Реализация зерна

 

     Вывод: по статьям урожайность зерновых и себестоимость 1ц. зерна можно  сказать, что зерновое хозяйство  Котельнического района хуже, чем в Куменском районе. А производство молока и мяса крупного рогатого скота развивается лучше, в Котельническом районе (например, это заметно по статье себестоимость 1ц. прироста крупного рогатого скота на 579 рублей.

    Анализ  состава и структуры затрат, формирующих себестоимость продукции, может быть проведен на основе показателей, представленных в таблице 5. 

Таблица 5 – Состав и структура затрат на производство с/х продукции

 

     Вывод: материальные затраты самые высокие  в Куменском районе они достигли 69,84%, а самые незначительные затраты  это прочие (1,25%). На амортизационные  отчисления в Куменском районе затрачивается  на 0,12% меньше, чем в Котельническом районе. Но на оплату труда в Куменском районе выделяется больше денежных средств, чем в Котельническом. 
 
 

Таблица 6 – Финансовые результаты деятельности предприятий  

 

     Вывод: Данная таблица свидетельствует  о том, что в среднем предприятия  Куменского района имеют более продуктивные результаты своей деятельности, чем  Котельнического района. Об этом можно  судить и по выручке от продаж, которая выше в Куменском на 23775,6 тыс.руб и по прибыли, которая выше на 10427,57 тыс.руб. Это очень хорошие показатели, т.к. многие хозяйства нашей области вообще находятся в убытке. Показатель окупаемости затрат в Куменском районе также выше, чем в Котельническом районе на 0,34 руб.  Это также показатель, который заслуживают положительную оценку.

 

2. Обоснование объема и оценка параметров статистической совокупности

 

     2.1  Обоснование объема выборочной совокупности

Вариацию показателей, используемых при проведении экономико-статического исследования, необходимо учитывать при определении необходимой численности выборки. Рекомендуется использовать такие признаки, анализ взаимосвязи между которыми будет проведен в 3-м разделе курсовой работы. При проведении расчетов хозяйства двух районов необходимо объединить.

Затем необходимо определить фактический размер предельной ошибки выборки по формуле: 

Где t – нормированное отклонение, величина которого определяется заданным уровнем вероятности (при p=0.954 t=2)

V - коэффициент вариации признака. 

Таблица 7 – Расчет фактической величины предельной ошибки и необходимой численности выборки

 

Как известно, совокупность является однородной при коэффициенте вариации ≤ 33%. Величина предельной ошибки при фактической численности выборки равной, 23 хозяйствам (n=24) и V^н=33% составит:

     

В таблице 7 представлен  необходимый объем численности  выборки, при котором не будет превышена предельная ошибка в размере 14,3%, т.е.

       ,

Где V – фактическое значение коэффициента вариации.

Таким образом, для того, чтобы не превысить максимальную допустимую величину предельной ошибки выборки по 2-м показателям, необходимо отобрать от 26 до 72 хозяйств. А для того чтобы выборка была репрезентативной при фактической их численности, равной 21 единицам, вариация характеризующих признаков должна быть не более 33%. 

2. Оценка  параметров и характера  распределения статистической совокупности

 

Выявление основных свойств и закономерностей исследуемой  статистической совокупности необходимо начинать с построения ряда распределения  единиц по одному из характеризующих  их признаков. Оценка параметров ряда распределения позволит сделать вывод о степени однородности статистической совокупности, о возможности использования ее единиц для проведения научно-обоснованного экономического исследования.

Рассмотрим порядок  построения ряда распределения 23 хозяйств  области по урожайности зерновых.

1 Составляем  ранжированный ряд распределения  предприятий по урожайности, т.е. располагаем их в порядке возрастания по данному признаку (ц/га): 0.41  0.46  0.60  0.62  0.64  0.65  0.78  0.82  0.86  0.87  0.95  0.95  0.97  0.97  0.99  1.01  1.08  1.19  1.23  1.58  2.23 

Если крайние  варианты значительно отличаются от остальных, их следует отбросить  и не использовать в качестве единиц наблюдения в дальнейшем исследовании.

2  Определяем  количество интервалов (групп) по  формуле:

K=1+3,322 lg N,

Где N – число единиц совокупности.

При N=21 lg 21=1,3           k=1+3,322*1,3=5,3

3. Определяем шаг интервала:

 
 

Где x_max и x_min – наименьшее и наибольшее значение группировочного признака 

K – количество интервалов.

      

4. Определяем границы интервалов.

Для этого x_min=0,41 принимаем за нижнюю границу первого интервала, а его верхняя граница равна: x_min+h=0,41+0,34=0,75. Верхняя граница первого интервала одновременно является нижней границей второго интервала. Прибавляя к ней величину (h), определяем верхнюю границу второго интервала: 0,75+0,34=1,09;  1,09+0,34=1,43;  1,43+0,34=1,77;  1,77+0,34=2,11

5. Подсчитаем число единиц в каждом интервале и запишем в виде таблицы.

Таблицы 8 – Интервальный ряд распределения хозяйств по урожайности зерновых.

Рисунок 1-Гистограмма  распределения хозяйств по окупаемости  затрат

Для наглядности  интервальные ряды распределения изображают графически в виде гистограммы. Для ее построения на оси абсцисс откладывают интервалы значений признака и на них строят прямоугольники с высотами, соответствующими частотам интервалов.

Для выявления  характерных черт, свойственных ряду распределения единиц, могут быть использованы следующие показатели.

1. Для характеристики центральной тенденции распределения определяют среднюю арифметическую, моду, медиану признака.

Средняя величина признака определяется по формуле средней

арифметической  взвешенной:

 

Где x_i –варианты,

      - средняя величина признака;

     f _i - частоты распределения. 

В интервальных рядах в качестве вариантов (x_i) используют серединные значения интервалов.

 

Мода – наиболее часто встречающееся значения признака, может быть определена по формуле:

 

Где x_mo – нижняя граница модального интервала;

h – величина интервала;

         Δ₁ – разность между частотой модального и домодального интервала,

         Δ₂ – разность между частотой модального и послемодального интервала.

Медиана – значение признака, находящегося в центре ранжированного ряда распределения, определяется по формуле: 

     где   x_me – нижняя граница медиального интервала,

     h - величина интервала,

     S f_i  - сумма частот распределения,

     S _me-1 - сумма частот домедиальных интервалов,

     f _me - частота медиального интервала.

2. Для характеристики меры рассеяния признака определяют показатели вариации: размах вариации, дисперсию, среднее квадратическое отклонение, коэффициент вариации.

Размах вариации составит:

Дисперсия определяется по формуле

 

Среднее квадратическое отклонение признака в ряду распределения  составит: