| Главная » Сельское хозяйство |
|
Содержание Введение . Анализ рядов динамики .1 Понятие производственных затрат, их классификация. Динамика производственных затрат на зерно за 6 лет .2 Себестоимость 1 ц зерна. Динамика себестоимости 1 ц зерна за 9 лет .3 Приемы выравнивания рядов динамики, схемы расчетов, значение. Выявление тенденции себестоимости 1 ц зерна . Индексный метод анализа .1 Сущность индексов. Индивидуальные и общие (постоянного и переменного состава) индексы себестоимости. Взаимосвязь индексов себестоимости .2 Индексный анализ средней себестоимости и производственных затрат . Методы группировки и дисперсионного анализа .1 Сущность группировки, их виды, задачи и значение. Аналитическая группировка по одному из факторов, влияющих на себестоимость 1 ц зерна .2 Сущность и значение дисперсионного анализа. Оценка существенности влияния группировочного признака на себестоимость 1 ц зерна . Проектная часть .1 Сущность и основные условия применения корреляционно-регрессионного анализа .2 Построение экономико-математической модели себестоимости 1 ц зерна .3 Расчет резервов снижения средней себестоимости и производственных затрат на зерно Заключение Введение Сельское хозяйство - отрасль хозяйства, направленная на обеспечение населения продовольствием (пищей, едой) и получение сырья для ряда отраслей промышленности. Отрасль является одной из важнейших, представленной практически во всех странах. В мировом сельском хозяйстве занято около 1,1 млрд. экономически активного населения. Одна из важнейших его отраслей - растениеводство, занимающаяся главным образом возделыванием культурных растений для производства растениеводческой продукции. Зерно - один из основных продуктов растениеводства. В 2008 году в России было собрано 108 млн тонн зерновых культур, это крупнейший урожай с 1990 года. По данным на начало 2010 года, Россия находится на 3-м месте в мире по экспорту зерновых (после США и Евросоюза) и на 4-м месте в мире по экспорту пшеницы (после США, Евросоюза и Канады). Цель данной курсовой работы - проведение статистико-экономического анализа себестоимости зерна в Воронежской области. Задача работы - выявить резервы снижения себестоимости зерна в Воронежской области. Для анализа будут использованы следующие методы: анализ рядов динамики, индексный метод, методы статистической группировки и дисперсионного анализа, корреляционно-регрессионный анализ. В качестве объекта исследования возьмем годовые отчеты по 32 районам Воронежской области. Глава 1. Анализ рядов динамики .1 Понятие производственных затрат, их классификация. Динамика производственных затрат на зерно за 6 лет Затраты производственные - объём издержек предприятия, который он несёт при непосредственном производстве товаров и услуг. Для оценки динамики явлений используются показатели, характеризующие абсолютные и относительные изменения, а так же средние величины. Абсолютный прирост определяется по следующей формуле для цепного: Для базисного , Где А - абсолютное изменение, у - уровни ряда Система показателей динамики должна содержать не только абсолютные показатели, но и относительные, которым является темп роста. Он определяется по следующей формуле для цепного: Для базисного: Темп прироста определяется путем вычитания от темпа роста 100% Определяется по формуле Т=К-100% Абсолютным значением 1% прироста называется частное от деления абсолютного прироста за определенный период на темп прироста за этот же период и рассчитывается по формуле: П= Для получения показателей динамики затрат на производства зерна в Лискинском районе за 2007-2012 годы составим таблицу 1.1. Таблица 1.1 - Расчет показателей динамики затрат на производство зерна по Лискинскому району Годы Кол-во произв. продукции, тыс. ц (х) Себестоимость 1 ц, руб. (у) Себестоимость всего, тыс. руб. (ху) Абсолютный прирост, тыс. руб. Темп роста, % Темп прироста, % Абсолютное значение 1% прироста, тыс. руб. цепной базисный цепной базисный цепной базисный 2007 985 383 377255 2008 1935 355 686925 309670 309670 182 182 82 82 3773 2009 1428 305 435540 -251385 58285 63 115 -37 15 6869 2010 446 880 392480 -43060 15225 90 104 -10 4 4355 2011 855 427 365085 -27395 -12170 93 97 -7 -3 3925 2012 985 697 686545 321460 309290 188 182 88 82 3651 При анализе динамики затрат на производство зерна по Лискинскому району в течение 6 лет выявляется следующее. Наибольшие затраты на производство зерна наблюдались в 2012 г и составили 686545 тыс. руб. Затраты увеличились по сравнению с 2011 г на 321460 тыс. руб. или на 88% за счет увеличения количества продукции на 130 тыс. ц и увеличения себестоимости 1 ц на 270 руб. По сравнению с базисным годом в 2012 г затраты увеличились на 309290 тыс. руб. или на 82% за счет увеличения себестоимости 1ц зерна на 314 руб., количество произведенной продукции осталось неизменным. Наибольшее уменьшение затрат на производство зерна наблюдалось в 2009 г по сравнению с 2008 г, когда затраты уменьшились на 251385 тыс. руб. или на 37% за счет уменьшения себестоимости 1 ц зерна на 50 руб. и уменьшения количества произведенной продукции на 507 тыс. ц. Однако по сравнению с 2007 г затраты на производство зерна в 2009 г возросли на 58285 тыс. руб. или на 15% за счет увеличения количества продукции на 443 тыс. ц. В среднем за 2007-2012 годы затраты увеличились на 61858 тыс. руб. или на 23%. Для получения обобщающих показателей динамики определим средние показатели: Среднее значение уровня ряда: =492609,8786 тыс. руб. Средний абсолютный прирост: 61858 тыс. руб. Средний темп роста: =112,72% Средний темп прироста: =12,72% Определим показатели вариации затрат Средние затраты рассчитываются по формуле =492609,8786 тыс. руб. Размах вариации - это разность между максимальным и минимальным значением признака R= =321840 Дисперсия представляет собой средний квадрат отклонений значений признака от его среднего значения =20175855450 Среднеквадратическое отклонение представляет корень квадратный из дисперсии: =142041,7384 Коэффициент вариации определяется как отношение среднеквадратического отклонения к средней величине в процентах: =28,83452902 .2 Себестоимость 1 ц зерна. Динамика себестоимости 1 ц зерна за 9 лет Для получения показателей динамики себестоимости 1 ц зерна в Лискинском районе за 2004-2012 годы составим таблицу 1.2 Таблица 1.2 - Показатели динамики себестоимости 1ц зерна в Лискинском районе Годы Себестоимость 1ц, руб. Абсолютный прирост, тыс. руб. Темп роста, % Темп прироста, % Абсолютное значение 1 % прироста, руб. цепной базисный цепной базисный цепной базисный 2004 171 2005 176 5 5 103 103 3 3 2 2006 282 106 111 160 165 60 65 2 2007 383 101 212 136 224 36 124 3 2008 355 -28 184 93 208 -7 108 4 2009 305 -50 134 86 178 -14 78 4 2010 880 575 709 289 515 189 415 3 2011 427 -453 256 49 250 -51 150 9 2012 697 270 526 163 408 63 308 4 При рассмотрении показателей динамики себестоимости 1 ц зерна в Лискинском районе за 2004-2012 годы можно наблюдать следующее. Наибольшее увеличение себестоимости 1 ц зерна составило 575 руб. или 189% в 2010 г по сравнению с 2009. По сравнению с 2004 г наибольший прирост себестоимости составил 709 руб. или 415% в том же 2009 г. Наибольшее уменьшение себестоимости наблюдалось в 2011 г по сравнению с 2010г. Оно составило 453 руб. или 51%. По сравнению с 2004 г наибольшее уменьшение себестоимости наблюдалось в 2005 г и составило 5 руб. или 3%. В среднем за 2004-2012 годы себестоимость 1 ц зерна увеличилась на 66 руб. или на 35% Для получения обобщающих показателей динамики определим средние показатели: Среднее значение уровня ряда: = 438 руб. Средний абсолютный прирост: 33 руб. Средний темп роста: = 119.2% Средний темп прироста: =19,2% .3 Приемы выравнивания рядов динамики, схемы расчетов, значение. Выявление тенденции себестоимости 1 ц зерна В целях выявления общей тенденции развития себестоимости применяются методы укрупнения периодов и скользящей средней. Сущность метода укрупнения периодов заключается в том, что представленный ряд динамики по каким-либо интервалам (годы) заменяется новыми, укрупненными интервалами. Укрупнение осуществляется суммированием абсолютных уровней, на основе которых находится среднее. Сущность метода скользящей средней заключается в следующем: 1. Устанавливают интервал, охватывающий несколько лет (3 года в примере); 2. По этому интервалу определяют среднюю величину; . Отбрасывают один показатель, так называемого «младшего года», а взамен его включают показатель «старшего года»; . Для нового периода вычисляют среднюю величину. Выявим общую тенденцию развития себестоимости зерна в Лискинском районе, рассмотрев таблицу 1.3 Таблица 1.3 - Выравнивание динамического ряда себестоимости. Годы Себестоимость 1 ц, руб. Укрупнение периодов, руб. Скользящая средняя, руб. сумма за трехлетие средняя за трехлетие сумма за трехлетие средняя за трехлетие 2004 171 629 210 629 210 2005 176 841 280 2006 282 1020 340 2007 383 1043 348 1043 348 2008 355 1568 523 2009 305 1690 563 2010 880 2004 668 1507 502 2011 427 2012 697 Данное укрупнение периодов свидетельствует о тенденции роста себестоимости зерновых культур, которая максимально возрастает в последнем трехлетии и составила 2004 руб., в среднем 668 руб. Себестоимость неуклонно возрастает с 210 руб. до 348 руб. и 502 руб. Применение метода скользящей средней в данном случае не совсем эффективно, так как последний показатель скользящей средней меньше предпоследнего. Для того, чтобы дать количественную модель, выражающую общую тенденцию изменений уровня ряда динамики во времени используется аналитическое уравнение. Рассмотрим аналитическое выравнивание себестоимости зерновых культур по уравнению прямой: , где t - обозначение времени, - неизвестные параметры, - теоретическое значение себестоимости каждый год Для нахождения решается система нормальных уравнений: Исходные и расчетные данные для решения системы уравнений представлены в таблице 1.4 Таблица 1.4 - Аналитическое выравнивание себестоимости Годы Себестоимость 1ц, руб (y) Условное обозначение периода времени (t) Расчетные данные yt 2004 171 -4 16 -684 143 2005 176 -3 9 -528 210 2006 282 -2 4 -564 276 2007 383 -1 1 -383 342 2008 355 0 0 0 408 2009 305 1 1 305 475 2010 880 2 4 1760 541 2011 427 3 9 1281 607 2012 697 4 16 2788 673 Итого 3676 0 60 3975 3676 Как видно из таблицы, ∑t=0, поэтому система уравнений принимает следующий вид: Параметр показывает, на сколько ежегодно увеличивается уровень ряда. У нас =66,25 руб., это свидетельствует, что себестоимость зерновых культур ежегодно возрастает на 66,25 руб., то есть имеет место тенденция роста. Уравнение прямой имеет вид =408,44+66,25t. Подставляя в это уравнение значение t, определяем выровненные уровни ряда динамики себестоимости . Для первого года это 143 руб, для второго 210 руб., для третьего 276 руб., для четвертого 342 руб., для пятого 408 руб., для шестого 475 руб., для седьмого 541 руб., для восьмого 607 руб., для девятого 673 руб. Глава 2. Индексный анализ себестоимости 1 ц зерна .1 Сущность индексов. Индивидуальные и общие (постоянного и переменного состава) индексы себестоимости. Взаимосвязь индексов себестоимости Индексами называют сравнительные относительные величины, которые характеризуют изменение сложных социально-экономических показателей (показатели, состоящие из несуммируемых элементов) во времени, в пространстве, по сравнению с планом. Индекс - это результат сравнения двух одноименных показателей, при исчислении которого следует различать числитель индексного отношения (сравниваемый или отчетный уровень) и знаменатель индексного отношения (базисный уровень, с которым производится сравнение). Выбор базы зависит от цели исследования. Если изучается динамика, то за базисную величину может быть взят размер показателя в периоде, предшествующем отчетному. Если необходимо осуществить территориальное сравнение, то за базу можно принять данные другой территории. За базу сравнения могут приниматься плановые показатели, если необходимо использовать индексы как показатели выполнения плана. Существует 2 вида индексов: Индивидуальные индексы (i) - это индексы, которые характеризуют изменение только одного элемента совокупности. Общий (сводный) индекс (I) характеризует изменение по всей совокупности элементов сложного явления. Если индексы охватывают только часть явления, то их называют групповыми. В зависимости от способа изучения общие индексы могут быть построены или как агрегатные (от лат. аggrega - присоединяю) индексы, или как средние взвешенные индексы (средние из индивидуальных). 2.2 Индексный анализ средней себестоимости и производственных затрат Рассмотрим индексный анализ себестоимости зерна по районам Воронежской области на основе данных таблицы: Таблица 2 - Себестоимость, количество произведенного зерна и затраты на его производство. Наименование предприятия Себестоимость 1ц, руб. Количество, ц Затраты на производство зерна, руб. базисный 2011год отчетный 2012 год базисный 2011 год отчетный 2012 год базисный год отчетный год условный год Аннинский р-н 411 428 383708 783803 157688993 335265040 322112402 Бобровский р-н 412 512 629850 1203412 259502678 616634362 495814300 Богучарский р-н 417 500 376611 451734 157195345 226002583 188551269 Борисоглебский р-н 329 381 187648 344445 61782254 131356247 113406956 Бутурлиновский р-н 502 577 286496 521365 143781610 300622630 261653563 Верхнемамонский р-н 364 505 309032 338347 112516314 170704886 123189693 Верхнехавский р-н 464 576 282605 363323 131173321 209356740 168639212 Воробьевский р-н 346 443 253004 285609 87413654 126644054 98678781 Грибановский р-н 390 468 373901 574540 145948004 268883387 224265156 Калачеевский р-н 354 549 400048 594582 141417652 326432736 210185754 Каменский р-н 304 342 71187 106789 21670181 36512356 32507859 Кантемировский р-н 507 446 375942 404451 190697350 180305570 205158599 Каширский р-н 341 357 382583 638945 130583593 228229237 218085314 Лискинский р-н 427 698 636596 862502 272030623 602021592 368564924 Нижнедевицкий р-н 458 549 41889 78922 19171339 43302243 36120232 Новоусманский р-н 422 589 310565 379827 130976478 223894073 160187024 Новохоперский р-н 378 435 368144 971217 139170235 422385857 367151163 Ольховатский р-н 516 809 538353 436412 277638946 352888657 225066021 Острогожский р-н 410 497 196891 212049 80744105 105332410 86960332 Павловский р-н 436 617 802329 931953 350041653 575235399 406594263 Панинский р-н 518 571 565922 860286 293377490 491365898 445977622 Петропавловский р-н 417 498 306184 323121 127796618 160874960 134865868 Поворинский р-н 415 579 203128 300009 84369459 173573465 124609098 Подгоренский р-н 425 566 694049 812439 295025114 460246019 345350124 Рамонский р-н 561 692 387135 400736 217132987 277227898 224761313 Репьевский р-н 389 456 301058 342215 116983609 155965479 132976190 Россошанский р-н 442 511 678178 633112 300089065 323763613 280147673 Семилукский р-н 498 624 600032 574519 298631966 358641354 285934314 Таловский р-н 439 474 340310 416651 149406891 197620807 182923014 Терновский р-н 427 483 202515 337609 86431670 162955090 144088635 Хохольский р-н 378 369 382050 366487 144375323 135210915 138494122 Эртильский р-н 427 402 371303 904252 158591598 363695291 386225724 Итого 423 516 12239246 16755663 5283356120 8743150849 7139246514 Рассчитаем средние показатели себестоимости: = =521,8027391 = =431,6733458 = =426,0796194 При проведении индексного анализа вначале определим индекс изменения средней себестоимости зерна по совокупности 32 районов, который рассчитывается по следующей формуле: = : =1,2088 или 120,88% Абсолютное изменение средней себестоимости определяется как разность между средней средней себестоимостью отчетного и базисного года = - =90,13 руб. Средняя себестоимость 1ц зерна по совокупности 32 районов в отчетном году по сравнению с базисным повысилась на 90,13 руб. или 20,88% Средняя себестоимость 1 ц зерна определяется влиянием 2х факторов: 1. Себестоимость 1 ц зерна в отдельных районах; . Структуры произведенной продукции. Определение влияния первого фактора: · Относительное Определяется как отношение фактической средней себестоимости 1 ц зерна в отчетном году к средней условной себестоимости 1 ц зерна = : =1,2246 или 122,46% · Абсолютное Определяется как разница средней себестоимости отчетного и условного года = - 95,72 руб. Следовательно за счет повышения себестоимости 1 ц зерна в изучаемых районах средняя себестоимость 1 ц зерна повысилась на 95,72 руб. или 22,46% Определение влияния второго фактора: · Относительное Определяется как отношение средней условной себестоимости 1 ц зерна к средней себестоимости 1 ц зерна базисного года = : 0,987 или 98,7% · Абсолютное Определяется как разница себестоимости условного и базисного года = - =-5,59 руб. Следовательно за счет улучшения структуры производственной продукции средняя себестоимость 1 ц зерна уменьшилась на 5,59 руб. или 1,3% Рассчитанные показатели находятся во взаимосвязи, что позволяет построить 2 модели: · Мультипликативная ,2088=1,2246*0,987=1,2088 · Аддитивная ,13=95,72+(-5,59)=90,13 Вывод: Таким образом за счет повышения себестоимости 1 ц зерна в изучаемых районах средняя себестоимость 1 ц зерна повысилась на 95,72 руб. или 22,46%. За счет улучшения структуры производственной продукции средняя себестоимость 1 ц зерна уменьшилась на 5,59 руб. или 1,3%. Индексный анализ производственных затрат показывает, что · Относительное изменение определяется как отношение затрат отчетного года к затратам базисного года на производство зерна по совокупности 32 районов = =1,6548 или 165,48% · 8743150849-5283356120=3459794729 руб. Данные расчеты показывают, что производственные затраты на зерно по совокупности 32 районов отчетного года по сравнению с базисным повысились на 3459794729 руб. или 165,48% Величина производственных затрат находится под влиянием 3 факторов: 1. Себестоимость единицы продукции в отдельном районе; . Количество произведенной продукции; . Структуры произведенной продукции. Определение влияния первого фактора: · Относительное Определяется путем деления себестоимости в отчетном году на условную себестоимость · Абсолютное Определяется как разница средней себестоимости отчетного и условного года, умноженная на количество произведенного зерна в отчетном году - 1603904335 руб. За счет повышения себестоимости 1 ц зерна в изучаемых районах в отчетном году по сравнению с базисным производственные затраты на зерно возросли на 1603904335 руб. или 22,46% Определение влияния второго фактора: · Относительное Определяется путем расчета индекса объема продукта, то есть отношения количества произведенного зерна по совокупности районов в отчетном году к уровню базисного года. =1,369 или 136,9% · Абсолютное Определяется путем вычитания количества произведенного зерна в базисном году из количества произведенного зерна в отчетном году и умножения на количество произведенного зерна в базисном году 1908976758 руб. Таким образом за счет увеличения объемов производства зерна на 36,9%, производственные затраты увеличились на 1908976758 руб. Определение влияния третьего фактора: · Относительное Определяется путем расчета индекса структуры произведенной продукции по формуле: : 0,987 или 98,7% · Определяется как разница себестоимости условного и базисного года, умноженная на количество произведенного зерна в отчетном году - =-93726594 руб. За счет улучшения структуры произведенной продукции производственные затраты уменьшились на 1,3% или 93726594 руб. Выполненные расчеты позволяют построить 2 модели: · Мультипликативная 1,6548=1,2246*1,369*0,987=1,6548 · Аддитивная 3459794729=1603904335+1908976758+(-93726594)=3459794729 Таким образом индексный анализ показал, что на увеличение средней себестоимости зерна и производственных затрат на его выращивание оказало влияние увеличение себестоимости 1 ц зерна в ряде районов в отчетном году по сравнению с базисным и увеличение объемов производства зерна. За счет данных факторов затраты на производство зерна в отчетном году по сравнению с базисным возросли на 1603904335 руб. и на 1908976758 руб. или на 22,46% и 36,9% соответственно. В свою очередь улучшение структуры произведенного зерна в отчетном году по сравнению с базисным привело к снижению производственных затрат на 1,3% или 93726594 руб. Глава 3. Методы статистической группировки и дисперсионного анализа .1 Сущность группировки, их виды, задачи и значение. Аналитическая группировка по одному из факторов, влияющих на себестоимость 1 ц зерна Группировка - это распределение множества единиц исследуемой совокупности по группам в соответствии с существенным для данной группы признаком. Метод группировки позволяет обеспечивать первичное обобщение данных, представление их в более упорядоченном виде. Благодаря группировке можно соотнести сводные показатели по совокупности в целом со сводными показателями по группам. Появляется возможность сравнивать, анализировать причины различий между группами, изучать взаимосвязи между признаками. Группировка позволяет делать вывод о структуре совокупности и о роли отдельных групп этой совокупности. Именно группировка формирует основу для последующей сводки и анализа данных. Признаки, по которым проводится группировка, называют группировочными признаками. Группировочные признаки могут иметь как количественное выражение (объем, доход, курс валюты, возраст и т.д.), так и качественное (форма собственности предприятия, пол человека, отраслевая принадлежность, семейное положение и т.д.). При определении числа групп, как правило, учитываются задача исследования, объем совокупности и виды признаков, которые берутся в качестве основания группировки. Например, по количественному признаку возраст населения может быть разбит на самые различные группы. Их число будет зависеть от поставленных задач. Например, это могут быть группы по возрасту трудоспособного населения; экономически активного населения и т.д. Для проведения аналитической группировки в качестве группировочного признака используем уровень интенсификации (производственные затраты на 1 га посева), руб. Построим ранжированный ряд, расположим группировочный признак в порядке возрастания и укажем номер района: Таблица 3.1 Номер района Название района Уровень интенсификации, руб. 4 Борисоглебский р-н (СХ) 5703 22 Петропавловский р-н (СХ) 6396 3 Богучарский р-н (СХ) 7050 23 Поворинский р-н (СХ) 7795 17 Новохоперский р-н (СХ) 7820 6 Верхнемамонский р-н (СХ) 8028 9 Грибановский р-н (СХ) 8119 8 Воробьевский р-н (СХ) 8534 11 Каменский р-н (СХ) 8689 12 Кантемировский р-н (СХ) 8943 30 Терновский р-н (СХ) 9054 13 Каширский р-н (СХ) 9102 29 Таловский р-н (СХ) 9449 10 Калачеевский р-н (СХ) 9481 32 Эртильский р-н (СХ) 9711 27 Россошанский р-н (СХ) 9871 26 Репьевский р-н (СХ) 10045 31 Хохольский р-н (СХ) 10352 15 Нижнедевицкий р-н (СХ) 10951 19 Острогожский р-н (СХ) 11118 5 Бутурлиновский р-н (СХ) 11292 24 Подгоренский р-н (СХ) 11323 28 Семилукский р-н (СХ) 12527 25 Рамонский р-н (СХ) 12592 20 Павловский р-н (СХ) 12762 1 Аннинский р-н (СХ) 12960 2 Бобровский р-н (СХ) 13949 16 Новоусманский р-н (СХ) 14183 7 Верхнехавский р-н (СХ) 14671 18 Ольховатский р-н (СХ) 14710 21 Панинский р-н (СХ) 17105 14 Лискинский р-н (СХ) 22224 Количество групп=6 Определим величину интервала =2753,429206 Таблица 3.2 Найдем границы групп: 1 группа Нижняя граница 5703 Верхняя граница 8457 2 группа Нижняя граница 8457 Верхняя граница 11210 3 группа Нижняя граница 11210 Верхняя граница 13964 4 группа Нижняя граница 13964 Верхняя граница 16717 5 группа Нижняя граница 16717 Верхняя граница 19470 6 группа Нижняя граница 19470 Верхняя граница 22224 Заполним таблицу 3.3: Таблица 3.3 - Интервальный ряд распределения районов по интенсификации Границы групп по уровню интенсификации Число районов (f) Середина интервала (x) x*f 5703 - 8457 7 7080 49560 -3958 15664651 109652556 8456 - 11210 13 9833 127829 -1205 1451686 18871919 11210 - 13964 6 12587 75522 1549 2399837 14399020 13963 - 16717 4 15340 61360 4302 18508414 74033656 16717 - 19470 1 18093,5 18093,5 7056 49782065 49782065 19470 - 22224 1 20847 20847 9809 96219240 96219240 Отклонения уровня интенсификации по районам от средней достигают от -3958 до 9809 руб. По данным таблицы 3.1 определяем показатели вариации: Размах вариации: =13767 Размах вариации интенсификации составляет 13767 руб., что свидетельствует о значительной разнице уровней интенсификации по районам. Дисперсия: =11342451,74 Среднеквадратическое отклонение: 3367,85 Фактическая интенсификация в областях отклоняется от средней на среднее квадратичное отклонение 3367,85 руб. Соотношение случайных, индивидуальных и общих условий находят отражение в коэффициенте вариации. Коэффициент вариации: 30,51% Следовательно, влияние случайных и индивидуальных условий составляет 30,51% по отношению к влиянию общих условий, формирующих средний уровень, приравненных к 100%. Так как в нашем примере коэффициент вариации меньше 33%, то среднюю интенсификацию можно считать типичной обобщающей характеристикой исследуемой совокупности, которая является однородной. Построим аналитическую группировку по интенсификации с использованием правила трех сигм (x+3 ), которое учитывает вариацию группировочного признака, что дает более равномерное распределение единиц совокупности по группам. Правило: «Если величина распределена нормально, то все варианты отклонений от общей средней не больше, чем на величину среднего квадратического отклонения, трехкратную, то есть x∈[ ]» Пользуясь правилом трех сигм построим интервальный ряд распределения и представим его в виде таблицы 3.4: Таблица 3.4 - Интервальный ряд распределения районов по правилу трех сигм Номер группы Нижняя граница Верхняя граница Число районов формула значение формула значение I x-3 934x-2 43020 II x-2 4302x- 76703 III x- 7670x1103816 IV x 11038 x+ 144069 V x+ 14406x+2 177743 VI x+2 17774x+3 211411 Итого 32 Если в группе нет ни одного района или только один, то группа не представительна и может объединяться с близлежащей группой путем укрупнения интервалов. Сократим количество групп до 4, объединив 1ю со 2й и 6ю с 5й. Таблица 3.5 - Улучшенный интервальный ряд распределения районов по правилу трех сигм Номер группы Нижняя граница Верхняя граница Число районов формула значение формула значение I x-2 934x- 76703 II x- 7670x1103716 III x 11037 x+ 144059 IV x+ 14405x+2 211414 Итого 32 Статистико-аналитические показатели по группировке отразим в таблице 3.6: На основе построенного ряда распределения определяются сводные показатели по каждому предприятию, на основе которых находим суммы итогов по каждой группе и в целом по совокупности для абсолютных показателей. Определим средние показатели по каждой группе и в целом по совокупности на основе итоговых строк и отразим это в таблице 3.7: Скачать архив (164.1 Kb) Схожие материалы: |
| Всего комментариев: 0 | |