Статистика сельского хозяйства

 

Таблица 7 - Группировка число крестьянских (фермерских) хозяйств по муниципальным районам области в 2009 году

№ группы	Группы городов и районов  Амурской области	Число муниципальных образований  в абсолютном выражении	Число муниципальных образований  в относительных единицах, %
1	1-28,7	10	11,4
2	28,7-56,4	6	39,7
3	56,4-84,1	4	69,8
ИТОГО		20	120,9

 

Таблица 8 - Распределение городов и районов Амурской области по число крестьянских (фермерских) хозяйств в 2009 г.

№ группы	Группы городов и районов  Амурской области по пенсионному  обеспечению	Название муниципального образования	Фермерские хозяйства
1	2	3	4
1	1-28,7	Селемджинский	1
		Сковородинский	2
		Тындинский	4
		Магдагачинский	6
		Завитинский	7
		Шимановский	12
		Зейский	17
		Октябрьский	19
		Бурейский	20
		Мазановский	26
ИТОГО		10	114
Продолжение таблицы 8
1	2	3	4
2	28,7-56,4	Архаринский	30
		Свободненский	31
		Серышевский	34
		Ромненский	38
		Тамбовский	52
		Константиновский	53
ИТОГО		6	238
3	56,4-84,1	Ивановский	60
		Михайловский	61
		Благовещенский	74
		Белогорский	84
Итого		4	279
Всего		20	631

 

2.4 Корреляционно-регрессионный анализ сельскохозяйственного производства в Амурской области

В статистике сельского хозяйства, нет строгой связи между причиной и результатом. Нельзя выявить строгой зависимости сельскохозяйственного производства от каких-либо фактора, так как она зависит от множества причин и условий. Кроме того, неизвестно, в какой мере каждый из них влияет на величину фермерских хозяйств.

 Задачи корреляционного анализа:

1)Определение формы и  количественной характеристики  связи;

2) Определение степени  тесноты связи.

С целью установления характера  между признаками постоим корреляционную таблицу, а также изобразим связь  между изучаемыми признаками графически, определим форму связи между  ними, использую Приложение Б.

 

 

 

Таблица 9 - Связь между землепользователями и крестьянскими фермерскими хозяйствами

 

 

Год	Земли, используемые землепользователями, занимающимися  сельскохозяйственным производством (у)	крестьянских (фермерских) хозяйств (х)
2000	207870	536,6
2001	210288	817,7
2002	212675	1120,8
2003	211429	1435,3
2004	212064	1719,5
2005	212665	2016,3
2006	215152	2537,9
2007	217016	2845,6
2008	220585	3705,4
2009	221664	4587,1

 

Для уточнения формы связи  между рассматриваемыми признаками используем графический метод.

 

Рисунок 2 – Отражающий график зависимости

Анализируя график, можно  предположить, что по направлению  связь является прямой. В основе этой зависимости лежит линейная связь, которая может быть выражена простым линейным уравнением регрессии 

.         (24)

Вычислим параметры данного  уравнения регрессии.

Таблица 10 – Вспомогательная таблица для расчетов

год	(у)	(х)			ху	(х)
1999	207870	536,6	287296	43209936900	111543042	212561,13
2000	210288	817,7	668633,3	44221042944	171952497,6	212839,42
2001	212675	1120,8	1256193	45230655625	238366140	213139,49
2002	211429	1435,3	2060086	44702222041	303464043,7	213450,84
2003	212064	1719,5	2956680	44971140096	364644048	213732,20
2004	212665	2016,3	4065466	45226402225	428796439,5	214026,03
2005	215152	2537,9	6440936	46290383104	546034260,8	214542,42
2006	217016	2845,6	8097439	47095944256	617540729,6	214847,04
2007	220585	3705,4	13729989	48657742225	817355659	215698,25
2008	221664	4587,1	21041486	49134928896	1016794934	216571,13
Итого	2141408	21322,2	60604204,3	458740398312	4616491794,2	2141407,95

 

Подставим данные из таблицы 10 в систему уравнений и решим  ее:

                                          10 * а₀ +  2141408  * а₁  =  21322,2

                                          2141408* а₀ + 60604204,3 * а₁ = 458740398312

 

Освободимся от коэффициентов при  параметре а, для чего разделим первое уравнение на 10, а второе – на 2141408.

                                                а₀ + 214140,8 а₁ = 2132,22

                                                а₀ + 28,3 а₁ = 214223,72

 

Вычтем из первого уравнения  второе и получим:

214112,5 а₁ = - 212091,5

а₁ = - 0,99, тогда

а₀ = 214140,8 – 2132,22 * 0,99 = - 212029,9

Уравнение регрессии имеет  вид:

(х) = - 212029,9- 0,99 * х

Проверим правильность составления  уравнения регрессии. Для этого  рассчитаем теоретические уровни регрессии ( (х)). Например, при х =2, получаем:

(х = 536,6) = - 212029,9- 0,99 * 536,6=-212561,13 и т. д.

Рассчитав все значения (х) заполним последний столбец таблицы 10.

          (х) = - 212029,9- 0,99 * 817,7=-212839,42

(х) = - 212029,9- 0,99 * 1120,8=-213139,49

(х) = - 212029,9- 0,99 * 1435,3=-213450,84

(х) = - 212029,9- 0,99 * 1719,5=-213732,20

(х) = - 212029,9- 0,99 * 2016,3 =- 214026,03

(х) = - 212029,9- 0,99 * 2537,9=-214542,42

(х) = - 212029,9- 0,99 * 2845,6=-214847,04

(х) = - 212029,9- 0,99 * 3705,4=-215698,25

(х) = - 212029,9- 0,99 * 4587,1 = -216571,13

 

Поскольку выполняется равенство: , то уравнение регрессии составлено верно.

Показателями тесноты  связи в линейном уравнении регрессии  являются линейный коэффициент корреляции и коэффициент детерминации.

Определим линейный коэффициент  корреляции:

 

r = = 0,99

 

Таким образом, связь между  анализируемыми признаками сильная.

Коэффициент детерминации равен:

 

R = r² * 100 % = (0,99)² * 100 = 98,01 %

 

Коэффициент детерминации показывает, что на 98,01% вариация землепользователями обусловлена ростом фермерских хозяйств, а на остальные 1,99 % – другими факторами, неучтенными в данном уравнении.

Для этого используется коэффициент  эластичности.

Экономическая интерпретация параметров регрессии.

Это говорит о том, что  при увеличении численности фермерских хозяйств в месяц в Амурской области на 1% размер хозяйств должна увеличиться в среднем на 99,4 %.

 

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

 

 

В данной курсовой работе было проведено статистическое исследование такого социального исследования, как  сельское хозяйство в Амурской области.

Исследование включало два  этапа. На первом этапе была раскрыта общая теоретическая характеристика объекта исследования, выявлена особенность  и раскрыта важность изучения этого  социального явления. Второй этап –  аналитическое исследование статистики сельского хозяйства, которое было проведено на основе статистических показателей.

В данной работе были использованы данные, предоставленные Амурстатом, а также условные данные, отражающие общую тенденцию изменения рассматриваемого явления. Изначально все данные были систематизированы при помощи сводки и группировки.

Рассчитанные ряды динамики показали абсолютный прирост, темпы  роста и темпы прироста изучаемого явления.

В работе также был проведен корреляционный анализ. Результатом  которого явилось установление прямой достаточно тесной связи между землепользователями и численностью фермерских хозяйств. Полученная регрессионная модель оказалась адекватной, т.е. её можно использовать для анализа и прогноза сельского хозяйства в Амурской области.

 

БИБЛИОГРАФИЧЕСКИЙ СПИСОК

 

 

1. Адамов В.Е. и др. Экономика и статистика фирм. М.: Финансы и статистика. 2003- 288 с.
2. Акиншина Н.К. Экономическая статистика. М.: Статистика. 2002.
3. Амурский статистический ежегодник: Сборник / Амуроблкомстат. – Благовещенск, 2009. – 810 с.
4. Васильева А.В. Учебно-методическое пособие «Подготовка курсовой работы по дисциплине «Статистика»» для специальности 080504 «Государственное и муниципальное управление» - Благовещенск: АМГУ, 2007 – 34 с.
5. Гусаров В.М. Теория статистики / В.М. Гусаров.– М.: ЮНИТИ, 2000. – 432 с.
6. Елисеева И.И. Социальная статистика: Учеб.пособие / И.И. Елисеева. - М.: Финансы и статистика, 2001. – 336 с.
7. Назаров М.П. Социально-экономическая статистика: Учеб.пособие / М.П. Назаров. - М.: Финансы и статистика, 2001. – 504 с.
8. Никулин Н.К. Практикум по сельскохозяйственной статистике. М.: «Статистика», 1999.-286с.
9. Официальный сайт Территориального органа Федеральной службы государственной статистики по Амурской области URL: www.stat.amur.ru
10. Общая теория статистики / под ред. Харламова А.И. М.: Финансы и статистика. 1997.- 296 с.
11. Практикум по социально-экономической статистике /под ред. Н.Н. Ряузова. М.: Статистика. 1999.-259с.
12. Румянцев В.Н. Общая теория статистики: Учеб.пособие / В.Н. Румянцев, Е.В. Петрова.– М.: Инфра, 2001. – 342 с.
13. Ряузов Н.Н. Общая теория статистики. М.: Финансы и статистика. 2003.-368с.
14. Статистика: учебник/под ред. И.И. Елисеевой - М.: Высшее образование, 2009. – 566 с.