Аграрный.

Аграрный.
Введение
Задание и исходные данные к курсовой работе
Основная часть
1. Анализ данных по Гатчинскому району
2. Анализ данных по Кингисеппскому району
3. Сочетание индексного анализа с регрессионными моделями
Выводы
Список литературы

Таким образом, среднегодовое поголовье влияет на среднегодовой надой менее сильно, чем затраты на одну корову в год.
Свободный член уравнения равен 118,4
Таким образом, общее уравнение связи выглядит как 118,4+0,20x1+0.35x2=Y
Определим коэффициент множественной регрессии
Он равен .
Совокупный коэффициент детерминации равен =0,96. следовательно, 96% общей вариации среднегодового надоя определяются вариацией двух факторных признаков. Остальные 4% -- влияние неучтенных факторов.
Определим коэффициенты эластичности.
Отсюда Э1=0,04, Э2=0,94.
Следовательно, при отклонении первого факторного признака от его средней величины на 1%, результативный признак отклонится на 0,04%. При отклонении второго факторного признака на 1%, результативный признак отклонится от своего среднего значения на 0,94%.
Осуществим прогноз возможной продуктивности коров при различных сочетаниях факторных признаков в Гатчинском районе.
вид прогноза значения факторных признаков среднегодовой надой на одну корову, кг среднегодовое поголовье коров, гол. затраты на одну корову, руб Оптимистический (лучшие значения факторных признаков) 1635 21434 7947,3 оптимистический-1 (лучшее значения 1го факторного признака, худшее – 2го) 1635 8833 3536,95 оптимистический-2 (лучшее значения 2го факторного признака, худшее – 1го) 54 21434 7631,1 осторожный оптимистический (средние между максимальным и средним значениями каждого признака) 1251,61 16764,17 6236,181 средний фактический (средние значения признаков) 868,222 12094,33 4525,061 Пессимистический (худшие значения признаков) 54 8833 3220,75
3. Сочетание индексного анализа с регрессионными моделями
Из предыдущих расчетов имеется две модели: 1510,6+2.34x1+0.12x2=Y и 118,4+0,20x1+0.35x2=Y
Составим таблицу, отражающую средние показатели признаков по двум районам
  средние значения   гатчинский район кингисеппский район среднегодовое поголовье коров, гол. 593,3333 868,2222 затраты на одну корову, руб 15430 12094,33 среднегодовой надой на одну корову, кг 4750,5 4501,889
Средние значения признаков последовательно подставим в оба уравнения соответственно. Примем за базу сравнения второе уравнение
Тогда
находится условная величина результативного признака. она равна 118,4+0,2*593,3+0,35*15430=5637,6
определим различие средних значений результативного признака в целом, за счет различия всех составляющих.
В относительном выражении Iy=4750,5/4501,9=1.055
В абсолютном выражении Ay=4750,5-4501,9=248,6 кг
Следовательно, за счет различной средней продуктивности коров в двух районах, в Гатчинском районе средний надой больше на 248,6 кг на одну корову, или на 5,5%, чем в Кингисеппском районе.
Определим различие средних значений результативного признака за счет различия средних размеров двух факторных признаков.
Тогда
Следовательно, средняя продуктивность коров в Гатчинском районе на 25%, или на 1135,7 кг в год выше, чем в Кингисеппском районе за счет того, что средние значения факторов в Гатчинском районе выше.
Определим различие средних показателей за счет различной эффективности использования факторов, то есть за счет различия коэффициентов моделей.
следовательно, средняя продуктивность коров в Гатчинском районе по сравнению с продуктивностью в Кингисеппском районе, на 16%, или на 887 кг/год, ниже.
Проведем проверку рассчитанных относительных и абсолютных показателей через систему индексов.
1,055=1,25*0,84
248,7=1135,7-887.
Следовательно, расчеты были выполнены верно.
Определим различие средних значений результативного признака за счет различия средних размеров первого факторного признака.
=0,987
следовательно, средняя продуктивность коров в Гатчинском районе ниже на 1,3%, или на 55 кг в год, за счет того, что среднегодовое поголовье в Гатчинском районе ниже, чем в Кингисеппском.
Определим различие средних значений результативного признака за счет различия средних размеров второго факторного признака.
=1,26
Следовательно, средняя продуктивность коров в Гатчинском районе выше, чем в Кингисеппском на 26%, или на 1167,5 кг/год за счет того, что средние затраты на корову выше в Гатчинском районе.
Проведем проверку: 1,25=1,26*0,987, 1135.71167.5-55, следовательно, расчеты были произведены верно, с учетом округления.
Определим различие средних значений результативного признака за счет различной эффективности использования первого факторного признака.
, .
Следовательно, средняя продуктивность коров в Гатчинском районе выше, чем в Кингисеппском на 23%, или на 1269,6 кг/год за счет лучшего использования первого факторного признака.
Определим различие средних значений результативного признака за счет различной эффективности использования второго факторного признака.
0,48, A=-3548.9
Следовательно, средняя продуктивность коров в Гатчинском районе ниже, чем в Кингисеппском, на 52%, или на 3548,9 кг/год, за счет худшего использования второго факторного признака.
1,41, A=1392.2
За счет прочих, неучтенных факторов средняя продуктивность в Гатчинском районе выше на 41%, или на 1392,2 кг/год.
Проведем проверку рассчитанных показателей. 1,41*0,48*1,23=0,84, 1392,2-3548,9+1269,6=-887. Расчеты были проведены верно.

Выводы
За счет различной средней продуктивности коров в двух районах, в Гатчинском районе средний надой больше на 248,6 кг на одну корову, или на 5,5%, чем в Кингисеппском районе.
Средняя продуктивность коров в Гатчинском районе на 25%, или на 1135,7 кг в год выше, чем в Кингисеппском районе за счет того, что средние значения факторов в Гатчинском районе выше.
Средняя продуктивность коров в Гатчинском районе по сравнению с продуктивностью в Кингисеппском районе, на 16%, или на 887 кг/год, ниже.
Однако, при хороших показателях в целом, в Гатчинском районе выявлено, при сравнении эффективности использования двух факторных признаков, их недоиспользование, что, в свою очередь, снизило среднюю продуктивность коров.
Так, средняя продуктивность коров в Гатчинском районе ниже, чем в Кингисеппском, на 52%, или на 3548,9 кг/год, за счет худшего использования второго факторного признака.
Следует повысить эффективность использования второго факторного признака в Гатчинском районе. В Кингисеппском районе – увеличить среднегодовое поголовье коров.
Список литературы
Башет К.В. Статистика коммерческой деятельности М: Финансы и статистика. 1996 г.
Елисеева М.А. Общая теория статистики М: Статистика 1999 г.
Елисеева И.И., Юзбашев М.М. Общая теория статистики М.,Инфра-М, 1999 г
Харченко Л.П. Статистика М: ИНФРА - М 2000.
28