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 производства мяса крупного рогатого скота в сельскохозяйственных предприятиях в Оричевск

Информация:

Тип работы: курсовая работа. Добавлен: 01.12.2012. Сдан: 2011. Страниц: 31. Уникальность по antiplagiat.ru: < 30%

Описание (план):


Министерство  сельского хозяйства  Российской Федерации
Федеральное государственное  общеобразовательное  учреждение
Высшего профессионального  образования
«Вятская  государственная  сельскохозяйственная академия» 

Экономический факультет
Кафедра статистики и математического моделирования
экономических процессов 
 
 
 
 

Курсовая  работа
по  статистике 

Экономико-статистический анализ эффективности производства мяса крупного рогатого скота в сельскохозяйственных предприятиях в Оричевского и Куменского
районов Кировской области 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 

Выполнила: М. С. Малкова, студентка группы ЭЭ-322 

Руководитель:  

Регистрационный номер: 

Дата  сдачи на проверку: 

Оценка  после защиты: 
 
 
 
 

Киров 2010
 

Содержание
 

Введение

       Статистика  – совокупность цифровых сведений или статистических данных, предоставляемые в отчетности организаций, учреждений, отраслей экономики, а так же публикации в сборниках, справочниках, периодике. Эти данные – результат статистических работ.
  Статистика  изучает количественную сторону  массовых явлений в неразрывной связи с их качественным содержанием в конкретных условиях места и времени. Среди массовых явлений статистика выделяет статистические совокупности, т. е. множество единиц, однородных в некотором существенном отношении, но различающихся по величине характеризующих их признаков.
  Сельское  хозяйство – главное звено  агропромышленного комплекса. Оно  занимает особое место в жизни  государства, т. к. обеспечивает страну продовольствием. Животноводство дает более 60% всей продукции сельского хозяйства, и доля его постоянно повышается. Одной из главных отраслей животноводства является скотоводство, в котором в Кировской области преобладает молочно-мясное направление.
       Мясо  КРС является одним из самых важных видов сельскохозяйственной продукции. Производство мяса обеспечивает основным видом продовольствия население. Поэтому повышение эффективности производства мяса является важной задачей в пределах всего народного хозяйства страны.  Важную роль  в  повышении  эффективности  общественного  животноводства призван  играть  экономический  анализ.
      Для сельскохозяйственного производства, в котором важную роль играют почвенно-климатические  условия, особое значение приобретает  статистическая оценка влияния факторов на экономическую эффективность  производства.
     Цель  данной работы – проведение экономико-статистического  анализа эффективности производства мяса крупного рогатого скота в сельскохозяйственных предприятиях Кировской области.
      Достижение  поставленной цели требует решения  следующих задач:
    Дать экономическую характеристику объекта исследования;
    дать обоснование объема и оценки параметров статистической совокупности;
    провести экономико-статистический анализ взаимосвязей между признаками изучаемого явления;
    рассчитать нормативы и проанализировать эффективность использования факторов на их основе;
    сделать обобщающие выводы.
  Объектами исследования в работе являются предприятия  Оричевского и Куменского районов  Кировской области.
       При написании курсовой работы использовались следующие методы: табличный, графический, статистических группировок, корреляционно-регрессионный.
       Статистические  исследования необходимы для выявления  более эффективных способ ведения  хозяйства на современном этапе  развитии. Сравнивая полученные показатели различных предприятий, можно сделать выводы о том, какие предприятия являются прибыльными, а какие убыточными, и что нужно предпринять, чтобы предприятие стало более рентабельно. 

 

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

       Рассмотрение  экономической характеристики хозяйств Оричевского и Куменского районов следует начать, прежде всего, с оценки размера производства продукции в них. Для этого для каждого района и в среднем по совокупности хозяйств двух районов определяют показатели, представленные в таблице 1.
     Таблица 1-Показатели размера предприятий
Показатель В среднем  на предприятие
Оричевский  район Куменский район По совокупности
Выручено  от продаж с.-х. продукции, тыс. руб. 28690 45113 36510
Среднесписочная численность работников, всего чел.                          в т.ч. занятых в с.-х. производстве 160 230 193
146 200 172
Среднегодовая стоимость основных производственных фондов, тыс. руб. 71429 111430 90477
Материальные  затраты на производство с.-х. продукции, тыс. руб. 23630 38173 30555
Поголовье коров, гол. 474 574 522
Посевная  площадь зерновых культур, га 976 1984 1456
 
     Как видно из таблицы 1, показатели Куменского района выше, чем показатели Оричевского района. Следовательно, размеры предприятий Куменского больше, чем размеры предприятий Оричевского района. Среднесписочная численность работников больше в Куменском районе на 70 человека, чем в Оричевском районе. Среднегодовая стоимость основных производственных фондов в Куменском районе на 40001 тыс. руб. больше; выручка от продажи с.х. продукции  на 16423 тыс. руб. больше.
         Для определения специализации  предприятий, т.е. их производственного  направления, необходимо изучить  структуру выручки по отраслям  и видам реализованной продукции.  Конечные результаты представлены  в таблице 2.
     Таблица 2 – Состав и структура выручки  от продаж с.-х. продукции
Продукция Всего выручки, тыс. руб. В % к итогу
Куменский район Оричевский  район по совокупности Куменский район Оричевский  район по совокупности
Продукция растениеводства, всего 25988 8129 34117 5,7 2,6 4,4
в т.ч.: - зерно
16763 6131 22894 3,7 1,9 3,0
прочая  продукция 9225 1998 11223 2,0 0,6 1,5
Продукция животноводства, всего 425138 307459 732597 94,2 97,4 95,6
в т.ч.: - молоко
230491 215082 445573 51,1 68,2 58,1
мясо  КРС 123609 82797 206406 27,4 26,2 26,9
Прочая продукция
71038 9580 80618 15,7 3,0 10,5
Всего 451126 315588 766714 100 100 100
 
       По  данным таблицы 2 видно, что  выручка  от реализации продукции животноводства намного больше, чем выручка от реализации продукции  растениеводства как в Куменском, так и в Оричевском  районе. Удельный вес продукции животноводства в выручке с.-х. продукции в Оричевском районе составил 97,4%, а Куменском – 94,2%. Среди продукции растениеводства наибольший удельный вес имеет зерно как в Оричевском, так и в Куменском районе 1,9% и 3,7% соответственно. Среди продукции животноводства наибольший удельный вес имеет молоко в Оричевском районе (68%), в Куменском районе (51%).
           Для характеристики ресурсного  потенциала предприятий определяют  показатели: производительность труда (выручка в расчете на одного среднесписочного работника), фондовооруженность (среднегодовая стоимость ОПФ, приходящихся на одного работника), фондоотдача (величина выручки, полученная в расчете на 1 рубль), фондоемкость, материалоотдача (выручка в расчете на 1 рубль материальных затрат), представленные в таблице 3.
         Таблица 3 – Обеспеченность и эффективность использования  ресурсного потенциала предприятий
Показатель В среднем
по  районам области по совокупности по области
Куменский район Оричевский район
Доля  работников, занятых в с.-х. производстве, в общей численности работающих, % 87,0 91,7 89,0 89,2
Приходится  на 1 работника, тыс. руб.:     - выручки от продаж      - затрат на оплату труда        
226,0 196,1 212,7 176
62,7 69,6 65,8 46
Фондовооруженность, тыс. руб. 558,3 488,3 527,0 899,6
Фондоотдача, руб. 0,4 0,4 0,4 0,2
Фондоемкость, руб. 2,5 2,5 2,5 5,1
Материалоотдача, руб. 1,2 1,2 1,2 1,2
        
         Из полученных данных можно сделать следующие выводы:
     Показатели по выручке выгоднее у предприятий Кумёнского района, т.к. там выручка от продажи продукции больше (на 29,9тыс. руб.), а затраты на оплату труда  у предприятий Оричевского района на 6,9 тыс. руб больше. Если сравнивать данные по совокупности с областными данными, то показатели области ниже: доля работников занятых в с.х. производстве на 0,2%, выручка от продажи на 36,7 тыс.руб, так же затраты на оплату труда 19,8 тыс.руб . Фондовооруженность в среднем предприятий Оричевского и Кумёнского оказалась меньше, чем по области на 372,6 тыс.руб. Фондоотдача в этих же рамках больше на 0,2 руб., фондоемкость соответственно меньше на 2,6 руб. В целом изучаемые районы незначительно отличаются  по данным показателям  в сравнении с областными данными, что говорит о достаточно эффективном использовании ими своего ресурсного потенциала.
       Для эффективности деятельности предприятия  нужно определить эффективность  производства отдельных видов продукции. Для сельскохозяйственных предприятий  такими показателями являются урожайность, удой молока от одной коровы, среднесуточный прирост, себестоимость производства единицы продукции. Эти данные представлены в таблице 4.
     Таблица 4 – Эффективность производства с.-х. продукции
Показатель В среднем  по хозяйствам районов
Куменский район Оричевский район по совокупности 2-х районов
Урожайность зерновых, ц/га 20,2 19,7 20,0
Удой  молока от 1 коровы, ц 59,6 60,8 60,2
Среднесуточный  прирост, г 598,0 612,0 605,0
Себестоимость 1 ц зерна, руб 292,0 269,0 280,5
Себестоимость 1 ц молока, руб 509,0 607,0 558,0
Себестоимость 1 ц прироста крупного рогатого скота, руб. 4214,0 5533,0 4873,5
 
     Из  таблицы видно, что урожайность  зерновых, себестоимость 1ц зерна  в Оричевском  районе хуже, чем в Кумёнском районе. А удой молока от одной коровы, среднесуточный прирост, себестоимость 1 ц. молока и себестоимость 1 ц. прироста КРС развивается лучше, чем в Кумёнском районе (например, это заметно по статье себестоимость 1ц. прироста крупного рогатого скота на 1319 рубля).
       Анализ  состава и структуры затрат, формирующих себестоимость продукции, можно провести на основе показателей, представленных в таблице 5.
     Таблица 5 – Состав  и структура затрат  на производство с.-х. продукции
Элементы  затрат Куменский район Оричевский  район
тыс. руб. % к итогу тыс. руб. % к итогу
Оплата  труда с отчислениями на социальные нужды 125107,0 22,9 111930,0 27,9
Материальные  затраты 381734,0 69,8 259928,0 64,8
Амортизация основных средств 32913,0 6,0 15205,0 3,8
Прочие  затраты 6812,0 1,2 13752,0 3,4
Итого затрат по основному производству 546566,0 100,0 400815,0 100,0
 
     Как видно из таблицы 5, затраты хозяйств Кумёнского района выше, чем у Оричевского. Наибольший удельный вес в затратах на производство с.-х. продукции занимают материальные затраты в Кумёнском районе они составляют 69,8%, в Оричевском районе они составляют 64,8%. А наименьший удельный вес наблюдается по статье прочие затраты как в Оричевском, так и в Кумёнском районах и составляет 1,2% и 3,4% соответственно.
       Обобщающую  оценку результатов производственно-финансовой деятельности предприятий дадим на основе таких показателей, как окупаемость затрат, прибыль и рентабельность продаж, представленных в таблице 6.
      Таблица  6- Финансовые результаты деятельности предприятий
Показатель В среднем
по  районам области по совокупности
Куменский район Оричевский  район
Приходится  на 1 предприятие, тыс. руб.: -полной  себестоимости с.-х. продукции
34190,8 24592,9 29391,9
- выручки от продаж 45112,6 28689,8 36901,2
- прибыли (+),убытка (-) 10921,8 4096,9 7509,4
Окупаемость затрат, руб 1,3 1,2 1,2
Рентабельность  продаж, % 
- без  учета субсидий 

- с учетом  субсидий
     
24,2 14,3 19,2
27,0 18,3 22,7
 
     По  данным таблицы 6 видим, что  предприятия Кумёнского работают с прибылью (+10922 тыс. руб.), а в Оричевском районе прибыль составляет + 4096 тыс. руб. Окупаемость затрат выше в Кумёнском районе и составляет 1,3 руб. Рентабельными являются предприятия Кумёнского район, где рентабельность продаж составляет 24,2% без учета субсидий. Если учитывать субсидии, то хозяйства Кумёнского района рентабельнее хозяйств Оричевского района.
 

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. В исследуемую совокупность полностью включим хозяйства двух районов, в нашем случае Оричевский и Куменский районы, центральной зоны Кировской области. Для определения их средних арифметических значений и коэффициентов вариации необходимы предварительные расчеты, пример которых представлен в приложении 1.  Фактический размер предельной ошибки выборки определяется по формуле:
       

       где: t – нормированное отклонение, величина которого определяется заданным уровнем вероятности (при p = 0,954, t = 2);
         V – Коэффициент вариации признака.
      Результаты расчета представлены в таблице 7.
Таблица 7 – Расчет фактической величины предельной ошибки и необходимой  численности выработки
Показатель фактические значения Необходимая численность  выборки при
V, % ?,% 5%
1.Среднесуточный прирост 554.5 20,57 9,2 67,7
2.Себестоимость 1 ц. прироста 5250,8 23,8 10,64 90,6
3.Среднегодовое  поголовье, гол 991 93,22 41,69 1390,4
 
 
            Как известно, совокупность является однородной при коэффициенте вариации . Величина предельной ошибки при фактической численности выборки, равной 20 хозяйствам ( n = 20 ) и составит:

         В таблице 7 представлен необходимый  объем численности выборки, при  котором не будет превышена  предельная ошибка в размере  14,76%, т.е.
       

       где: V – фактическое значение коэффициента вариации.
       Нам дана выборочная совокупность 20 предприятий, при такой совокупности получается высокая предельная ошибка равная 14.76. А для того, чтобы не превысить предельно допустимую ошибку 5%, необходимо было взять от 67,7 до 1390,4.
 

2.2 Оценка  параметров и характера распределения статистической совокупности

       Для выявления основных свойств и  закономерностей статистической совокупности начнем с построения ряда распределения  единиц по одному из характеризующих  признаков, в данной работе это признак  – среднесуточный прирост, г.
       Рассмотрим  порядок построения ряда распределения 20 хозяйства области по среднесуточному  приросту.
       Так как данный признак изменяется непрерывно, строится вариационный ряд распределения.
   1. Составляем ранжированный ряд   распределения хозяйств по среднесуточному приросту, т.е. располагаем их в порядке возрастания по данному признаку (г.): 271, 403, 415, 432, 449, 481, 486, 535, 550, 597, 601, 605, 606, 612, 644, 660, 675, 685, 691, 692.
   2. Определяем количество интервалов  по формуле:
   k = 1+3,322 lg N,
       где N – число единиц совокупности.
При N =  lg 20= 1,301       k = 1+3,322 1,301 =5,32 ~ 5
   3. Определяем шаг интервала:
       h =

где хmax и xmin - наибольшее и наименьшее значение  группировочного  признака;
 k – количество интервалов.
             
    4. Определяем границы интервалов.
   Для  этого хmin = 271 принимаем за нижнюю границу первого интервала, а его верхняя граница равна: х min  + h= 271+ 84 = 355. Верхняя граница первого интервала одновременно является нижней границей второго интервала. Прибавляя к ней величину интервала (h), определяем верхнюю границу второго интервала: 355 + 84= 439
   Аналогично  определяем границы остальных интервалов.
   5. Подсчитываем число единиц в каждом интервале и оформляем в виде таблицы.
       Таблица 8 – Интервальный ряд распределения хозяйств по среднесуточному приросту, г.
Группы  хозяйств по среднесуточному приросту, г Число хозяйств
271-355 1
355-439 3
439-523 3
523-607 6
607-692 7
Итого 20
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 

   Рисунок 1 – Гистограмма распределения хозяйств по среднесуточному приросту, г.
   Для того чтобы выявить характерные  черты, свойственные ряду распределения  единиц, используем следующие показатели.
1) Определим  среднюю арифметическую, моду и  медиана признака для характеристики  центральной тенденции распределения.
    Средняя величина признака определяется по формуле средней взвешенной:
         
 

        где xi- варианты,  - средняя величина признака; fi – частоты распределения.
       В интервальных рядах в качестве вариантов (xi)  будем использовать серединные значения интервалов.
       
    Мода –  наиболее часто встречающееся значение признаков, может быть определена по формуле:
    ,

где xmo – 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:  xme – нижняя граница медиального интервала;
     h – величина интервала;
        - сумма частот распределения;
         - сумма частот домедиальных интервалов;
               - частота медиального интервала.
 

2) Определим  размах вариации, дисперсии, среднее  квадратическое отклонение, коэффициент  вариации для характеристики  меры рассеяния признака.
    Размах вариации составит: R = xmax - xmin =692-271=421г.
    Дисперсия определяется по формуле:
                     
       

    Среднее квадратическое отклонение признака в ряду распределения  составит:
    Для определения коэффициента вариации используем формулу:
                          
Коэффициент вариации  V < 33% совокупность является однородной по величине изучаемого признака.
3) Для характеристики формы распределения используем коэффициенты асимметрии(As) и эксцесса(Es):

 
 

Так как Аs < 0, распределение имеет левостороннюю асимметрию.


Так как Еs >0, распределение является высоковершинным по сравнению с нормальным распределением.
           Определяем, подчиняется ли эмпирическое (исходное) распределение закону нормального распределения, для этого проверяем статистическую гипотезу о существенности различия частот фактического и теоретического (нормального распределения). Для проверки таких гипотез используем критерий Пирсона ( ), фактическое значение которого определяем по формуле:
,

       Где fi и fm – частоты фактического и теоретического распределения.
Теоретические частоты для каждого интервала  определяем в следующей последовательности:
    Для каждого интервала определяем нормированное отклонение (t):

Например, для первого интервала:

Результаты  расчета значений t представлены в таблице 9.
2.Используя математическую таблицу “Значения функции ”, при фактической величине t для каждого интервала, находим значение функции нормального распределения.
3. Определяем  теоретические частоты по формуле  ,
    где: n – число единиц в совокупности;
           h – величина интервала.
    n = 20;      h = 84;      ? = 102,6;        
Соответственно теоретическая частота (fm ) составит:
    для первого  интервала = ?(2,25) * 16,37 = 1
    для второго  интервала = ?(1,44) * 16,37 = 2 и т.д.
Таблица 9 – Эмпирическое и теоретическое  распределение предприятий по среднесуточному приросту, г.
Среднее значение интервала по среднесуточному приросту, г Число хозяйств  
 
 
 
xi fi t Табличное fm  
313 1 2,25 0,0317 1 0,0
397 3 1,43 0,1435 2 0,5
481 3 0,61 0,3312 5 0,8
565 6 0,2 0,391 6 0,0
649,5 7 1,03 0,2347 4 2,3
итого 20 - - 18 3,55
 
4. Подсчитаем  сумму теоретических частот и  проверим ее равенство фактическому  числу единиц, т.е. 
       Таким образом, фактическое значение критерия составило:
       
       По  математической таблице “Распределение ” определим критическое значение критерия при числе степеней свободы (v) равному числу интервалов минус единица и выбранном уровне значимости (?). При   v = 6 – 1 = 5 и
       Поскольку фактическое  значение критерия ( ) меньше табличного ( ), отклонение фактического распределения от теоретического следует признать несущественным.
           Таким образом, средний уровень  среднесуточного прироста в хозяйствах  исследуемой совокупности составил 544г при среднем квадратическом отклонении от этого уровня 102,6 или 19%.  Так как коэффициент вариации (V=19%) меньше 33%, совокупность единиц является однородной.
          Распределение имеет левостороннюю  асимметрию, так как  Аs < 0 и является высоковершинным по сравнению с нормальным распределением, так как Еs < 0.
       При этом частоты  фактического распределения отклоняются  от частот нормального несущественно. Следовательно, исходную совокупность можно использовать для проведения экономико-статистического исследования производства мяса крупного рогатого скота.
 

3. Экономико-статистический  анализ взаимосвязей  между признаками  изучаемого явления

3.1. Метод статистических  группировок

       Отбор факторов и дальнейшую оценку влияния  на финансовые результаты реализации начнем с логического анализа  причинно-следственных взаимосвязей между показателями. Для описания статистических взаимосвязей между показателями финансовые результаты реализации мяса будет рассмотрена следующая цепочка взаимосвязанных показателей: затраты на 1голову, среднесуточный прирост, среднегодовое поголовье КРС.  Выбрав  показатель -  затраты на 1голову в качестве факторного признака, в качестве результативного будем рассматривать среднесуточный прирост.
       Для оценки характера изменения взаимодействующих  показателей при достаточно большом  количестве наблюдений используем метод статистических группировок.
       1. Выбираем группировочный признак,  в качестве которого используем  факторный признак – затраты  на 1голову.
       2.   Построим ранжированный ряд по  группировочному признаку, т.е. по  затратам на 1голову: 6,373; 6,578; 6,799; 6,929; 6,944; 7,316; 7,471; 7,655; 8,655; 9,052; 9,613; 10,122; 10,351; 10,550; 10,697; 11,271; 11,408; 11,652; 11,846; 13,553
       3. При заданном объеме совокупности (20 предприятие) выделим три группы предприятий (К=3).
       

       4. Определим границы интервалов групп и число предприятий в них.
               I группа: до 8,766– 9 предприятий
         II группа: от 8,766 до 11,159 - 6 предприятий
         III группа: свыше 11,159- 5 предприятий
5. По полученным группам и по совокупности в целом определяем сводные данные. Сводные данные, необходимые для расчета показателей по каждой группе и по совокупности, представлены в приложении 3; (Группировка 1). На основе полученных сводных данных определим относительные и средние показатели по каждой группе и по совокупности. Полученные показатели представим в итоговой таблице 10 и проведем их анализ.
       Таблица 10 – Влияние фактора на себестоимость мяса
Группы  предприятий по затратам на 1голову КРС число предприятий В среднем  по группам
Среднесписочные затраты на 1голов КРС., тыс. руб. Среднесуточный  прирост, г.
до 8,766 9 7,191 502
От 8,766 до 11,159 6 10,064 589
Свыше 11,159 5 11,946 606
в среднем по совокупности 20 9,24 554
 
 
     Анализ группировки показывает, что происходит  увеличение затрат на одну голову КРС от 1 группировки ко 2 , от 2 к 3 соответственно на 39,95% и 18,7%. Наблюдается последовательное увеличение среднесуточного прироста соответственно на 17,33% и 2,89%. Таким образом, чем выше уровень интенсивности производства, тем выше продуктивность животноводства.
       Аналогично  проведем группировку по факторному признаку поголовье КРС, голов, а в качестве результативного фактора будем рассматривать среднесуточный прирост.
       1. Выбираем группировочный признак,  в качестве которого используем факторный признак – поголовье КРС, голов.
       2.   Построим ранжированный ряд по  группировочному признаку, т.е. поголовье КРС:  225; 249; 261; 394; 418; 491; 498; 575; 680; 706; 709; 723; 825; 997; 1137; 1260; 1442; 1464; 2454; 4312
       При заданном объеме совокупности (20предприятие) выделим три группы предприятий (К=3). Крайние  варианты (1442, 1464, 2454, 4312) значительно отличаются от остальных, поэтому  отбросим их и не будем использовать в качестве единиц наблюдения в дальнейшем исследовании
       3. Определим границы интервалов  групп и число предприятий  в них. В соответствии  с  законом нормального распределения  наибольшее их число должно  находиться во второй (центральной)  группе.
         I группа: до 570 – 7 предприятий
         II группа: от 570 до 915 – 6 предприятий
         III группа: свыше 915 – 3 предприятия
   4. По полученным группам и по  совокупности в целом определяем сводные данные. Сводные данные, необходимые для расчета показателей по каждой группе и по совокупности, представлены в приложении 4; (Группировка 2).
   5. На основе полученных сводных  данных определим относительные  и средние показатели по каждой группе и по совокупности. Полученные показатели представим в итоговой таблице 11 и проведем их анализ.
       Таблица 11 – Влияние фактора на среднесуточный прирост
Группы  предприятий по поголовью  КРС Подгруппы предприятий  по  среднесуточному  привесу
Число предприятий Поголовье КРС Среднесуточный  прирост Себестоимость
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.