И построение статистических таблиц

При обработке статистических материалов возникает необходимость выделения однородных групп, типов, а затем уже описание этих групп определенными количественными характеристиками. Расчленение совокупности на группы, однородные по какому-либо признаку, называется группировкой. Для ее проведения необходимо определить те характеристики (группировочные признаки), по которым она будет проводиться, и их значений, отделяющих одну группу от другой (интервалы группировки).

В данной работе группировка будет проводиться по таким важным экономическим показателям, как урожайность, стоимость валовой продукции и чистого дохода на 1 га сельскохозяйственных угодий. Для этого в таблицах 7.1 – 7.5 производится расчет валовой продукции, чистого дохода и производственных затрат по всем культурам в 20 хозяйствах с использованием следующих формул:

- валовая продукция:              ,

 где В_i – удельный вес культуры в данном хозяйстве;

   У_i – урожайность культуры;

   Ц_i – кадастровая цена за 1 ц продукции.

- производственные затраты:  ,

 где П_i – производственные затраты по i-ой культуре.

- чистый доход:                     .

По способу составления группировка может быть первичной и вторичной. Величина интервала превичной группировки (h) определяется по формуле:

h = (X_max – X_min) / K,

 где X_max и X_min – максимальное и минимальное значения признака;

   К – количество групп, на которые подразделяются хозяйства. Определяется по формуле Стерджеса:

K = 1+1,32*lg n.

При вторичной группировке количество хозяйств в группе одинаково или несильно отличается, введены открытые интервалы. При комбинированной группировке производится выделение подгрупп в каждой группе по какому-либо другому показателю (возможна группировка и более чем по двум показателям). В таблицах 9.1-9.8 выделены группы хозяйств по урожайности культур, которые подразделяются на подгруппы по баллу бонитета по свойствам почв. Анализируя полученные результаты, видим, что при общей зависимости урожайности от количества применяемых удобрений по группам, наблюдается более высокая отдача на земле с более высоким баллом бонитета почв.

Для выявления причин, определяющих величину чистого дохода, строится аналитическая таблица 10, в которую включаются 5 факторов: валовая продукция, производственные затраты, основные производственные фонды, затраты живого труда и затраты удобрений.

 

 

ГЛАВА 3. Математическая обработка исходной информации

Определение тесноты связи между результатирующим фактором и факторами, влияющими на него, а также

Тесноты связи между самими влияющими факторами

Таблица 11

Исходные данные

 

№№ п/п	Урожайность естеств. сенокосов, ц/га	Влияющие факторы
		Производств. затраты, руб./га	Основные произв. фонды, руб./га	Затраты мин. удобрений, ц/га	Энергетические мощности, л. с.	Удельный вес залес. и закуст. сенокосов, %	Удельный вес заболоченных сенокосов, %	Удельный вес улучшенных сенокосов, %	Балл оценки по совокупным свойствам почв
1	12,2	54,0	600	0,81	2,00	20,0	1,6	11,6	51
2	11,4	70,8	400	0,50	1,40	38,0	9,6	12,3	60
3	11,1	160,0	602	2,25	3,10	22,0	3,5	6,0	55
4	21,1	110,0	680	1,50	1,75	9,6	3,0	42,0	86
5	10,8	71,0	450	0,76	1,68	40,0	26,5	8,0	55
6	11,1	75,0	420	0,65	1,10	32,0	13,0	26,1	61
7	13,9	60,0	380	2,14	1,80	25,0	5,2	7,9	72
8	9,0	64,4	450	0,80	1,90	30,0	5,0	22,3	50
9	17,0	120,0	715	1,31	2,55	7,0	0,5	40,0	92
10	11,7	64,0	350	0,69	1,56	31,0	8,0	35,0	45
11	10,6	70,0	410	1,12	1,80	26,4	14,2	15,2	61
12	12,7	62,5	500	1,58	1,78	21,5	24,0	20,0	84
13	14,0	55,0	620	1,05	1,40	33,6	6,1	12,4	78
14	12,5	60,0	550	0,90	1,70	19,0	60,0	15,0	72
15	12,1	85,0	550	0,70	1,60	40,0	9,0	2,0	76
16	12,0	70,0	560	0,75	1,86	20,0	1,0	13,0	60
17	15,8	108,0	420	0,74	1,23	18,5	4,7	25,0	86
18	12,6	85,0	680	0,90	2,31	32,6	8,4	17,4	81
19	27,3	147,0	621	0,70	3,75	1,58	0,5	9,9	92
20	18,9	78,0	480	1,12	2,68	40,0	12,8	8,6	90
21	14,3	55,6	568	0,88	1,74	18,8	2,5	6,0	96
22	8,8	45,4	340	0,68	1,01	26,0	48,4	12,5	54
23	13,5	68,0	508	1,32	2,14	42,4	11,0	10,6	74

 

Теснота и направление парной линейной корреляционной зависимости переменных Х и Y определяется коэффициентом корреляции. Он принимает значения от –1 до +1. При связь тесная, фактор, оказывающий влияние на результирующий показатель достоверен. При связь практически отсутствует и рассматриваемый фактор следует исключить.

Связь между результирующим и влияющими факторами отражается уравнением множественной линейной регрессии:

Y=A_o + A₁X₁ + A₂X₂ +…+ A_nX_n,

где A_o – свободный член уравнения, экономической интерпретации не имеет;

A₁,A₂,…,A_n – коэффициенты уравнения, показывающие на сколько изменится результирующий фактор при изменении влияющего на единицу;

X₁, X₂,…,X_n – значения влияющих факторов.

В результате решения задачи с помощью “Regma” были получены следующие коэффициенты уравнения множественной линейной регрессии:

 A[ 0]= 3.3854

 A[ 1]= 0.0101

 A[ 2]= -0.0076

 A[ 3]= -1.7198

 A[ 4]= 2.9394

 A[ 5]= -0.0764

 A[ 6]= -0.0252

 A[ 7]= 0.0501

 A[ 8]=     0.1559

 Приведенное значение среднего квадратического отклонения фактических значений результирующего показателя от его вычисленных значений = 0.1376.

 Коэффициент множественной корреляции = 0.89.

 Коэффициент детерминации = 0.79.

Пакет программных средств “Regma” позволяет отбраковать факторы, не влияющие или мало влияющие на результирующий. Первоначально при расчете используются все факторы, которые могут влиять. В полученных результатах отражается теснота связи между результирующим фактором и факторами, влияющими на него (I матрица результатов), а также связь между самими влияющими факторами (II матрица результатов).

 

Таблица 12