Статистико экономический анализ производства зерна

14,9 

85264 

222 

4023 

1998 

315 

16,1 

99225 

259,2 

5071,5 

1999 

327 

16,8 

106929 

282,2 

5493,6 
 

Sx = 2378 

Sy = 123,3 

Sx2 = 709760 

Sy2 = 1907,9 

Sxy = 36773,9 
 
 

Анализ данных, представленных в таблице 8 позволяет предположить линейную зависимость между факторным (количество осадков в вегетационный  период) и результативным (урожайность  зерновых) признаками. 

Уравнение прямой линии  может быть записано в виде: 

yx = a+bx. 

Параметры  a и b , найдём решая систему уравнений: 

na+bSx =Sy 

aSx+bSx=Sxy 

      8a +  2378b    = 123,3 / 8 

2378a + 709760b = 36773,9 / 2378 

a + 297,3b = 15,4 

- 

a+298,5b = 15,5 

        -1,2b = -0,1;   b= 0,1/1,2 = 0,08;   a= 15,4 –  297,3b = -8,4   . 
 

Итак, уравнение связи  выглядит следующим образом: 

yx = - 8,4 + 0,08x   . 

Для определения  меры тесноты связи между признаками рассчитаем  парный коэффициент  корреляции: 

  ;  ;   . 

  , 

  , 

   . 

Полученное значение коэффициента корреляции 0,88, указывает  на достаточно тесную связь между  количеством осадков в вегетационный  период  и средней урожайностью зерновых. Коэффициент детерминации равный квадрату коэффициента корреляции, 0,77, показывает, что 77% вариации урожайности  зерновых обусловлено изменением количества осадков в вегетационный период. 

6.       Расчёт урожайности на перспективу. 

Полученное уравнение  регрессии показывает, что по данной совокупности, для повышения средней  урожайности зерновых на 1 ц/га, необходимо повышение количества осадков в вегетационный период  на  1/0,08 = 12,5 мм. Выявленная кореллятивная связь позволяет основываясь на количестве осадков прогнозировать урожайность с достаточной степенью достоверности. 
 
 
 

 Прогноз урожайности  на последующие периоды можно  сделать на основе аппроксимации  имеющегося ряда данных об  урожайности. В частности линейная  аппроксимация даёт результаты, показанные на рис.1. 
 

Следует отметить, что  данный прогноз обладает невысоким  коэффициентом достоверности аппроксимации  – 0,54, что указывает на его относительно малую его точность. Для достижения высокой точности прогнозов к  статистической обработке принимаются  репрезентативные ряды с продолжительностью, как правило, 11 лет и более. 

Выводы и предложения. 
 

Проделанный экономико-статистический анализ производства зерна в ТОО  “Вязовское” не позволяет прогнозировать устойчивого повышения урожайности зерновых  несмотря на то, что выявленный тренд указывает на ежегодный прирост урожайности на 0,26 ц/га в год,  так как тесная корреляция урожайности с количеством осадков в вегетационный период не даёт оснований  рассчитывать на длительное сохранение этой тенденции. Однако имеются резервы увеличения валового сбора зерна за счёт улучшения структуры посевных площадей и интенсификации производства. 
 
 
 

ЛИТЕРАТУРА. 
 

1.     Атлас  Саратовской области / Редколл.:  В.Г. Лебедев и др. – М.: ГУГК, 1978. 

2.     Общая  теория статистики  / Кильдишев Г.С., Овсиенко В.Е. и др., - М.: Статистика, 1980. 

3.     Сельскохозяйственная  статистика с основами социально-экономической  статистики : Учебник.- 6-е изд.,перераб.и доп.- М.: Финансы и статистика,1989 

4.     Статистика: Курс лекций / Харченко Л.П., Долженкова В.Г. и др.; Под ред. к.э.н. В.Г.Ионина. - Новосибирск: Изд-во НГАЭиУ,1998. 

5.     Статистика: Учеб.пособие /  А.П.Зинченко, В.К.Горкавый, и др.;  Под ред. А.П.Зинченко. - М.: Финансы и статистика, 1982.