На бирже курсовых и дипломных проектов можно найти образцы готовых работ или получить помощь в написании уникальных курсовых работ, дипломов, лабораторных работ, контрольных работ, диссертаций, рефератов. Так же вы мажете самостоятельно повысить уникальность своей работы для прохождения проверки на плагиат всего за несколько минут.

ЛИЧНЫЙ КАБИНЕТ 

 

Здравствуйте гость!

 

Логин:

Пароль:

 

Запомнить

 

 

Забыли пароль? Регистрация

Повышение уникальности

Предлагаем нашим посетителям воспользоваться бесплатным программным обеспечением «StudentHelp», которое позволит вам всего за несколько минут, выполнить повышение уникальности любого файла в формате MS Word. После такого повышения уникальности, ваша работа легко пройдете проверку в системах антиплагиат вуз, antiplagiat.ru, etxt.ru или advego.ru. Программа «StudentHelp» работает по уникальной технологии и при повышении уникальности не вставляет в текст скрытых символов, и даже если препод скопирует текст в блокнот – не увидит ни каких отличий от текста в Word файле.

Результат поиска


Наименование:


курсовая работа Экономико-статистический анализ эффективности урожайности зерна в сельскохозяйственных предприятиях Зуевского и Котельничского район

Информация:

Тип работы: курсовая работа. Добавлен: 27.11.2012. Сдан: 2012. Страниц: 30. Уникальность по antiplagiat.ru: < 30%

Описание (план):


Министерство  сельского хозяйства  Российской Федерации
Федеральное государственное  общеобразовательное  учреждение
Высшего профессионального  образования 
 

Экономический факультет
Кафедра статистики и математического моделирования
экономических процессов 
 
 

КУРСОВАЯ  РАБОТА
ПО  СТАТИСТИКЕ 

Экономико-статистический анализ эффективности производства зерна в
сельскохозяйственных  предприятиях Зуевского и Котельничского районов
Кировской области 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 

Выполнила:  

Руководитель:  

Регистрационный номер:
Дата сдачи  на проверку:
Оценка после  защиты: 
 
 

КИРОВ 2012
Содержание 

Введение……………………………………………………………………………...3
1 Экономические  показатели условий и результатов  деятельности с.х. предприятий …………………………………………………………………………………..5
2 Обоснование  объема и оценка параметров  статистической совокупности …12
     2.1. Обоснование объема выборочной  совокупности …………………....12
    2.2. Оценка  параметров и характера распределения  статистической совокупности …………………………………………………………………….13
3 Экономико-статистический  анализ взаимосвязей между признаками  изучаемого явления …………………………………………………………………….....21
     3.1. Метод статистических группировок  ……………………………….....21
     3.2. Дисперсионный анализ ……………………………………….…...…...24
     3.3. Корреляционно-регрессионный анализ  ………………………….…...27
Заключение ………………………………………………………………………....32
Приложения……………………………………………………………………........34 
Введение

    Среди полевых культур наибольшее значение имеют зерновые культуры, основной продукт которых – зерно. Это  пшеница, рожь, ячмень, овес, рис, просо, кукуруза и гречиха. В мировом земледелии зерновые культуры занимают ведущее место и имеют важнейшее значение для населения земного шара, что связано с их большой ценностью и разнообразным применением. Зерно содержит необходимые питательные вещества – белки, углеводы, жиры, витамины, минеральные вещества – и широко используется в хлебопечении. Также зерно служит сырьем для кондитерской и крахмалопаточной, спиртной и пивоваренной промышленностей.
    Увеличение  производства зерна позволит  успешно  решить зерновую проблему, обеспечить население разнообразными продуктами питания, повысить  продуктивность животноводства и создать необходимый государственный резерв зерна.
    Доля  Российской Федерации в мировом  растениеводстве велика. Но, к сожалению, за последние годы площади посевов зерновых культур сократились.
    В течение длительного времени  валовой сбор зерна в России повышался  в основном в результате расширения посевных площадей. Внедрение достижений сельскохозяйственной науки, новых высокопродуктивных сортов зерновых культур, минеральных удобрений, химических средств защиты растений позволили несколько увеличить валовой сбор и урожайность, но она всё еще остается на низком уровне.
    Целью курсовой работы является проведение экономико – статистического  анализа эффективности производства зерна Зуевского и  Котельничского районов центральной зоны Кировской области.
    Задачами  данной работы являются: экономическая  характеристика изучаемого объекта, обоснование объема и оценки параметров статистической совокупности, экономико – статистический анализ взаимосвязей между  признаками изучаемых объектов.
    Объектом  исследования являются сельскохозяйственные предприятия Зуевского и Котельничского районов Кировской области, в частности показатели их деятельности.
    В работе будут использованы несколько  методов: метод статистических группировок, дисперсионный анализ, корреляционно  – регрессионный анализ.
    В соответствии с этим работа будет  состоять из трёх разделов. В первом будут рассмотрены экономические  показатели условий и результатов  деятельности сельскохозяйственных предприятий Зуевского и Котельничского районов Кировской области. Во втором разделе будут обоснованы объем и оценка параметров статистической совокупности. 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 

1 Экономические показатели  условий и результатов  деятельности с.-х.  предприятий 

    Экономическую характеристику предприятий начинаем с оценки размера производства продукции в них. Для этого для каждого района и в среднем по совокупности хозяйств двух районов определяем показатели, представленные в таблице 1.
     Таблица 1 – Показатели размера предприятий
Показатель В среднем  на 1 предприятии
Зуевский  район Котельничский район По совокупности
Выручено  от продаж с.-х. продукции, тыс. руб. 50350 21337 881578
Среднесписочная численность работников, всего чел. 203 157 179
в т.ч. занятых в с.-х. производстве 176 136 155
Среднегодовая стоимость основных производственных фондов, тыс. руб. 139319 83465 110275
Материальные  затраты на производство с.-х. продукции, тыс. руб. 40153 18900 29102
Поголовье коров, гол. 495 332 410
Посевная  площадь зерновых культур,га 2740 979 1715

 
      Исходя  из таблицы, можно сделать выводы:
    Предприятия Зуевского района имеют большую выручку от продажи с/х продукции (на 29013 тыс.руб.)
    Численность рабочих на предприятиях Зуевского района больше (среднесписочная на 46 чел., занятых в с/х производстве на 40 чел.)
    Среднегодовая стоимость основных производственных фондов предприятий Зуевского района также значительно превышает показатель Котельничского района (на 55854 тыс.руб.)
    Материальные затраты на производство с/х продукции предприятий Зуевского района больше, чем у предприятий Котельничского района на 21253 тыс.руб.
     Таким образом, видно, что размеры производства в Зуевском районе значительно шире, чем в Котельничском районе.
      Для определения специализации предприятий, т.е. их производственного направления, изучаем структуры выручки по отраслям и видам продукции (таблица 2).
Таблица 2 – Состав и структура выручки  от продаж с.-х. продукции
Продукция Всего выручки  тыс. руб. в % к итогу
Зуевский район Котельничский район по совокупности Зуевский район Котельничский район по совокупности
Продукция растениеводства, всего 84000 14563 9856 13,9 5,3 11,2
в т.ч.:                        -зерно 45840 8448 54288 7,6 3,1 6,2
- прочая продукция 38160 6115 44275 6,3 2,2 5,0
Продукция животноводства, всего 520197 262818 783015 86,1 94,7 88,8
в т.ч.:                  -молоко 204462 111104 315566 33,8 40,1 35,8
- мясо КРС 116511 84172 200683 19,3 30,4 22,8
прочая  продукция 199224 67542 266766 33,0 24,4 30,3
ВСЕГО 604197 277381 881578 100 100 100

 
      Исходя  из таблицы 2, можно сделать выводы
    Наибольший удельный вес в структуре выручки от продаж занимает продукция животноводства: в Зуевском – 86,1% и в Котельничском – 94,7%.
    В обоих районах выручка от продажи молока по сравнению с другой продукцией животноводства составляет наибольший объем продаж.
    В Зуевском районе выручка от продаж продукции растениеводства больше Котельничского района на 69437 тыс. руб. Зуевский район лидирует по вырученному от продаж молока на 103978 тыс. руб. по сравнению со вторым районом.
      Для характеристики ресурсного потенциала предприятий определяем показатели производительности труда, фондовооруженности, фондоотдачи; фондоемкости, материалоотдачи. Данные показатели представлены в таблице 3.
Таблица 3 – Обеспеченность и эффективность использования ресурсного потенциала предприятий
Показатель В среднем
по  районам области по совокупности по области
Зуевский район Котельничский район
Доля  работников, занятых в с.х. производстве, в общей численности работающих, % 86,8 87,0 86,9 89,2
Приходится  на 1 работника, тыс. руб.:        
-выручки от продаж 286,1 156,5 226,9 176,0
-затрат на оплату труда 43,8 49,9 46,6 46,0
Фондовооруженность, тыс. руб. 791,6 612,0 709,6 899,6
Фондоотдача, руб. 0,36 0,26 0,32 0,20
Фондоемкость, руб. 2,77 3,91 3,13 5,11
Материалоотдача, руб. 1,25 1,13 1,16 1,16

 
     По  итогам таблицы 3, можно сделать следующие  выводы:
    Среднегодовая стоимость основных фондов, приходящаяся на одного среднесписочного работника (фондовооруженность) предприятий Зуевского района больше на 179,6 тыс.руб., что говорит о лучшей обеспеченности этих предприятий.
    Стоимость фондов приходящихся на 1 руб. продукции (фондоемкость) предприятий Зуевского района на 1,14 руб., что говорит о менее эффективном использовании ресурсного потенциала предприятий.
    Выручка в расчете на 1 руб. материальных затрат (материалоотдача) предприятий Котельничского на 0,12 руб. района меньше, что говорит о более эффективном использовании материальных вложений в производство продукции
     В целом по таблице видно, что предприятия  Зуевского района более эффективно используют свой ресурсный потенциал, чем предприятия Котельничского района, а также в среднем по области.
       Эффективность деятельности предприятий  определяется эффективностью производства отдельных видов продукции. Для сельскохозяйственных предприятий такими показателями являются урожайность, удой молока от 1 коровы, среднесуточный прирост, себестоимость производства единицы продукции. Данные представлены в таблице 4.
     Таблица 4 – Эффективность производства с.-х. продукции
Показатель В среднем  по хозяйствам районов
Зуевский  район Котельничский район по совокупности 2-х районов
Урожайность зерновых,ц/га 16,5 14,4 15,5
Удой  молока от 1 коровы,ц 52,72 41,8 47,26
Среднесуточный  прирост, г 563 519 541
Себестоимость 1 ц зерна, руб. 262 253 274,5
Себестоимость 1 ц молока, руб. 454 550 502
Себестоимость 1 ц прироста крупного рогатого скота, руб. 4370 4793 4581,5

 
      Исходя  из таблицы 4, можно сделать выводы:
    Урожайность зерновых Зуевского района больше на 2,1 ц/га.
    Удой молока 1 коровы Зуевского района больше на 10,92 ц/га.
    Среднесуточный прирост в Зуевском районе больше на 44г.
    В Зуевском районе себестоимость 1 ц молока и 1 ц прироста крупного рогатого скота меньше, чем в Котельничском районе (на 96 руб. и 423 руб. соответственно).
    В Зуевском районе себестоимость 1ц зерна больше, чем в Котельничском районе (на 9 руб.).
    В целом  можно сказать, что эффективность  производства с/х  продукции
в районах  распределена не равномерно, т.к. например, в Зуевском районе выше показатели производства продукции, однако себестоимость  этой продукции ниже, чем в Котельничском  районе.
     Анализ  состава и структуры затрат, формирующих  себестоимость продукции, может быть проведен на основе таких показателей как оплата труда с отчислениями на социальные нужды, материальные затраты, амортизация и т.д. (таблица 5).
     Таблица 5 – Состав и структура затрат на производство с.-х. продукции
Элементы  затрат Зуевский район Котельничский район
тыс. руб. тыс. руб. тыс. руб. % к итогу
Оплата  труда с отчислениями на социальные нужды 92498 14,9 88400 24,7
Материальные  затраты 484840 78,1 245705 68,6
Амортизация основных средств 39118 6,3 21980 6,1
Прочие  затраты 7367 1,2 2085 0,6
Итого затрат по основному производству 620823 100 358170 100

 
      Анализируя  данные таблицы 5, можно отметить:
    Затраты на производство в Зуевском районе больше, чем в Котельничском на 262653 тыс. руб.
    Наибольший удельный вес в структуре затрат занимают материальные затраты: в Котельничском – 68,6%, в Зуевском – 78,1%.
    На оплату труда в Котельничском районе затрачивается 88400 тыс. руб., что в 1,1 раза меньше, чем в Зуевском районе.
    В Котельничском районе затраты на амортизацию меньше, чем в Зуевском на 0,2%.
      Обобщающая  оценка результатов производственно-финансовой деятельности предприятий дается на основе таких показателей, как окупаемость затрат, прибыль и рентабельность (таблица 6).
Таблица 6 – Финансовые результаты деятельности предприятий
    Показатель В среднем
    по  районам области По совокупности
    Зуевский  район Котельничский район
    Приходится  на 1 предприятие, тыс. руб.:      
    -полной себестоимости с.-х. продукции 39932 21831 30520
    -выручки от продаж 50350 21337 3526,1
    -прибыли (+), убытка(-) 10418 -494,23 4743,4
    Окупаемость затрат, руб. 1,26 0,98 1,2
    Рентабельность  продаж, %      
    -без учета субсидий 20,7 -2,32 13,5
    -с учетом субсидий 23,5 1,76 16,7

 
      Исходя  из таблицы 6,можно сделать выводы:
    Зуевском районе полная себестоимость продукции меньше чем выручка от продаж, и поэтому предприятия этого района получают прибыль, равную 10418 тыс. руб. на 1 предприятие.
    В Котельничском же районе предприятия получают убыток, т.к. полная себестоимость с.-х. продукции не окупается, она больше выручки от продаж на 494 тыс. руб. Об этом же свидетельствуют показатели окупаемости затрат равные 0,98 руб. в Котельничском районе и 1,26 руб. в Зуевском районе.
    Рентабельность продаж показывает долю прибыли в каждом заработанном рубле. Этот показатель выше в Зуевском районе и сотавляет 23,5%, что больше показателя по совокупности на 6,8% и Котельничского района на 21,74%.
    В Котельничском районе рентабельность продаж без учета субсидий отрицательна, а с учетом субсидий слишком маленький показатель, что свидетельствует о нерентабельности производства в этом районе.
 


2 Обоснование объема  и оценка параметров  статистической совокупности 

     2.1. Обоснование объема  выборочной совокупности 

      Вариацию  показателей, используемых при проведении экономико-статистического исследования, необходимо учитывать при определении  необходимой численности выборки.
     При проведении курсовой работы для проведения расчетов могут быть использованы показатели, представленные в таблице 7. Для определения  их средних арифметических значений и коэффициентов вариации необходимы предварительные расчеты, пример которых  представлен в приложении 1.
     Определим фактический размер предельной ошибки выборки по формуле:
      ,
где t – нормированное отклонение, величина которого определяется заданным уровнем вероятности суждения (Р), например, при Р=0,954 t=2;
     V – коэффициент вариации признака.
     Как известно, совокупность является однородной при коэффициенте вариации . Величина предельной ошибки при фактической численности выборки равной, например, 20 хозяйств (n=20) и составит: 

     Таблица 7 – Расчет фактической величины предельной ошибки и необходимой численности выборки
    Показатель Фактические значения Необходимая численность выборки при =14,8% 
      V, % , %
    1.Урожайность,  ц/га 13,5 47,94 21,44 42
    2.Себестоимость  1ц зерна, руб. 317 37,32 16,7 20
    3.Затраты  на 1 га посева, руб. 3937 44,15 19,74 20

     В таблице 7 представлен необходимый  объем численности выборки, при  котором не будет превышена предельная ошибка в размере 14,8%, т.е.
      ,
     где V – фактическое значение коэффициента вариации.
     Таким образом, для того, чтобы не превысить  максимально допустимую величину предельной ошибки выборки по 3-м показателям необходимо отобрать от 20 до 42 хозяйств. А для того, чтобы выборка была репрезентативной при фактической их численности равной 20 единицам, вариация, характеризующих признаков, должна быть не более 33%. 

     2.2. Оценка параметров  и характера распределения  статистической совокупности 

     Выявление основных свойств и закономерностей  исследуемой статистической совокупности необходимо начинать с построения ряда распределения единиц по одному из характеризующих их признаков. Оценка параметров ряда распределения позволит сделать вывод о степени однородности статистической совокупности, о возможности использования ее единиц для проведения научно обоснованного  экономического исследования.
     Рассмотрим  порядок построения ряда распределения 20 хозяйств 2-х районов области по урожайности, используя данные приложения 1.
     Так как данный признак изменяется непрерывно, строится вариационный ряд распределения.
     1.Составляем  ранжированный ряд распределения  предприятий по урожайности, т. е. располагаем их в порядке возрастания по данному признаку (ц/га.): 4,2  6,0  6,3  7,7  7,7  8,6  8,6  8,7  11,6  11,7  12,4  13,7  15,1  15,8  18,8  20,1  20,8  21,4  22,1  28,6
      Крайний  вариант 28,6 значительно отличается от остальных, его следует отбросить  и не использовать в качестве единиц наблюдения в дальнейшем исследовании.
      2. Определяем количество интервалов (групп) по формуле:
     k = 1+3,322 lg N,
где N –  число единиц совокупности.
     При N = 19  lg 19 = 1,322     k = 1+3,322*1,279=5,25?5
     3. Определяем шаг интервала: 

     где  xmax  и xmin – наименьшее и наибольшее значение группировочного признака.
            k – количество интервалов.
      (ц/га)
     4. Определяем границы интервалов  хозяйств.
     Для этого xmin=0,41 принимаем за нижнюю границу первого интервала, а его верхняя граница равна: xmin + h = 4,2+3,58=7,78. Верхняя граница первого интервала одновременно является нижней границей второго интервала. Прибавляя к ней величину интервала (h), определяем верхнюю границу второго интервала: 7,78+3,58=11,36. Аналогично определяем границы остальных интервалов
     5. Подсчитаем число единиц в  каждом интервале и запишем  в виде таблицы.
     Таблица 8 – Интервальный ряд распределения  хозяйств по урожайности
      Группы  хозяйств по урожайности, ц/га Число хозяйств
      4,2 – 7,78 5
      7,78 – 11,36 3
      11,36 – 14,94 4
      14,94 – 18,52 2
      18,52 – 22,1 5
      ИТОГО 19

 
 
     Для наглядности интервальные ряды распределения  изобразим графически в виде гистограммы. Для её построения на оси абсцисс откладывают интервалы значений признака и на них строят прямоугольники с высотами, соответствующими частотам интервалов.
     
      Рис.1- Гистограмма распределения хозяйств Зуевского и Котельничского районов по уровню урожайности.
      Для выявления характерных черт, свойственных ряду распределения   единиц, могут  быть использованы следующие показатели:
    Для характеристики центральной тенденции распределения определяют среднюю арифметическую, моду, медиану признака.
      Средняя величина признака определяется по формуле  средней арифметической взвешенной: 

где варианты, - средняя величина признака; частоты распределения.
      В интервальных рядах в качестве вариантов () используют серединные значения интервалов. 

=12,96 ц/га .
      Мода  – наиболее часто встречающееся  значение признака, может быть определена по формуле:
,
где  нижняя граница модального интервала;
      h – величина интервала;
      разность  между частотой модального и домодального интервала;
      разность  между частотой модального и послемодального  интервала. 
 
 

      Медиана – значение признака, находящегося в центре ранжированного ряда распределения, определяется по формуле:
,
где – нижняя граница медиального интервала;
      h – величина интервала;
        – сумма частот распределения;
        – сумма частот  домедиальных интервалов;
        – частота медиального интервала. 

      2) Для характеристики меры рассеяния  признака определяют показатели  вариации: размах вариации, дисперсию,  среднее квадратическое отклонение, коэффициент вариации.
      Размах  вариации определяется как разность между наибольшим (максимальным) и наименьшим (минимальным) значением признака:
R=xmax-xmin
      Дисперсия показывает среднюю величину отклонений отдельных вариантов от средней арифметической и определяется по  формуле: 

      Среднее квадратическое отклонение признака от средней арифметической определяется как корень квадратный из дисперсии: 

    Для определения коэффициента вариации используют формулу: 

      Коэффициент вариации является наиболее универсальной  характеристикой степени колеблемости, изменяемости признака. По величине коэффициента судят о степени однородности статистической совокупности. Если V<33% совокупность является однородной по величине изучаемого признака, а если V>33% - то неоднородной.
    Для характеристики формы распределения могут быть использованы коэффициенты асимметрии (As) и эксцесса (Es):
 
      Если  As>0, то распределение имеет правостороннюю асимметрию, о которой также можно судить на основе следующего неравенства: MO<Me<
      При As<0, то распределение будет иметь левостороннюю асимметрию, при этом MO>Me>. Симметричным считается распределение, в котором AS=0 и MO=Me=  

      Если  ES <0, фактическое (эмпирическое) распределение является низковершинным по сравнению с нормальным распределением. Если же ES>0, то распределение следует признать высоковершинным по сравнению с нормальным (при нормальном распределении ES=0).
      Определим величину показателей вариации и  характеристик форм распределения на основе предварительных расчетных данных, представленных в таблице 9. 
 

      Таблица 9 – Расчетные данные для определения  показателей вариации, асимметрии и  эксцесса
Серединное  значение интервала урожайности, руб. () Число хозяйств () Отклонения  от =12,96 (ц/га)
()      
5,99 5 -6,97 242,9 -1693,0 11800,2
9,57 3 -3,39 34,5 -116,5 396,3
13,15 4 0,19 0,14 0,03 0,0057
16,73 2 3,77 28,4 107,1 403,8
20,31 5 7,35 270,1 1985,2 14591,2
Итого 19 х 576,04 282,43 24191,5

 
Дисперсия:
Среднее квадратическое отклонение:
Коэффициент вариации:
Коэффициент ассиметрии: AS=0,089
Эксцесс:
      Таким образом, средний уровень урожайности в хозяйствах исследуемой совокупности составил 12,96 ц/га при среднем квадратическом отклонении от этого уровня 5,51 руб., или 42,52%. Так как коэффициент вариации (V=42,52%) больше 33%, то совокупность единиц является неоднородной.
      Распределение имеет правостороннюю асимметрию, т.к. Mo<Me< и AS>0, и является низковершинным по сравнению с нормальным распределением, т.к. ES<0.
      Для того чтобы определить возможность  проведения экономико-статистического  исследования по совокупности с.х. предприятий, являющихся объектом изучения, необходимо проверить статистическую гипотезу о соответствии их фактического (эмпирического или исходного) распределения по величине характеризующего признака нормальному (теоретическому) распределению.
      Наиболее  часто для проверки таких гипотез  используют критерий Пирсона (2), фактическое значение которого определяется по формуле:
,
где и – частоты фактического и теоретического распределения.
      Теоретические частоты для каждого интервала  определяют в следующей последовательности:
    Для каждого интервала определяют нормированное отклонение (t):
 
Например, для первого интервала:
и т. д.
Результаты  расчета значений t представлены в таблице 10
    Используя математическую таблицу «Значения функции », при фактической величине t для каждого интервала, находим значение функции нормального распределения.
    Определим теоретические частоты по формуле:
,
где n – число единиц в совокупности (n=19);
h – величина интервала (h=3,58)
? –  среднее квадратическое отклонение изучаемого признака (?=5,51руб.)
      Таким образом,  
 
 
 
 
 
 

Таблица 10 – Расчет критерия Пирсона 
    Срединное значение интервала по окупаемости , руб. Число хозяйств        
    xi f табличное f -
    5,99 5 1,26 0,1804 3 1,33
    9,57 3 0,62 0,3292 4 0,25
    13,15 4 0,03 0,3988 5 0,2
    16,73 2 0,68 0,3166 4 1
    20,31 5 1,33 0,1647 3 1,33
    Итого 19 x x 19 4,11

    Подсчитаем сумму теоретических частот и проверим ее равенство фактическому числу единиц, т.е. .
          Таким образом, фактическое значения критерия составило:
      По  математической таблице «Распределение ?2» определим критическое значение критерия ?2 при числе степеней свободы (), равном числу интервалов минус единица и выбранном уровне значимости (0,05).
      При ?=5-1=4 и ?=0,05
      Поскольку фактическое значение критерия () меньше табличного (), отклонение фактического распределения от теоретического следует признать несущественным.
      Следовательно, исходную совокупность с.х. предприятий  Кировской области можно использовать для проведения экономико-статистического исследования эффективности прогизводства зерна.
 


3 Экономико-статистический  анализ взаимосвязей  между признаками  изучаемого явления 

3.1. Метод статистических  группировок 

      Для изучения взаимосвязей между отдельными признаками рекомендуется использовать в курсовой работе метод аналитических группировок, дисперсионного и корреляционно-регрессионного анализа.
      Рассмотрим  порядок проведения аналитической  группировки. Изучается взаимосвязь между затратами на 1 га посева зерновых (факторный признак) и урожайностью зерновых (результативный признак) в 20 предприятиях.
      1. Выбираем группировочный признак,  в качестве которого обычно  используют факторный признак (затраты на 1 га посева зерновых).
      2. Строим ранжированный ряд по  группировочному признаку:
      1672  2066  2244  2375  2811 2819  2917  3086  3423  3425  3451  3859  4043  4129  4508  4573  5290  5762  7959  8330
      Крайние  варианты 7959 и 8330  значительно отличаются от остальных, их следует отбросить  и не использовать в качестве единиц наблюдения в дальнейшем исследовании.
        3. Определяем величину интервала групп:
  где xmax – наибольшее, а xmin – наименьшее значение группировочного признака, k – количество групп.
      В  связи  с тем,  что  при   проведении  аналитических   группировок  число единиц в группах должно быть достаточно большим (не менее 5), при   объеме совокупности менее 40, выделяют 3-4 группы. Так как в используемой совокупности 18 предприятий (n=18), ее следует разделить на 3 группы   (k=3).
      руб.
      4. Определяем границы интервалов  групп и число предприятий  в них. В соответствии с законом  нормального распределения наибольшее  их число должно находиться  во второй (центральной) группе. В  том случае, когда наибольшее их число (более половины из общего числа единиц) попадает в первую или в третью группу, группировку следует проводить на основании анализа интенсивности изменения группировочного признака в   ранжированном ряду. Использовать формулу для определения величины интервала в этом случае не следует.
и т.д.................


Перейти к полному тексту работы


Скачать работу с онлайн повышением уникальности до 90% по antiplagiat.ru, etxt.ru или advego.ru


Смотреть полный текст работы бесплатно


Смотреть похожие работы


* Примечание. Уникальность работы указана на дату публикации, текущее значение может отличаться от указанного.