Прогнозирование производства продукции крестьянско-фермерскими хозяйствами на будущее

Автор работы: Пользователь скрыл имя, 11 Июня 2014 в 20:31, курсовая работа

Описание работы

Целью курсовой работы являются вопросы статистического исследования динамики урожайности сахарной свеклы кфх, рассмотренные на примере исследования деятельности крестьянско-фермерских хозяйств России.
Для достижения поставленной цели решаются следующие задачи:
изучение теоретических и методологических основ статистического изучения крестьянско-фермерских хозяйств;
рассмотрение источников статистической информации о крестьянско-фермерских хозяйствах;
проведение группировки кфх в Росиии;

Содержание работы

ВВЕДЕНИЕ………………………………………………………………………..51. ТЕОРЕТИЧЕСКИЕ ОСНОВЫ СТАТИСТИЧЕСКОГО ИЗУЧЕНИЯ КРЕСТЬЯНСКО-ФЕРМЕРСКИХ ХОЗЯЙСТВ…………………………………7
1.1 Понятие крестьянско-фермерских хозяйств и их классификация……..7
1.2 Организация учета в крестьянско-фермерских хозяйствах…………...12
1.3 Методология статистики крестьянско-фермерских хозяйств………...16
1.4Статистические показатели деятельности крестьянско-фермерских хозяйств…………………………………………………………………………..18
2. СТАТИСТИЧЕСКАЯ ГРУППИРОВКА КРЕСТЬЯНСКО-ФЕРМЕРСКИХ ХОЗЯЙСТВ В РОССИИ…………………………...............................................22
3. СТАТИСТИЧЕСКОЕ ИССЛЕДОВАНИЕ ДИНАМИКИ УРОЖАЙНОСТИ САХАРНОЙ СВЕКЛЫ КФХ……………………………………………………29
3.1 Показатели динамики урожайности сахарной свеклы ……...…......29
3.2 Выявление тенденции развития урожайности сахарной свеклы крестьянско-фермерскими хозяйствами с использованием методов механического выравнивания, среднего уровня, аналитического выравнивания………………………………………………………………....30
3.3 Выявление тенденции развития урожайности сахарной свеклы крестьянско-фермерскими хозяйствами с использованием ППП Excel….35
3.4 Отбор функции в качестве тренда…………………………………...……...42
3.5 Анализ показателей колеблемости урожайности сахарной свеклы крестьянско-фермерскими хозяйствами…………………………………...43
3.6 Прогнозирование производства продукции крестьянско-фермерскими хозяйствами на будущее…………………………………………………...44
ВЫВОДЫ И ПРЕДЛОЖЕНИЯ……………………………………………...…46
БИБЛИОГРАФИЧЕСКИЙ СПИСОК……………………………

Скачать архив (199.60 Кб) Сколько стоит заказать работу?

Файлы: 1 файл

КУРСОВАЯ ПО СТАТИСТИКЕ!!!.docx

— 798.41 Кб (Скачать файл)

Рисунок 3.5 Выравнивание ряда динамики аналитическим методом по линейной функции

Таблица 3.7 Выравнивание ряда динамики аналитическим методом по логарифмической функции

Годы	Урожайность сахарной свеклы, ц с 1 га	Порядковый номер года, t	Логарифмическая функция
			Yt	Yi - Yt	(Yi - Yt)2
1995	86,2	1	91,9	-5,7	32,4
1996	97,4	2	98,7	-1,3	1,6
1997	95,2	3	102,7	-7,5	56,2
1998	126,3	4	105,5	20,8	432,6
1999	80,4	5	106,6	-26,2	686.4
2000	116,6	6	108,7	7.8	60.8
2001	121,9	7	109,1	12,8	163,8
2002	136,3	8	112,3	24	576
2003	116,7	9	113,1	3,6	13
2004	110,9	10	114,2	-3,3	10,8
2005	130,9	11	115,5	15,4	237,1
2006	110,5	12	116,5	-6	36
2007	117,4	13	117,1	0,3	0,1
2008	105,2	14	117,7	-12,5	156,2
2009	127,8	15	117,4	10,4	108,1
2010	97,0	16	118,9	-21,9	479,6
2011	83,9	17	119,1	-35,2	1239,1
2012	150,9	18	120,2	30.7	942,5
2013	-	19	120,3	-	-
2014	-	20	121,3	-	-
Итого	2011,5	-	-	0	4485,1

Рисунок 3.6 Выравнивание ряда динамики аналитическим методом по логарифмической функции

Таблица 3.8 Выравнивание ряда динамики аналитическим методом по полиномиальной функции

Годы	Урожайность сахарной свеклы, ц с 1 га	Порядковый номер года, t	Полиномиальная функция
			Yt	Yi - Yt	(Yi - Yt)2
1995	86,2	1	92,3	-6,1	37,2
1996	97,4	2	96,8	0,6	0,3
1997	95,2	3	101,1	-5,9	34,8
1998	126,3	4	104,8	21,5	462,2
1999	80,4	5	105,6	-25,2	635
2000	116,6	6	111,1	5,5	30.2
2001	121,9	7	112,1	9,8	96
2002	136,3	8	115,5	20,8	432,6
2003	116,7	9	116,1	0,6	0,3
2004	110,9	10	117,2	-6,3	39,6
2005	130,9	11	118,9	12	144
2006	110,5	12	119,5	-9	81
2007	117,4	13	119,1	-1,7	2,8
2008	105,2	14	118,5	-13,3	176,8
2009	127,8	15	119,4	8,4	70,5
2010	97,0	16	115,8	-18,8	353,4
2011	83,9	17	113,9	-30	900
2012	150,9	18	111,5	39,4	1552,3
2013	-	19	108,7	-	-
2014	-	20	105,5	-	-
Итого	2011,5	-	-	0	4981,6

Рисунок 3.7 Выравнивание ряда динамики аналитическим методом по полиномиальной функции

Таблица 3.9 Выравнивание ряда динамики аналитическим методом по степенной функции

Годы	Урожайность сахарной свеклы, ц с 1 га	Порядковый номер года, t	Cтепенная функция
			Yt	Yi - Yt	(Yi - Yt)2
1995	86,2	1	92,1	-5,9	34,81
1996	97,4	2	97,8	-0,4	0,16
1997	95,2	3	101,4	-6,2	38,44
1998	126,3	4	103,9	22,4	501,7
1999	80,4	5	106,1	-25,7	660,4
2000	116,6	6	107,7	8,9	79,2
2001	121,9	7	109,2	12,7	161,2
2002	136,3	8	110,5	25,8	665,6
2003	116,7	9	111,7	5	25
2004	110,9	10	112,7	-1,8	3,24
2005	130,9	11	113,6	17,3	299,2
2006	110,5	12	114,5	-4	16
2007	117,4	13	115,4	2	4
2008	105,2	14	116,1	-10,9	118,8
2009	127,8	15	116,8	11	121
2010	97,0	16	117,5	-20,5	420,2
2011	83,9	17	118,1	-34,2	1169,6
2012	150,9	18	118,7	32,2	1036,8
2013	-	19	119,3	-	-
2014	-	20	119,8	-	-
Итого	2011,5	-	-	0	5355,8

Рисунок 3.8 Выравнивание ряда динамики аналитическим методом по степенной функции

Таблица 3.10 Выравнивание ряда динамики аналитическим методом по экспоненциальной функции

Годы	Урожайность сахарной свеклы, ц с 1 га	Порядковый номер года, t	Экспоненциальная функция
			Yt	Yi - Yt	(Yi - Yt)2
1995	86,2	1	101,3	-15,1	228,1
1996	97,4	2	102,3	-4,9	24,1
1997	95,2	3	103,2	-8	64
1998	126,3	4	104,1	22,2	492,8
1999	80,4	5	105,1	-24,7	610,1
2000	116,6	6	105,9	10,7	114,5
2001	121,9	7	106,9	15	225
2002	136,3	8	107,9	28,4	806,6
2003	116,7	9	108,8	7,9	62,4
2004	110,9	10	109,8	1,1	1,2
2005	130,9	11	110,8	20,1	404,1
2006	110,5	12	111,8	-1,3	1,7
2007	117,4	13	112,8	4,6	21,2
2008	105,2	14	113,9	-8,7	75,7
2009	127,8	15	114,9	12,9	166,4
2010	97,0	16	115,9	-18,9	357,2
2011	83,9	17	117	-33,1	1095,6
2012	150,9	18	118,1	32,8	1075,8
2013	-	19	119,2	-	-
2014	-	20	120,2	-	-
Итого	2011,5	-	-	0	5826,5

Рисунок 3.9 Выравнивание ряда динамики аналитическим методом по экспоненциальной функции

3.4 Отбор функции в качестве тренда

Произведём отбор функции в качестве тренда используя F – критерий Фишера при =0.05.

Линейная функция:

=

< , таким образом линейная функция не является статистически значимой и существенной.

Логарифмическая функция:

=

< , таким образом логарифмическая функция не является статистически значимой и существенной.

Полиномиальная функция:

=

;

< , таким образом полиномиальная функция не является статистически значимой и существенной.

Степенная функция:

=

< , таким образом, степенная функция не является статистически значимой и существенной.

Экспоненциальная функция:

=

< , таким образом, экспоненциальная функция не является статистически значимой и существенной.

Так как по F-критерию Фишера все пять функций не подходят для отображения тенденции, то отберем наиболее адекватную функцию по наименьшему среднему квадратическому отклонению остаточному.

Отбор наиболее адекватной функции проведем с помощью среднеквадратического отклонения:

Линейная функция:

Логарифмическая функция:

Полиномиальная функция:

Степенная функция:

Экспоненциальная функция:

Наиболее адекватной функцией будет – логарифмическая функция, так как у нее среднеквадратическое отклонение наименьшее.

=

3.5 Анализ показателей колеблемости урожайности сахарной свеклы крестьянско-фермерскими хозяйствами

Информация о работе Прогнозирование производства продукции крестьянско-фермерскими хозяйствами на будущее