Экономико-статистический анализ производства зерна в ООО Агрофирма (стр. 4 из 4)
∆
= 
;∆
у = 
;∆
стр = 
.Индекс валового сбора показывает, что валовой сбор зерновых в отчетном году (2007г.) вырос на 56,8% по сравнению с базисным годом (2006 г.). При этом индекс валового сбора характеризуется абсолютным изменением валового сбора зерна ∆уП =12668,38 ц. индекс урожайности Iу=1,553, то есть валовой сбор зерна вырос за счет увеличения урожайности отдельных культур на 53,3%. Абсолютное изменение валового сбора зерна за счет изменения урожайности отдельных культур ∆уПу говорит об увеличении сбора зерновых на 10638,26 ц.
Индекс размера посевных площадей показывает относительное изменение посевных площадей в отчетном периоде по сравнению с базисным. В нашем случае Iрп=1,007. Это означает, что посевные площади увеличились на 0,7%. При этом валовой сбор зерновых увеличился за счет изменения площади посева на 1043,16, чему равна величина абсолютного изменения размера посевных площадей ∆уПрn.
Индекс структуры посевных площадей Iстр равен 1,0098. Это говорит о том, что структура посевных площадей немного улучшилась за счет увеличения удельного веса культур, которые имеют большую урожайность (зерновые и зернобобовые).
Индекс средней урожайности I
=1,570 показывает изменение средней урожайности зерновых в зависимости от изменения урожайности культур и структуры посевных площадей. В ООО «Агрофирма» произошло увеличение средней урожайности зерновых на 57% в 2007 году по сравнению с 2006 годом на 5,019 ц/га.При анализе в целом группы однородных культур применяют индекс валового сбора зерна Iуп, характеризующий общее изменение урожайности за счет варьирования урожайности, размеров посевных площадей и их структуры. Данный индекс в ООО «Агрофирма» составил 1,568, что свидетельствует о том, что в целом по группе однородных культур урожайность повышается.
5. Корреляционно – регрессионный анализ статистической взаимосвязи показателей
Данный вид анализа поможет нам увидеть тесноту взаимосвязи между факторным и результативными признаками (бонитет почв и урожайность зерновых соответственно).
Корреляционно – регрессионный анализ включает 3 этапа:
установление причинных взаимосвязей в изучаемом явлении;
формирование корреляционной модели связи;
расчет и анализ показателей связи.
На первом этапе определяются основные контуры существующей связи на основе рассмотрения сущности анализируемого явления, то есть устанавливаются факторы, влияющие на результативный признак.
В данной курсовой работе проанализируем связь признаков по уравнению прямой линии вида:
ŷ = a + b ×X = 0,136+0,742*х,
где а - параметр уравнения регрессии, отражающий влияние факторов, неучтенных в модели;
b - параметр уравнения регрессии, показывающий на сколько единиц изменится результативный признак Y при изменении факторного признака X на единицу.
Параметры а и b находят, решая систему уравнений вида:
= 
В нашем случае a≈0,136, b≈0,742.
Исходя из этого, получаем уравнение прямой
ŷ = 0,136+0,742*х
Парный коэффициент корреляции находим по формуле:
rxy =
,где XYср =
;Xср =
;Yср =
;бх =
= 
бу =
.Расчеты параметров системы нормальных уравнений и коэффициента корреляции сведем в таблицу 5.1.
Таблица 5.1 Расчет данных для определения параметров регрессии и коэффициента корреляции
Коэффициент корреляции выражает количественно тесноту связи между факторным (бонитетом почв) и результативным (урожайность зерновых) признаками. Величина коэффициента корреляции служит так же оценкой соответствия уравнения регрессии выявленным причинно-следственным связям.
В нашем случае коэффициент корреляции равен 0,613. Это свидетельствует о том, что между бонитетом почв и урожайностью зерновых культур наблюдается заметная прямая связь. Но полученное нами уравнение у = 0,136+0,742*Х, являющиеся уравнением линии тренда, не имеет практической ценности.
Уравнение регрессии у = 0,136 + 0,742*Х означает, что при повышении бонитета почвы на 1 балл урожайность зерновых повысится приблизительно на 0,742 ц/га, но лишь при условии, что влияние остальных факторов учитываться не будет.
Параметр а=0,136 показывает значение результативного признака, если влияние факторного признака равно нулю, то есть показывает влияние на урожайность зерновых факторов, неучтенных в модели. Надо так же заметить, что в данной совокупности данный параметр не имеет содержательной интерпретации и называется условным началом, так как в рассматриваемом случае в исходных данных бонитет почвы не принимал нулевое значение. Вследствие этого нельзя утверждать, что при бонитете почв, равном нулю, урожайность зерновых с 1 га составит примерно 0,136 ц.
Зависимость урожайности зерновых от бонитета почв наглядно показана на рисунке 1.2
 |