з 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 связиВ 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 3Показатели 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 5Корреляционная 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 | | |
Страницы: 1, 2, 3, 4
|
