Курсовая работа: Статистический анализ производства и продажи сахарной свеклы

Из полученных расчетов сделаем вывод: 1 группа включает 3 года, в которых средняя урожайность равна 336,9 ц/га при средних затратах труда равных 74,2 чел.-час/га; 2 группа включает 3 года, средние затраты труда равны 82,5 чел.-час/га, и при этом средняя урожайность составляет 400,2 ц/га; 3 группа состоит из четырех лет с затратами труда 90,45 чел.-час/га и средней урожайностью 439,7 ц/га.

На основании этого была установлена следующая зависимость: с ростом затрат труда увеличивается урожайность сахарной свёклы.

Проведём корреляционный анализ зависимости урожайности от фактора, который в основном определяет вариацию результативного признака – количество внесённых минеральных удобрений. Для того, чтобы определить форму зависимости между факторным и результативным признаками построим корреляционное поле (рис. 2).

Рис. 2. Зависимость между урожайностью и минеральными удобрениями.

При построении корреляционного поля мы видим, что разброс точек фактической зависимости урожайности от количества внесённых минеральных удобрений большой, поэтому используем модель параболы для определения зависимости между признаками в количественном выражении:

х = а0 + а1 Х + а2 Х2

Параметры уравнения а0, а1 и а2 определим способом наименьших квадратов решив систему трёх нормальных уравнений:

∑У = а0 n + а1 ∑х + а2∑х2

∑ХУ = а0∑х + а1 ∑х² + а2∑х3

∑Х2У = а0∑х2 + а1 ∑х3 + а2∑х4

Расчетные данные представим в таблице 12.

Таблица 12

3990,9=а010+а147,5+а2227,33 | 10

19165=а047,5+а1227,33+а21095,9 | 47,5

92715=а0227,33+а11095,9+а25320,4 | 227,33

399,1=а14,75+а222,733

403,5=а14,79+а223,071

407,8=а14,82+а223,404

Вычтем из третьего уравнения второе и из второго первое, получаем:

4,4=а10,04+а20,338 | 0,04

4,3=а10,03+а20,333 | 0,03

110=а28,5

143,3=а211,1

Вычтем из второго уравнения первое, получим:

33,3=а22,6

а2=12,8

4,4=а10,04+12,8×0,338

4,4= а10,04+4,33

а10,04=0,07

а1=1,75

399,1= а0+ 1,75×4,75+12,8×22,733

399,1= а0+299,3

а0=99,8

Таким образом модель параболы имеет вид:

=99,8+1,75x+12,8x2

В результате расчета установлено, что с увеличением на 1 ц в расчете на 1 га количества минеральных удобрений урожайность сахарной свеклы в среднем возрастала на 1,75 ц. Дальнейший рост концентрации минеральных удобрений может привести к лучшему результату (12,8).

Коэффициент эластичности характеризует изменение результативного признака обусловленное влиянием изменения на 1% факторного признака.

Кэл=а1; Кэл=1,750,02.

При этом коэффициент эластичности показывает, что с увеличением на 1 % дозы минеральных удобрений урожайность возрастает на 0,02 %.

Для определения степени тесноты связи была использована линейная модель для парной зависимости:

Коэффициент корреляции равен 0,91 или 91%, что характеризует связь как сильную. D=r2=0,912=0,828 или 82,8 %.

Таким образом, связь между урожайностью сахарной свеклы и вносимыми минеральными удобрениями определена как тесная (r=0,91), при этом урожайность на 82,8 % зависит от рассмотренных доз минеральных удобрений и на 17,2 % от других неучитываемых в расчетах и случайных факторов.

Далее рассмотрим связь между взаимосвязанными факторами: дозой внесения органических удобрений, севооборотом и урожайностью сахарной свёклы (табл. 13).

Таблица 13

Исходные данные для вычисления параметров линейного уравнения и коэффициента множественной регрессии

Для определения причинно-следственной связи используем многофакторную линейную модель:

=а0+а1x1+a2x2

Для определения параметров а0, а1, а2 необходимо решить систему:

∑У = а0n + а1∑х1 + а2∑х2

∑х1у = а0∑х1 + а1∑х2 + а2∑х1х2

∑х2у = а0∑х2 + а1∑х1х2 + а2∑х2

3990,9 = а010+а1271+а2839 | 10

108877 = а0271+а17403+а222819 | 271

338944,4 = а0839+а122819+а271009 | 839

399,1 = а127,1+а283,9

401,8 = а127,3+а284,2

404 = а127,2+а284,6

Вычтем из второго уравнения первое и из третьего второе, получаем:

2,7 = а10,2+а20,3 | 0,2

2,2 = а1(-0,1)+а20,4 | (-0,1)

13,5 = 1,5а2

-22 = -4а2

Вычтем из второго уравнения первое:

-35,5 = -5,5а2

а2 = 6,45

2,7 = а10,2+6,45×0,3

2,7 = а10,2+1,935

а10,2 = 0,765

а1 = 3,825

399,1 = а0+3,825×27,1+6,45×83,9

399,1 = а0+644,8

а0 = -245,7

В результате расчета параметров была получена многофакторная модель:

= -245,7+3,825x1+6,45x2

Найдем коэффициенты эластичности:

Кэл = a;

Кэлx1 = 3,825=0,26 %

Кэлx2 = 6,45=1,36 %.

В результате регрессионного анализа установлено, что при увеличении на 1 т в расчете на 1 га площади органических удобрений урожайность сахарной свеклы в среднем увеличилась на 3,825 ц, при фиксированном на среднем уровне влияния севооборотов. Одновременно рост на 1 % севооборота на 1 га при фиксированном среднем уровне влияния органики, урожайность возросла в среднем на 6,45 ц/га. При этом как свидетельствуют исчисленные коэффициенты эластичности увеличение на 1 % внесения органики под сахарную свеклу урожайность в среднем возрастала на 0,26 %, в то же время повышение на 1 % доли севооборота способствовало росту урожайности в среднем на 1,36 %. Таким образом, установлена прямая связь между данными признаками.

Для оценки степени тесноты связи между рассматриваемыми признаками была применена линейная модель множественной корреляции:

Для решения данной формулы необходимо определить частные коэффициенты корреляции:

=

=

Полученные значения подставляем в формулу, получаем:

Взаимосвязь между факторами сильная. Определим множественный коэффициент детерминации: D=R2 =0,952 =0,90 или 90 %.

Таким образом, установлена очень тесная связь между внесением органических удобрений, севооборотами и урожайностью сахарной свеклы, величина которой на 90 % зависит от влияния указанных факторов и на 10 % от влияния неучтенных в данной задаче и случайных факторов.

В процессе библиографического поиска и анализа по мимо указанных и исследуемых в данной работе показателей не маловажным по нашему мнению фактором является севооборот. Для оценки влияния данного элемента используют метод приведения параллельных рядов, сущность которого заключается в том, что с увеличением факторного признака можно установить изменение результативного. Исходные данные для проведения параллельных рядов представлены в таблице 14.

Таблица 14

Исходная таблица для определения взаимосвязи между исследуемыми признаками (фактические данные)

В таблице 15 показано приведение паралельных рядов.

Таблица 15

Приведение параллельных рядов

Данные представленные в таблице 15 свидетельствуют, что с увеличением уровня доли севооборотов величина урожайности возрастает, следовательно данная тенденция свидетельствует о положительном влиянии этого фактора на урожайность.

Выводы и предложения

При написании курсовой работы были закреплены и расширены теоретические знания по предмету статистика. При анализе производства сахарной свёклы были на практике применены изученные статистические методы. При этом произведена организационно-экономическая характеристика исследуемого объекта. Общая земельная площадь организации составляет 4555 га, из них 71,6 % (3261 га) приходится на пашню. Численность работников за последние 3 года снизилась на 12 человек и в 2007 г. составила 197 человек.

Среднегодовая стоимость основных производственных средств сельскохозяйственного назначения увеличилась на 4005 тыс. руб., что связано с приобретением нового оборудования и сельскохозяйственных машин. Наряду с этим наблюдается повышение стоимости валовой продукции на 10969 тыс. руб по сравнению с базисным годом

В отчётном 2007 году произошёл огромный скачёк в прибыли предприятия. Она увеличилась на 5089 тыс. руб., за счёт увеличения объема продукции и незначительном повышении затрат на ее изготовление. При изучении тенденции динамического ряда было выявлено, что самая высокая урожайность сахарной свёклы наблюдается в 2007 году и составляет 496,2 ц\га, а самая низкая в 2000 году и составляет 324,0 ц\га.

Парный коэффициент корреляции свидетельствует о значительной связи между дозой внесения минеральных удобрений по сахарной свёкле и её урожайностью. С увеличением на 1 ц в расчете на 1 га количества минеральных удобрений урожайность сахарной свеклы в среднем возрастала на 1,75 ц. Коэффициент детерминации показывает, что 90 % общей вариации урожайности сахарной свёклы в исследуемой совокупности обусловлено дозой внесения минеральных удобрений, остальные 10 % приходятся на неучтенные в данном анализе и случайные факторы.

При проведении статистического анализа урожайности сахарной свёклы мы выяснили, что для образования высокого урожая сахарная свёкла требует много питательных веществ, влаги, света при оптимальном тепловом и воздушном режимах. Так же для выращивания сахарной свёклы необходимо большое количество материальных и трудовых затрат.

На основе приведённых выше выводах можно сделать следующие предложения:

- повышение площади посева высокорентабельных культур;

- внедрение новых технологий в производство;

- снижение себестоимости производимой продукции;

- более рациональное использование рабочей силы;

- рациональное применение удобрений для повышения урожайности;

- выявление новых резервов повышения качества продукции, а следовательно повышение стоимости продукции.

Подводя итог проделанной работе, можно сказать, что подъём свекловодства является главным направлением решения проблемы обеспечения населения нашей страны сахаром, а перерабатывающей промышленности сырьём. Это позволит решить две задачи. Во-первых будет предотвращена опасность зависимости от конъюнктуры мирового рынка, во-вторых, полнее будет использоваться производственный потенциал сельского хозяйства, а также ресурсопоставляющих, обслуживающих и перерабатывающих отраслей.

Список используемой литературы

1. Афанасьев В.Н. Статистика сельского хозяйства / В.Н. Афанасьев, А.И. Маркова. – М.: Финансы и статистика, 2005. – 272 с.

2. Елисеева И.И. Общая теория статистики / И.И. Елисеева, М.М. Юзбашев. – М.: Финансы и статистика, 2005. – 480 с.

3. Зенин Л.С. Технические приемы и средства по уходу за посевами / Л.С. Зенин, Г.Я. Сергеев // Сахарная свекла.-2004.-№5.- С.10.

4. Зинченко А.П. Сельскохозяйственные предприятия: экономико-статистический анализ / А.П. Зинченко. – М.: Финансы и статистика, 2002. – 160 с.

5. Капитонова О.И. Анализ производства сахарной свеклы в 2007 году / О.И. Капитонова // Сахарная свекла. – 2008. - № 2. – С. 2-7.

6. Кожухарь Л.И. Основы общей теории статистики / Л.И. Кожухарь. – М.: Финансы и статистика, 2004. – 144 с.

7. Куртоева Л.М. Рынок сахара в первом полугодии 2007 года / Л.М. Куртоева // Сахарная свекла. – 2007. - № 10. – С. 3-7.

8. Куртоева Л.М. Рынок сахара в январе-сентябре 2007 года / Л.М. Куртоева // Сахарная свекла. – 2008. - № 1. – С. 2-3.

9. Посыпанов Г.С. Растениеводство / Г.С. Посыпанов, В.Е. Долгодворов, Б.Х. Жеруков. – М.: КолосС, 2006. – 612 с.

10. Сиденко А.В. Статистика / А.В. Сиденко, Г.Ю. Попов, В.М. Матвеева. - М.: Изд-во «Дело и сервис», 2005. – 464 с.

11. Теория статистики / Р.А. Шмойлова, В.Г. Минашкин, Н.А. Садовникова, Е. Б. Шувалова. – М.: Финансы и статистика, 2007. – 656 с.

12. Хмельницкий А.А. Продуктивность сорта и гибридов сахарной свеклы на разных фонах минерального питания в интенсивном севообороте с короткой ротацией в юго-западной части центрально-черноземного региона / А.А. Хмельницкий, С.И. Смуров, А.С. Чурсин. - Белгород: БелГСХА, 2007. – 114 с.

13. Шмойлова Р.А. Практикум по теории статистики / Р.А. Шмойлова, В.Г. Минашкин, Н.А. Садовникова. – М.: Финансы и статистика, 2006. – 416 с.