Статистико-экономический анализ урожайности зерновых культур

Введение
1. Понятие и виды урожая сельскохозяйственных культур
1.1. Статистические показатели, характеризующие урожайность отдельных видов культур.
2. Статистико-экономический анализ урожайности отдельного вида культур.
2.1. Анализ урожайности с помощью группировочного метода
2.2. Факторный анализ урожайности.
2.3. Анализ урожайности в динамике.
3. Расчет урожайности на перспективу.
Заключение
Список использованных источников

Статистико-экономический анализ урожайности зерновых культур

8,947
40.
5635
119791
114062
5810
92
9479
3590
7880
12,638
41.
2835
34408
33415
3010
128
5375
1260
1880
6,401
42.
6160
101156
93724
5790
77
11169
3660
8090
9,057
43.
5915
84754
81914
7770
61
9740
4170
8630
8,702
44.
4965
90057
82793
5670
63
8863
3560
11270
10,161
Рассчитаем размер интервала. При группировке с равными интервалами применяется формула:
,
где:
– (размах вариации);
и – соответственно максимальное и минимальное значения признака;
– число групп.
Средний показатель вычисляется по формуле
.
Представим сгруппированные данные в следующей таблице:
Таблица 1.3.«Группировка предприятий по уровню урожайности».
Номер группы
Интервал (Урожанность, ц/га)
Фактически посея-но зерно-вых, га
Валовой сбор, ц
Себес-тои-мость всей продук-ции зер-новых тыс. руб.
Прямые затраты труда, тыс. чел.-час
Пло-щадь пашни, га
Полная себес-тои-мость зер-новых тыс. руб.
Выручка от реали-зации зерно-вых, тыс. руб
в первона-чальном весе
после дора-ботки
1
6,401-8,383
4304,5
59244,5
56805,0
5045,0
91,5
7774,0
3160,0
5190,0
2
8,383-10,364
4617,3
71620,3
67777,4
5313,8
47,1
7816,0
3443,8
6191,3
3
10,364-12,346
2624,3
50842,3
48825,7
3860,0
36,2
4581,0
2521,7
3940,0
4
12,346-14,327
5222,5
112266,0
108123,5
6290,0
108,0
8708,0
4595,0
8660,0
5
14,327-16,309
945,0
24030,5
23411,5
1380,0
17,0
1534,0
1035,0
1775,0
Для наглядности полученные данные представлены в виде гистограмм и вынесены в отдельное приложение.
Выводы.
В результате проведенной простой аналитической группировки все предприятия были разделены на пять групп. Наибольшее число предприятий (8 из 20) попало во вторую группу с урожайностью от 8,383 до 10,364 ц/га. Как видно из аналитической таблицы, не четкой зависимости между урожайностью и рассматриваемыми факторами, то есть нужно рассматривать влияние всей совокупности факторов.
2.2. Факторный анализ урожайности.
В этой главе попытаемся выявить зависимость показателей экономической эффективности от изменения урожайности зерна.
Таблица 2.2.1. «Исходные данные для факторного анализа».
№№
пред-
прия-тий
Фактически посея-но зерно-вых, га
Валовой сбор, ц
Себес-тои-мость всей продук-ции зер-новых тыс. руб.
Прямые затраты труда, тыс. чел.-час
Пло-щадь пашни, га
Полная себес-тои-мость зер-новых тыс. руб.
Выручка от реали-зации зерно-вых, тыс. руб
Урожайность, ц/га
в первона-чальном весе
после дора-ботки
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
25.
593
16439
16005
720
11
1008
430
1190
16,309
26.
2000
35643
34765
2630
25
3313
1120
1970
10,759
27.
6950
105389
99369
6130
70
11803
4330
7990
8,929
28.
2842
43630
42704
3900
17
4413
2560
3620
9,887
29.
4180
91204
87905
5160
52
8003
3260
5990
11,396
30.
5847
85721
81403
7880
40
9969
5170
5440
8,599
31.
4810
104741
102185
6770
124
7937
5600
9440
13,197
32.
1674
28057
26801
2500
13
2696
1430
2020
10,407
33.
5100
94333
91306
8390
83
8785
6510
8150
10,738
34.
5774
84081
80195
7080
55
10173
5060
8500
8,265
35.
1297
31622
30818
2040
23
2060
1640
2360
15,350
36.
2919
41865
39922
3850
32
4292
3590
3970
9,754
37.
1242
23765
22785
2020
13
2057
1090
2220
11,553
38.
1550
32052
29392
2460
31
2632
1720
3290
12,178
39.
1340
20390
20390
1520
17
2279
510
520
8,947
40.
5635
119791
114062
5810
92
9479
3590
7880
12,638
41.
2835
34408
33415
3010
128
5375
1260
1880
6,401
42.
6160
101156
93724
5790
77
11169
3660
8090
9,057
43.
5915
84754
81914
7770
61
9740
4170
8630
8,702
44.
4965
90057
82793
5670
63
8863
3560
11270
10,161
Выявим зависимость фактически выручки от реализации зерновых от урожайности с помощью коэффициентов регрессии и корреляции.
Обычно моделирование начинается в построения уравнения прямой:, отражающей линейную форму зависимости результата Y от фактора X.
Расчёт неизвестных параметров уравнения выполним методом наименьших квадратов (МНК), построив систему нормальных уравнений и решая её, относительно неизвестных а0 и а1. Для расчёта используем значения определителей второго порядка Δ, Δа0 и Δа1. Расчётные процедуры представим в разработочной таблице, в которую, кроме значений Y и X, войдут X2, X*Y, а также их итоговые значения, средние, сигмы и дисперсии для Y и X.
Таблица 2.2.2. Результативная корреляционная таблица.
№
25.
16,309
1190
265,983481
19407,71
3821,109
26.
10,759
1970
115,756081
21195,23
5196,798
27.
8,929
7990
79,727041
71342,71
5650,404
28.
9,887
3620
97,752769
35790,94
5412,943
29.
11,396
5990
129,868816
68262,04
5038,904
30.
8,599
5440
73,942801
46778,56
5732,202
31.
13,197
9440
174,160809
124579,68
4592,486
32.
10,407
2020
108,305649
21022,14
5284,049
33.
10,738
8150
115,304644
87514,7
5202,003