Статистичне вивчення виробництва зернових та зернобобових

Предмет і система показників статистики ефективності виробництва. Ряди розподілу вибіркової сукупності та характеристика центру розподілу. Перевірка статистичної гіпотези про відповідність емпіричного розподілу нормальному. Парна лінійна кореляція.

Рубрика Экономика и экономическая теория
Вид курсовая работа
Язык украинский
Дата добавления 27.11.2014
Размер файла 394,5 K

Отправить свою хорошую работу в базу знаний просто. Используйте форму, расположенную ниже

Студенты, аспиранты, молодые ученые, использующие базу знаний в своей учебе и работе, будут вам очень благодарны.

13,394

11

0,558

25,5

-10,52

110,6704

-5,87016

61,7540832

12247,93744

6,245

12

0,378

36,5

0,48

0,2304

0,18144

0,0870912

0,05308416

11,057

13

2,23

28,4

-7,62

58,0644

-16,9926

129,483612

3371,474547

7,294

14

1,337

29,2

-6,82

46,5124

-9,11834

62,1870788

2163,403354

7,715

15

3,422

51,6

15,58

242,7364

53,31476

830,6439608

58920,95988

20,089

16

0,685

32,6

-3,42

11,6964

-2,3427

8,012034

136,805773

9,204

17

2,189

38,3

2,28

5,1984

4,99092

11,3792976

27,02336256

12,013

18

1,743

41

4,98

24,8004

8,68014

43,2270972

615,0598402

13,468

19

1,267

37

0,98

0,9604

1,24166

1,2168268

0,92236816

11,317

20

2,29

32,4

-3,62

13,1044

-8,2898

30,009076

171,7252994

9,097

29,122

720,4

х

1034,592

71,91956

2076,871949

130938,0936

206,873

Продовження табл.(3.3)

Вир-во на 1 особу, у

1

2,597

2,593

1,137

1,292769

1,141

1,301881

2

0,72

7,925

6,469

41,847961

-0,736

0,541696

3

1,04

8,399

6,943

48,205249

-0,416

0,173056

4

0,519

7,84

6,384

40,755456

-0,937

0,877969

5

1,184

12,547

11,091

123,010281

-0,272

0,073984

6

0,257

11,647

10,191

103,856481

-1,199

1,437601

7

1,24

6,44

4,984

24,840256

-0,216

0,046656

8

0,389

12,709

11,253

126,630009

-1,067

1,138489

9

1,62

15,88

14,424

208,051776

0,164

0,026896

10

3,457

13,394

11,938

142,515844

2,001

4,004001

11

0,558

6,245

4,789

22,934521

-0,898

0,806404

12

0,378

11,057

9,601

92,179201

-1,078

1,162084

13

2,23

7,294

5,838

34,082244

0,774

0,599076

14

1,337

7,715

6,259

39,175081

-0,119

0,014161

15

3,422

20,089

18,633

347,188689

1,966

3,865156

16

0,685

9,204

7,748

60,031504

-0,771

0,594441

17

2,189

12,013

10,557

111,450249

0,733

0,537289

18

1,743

13,468

12,012

144,29

0,287

0,082369

19

1,267

11,317

9,861

97,239321

-0,189

0,035721

20

2,29

9,097

7,641

58,384881

0,834

0,695556

29,122

206,873

177,753

1867,959917

0,002

18,014486

Підставляємо дані у систему рівнянь:

(3.12)

Із другого рівняння визначаємо, що параметр =0,066

Перше і третє рівняння розділимо на коефіцієнти за (відповідно 20 і 176,575):

Від першого рівняння віднімаємо друге:

, звідки

Підставивши в одне з попередніх рівнянь значення параметра , визначимо, що

Отже, рівняння параболи другого порядку, що характеризує залежність виробництва зернових та зернобобових на 1 особу від урожайності матиме такий вигляд:

Підставивши в рівняння відповідні значення відхилень, та їх квадрати, обчислимо теоретичні рівні урожайності (табл. 3.3).

На відміну від прямолінійної залежності коефіцієнти регресії криволінійного зв'язку не можна інтерпретувати однозначно, оскільки швидкість зміни результативної ознаки за різних значень факторної не однакова. У прикладі параметр =0,066 показує приріст виробництва на 1 особу залежно від урожайності, а параметр =0,00602 характеризує зниження виробництва цукрових буряків на 1 особу.

Визначимо тісноту зв'язку за допомогою індексу кореляції:

(3.13)

Обчислене кореляційне відношення показує, що між урожайністю і виробництвом на 1 особу існує тісний зв'язок.

Табл.(3.4)

Вихідні та розрахункові дані для кореляційного аналізу залежності виробництва зернових та зернобобових на 1 особу від ціни реалізації

Вир-во зернових та зернообових на 1 особу, у

Сер. ціна реал. ,

грн./т

1

2,597

1344,5

-22,545

508,277025

-58,549365

1319,995434

258345,5341

с

2

0,72

1426,6

59,555

3546,798025

42,8796

2553,694578

12579776,23

1,6

3

1,04

1327,2

-39,845

1587,624025

-41,4388

1651,128986

2520550,045

1,746

4

0,519

1314,9

-52,145

2719,101025

-27,063255

1411,213432

7393510,384

1,585

5

1,184

1431,5

64,455

4154,447025

76,31472

4918,865278

17259430,08

1,527

6

0,257

1241,2

-125,845

15836,96403

-32,342165

4070,099754

250809429,5

-0,201

7

1,24

1270,6

-96,445

9301,638025

-119,5918

11534,03115

86520469,95

0,681

8

0,389

1428,6

61,555

3789,018025

23,944895

1473,928012

14356657,59

1,571

9

1,62

1368,7

1,655

2,739025

2,6811

4,4372205

7,502257951

1,997

10

3,457

1322,1

-44,945

2020,053025

-155,374865

6983,323307

4080614,224

1,684

11

0,558

1318,4

-48,645

2366,336025

-27,14391

1320,415502

5599546,183

1,635

12

0,378

1502,2

135,155

18266,87403

51,08859

6904,878381

333678686,6

-0,23

13

2,23

1446,1

79,055

6249,693025

176,29265

13936,81545

39058662,91

1,271

14

1,337

1320,3

-46,745

2185,095025

-62,498065

2921,472048

4774640,268

1,66

15

3,422

1448,1

81,055

6569,913025

277,37021

22482,24237

43163757,16

1,231

16

0,685

1378,9

11,855

140,541025

8,120675

96,27060213

19751,77971

1,99

17

2,189

1367,7

0,655

0,429025

1,433795

0,939135725

0,184062451

1,997

18

1,743

1408,5

41,455

1718,517025

72,256065

2995,375175

2953300,765

1,818

19

1,267

1349,4

-17,645

311,346025

-22,356215

394,4754137

96936,34728

1,936

20

2,29

1325,4

-41,645

1734,306025

-95,36705

3971,560797

3007817,388

1,725

29,122

27340,9

х

83009,7095

90,65681

90945,16203

828131890,7

29,129

Продовження табл.(3.4)

Вир-во зернових та зернобобових на 1 особу, у

1

2,597

1,905

0,449

0,201601

1,141

1,301881

2

0,72

1,6

0,144

0,020736

-0,736

0,541696

3

1,04

1,746

0,29

0,0841

-0,416

0,173056

4

0,519

1,585

0,129

0,016641

-0,937

0,877969

5

1,184

1,527

0,071

0,005041

-0,272

0,073984

6

0,257

-0,201

-1,657

2,745649

-1,199

1,437601

7

1,24

0,681

-0,775

0,600625

-0,216

0,046656

8

0,389

1,571

0,115

0,013225

-1,067

1,138489

9

1,62

1,997

0,541

0,292681

0,164

0,026896

10

3,457

1,684

0,228

0,051984

2,001

4,004001

11

0,558

1,635

0,179

0,032041

-0,898

0,806404

12

0,378

-0,23

-1,686

2,842596

-1,078

1,162084

13

2,23

1,271

-0,185

0,034225

0,774

0,599076

14

1,337

1,66

0,204

0,041616

-0,119

0,014161

15

3,422

1,231

-0,225

0,050625

1,966

3,865156

16

0,685

1,99

0,534

0,285156

-0,771

0,594441

17

2,189

1,997

0,541

0,292681

0,733

0,537289

18

1,743

1,818

0,362

0,131044

0,287

0,082369

19

1,267

1,936

0,48

0,2304

-0,189

0,035721

20

2,29

1,725

0,269

0,072361

0,834

0,695556

29,122

29,129

0,008

8,045028

0,002

18,014486

Підставляємо дані у систему рівнянь:

(3.12)

Із другого рівняння визначаємо, що параметр =0,0011

Перше і третє рівняння розділимо на коефіцієнти за (відповідно 20 і 83009,7):

Від першого рівняння віднімаємо друге:

, звідки

Підставивши в одне з попередніх рівнянь значення параметра , визначимо, що

Отже, рівняння параболи другого порядку, що характеризує залежність виробництва цукрових буряків на 1 особу від ціни реалізації матиме такий вигляд:

Підставивши в рівняння відповідні значення відхилень, та їх квадрати, обчислимо теоретичні рівні урожайності (табл. 3.4).

На відміну від прямолінійної залежності коефіцієнти регресії криволінійного зв'язку не можна інтерпретувати однозначно, оскільки швидкість зміни результативної ознаки за різних значень факторної не однакова. У прикладі параметр =0,0011 показує приріст виробництва на 1 особу залежно від ціни реалізації, а параметр =-0,00013 характеризує збільшення виробництва зернових та зернобобових на 1 особу.

Визначимо тісноту зв'язку за допомогою індексу кореляції:

(3.13)

Обчислене кореляційне відношення показує, що між ціною реалізації і виробництвом на 1 особу існує тісний зв'язок.

3.3 Багатофакторний кореляційно-регресійний аналіз

Як відомо, більшість соціально-економічних показників формується під впливом не одного, а багатьох факторів. Метод побудови моделі такого зв'язку має назву багатофакторного кореляційно-регресійного аналізу. В цьому випадку результативна ознака (Y ) пов'язується з допомогою рівняння множинної регресії з двома або більше факторними ознаками (Х1, Х2, Х3, . . . , Хm).

Найважливішими умовами побудови багатофакторної моделі зв'язку є достатня кількість одиниць у сукупності ( як мінімум у 8 разів більше, ніж число факторів) та відсутність мультиколінеарності факторів (близького до функціонального зв'язку між ними). В тому випадку, якщо два факторних показники мультиколінеарні, один з них повинен бути виключений з моделі.

На практиці використовуються два види рівнянь множинної регресії:

o лінійне (адитивне)

(3.14)

o нелінійне (мультиплікативне):

(3.15)

коефіцієнти регресії, кожен з яких показує на скільки одиниць зміниться результативна ознака при зміні кожної із факторних ознак на 1 та при умові, що інші факторні ознаки є еліміновані (зафіксовані на керованому рівні). Вільний член рівняння а0 не має економічного змісту та не інтерпретується.[6]

Для нашого випадку загальний вигляд множинного рівняння регресії такий:

(3.16)

Отже, для того щоб побудувати множинне кореляційне рівняння потрібно визначити вид рівняння, а також серед певної кількості можливих факторів впливу на результат вибрати найсуттєвіші.

Щоб визначити параметри даної модель за методом найменших квадратів необхідно скласти таку систему нормальних рівнянь:

(3.18)

Показники тісноти зв'язку за множинної кореляції є парні, часткові та множинні (сукупні) коефіцієнти кореляції та множинний коефіцієнт кореляції.

1) Парні коефіцієнти кореляції використовують для вимірювання тісноти зв'язку між двома досліджуваними ознаками без урахування їх взаємодії з іншими ознаками, включеними в кореляційну модель. Парні коефіцієнти кореляції приймають значення від -1 до 0, та від 0 до 1.

; ; (3.19)

Кореляційний зв'язок між факторами в рівнянні множинної регресії називають колінеарністю або мультиколінеарністю. Якщо - є наявна мультиколінеарність.

Допустимою вважають колінеарність якщо .

2) Часткові коефіцієнти кореляції характеризують тісноту зв'язку результативної ознаки з однією факторною ознакою при умові, що інші факторні ознаки перебувають на постійному рівні. Парний коефіцієнт кореляції між результативною та факторною ознаками, як правило відрізняється від відповідного часткового коефіцієнта. Часткові коефіцієнти кореляції приймають значення від -1 до 0, та від 0 до 1.

(3.20)

3) Коефіцієнт множинної кореляції показує, яка частка варіації досліджуваного результативного показника зумовлена впливом факторів, включених у рівняння множинної регресії. Він може мати значення від 0 до +1. чим ближчий коефіцієнт множинної кореляції до одиниці тим більше варіація результативного показника характеризується впливом відібраних факторів.

або (3.21)

4) Множинний коефіцієнт детермінації показує на скільки % варіація результативної ознаки зумовлена варіацією всіх факторних ознак.

(3.22)

5) Часткові коефіцієнти детермінації, кожен із яких показує на скільки % варіація результативної ознаки зумовлена варіацією кожної із факторних ознак.

(3.23)

Для перевірки суттєвості множинного коефіцієнта кореляції використовують F-критерій Фішера, фактичне значення якого обчислюють:

(3.24)

Для перевірки суттєвості коефіцієнта регресії використовують t-критерій Ст'юдента:

,

характеризує вплив факторів, які не досліджуються в кореляційно - регресійній моделі.[4]

Размещено на http://www.allbest.ru/

Вихідні та розрахункові дані для побудови та аналізу множинної лінійної моделі. Табл.( 3.5)

у

x1

x2

y2

x12

x22

x1•y

x2•y

x1•x2

1

2,597

2,593

1344,5

6,744409

6,723649

1807680

6,734021

3491,667

3486,289

1,00662587

2

0,72

7,925

1426,6

0,5184

62,80563

2035188

5,706

1027,152

11305,81

1,316018156

3

1,04

8,399

1327,2

1,0816

70,5432

1761460

8,73496

1380,288

11147,15

1,343345152

4

0,519

7,84

1314,9

0,269361

61,4656

1728962

4,06896

682,4331

10308,82

1,310902734

5

1,184

12,547

1431,5

1,401856

157,4272

2049192

14,85565

1694,896

17961,03

1,58410229

6

0,257

11,647

1241,2

0,066049

135,6526

1540577

2,993279

318,9884

14456,26

1,531586392

7

1,24

6,44

1270,6

1,5376

41,4736

1614424

7,9856

1575,544

8182,664

1,229629196

8

0,389

12,709

1428,6

0,151321

161,5187

2040898

4,943801

555,7254

18156,08

1,593493476

9

1,62

15,88

1368,7

2,6244

252,1744

1873340

25,7256

2217,294

21734,96

1,777312042

10

3,457

13,394

1322,1

11,95085

179,3992

1747948

46,30306

4570,5

17708,21

1,633046686

11

0,558

6,245

1318,4

0,311364

39,00003

1738179

3,48471

735,6672

8233,408

1,218398544

12

0,378

11,057

1502,2

0,142884

122,2572

2256605

4,179546

567,8316

16609,83

1,497799652

13

2,23

7,294

1446,1

4,9729

53,20244

2091205

16,26562

3224,803

10547,85

1,279452526

14

1,337

7,715

1320,3

1,787569

59,52123

1743192

10,31496

1765,241

10186,11

1,303661698

15

3,422

20,089

1448,1

11,71008

403,5679

2096994

68,74456

4955,398

29090,88

2,021565846

16

0,685

9,204

1378,9

0,469225

84,71362

1901365

6,30474

944,5465

12691,4

1,390120974

17

2,189

12,013

1367,7

4,791721

144,3122

1870603

26,29646

2993,895

16430,18

1,553024382

18

1,743

13,468

1408,5

3,038049

181,387

1983872

23,47472

2455,016

18969,68

1,63748211

19

1,267

11,317

1349,4

1,605289

128,0745

1820880

14,33864

1709,69

15271,16

1,512626004

20

2,29

9,097

1325,4

5,2441

82,75541

1756685

20,83213

3035,166

12057,16

1,383826164

Размещено на http://www.allbest.ru/

29,122

206,873

27340,9

60,41903

2427,975

37459250

322,287

39901,74

284534,9

29,12401989

Размещено на http://www.allbest.ru/

Размещено на http://www.allbest.ru/

Перенесемо підсумкові дані у систему рівнянь:

(3.18)

Розділимо кожне рівняння на коефіцієнт за а0:

Від другого рівняння віднімемо перше і третє:

Розділимо одержані рівняння на коефіцієнт за а1:

Від другого рівняння віднімемо перше:

, звідси

Підставивши значення параметра в одне з наведених вище рівнянь, визначаємо параметр , .

Значення параметрів і підставимо в одне з проміжних рівнянь і обчислимо значення ,

Отже рівняння множинної регресії, яке характеризує залежність виробництва зернових та зернобобових на 1 особу від урожайності та середньої ціни реалізації цукрових буряків, матиме такий вигляд:

Коефіцієнти регресії показують, наскільки зміниться виробництво зернових та зернобобових на 1 особу при зміні відповідного фактора на 1 за умови, що другий фактор, включений у рівняння, лежить на середньому рівні. Так показує що за середньої ціни реалізації зернових та зернобобових поліпшення урожайності на 1 бал сприяє підвищенню виробництва зернових та зернобобових на 1 особу на 0,058 ц. Збільшення ціни реалізації на 1 грн. за середньої урожайності зернових та зернобобових забезпечує приріст виробництва зернових та зернобобових на 1 особу на 0,00000166 ц.

Підставивши у рівняння множинної регресії фактичні значення змінних х, визначимо теоретичні рівні виробництва зернових та зернобобових на 1 особу.

1) Парні коефіцієнти кореляції

- між виробництвом на 1 особу і урожайністю:

- між виробництвом на 1 особу і ціною реалізації:

- між урожайністю і середньою ціною реалізації:

(3.19)

Обчислені парні коефіцієнти кореляції показують, що виробництво зернових та зернобобових на 1 особу перебуває в слабкому зв'язку як із урожайністю так і з середньою ціною реалізації зернових та зернобобових. Між факторними показниками існує обернений зв'язок.

Якщо - є наявна мультиколінеарність.

0,156(29,37) - мультиколінеарність відсутня, допустима колінеарність.

2) Часткові коефіцієнти кореляції

між виробництвом на 1 особу і урожайністю

між виробництвом на 1 особу і середньою ціною реалізації

Додатні знаки перед частковими коефіцієнтами кореляції свідчать про пряму залежність між досліджуваними ознаками.

3) Коефіцієнт множинної кореляції

4) Множинний коефіцієнт детермінації

(3.22)

Коефіцієнт множинної детермінації показує,що 86,49% варіювання виробництва зернових та зернобобових на 1 особу зумовлене включенням у кореляційну модель урожайності та середньої ціни реалізації. Решта коливання зумовлена іншими факторами.

5) Часткові коефіцієнти детермінації

(3.23)

Для перевірки суттєвості множинного коефіцієнта кореляції використовують F-критерій Фішера, фактичне значення якого обчислюють:

(3.24)

V=3-1=2, V=20-3=17

Так як фактичне значення F-критерій Фішера є більшим ніж критична точка (3,56) при рівні ймовірності Р=0,95 множинний коефіцієнт кореляції є суттєвим.

Для перевірки суттєвості коефіцієнтів регресії використовують t-критерій Ст'юдента:

,

V=20-2=18

t0.05(18)=2,1009

Так як фактичні значення критерію перевищують критичну точку при рівній ймовірності 0,095, то коефіцієнти регресії а1,2 є суттєвими.

3.4 Непараметричні показники тісноти зв'язку

Якщо характер розподілу досліджуваної сукупності невідомий, тісноту кореляційного зв'язку визначають за допомогою непараметричних методів. Особливістю цих методів є те, що коефіцієнт кореляції між ознаками визначають не за кількісними значеннями варіантів ознак, а за допомогою порівняння їх рангів. Ранг - порядковий номер відповідної одиниці сукупності у ранжованому ряду. Чим менша розбіжність між порядковими номерами порівнюваних ознак, тим тісніший зв'язок між ними.

До непараметричних показників тісноти зв'язку між досліджуваними ознаками належать:

1) Коефіцієнт кореляції рангів:

, (3.25)

Де d - різниця між рангами.

Коефіцієнт кореляції рангів може приймати значення від -1 до 0 та від 0 до +1. Якщо обидва ряди рангів повністю збігаються, то =0 і коефіцієнт кореляції дорівнює +1. у разі повного зворотного зв'язку, коли ранги розташовані у зворотному порядку, коефіцієнт кореляції =-1.

2) Коефіцієнт Фехнера застосовується для оцінювання зв'язку порівнянням знаків відхилень варіантів факторної та результативної ознак від середніх :

, де(3.26)

та - це відповідна кількість збігів знаків та кількість незбігів знаків у відхиленнях від середніх.

Коефіцієнт Фехнера як і коефіцієнт кореляції рангів може приймати значення від -1 до 0 , та від 0 до 1. Якщо коефіцієнт має значення з знаком «-», то це означає,що зв'язок між ознаками обернений, а якщо «+» - то прямий. . Чим ближчий коефіцієнт Фехнера до -1 або 1 , тим тіснішим вважається зв'язок між досліджуваними ознаками .[4]

Табл.(3.6)

Розрахункові дані для оцінки тісноти зв'язку між виробництвом зернових та зернобобових на 1 особу і урожайністю за допомогою коефіцієнта кореляції рангів

Вир-во зернових та зернобобових на 1 особу, у

Урож-сть зернових та зернобобових,

х1

Ry

Rx

d

D2

Збіг рангів

Так

Ні

1

2,597

49,3

18

19

-1

1

13,28

1,141

З

2

0,72

29,7

7

6

1

1

-6,32

-0,736

З

3

1,04

30,8

8

7

1

1

-5,22

-0,416

З

4

0,519

29,5

5

5

0

0

-6,52

-0,937

З

5

1,184

39,3

9

14

-5

25

3,28

-0,272

Н

6

0,257

37,6

1

12

-11

121

1,58

-1,199

Н

7

1,24

26

10

2

8

64

-10,02

-0,216

З

8

0,389

39,6

3

15

-12

144

3,58

-1,067

Н

9

1,62

45,2

13

18

-5

25

9,18

0,164

З

10

3,457

40,9

20

16

4

16

4,88

2,001

З

11

0,558

25,5

4

1

3

9

-10,52

-0,898

З

12

0,378

36,5

2

10

-8

64

0,48

-1,078

Н

13

2,23

28,4

16

3

13

169

-7,62

0,774

Н

14

1,337

29,2

12

4

8

64

-6,82

-0,119

З

15

3,422

51,6

19

20

-1

1

15,58

1,966

З

16

0,685

32,6

6

9

-3

9

-3,42

-0,771

З

17

2,189

38,3

15

13

2

4

2,28

0,733

З

18

1,743

41

14

17

-3

9

4,98

0,287

З

19

1,267

37

11

11

0

0

0,98

-0,189

Н

20

2,29

32,4

17

8

9

81

-3,62

0,834

Н

29,122

720,4

210

210

0

808

-6,75

0,002

13

7

Коефіцієнт рангів:

Обчислений коефіцієнт кореляції рангів свідчить про прямий слабкий зв'язок між виробництвом зернових та зернобобових на на 1 особу та урожайністю.

Коефіцієнт Фехнера:

-слабкий прямий зв'язок

Табл.(3.7)

Розрахункові дані для оцінки тісноти зв'язку між виробництвом зернових та зернобобових на 1 особу і ціною реалізації за допомогою коефіцієнта кореляції рангів

Вир-во зернових та зернобобових на 1 особу, у

Середня ціна реалізації,

х

Ry

Rx

d

D2

Збіг рангів

Так

Ні

1

2,597

1344,5

18

9

9

81

-22,545

1,141

Н

2

0,72

1426,6

7

15

-8

64

59,555

-0,736

Н

3

1,04

1327,2

8

8

0

0

-39,845

-0,416

З

4

0,519

1314,9

5

3

2

4

-52,145

-0,937

З

5

1,184

1431,5

9

17

-8

64

64,455

-0,272

Н

6

0,257

1241,2

1

1

0

0

-125,845

-1,199

З

7

1,24

1270,6

10

2

8

64

-96,445

-0,216

З

8

0,389

1428,6

3

16

-13

169

61,555

-1,067

Н

9

1,62

1368,7

13

12

1

1

1,655

0,164

З

10

3,457

1322,1

20

6

14

196

-44,945

2,001

Н

11

0,558

1318,4

4

4

0

0

-48,645

-0,898

З

12

0,378

1502,2

2

20

-18

324

135,155

-1,078

Н

13

2,23

1446,1

16

18

-2

4

79,055

0,774

З

14

1,337

1320,3

12

5

7

49

-46,745

-0,119

З

15

3,422

1448,1

19

19

0

0

81,055

1,966

З

16

0,685

1378,9

6

13

-7

49

11,855

-0,771

Н

17

2,189

1367,7

15

11

4

16

0,655

0,733

З

18

1,743

1408,5

14

14

0

0

41,455

0,287

З

19

1,267

1349,4

11

10

1

1

-17,645

-0,189

З

20

2,29

1325,4

17

7

10

100

-41,645

0,834

Н

29,122

27340,9

210

210

0

1186

-1,364

0,002

12

8

Коефіцієнт рангів:

Обчислений коефіцієнт кореляції рангів свідчить про обернений зв'язок між виробництвом зернових та зернобобових на 1 особу та ціною реалізації.

Коефіцієнт Фехнера:

Обчислений коефіцієнт свідчить про слабкий зв'язок (майже відсутній).

Висновки

В результаті виконання курсової роботи мною було досліджено надані дані, які характеризують виробництво зернових та зернобобових за такими ознаками:

· виробництво зернових та зернобобових на 1 особу

· урожайність зернових та зернобобових

· середні ціни реалізації по областях

В даній роботі було проведено дослідження та аналіз даних про виробництво зернових та зернобобових в сукупності областей, знайдено середній показник виробництва зернових та зернобобових на 1 особу, проведено групування областей за різними ознаками, з'ясовано міру впливу на виробництво на 1 особу таких факторів як урожайність зернових та зернобобових та ціни реалізації.

Розрахунки показали, що середній рівень виробництва зернових та зернобобових на 1 особу для вибіркової сукупності 1,457 ц. Середній рівень урожайності зернових та зернобобових 37,2745 ц/га., ціни реалізації - 1368,4375 грн./тону.

Після оцінки достатності варіації виявлено,що вона дуже велика за однією ознакою( виробництво на 1 особу) і значна за двома іншими (урожайність та ціни реалізації зернових та зернобобових).

Фактичне значення за виробництвом зернових та зернобобових на 1 особу та ціною реалізації не потрапляє в зону допустимих значень, нульова гіпотеза про несуттєві розбіжності між емпіричним розподілом областей і нормальним не приймається, тобто ряд розподілу областей за виробництвом зернових та зернобобових на 1 особу і ряд розподілу за середньою ціною реалізації суттєво відрізняється від нормального, а ряд розподілу областей за урожайністю зернових та зернобобових суттєво не відрізняється від нормального.

Коефіцієнт кореляції свідчить, що зв'язок між виробництвом зернових та зернобобових на 1 особу і урожайністю прямий слабкий. Варіація виробництва на 1 особу зумовлена варіацією урожайності на 27,98%. Зв'язок між виробництвом зернових та зернобобових на 1 особу і середніми цінами реалізації теж прямий слабкий. При збільшенні ціни реалізації на 1, виробництво зернових та зернобобових на 1 особу зменшується на 37,93 ц. Варіація виробництва на 1 особу зумовлена варіацією ціни реалізації на 0,58%.

На відміну від прямолінійної залежності коефіцієнти регресії криволінійного зв'язку не можна інтерпретувати однозначно, оскільки швидкість зміни результативної ознаки за різних значень факторної не однакова.

Коефіцієнти регресії показують, що за середньої ціни реалізації зернових та зернобобових поліпшення урожайності на 1 сприяє підвищенню виробництва зернових та зернобобових на 1 особу на 0,058 ц. Збільшення ціни реалізації на 1 грн. за середньої урожайності зернових та зернобобових забезпечує приріст виробництва зернових та зернобобових на 1 особу на 0,00000166 ц.

Обчислені парні коефіцієнти кореляції показують, що виробництво зернових та зернобобових на 1 особу перебуває в слабкому зв'язку як із урожайністю так і з середньою ціною реалізації зернових та зернобобових. Між факторними показниками існує обернений зв'язок.

Коефіцієнт множинної детермінації показує,що 86,49% варіювання виробництва зернових та зернобобових на 1 особу зумовлене включенням у кореляційну модель урожайності та середньої ціни реалізації. Решта коливання зумовлена іншими факторами.

Обчисливши коефіцієнт кореляції рангів за формулою Спірмена, підтверджено, що між результативною і факторними ознаками існує прямий слабкий зв'язок.

Список використаної літератури

.Чернецька О. В. Методичні підходи до визначення ефективності витрат сільськогосподарських підприємств в управлінському обліку [Електронний ресурс] / О. В. Чернецька. -- Режим доступу http://www.pu.if.ua/depart/Finances/resource/file/Збірник/2011-1/Чернецька.pdf

Сінченко В.М., Пиркін В.І., Пастух Ю.А. Проблеми підвищення економічної ефективності виробництва цукрових буряків // Економіка АПК.-2000.-№2.-с.55-59.

Статистика: підручник/ Герасименко С.С., Головач А.В., ЄрінаА.М. та ін.; За наук. ред. д-ра екон. наук С. С. Герасименка. - 2-ге вид., перероб. і доп. - К.: КНЕУ, 2000. - 467 с.

Статистика: підручник/ Горкавий В.К. - [2-ге вид., перероб. і допов.].-К.,2009.-512с.

Економічна енциклопедія: У трьох томах. Т. 2. / Редкол.:С.В. Мочерний (відп. ред.) та ін. - К.: Видавничий центр “Академія”, 2000. - 864 с.

Статистика. Конспект лекцій, Тернопіль, 2006р.

Державна служба статистики України. Статистичний збірник «Регіони України» за редакцією О.Г. Осауленка. Відповідальний за випуск Н.С. Власенко.

Размещено на Allbest.ru


Подобные документы

  • Предмет, завдання і система показників статистики ефективності виробництва зернових і зернобобових культур. Статистична оцінка варіації та аналіз форми розподілу. Статистичні методи вивчення взаємозв’язків у виробництві. Кореляційно-регресійний аналіз.

    курсовая работа [732,8 K], добавлен 19.11.2014

  • Система показників і завдання статистики тваринництва, її організація в Україні. Статистичні групування: види й використання у характеристиці складу явища за певними ознаками. Ряди розподілу вибіркової сукупності, її характеристика та графічне зображення.

    дипломная работа [357,8 K], добавлен 04.12.2010

  • Сучасний розвиток сільського господарства України. Система показників статистики рослинництва. Статистична оцінка показників врожайності цукрових буряків та фактори, що на неї впливають. Характеристика рядів розподілу. Кореляційний аналіз врожайності.

    курсовая работа [146,0 K], добавлен 11.05.2009

  • Теоретичні аспекти рядів розподілу, їх сутність. Варіаційні, дискретні та інтервальні ряди. Графічне зображення рядів розподілу, характеристики форм. Аналіз підприємств сумських рибхозів за вартістю проданого товару. Принципи побудови рядів розподілу.

    курсовая работа [481,6 K], добавлен 11.03.2012

  • Вивчення питання про достовірність відмінностей на основі перевірки за вибірковими характеристиками статистичної гіпотези. Огляд відомостей про закони розподілу дискретних, неперервних випадкових величин, які також можуть зустрітися в реальних випадках.

    контрольная работа [28,4 K], добавлен 27.11.2010

  • Статистичні ряди розподілу, їх елементи. Форми кривих розподілів, по яких може вирівнюватися варіаційний ряд. Розподіл Фішера і Стьюдента, показовий і нормальний розподіл. Використання показників рядів розподілу при дослідженні банківської системи.

    контрольная работа [911,7 K], добавлен 15.01.2011

  • Розрахунок інтервального ряду розподілу населення за обсягом виробництва цукрових буряків. Розрахунок статистичних показників: середня величина для всієї сукупності регіонів, мода, медіана, середнє лінійне та квадратичне відхилення, дисперсія, варіація.

    контрольная работа [145,1 K], добавлен 04.02.2011

  • Роль системи розподілу у процесі виробництва. Основні види та джерела доходів населення. Мотиваційний механізм економічної діяльності. Заробітна плата як винагорода, обчислена у грошовому виразі. Забезпечення соціальної справедливості і стабільності.

    курсовая работа [349,8 K], добавлен 23.11.2014

  • Статистичний ряд розподілу та варіаційні ряди. Приклади побудови та графічного зображення рядів розподілу, полігон, гістограма, кумулята. Криві розподіли та їх види. Суть статистичного зведення, класифікація та агрегатування матеріалів спостереження.

    курсовая работа [238,3 K], добавлен 05.06.2010

  • Загальна характеристика статистики як суспільної науки. Основні особливості вивчення статистики виробництва яєць з 1986 до 2010 року. Аналіз показників статистики сільського господарства. Статистичний ряд, кореляційний та індексний аналіз виробництва.

    курсовая работа [232,8 K], добавлен 14.07.2012

Работы в архивах красиво оформлены согласно требованиям ВУЗов и содержат рисунки, диаграммы, формулы и т.д.
PPT, PPTX и PDF-файлы представлены только в архивах.
Рекомендуем скачать работу.