Статистико-экономический анализ урожая и урожайности зерновых культур на примере колхоза «им. Октябрьской революции» и других хозяйств

gn="justify">7.Определим основные характеристики интервального ряда распределения.

Таблица 7-Основные характеристики интервального  ряда распределения.

Определим среднее количество внесенных органических удобрений на 1га пашни.

1. =

(13) 

2. =

(14)

3279/25=131,16 (ц/га)

3. =

15)

==11,45 (ц/га)

4)v=*100

(16)

v=11.45/25.15*100=45.53%

8.Определим  границы шести групп с использованием  правила 3

Таблица 8- Границы групп предприятий интервального  ряда распределения

 

Т. к. в первую группу не вошло ни одно предприятие, а в последнюю только одно, то целесообразно объединить первую группу со второй, а шестую с пятой.

9.Построим  интервальный ряд распределения

Таблица 9- Интервальный ряд распределения

    Изобразим ряд предприятий по количеству внесенных  органических удобрений на 1га пашни  графически.

10.По  найденным границам групп заполним  таблицу 10.

Таблица 10- Анализ предприятий по группам.

 

Заполним  таблицу 11 на основании таблицы 10

Таблица 11-Аналитическая группировка сельскохозяйственных предприятий по количеству внесенных  органических удобрений на 1 га пашни

    Вывод: Проведенная аналитическая группировка  позволила выявить взаимосвязи  между факторами. Так, при увеличении количества внесенных органических удобрений на 1 га пашни, урожайность  зерна снижается.

    В хозяйствах четвертой группы наблюдаются  наиболее низкие показатели урожайности- 13.76 ц/га, в то время как было внесено  наибольшее количество удобрений- 43.05 ц. Такая обратная зависимость между  количеством внесенных удобренийна1 га пашни и урожайностью зерна была обусловлена неэффективным использованием удобрений. Следовательно, предприятию рекомендуется направить свои усилия на повышение уровня агротехники, применение сортовых семян, посевов и уборки в оптимальные сроки, рациональное использование удобрений. 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 

4.Корреляционно-регрессионный  анализ 

4.1. Сущность  и основные условия применения  корреляционного анализа. 

    В соответствии с сущностью корреляционной связи ее изучение имеет две цели:

1) измерение  параметров уравнения, выражающего  связь средних значений зависимой  переменной со значениями независимой  переменной (зависимость средних  величин результативного признака  от значений одного или нескольких  факторных признаков);

2) измерение  тесноты связи двух (или большего  числа) признаков между собой.

    Вторая  задача специфична для статистических связей, а первая разработана для  функциональных связей и является общей. Основным методом решения задачи нахождения параметров уравнения связи является метод наименьших квадратов (МНК), разработанный К. Ф. Гауссом (1777-1855). Он состоит в минимизации суммы квадратов отклонений фактически измеренных значений зависимой переменной у от ее значений, вычисленных по уравнению связи с факторным признаком (многими признаками) х.

    Для измерения тесноты связи применяется  несколько показателей. При парной связи теснота связи измеряется прежде всего корреляционным отношением, которое обозначается греческой буквой ?. Квадрат корреляционного отношения - это отношение межгрупповой дисперсии результативного признака, которая выражает влияние различий группировочного факторного признака на среднюю величину результативного признака, к общей дисперсии результативного признака, выражающей влияние на него всех причин и условий.

    Уравнение корреляционной связи измеряет зависимость  между вариацией результативного  признака и вариацией факторного признака (признаков). Интерпретировать корреляционные показатели строго следует лишь в терминах вариации (различий в пространстве) отклонений от средней величины. Если же задача исследования состоит в измерении связи не между вариацией двух признаков в совокупности, а между изменениями признаков объекта во времени, то метод корреляционно-регрессионного анализа требует значительного изменения.

    Из  вышеприведенного положения об интерпретации  показателей корреляции следует, что  нельзя трактовать корреляцию признаков  как связь их уровней. Это ясно хотя бы из следующего примера. Если бы все крестьяне области внесли под картофель одинаковую дозу удобрений, то вариация этой дозы была бы равна  нулю, а следовательно, она абсолютно не могла бы влиять на вариацию урожайности картофеля. Параметры корреляции дозы удобрений с урожайностью будут тогда строго равны нулю. Но ведь и в этом случае уровень урожайности зависел бы от дозы удобрений - он был бы выше, чем без удобрений.