Исходные данные для корреляционно-регрессионного анализа
| Период | Средние затраты корма на одну корову, ц к. ед. | Среднегодовой удой молока от одной коровы, ц | Средние затраты на производство 1 ц молока, руб. |
| 2005 г. | 55,39 | 654,53 | |
| 2006 г. | 54,82 | 39,76 | 656,82 |
| 2007 г. | 54,11 | 38,97 | 661,32 |
| 2008 г. | 53,55 | 38,32 | 666,21 |
| 2009 г. | 52,80 | 37,4 | 671,35 |
| 2010 г. | 52,50 | 37,2 | 672,95 |
| 2011 г. | 50,97 | 35,90 | 678,98 |
| 2012 г. | 50,23 | 35,18 | 683,06 |
Таблица 9
Коэффициенты парной корреляции для фактора среднегодовой удой молока от одной коровы.
| Коэффициент | Значение | Коэффициент | Значение |
| b | 1,03 | a | 14,16 |
| mb | 0,03 | ma | 1,22 |
| R2 | 0,99 | Sост | 0,15 |
| Fфакт. | 1013,14 | k2=n-m-1 | |
| Регрессионная сумма | 22,49 | Остаточная сумма | 0,13 |
Уравнение линейной регрессии будет выглядеть так:
y=14,16 +1,03 x
Это означает, что при увеличении затрат кормов на 1 корову на 1 ц к. ед. доля среднегодового удоя молока увеличивается на 1,03%.
R2=0,99 Это означает, что в 99 случаях из 100 изменение затрат кормов на 1 корову приводит к изменению среднегодового удоя от одной коровы. Точность подбора уравнения в данном случае 99%.
По критерию Фишера определим значимость данной модели:
1. H0: a=b=r=0
2. Найдем Fтабл., если учесть, что k1=1, k2=n-m-1=6. По таблице критических точек Фишера - Снедекора Fтабл=5,99.
3. Fфакт=1013,14. Т.к. Fфакт > Fтабл. Можно сделать вывод, что статистическая модель значима и надежна.
Таблица 10
Коэффициенты парной корреляции для фактора средние затраты на производство 1 ц молока.
| Коэффициент | Значение | Коэффициент | Значение |
| b | -0,17 | a | 169,20 |
Продолжение таблицы 10
| mb | 0,01 | ma | 5,93 |
| R2 | 0,98 | Sост | 0,24 |
| Fфакт. | 383,12 | k2=n-m-1 | 6,00 |
| Регрессионная сумма | 22,28 | Остаточная сумма | 0,35 |
Уравнение линейной регрессии будет выглядеть так:
y=169,2 – 0,17 x
Это означает, что при увеличении затрат кормов на 1 корову на 1 ц к. ед. доля затрат на производство 1 ц молока снизится на 0,17%.
R2=0,98 Это означает, что в 98 случаях из 100 изменение затрат кормов на 1 корову приводит к изменению затрат на производство 1 ц молока. Точность подбора уравнения в данном случае 98%. Что ниже точности подбора уравнения при факторе среднегодовой удой молока от одной коровы.
По критерию Фишера определим значимость данной модели:
4. H0: a=b=r=0
5. Найдем Fтабл., если учесть, что k1=1, k2=n-m-1=6. По таблице критических точек Фишера - Снедекора Fтабл=5,99.
6. Fфакт=383,12. Т.к. Fфакт > Fтабл. Можно сделать вывод, что статистическая модель значима и надежна.
Как уже отмечалось выше (в пункте 2.3 данного раздела), прогнозирование затрат кормов на 1 корову можно производить при помощи полиномиальной функции различных порядков, экспоненциальной и степенной функций (Приложения 1,2,3,4,5,6,7,8,9). Строится график зависимости между временным периодом и затратами корма на 1 корову, проводится линия тренда и на ее основании составляется прогноз.
Как видно из приводимых на графиках формул и величины достоверности аппроксимации наиболее значимым является прогноз по полиномиальной функции 6го порядка. Тем не менее, такая функция дает достаточно достоверные результаты только при большом количестве периодов (не менее 5 периодов на каждый уровень полиномиальной функции). Следовательно, изменение затрат кормов на 1 корову ц к. ед. для хозяйств не является временным процессом.
Выводы и предложения
Проведя статистико-экономический анализ затрат кормов на одну корову в хозяйствах района, нами получены данные о затратах корма, затратах на производство молока и среднегодовом удое молока от одной коровы, на основании которых проанализирована динамика изменения затрат кормов на одну корову, открыты неиспользованные резервы увеличения продуктивности коров в хозяйствах.
При анализе затрат кормов были применены такие приемы и методы как построение ряда распределения, ряда динамики, группировка, индексный метод, корреляционно - регрессионный метод.
По данным группировки было выявлено влияние затрат на производство одного центнера молока на затраты корма на одну корову. Наиболее часто встречающиеся затраты на производство одного центнера молока в пределах от 590,35 до 677,9 руб.. Между расходом кормов на 1 корову и затратами на производство 1 центнера молока существует обратная связь т.е. с увеличением расхода кормов уменьшаются затраты на производство 1 ц молока.
Динамика показала, каким образом изменялись затраты корма в течение восьми лет. К сожалению, данные показывают, что по хозяйствам затраты корма с каждым годом все сокращаются, средний темп роста составил 99%.
В результате индексного анализа стало известно, что валовые затраты корма сократились в 2012 году по сравнению с 2005 на 46,1% или на 1511229,68 ц к. ед., что обусловлено в основном снижением поголовья коров на 40,5%.
По данным корреляционно-регрессионного анализа видно, что при увеличении затрат кормов на 1 корову на 1 ц к. ед. доля среднегодового удоя молока увеличивается на 1,03%, а доля затрат на производство 1 ц молока снижается на 0,17%.
Таким образом, для увеличения удоя с одной коровы и снижения себестоимости одного литра молока необходимо, прежде всего, повышать затраты кормов на одну корову, а так же рационально и всесторонне анализировать и составлять рацион животных. Так же удои можно повысить за счет высокопродуктивных животных.
Интенсивное ведение сельскохозяйственного производства предполагает дополнительные вложения материальных и денежных средств в виде применения новых машин и технологий, применения высокоэффективных кормов и добавок, высокопродуктивных пород животных. Все это в конечном итоге будет способствовать более эффективному использованию молочного стада.
Список использованной литературы
1. С.С.Сергеев «Сельскохозяйственная статистика с основами социально - экономической статистики» (1986г);
2. Колеснев С.Г., Организация социалистических сельскохозяйственных предприятий, 3 изд., М., 1968; Справочник зоотехника, 3 изд., ч. 1, М., 1969;
3. Гусаров В.М., Кузнецова Е.И. «Статистика», Москва: изд-во Юнити, 2008;
4. Зинченко А.П. «Сельскохозяйственная статитстика с основами социально-экономической статистики», Москва: изд-во МСХА, 1998;
5. «Статистика сельского хозяйства», под ред. Замосковного О.П., Плешкова В.И.,Москва: изд-во «Финансы и статистика», 1990;
6. Коваленко Н.Я. «Экономика сельского хозяйства с основами аграрных рынков», Москва, 1998;
7. «Статистика», под ред. Ионина В.Г., Новосибирск: изд-во Новосибирской гос. Академии экономики и управления, 2000;
8. Гмурман В.Е. «Руководство к решению задач по теории вероятностей и математической статистике, Москва: изд-во Высшая школа, 2004;
9. Елисеева И.И., Юзбашев М.М. «Общая теория статистики», Москва: изд-во Финансы и статистика, 2004;
10. Салин В.Н., Шпаковская Е.П. «Социально-экономическая статистика», Москва: изд-во Юристъ, 2003;
11. Сайт Госкомстата: www.gsk.ru;
12. Сайт Министерства Сельского хозяйства Российской Федерации: www.mcx.ru;
13. Сайт Министерства Сельского хозяйства и продовольствия Удмуртской Республики: https://udmapk.ru;
14. Методические указания по выполнению курсовой работы, Истомина Л.А., Ижевск: ИжГСХА, 2005.
Приложение 1
Приложение 2
Приложение 3
Приложение 4
Приложение 5
Приложение 6
Приложение 7
Приложение 8
Приложение 9
