9) Висновки: провівши статистичне групування ми з`ясували, що між результативною ознакою (Середньодобовий приріст живої маси ВРХ на 1 голову, г) та факторною ознакою (витрати кормів на 1 голову ц.корм.од.) не існує жодних залежностей.

2.2 Кореляційний аналіз

Кореляційний аналіз - метод кількісної оцінки взаємозалежностей між статистичними ознаками, що характеризують окремі суспільно-економічні явища і процеси. [1, 634]

Прямолінійний кореляційний зв`язок характеризується рівномірним збільшенням або зменшенням результативної ознаки під впливом відповідної зміни факторної ознаки. Аналітично його визначають за рівнянням прямої лінії.

На основі даних підприємств будуємо кореляційне поле, рівняння зв`язку та розраховуємо коефіцієнт кореляції, детермінації при прямолінійній залежності між ознаками.

При прямолінійній залежності парний кореляційний зв'язок між ознаками визначають за рівнянням прямої:

, де

- теоретичні значення результативної ознаки;

y - результативна ознака (середньодобовий приріст живої маси ВРХ на 1 голову, г.);

x - факторна ознака (Витрати кормів на 1 ц. приросту ц.корм.од.);

a - початок відліку, або значення "у" при "х", який дорівнює нулю;

b - коефіцієнт регресії рівняння зв'язку, який показує як змінюється результативна ознака в залежності від зміни на одиницю факторної ознаки.

Дане рівняння можна розв'язувати способом найменших квадратів. Розв'язок рівняння зводиться до визначення невідомих параметрів "а" та "b". Для їх визначення необхідно розв'язати систему двох нормальних рівнянь способом підстановки:

n- кількість спостережень.

Параметри "а" і "b" можна розв'язати використовуючи формули:

Побудуємо таблицю для обчислення кореляційного рівняння зв`язку та визначення коефіцієнта кореляції (табл.10),(Додаток В).

.

Обчислений коефіцієнт регресії "b" показує, що при збільшенні розміру затрат на 1 голову, г. витрати кормів на 1 ц. приросту зменшується на 4,4.

Підставивши в рівняння знайдені параметри і фактичні значення факторної ознаки, дістанемо теоретичні рівні врожайності культури ().

Якщо , то параметри рівняння визначені правильно.

Коефіцієнт кореляції визначається за формулою:

, де

r - коефіцієнт кореляції;

х - середня величина факторної ознаки;

у - середня величина результативної ознаки;

ху- середня величина з добутку ознак "х" та "у";

у_х - середнє квадратичне відхилення факторної ознаки;

у_y - середнє квадратичне відхилення результативної ознаки.

Коефіцієнт детермінації:

D =r² * 100%=0,7569*100%=75,69%

Побудуємо графік кореляційного аналізу, в якому на осі абсцис запишемо середньодобовий приріст живої маси ВРХ на 1 голову, г., а на ординаті -

Витрати кормів на 1 ц. приросту ц.корм.од. (рис. 5).

Рис.5 кореляційний аналіз

Висновок: Коефіцієнт кореляції лежить в межах від -1 до 1, якщо коефіцієнт лежить в межах від -1 до 0,3 то зв'язок відсутній, від 0,3 до 0,5 - слабкий, від 0,5 до 0,7 - середній, більший 0,7 - тісний, розрахований коефіцієнт кореляції свідчить про те, що зв'язок відсутній, адже показник менший 0,3.

2.3 Аналіз динаміки показників продуктивності молодняку ВРХ

Процеси розвитку явищ у часі називають динамікою, а статистичні показники, які характеризують стан і зміну явищ у часі, - рядами динаміки.

1. Показники ряду динаміки визначають порівнянням рівнів ряду динаміки. При цьому рівень, який порівнюють, називають поточним, а рівень з яким порівнюють - базисним.

Абсолютний приріст (А) визначають як різницю між поточним (y_i) і попереднім (y_і-1) або початковим (y₀) рівнями ряду динаміки.

Базисний абсолютний приріст дорівнює:

А₀=y_і-y₀, тобто А₁=y₁-y₀; А₂=y₂-y₀; А₃=y₃-y₀ і т.д.

Ланцюговий (щорічний) абсолютний приріст дорівнює:

А_і=y_і-y_і-1, тобто А₁=y₁-y₀; А₂=y₂-y₁; А₃=y₃-y₂ і т.д.

Коефіцієнт росту (К) - це відношення поточного рівня ряду динаміки (y₁) до попереднього (y_і-1) або початкового рівня (y₀).

Базисний коефіцієнт зростання дорівнює:

К_і=y_і / y₀, тобто і т.д.

Ланцюговий (щорічний) коефіцієнт зростання дорівнює:

К_і=y_і / y_і-1, тобто і т.д.

Темп росту - коефіцієнт росту помножений на 100. Темп приросту (Т) показує, на скільки процентів збільшився або зменшився поточний рівень ряду динаміки порівняно з базисним рівнем. [6, 127]

Темп приросту (зниження) можна визначити, віднімаючи від темпу росту, вираженого в процентах, 100%:

Тпр=(К*100)-100

Абсолютне значення 1% приросту - відношення щорічного приросту за певний період до щорічного темпу приросту за той самий період.

Зн 1% пр =

Всі розраховані показники ряду динаміки занесемо в таблицю 11

Таблиця 11 Показники ряду динаміки

2. Для узагальненої характеристики вихідних рівнів та розрахункових величин ряду динаміки слід визначити середні показники.

Середній рівень () інтервального ряду з рівними інтервалами розраховують за формулою:

, де

n- загальне число рівнів ряду динаміки.

Середній рівень моментного ряду динаміки з рівними відрізками між датами визначають як середню хронологічну:

=319,589

Середній абсолютний приріст () розраховують за формулою середньої арифметичної простої:

або 4,984

Середній коефіцієнт зростання ( ) обчислюють за формулами:

=1,024

або

Y_n - кінцевий рівень ряду;

Y₀ - початковий рівень ряду;

n - число дат в періоді за який визначають коефіцієнт росту.

3.1 Прийоми укрупнення періодів та згладжування ряду динаміки за допомогою ковзної середньої

При укрупненні періодів інтервальний ряд динаміки замінюють іншим інтервальним рядом з більшими періодами (трьохріччям або п'ятиріччям). При згладжуванні ряду динаміки за допомогою ковзної середньої спочатку додають рівні ряду за прийнятий інтервал і обчислюють середню арифметичну. Після цього утворюють новий інтервал, починаючи з другого рівня ряду, для якого визначають нову середню і т.д.

Таблиця 12 Аналіз ряду динаміки методом укрупнення періодів та ковзної середньої

Відобразимо графічно фактичний та вирівняні рівні ряду динаміки (рис.6).

Рис.1 Фактичні та вирівняні рівні ряду динаміки методами укрупнення періодів та середньої ковзної

3.2 Вирівнювання ряду динаміки по середньому абсолютному приросту

На основі середнього абсолютного приросту можна провести вирівнювання ряду динаміки за формулою:

, де

- вирівняні рівні;

y_о- початковий рівень ряду;

- середній абсолютний приріст;

t - порядковий номер року (t=0,1,2,... ).

Таблиця 13 Аналіз ряду динаміки методом вирівнювання по середньому абсолютному приросту

Відобразимо графічно фактичний та вирівняний рівні динаміки.

Рис.7 Фактичний та вирівняний рівні ряду динаміки методами вирівнювання по середньому абсолютному приросту

3.3 Вирівнювання ряду динаміки по середньому коефіцієнту зростання

На основі середнього коефіцієнту росту розраховують вирівняний ряд динаміки:

, де t - порядковий номер року.

Таблиця 14 Аналіз ряду динаміки методом вирівнювання по середньому коефіцієнту росту

Відобразимо графічно фактичний та вирівняний рівень динаміки.

Рис.8 Фактичний та вирівняний рівні ряду динаміки методаом вирівнювання по середньому коефіцієнту росту

3.4 Вирівнювання динамічного ряд по способу найменших квадратів

Проведемо вибір рівняння, яке найбільш точніше може виявити тенденцію ряду. Для прояву тенденції можна використати рівняння прямої:

, де

а₀, а₁ - невідомі параметри рівняння;

t - порядковий номер року.

Спочатку необхідно скласти систему із двох нормальних рівнянь:

Але для розрахунку ці рівняння можна спростити, оскільки Уt=0

Всі невідомі величини записують в систему рівнянь з таблиці 5.

Знаходять коефіцієнт

a₀ =307,5189

а₁₌-4,826

Таблиця 15 Фактичний і розрахунковий рівень динамічного ряду способом найменших квадратів

Відобразимо графічно фактичний та вирівняний рівень динаміки

Рис. 9 Фактичний та вирівняний рівні ряду динаміки методом вирівнювання способом найменших квадратів

Підставивши в одержане рівняння відповідні значення t знаходимо вирівняні рівні , занесемо їх в таблицю 5.

Сума квадратів відхилень вирівняних від фактичних має бути мінімальною. Середнє квадратичне відхилення фактичних рівнів від вирівняних дорівнює:

Відносну міру коливання показника характеризує коефіцієнт варіації:

4. Індексний аналіз

Індексом у статистиці називається відносний показник, що характеризує зміну рівня певного явища порівняно з іншим рівнем того самого явища, прийнятого за базу порівняння. [3, 327]

При обчисленні індексів розрізняють базисний і щорічний період, з рівнями якого здійснюють порівняння, а звітним періодом, рівні якого порівнюються.

Таблиця 16 Вихідні та розрахункові дані для обчислення індексів продуктивності та валового приросту тварин.

Обчислимо індивідуальний індекс затрат праці на 1 ц, люд-год:

, де

і - планове і фактичне затрати праці на 1 ц, люд-год.

, де

- показники підприємства по порядку.

Далі визначимо, як змінилась вартість продукції сільського господарства в звітному році порівняно з базисним.

За абсолютним приростом:

Отже, вартість продукції в звітному періоді порівняно з базисним збільшилась в 1,3 раз, або на 325097,9.

Визначимо, як зміниться вартість продукції під впливом зміни затрат праці на 1 ц, люд-год.

За абсолютним приростом:

Отже, різниця між чисельником і знаменником показує економію праці внаслідок зростання її продуктивності.

Визначимо, вартісний індекс продуктивності праці:

Висновки: Аналіз цих даних свідчить, що продуктивність праці поточному році в порівнянні з базисним збільшилась, у ціновому виражені у 1,08 раз.

продуктивність приріст валовий корова

3. Прогнозування статистичного аналізу продуктивності та валового приросту молодняку ВРХ та тварин на відгодівлі

Для того, щоб проаналізувати можливі зміни у прогнозуванні середнього приросту живої маси ВРХ на 1 голову, г. досліджуваній нами сукупності господарств використаємо метод розрахунку середньої прогресивної. [9, 35] Для прогнозування рівнів результативної ознаки використаємо прийом екстраполяції на найближчих 3 роки, тобто умовно продовжимо лінії вирівняних рядів динаміки. Це дасть змогу визначити рівні економічного явища в майбутньому за умови, якщо комплекс причин, який формує тенденцію, найближчим часом не зміниться. То ж виконаємо перспективні розрахунки на прогнозування середнього приросту живої маси ВРХ на 1 голову, г. 2008,2009,2010 роки. Для цього в рівняння прямої та підставимо значення t для 2008-2010 років, тобто періоду на який прогнозуємо. Дані занесемо у таблицю 12.

Таблиця 17 Прогнозування середнього приросту живої маси ВРХ на 1 голову, г.

Відобразимо дане прогнозування графічно

Рис.10 Прогноз середньодобового приросту живої маси ВРХ на 1 голову, г.

Висновок: Проаналізувавши графік та таблицю ми зробили висновок, що прогнозування різними способами дає різні результати. При прогнозуванні за середнім абсолютним приростом спостерігатиметься надалі поступове зростання середньодобового приросту живої маси ВРХ на 1 голову, г; При прогнозуванні за коефіцієнтом росту спостерігатиметься поступове зниження середньодобового приросту живої маси ВРХ на 1 голову, г.

Висновки

В даній курсовій роботі було проведено статистичний аналіз продуктивності та валового приросту молодняку ВРХ та тварин на відгодівлі.

1. При аналітичному групуванні господарства були розподілені на 4 групи по результативній ознаці, а потім перегруповано в 4 групи. Було визначено окремі фактори, які впливають на приріст продукції тваринництва.

2. При кореляційному аналізі було встановлено, що залежність між результативною та факторною ознакою не існує жодних залежностей, було побудоване кореляційне поле, знайдено коефіцієнт кореляції(-0,87) та детермінації (75,69%).

3. При аналізі динаміки приросту продукції тваринництва в господарстві розраховано середній абсолютний приріст і середній коефіцієнт зростання. Було вирівняно ряди динаміки методом укрупнення періодів, ковзної середньої по середньому абсолютному приросту і коефіцієнт росту та способом найменших квадратів.

4 При індексному аналізі було визначено індекс приросту.

5.При проведенні прогнозування були складені прогнози статистичного аналізу продуктивності та валового приросту молодняку ВРХ та тварин на відгодівлі на 2008-2010 роки.

Список використаної літератури

1. Бек В.П. Теорія статистики, курс лекцій, Київ,2003 р.-288с.

2. Вашків П.Г., Постер П.І., Сторожук В.П., ТкачЄ.І. Теорія статистики, навчальний посібник - Київ : Лебідь,2001р.-320с.

3. Горькавий В.К. Статистика: навчальний осібник, Київ : вища школа, 2000 - 415с.

4. Лугін О.Є., Білоусова С.В. Статистика: підручник, центр навчальної літератури, 2005-580с.

5. Чекотовський Є.В. основи статистики сільського господарства.

6. Бутуцький О.А. Сільськогосподарська статистика з основами економічної статистики - К.: Вища школа, 1984.

7. Гаркавий В.К. Статистика. --К.: Вища школа, 1995. - 412 с.

8. Замосковний О.П. Статистика сельского хазяйства. - М.; Финансы и статистика, 1990.

9. Козаченко І.В. Статистика. -К.; Урожай, 1984.

10. Зинченко А.П. Практикум по общей теории статистики и сельськохозяйственной статистике. - М.: Финансы и статистика, 1988. - 328с.

11. Вашків П.Г., Пастер П.І., Сторожук В. П., Є.І. Ткач Теорія статистики. - К.: Либідь, 2001 - 320 с.

12. Сергеев С.С. Сельскохозяйственная статистика с основами экономической статистики.-М.: Финансы и статистика, 1990.

13. Статистика. Методичні вказівки по виконанню курсового проекту для студентів обліково-фінансового факультету денної та заочної форми навчання. - Вінниця, ВДАУ, 2002 - 36 с.

14. Бухгалтерський звіт сільськогосподарського підприємства за 1996- 2005 рр.

Додатки А

Додаток В

Таблиця 10 Вихідні та розрахункові дані для обчислення кореляційного рівняння зв`язку та визначення коефіцієнта кореляції

Размещено на Allbest.ru