Автор работы: Пользователь скрыл имя, 30 Сентября 2011 в 22:21, курсовая работа
Целью курсовой работы является проведение экономико-статистического анализа эффективности производства зерна в исследуемых 23 хозяйствах Зуевского и Оричевского районах.
В данной курсовой работе ставлю задачи: дать экономическую характеристику изучаемому объекту, дать обоснование объема и оценки параметров статистической совокупности, провести экономико-статистический анализ, рассчитать нормативы и провести анализ эффективности использования факторов на их основе, сделать обобщающие выводы.
Введение………………………………………………………………………...3
1. Экономические показатели условий и результатов деятельно-
сти с.-х.. предприятий………………………………………………………….5
Оценка параметров и характера распределения статистической сово-
купности……………………………………………………………………….11
Экономико-статистический анализ взаимосвязей между признака-
ми изучаемого явления………………………………………………………..20
3.1 Метод статистических группировок………………………………...20
3.2 Дисперсионный анализ……………………………………………....27
3.3 Корреляционно-регрессионный анализ…………………………..…29
Заключение…………………………………………………………………40
Список литературы………………………………………………………...42
Приложения
Размах вариации составит: R = xmax – xmin = 28,6 – 6,3 = 25,5 (ц/га)
Дисперсия определяется по формуле
Среднее квадратическое отклонение признака в ряду распределения составит:
(ц/га).
Для определения коэффициента вариации используем формулу
3) Для
характеристики формы
Т.к. >0, распределение имеет правостороннюю асимметрию, о которой также можно судить на основе следующего неравенства: < <
Т.к. Es<0, распределение является низковершинным по сравнению с нормальным.
Для того чтобы определить подчиняется ли эмпирическое (исходное) распределение закону нормального распределения, необходимо проверить статистическую гипотезу о существенности различия частот фактического и теоретического (нормального) распределения.
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
определим в следующей
Например, для первого интервала и т.д.
Результаты
расчета значений t представим в таблице
9.
где n – число единиц в совокупности;
h – величина интервала.
n = 21, h = 5,1, σ = 6,971
Таблица 9 – Эмпирическое и теоретическое распределение предприятий по
урожайности зерновых
Срединное значение интервала по урожайности,ц | Число хозяйств | ||||
fi | t | табличное | fm | - | |
7,45 | 6 | 1,11 | 0,2155 | 4 | 1,00 |
12,55 | 6 | 0,38 | 0,3712 | 6 | 0,00 |
14,65 | 4 | 0,35 | 0,3752 | 6 | 0,67 |
22,75 | 2 | 1,08 | 0,2227 | 4 | 1,00 |
27,85 | 3 | 1,81 | 0,0775 | 1 | 4,00 |
Итого | 21 | x | x | 21 | 6,67 |
Таким образом, фактическое значение критерия составило =6,67.
По математической таблице “Распределение χ2” определяем критическое значение критерия χ2 при числе степеней свободы (ν) равном числу интервалов минус единица и выбранном уровне значимости (в экономических исследованиях чаще всего используют уровень значимости равный 0,05). При ν = 5 – 1 = 4 и α=0,05 =9,95
Поскольку фактическое значение критерия ( ) меньше табличного ( ), отклонение фактического распределения от теоретического следует признать несущественным.
Таким образом, средняя урожайность зерновых составила 15,2 ц с 1 га при среднем квадратичном отклонении 6,97 ц/га.
Так как коэффициент вариации больше 33%, совокупность единиц является неоднородной: V=45,9%.
Эмпирическое
распределение имеет
3.Экономико-статистический анализ взаимосвязей между признаками изучаемого явления.
3.1
Метод статистических
группировок
Статистическая группировка – разбиение (разделение) множества единиц изучаемой совокупности на группы по определенным, существенным для них признакам и характеристика этих групп через систему показателей.
Метод статистической группировки применяют для решения следующих основных задач:
Проведем аналитические группировки по различным признакам.
Аналитическая группировка применяется для изучения взаимосвязей между отдельными признаками изучаемого явления. При этом зависимые признаки называются результативными, а оказывающие на них влияние – факторными.
Используем две группировки: затраты на 1 га посева и урожайность зерновых; урожайность зерновых и себестоимость 1 ц зерна.
Первая
группировка:
Таблица 10 – Исходные данные по предприятиям Зуевского и Куменского районов для первой группировки
№ предприятия | Затраты на 1 га посева, руб. | Урожайность зерновых, ц/га |
1 | 8330 | 28,6 |
2 | 7959 | 22,1 |
3 | 2244 | 6,3 |
4 | 4129 | 11,6 |
5 | 3425 | 15,1 |
6 | 4573 | 18,8 |
7 | 3451 | 12,4 |
8 | 1672 | 7,7 |
9 | 2811 | 13,7 |
10 | 5290 | 20,1 |
11 | 5762 | 20,8 |
12 | 2489 | 9,0 |
13 | 4602 | 13,2 |
14 | 2962 | 13,6 |
15 | 11108 | 30,4 |
16 | 2146 | 4,9 |
17 | 6365 | 27,5 |
18 | 3081 | 6,4 |
19 | 3181 | 9,3 |
20 | 3758 | 16,8 |
21 | 5217 | 18,7 |
1) В качестве факторного признака берем затраты на 1 га посева, в качестве результативного признака – урожайность зерновых. По результатам группировки можно будет сделать вывод о том как с изменением факторного признака (затраты на 1 га) изменяется в среднем результативный признак, т.е. урожайность зерновых.
2) Построим
ранжированный ряд по группировочному
признаку (т.е. располагаем их в порядке
возрастания):
Таблица 11 – Ранжированный ряд предприятий по затратам на 1 га посева
№ предприятия | Затраты на 1 га посева, руб. | Урожайность зерновых, ц/га |
8 | 1672 | 7,7 |
16 | 2146 | 4,9 |
3 | 2244 | 6,3 |
12 | 2489 | 9,0 |
9 | 2811 | 13,7 |
14 | 2962 | 13,6 |
18 | 3081 | 6,4 |
19 | 3181 | 9,3 |
5 | 3425 | 15,1 |
7 | 3451 | 12,4 |
20 | 3758 | 16,8 |
4 | 4129 | 11,6 |
6 | 4573 | 18,8 |
13 | 4602 | 13,2 |
21 | 5217 | 18,7 |
10 | 5290 | 20,1 |
11 | 5762 | 20,8 |
17 | 6365 | 27,5 |
2 | 7959 | 22,1 |
1 | 8330 | 28,6 |
15 | 11108 | 30,4 |