Смекни!
smekni.com

Статистический анализ производительности коров (стр. 1 из 11)

ПЛАН РАБОТЫ

Введение.

1. Методом статистических группировок определить влияние уровня кормле-ния коров на их продуктивность по 20 сельскохозяйственным предприятиям. Для этого выделить 3 группы. Каждую группу итоговой таблицы и в целом совокупность охарактеризовать средним удоем молока и средним расходом кормов на 1 корову, которые рассчитать как средние арифметические взве-шенные. Для этого по каждому предприятию необходимо найти валовый надой молока и количество израсходованных кормов.

2. Используя данные статистической группировки, рассчитать основные пока-затели вариации среднего удоя молока от коровы (размах вариации, дисперсию, среднее квадратическое отклонение, коэффициент вариации) по каждой выде-ленной группе и в целом по совокупности.

3. С помощью корреляционного анализа определить влияние уровня кормле-ния коров на их продуктивность по 20 сельскохозяйтвенным предприятиям. Для этого необходимо: изобразить на графике зависимость среднего удоя моло-ка от расхода кормов на корову в год, построить линейное уравнение регрессии, рассчитать коэффициент корреляции и оценить его достоверность с помощью t- критерия Стьюдента.

4. Провести анализ динамики среднегодового удоя молока от коровы по сельскохозяйственному предприятию за 9 лет. Для этого рассчитать основные показатели динамики среднегодового удоя (абсолютные приросты, коэффи-циенты роста, темпы прироста, значения одного процента прироста), выровнять динамический ряд методом наименьших квадратов с помощью линейного трен-да, оценить уравнение тренда на основе коэффициента корреляции и построить график.

5. Выполнить индексный анализ продуктивности коров и валового надоя молока по 5 сельскохозяйственным предприятиям. Для этого рассчитать индексы валовой продукции животноводства, продуктивности, средней продуктивности, размера и структуры стада.

Введение.

Животноводство включает в себя совокупность отраслей, занимающихся разведением сельскохозяйственных животных с целью производства продукции (молоко, прирост, яйца, мед и др.) и сырья для перерабатывающей промышлен-ности (шерсть, пух, и др.). Состояние и развитие животноводства характеризу-ется системой статистических показателей, которые имеют как общеэкономи-ческое содержание, так и специфическое для отрасли сельского хозяйства.

К числу специфических показателей, характеризующих состояние и развитие животноводства относятся следующие: наличие и состав скота; дви-жение и воспроизводство скота; продуктивность сельскохозяйственных живот-ных; уровень зоотехнических мероприятий; выход валовой и товарной продук-ции животноводства в целом и в расчете на единицу земельных угодий, на одного работника и др.

Однако, кроме основных, необходимы показатели обеспеченности скота крмами, помещениями, рабочей силой, средствами производства и др.

Задачами статистики являются: сбор и анализ данных о размерах продук-ции животноводства, продуктивности сельскохозяйственных животных, чис-ленности различных видов скота и птицы, его состава по половым и возрасным группам, состояние кормовой базы животноводства. Кроме того, задачей ста-тистики является оценка условий производства и выявление резервов увеличения объемов продукции животноводства и повышение ее качества, характеристика места и роли животноводства в агропромышленном комплексе.

Решение этих задач требует разработки системы показателей состояния и развития животноводства и кормовой базы.

В данной курсовой работе проведен статистический анализ продуктив-ности коров, которая характеризуется средним удоем молока от одной коровы за год. Продуктивность коров определяется отношением общего надоя молока на среднее поголовье коров в стаде.

Для статистического анализа продуктивности коров в курсовой работе используются следующие методы статистического анализа:

метод статистических группировок, в котором будет проведена группировка 20 сельскохозяйственных группировок по группировочному признаку ( уровню кормления коров), и на основе полученных данных исчис-лены средние значения показателей: расхода кормов на 1 корову в год, средне-годовой удой молока от 1 коровы ;

вариация, при котором будут произведены следующие расчеты: размаха вариации среднегодового удоя молока от одной коровы, дисперсии среднегодового удоя молока от одной коровы, среднего квадратического отклонения и коэффициента вариации по каждой группе сельскохозяйственных предприятий и по совокупности в целом;

корреляционный анализ, при котором: будет определено влияние уровня кормления коров на продуктивность, изображена на графике зависи-мость среднего удоя молока от расхода кормов на 1 корову в год, построено уравнение регрессии, рассчитан и оценен коэффициент корреляции;

анализ динамики, при котором будут рассчитаны основные показа-тели динамики среднегодового удоя (абсолютные приросты, коэффициенты роста, темпы роста, темпы прироста, значения одного процента прироста;

индексный анализ, при котором будут рассчитаны индексы валовой продукции животноводства, продуктивности, средней продуктивности, размаха и структуры стада.

По каждому из методов статистического анализа приведены выводы.

1. Методом статистических группировок определить влияние уровня кормления коров на их продуктивность по 20 сельскохозяйственным предприятиям. Для этого выделить 3 группы. Каждую группу итоговой таблицы и в целом совокупность охарактеризовать средним удоем молока и средним расходом кормов на 1 корову, которые рассчитать как средние арифметические взвешенные. Для этого по каждому предприятию необходимо найти валовый надой молока и количество израсходованных кормов.

1.Статистическая группировка данных – это процесс образования однородных групп на основе расчленения статистической совокупности на части или объединения изучаемых единиц в частные совокупности по существенным для них признакам, каждая из которых характеризуется системой статистических показателей.

Особым видом группировок является классификация, представляющая собой устойчивую номенклатуру классов, групп, образованных на основе сходства и различия единиц изучаемого объекта. Классификация выступает в роли своеобразного статистического стандарта, устанавливаемого на определенный промежуток времени.

Метод статистических группировок позволяет разрабатывать первичный статистический материал. На основе группировки рассчитываются сводные показатели по группам, появляется возможность их сравнения, анализа причин различий между группами, изучения взаимосвязей между признаками. Расчет сводных показателей в целом по совокупности позволяет изучить ее структуру.

Кроме того, группировка создает основу для последующей сводки и ана-лиза данных. Эти определяется роль группировок как научной основы сводки.

Большие достижения в области применения метода группировок имеет современная отечественная статистика. Введение группировочных таблиц, содержащих показатели международной системы счетов, превращает группи-ровки в эффективный метод анализа и вскрытия резервов в экономике.

Метод группировок применяется для решения задач, возникающих в ходе научного статистического исследования:

выделение социально-экономических типов явлений;

изучение структуры явления и структурных сдвигов, происходящих в нем;

изучение связей и зависимостей между отдельными признаками явления.

Для решения этих задач применяют (соответственно) три вида группировок:

типологическая – решает задачи выявления и характеристики социально-экономических типов (частных подсовокупностей) путем разделения качест-венно разнородной совокупности на классы, социально-экономические типы, однородные группы единиц в соответствии с правилами научной группировки;

структурная – та группировка, в которой происходит разделение выделен-ных с помощью типологической группировки типов явлений, однородных сово-купностей на группы, характеризующие их структуру по какому либо варьи-рующему признаку. При составлении структурных группировок на основе варьирующих количественных признаков необходимо определить количество групп и интервалы группировки. Интервал – количественное значение, отделя-ющее одну единицу (группу) от другой, т.е. интервал очерчивает количествен-ные границы групп. Как правило, величина интервала представляет собой раз-ность между максимальным и минимальным значениями признака в каждой группе.

аналитическая (факторная) – исследует связи и зависимости между изу-чаемыми явлениями и их признаками. В основе аналитической группировки ле-жит факторный признак и каждая выделенная группа характеризуется средни-ми значениями результативного признака.

В зависимости от степени сложности массового явления и от задач анна-лиза группировки могут производиться по одному или нескольким признакам.

Если группы образуются по одному признаку, группировка называется простой. Группировка по двум или нескольким признакам называется сложной.

Имеющиеся группировки могут быть несопоставимы из-за различного числа выделенных групп или неодинаковых границ интервалов. Для приведе-ния таких группировок к сопоставимому виду в целях их дальнейшего сравни-тельного анализа используется метод вторичной группировки, являющейся осо-бым видом группировки. Вторичная группировка – образование новых групп на основе ранее осуществленной группировки.

Для построения группировки определим минимальное и максимальное значения группировочного признака хmax и хmin. хmax = 57, а хmin = 40.

Теперь строим интервальный ряд. Для этого группировочный признак разбиваем на интервалы, величина которых определяется по формуле:

=
, где
– величина интервала; k – число интервалов.