Статистическое изучение развития переработки животноводства по производству молока в сельскохозяйственных предприятиях и объединениях (стр. 3 из 5)
Первоначальные данные:
Имеется 31 предприятие. Найдем число групп n:
1+3,321×lg31=1+3,321×1,54=6,12≈6,
тогда величина группировочного интервала будет равна:
i=
Сгруппируем хозяйства и подставим данные в таблицу 2.
Таблица 2
Аналитическая группировка сельскохозяйственных предприятий Кемеровской области по численности коров.
| № | Группы совхозов по числу коров, гол | Число предприятий | Ср. численность, гол. | Ср. надой, кг | Ср. затраты корма, т.р. | Ср. с/ст 1 ц молока, руб | Ср. полная себ-ть реализ-го молока, т.р. | |
| 1 | 60-269 | 7 | 167 | 2359,4 | 825,3 | 447,7 | 1202,1 | |
| 2 | 270-479 | 11 | 326 | 2528,3 | 1274,5 | 421,5 | 2438,4 | |
| 3 | 480-689 | 4 | 586 | 2264,7 | 2039,5 | 338,5 | 3947 | |
| 4 | 690-899 | 5 | 765 | 3090 | 3626,8 | 303,6 | 4106,6 | |
| 5 | 900-1109 | 3 | 1032 | 3275 | 3951,6 | 253,6 | 5001,3 | |
| 6 | 1110-1319 | 1 | 1314 | 4069 | 7320 | 278 | 6891 | |
| Итого: | 31 | 4190 | 17586,4 | 19037,7 | 2042,9 | 2358,4 | ||
Из таблицы 2 видно, что в первую группу по поголовью КРС вошло 7 хозяйств, в которых средняя численность составила 167 голов, средний надой – 2359,4кг, средние затраты на корма – 825,3 тыс. руб., средняя с/ст 1 ц молока составила 447,7 руб. и средняя полная себестоимость реализованного молока – 1202,1 тыс. руб..
Во вторую группу вошло 11 хозяйств, средняя численность составила 326 голов, средний надой – 2528,3 кг, средние затраты на корма – 1274,5 тыс. руб., средняя с/ст 1 ц молока составила 421,5 руб. и средняя полная себестоимость реализованного молока – 2438,4 тыс. руб..
В третью группу по численности предприятия 480 – 689 вошло 4 хозяйства, средняя численность составила 586 голов, средний надой – 2264,7кг, средние затраты на корма –2039,5 тыс. руб., средняя с/ст 1 ц молока составила 338,5 руб. и средняя полная себестоимость реализованного молока –3947 тыс. руб..
В четвертую группу по численности предприятия 690 – 899 вошло 5 хозяйств, средняя численность составила 765 голов, средний надой –3090 кг, средние затраты на корма –3626,8тыс. руб., средняя с/ст 1 ц молока составила 303,6 руб. и средняя полная себестоимость реализованного молока –4106,6 тыс. руб..
В группу с численностью 900 - 1109 вошло 3 хозяйства. средняя численность составила 1032 голов, средний надой –3275кг, средние затраты на корма –3951,6 . руб., средняя с/ст 1 ц молока составила 253,6 руб. и средняя полная себестоимость реализованного молока –501,3 тыс. руб..
В последнюю группу, с поголовьем 1110 – 1319 вошло 1 хозяйство. Его средние показатели: средняя численность составила 1314 голов, средний надой –4069 кг, средние затраты на корма –7320 тыс. руб., средняя с/ст 1 ц молока составила 278 руб. и средняя полная себестоимость реализованного молока –6891 тыс. руб..
Из выше сказанного можно сделать вывод о том, что в тех хозяйствах, где численность коров выше, выше практически все показатели.
Глава 4. Корреляционно-регрессивный анализ связи
В процессе корреляционного анализа последовательно решают 3 группы статистических задач:
1. Устанавливается наличие корреляционной связи и оценивается по выборочным данным теснота исследуемой взаимосвязи.
2. Определяется теоретическая форма связи, т.е. выясняется вид аналитической функции у = f(x) и ее отображаемой. Здесь же выясняется линейной или не линейной является данная функция.
3. Подбираются параметры корреляционной зависимости, параметры уравнения y=ax+b, а также оценивается степень соответствия адекватности найденного уравнения к фактическим данным.
Первую задачу решают путем вычисления по эмпирическим данным выборочного коэффициента корреляции
, который количественно оценивает тесноту связи, если от 0,1-0,3 связь слабая, если 0,3-0,5 умеренная, 0,5-0,7 заметная, 0,7-0,9 тесная, 0,9-0,99 весьма тесная.Регрессия – это односторонняя вероятностная зависимость между случайными величинами.
Задачи регрессионного анализа:
1. определение формы зависимости и определение общего вида управления регрессии и количества факторов входящих в него;
2. оценка параметров уравнения регрессии;
3. задача интерполяций и экстраполяций.
Экстраполяция – это распространение тенденций на прошлый и будущий период, она широко применяется в прогнозировании.
Интерполяция – это расчет недостающих значений результативного принципа внутри заданных значений.
Создадим модель влияния затрат на корма, надоя и числа коров на себестоимость 1 ц молока. Пусть y – себестоимость 1 ц молока, руб. (результативный признак); х1 – затраты на корма, тыс. руб. (факторный признак); х2 – надой, кг (факторный признак); х3 – число коров, гол (факторный признак).
Рассмотрим парную линейную корреляционную зависимость между себестоимостью 1 ц молока, расходов на корма, надоя и числа коров:
Таблица 3
Показатели переменных построенной модели
| obs | Y | X1 | X2 | X3 |
| 1 | 277 | 258 | 2028 | 60 |
| 2 | 526 | 524 | 2047 | 103 |
| 3 | 341 | 614 | 3551 | 123 |
| 4 | 680 | 1183 | 2553 | 185 |
| 5 | 427 | 1007 | 2070 | 223 |
| 6 | 475 | 1372 | 2397 | 223 |
| 7 | 408 | 819 | 1870 | 250 |
| 8 | 510 | 1474 | 2009 | 275 |
| 9 | 788 | 2837 | 2101 | 282 |
| 10 | 471 | 1239 | 2618 | 284 |
| 11 | 292 | 711 | 2117 | 288 |
| 12 | 293 | 0 | 2903 | 296 |
| 13 | 350 | 1502 | 3360 | 306 |
| 14 | 360 | 1283 | 2251 | 314 |
| 15 | 447 | 2059 | 2825 | 350 |
| 16 | 337 | 1453 | 2193 | 388 |
| 17 | 205 | 0 | 2324 | 392 |
| 18 | 284 | 1462 | 3111 | 408 |
| 19 | 338 | 2849 | 2448 | 552 |
| 20 | 346 | 2321 | 2367 | 579 |
| 21 | 383 | 744 | 1998 | 592 |
| 22 | 387 | 2244 | 2246 | 621 |
| 23 | 219 | 3095 | 4219 | 698 |
| 24 | 345 | 2556 | 2101 | 701 |
| 25 | 480 | 6052 | 2349 | 713 |
| 26 | 219 | 3527 | 4159 | 816 |
| 27 | 255 | 2904 | 2622 | 892 |
| 28 | 276 | 4512 | 3234 | 928 |
| 29 | 216 | 2829 | 3169 | 1065 |
| 30 | 269 | 4514 | 3422 | 1103 |
| 31 | 278 | 7320 | 4069 | 1314 |
Данные таблицы 3 позволяют наглядно рассмотреть показатели себестоимости 1 ц молока, расходов на корма, надоя и числа коров.
Создадим группу переменных Y, X1,X2 и X3 рассмотрим описательные статистики этой группы переменных (Табл.4)
Таблица 4
| Y | X1 | X2 | X3 | |
| Среднее значение | 370.3871 | 2105.290 | 2668.742 | 494.3226 |
| Медиана | 345.0000 | 1474.000 | 2397.000 | 388.0000 |
| Максимальное значение | 788.0000 | 7320.000 | 4219.000 | 1314.000 |
| Минимальное значение | 205.0000 | 0.000000 | 1870.000 | 60.00000 |
| Среднеквадратическое отклонение | 132.8086 | 1712.328 | 681.0140 | 321.7374 |
| Коэффициент ассиметрии | 1.320378 | 1.299261 | 0.954170 | 0.844108 |
| Эксцес | 4.871091 | 4.534979 | 2.820935 | 2.849246 |
| Jarque-Bera | 13.52966 | 11.76512 | 4.745360 | 3.710701 |
| Вероятность | 0.001154 | 0.002788 | 0.093231 | 0.156398 |
| Количество наблюдений | 31 | 31 | 31 | 31 |
Анализируя данные описательных статистик группы переменных можно изречь, что всего исследуется 31 хозяйство. Среднее значение себестоимости 1 ц молока – 370,39 руб., средние расходы на корма – 2105,29 тыс. руб., надоя – 2668,74 кг и числа коров – 494,32. Максимальное значение себестоимости 1 ц молока – 788 руб., расходов на корма – 7320 тыс. руб., надоя – 4219 кг, числа коров - 1314. Среднеквадратическое отклонение для себестоимости 1 ц молока, расходов на корма, надоя и числа коров равны соответственно 132,81, 1712,33, 681,01 и 321,74.
Для анализа зависимости между себестоимостью 1 ц молока, приростом и надоем и числом коров нужно разобрать корреляционную матрицу (табл. 5).
Таблица 5
Корреляционная матрица
| Y | X1 | X2 | X3 | |
| Y | 1.000000 | -0.117609 | -0.470327 | -0.482291 |
| X1 | -0.117609 | 1.000000 | 0.497259 | 0.824470 |
| X2 | -0.470327 | 0.497259 | 1.000000 | 0.539081 |
| X3 | -0.482291 | 0.824470 | 0.539081 | 1.000000 |
Данные корреляционной матрицы позволяют судить о наличии зависимости между себестоимостью 1 ц молока и расходами на корма: связь обратная слабая (rxy= - 0,12), между себестоимостью 1 ц молока и надоем - связь обратная умеренная (rxy= - 0,47), между себестоимостью 1 ц молока и числом коров связь обратная умеренная (rxy= - 0,48). Обратная связь свидетельствует о том, что при увеличении одного показателя, второй будет уменьшаться. Прослеживается взаимосвязь между расходами на корма и надоем – прямая умеренная (rxy= 0,5), так же существует взаимосвязь между надоем и числом голов – связь прямая заметная (rxy= 0,54) и между расходами на корма и числом коров – связь прямая очень тесная (rxy= 0,84), что объясняется тем, что чем больше голов скота, тем выше расходы на корма. В результате анализа мы убеждаемся в том, что факторы не автокоррелированы.