Статистическое изучение и анализ посевных площадей, урожая и урожайности зерновых и зернобобовых культур Ачинского района Красноярского края
Курсовой проект - Сельское хозяйство
Другие курсовые по предмету Сельское хозяйство
·ателя свидетельствует о сильном влиянии энергетических мощностей и затрат труда на 1 га на урожайность зерновых культур.
Множественный коэффициент детерминации тесно связан с множественными коэффициентом корреляции. Он показывает часть вариации результативного признака, которая сложилась под влиянием всех включенных в модель факторов. Он равен 0,87. Он показывает, что на 87 % включенные в модель факторы (энергетическая мощность на 100 га; затраты труда на 1 га, чел.-час) обуславливают величину вариации результативного признака - урожайности зерновых культур. Остальные 13 % связаны с неучтенными менее существенными причинами и случайными условиями. Выбранные факторы существенного влияют на показатель урожайность. Таким образом, изученная с помощью многофакторного корреляционного анализа статистическая связь между исследуемыми показателями свидетельствуют о целесообразности построение двухфакторной регрессионной модели (уравнения) урожайности зерновых культур в виде:
Y = a0 + a1 x2+ a2x2
где a0 - свободный член управления;
a1, a2 - коэффициенты регрессии.
Управление множественной регрессии примет вид:
Y = 8,43 + 0,45 x1 + 0,19 x2
Отсюда - a0 = 8,43, a1 = 0,45, a2 = 0,19;1 - энергетическая мощность на 100 га, л.с.;
x2 - затраты труда на 1 га, чел. - час.
Анализ коэффициентов уравнения множественной регрессии позволяет сделать вывод о степени влияния каждого из двух факторов на показатель урожайности зерновых культур. При увеличении энергетической мощности на 1 единицу урожайность в среднем возможно возрастет на 0,45 ц\га при фиксированном положении всех других факторов. При увеличении затрат труда на 1 га на 1 чел. - час урожайность в среднем возможно возрастет на 0,19 ц\га при фиксированном положении всех других факторов.
Далее необходимо произвести оценку достоверности коэффициентов регрессии. Для этого необходимо проанализировать t - критерий Стьюдента. Величина t - критерия Стьюдента устанавливается по таблице. Он равен 2,07. При a1 = 2,98 (больше табличного значения); a2 =10,4 (больше табличного значения). Эти данные свидетельствуют о достоверности всех двух коэффициентов регрессии.
Также необходимо оценить существенность уравнения регрессии, которая определяется по значению F - критерия Фишера. Для этого необходимо сравнить фактическое значение F - критерий Фишера (75,2) с табличным значением (3,44). Фактическое значение F - критерия значительно превышает табличное, значение показателя, поэтому уравнения множественной регрессии (связи) существенно.
Однако на основании коэффициентов регрессии нельзя определить, какой из факторов оказывает наибольшее влияние на результативный признак, так как коэффициенты регрессии между собой не сопоставимы, поскольку они измерены разными единицами. Также нельзя утверждать, в каком из факторных признаков заложены крупные резервы, так как в коэффициентах регрессии не учтена вариация факторных признаков.
Чтобы иметь возможность судить о сравнительной силе влияния отдельных факторов и о тех резервах, которые в них заложены, должны быть вычислены коэффициенты эластичности (Эi), а также бета - коэффициенты Bi.
Различия в единицах измерения факторов устраняют с помощью коэффициентов эластичности, которые рассчитывают по формуле:
Эi = ai xi\yi
где ai - коэффициент регрессии при i- м факторе;
xi - среднее значение i-го фактора;
yi - среднее значение изучаемого показателя.
Получим:
Э1 = 0,45 * 5,94\19,7 = 0,14;
Э2 = 0,19 * 46,34\19,7 = 0,45
С изменением энергетических мощностей на 1% урожайность в среднем увеличится на 0,14 % при фиксированном положении других факторов. При росте затрат труда 1 га на 1% урожайность в среднем увеличивается на 0,45 % при фиксированном положении других факторов.
Для определения факторов. В развитии которых заложены наиболее крупные резервы улучшения изучаемого показателя, необходимо учесть различия в степени варьирования вошедших в уравнения факторов. Это можно сделать с помощью В - коэффициентов, которые вычисляют по формуле:
Вi = G xi\Gу
где G xi - среднее квадратичное отклонение i-го фактора;
Gу - среднее квадратичное отклонение показателя.
Получим:
В 1 = 0,45 * 3,4\6,3 = 0,24;
В2 = 0,19 * 28,5\6,3 = 0,86
В - коэффициент показывает, на какую часть среднего квадратического отклонения изменяется результативный признак с изменением соответствующего факторного признака на величину его среднего квадратического отклонения.
Анализу Вi - коэффициентов показывает, что на урожайность зерновых культур наибольшее влияние из двух исследуемых факторов с учетом уровня их вариации способен оказывать фактор x2 - затраты труда на 1 га, чел.-час, так как ему соответствует наибольшее значение В - коэффициента.
Далее необходимо спрогнозировать значение затрат труда на одного работника на 1 га и энергетическую мощность на ближайшую перспективу, то есть найти такие оптимальные значение, при которых урожайность была бы возможной (табл. 2.6).
индексный анализ урожай посевной площадь
Таблица 2.6 Расчет прогнозного уровня урожайности зерна
a1a2уx1x212341.При высоких значениях х13118,836,92.При средних значениях х5,9446,3419,93. x1 x213 5,9446,34 118,823,1 33,7
Максимальная урожайность зерна возможна при первом варианте, в этом случае выход зерна с 1 га составит 36,9 ц\га.
3.Динамика посевных площадей, урожая и урожайности в ЗАО Оранское и ЗАО Искра
Ряд динамики - последовательно расположенные в хронологическом порядке показатели, характе?/p>