Аналіз валового збору зернових та факторів, які зумовлюють його зміну

Використовуючи дані таблиці, складемо рівняння і розв’яжемо його:

Поділимо кожне рівняння на коефіцієнт при (щоб здійснити скорочення), тобто перше рівняння - на 10, друге - 75,4. Отримаємо:

Отримані дані віднімаємо між собою і отримуємо значення а1:

0,72=0,13 =5,54

Підставляємо а1 в одне з рівнянь:

,89=+7,54*5,54; 23,89=+41,77; = -17,88.

Наступні данні розраховуємо за формулою:

Ух = -17,88+ 5,54*х

Значення параметрів а

0 і а

1 підставляємо в рівняння прямої і визначимо вирівняні рівні урожайності для кожного року:x2002=-17,88+ 5,54*5,7=13,7x2003=-17,88+ 5,54*8,0=26,4x2004=-17,88+ 5,54*7,8=25,3x2005=-17,88+ 5,54*5,6=13,1x2006=-17,88+ 5,54*8,1=27,0x2007=-17,88+ 5,54*8,2=27,5x2008=-17,88+ 5,54*7,7=24,8x2009=-17,88+ 5,54*7,6=24,2x2010=-17,88+ 5,54*8,5=29,2x2010=-17,88+ 5,54*8,2=27,5

Коефіцієнт кореляції показує, що за досліджуваний період в господарствах Барвінківського району зі збільшенням затрат праці на 1 люд-год урожайність зернових культур зростає на 5,54 ц/га.

Вибірковий коефіцієнт кореляції підлягає статистичній оцінці істотності лише тоді, коли вибіркова сукупність формується у випадковому порядку. Якщо ж принцип випадковості відбору одиниць у сукупність з будь-яких причин (наприклад, при типовому відборі) був порушений, то вибірковий коефіцієнт кореляції не можна використати для характеристики цієї ж величини в генеральній сукупності.

Визначення й кількісна оцінка взаємозв'язку між двома статистичними ознаками за допомогою парної кореляції є дієвим засобом статистичного аналізу. Проте соціально-економічні процеси і явища формуються під впливом не одного, а багатьох факторів. Наприклад, на урожайність сільськогосподарських культур впливають метеорологічні умови, кількість внесених добрив, сорт, строки сівби тощо. Кореляцію, за допомогою якої вивчається вплив на результативну ознаку двох і більше взаємопов'язаних факторних ознак, називають множинною. При вивченні множинної кореляції можна застосовувати як прямолінійні, так і криволінійні рівняння регресії.

Багатофакторні регресійні моделі надають змогу оцінювати вплив на досліджувану результативну ознаку кожного окремого зі включених в рівняння факторів при фіксованому значенні (на середньому рівні) інших внесених добрив, сорт, строки сівби тощо.

В нашому дослідженні для вивчення впливу факторів на урожайність зернових культур (у) в господарствах Барвінківського району за 2002 - 2011 рр. ми включили в кореляційну модель:

внесення мінеральних добрив на 1 га ріллі, кг(х2);

затрати праці на 1 га люд. - год. (х1).

Таблиця 3.3. Вихідні дані для кореляційно-регресійного аналізу на прикладі багатофакторної кореляційної моделі

Подібні статті по економіці

Статистичні таблиці в аналізі сільськогосподарського виробництва
Вибраною темою для написання цієї роботи є „Використання статистичних таблиць в аналізі сільськогосподарського виробництва”, це зумовлено великим значенням цього статистичного елементу в системі зведення і групування матеріалів статист ...

Теоретичні засади методики аналізу фінансових інвестицій
Відомо, що основна мета діяльності кожного підприємства полягає у отриманні найбільшого прибутку. В процесі інвестиційної діяльності підприємство повинно так спланувати свою діяльність, щоб при найменшій сумі вкладень отримати найбільш ...