Статистика сельского хозяйства

 

По итоговым данным определим  параметры уравнения:

a₀₌18366,5/10=1836,65

a₁=-3536,8/110=-32,15

В результате получаем следующее  уравнение общей тенденции ряда динамики:

У_t=1836,65+32,15t.

1999 у_t=1836,65+32,15 (-5)= 1675,9

2000 y_t=1836,65+32,15 (-4)= 1708,05

2001 y_t = 1836,65+32,15 (-3) = 1740,2

2002 y_t = 1836,65+32,15 (-2) = 1772,35

2003 y_t = 1836,65+32,15 (-1) = 1804,5

2004 y_t = 1836,65+32,15 (1) = 1868,8

2005 y_t = 1836,65+32,15 (2) = 1965,25

2006 y_t = 1836,65+32,15 (3) = 1933,1

2007 y_t = 1836,65+32,15 (4) = 1965,25

2008 y_t = 1836,65+32,15 (5) = 1997,4

Для проверки расчёта значений у_t используется формула

          (17)

В нашем примере эти  два значения равны, значит значения определены верно.

При прогнозировании сельскохозяйственных угодий с помощью метода экстраполяции выделяют следующие методы:

• на основе среднего абсолютного прироста Д ,

• на основе среднего коэффициента роста K ,

• на основе аналитического выравнивания ряда.

Метод прогнозирования  на основе среднего абсолютного прироста Д применяется в том случае, если уровни изменяются равномерно (линейно).

Прогнозируемое значение уровня определяется по формуле:

,               (18)

где - период экстраполяции,

– обобщающего показателя скорости изменения уровней во времени

                                                                                   (19)

 

Прогнозирование по среднему коэффициенту роста K применяется, если общая тенденция характеризуется экспотенциальной кривой. В этом случае экстраполируемый уровень определяется по формуле:

yt = y0 х (K)t-1         (20)

Прогнозирование на основе аналитического выравнивания является наиболее распространенным методом прогнозирования. Для получения прогноза используется аналитическое выражение тренда. Чтобы получить прогноз, достаточно в модели продолжить значение условного показателя времени У_t=1836,65+32,15t.

Полученные результаты экстраполяции  показаны в таблице

Таблица 3 - Годовые прогнозные значения сельскохозяйственных угодий в Амурской области

Год	Прогноз на основе
	среднего абсолютного прироста	среднего темпа роста	аналитического выравнивания
			t	yt
2009	1741,3	1762,17	6	2029,55
2010	1677,1	1719,9	7	2061,7
2011	1612,9	1678,6	8	2093,85
2012	1548,7	1678,6	9	2126

 

Проиллюстрируем на графике  изменение численности сельскохозяйственных угодий (реального и спрогнозированного с помощью темпа роста) и изменение выровненных теоретических значений, полученных с помощью уравнения.

Рисунок 1 – Динамика числа  сельскохозяйственных угодий

 

2.2 Анализ динами сельского хозяйства за 2005-2009 год по отраслям: животноводство, растениеводство

А теперь проведем анализ динамики сельского хозяйства по отрасли  животноводства   по выше приведенным  формулам и получаем данные:

Рассчитываем  показатели динами за 2005-2009 год.

Абсолютный цепной прирост (по формуле 2):

∆₀₆=4217,3-3573,8=643,5

Абсолютный базисный прирост (по формуле 1):

∆₀₆=4217,3-3297,7=919,6

Цепной темп роста рассчитывается (по формуле 4):

Т^ц₀₆₌4217,3/3573,8*100=118,006

Базисный темп роста рассчитаем по формуле 3:

Т^б₀₆=4217,3/3297,7*100=127,8

Используя полученные данные, вычислим цепной и базисный темп прироста (по формулам 6 и 7):

Цепной темп прироста:

Т^ц₀₆=118,006-100=18,006

Базисный темп прироста:

Т^б₀₆=127,8-100=27,8

Данные за остальные года занесены в таблицу 4.

 

 

 

 

Таблица 4 – Динамика животноводство Амурской области за 2005-2009 гг.

Год	Численность сельскохозяйственных угодий	Абсолютный прирост		Темп роста, %		Темп прироста, %
		цепной	базисный	цепной	базисный	цепной	базисный
2005	3573,8	276,1	276,1	180,4	108,4	8,4	8,4
2006	4217,3	643,5	919,6	118,006	127,8	18,006	27,8
2007	5303,8	1086,5	2006,1	125,7	160,8	25,7	60,8
2008	6359,5	1055,7	3061,8	119,9	192,8	19,9	92,8
2009	6952,8	593,3	3655,1	109,4	210,8	9,4	110,8

 

Аналогично проводим расчеты  показателей динами сельского хозяйства  по отрасти растениеводство и  получаем данные:

Рассчитываем  показатели динами за 2005-2009 год.

Абсолютный цепной прирост (по формуле 2):

∆₀₆=6816,2-6240,9=575,3

Абсолютный базисный прирост (по формуле 1):

∆₀₆=6816,2656,8=559,4

Цепной темп роста рассчитывается (по формуле 4):

Т^ц₀₆₌6816,2/6240,9*100=109,92

Базисный темп роста рассчитаем по формуле 3:

Т^б₀₆=6816,2/6256,8*100=108,9

Используя полученные данные, вычислим цепной и базисный темп прироста (по формулам 6 и 7):

Цепной темп прироста:

Т^ц₀₆=109,2-100=9,2

Базисный темп прироста:

Т^б₀₆=108,9-100=8,9

Данные за остальные года приведены в таблицу 5.

Таблица 5 – Динамика растениеводства  Амурской области за 2005-2009 гг.

Год	Численность сельскохозяйственных угодий	Абсолютный прирост		Темп роста, %		Темп прироста, %
		цепной	базисный	цепной	базисный	цепной	базисный
2005	6240,9	-15,9	-15,9	99,7	99,7	-0,3	-0,3
2006	6816,2	575,3	559,4	109,2	108,9	9,2	8,9
2007	7177,0	360,8	920,2	105,3	114,7	5,3	14,7
2008	8841,6	1664,6	2584,8	123,2	141,3	23,1	41,3
2009	10044,5	1202,9	3787,7	113,6	160,5	13,6	60,5

 

 

 

 

 

 

Изобразим на графике изменение базисных показателей  темпов роста животноводства и растениеводства

По данному графику  можно сделать вывод о том, что животноводство по сравнению  с растениеводством в значительно  степени преобладают. Если к примеру  в 2005 году разница между показателями темпа роста животноводства и растениеводства составляет 8,7%,  то уже к 2009 году разница межу ними составляет 50,3%

Так же рассчитаем средние  значения  по формуле х = для:

а) Растениеводства 

х =

б) Животноводство

х =

Изобразим значение средних  величин растениеводства и животноводства  на диаграмме

Диаграмма 1- Средние значения растениеводства и животноводства

 

По данным средних значении можно сделать вывод,  что за период 2005 по 2009 год,  в значительно степени растениеводство преобладает по сравнения с животноводством, почти в 1,5 раза растениеводство превышает животноводство.

2.3 Группировка по числу численности сельскохозяйственных угодий Амурской области за 2009 год

При составлении структурных  группировок на основе варьирующих  количественных признаков необходимо определить количество групп и интервалы  группировки.

Интервал - количественное значение, отделяющее одну единицу (группу) от другой, т. е. интервал очерчивает количественные границы групп.

Как правило, величина интервала  представляет собой разность между  максимальным и минимальным значениями признака в каждой группе.

Вопрос о числе групп  и величине интервала следует  решать с учетом множества обстоятельств, прежде всего исходя из целей исследования, значения изучаемого признака и т.д.

Количество групп и  величина интервала связаны между  собой: чем больше образовано групп, тем меньше интервал, и наоборот. Количество групп зависит от числа  единиц исследуемого объекта и степени  колеблемости группировочного признака. При небольшом объеме совокупности нельзя образовывать большое число  групп, так как группы будут малочисленными.³

Ориентировочно определить оптимальное количество групп с  равными интервалами можно по формуле американского ученого  Стерджесса:

 

n = 1 +3,322 lg N         (22)

 

Подставляя данные примера  в эту формулу, находим количество интервалов n =1+ 3,322 lg 28 = 1+3,322*1,4471 = 5,8. Так  как количество интервалов не может  быть дробным, то его нужно округлить  до ближайшего целого числа (по правилам округления). То есть нужно принять 6 интервалов.

В состав Амурской области входит 28 городов и районов.    

Используя  Приложение В сгруппируем данные.

Таблица 6 – Число крестьянских (фермерских) хозяйств по муниципальным районам области

	2009
Архаринский	30
Белогорский	84
Благовещенский	74
Бурейский	20
Завитинский	7
Зейский	17
Ивановский	60
Константиновский	53
Магдагачинский	6
Мазановский	26
Михайловский	61
Октябрьский	19
Ромненский	38
Свободненский	31
Селемджинский	1
Серышевский	34
Сковородинский	2
Тамбовский	52
Тындинский	4
Шимановский	12

 

Так фермерские хозяйства в Белогорском районе (84) составляет почти в 2 раза, превышает фермерские хозяйства в Бурейском районе (20), то выводим данные по Белогорскому району.

Вычислим по формуле интервалы  группировки 

 

         (23)

 

Так как число фермерских хозяйств в Амурской области колеблется в интервале от 1 до 84 и нам необходимо выделить 3 интервалов, то получаем следующую формулу

h=(84-1)/3=27,7

Прибавляя к минимальному значению признака найденное значение интервала, получаем верхнюю границу  первой группы: 1+27,7 = 28,7

Прибавляя далее величину интервала к верхней границе  первой группы, получаем верхнюю границу  второй группы: и т.д.

В результате получим такие  группы

1. 1-28,7
2. 28,7-56,4
3. 56,4-84,1