Экономико – статистический анализ эффективности использования основных фондов в сельскохозяйственных предприятиях Зуевского и Орловского районов Кировской области

Автор работы: Пользователь скрыл имя, 05 Ноября 2010 в 12:14, Не определен

Описание работы

данная курсовая описывает использование основных фондов 2-х районов Кировской области

Файлы: 1 файл

Курсовой по статистике.doc

— 545.50 Кб (Скачать файл)
">       Наиболее часто для проверки таких  гипотез используют критерий Пирсона (χ2), фактическое значение которого определяют по формуле 
 

      где fi и fm – частоты фактического и теоретического распределения.

      Теоретические частоты для каждого интервала  определяют в следующей последовательности:

  1. Для каждого интервала определяют нормированное отклонение (t):

Например, для первого интервала и т.д.

Результаты  расчета значений t представлены в таблице 11.

  1. Используя математическую таблицу «Значения функции

                          » , при фактической величине t для каждого интервала, находят значение функции нормального распределения.

  1. Определим теоретические частоты по формуле                          

где n – число единиц в совокупности;

       h -  величина интервала.

      n=321; h=87; σ=110,4                  

      Таблица 11 – Эмпирическое и теоретическое  распределение предприятий по среднесуточному  приросту

      
Срединное значение интервала по среднесуточному  приросту,г. Число хозяйств
xi fi t табличное fm -
190,5 2 1,76 0,0848 1 0,25
277,5 4 0,98 0,2468 4 0,00
364,5 7 0,19 0,3918 7 0,00
451,5 3 0,60 0,3332 6 1,15
538,5 5 1,39 0,1518 3 2,46
Итого 21 x x 21 3,87
       
 
 
 
 
 
 
 
         
  1. Подсчитаем сумму теоретических частот и проверим ее равенство фактическому числу единиц, т.е. ∑fi  ∑fm.

      Таким образом, фактическое значение критерия составило:

       По математической таблице «Распределение χ2» определяют критическое значение критерия χ2 при числе степеней свободы (υ) равном числу интервалов  минус единица и выбранном уровне значимости. При υ= 5-1 = 4 и α=0,05

 .

       Поскольку фактическое значение критерия           меньше табличного

      , отклонение фактического распределения  от теоретического следует следует  признать несущественным.

      Таким образом, распределение имеет левостороннюю асимметрию, т.к. As<0 и является низковершинным по сравнению с нормальным, т.к. Еs<0.

      При этом частоты фактического распределения  отклоняются от частоты нормального  несущественно. Следовательно, исходную совокупность единиц можно использовать для проведения экономико – статистического исследования эффективности производства мяса крупного рогатого скота на примере 24 предприятий Кировской области. 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 

3. Экономико-статистический анализ взаимосвязей между признаками изучаемого явления 

    
    • Метод статистических группировок
 

      Отбор факторов и дальнейшую оценку влияния  на результаты производства следует  начинать с логического анализа  причинно-следственных взаимосвязей между  показателями, состав которых определяется темой производимого исследования.

      Для оценки характера изменения взаимодействующих показателей при достаточно большом числе наблюдений может быть использован метод статистических группировок. проводить аналитическую группировку рекомендуется в следующей последовательности:

  1. Выбрать группировочный признак, в качестве котого обычно используют факторный признак (затраты на 1 голову КРС – 1 группировка, среднесуточный прирост – 2 группировка)
  2. Построить ранжированный ряд по группировочному признаку, изобразить его графически и проанализировать: 708, 4121, 5655, 5721, 6333, 6500, 7063, 7165, 7216, 7842, 7992, 8775, 8890, 10153, 10224, 10325, 10543, 10822, 11892, 12699, 13905, 14645(1 группировка). Крайнее хозяйство 708 отбрасываем, т.к. оно резко отличается от всей совокупности. 2 группировка: 147, 223, 294, 299, 308, 317, 342, 354, 358, 376, 379, 390, 402, 430, 444, 479, 513, 536, 548, 573, 582. Крайнее хозяйство 147 отбрасываем, т.к. оно резко отличается от всей совокупности.
  3. Определить величину интервала:                         ,

где (хmax) - наибольшее значение группировочного признака;

       (хmin) – наименьшее значение группировочного признака;

          К – количество групп.

      В связи с тем, что при проведении аналитических группировок число  единиц  в группах должно быть достаточно большим (не менее 5), при заданном объеме совокупности (около 30 предприятий), рекомендуется выделить 3 группы.                                       – для предприятий 1 группировки                                                 

                         - для предприятий 2 группировки                                            

         4) Определить границы интервалов групп и число предприятий в них. В соответствии с законом нормального распределения наибольшее их число должно находиться во второй группе. В том случае, когда наибольшее число единиц попадает в первую или третью группу, группировку следует проводить на основе анализа интенсивности измерения группировочного признака в ранжированном ряду. Для 1 группировки:

         1 интервал: 4121+3508=7629 – 8 предприятий (до 76269)

         2 интервал:7629+3508=11137 – 9 предприятий (7630-11137)

         3 интервал:11137+3508=14645 – 4 предприятий (свыше 11137)

         Для 2 группировки:

         1 интервал: 223+119,7=342,7 – 6 предприятий (до 342,7)

         2 интервал: 342,7+119,7=462,3 – 8 предприятий (342,7-462,3)

         3 интервал: 462,3+119,7=582 – 6 предприятий (свыше 462,3)

          5) По полученным группам и по совокупности в целом необходимо определить сводные данные.

         6) На основе полученных  сводных данных определяют относительные  и средние показатели по каждой  группе и по совокупности. Полученные показатели представляют в виде итоговой таблицы и проводят их анализ.

      Сводные данные, необходимые для расчета  показателей по каждой группе и по совокупности, представлены в приложении 1; 2 (Группировка 1, 2).

      Используя сводные данные следует составить итоговую таблицу 12 и провести анализ представленных в ней показателей.

        
 
 
 

      Таблица 12 – Влияние факторов на среднесуточный прирост

Группы  предприятий по затратам на 1 голову КРС, руб. Число предприятий В среднем  по группам
Затраты на 1 голову КРС, руб Среднесуточный  прирост, г Поголовье КРС, голов Удельный вес  КРС в выучке от реализации продукции  животноводства, %
до 7629 8 6312 403 986 39,1
от 7630 до 11137 9 12622 466 753 31,7
свыше 11137 4 32823 371 405 14,9
В среднем по совокупности 21 11575 430 775 31,1
 

            Сравнение показателей  по группам (двум первым) позволяет  сделать вывод о том, что с  увеличением затрат на 1 голову КРС, их среднесуточный прирост в среднем  возрастает. Так, во второй группе  предприятий  средний уровень затрат на 1 голову больше, чем в первой на 6310 руб. или на 99,97%. При этом среднесуточный прирост во второй группе предприятий выше на 63г. или на 15,6%, чем в первой группе, т.е. увеличение затрат от первой ко второй группе на 100 руб. в расчете на 1 голову КРС приводит к среднему увеличению  среднесуточного прироста на 0,998г.

       Анализ  же показателей третьей группы по сравнению со второй показывает, что  с увеличением затрат на 1 голову КРС их среднесуточный прирост в  среднем сокращается: рост уровня затрат составил 37,5%, в то время как среднесуточный прирост снизился на 25,6%, т.е. на каждые 100 руб. увеличения затрат приходится 0,47г. снижения среднесуточного прироста. Это вызывает сомнение в целесообразности дальнейшего  увеличения уровня затрат на выращивание и откорм скота.

         Максимальный уровень  среднесуточного прироста в 9 предприятиях второй группы вызван влиянием не только интенсивности производства, но и  рядом других факторов. Так, для данных предприятий характерен уровень  специализации (31,7%), максимальный размер среднегодового поголовья, который в 1,7 раза больше, чем в третьей группе. 
 

    
  1. группировка:

       Таблица 12* - Влияние факторов на себестоимость 1 ц прироста КРС

Группы  предприятий по среднесуточному  приросту, г. Число предприятий В среднем  по группам
Среднесуточный  прирост, г. Себестоимость 1ц. прироста КРС,руб Окупаемость затрат, руб. Выручка от продажи  КРС, в руб. на 1 голову
до 342,7 6 297 3,64 0,22 3,39
342,7-462,3 8 392 4,45 0,59 7,55
свыше 462,3 6 539 3,77 1,1 8,43
В среднем по совокупности 20 407 3,95 0,69 7,23
 

      Сравнение показателей по группам (двум первым) позволяет сделать вывод о  том, что с увеличением среднесуточного  прироста КРС, их себестоимость 1 ц. прироста в среднем возрастает. Так, во второй группе  предприятий среднесуточный прирост на 1 голову больше, чем в первой на 95г.  или на 32%. При этом себестоимость 1ц. прироста во второй группе предприятий выше на 0,81руб. или на 22,3%, чем в первой группе, т.е. увеличение среднесуточного прироста от первой ко второй группе на 100г. в расчете на 1 голову КРС приводит к среднему увеличению  себестоимости 1ц. прироста на 0,85 руб.

       Анализ  же показателей третьей группы по сравнению со второй показывает, что  с увеличением среднесуточного прироста КРС их себестоимость 1 ц. прироста в среднем сокращается: рост уровня среднесуточного прироста составил 137,5%, в то время как себестоимость 1 ц. прироста снизилась на 18%, т.е. на каждые 100г. увеличения прироста КРС приходится  0,46 руб. снижения себестоимость 1ц. прироста. Это вызывает сомнение в целесообразности дальнейшего  увеличения уровня затрат на выращивание и откорм скота. 

Информация о работе Экономико – статистический анализ эффективности использования основных фондов в сельскохозяйственных предприятиях Зуевского и Орловского районов Кировской области