Рис. 2.1.4 – Інтервальний ряд розподілу підприємств за затратами на 1 га.
На основі отриманих даних побудуємо таблицю зведеного факторного групування (таблиця 2.1.10).
Таблиця 2.1.10
Зведені дані факторного групування затратами на 1 га посіву картоплі
Показники | Групи підприємств за затратами на 1 га посіву, грн | Всього | |||
І від 106,97 до 144,85 | ІІ від 144,85 до 182,73 | ІІІ від 182,73 до 220,61 | IV від 220,61 до 296,4 | ||
Шифри підприємств | 7, 25, 15, 6, 3, 18, 9, 10, | 17, 12, 4, 16, 22, 30, 1, 21, 20, 2 | 14, 24, 8, 29, 23, 28, 27, | 26, 5, 19, 11, 13 | 30 |
Посівна площа картоплі га | 11946,9 | 12727,1 | 8503,8 | 6445 | 39622,8 |
Валовий збір, ц | 1546400 | 1742800 | 1161800 | 876400 | 5327400 |
Внесено мінеральних добрив всього, кг | 15840,9 | 16998,1 | 12186,9 | 11201,4 | 56227,3 |
Затрати на 1 га всього, грн. | 1530800 | 1993800 | 1734900 | 1629100 | 6888600 |
На основі зведених даних факторного групування знайдемо залежність урожайності картоплі від впливу окремих факторів (таблиця 2.1.11).
Таблиця 2.1.11
Зведені дані факторного групування затратами на 1 га посіву картоплі
Показники | Групи підприємств за затратами на 1 га посіву, грн | В середньому | |||
І від 106,97 до 144,85 | ІІ від 144,85 до 182,73 | ІІІ від 182,73 до 220,61 | IV від 220,61 до 296,4 | 30 | |
Кількість господарств | 8 | 10 | 7 | 5 | 8 |
Урожайність кормових культур, ц/га | 130,67 | 136,91 | 136,67 | 136,01 | 135,06 |
Розмір затрат на 1 га, грн.. | 127,75 | 153,85 | 198,09 | 237,40 | 179,27 |
Отже, в цілому можна зробити висновок, що на врожайність картоплі найбільш впливає рівень затрат на 1 га площі картоплі. Слід також відмітити, що внесення мінеральних добрив на 1 га також визначає в певній мірі урожайність картоплі, судячи з результатів зведеного факторного групування. З таблиці 2.1.11 можна зробити висновок, що зі збільшенням внесених мінеральних добрив на 1 га посівів урожайність реагує по різному спочатку вона зростає, а потім зменшується, це пояснюється тим, що кількість внесення добрив має бути науково обґрунтованою і перевищення норми внесення може негативно вплинути на урожайність.
2.2 Кореляційний аналіз
Кореляційний аналіз широко застосовується в статистиці для аналізу зв’язків між явищами. Застосування його є одним з обов’язкових елементів статистичного аналізу показників.
Більшість показників с.-г. виробництва вказується мають складні характери залежностей проте найбільш широкого використання набув парний метод кореляційного аналізу (лінійна залежність). [14, с. 212-214]
Кореляційний зв'язок на відміну від функціонального виявляється не в кожному окремому випадку, а в середньому, в цілому для багатьох випадків.
За напрямом зв’язок між корелюючими величинам може бути прямим і зворотним. При прямому зв’язку факторна ознака змінюється в тому самому напрямі, що й результативна. Якщо із збільшенням факторної ознаки результативна ознака зменшується або, навпаки, із зменшенням факторної ознаки результативна ознака збільшується, то такий зв’язок називають зворотним.
За формою розрізняють прямолінійний і криволінійний кореляційний зв’язок. Прямолінійний кореляційний зв’язок характеризується рівномірним збільшенням або зменшенням результативної ознаки під впливом відповідної зміни факторної ознаки. При криволінійному кореляційному зв’язку рівним змінам середніх значень факторної ознаки відповідають нерівні зміни середніх значень результативної ознаки. Аналітично криволінійний зв’язок визначають за рівнянням кривої лінії. [17, с. 320-325]
В економічних дослідженнях часто доводиться мати справу з прямолінійною формулою зв'язку, яка визначається рівнянням прямої.
,де
- ординати шуканої прямої;а і b – параметри прямої.
Параметри рівняння прямої лінії визначаються способом найменших квадратів. Суть його полягає у складанні і розв’язанні системи двох рівнянь з двома невідомими.
де n – кількість членів у кожному з двох рядів, що порівнюються.
Розв’язавши цю систему, дістаємо:
Для того щоб встановити ступінь кореляційної залежності міх ознаками, користуються показниками щільності зв'язку: коефіцієнтом кореляції, кореляційним відношенням.]
При лінійній кореляційній залежності щільність зв'язку визначають за формулою коефіцієнта кореляції:
де
- лінійний коефіцієнт кореляції; - коефіцієнт регресії в рівнянні зв’язку; - середнє квадратичне відхилення ознак х і у.Лінійний коефіцієнт кореляції можна визначати також за іншими формулами:
абоПідставивши в рівняння знайдені параметри і фактичні значення, дістанемо теоретичні значення результативної ознаки.
;Підставляємо в рівняння:
;Коефіцієнт кореляції:
; ; ; ; ;Коефіцієнт детермінації:
Таблиця 2.
Вихідні та розрахункові дані для обчислення кореляційного рівняння зв’язку та визначення коефіцієнта кореляції
Шифр підприємства | Вихідні дані | Розрахункові дані | ||||
Урожайність, ц/га | Прямі затрат прапор на 1 га (люд.-год.) | |||||
y | х | xy | ||||
1. | 135,64 | 76 | 5776 | 18398,2096 | 10308,64 | 137,112 |
2. | 137,9 | 93 | 8649 | 19016,41 | 12824,7 | 139,866 |
3. | 135,33 | 55 | 3025 | 18314,2089 | 7443,15 | 133,71 |
4. | 138,39 | 68,8 | 4733,44 | 19151,7921 | 9521,232 | 135,95 |
5. | 136,32 | 68,9 | 4747,21 | 18583,1424 | 9392,448 | 135,962 |
6. | 135,51 | 71 | 5041 | 18362,9601 | 9621,21 | 136,302 |
7. | 135,72 | 64 | 4096 | 18419,9184 | 8686,08 | 135,168 |
8. | 137,6 | 64,8 | 4199,04 | 18933,76 | 8916,48 | 135,298 |
9. | 123,37 | 49,2 | 2420,64 | 15220,1569 | 6069,804 | 132,77 |
10. | 135,62 | 48 | 2304 | 18392,7844 | 6509,76 | 132,58 |
11. | 136,67 | 92,5 | 8556,25 | 18678,6889 | 12641,975 | 139,785 |
12. | 134,57 | 51 | 2601 | 18109,0849 | 6863,07 | 133,062 |
13. | 136 | 65 | 4225 | 18496 | 8840 | 135,33 |
14. | 137,07 | 59 | 3481 | 18788,1849 | 8087,13 | 134,358 |
15. | 137,21 | 62 | 3844 | 18826,5841 | 8507,02 | 134,844 |
16. | 135,78 | 56 | 3136 | 18436,2084 | 7603,68 | 133,872 |
17. | 143,06 | 46 | 2116 | 20466,1636 | 6580,76 | 132,252 |
18. | 119,74 | 38 | 1444 | 14337,6676 | 4550,12 | 130,956 |
19. | 135,02 | 73,5 | 5402,25 | 18230,4004 | 9923,97 | 136,707 |
20. | 134,8 | 81,3 | 6609,69 | 18171,04 | 10959,24 | 137,97 |
21. | 136,61 | 63,1 | 3981,61 | 18662,2921 | 8620,091 | 135,02 |
22. | 136,88 | 54,2 | 2937,64 | 18736,1344 | 7418,896 | 133,58 |
23. | 135,92 | 58 | 3364 | 18474,2464 | 7883,36 | 134,196 |
24. | 135,31 | 59,3 | 3516,49 | 18308,7961 | 8023,883 | 134,41 |
25. | 122,84 | 38,7 | 1497,69 | 15089,6656 | 4753,908 | 131,069 |
26. | 136,04 | 53,4 | 2851,56 | 18506,8816 | 7264,536 | 133,45 |
27. | 139,17 | 77,3 | 5975,29 | 19368,2889 | 10757,841 | 137,322 |
28. | 135,58 | 58,2 | 3387,24 | 18381,9364 | 7890,756 | 134,22 |
29. | 136,08 | 79 | 6241 | 18517,7664 | 10750,32 | 137,598 |
30. | 135,449 | 53 | 2809 | 18346,4316 | 7178,797 | 133,386 |
Всього | 4051,2 | 1877,2 | 122968,04 | 547725,8051 | 254392,86 | 4048,11 |
Відобразимо кореляційне поле графічно (рис2.21.)