Економіко-статистичний аналіз урожайності кукурудзи на зерно

Размещено на http://www.allbest.ru/

Економіко-статистичний аналіз урожайності кукурудзи на зерно

1. Зведення і групування статистичних даних та їх роль в аналізі інформації

1.1 Завдання та основний зміст зведення

В результаті статистичного спостереження отримують велику кількість різноманітних відомостей про кожну одиницю досліджуваної сукупності. Проте, щоб на основі цих відомостей можна було зробити певні висновки, потрібно всю масу окремих даних привести до відповідного порядку, систематизувати, обробити і на цій основі дати зведену характеристику всієї сукупності фактів за допомогою узагальнюючих статистичних показників. Цього досягають на другому етапі статистичного дослідження, який називається зведенням і групуванням статистичних матеріалів.

Отже, статистичним зведенням називається наукова обробка первинних даних статистичного спостереження з метою отримання узагальнюючих характеристик досліджуваного явища чи процесу за рядом суттєвих для них ознак.

Перш ніж приступити до зведення зібраного первинного статистичного матеріалу його потрібно проконтролювати і прийняти. Попередній теоретичний аналіз повинен сприяти тому, щоб під час зведення не губились основні риси досліджуваних явищ в загальних підсумках. Опрацьовуваний матеріал необхідно перевірити за повнотою охоплення обстежуваних одиниць і якістю отриманих про них даних. Якість і повноту зібраної інформації перевіряють за допомогою логічного і лічильного контролю, виявлені дефекти виправляють. Важливою умовою своєчасного і правильного проведення статистичного зведення є суворе дотримання звітної дисципліни. I тільки після того, як весь первинний статистичний матеріал старанно проконтрольований і належним чином виправлений, можна приступати до його зведення.

Зведення може бути просте - як вузькотехнічна операція по підрахунку підсумків первинного статистичного матеріалу, а також складне - яке передбачає групування даних, розробку системи показників, підрахунок групових і загальних підсумків та виклад результатів зведення у вигляді статистичних таблиць чи графіків.

Статистичне зведення проводять за наперед розробленою програмою, яка відповідає завданням статистичного дослідження з врахуванням прийнятої форми організації зведення.

За формою організації зведення буває централізоване і децентралізоване. При централізованій формі організації зведення всі матеріали спостереження обробляють і систематизують в Державному комітеті статистики України. Суттєвою перевагою даної форми зведення є те, що вона дає можливість його автоматизації і використання єдиної методології обробки даних. При децентралізованій формі організації зведення матеріали спостереження обробляють і узагальнюють на місцях, а в центральні органи, тобто Державному комітету статистики України, надсилають зведену інформацію по регіонах. Децентралізована форма зведення дещо дешевша і оперативніша за централізовану.

На практиці, як правило, поєднують територіально-децентралізовану і централізовану форму зведення.

В залежності від завдань статистичного дослідження програма зведення встановлює групувальні ознаки, кількість груп та макети розроблюваних таблиць. Програма повинна бути складена таким чином, щоб в результаті зведення отримати матеріал, який характеризує досліджуване явище з різних його сторін.

Для успішного здійснення статистичного зведення складається план його проведення. План має містити розв'язок питань організації зведення куди входять: послідовність і терміни виконання окремих частин зведення, оформлення його результатів у вигляді таблиць, публікацій у вигляді статистичних збірників і ін. В плані зведення також вказується на яких машинах вона буде проводитись і яка техніка зведення.

1.2 Статистичне групування як основний метод обробки даних спостереження

Статистичним групуванням називають розчленування, розподіл одиниць сукупності на класи, групи та підгрупи за суттєвими ознаками. Та ознака, що покладена в основу групування, тобто за якою утворюються групи, має назву групувальної.

У системі статистичних методів дослідження метод групувань займає дуже важливе місце. По-перше, він дозволяє дослідити склад та розподіл одиниць сукупності за певною ознакою. По-друге, на його основі базується використання інших статистичних методів (середніх величин, дисперсійний аналіз тощо).

При використанні методу групувань необхідно дотримуватись трьох основних вимог:

всебічний логічний та економічний аналіз досліджуваних процесів та явищ;

визначення суттєвих ознак;

обґрунтоване визначення числа груп та інтервалів групування.

З допомогою групувань вирішують три типи завдань:

а) виділення соціально-економічних типів явищ та процесів;

б) вивчення складу та структури сукупності, структурних зрушень та закономірностей розподілу;

в) виявлення взаємозв`язку між явищами або показниками, що їх характеризують.

Кожному з названих завдань відповідає окремий вид групування: типологічне, структурне та аналітичне. Крім цього, групування класифікуються за видом групувальної ознаки, а також у залежності від їх числа та співвідношення.

За видом групувальної ознаки групування поділяються на:

групування за атрибутивною ознакою;

групування за дискретною кількісною ознакою;

групування за інтервальною кількісною ознакою;

групування за альтернативною ознакою.

За числом групувальних ознак та співвідношенням між ними групування бувають:

а) прості (групувальна ознака одна);

б) багатомірні (ознак дві та більше, їх вагомість однакова);

в) комбінаційні (ознак дві та більше, вони розглядаються у комбінації);

г) ієрархічні (ознак дві та більше, вони мають стале співвідношення «старшості»). Наприклад, групування підприємств за галузями економіки, а кожної галузі - на підгалузі та окремі виробництва.

Використання того чи іншого виду групування обумовлюється метою дослідження, наявністю первинної інформації, можливістю використання комп'ютерної техніки тощо.

1.3 Види групувань та групувальних ознак

Одним з основних і найбільш поширених методів обробки й аналізу первинної статистичної інформації, що застосовується на етапі зведення, є групування.

Групування - це розподіл одиниць суспільного явища, що вивчається, за істотними ознаками.

Виділяють кілька типів групування:

- типологічні;

- структурні (варіаційні);

- аналітичні.

Типологічне групування - це групування, за допомогою якого виділяють із загального масиву інформації типові явища та процеси.

Цей вид групування дає змогу виділити найхарактерніші групи, типи явищ, з яких складається неоднорідна сукупність, визначити істотні відмінності між одиницями статистичної сукупності, а також спільні ознаки. Прикладом таких групувань у правовій статистиці можуть бути: розподіл злочинів на однорідні категорії відповідно до глав Особливої частини Кримінального кодексу; розподіл цивільно-правових спорів на їх види; засуджених за соціальним статусом, судимістю, видами покарання тощо. Отже, при типологічних групуваннях основним завданням є розчленування сукупності на якісно однорідні групи.

Структурне (варіаційне) групування характеризує розподіл якісно однорідної сукупності на групи за інтенсивністю варіативної ознаки. За допомогою структурних групувань можна вивчати віковий склад населення; віковий склад злочинців або осіб, які вчинили якийсь конкретний вид злочинів.

Аналітичним є групування, що має на меті виявити взаємозв'язок між окремими явищами й ознаками, які їх характеризують.

У кримінально-правовій статистиці виділяють, зазвичай, групування за юридичними та соціально-демографічними ознаками, по регіонах і галузях народного господарства.

Кримінально-правові ознаки:

- за видами злочинів або статтями Кримінального кодексу України, що дає змогу визначити структуру злочинності, виявити ступінь поширеності певних видів злочинів, питому вагу кожного з них у загальній злочинності;

- за главами Кримінального кодексу України, що дає можливість одержати дані про кількість злочинів і засуджених за посягання проти власності, особи, порядку управління тощо;

- за ступенем тяжкості злочинів;

- за співвідношенням корисливих, корисливо-насильницьких і насильницьких злочинів;

- за формою вини (умисні чи необережні).

Кримінологічні ознаки:

- за галузями господарства;

- за територіями (область, місто, село та ін.);

- за місцем вчинення злочину (побутова, вулична тощо);

- за часом вчинення (день тижня і година вчинення);

- рецидивна (повторність вчинення злочину);

- економічна;

- організована та ін.

Соціально-демографічні ознаки: стать, вік, рівень освіти, національність, громадянство, рід занять, сімейний стан тощо.

Групування за територіальними ознаками (район, місто, область) і галузями господарства дають можливість порівнювати рівень інтенсивності й поширеність злочинів по регіонах та сферах економіки.

Групування за часом вчинення злочину бажано проводити не по всіх злочинах, а тільки щодо тих, на які має вплив «сезонність» (так, зґвалтування, крадіжки, хуліганство), що дає можливість одержати необхідні дані для розробки відповідних запобіжних заходів.

Групування злочинців за соціально-демографічними ознаками (стать, вік, освіта, сімейний стан, соціальне походження) слід співвідносити з групуваннями населення, що проживає на певній території, за аналогічними ознаками. Це надасть можливість отримати правильне уявлення про поширеність злочинності в регіонах.

2. Застосування економіко-статистичних методів для аналізу урожайності кукурудзи на зерно

2.1 Статистичний аналіз інтенсивності динаміки урожайності

Побудуємо ряд динаміки урожайності кукурудзи на зерно за даними додатку за період 2002-2010 рр.

Ряд утворюють 2 елементи: ознака часу та рівень ряду.

Таблиця 2.1 - Ряд динаміки урожайності кукурудзи на зерно за даними додатку за період 2002-2010 рр.

Рік	2002	2003	2004	2005	2006	2007	2008	2009	2010
Номер року, t	0	1	2	3	4	5	6	7	8
Урожайність кукурудзи на зерно ц/га	49,9	47,2	43,4	48	54,1	46,1	45,7	47,1	45,3

Визначимо базисні й ланцюгові показники ряду динаміки і значення показників наведемо в таблиці 2.2.

Дамо пояснення одержаним показниками і за їх допомогою попередньо охарактеризуємо динаміку урожайності кукурудзи.

В порівнянні з базисним 2002 роком відбулася зміна приросту в різних напрямках, що виходить із аналізу базисних показників динаміки, але взагалі урожайність кукурудзи зменшилась. Так, найбільший приріст був зафіксований у 2006 році, що становив 54,1 ц з 1 га, в порівнянні з базисним 2002 роком, про що свідчить базисній абсолютній приріст (4,2 ц/га).

В порівнянні з попередніми роками відбувалася зміна приросту також в різних напрямках, про що свідчать показники динаміки ланцюгові.

Таблиця 2.2 - Показники динаміки урожайності кукурудзи на зерно за даними додатку за період 2002-2010 рр.

Абсолютне значення 1% приросту врожайності кукурудзи значно змінюється: від 0,49 ц/га у 2002 році до 0,54 ц/га у 2007 році, що свідчить про великий діапазон зміни приросту в окремі роки. Оцінити середній приріст та інтенсивність його зміни дозволяє обчислення середніх показників динаміки.

Обчислимо середній рівень ряду. Побудований ряд динаміки є інтервальним (ознака часу - інтервал тривалістю 1 рік). Тому середній рівень обчислюють за середньою арифметичною простою:

(2.1)

де n - число рівнів ряду, уі - рівні ряду.

47,42 ц/га

Визначимо інші середні показники динаміки:

- середньорічний абсолютний приріст

, (2.2)

де - ланцюгові абсолютні прирости, n - число рівнів ряду.

А= = -0,575 ц/га

- середньорічний темп зростання

(2.3)

Т= = 101,65%

- середньорічний темп приросту

(2.4)

Т_пр= 101,65 - 100= 1,65%

Таким чином, за період з 2002 по 2010 роки в середньому з 1 га одержували 47,42 ц кукурудзи. Щороку його рівень врожайності зменшувався на 0,575 ц або 1,65%.

2.2 Визначення тенденції і рівня урожайності кукурудзи на зерно на перспективу

Для виявлення тенденції зміни урожайності кукурудзи застосуємо вирівнювання ряду динаміки за середнім абсолютним приростом, що передбачає заміну фактичних рівнів ряду вирівняними за наступною формулою:

y = yt + At, (2.5)

де у - вирівняні значення урожайності кукурудзи

t - Порядковий номер року,

А - середній абсолютний приріст урожайності

Вирівняні значень становитимуть:

У 2002 році (при t=0) y_t= 49,9+ (-0,575)*0= 49,9 грн.

У 2003 році (при t=1) y_t= 49,9+ (-0,575)*1= 49,33 грн

Результати вирівнювання наведемо в табл. 2.3

Таблиця 2.3 - Вирівнювання ряду динаміки врожайності кукурудзи на зерно за даними додатку за період 2002-2010 рр.

Рік	Урожайність кукурудзи на зерно ц/га	Порядковий номер року	Рівень ряду динаміки, вирівняний за середнім абсолютним приростом	Відхилення фактичних рівнів від вирівняних
		t	Yt = y0+At	Уt - уt
2002	49,9	0	49,9	0
2003	47,2	1	49,55	-2,35
2004	43,4	2	49,2	-5,8
2005	48	3	48,85	-0,85
2006	54,1	4	48,5	5,6
2007	46,1	5	48,15	-2,05
2008	45,7	6	47,8	-2,1
2009	47,1	7	47,45	-0,35
2010	45,3	8	47,1	-1,8

Слід відмітити, що вирівняні значення визначаються тільки двома рівнями ряду (початковими і останнім) і не залежать від інших рівнів, що є суттєвим недоліком. Даний прийом вирівнювання слід застосовувати лише для рядів, які мають стабільні абсолютні прирости, чого не можна сказати відносно досліджуваного ряду.

Здійснимо вирівнювання за способами визначення середньої для укрупнених періодів і укрупнених ковзних періодів. Порядок і результати вирівнювання пояснимо за допомогою таблиці 2.4.

Таблиця 2.4 - Вирівнювання ряду динаміки врожайності кукурудзи за даними додатку за період 2002-2010 рр. способами визначення середньої для укрупнених і ковзних періодів

Рік	Урожайність кукурудзи на зерно ц/га	Укрупнені періоди	Ковзні періоди
		Межі періоду, роки	Сума показників за період	Середня за період	Межі періоду	Сума показників за період	Середня за період
2002	49,9
2003	47,2	1998-2000	140,5	46,83	1998-2000	140,5	46,83
2004	43,4				1999-2001	138,6	46,2
2005	48				2000-2002	145,5	48,5
2006	54,1	2001-2003	148,2	49,4	2001-2003	148,2	49,4
2007	46,1				2002-2004	145,9	48,63
2008	45,7				2003-2005	138,9	46,3
2009	47,1	2004-2006	138,1	46,03	2004-2006	138,1	46,03
2010	45,3

Результати вирівнювання свідчать про основну тенденцію врожайності кукурудзи до зменшення.

Застосуємо метод аналітичного вирівнювання рівнів ряду динаміки. Здійснимо спочатку таке вирівнювання із застосуванням тренду у вигляді прямої у_t= а₀+ а₁t_. Покажемо методику розрахунку для випадку, коли нумерація років здійснюється від умовного початку, що спрощує розрахунки. В прикладі таким умовним початком обирається 2006 рік, порядковий номер якого дорівнюватиме 0. Інші роки матимуть порядкові номери такі, які вказані в таблиці 2.5.

Параметри рівняння знайдемо за спрощеними формулами:

(2.6)

а₁=-0,27 ц з 1 га

Таблиця 2.5 - Розрахунок параметрів для аналітичного вирівнювання ряду динаміки урожайності кукурудзи на зерно за даними додатку за період 2002-2010 рр.

Рік	Урожайність кукурудзи на зерно ц/га	Порядковий номер року від умовного початку, t	Розрахункові параметри	Вирівняний рівень ряду динаміки	Відхилення фактичного рівня від вирівняного	Квадрат відхилення
			у*t	t2	уt = а0+а1t	уі-уt	(уі-уt)2
2002	49,9	-4	-199,6	16	48,48889	1,41	1,9912346
2003	47,2	-3	-141,6	9	48,22222	-1,0	1,0449383
2004	43,4	-2	-86,8	4	47,95556	-4,56	20,753086
2005	48	-1	-48	1	47,68889	0,31	0,0967901
2006	54,1	0	0	0	47,42222	6,68	44,592716
2007	46,1	1	46,1	1	47,15556	-1,06	1,1141975
2008	45,7	2	91,4	4	46,88889	-1,19	1,4134568
2009	47,1	3	141,3	9	46,62222	0,48	0,2282716
2010	45,3	4	181,2	16	46,35556	-1,06	1,1141975
Разом	426,8	0	-16	60	426,8	0,0	72,348889

У_t= 47,42+0,27*t.

Параметр а₀ дорівнює вирівняному приросту для центрального в динамічному ряду року, взятого за початок відліку. В випадку, який розглядається, це вирівняний приріст для 2006 року, для кого t= 0. Цей параметр також є середнім рівнем ряду динаміки.

Коефіцієнт регресії а₁= 0,27 ц з 1 га за рік - додатній, що характеризує середнє щорічне збільшення врожайності на вказану величину.

Щоб оцінити ступінь наближення одержаного лінійного тренду до фактичних даних, визначимо показники їх коливання відносно тренду.

Залишкове середнє квадратичне відхилення становитиме:

(2.7)

5= = 10,335 ц з 1 га.

Коефіцієнт варіації(квадратичний)

(2.8)

V= *100= 27,8%

Середні коливання фактичної врожайності з 1 га навколо прямої тренду становлять 10,335ц або 27,8% відносно загальної середньої, що слід розцінювати як середню варіацію. Отже, простежується тенденція до зменшення врожайності кукурудзи, що обумовлено насамперед її зменшенням в останні два роки.

Здійснимо аналітичне вирівнювання за допомогою комп'ютерної програми Excel.

Спочатку треба утворити документ Excel, відкрити робочу книгу і створити електронну таблицю 2.8 - Вихідні дані (з урахуванням прогнозу на 3 наступні роки) за даними додатку.

Таблиця 2.6 - Вихідні дані

Рік	Урожайність кукурудзи на зерно ц/га	Порядковий номер року	Квадрат порядкового номеру року
	Y	t	t^2
2002	49,9	1	1
2003	47,2	2	4
2004	43,4	3	9
2005	48	4	16
2006	54,1	5	25
2007	46,1	6	36
2008	45,7	7	49
2009	47,1	8	64
2010	45,3	9	81
Разом	426,8	45	285

Розрахуємо за допомогою комп'ютера лінійну та параболічну тенденцію досліджуваного в динаміці показника відповідно до теми.

Параметр лінійного тренду а₀ знайдемо в ряду «У-пересечение»:

а₀= 48,75556

Параметр а₁ знаходиться в рядку «Переменная Х»: а₁ = -0,26667. Цей параметр приблизно співпадає зі значенням параметра за результатами «ручного» вирівнювання; і свідчить про те, що в середньому щороку врожайність кукурудзи зменшується на дану величину.



Лінійний тренд матиме вигляд:

У_t=48,75556+(-0,26667)*t

Він відрізняється від вищенаведеного при «ручному» вимірюванні коефіцієнтом а₀, оскільки відлік часу в цьому разі виконується від 2001 року.

Статистичні критерії, наведені в таблиці «Вивод итогов», зокрема фактичний рівень значущості F=0,54, свідчить, що рівень надійності побудованої моделі становить (1-0,54)*100%= 46%, він не задовольняє заданому рівню надійності 95%. Зменьшення врожайності в останні два роки дозволяє припустити, що досліджуваний ряд більш точно можна вирівнювати за рівнянням параболи другого порядку.

Здійснимо вирівнювання за допомогою параболи другого порядку:

y_t= a₀+a₁t+a₂t²

На новому робочому листі книги Excel з'являються - «Параболическая регрессия», в якої наведені параметри параболічного тренду, показники його точності, надійності і адекватності вихідним даним.

В графі «Коэффициенты» знайдемо параметри моделі після їх округлення: а₀=47,39048; а₁= 0,477922; а₂= -0,07446.

Модель розвитку показника урожайності кукурудзи, що описується рівнянням параболи другого порядку, має вигляд:

y_t= 47,39047+0,477922t - 0,07446*t²

Рівень надійності моделі знайдемо за показником «значимость F»

(1-0,78)*100%= 22%. Таким чином, на 22% можна гарантувати адекватність одержаної моделі.

Значення параметрів тлумачиться наступним чином:

а₀= 47,39047 ц з 1 га. характеризує вирівняний рівень врожайності до початку досліджуваного періоду (при t=0, що відповідає 2001 року);

а₁=0,477922 ц з 1 га за один рік, що характеризує щорічне зниження врожайності кукурудзи в середньому на дану величину;

а₂= -0,07446 ц з 1 га за рік у квадраті, що характеризує середнє щорічне уповільнення зменшення врожайності кукурудзи на зерно.



Для того, щоб віддати перевагу одній із одержаних моделей тренду (лінійній або параболічній), можна порівняти значення рівнів надійності обох моделей.

Для лінійної моделі рівень надійності дорівнює 46%, для параболічної він складає 22%. Таким чином, слід віддати перевагу лінійній моделі, яку обираємо як основу. В той же час слід мати на увазі, що обидві моделі не задовольняють потрібної надійності. Тому належить шукати модель, яка задовольняє цю вимогу.

Здійснимо прогнозування врожайності кукурудзи на три наступних роки за межами інтервалами часу досліджуваного ряду тренди, тоді вони дорівнюватимуть:

Таблиця 2.7. Розрахунок врожайності на перспективу за лінійною та параболічною тенденцією

Роки	Порядковий номер року	Прогнозний рівень ряду динаміки (на перспективу)
		За лінійною залежністю	За параболічною залежністю
2011	10	46,08888889	44,72380952
2012	11	45,82222222	43,63809524
2013	12	45,55555556	42,4034632

Для наочного зображення динаміки врожайності кукурудзи застосуємо графічний метод. Побудову графіку здійснимо за допомогою редактора «Мастер диаграмм» програми Excel і даних електронних таблиць, що застосовувалися для визначення параметрів і характеристик моделей.

На графіку показано також інтервал прогнозу, де наводяться рівні ряду на три наступні роки: 2011-2013.

2.3 Визначення показників варіації при аналізі середньої урожайності кукурудзи на зерно

Середні величини дають узагальнюючу характеристику сукупностей за певною варіюючою ознакою. Вивчення розміру відхилень та їх розподілу використовують для оцінки кількісної однорідності сукупності. Вимірювання і аналіз варіації має велике значення для оцінки стійкості досліджуваних явищ, а також впливу різних факторів на коливання ознак.

Проаналізуємо середню урожайність кукурудзи за допомогою визначення показників варіації. Данні для аналізу наведемо у таблиці:

Таблиця 2,8 - Вихідна інформація для обчислення урожайності кукурудзи на зерно за 2002-2010 роки

Розрахуємо середнє значення варіюючої ознаки за допомогою формули середньої арифметичної зваженої:

= (2,8)



Показники варіації:

А) Визначемо розмах варіації: =-(2.9)

=54,1-43,4=10,7

Б) дисперсія:

(2,10)

=

В) середнє квадратичне відхилення:

(2,11)

2,509

Г) коефіцієнт варіації: (2,12)

*100%=5,28%

2.4 Застосування методу статистичних групувань при вивченні впливу факторів на урожайність кукурудзи на зерно

Одним з основних методів статистичного дослідження є зведення і групування статистичних даних. При застосуванні цього методу в курсовій роботі слід віддати перевагу аналітичному групуванню для встановлення зв'язку між явищами.

Згідно з моєї теми обсяг вихідної інформації представлений такими показниками як: посівна площа, валовий збір, загальний обсяг внесених добрив на всю площу. В якості факторної ознаки обирається рівень внесення добрив на 1 га, в якості результативної ознаки - урожайність по певній сільськогосподарській культурі.

Зробимо групування статистичних даних, та результати наведемо у таблиці 2,9:

Таблиця 2,9 - Групування ранжируваного ряду посівних площ за впливами факторів на урожайність

№ п/п	Рівень внесення добрив на 1 га Х	Посівна площа	Валовий збір, ц	Загальний обсяг внесених добрив	Урожайність, ц/га У
1	0,97	1792	81199,9475	1741,31633	45,3
2	0,98	1221	55361,3732	1191,0361	45,3
3	0,98	829	37980,8905	812,552355	45,8
4	0,99	744	34248,7413	737,30202	46,0
5	0,99	1852	85534,3243	1840,3265	46,2
6	1,00	1750	81000,2999	1741,59151	46,3
7	1,00	644	29853,0219	646,450065	46,4
8	1,01	638	29588,4696	640,800585	46,4
9	1,02	1560	73433,2196	1589,31381	47,1
10	1,03	1244	59177,7127	1276,17265	47,6
11	1,04	890	42593,3381	921,095633	47,9
12	1,04	820	39638,9632	852,325767	48,4
13	1,05	687	33254,7539	722,881955	48,4
14	1,06	1438	69945,3975	1531,04025	48,6
15	1,08	1825	89049,2909	1968,2329	48,8
16	1,10	1061	52447,7373	1168,69792	49,4
17	1,11	1361	67678,2665	1513,14356	49,7
18	1,12	1343	66814,4037	1501,54886	49,8
19	1,12	970	48606,506	1088,59198	50,1
20	1,14	1615	81333,6257	1841,33971	50,4
1 група	9,96	12273	5675201,11	122257,225	462,4
2 група	5,27	5659	1370022,44	29828,7252	242,1
3 група	5,59	6350	1583616,86	35521,4812	249,4
Разом або в середньому	20,83	24282	8628840,41	187607,432	953,9

Визначмо інтервали господарств. Для цього необхідно визначити довжину інтервалу:

, (2,13)

де і - величина інтервалу;

- максимальна величина групувальної ознаки;

- мінімальна величина групувальної ознаки;

N - кількість груп

=0,056154

Довжина інтервалу	0,056154
Перший інтервал	0,97	1,03
Другий інтервал	1,03	1,086154

Після здійснення цих розрахунків, ми маємо вказати скільки посівних площ входить до І, ІІ та ІІІ групи.

Для визначення площ які входять до І групи, ми добавимо до Х мінімального довжину інтервалу. Завдяки цьому розрахунку ми побачили, що до першої групи входять площі рівень внесення добрив на 1 га сягають від 0,97 до 1,03. Щоб визначити кількість господарств, які входять до ІІ групи, необхідно до кінцевого значення І інтервалу додати довжину інтервалу. І ми спостерігаємо, що у цей інтервал входять посівні площі, рівень внесення добрив на 1 га яких становить від 1,03 до 1,086. Відповідно до ІІІ групи входять посівні площі які залишились.

Висновок

Кукурудза - одна з давніх землеробських культур. Вона використовується на продовольчі, кормові та технічні цілі.

Проведені дослідження свідчать про зниження рівня урожайності кукурудзи на зерно. Так в 2010 р. вона знизилась порівняно з 2002 р. на 4,6 ц/га. При чому абсолютний темп зниження становив 0,575 ц/га. Найвищий рівень її був зафіксований у 2006 році, що становив 54,1 ц з 1 га.

Середній рівень урожайності досліджуваної культури становить 47,4 ц/га, для розрахунку якого використовували формулу середньої простої арифметичної.

Результати вирівнювання свідчать про основну тенденцію врожайності кукурудзи до зменшення.

Коефіцієнт регресії а₁= 0,27 ц з 1 га за рік - додатній, що характеризує середнє щорічне збільшення врожайності на вказану величину.

Середні коливання фактичної врожайності з 1 га навколо прямої тренду становлять 10,335ц або 27,8% відносно загальної середньої, що слід розцінювати як середню варіацію. Отже, простежується тенденція до зменшення врожайності кукурудзи, що обумовлено насамперед її зменшенням в останні два роки.

Розмах варіації становить 10,7 ц/га, а коефіцієнт варіації - 5,3%.

Для визначення площ які входять до І групи, ми добавимо до Х мінімального довжину інтервалу. Завдяки цьому розрахунку ми побачили, що до першої групи входять площі рівень внесення добрив на 1 га сягають від 0,97 до 1,03. Щоб визначити кількість господарств, які входять до ІІ групи, необхідно до кінцевого значення І інтервалу додати довжину інтервалу. І ми спостерігаємо, що у цей інтервал входять посівні площі, рівень внесення добрив на 1 га яких становить від 1,03 до 1,086. Відповідно до ІІІ групи входять посівні площі, які залишились.

Список літератури

1. Бек В.Л. Теорія статистики: Курс лекцій. - К.: ЦУЛ, 2003.

2. Галицька Е.В., Ковтун Н.В., Моторина Т.М. та ін. Статистика: Навч. - посібник - К.: «Київський університет», 2002.

3. Герасименко С.С., Головач А.В., Єріна А.М. Статистика: Підручник.-К,: КНЕУ, 2000.

4. Горкавий В.К. Статистика: підручник. - К., 2009. - 512 с.

5. Гусаров В.М. Статистика. - М.: ЮНИТИ-ДАНА, 2001.

6. Ефимова М.Р., Ганченко О.И., Петрова Е.В. Практикум по общей теории статистики: Уч. пособие. - М.: Финансы и статистика, 2003.

7. Ефимова М.Р., Петрова Е.В., Румянцев В.Н. Общая теория статистики: Учебник. - М.: ИНФАР-М., 2005.

8. Єріна А.М., Пальян З.О. Теорія статистики: Практикум. - К.: Знання, 1997.

9. Лугінін О.Є., Фомішин С.В. Статистика національної економіки та світового господарства: Навч. посібник - К., Центр навч. літератури, 2006.

10. Мармоза А.Т. Практикум із статистики. - К.: Кондор, 2005.

11. Мармоза А.Т. Теорія статистики. - К. - Ельга, Ніка - Центр, 2003.

12. Притула М.М., Онишко О.Є. Практикум із теорії статистики: Навч. посібник - Львів: Компакт - ЛВ, 2006.

13. Статистика: Підручник/ А.В. Голович, А.М.Єріна, О.В. Козирєв та ін.; за ред. А.В. Головача, А.М.Єріної, О.В. Козирєва. - К.: Вища освіта, 1993.

14. Статистика/ Под ред. В.Г. Ионина. - Новосибирск: НГАЭиУ, 1998.

15. Статистика: Учебник/ И.И. Елисеева, И.И. Егорова и др.; Под ред. проф. И.И. Елисеевой. - М.:, Изд-во «Проспект», 2003.

16. Теорія статистики: Навч. посібник Вашків П.Г., Пастер П.І., Сторожук В.П., Ткач Є.І. - К.: Либідь, 2004.

17. Теория статистики/ Под ред. Г.Л. Громыко. - М.: ИНФРА-М, 2002.

18. Тарасенко І.О. Статистика: Навч. посібник - К.: Центр навч. літератури, 2006.

19. Уманець Т.В. Загальна теорія статистики: Навч. посібник - К.: Знання, 2006.

20. Штангрет А.М., Копилюк О.І. Статистика: Навч. посібник - К: Центр навч. літератури, 2005.

урожайність кукурудза варіація статистичний

Размещено на Allbest.ru

...