Корреляционно – регрессионный анализ
Корреляционная связь – это неполная связь между признаками, которая проявляется при большом числе наблюдений. Используя метод корреляции, можно определить среднее измерение результативного признака под влиянием одного или нескольких факторов. Так как между факторными показателями может также существовать положительная корреляционная связь, то для оценки степени их влияния на результативный признак целесообразно использовать множественную корреляцию. В данной модели в качестве результативного признака возьмём показатель – валовый надой на 1 корову, ц, в качестве факторных признаков количество коров на 1 работника, гол. и окупаемость затрат, руб.В результате решений уравнения на ЭВМ были получены следующие его параметры (приложение №7).
Y=14,33+0,40*X1+0,44*X2
Интеграция полученных параметров следует: A0=14,33- условное начало содержательной интерпретации не подлежит; A1=0,40-коэффициент чистой регрессии при первом факторе свидетельствует о том, что при изменении количества коров на 1 работника, гол., валовый надой на 1 корову, ц. в среднем изменится на 0,40 при условии, что другие факторы остаются постоянными; A2=0,44- коэффициент чистой регрессии при втором факторе показывает, что при изменении окупаемости затрат, руб. вызывает изменение валового надоя на 1 корову, ц. на 0,44 при условии, что другие факторы остается постоянными. Коэффициент множественной корреляции 0,54 показывает, что связь между признаками средняя. Коэффициент множественной детерминации показывает, насколько тесной является связь между выбранными показателями. В нашем случае он равен 0,29 т.е. связь между признаками средняя. Коэффициенты парной корреляции 0,32 свидетельствуют, что между валовым надоем на 1 корову, ц. и количеством коров на 1 работника, гол. существует слабая связь и прямая зависимость, а 0,46- показывает, что связь более сильная и прямая зависимость, с окупаемостью затрат, руб.
Рассчитаем теперь β-коэффициенты и коэффициенты эластичности по приведенным во второй главе формулам:
σу =21,81; σх1 = 11,97; σх2 = 21,51. β1 = 0,22; β2 = 0,43
Каждый из бета коэффициентов показывает, на сколько средних квадратических отклонений изменится валовый надой на 1 корову,ц., если соответствующий фактор изменится на своё среднее квадратическое отклонение. Коэффициенты эластичности в данном случае будут равны: Э1 = 0,09; Э2 = 0,08, то есть, если количество коров на 1 работника, гол. увеличится на 1 %, то валовый надой на 1 корову, ц. увеличится на 0,09% и если окупаемость затрат, руб. увеличится на 1%, то валовый надой на 1 корову, ц. увеличится на 0,08 % Проверка значимости коэффициента множественной корреляции показала, что Fрасч= 4,46, при значимости Fтабл. =4,10 при пятипроцентном уровне. Таким образом, Fрасч> Fтабл, что позволяет с вероятностью 95 % утверждать существенность различий в величине дисперсий и соответственно сделать вывод об адекватности модели. В качестве критериев проверки гипотез относительно двух средних используется критерий t- Стьюдента. Фактическое значение t равно 7,11, 0,92, 1,39 а табличное t=2,23, необходимо признать справедливость альтернативной гипотезы.
Индексный метод анализа Установим производство молока в 2005г. по сравнению 2006г. Установим, в какой мере это изменение произошло за счет поголовья коров, гол. и за счет валового надоя на 1 корову, ц. В качестве базисного примем значение 2005г., значения 2006 группы возьмем как отчетные величины. Вычислим индекс производства молока.
Таблица 3.4 – Расчет индекса производства молока
I = (3.6),
Где N , N - поголовье коров в 2005 и 2006 годах соответственно; T , T - надой на 1 корову в 2005 и 2006 годах; N T - производство молока в 2005 году; N T - производство молока в 2006 году. Рассчитаем индекс поголовья коров и индекс надоя на 1 корову по следующим формулам:
I = (3.7) I = (3.8)
Где N T - условное производство молока при поголовье коров в 2006 году, гол. и надое молока на 1 корову в 2005 году, ц.; N T - условное производство молока при поголовье коров в 2005 году, гол. и надое молока на 1 корову в 2006 году, ц.
I = 3407,44/ 14288,04= 0,24 I = 3203,07/14288,04=0,22 I =15199,68/14288,04= 1,06
Как видно, производство молока уменьшилось в 2006 году по сравнению с 2005 годом на 76% или на 3407,44-14288,04=-10880,6 ц. Это следует из того, что условное поголовье уменьшилось на 78% или на 3203,07-14288,04=-11084,97 гол. и условный надой на 1 корову увеличился на 6% или на 15199,68-14288,04=911,64 ц. ВЫВОДЫ
По итогам анализа данной курсовой работы сделаем следующие выводы: 1. В результате построения ранжированного и интервального рядов распределения по группировочному признаку (цена реализации молока, руб/ц) были выделены 5 групп. Наиболее часто встречаются районы по величине этого признака в интервале от 640,2 до 694,8 руб/ц., менее до 585,6; от 585,6до 640,2 и выше 749,4 руб./ц. а наиболее редко от 694,8 до 749,4 руб/ц. Затем эти группы были объединены в три типические группы. 2. Самой многочисленной типической группой является средняя (13 районов), а высшая и низшая по количеству входящих районов равны (5 районов). Показатели в типической группе возрастают от низшей группы к высшей. 3. В результате проведения комбинированной группировки были выделены 2 группы по выручке на 100 га с/х угодий, тыс.руб. и 3 подгруппы по цене реализации молока, руб./ц. 4. При проведении индексного анализа по низшей и высшей типическим группам было получено: производства молока в высшей группе больше, чем в низшей на 1360%.
5. По данным корреляционно-регрессионного анализа было выявлено, что связь между валовым надоем на 1 корову, ц. и ценой реализации молока, руб/ц и выручкой на 100 га с/х угодий, тыс. руб.примерно одинакова. 6. На основании анализа динамического ряда можно сделать вывод, что в Думиничском районе валовый надой на 1 корову, ц., количество коров на 1 работника, гол. и окупаемость затрат, руб. ведут себя скачкообразно, т.е, то увеличиваются, то уменьшаются. 7. Также было проведено сглаживание динамических рядов по прямой и параболе. 8. При проведении корреляционно-регрессионного анализа по Думиничскому району было выявлено, что между валовым надоем на 1 корову, ц. и окупаемостью затрат, руб./ц. существует близкая связь, а связь менее сильная с количеством коров на 1 работника занятого в с/х производстве. 9. При проведении индексного анализа получили, что производство молока в Думиничском районе уменьшилось в 2006 году по сравнению с 2005 годом на 76%. Список использованной литературы
1. Брылев А.А., Гореева Н.М., Демидова Л.Н., Родионова Е.А. Методические указания по выполнению курсовой работы по дисциплине «статистика». Калуга 2004. 2. Зинченко А.Н., Шайкина Е.В., Шибалкин А.Е., Тарасов О.Б., «Практикум по статистике»: Учебник, 2001г. – 392 с.: ил. 3. Практикум по статистике: Учебник пособие для ВУЗов под ред. В.М. Симчеры / ВЗФЭИ – М.: Финстатинформ, 1992г. 4. «Калужская обл. в 2004 году», стат. сборник. Калуга 2005; 5. Российский статистический ежегодник. Официальное издание. Госкомстат РФ, 1994 – 1996. 6. Районы и города Калужской области в 1999 году. Части 1,2. Госкомстат РФ. Калуга 2003. ФИШКИ
КЛЮЧ К ФИШКАМ 1 – цена реализации молока, руб/ц. 2 – площадь с/х угодий, га 3 – среднегодовое поголовье коров молочного стада, гол. 4 – валовый надой от коров молочного стада, ц. 5 – количество работников, занятых в с/х производстве, чел. 6 – количество реализованного молока, ц. 7 – выручено всего от реализованного молока, тыс.руб 8 – валовый надой на 1 корову молочного стада, ц. 9 – валовый надой на 1 работника, занятого в с/х производстве, ц. 10 – валовый надой на площадь с/х угодий, ц. 11 – выручено на 100 га с/х угодий, тыс.руб. 12 – выручено на 1 корову молочного стада, тыс. руб 13 – выручено на 1 работника, занятого в с/х производстве, тыс.руб
14 – количество коров молочного стада на 1 работника, занятого в с/х производстве, гол. 15 – количество коров молочного стада на 100 га с/х угодий, гол. 16 – количество реализованного молока на 1 работника, занятого в с/х производстве, ц. 17 –количество реализованного молока на 1 корову молочного стада, ц.
Воспользуйтесь поиском по сайту: ©2015 - 2024 megalektsii.ru Все авторские права принадлежат авторам лекционных материалов. Обратная связь с нами...
|