Статистико-экономический анализ уровня концентрации сельскохозяйственного производства (стр. 6 из 7)
Fтабл. =2,3646 (при k1=m=2 и k2=n-m-1=7-2-1=4).
Так как Fфакт. < Fтабл, то гипотезу (Н0) принимаем. С вероятностью 95% делаем вывод о статистической не значимости и не надежности уравнения в целом и показателя тесноты связи, которые сформировались под неслучайным воздействием факторов х1, х2.
Расчет частных F-критериев
Частные F-критерии оценивают статистическую значимость присутствия факторов х1 и х2 в уравнении множественной регрессии, оценивают целесообразность включения в уравнение одного фактора после другого фактора, т.е. Fх1 оценивает целесообразность включения в уравнение фактора х1 после того, как в него был включен фактор х2. Соответственно, Fx2 указывает на целесообразность включения в модель фактора х2 после фактора х1. Определим частные F-критерии для факторов х1 и х2 по формулам:
(1.26) 
(1.27)Fтабл. = 2,3646.
Таким образом, низкое значение Fх1факт. свидетельствует о нецелесообразности включения в модель фактора х1 (доля затрат на корма). Включение фактора х2 в модель статистически так же нецелесообразно. Это означает, что множественная регрессионная модель зависимости себестоимости 1 ц прироста КРС от доли затрат на корма и от количества посевов на 1 голову скота, является достаточно статистически незначимой, ненадежной.
Оценка значимости коэффициентов чистой регрессии по t-критерию Стьюдента:
Частный F-критерий оценивает значимость коэффициентов чистой регрессии:
. (1.28) 
, 
tтабл.=2,3646.
Так как tb1, tb2 < tтабл., то фактор х1 статистически незначим.
Для уверенности в правильных результатов множественной корреляционной регрессии, проверим результаты с помощью программы Excel.
Зададим исходные данные y,x1,x2. С помощью Данные /Анализ Данных/Регрессия, получим результат:
| ВЫВОД ИТОГОВ | |
| Регрессионная статистика | |
| Множественный R | 0,847971077 |
| R-квадрат | 0,719054948 |
| Нормированный R-квадрат | 0,578582422 |
| Стандартная ошибка | 1256,510447 |
| Наблюдения | 7 |
| Дисперсионный анализ | ||||||||||
| df | SS | MS | F | Значимость F | ||||||
| Регрессия | 2 | 16163406,31 | 8081703,154 | 5,118829766 | 0,078930122 | |||||
| Остаток | 4 | 6315274,017 | 1578818,504 | |||||||
| Итого | 6 | 22478680,33 | ||||||||
| Коэффициенты | Стандартная ошибка | t-статистика | P-Значение | |||||||
| Y-пересечение | 4238,908859 | 908,0965314 | 4,667905572 | 0,009533185 | ||||||
| Переменная X 1 | -0,022536586 | 0,221206555 | -0,101880282 | 0,92375457 | ||||||
| Переменная X 2 | 103,4484451 | 32,92250539 | 3,142180216 | 0,034774657 | ||||||
| ВЫВОД ОСТАТКА | |||
| Наблюдение | Предсказанное Y | Остатки | Стандартные остатки |
| 1 | 6807,428766 | 2147,321234 | 2,093035258 |
| 2 | 5052,350723 | -369,0207231 | -0,359691588 |
| 3 | 5906,141491 | -984,9814909 | -0,960080381 |
| 4 | 4841,005968 | 19,15403188 | 0,018669803 |
| 5 | 5367,114508 | 122,4854916 | 0,119388962 |
| 6 | 9233,850396 | -737,1803958 | -0,718543894 |
| 7 | 4444,268147 | -197,7781475 | -0,19277816 |
Из выше изложенных данных можно сделать вывод, что расчеты были проведены верно и модель статистически не значима.
2.6Статистический анализ показателей реализации прироста КРС и прибыли
Одним из основных показателей эффективности деятельности с/х предприятий является прибыль.
Рассчитаем индексы по двум группам, второй и третьей группы , используя вспомогательную таблицу 2.6.1
Таблица 2.6.1 Данные для расчета индексов прибыли
| объем реализации продукции | цена реализации (тыс.руб) | с/с 1 ц прироста (тыс.руб) | Выручка,тыс.руб | с/с реализ продук | |||||
| 2 гр | 3 гр | 2 гр | 3 гр | 2 гр | 3 гр | 2 гр | 3 гр | 2 гр | 3 гр |
| q0 | q1 | p0 | p1 | z0 | z1 | p0q0 | p1q1 | z0q0 | z1q1 |
| 249 | 2173 | 5.3614 | 8,07731 | 4,24479 | 6,69075 | 1335 | 17552 | 1057 | 14539 |
Определим общий индекс прибыли:
= 10,83Прирост прибыли составит:
= 2735 тыс. руб.Разложим общее изменение прибыли по факторам:
1)за счет изменения объема реализации:
= 8.7269В абсолютном выражении:
= 2148,08032 тыс.руб2) за счет цены реализации:
= 3.43В абсолютном выражении:
= 5901,57831 тыс. руб.3) за счет изменения полной себестоимости:
= 0.36В абсолютном выражении:
= - 5314,6586 тыс.руб.Правильность расчетов можно проверить с помощью следующей взаимосвязи:
= 7,8697914 = 10.8381 
= 2735 тыс. руб.Результаты вычислений представим в виде таблицы 2.6.2
Таблица 2.6.2 Изменение прибыли от реализации зерна по факторам
| Факторы прироста прибыли | Индекс изменения прибыли | Прирост прибыли | Относительный прирост прибыли за счет факторов, %  | |
| Тыс.руб. | в % к итогу | |||
| Цена реализации | 3,43 | 5901578,31 | 215,77 | 21,22 |
| Себестоимость реализованной продукции | 0,36 | -5314658,6 | -194,32 | -19,117 |
| Объем реализованной продукции | 8,726 | 2148080,32 | 78,54 | 77,26 |
| Итого | 10,83 | 2735 | 100,0 | 79,36 |
Итак, проведя индексный анализ можно сделать следующие выводы. Масса прибыли в первой группе меньше чем в третьей на 2735 тыс.руб. Наибольшее влияние на прирост прибыли оказала цена реализации продукции.