Статистика животноводства на примере ОАО им. Гагарина Варгашинского района

     7. Корреляционный анализ  и взаимосвязи  признаков

     Исследование  связей в условиях массового наблюдения и действия случайных факторов осуществляется, как правило, с помощью экономико-статистических моделей. В широком смысле модель — это аналог, условный образ (изображение, описание, схема, чертеж и т.п.) какого-либо объекта, процесса или события, приближенно воссоздающий «оригинал». Модель представляет собой логическое или математическое описание компонентов и функций, отображающих существенные свойства моделируемого объекта или процесса, дает возможность установить основные закономерности изменения оригинала. В модели оперируют показателями, исчисленными для качественно однородных массовых явлений (совокупностей). Выражение модели в виде функциональных уравнений используют для расчета средних значений моделируемого показателя по набору заданных величин и для выявления степени влияния на него отдельных факторов.

     По  количеству включаемых факторов модели могут быть однофакторными и многофакторными (два и более факторов).

     В зависимости от познавательной цели статистические модели подразделяются на структурные, динамические и модели связи.

     Как известно, явления общественной жизни  складываются под воздействием не одного, а целого ряда факторов, т.е. эти явления многофакторные. Между факторами существуют сложные взаимосвязи, поэтому их влияние комплексное и его нельзя рассматривать как простую сумму изолированных влияний.

     Многофакторный  корреляционный и регрессионный  анализ позволяет оценить меру влияния на исследуемый результативный показатель каждого из включенных в модель (уравнение) факторов при фиксированном положении (на среднем уровне) остальных факторов, а также при любых возможных сочетаниях факторов с определенной степенью точности найти теоретическое значение этого показателя (важным условием является отсутствие между факторами функциональной связи).

     Полнота связи характеризуется коэффициентом  корреляции. Величина коэффициента корреляции находится в пределах от 0 до 1. Чем связь ближе к функциональной по степени воздействия аргумента на функцию, или сильнее воздействие прочих научных причин, тем меньше величина коэффициента.

     При изучении зависимости продуктивности коров молочного направления, кг. от валового надоя молока на 100 га сельскохозяйственных угодий, ц и затрат труда на производство 1 центнера молока, чел./ч., коэффициент корреляции равен 0,47180067. Это говорит о том, что связь между этими признаками довольно слабая. Коэффициент множественной детерминации равный 0,222595872, показывает, что всего лишь около 22% всех изменений продуктивности коров молочного направления обусловлено изменением валового надоя молока и затрат труда на его производство. Достоверность корреляционной зависимости равна t_{фактическое} = 4,636130045. Значение t_{фактическое} сравним с t_табл., которое найдем по таблице Стьюдента при вероятности р=0,05, t_табл.=2,1009.

     Вывод: t_{фактическое} больше чем t_табл., значит верность коэффициента корреляции доказана. 
 
 
 
 
 
 
 
 

     Корреляция  взаимосвязи признаков

 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 

Вывод остатка 

 

          Вывод итогов 

 

          Дисперсионный анализ 

 
 
 

 

     

     Выводы  и предложения

     На  основании проведенного анализа  ОАО «им. Гагарина» Варгашинского района Курганской области за последние три года можно сделать следующие выводы. Во-первых, анализируемое хозяйство специализируется как на производстве продукции растениеводства, так и животноводства, но в данной курсовой работе была рассмотрена только животноводческая сфера, что соответствует выбранной теме. Следует отметить, что ведущей продукцией животноводства является молоко. Его удельный вес, в среднем за три года, составляет 24,82%. Объем производства продукции животноводства определяется показателями численности животных и их продуктивностью. В хозяйстве мы можем увидеть увеличение поголовья крупного рогатого скота в 2010 году на 202 головы, поголовье свиней также увеличилось на 669 голов, количество лошадей значительно не изменилось (увеличилось на 5 голов).

     По  окупаемости данного хозяйства  можно сказать, что за последние три года рентабельность данного хозяйства уменьшилась на 1012000 рублей. По экономической деятельности хозяйства можно отметить, что площадь сельскохозяйственных угодий увеличилась на 116,05% или на 717га., а численность работников также увеличилась на 15человек (11,45%).

     Количество  энергоресурсов за исследуемый период увеличилось незначительно на 0,59%. Выход валовой продукции на 100 га сельскохозяйственных угодий увеличился на 11,82%. Себестоимость единицы продукции зерновых культур увеличилась на 43,82 рубля, молока уменьшилась на 15,02 рублей, прироста крупного рогатого скота уменьшилась на 261,93 рубль. Чтобы снизить себестоимость всех видов производимой продукции необходимо увеличить продуктивность и вводить новые технологии.

     Важным  фактором выхода продукции животноводства и продуктивности животных является состояние кормовой базы и кормовых ресурсов. Улучшение кормовой базы и устранение белкового дефицита – одна из самых главных задач любой страны мира, где имеется животноводство, так как обеспеченность кормами определяет масштабы, структуру производства.

     Величина  продуктивности животных, а также  показатели их воспроизводства определяются общими условиями ведения животноводства и зависят от уровня зоотехнических мероприятий. Особое значение имеет проведение ветеринарных мероприятий: прививок, выяснение заболеваний, лечение животных. 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 

     Список использованной литературы

1. Афанасьев, В.Н. Статистика сельского хозяйства/В.Н. Афанасьев. - М.: Финансы и статистика, 2003. - 272 с.
2. Гусаров, В.М. Статистика/ В.М. Гусаров. - М.: ЮНИТИ-ДАНА, 2002. - 463 с.
3. Зинченко, А.П., Шибалкин, А.Е. Практикум по статистике/ А.П. Зинченко, А.Е. Шибалкин. – М.: Космос, 2003. – 392 с.
4. Сиденко, А.В. Статистика/ А.В. Сиденко. - М.: Дело и Сервис, 2000. – 464 с.
5. Экономическая статистика/под ред. Ю.Н. Иванова. – 2-е изд.-М.: ИНФРА-М, 1999. – 480 с.
6. Башкатов, Б.И. Статистика сельского хозяйства с основами общей теории статистики: курс лекций/ Б.И. Башкатов. – М.: Ассоциация авторов и издателей «Тандем». Издательство Экмос, 2001. -  352 с.