Статистико-экономический анализ урожая и урожайности подсолнечника на примере ЗАО "Подгорное"

Y.  Группа                                                                                  Y.   15927-18879

Н.Г.  Y.  группы=15927                                                                    Н.Г.    В.Г.                         

В.Г. Y.  группы=15927+2852=18879                                                              

 

YI.  Группа                                                                                  YI.   18879-21832

Н.Г.  YI.  группы=18879                                                                    Н.Г.    В.Г.                         

В.Г. YI.  группы=18879+2852=21831                                                               1

 

         I.   - 5

         II.  - 9

         III.  - 8

         IY.  -3

      

Строится интервальный ряд распределения  и представляется в виде таблицы:

Интервальный  ряд распределения предприятий Калачеевского, Хохольского, Павловского и Бутурлиновского районов

Группы предприятий  по величине производственных затрат, руб.	Число предприятий  в группе
1	2
I   4119-7071	5
II  7071-10023	9
III 10023-12975	8
IY  12975-21832	3

 

На основе интервального ряда определяются сводные и обобщающие показатели по предприятиям районов и представлены в следующей таблице

 

Таб. 5 Группировка хозяйств Калачеевского, Хохольского, Павловского и Бутурлиновского районов по величине производственных затрат на 1 га посева подсолнечника

 

 

 

 

 

Группы предприятий по величине производственных затрат, руб.	Число хоз-в	Площадь посева подсолнечника,              га	Кол-во произв.подсолнечника  после доработки ц	Полная себестоимость  реализов.посолнечника,  тыс.руб.	Денежная выручка  за реализов.подсолнечник.  тыс.руб.	Себестоимость произв.подсолнечника после доработки,  тыс.руб.	Прямые затраты  на зерно, тыс.чел./час	Прибыль тыс.руб.
1	2	3	4	5	6	7	8	9
I   4119-7071	5	4115	43033	23196	32197	98151	25	9001
II  7071-10023	9	7463	149630	64456	133826	65588	32	69370
III 10023-12975	8	9058	152474	106920	180309	99625	76	73389
IY  12975-21832	3	1160	29981	21245	29802	20086	22	8557
итого	25	21796	375118	215817	376134	283450	155	160317

На основе данных таб.5 определим средние или аналитические  показатели и представим в виде таблицы 6

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Таб. 6 Группировка хозяйств Калачеевского, Хохольского, Павловского и Бутурлиновского районов по величине производственных затрат на 1 га посева подсолнечника.

 

Группы предприятий  по величине производственных затрат, руб.	Число хоз-в	Производственные  затраты на 1 га посева подсолнечника, руб.	Урожайность подсолнечника,  ц/га	Трудоемкость 1ц  подсолнечника,  чел/час	Себестоимость 1ц подсолнечника, руб.	Уровень рентабельности. %
1	2	3	4	5	6	7	8	9
I   4119-7071	5	23852,0	10,46	0,58	2280,83	38,8
II  7071-10023	9	8788,42	20,05	0,21	438,33	107,6
III 10023-12975	8	10998,57	16,89	0,5	653,39	68,6
IY  12975-21832	3	17315,52	25,85	0,73	669,96	40,3
В среднем  по району	25	13005,0	17,2	0,41	756	74,3

 

Аналитическая группировка выявила необходимые связи и зависимости.

С увеличением производственных затрат на 1 га подсолнечника, т.е. с увеличением  денежных средств вложенных в  производство или повышение уровня интенсивности, повышается урожайность (II. и III. группы).  Исключение составляют группы   (I. и IY. группы), это значит что в предприятиях которые вошли в эти группы сложилась диспропорция, а именно темпы роста производства подсолнечника   опережают темпы роста урожайности подсолнечника, возникло противоречие интенсивности и эффективности. Такие предприятия должны ориентироваться на те группы где рост урожайности опережает рост затрат денежных средств.

Повышение урожайности (II  группа) ведет к снижению трудоемкости и себестоимости подсолнечника, что обеспечивает рост рентабельности , отсюда следует –повышение эффективности производства данного вида продукции.

Задача отстающей группы, где  низкая урожайность  (I  группа) изыскивать резервы роста урожайности и повышения эффективности выращивания подсолнечника.                                                                                                                                            

 

3.3 Сущность  дисперсионного анализа. Оценка существенности влияния изучаемого фактора на урожайность подсолнечника.

Дисперсионный анализ - статистический метод, позволяющий оценить влияние одного или нескольких факторов на результатирующий признак.

Метод был разработан биологом Р. Фишером и применялся первоначально для оценки экспериментов  в растениеводстве. В дальнейшем этот метод стал использоваться всюду, где требуется математическая обработка результатов экспериментов.

Дисперсионный анализ дает, прежде всего, возможность  определить значение систематической  и случайной вариаций в общей  вариации, а также установить роль интересующего нас фактора в изменении результативного признака. Наиболее простой, часто встречающейся на практике является ситуация, когда можно указать один фактор, влияющий на конечный результат, и этот фактор принимает конечное число значений. Следует определить, существенно ли это влияние. Такая ситуация может быть проанализирована при помощи однофакторного дисперсионного анализа. Сущность применяемой методики в следующем: проводится комбинированная группировка по результатирующему и факторному признакам. Она обеспечивает разложение общей дисперсии на межгрупповую (факторную) и остаточную.

 Межгрупповая (факторная) дисперсия показывает размер отклонения групповых средних от общей средней, т. е. характеризует влияние исследуемого фактора, положенного в основание группировки.  
       Внутригрупповая (остаточная) дисперсия характеризует случайную вариацию, т.е. колебания признака, возникающие под воздействием неучтенных факторов и независящую от вариации признака – фактора, положенного в основу группировки.

  На основе дисперсионного анализа решаются задачи:

1)общая оценка  достоверности различия средних  при группировке единиц по  одному фактическому признаку  или нескольким;

2)оценка достоверности  взаимодействия между 2-мя или  большим числом факторов;

3)оценка частных  различий между парами средних.

Статистическая  оценка достоверности показателей  осуществляется по выборочным данным. Следовательно, дисперсионный анализ является методом оценки выборочных характеристик связи между факторами.

Этапы дисперсионного анализа:

     1)формулировка статистической задачи: дисперсионный анализ предполагает наличие аналитической группировки по одному или более фактических признаков. Результаты дисперсионного анализа зависят от правильности проведения группировки: количество интервалов; границы интервалов; рельефность отличия средних групповых величин;

    2)теоретический анализ: применению дисперсионного анализа предшествует широкий теоретический анализ сущности изучаемого явления и процесса, возможности наличия связей между факторами с точки зрения здравого смысла и исследуемой науки;

    3)выражение изучаемой взаимосвязи в виде модели: на основе поставленной задачи проводится отбор наиболее значимых факторов и формируется гипотеза относительно их взаимодействия, а затем начинается математическая обработка данных, т. е. строится математическая модель, которую можно представить в виде математического уравнения или в виде строгой схемы взаимодействия факторов;

    4)анализ и интерпретация рассчитываемых характеристик связей и окончательные выводы относительно выдвинутой нулевой гипотезы.

Дисперсионный анализ относится к группе параметрических  методов и поэтому его следует  применять только тогда, когда доказано, что распределение является нормальным.

Дисперсионный анализ используют, если зависимая  переменная измеряется в шкале отношений, интервалов или порядка, а влияющие переменные имеют нечисловую природу (шкала наименований).

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

4.Проектная  часть

 

4.1. Сущность  и основные условия применения  корреляционного анализа  

    Основная задача корреляционного анализа – ответить на вопрос – существует ли между признаками зависимость. В наиболее общем виде задача статистики в области изучения взаимосвязей состоит в количественной оценке их наличия и направления (прямая или обратная связь), а также характеристике силы (слабая, средняя или тесная связь) и формы влияния одних факторов на другие.

Поскольку корреляционная связь является статистической, первым условием возможности ее изучения является общее условие всякого статистического  исследования: наличие данных по достаточно большой совокупности явлений. По отдельным явлениям можно получить совершенно превратное представление о связи признаков, ибо в каждом отдельном явлении значения признаков кроме закономерной составляющей имеют случайное отклонение (вариацию). Например, сравнивая два хозяйства, одно из которых имеет лучшее качество почв, по уровню урожайности, можно обнаружить, что урожайность выше в хозяйстве с худшими почвами. Ведь урожайность зависит от сотен факторов и при том же самом качестве почв может быть и выше, и ниже. Но если сравнивать большое число хозяйств с лучшими почвами и большое число - с худшими, то средняя урожайность в первой группе окажется выше и станет возможным измерить достаточно точно параметры корреляционной связи.Какое именно число явлений достаточно для анализа корреляционной и вообще статистической связи, зависит от цели анализа, требуемой точности и надежности параметров связи, от числа факторов, корреляция с которыми изучается. Обычно считают, что число наблюдений должно быть не менее чем в 5-6, а лучше - не менее чем в 10 раз больше числа факторов. Еще лучше, если число наблюдений в несколько десятков или в сотни раз больше числа факторов, тогда закон больших чисел, действуя в полную силу, обеспечивает эффективное взаимопогашение случайных отклонений от закономерного характера связи признаков.  
Вторым условием закономерного проявления корреляционной связи служит условие, обеспечивающее надежное выражение закономерности в средней величине. Кроме уже указанного большого числа единиц совокупности для этого необходима достаточная качественная однородность совокупности. Нарушение этого условия может извратить параметры корреляции. Например, в массе зерновых хозяйств уровень продукции с гектара растет по мере концентрации площадей, т.е. он выше в крупных хозяйствах. В массе овощных и овоще -молочных хозяйств (пригородный тип) наблюдается та же прямая связь уровня продукции с размером хозяйства. Но если соединить в общую неоднородную совокупность те и другие хозяйства, то связь уровня продукции с размером площади пашни (или посевной площади) получится обратной. Причина в том, что овощные и овоще -молочные хозяйства, имея меньшую площадь, чем зерновые, производят больше продукции с гектара ввиду большей интенсивности производства в данных отраслях, чем в производстве зерна.

Необходимые условия  применения корреляционного анализа.

1. Наличие достаточно  большого количества наблюдений  о величине исследуемых факторных  и результативных показателей  (в динамике или за текущий  год по совокупности однородных объектов).

2. Исследуемые  факторы должны иметь количественное  измерение и отражение в тех  или иных источниках информации.

Применение  корреляционного анализа позволяет  решить следующие задачи:

1) определить  изменение результативного показателя  под воздействием одного или нескольких факторов (в абсолютном измерении), то есть определить, на сколько единиц изменяется величина результативного показателя при изменении факторного на единицу;

2) установить  относительную степень зависимости  результативного показателя от каждого фактора.

Исследование  корреляционных соотношений имеет  огромное значение в АХД. Это проявляется  в том, что значительно углубляется  факторный анализ, устанавливаются  место и роль каждого фактора  в формировании уровня исследуемых  показателей, углубляются знания об изучаемых явлениях, определяются закономерности их развития и как итог - точнее обосновываются планы и управленческие решения, более объективно оцениваются итоги деятельности предприятий и более полно определяются внутрихозяйственные резервы. 

Экономические явления и  процессы хозяйственной деятельности предприятий зависят от большого количества факторов. Как правило, каждый фактор в отдельности не определяет изучаемое явление во всей полноте. Только комплекс факторов в их взаимосвязи может дать более или менее полное представление о характере изучаемого явления.

Многофакторный  корреляционный анализ состоит из нескольких этапов.

На первом, этапе  определяются факторы, которые оказывают  воздействие на изучаемый показатель, и отбираются наиболее существенные для корреляционного анализа.

На втором этапе  собирается и оценивается исходная информация, необходимая для корреляционного  анализа.

На третьем  этапе изучается характер и моделируется связь между факторами и результативным показателем, то есть подбирается и обосновывается математическое уравнение, которое наиболее точно выражает сущность исследуемой зависимости.

На четвертом  этапе проводится расчет основных показателей  связи корреляционного анализа.

На пятом  этапе дается статистическая оценка результатов корреляционного анализа и практическое их применение.