Экономико-статистический анализ эффективности производства мяса крупного рогатого скота

      

Таблица 5 – Средний  уровень показателей, используемых в исследовании

 

     Хозяйства Оричевского района на 8,2% имеют среднесуточный прирост выше, чем хозяйства Зуевского  района, что способствует снижению себестоимости 1 ц прироста. Более высокие затраты на одну голову (на 35,9%) имеют также предприятия Оричевского района и они увеличивают себестоимость 1 ц прироста. Но в хозяйствах Оричевского района экономическая эффективность производства мяса КРС не наблюдается, так как показатель окупаемости затрат составляет 0,87 (т.е. при вложении 1 руб. мы получаем 0,87 руб. выручки). Предприятия же Зуевского района при вложении 1 руб. получают 1,1 руб. выручки, что также не свидетельствует о высоком уровне производства.

     Для оценки вариации перечисленных выше показателей определим среднеквадратические отклонения (σ) и коэффициент вариации (V) (таблица 6). 

Таблица 6 – Показатели вариации

 

     Следовательно, совокупность предприятий является однородной лишь по показателям окупаемости  затрат и среднесуточного прироста (V<33%). Особенно значительной является вариация предприятий Зуевского района по себестоимости 1 ц прироста (49,3  %), что необходимо учесть при дальнейшем исследовании.

     Используем  критерий Фишера для оценки существенности различия между районами по себестоимости 1 ц прироста при уровне значимости 0,05. Фактическое значение критерия определяется по формуле:

,

где - межгрупповая дисперсия; - остаточная дисперсия.

Где - средняя по группам;

     - средняя общая;

     - число единиц в районах;  - число районов.

,

где N – общее число хозяйств;

     - внутригрупповая дисперсия.

      

       (при степенях свободы 25 и  1).

      Так как F_факт.>F_табл., то различие между районами по себестоимости 1 ц прироста является существенным. 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 

2 Обоснование объема  и оценка параметров

статистической   совокупности 

2.1  Обоснование объема  выборочной совокупности 

      Вариацию  показателей, используемых при  проведении экономико-статистического исследования, необходимо учитывать при определении необходимой численности выборки. В рекомендуемую для исследования совокупность полностью включены хозяйства 2-х районов центральной зоны Кировской области. Однако различие между ними, как следует из данных таблицы 6, остается существенным. Определим фактический размер предельной ошибки выборки по формуле:

где t -  нормированное отклонение, величина которого определяется заданным уровнем вероятности (при p=0,954, t=2);

    V – Коэффициент вариации признака.

     Результаты  расчеты представлены в таблице 7. 

Таблица 7 – Расчет фактической величины предельной ошибки и необходимой численности выборки 

      Как известно, совокупность является однородной при коэффициенте вариации Определим величину предельной ошибки при фактической численности выборки равной 27 хозяйствам (n=27).

      

      В таблице 7 представлен необходимый  объем численности выборки, при  котором не будет превышена предельная ошибка в размере 12,7%, т.е.

где V – фактическое значение коэффициента вариации.

        Таким образом, для того, чтобы  не превысить максимально допустимую  величину предельной ошибки выборки  по 2-м показателям необходимо отобрать от 10  до 31  хозяйств. А для того, чтобы выборка была репрезентативной при фактической их численности равной 27 единицам, вариация, характеризующих признаков, должна быть не более 33%. 
 

2. Оценка  параметров и характера  распределения статистической                                                                                     совокупности

 

     Выявление основных свойств и закономерностей  исследуемой статистической совокупности необходимо начинать с построения ряда распределения единиц по одному из характеризующих их признаков. Оценка параметров ряда распределения позволит сделать вывод о степени однородности статистической совокупности, о возможности использования ее единиц для проведения научно обоснованного экономического исследования.

     Рассмотрим порядок построения ряда распределения 26 хозяйств области по среднесуточному приросту.

     Так как данный признак изменяется непрерывно, строится вариационный ряд распределения.

     1. Составляем ранжированный ряд  распределения предприятий по  среднесуточному приросту, т.е. располагаем их в порядке возрастания по данному признаку (г): 259; 272; 322; 324; 351; 392; 412; 452; 459; 463; 476; 484; 492; 497; 498; 509; 546; 557; 577; 578; 601; 602; 626; 640; 646; 694.

     2. Определяем количество интервалов (групп) по формуле:

k = 1+3,322lgN,

где N - число единиц совокупности.

     При N=26 lg26=1,415              k=1+3,222*1,415=5,7 6

     3. Определяем шаг интервала:

h=

где  xmax и xmin – наибольшее и наименьшее значение группировочного признака

    k – количество интервалов

h= (694-259)/6

72,5 (г)

      4. Определяем границы интервалов.

     Для этого xmin= 259 принимаем за нижнюю границу первого интервала, а его верхняя граница равна: xmin+h=259+72,5=331,5. Верхняя граница первого интервала одновременно является нижней границей второго интервала. Прибавляя к ней величину интервала (h), определяем верхнюю границу второго интервала: 331,5+72,5=404

    Аналогично определяем границы остальных интервалов:

404+72,5=476,5; 476,5+72,5=549; 549+72,5=621,5; 621,5+72,5=694.

     5.Подсчитаем  число единиц в каждом интервале и запишем в виде таблицы. 

Таблица 8 – Интервальный ряд распределения  хозяйств по среднесуточному приросту

 

     Для наглядности интервальный ряд распределения  изобразим графически. Для ее построения на оси абсцисс отложим интервалы значений признака и на них построим прямоугольники с высотами, соответствующими частотам интервалов. 

     

Рисунок 1 – Гистограмма распределения предприятий по среднесуточному приросту 

      Для выявления характерных черт, свойственных ряду распределения единиц, могут быть использованы следующие показатели:

     1) Для характеристики центральной  тенденции распределения определяем среднюю арифметическую, моду, медиану признака.

     Средняя величина признака определяется по формуле  средней арифметической взвешенной:

где  - варианты,

     - средняя величина признака,

     - частоты распределения.

      В интервальных рядах в качестве вариантов ( ) используют серединные значения интервалов.

     Мода – наиболее часто встречающееся значение признака, может быть определена по формуле:

где  - нижняя граница модального интервала;

    h- величина интервала;

     - разность между частотой  модального и домодального интервала;

     - разность между частотой  модального и послемодального интервала

     Медиана - значение признака, находящегося в центре ранжированного ряда распределения, определяется по формуле:

      

где  - нижняя граница медиального интервала,

    h- величина интервала,

     - сумма частот распределения,

     - сумма частот домедиальных  интервалов,

     - частота медиального интервала.

     2) Для характеристики меры рассеяния  признака определяем показатели вариации: размах вариации, дисперсию, среднее квадратическое отклонение, коэффициент вариации.

      Размах  вариации составит: R= =694-259=435 (г)

      Дисперсия определяется по формуле:

     Среднее квадратическое отклонение признака в ряду распределения составит:

.

     Для определения коэффициента вариации используем формулу:

      Т.к. V<33%, то совокупность является однородной.

     3) Для характеристики формы распределения используем коэффициенты ассиметрии ( ) и эксцесса ( ):