	-55,3	3058,1	55504515,0	138087
ООО «Саргатское»	161,3	7731	1247010,3	-67,9	4610,4	35643002,4	145818
ООО «Союз - Агро»	189,8	55972	10623485,6	-39,4	1552,4	86890932,8	201790
ИТОГО	2292,1	201790	44540074,8		25359,8	359088146,7

 

     1. размах вариации 

     R = 340,9 – 161,3 = 179,6 руб.

     2. среднее арифметическое 

       = руб.

     3. среднее линейное отклонение

       руб.

     4. дисперсия

        
 

     5. среднее квадратическое отклонение 

       руб.

     6. коэффициент вариации 

     V=

     7. мода 

      руб. (себестоимость ООО «Союз-Агро»), т.к.  характеризуется наибольшим валовым производством.

     8. медиана

       руб.

     По  данным, приведенным в таблице  видно, что себестоимость  1 центнера зерновых в хозяйствах Саргатского  района в среднем равна 220,72 рублей. Среднее отклонение по себестоимости  зерна в  хозяйствах составляет 42,2 руб. от среднего значения. Модальное значение себестоимости показывает, что максимальная себестоимость зерна равна 189,8 руб. Совокупность количественно однородна, так как коэффициент вариации не превышает 33% (18,4%).

 

     4. Корреляционно-регрессионный  анализ

     Корреляционной называется связь, при которой каждому значению признака-фактора соответствует несколько значений результативного признака.

     Корреляционный  анализ применяется для определения  формы влияния факторных признаков  на результативный. В результате этого анализа измеряется теснота связей между признаками, и оцениваются факторы, оказывающие наибольшее влияние на результативный признак.

     Себестоимость в определенной степени зависит  от урожайности, значит нужно проанализировать связь между этими показателями.

     Для начала определим, наблюдается ли корреляционная связь, и оценим ее силу и направление, для этого необходимо рассчитать линейный коэффициент парной корреляции. Он рассчитывается по формуле:

     

       

       

     Расчеты представим в таблице 13.

Таблица 13. Анализ зависимости  себестоимости 1 ц. зерновых от урожайности с 1 ц. в хозяйствах Саргатского  района за 2006 год

Предприятия   Себестоимость 1 ц. зерновых,руб Урожайность с 1 га, ц.  Расчетные значения    Символ  y  x  xy  x2  y2 1  2  3  4  5  6 ЗАО «Юбилейное»  226,74  13,8  3129,0  190,4  51411,0 СПК «Победа»  260,75  10,9  2842,2  118,8  67990,6 СПК «Андреевское»  277,60  8,6  2387,4  74,0  77061,8 СПК «Шараповское»  340,93  6,3  2147,9  39,7  116233,3 СПК «Шипицынское»  221,63  5,4  1196,8  29,2  49119,9 СПК «Шанс»  213,52  11,4  2434,1  130,0  45590,8 СПК «Баженово-1»  225,96  14,0  3163,4  196,0  51057,9 1  2  3  4  5  6 ООО «Ивановское»  173,91  10,5  1826,1  110,3  30244,7 ООО «Саргатское»  161,29  8,4  1354,8  70,6  26014,5 ООО «Союз - Агро»  189,83  12,4  2353,9  153,8  36035,4 ИТОГО  2292,16  101,7  22835,6  1112,8  550759,9 Средние значения  229,22  10,2  2283,6  111,3  55076,0 Квадрат среднего значения  52541,8  104,0

 

     1. Уравнение  регрессии:

     

     

     

     

     

     

     Уравнение характеризует зависимость среднего уровня себестоимости зерновых от урожайности: при увеличение урожайности на 1 ц., себестоимость уменьшается на 7,452 руб.

2. Линейный коэффициент корреляции:

     

     

     При линейной форме уравнения, применяется  линейный коэффициент корреляции. Корреляционные отношения позволяют измерить тесноту  связи при любой форме. В данном случае связь между урожайностью и себестоимостью 1 центнера зерновых обратная умеренная, т.к. коэффициент корреляции равен -0,4. 

     3. Коэффициент эластичности. Он показывает  среднее изменение результативного  признака при изменении факторного  признака на 1%.

     

     

     По  этим данным можно сказать, что связь  между урожайностью и себестоимостью 1 центнера зерновых обратная умеренная, т.к. коэффициент корреляции равен -0,4. Коэффициент эластичности показывает, что при росте урожайности  на 1 % себестоимость 1ц. уменьшится на 33,2%. 

 

     5. Индексный анализ

     Индекс – это относительный показатель, характеризующий изменение величины какого – либо явления во времени, пространстве или по сравнению с любым эталоном (нормативом, планом, и т.д.).

     Основным элементом  индексного отношения является индексируемая величина - это значение признака статистической совокупности, изменение которой является объектом изучения.

     С помощью индекса решаются следующие  задачи:

     1.измерение  изменений сложных явлений.

     2.определение влияния отдельных факторов на изменение динамики сложного явления.

     3.сравнение  не только с прошлым периодом, но и с другой территорией.

     Индексы по степени охвата единиц совокупности подразделяются на два класса:

      1. индивидуальные