Автор: Пользователь скрыл имя, 17 Марта 2012 в 10:30, курсовая работа
Целью написания курсовой работы является закрепление полученных данных по общей теории статистики при изучении сельскохозяйственных угодий по районам Центральной зоны Ульяновской области, при помощи следующих статистических приемов: статистическое наблюдение, группировка, корреляционно-регрессионный анализ, ряды динамики, индексы.
Введение………………………………………………………………………….3
Глава 1. Эффективность, как экономическая категория………………………5
      1.1 Сущность эффективности, ее виды………………………………….....5
       1.2 Критерий и показатели эффективности производства продукции
              животноводства в сельскохозяйственных предприятиях Ульяновской  
              области…………………………………………………………………..7
       1.3 Основные пути повышения эффективности производства продукции   
              животноводства в сельскохозяйственных предприятиях Ульяновской   
              области в рыночных условиях………………………………………..11
Глава 2. Статистический анализ эффективности производства продукции  
              животноводства в сельскохозяйственных предприятиях Ульяновской  
              области…………………………………………………………………15
      2.1 Анализ эффективности производства продукции животноводства в
              сельско-хозяйственных предприятиях Ульяновской области методом
              статистических группировок…………………………………………15
      2.2 Индексный анализ основных факторов, влияющих на результаты
             производства…………………………………………………………...31
      2.3 Корреляционно-регрессионный анализ зависимости результативных
             признаков от факторных………………………………………………33
Глава 3. Изучение тенденции развития явления в динамике………………..40
      3.1 Изучение динамики затрат труда на 1 ц прироста живой массы КРС
              методом укрупнения периодов и расчета по ним средней и
              скользящей средней…………………………………………………..40
       3.2 Аналитическое выравнивание ряда динамики затрат труда на 1 ц  
             прироста живой массы КРС…………………………………………..43
Выводы и предложения………………………………………………………..47
Список литературы………………………
Вывод итогов
| Регрессионная статистика | 
 | 
| Множественный R | 0,680276556 | 
| R-квадрат | 0,462776192 | 
| Нормированный R-квадрат | 0,30476919 | 
| Стандартная ошибка | 140,3175136 | 
| Наблюдения | 23 | 
Дисперсионный анализ
| 
 | df | SS | MS | F | Значимость F | 
| Регрессия | 5 | 288329,076 | 57665,8152 | 2,928833444 | 0,043704042 | 
| Остаток | 17 | 334713,0785 | 19689,00462 | 
 | 
 | 
| Итого | 22 | 623042,1545 | 
 | 
 | 
 | 
| 
 | Коэффициенты | Стандартная ошибка | t-статистика | P-Значение | Нижние 95% | Верхние 95% | 
| Y-пересечение | -222,7810195 | 237,1737928 | -0,939315499 | 0,360724478 | -723,1739777 | 277,6119387 | 
| Переменная X 1 | 58,32884685 | 57,61722784 | 1,012350803 | 0,325563091 | -63,23287689 | 179,8905706 | 
| Переменная X 2 | 10,32586693 | 4,09197022 | 2,523446255 | 0,021871259 | 1,69256449 | 18,95916936 | 
| Переменная X 3 | 1,227972306 | 1,853505288 | 0,662513516 | 0,51652438 | -2,682581988 | 5,1385266 | 
| Переменная X 4 | -0,371064662 | 0,232360401 | -1,596935883 | 0,128700181 | -0,861302252 | 0,119172927 | 
| Переменная X 5 | 5,173525438 | 3,138550828 | 1,648380326 | 0,117630732 | -1,448237931 | 11,79528881 | 
Данные корреляционной матрицы позволяют судить о наличии зависимости между выходом товарной продукции животноводства и приростом живой массы на среднегодовую голову животных на выращивании и откорме: связь прямая незаметная (rxy = 0,03); между выходом товарной продукции животноводства и удельным весом выручки от продажи крупного рогатого скота - связь прямая умеренная (rxy = 0,33); между выходом товарной продукции животноводства и уровнем товарности молока связь прямая слабая (rxy = 0,18); между выходом товарной продукции животноводства и уровнем товарности живой массы крупного рогатого скота – связь обратная слабая (rxy = - 0,30); между выходом товарной продукции животноводства и надоем молока на среднегодовую корову – связь прямая умеренная (rxy = 0,45); Обратная связь свидетельствует о том, что при увеличении одного показателя, второй будет уменьшаться. Также существует между приростом живой массы на среднегодовую голову животных на выращивании и откорме и удельным весом выручки от продажи крупного рогатого скота – она обратная слабая. Между приростом живой массы на среднегодовую голову животных на выращивании и откорме и уровнем товарности молока связь обратная и тесная. Между приростом живой массы на среднегодовую голову животных на выращивании и откорме и уровнем товарности живой массы крупного рогатого скота связь обратная слабая. Между приростом живой массы на среднегодовую голову животных на выращивании и откорме и надой молока на среднегодовую корову связь обратная умеренная.
Судя по данным, множественный коэффициент корреляции R=0,680276556– это означает, что связь между всеми факторами тесная и прямая. Коэффициент детерминации =0,462776192, т.е. 46,28 % вариации выхода товарной продукции животноводства на 100 га с.-х. угодий зависит от вариации всех пяти факторов. А остальные 53,72 % вариации выхода товарной продукции животноводства на 100 га с.-х. угодий зависят от других неучтенных в модели факторов.
F – критерий Фишера = 2,928833444 > F табл.= 2,81, поэтому признается гипотеза о статистической значимости множественного коэффициента корреляции.
Мы определили коэффициенты и теперь составим уравнение множественной регрессии:
                  Y= - 222,781+58,329X1+10,326X2+1,22
По этому уравнению можно сделать вывод, что рост выручки от продажи крупного рогатого скота, %, приведет к увеличению выхода товарной продукции животноводства в расчете на 100 га с.-х. угодий на 10,326 %. Рост уровня товарности молока приведет к увеличению товарной продукции животноводства в расчете на 100 га с.-х. угодий на 1,228 %. Рост уровня товарности живой массы на среднегодовую корову приведет к уменьшению выхода товарной продукции животноводства в расчете на 100 га с.-х. угодий на 0,371 %. Рост надоя молока на среднегодовую корову приведет к увеличению выхода товарной продукции животноводства в расчете на 100 га с.-х. угодий на 5,173 %.
| ВЫВОД ОСТАТКА | 
 | 
 | 
| 
 | 
 | 
 | 
| Наблюдение | Предсказанное Y | Остатки | 
| 1 | 190,359192 | -148,809192 | 
| 2 | 168,735041 | -121,775041 | 
| 3 | 18,42105608 | 35,71894392 | 
| 4 | 59,21229508 | -2,82229508 | 
| 5 | 75,59371063 | -14,22371063 | 
| 6 | 271,4689052 | -209,5289052 | 
| 7 | 203,7329983 | -125,8729983 | 
| 8 | 166,2502768 | -74,88027676 | 
| 9 | 227,5582955 | -133,0282955 | 
| 10 | 149,7889375 | -33,42893746 | 
| 11 | 71,64985564 | 69,27014436 | 
| 12 | 270,7024079 | -116,2724079 | 
| 13 | 281,821321 | -114,121321 | 
| 14 | 156,4567497 | 53,71325034 | 
| 15 | 82,38641087 | 138,9935891 | 
| 16 | 271,7959975 | -43,51599753 | 
| 17 | 221,2410031 | 95,59899692 | 
| 18 | 221,2319959 | 161,2080041 | 
| 19 | 374,8233199 | 10,49668014 | 
| 20 | 423,77582 | -10,76582005 | 
| 21 | 255,8146648 | 160,8253352 | 
| 22 | 445,561568 | 111,428432 | 
| 23 | 267,4281776 | 311,7918224 | 
Сравнивая фактические и рассчитанные значения выхода товарной продукции животноводства в расчете на 100 га с.-х. угодий по выведенным остаткам можно сделать вывод о том, что 10 хозяйств данной совокупности рационально используют имеющиеся у них ресурсы, т.к. фактический выход товарной продукции животноводства в расчете на 100 га с.-х. угодий этих хозяйств выше расчётного, а в остальных 13 - нерационально, т.е. необходима работа по выявлению и использованию резервов роста выхода товарной продукции животноводства в расчете на 100 га с.-х. угодий в данных с.-х. предприятиях.
46
Глава 3. Изучение тенденции развития явления в динамике
3.1 Изучение динамики затрат труда на 1 ц прироста живой массы КРС методом укрупнения периодов и расчета по ним средней и скользящей средней
Для изучения динамики затрат труда на 1 ц прироста живой массы КРС методом укрупнения периодов и расчета по ним средней и скользящей средней начнем с выборки данных в следующую таблицу:
Таблица 17- Данные для анализа динамики затраты труда на 1 ц прироста живой массы КРС, чел.-час
| годы | Затраты труда на 1 ц прироста живой массы КРС, чел.-час | 
| 2000 | 79,3 | 
| 2001 | 66,5 | 
| 2002 | 62,4 | 
| 2003 | 62,7 | 
| 2004 | 61,5 | 
| 2005 | 51,1 | 
| 2006 | 46,0 | 
| 2007 | 40,7 | 
| 2008 | 37,2 | 
| 2009 | 38,7 |