Себестоимость прироста КРС (стр. 2 из 5)

Построим ранжированный ряд по уровню себестоимости 1 ц. прироста КРС.

Таблица 2.1.1 Ранжированный ряд себестоимости1ц. прироста КРС

№	Номер по порядку	Наименование хозяйств	Себестоимость 1 ц прироста КРС, руб.
1	6	ООО Агрофирма "Стерлитамакская"	3802,07
2	3	ООО "Агрофирма Аллагуват"	4100
3	1	СПК"Дружба"	4993
4	5	СПК им.Явнова	5486,35
5	7	Заря	5622,2
6	2	ГУСП"Стерлитамакское" РБ	7317,77
7	4	ГУСП совхоз "Рощинский" РБ	7946,08

Изобразим ранжированный ряд графически

Рис.2.1.1 Ранжированный ряд себестоимости 1 ц прироста КРС

График показывает, что возрастание себестоимости идет постепенно.

Возрастание себестоимости от хозяйства к хозяйству происходит в основном плавно, с небольшими скачками. Поскольку между хозяйствами различия достаточно небольшие, то выделить типические группы на основе анализа ранжированного ряда в данном случае затруднительно. Поэтому далее необходимо построить интервальный ряд распределения хозяйств, оценить качественное состояние каждой группы путем построения промежуточной аналитической группировки и перейти от нее к типическим группам хозяйств.

i=(Xmax – Xmin)/n₁,

i=(7946,08-3802,07)/2=2072,005

Распределим хозяйства по установленным группам и подсчитаем их число в группах таблица 2.1.2

Таблица 2.1.2 Интервальный ряд распределения хозяйств по себестоимости 1 ц прироста КРС

№ п/п	группы хозяйств по себестоимости 1 ц прироста КРС	число хозяйств
1	3802,07-5874,07	5
2	5874,07-7946,08	2
Итого	7

Представим полученный интервальный ряд на диаграмме, в которой по оси абсцисс откладывается границы интервалов, а по оси ординат – численность группы.

Рисунок 2.1.2 Интервальный ряд распределения хозяйств по себестоимости прироста КРС

Изучим характер вариации среднегодового поголовья КРС, определив показатели вариации для полученных групп.

По значению показателей асимметрии и эксцесса распределения можно судить о близости распределения к нормальному, что бывает существенно важно для оценки результатов корреляционного и регрессионного анализа, возможностей вероятностной оценки прогнозов. Распределение можно считать нормальным, т.к. показатели асимметрии и эксцесса превышают своих двукратных среднеквадратических отклонений.

Таблица 2.1.3 Исходные данные для расчета показателей вариации и формы распределения.

Наименование предприятия	Себестоимость 1 ц прирост	Прирост крс, ц	x - x ̄	(x - x̄)²	(x - x)²*f	( x - x̄)*f	(x - x̄̄)3	(x - x̄̄)4	x*f
СПК"Дружба"	4,99	2525	1,8	3,24	8181,00	4545,00	5,83	10,50	12607
ГУСП"Стерлитамакское" РБ	7,32	21184	0,5	0,25	5296,00	10592	0,13	0,06	155020
ООО "Агрофирма Аллагуват"	4,10	350	2,7	7,29	2551,50	945,00	19,68	53,14	1435
ГУСП совхоз "Рощинский" РБ	7,95	7752	1,1	1,27	9834,18	8731,24	1,43	1,61	61598
СПК им.Явнова	5,49	2858	1,3	1,69	4830,02	3715,40	2,20	2,86	15680
ООО Агрофирма "Стерлитамакская"	3,80	2875	3,0	9,00	25875,00	8625,00	27,00	81,00	10931
Заря	5,62	1027	1,2	1,44	1478,88	1232,40	1,73	2,07	5774
Итого	39,27	38571	11,6	24,18	58046,58	38386,04	57,99	151,24	263045

Чтобы рассчитать показатели асимметрии и эксцесса рассчитаем показатели:

Для начала найдем xср:

Рассчитаем показатели вариации:

Размах вариации – это разность между максимальным и минимальным значением варьирующего признака. Эта величина показывает, в каком пределе колеблется размер признака, образующего ряд распределения.

Среднелинейное отклонение – средняя из абсолютных значений отклонений отдельных вариант от их средней.

Дисперсия – среднеквадратическое отклонение значений признака от их средних величин.

Среднеквадратическое отклонение показывает, насколько в среднем отличается фактическое значение знака от своей средней величины.

Относительные показатели вариации:

Коэффициент вариации:

Коэффициент осцилляции:

Относительное линейное отклонение:

Коэффициент вариации не превышает допустимых пределов 33%, следовательно, выбранная совокупность может быть использована для дальнейшего анализа, т.к. совокупность однородна.

Основными обобщающими показателями вариации в статистике являются дисперсия и среднее квадратическое отклонение.

Дисперсия — это средняя арифметическая квадратов отклонений каждого значения признака от средней арифметической. Дисперсия обычно называется средним квадратом отклонений и обозначается δ². Среднее квадратическое отклонение представляет собой корень квадратный из дисперсии и обозначается δ.

По значению показателей асимметрии и эксцесса распределения можно судить о близости распределения к нормальному, что бывает существенно важно для оценки результатов корреляционного и регрессионного анализа, возможностей вероятностной оценки прогнозов. Распределение можно считать нормальным, т.к. показатели асимметрии и эксцесса превышают своих двукратных среднеквадратических отклонений.

Показатели формы распределения:

Если асимметрия больше нуля, то асимметрия правосторонняя, если же меньше – левосторонняя. Чем больше величина показателя асимметрии, тем больше степень скошенности распределения. По таблице можно увидеть, что асимметрия правосторонняя.

Если эксцесс больше нуля, то получаем островершинное распределение, если меньше нуля то – плосковершинное.

Далее составим рабочую таблицу аналитической группировки табл.2.1.4

Таблица2.1.4. Рабочая таблица простой аналитической группировки

Группы хозяйств по себест-ти 1 ц прироста КРС	Наименование хозяйств	Среднегодовое поголовье	Себестоимость, всего, тыс р	Себестоимость 1 ц прироста КРС	Прирост КРС,ц	Прирост на 1 гол.
1	2	3	4	5	6	7
1 группа 3802,07-5874,07	ООО Агрофирма "Стерлитамакская"	1443	10931	3802,07	2875	1,992
	ООО Агрофирма "Аллагуват"	276	1435	4100	350	1,268
	Продолжение таблицы 2.4.1
	СПК "Дружба"	1069	12742	4993	2525	2,362
	СПК им Явнова	1555	15680	5486,35	2858	1,837
	Заря	781	5774	5622,2	1027	1,314
итого		5124	46562	24004	9635	8,773
2 группа 5874,07-7946,08	ГУСП Стерлитамакское РБ	1504	15982	7318	21184	14,085
	ГУСП Рощинский РБ	3034	61598	7946	7752	2,555
итого		4538	77580	15264	28936	16,64
итого всего		9662	124142	39267	38571	25,413

Из таблицы 2.1.4 мы видим, что 46,97% среднегодового поголовья приходится на вторую группу, а остальная часть на первую. Если судить по численности хозяйств в группах, то можно сделать вывод что вторая группа имеет боле высокие показатели, не смотря на то что в эту группу входят всего два хозяйства.

Охарактеризуем группы интервального ряда по обобщающим показателям и представим полученные данные в виде таблицы

Таблица 2.1.5 Обобщающие показатели по типическим группам

Показатели	1 группа 3802,07-5874,07	2 группа 5874,07-7946,08	В среднем по району
Число хозяйств	5	2	7
Средний прирост КРС,ц.	1,88	6,376	4,128
Себестоимость 1 ц. прироста ,руб.	4801	7632	6216,5
Производство прироста в расчете на 100 га с-х угодий	0,265	2,699	1,482
Затраты на 1 голову - всего, тыс. руб. в т.ч.:	9,17	16,98	13,07
Оплата труда	21,69	10,01	15,85
Корма	51,91	46,69	49,3
Содержание основных средств	13,964	19,48	16,72
Прочие	12,43	23,8	18,115
Плотность поголовья КРС на 100га с-х угодий	14,1	42,3	28,2
Затраты труда на 1 голову животных на выращивании и откорме	0,038	0,009	0,235
Затраты труда на 1 ц прироста	0,02	0,001	0,01
Нагрузка поголовья КРС на 1 скотника	0,023	0,025	0,024

По данным, приведенным в таблице, видно, что такие показатели, как средний прирост КРС, себестоимость 1 ц прироста КРС, доля прочих затрат увеличиваются от первой группы ко второй. Доля оплаты труда, корма, затраты труда на 1 ц прироста КРС, затраты труда на 1 голову животных на выращивании и откорме наоборот, уменьшаются.