Файл: Статистика курсовая.doc

ВУЗ: Не указан

Категория: Не указан

Дисциплина: Не указана

Добавлен: 15.11.2021

Просмотров: 396

Скачиваний: 1

ВНИМАНИЕ! Если данный файл нарушает Ваши авторские права, то обязательно сообщите нам.

Таблица 7

Зависимость урожайности от затрат труда, количества осадков и внесения минеральных удобрений


Группы лет по урожайности

Годы

Средние уровни

Факторные признаки

Результативный признак

Затраты труда, тыс. чел./час

Количество осадков , мм

Внесение мин. удобр, кг д.в./ га

Урожайность, ц/га

I. От 5,4 до 6,1

4

731

1800

109

23

II. От 6,1 до 8,2

4

515

2147

179

29,3

III. От 8,2 до 11,2

3

433

1958

175

30,9

Итого в среднем

3,6

559,6

1968,3

154,3

27,6


Вывод: между урожайностью и внесением минеральных удобрений наблюдается прямая зависимость.


Так как показатели не повторяются, то для определения средних можно воспользоваться средней арифметической простой:

,

где n – число вариант.


3.2 МЕТОД ПОСТРОЕНИЯ РЯДОВ ДИНАМИКИ


Ряд динамики представляет собой ряд расположенных в хронологической последовательности числовых значений статистического показателя, характеризующих изменения общественных явлений во времени.

Предполагается расчёт системы показателей:


1. Абсолютный прирост (Δ y):


Δ yц = yiyi-1 (цепной),

Δ yб = yiy0 (базисный).


Где yi – уровень сравниваемого периода,

yi-1 – уровень предшествующего периода,

y0 – уровень базисного периода.


2. Темп роста (Тр):

= (цепной),

(базисный).


3. Темпы прироста (Тпр)

4. Абсолютное значение 1 % прироста (А%):


Таблица 8

Показатели динамики

Годы

Уровни ряда (У)

Абсолютный прирост

Темп роста, %

Темп прироста, %

Абсолютное значение 1 % прироста, А%

Цепной

Базисный

Цепной

Базисный

Цепной

Базисный

2000

5,6

-

-

-

-

-

-

-

2001

6,1

0,5

0,5

108,9

108,9

8,9

8,9

0,056

2002

5,4

-0,7

-0,2

88,5

96,4

11,5

-3,6

0,061

2003

5,9

0,5

0,3

109,2

105,3

9,2

5,3

0,054

2004

6,5

0,6

0,9

110,1

116,1

10,1

16,1

0,059

2005

8,2

1,7

2,6

126,1

146,4

26,1

46,4

0,065

2006

9

0,8

3,4

109,7

160,7

9,7

60,7

0,082

2007

8,1

-0,9

2,5

90

144,6

-10

44,6

0,09

2008

11,2

3,1

5,6

138,2

20

38,2

-80

0,081

2009

7

-4,2

1,4

62,5

125

-37,5

25

0,112

2010

10,7

3,7

5,1

152,8

191,1

52,8

91,1

0,07

Итого

83,7

5,1

х

х

х

х

х

х


Среднегодовой абсолютный прирост ( ):

= ;


.


Среднегодовой темп роста ( )


= =106,7%


Наиболее точным способом выявления общей закономерности развития явления является аналитическое выравнивание по прямой.


Прямая линия выражается при помощи следующего уравнения:


,


где - выравненные значения ряда,

t – время,

a0 и a1 – параметры искомой прямой.


,


.


Уравнение будет иметь вид:

Построим таблицу аналитического выравнивания по прямой:

Таблица 9

Аналитическое выравнивание ряда динамики урожайности

Годы

Урожайность, ц/га

Условные обозначения времени

 

 

Выровненный уровень ряда динамики

Отклонение фактических уровней от теоретических

Квадраты отклонений

 

У

t

t2

yt

yt

y-yt

(y-yt)2

2000

5,6

-5

25

-28

5,2

0,4

0,16

2001

6,1

-4

16

-24,4

5,68

0,42

0,1764

2002

5,4

-3

9

-16,2

6,16

-0,76

0,5776

2003

5,9

-2

4

-11,8

6,64

-0,74

0,5476

2004

6,5

-1

1

-6,5

7,12

-0,62

0,3844

2005

8,2

0

0

0

7,6

0,6

0,36

2006

9

1

1

9

8,08

0,92

0,8464

2007

8,1

2

4

16,2

8,52

-0,46

0,2116

2008

11,2

3

9

33,6

9,04

2,16

4,6656

2009

7

4

16

28

9,52

-2,52

6,3504

2010

10,7

5

25

53,5

10

0,7

0,49

Итого

83,7

х

х

53,4

83,7

0

14,77


Вывод: так как , значит выравнивание выполнено правильно.

Для оценки степени приближения выровненных уравнений к фактическим данным рассчитывается остаточное среднее квадратическое отклонение и коэффициент вариации:



1) ,


2)

Построим график характеристики динамических рядов:



Рис. 2. Характеристика динамических рядов.


Вывод : по данному графику заметен разброс по урожайности с 2002 года, ранее разброс был незначителен.



3.3 КОРЕЛЛЯЦИОННО-РЕГРЕССИОННЫЙ АНАЛИЗ


В области изучения взаимосвязей задача статистки состоит не только в количественной оценке их наличия, направления и силы связи, но и в определении формы влияния факторных признаков на результативный. Для её решения и применяю тметоды корреляционного и регрессивного анализа

Задачи корреляционного анализа сводятся к измерению тесноты известной связи между варьирующими.

Задачами регрессионного анализа являются выбор типа модели (формы связи).

1) Уравнение регрессии:


,


где - выравненные значения ряда,

t – время,

a0 и a1 – параметры искомой прямой.


2)






3)


Уравнение регрессии будет иметь вид:

Таблица 10

Вычисление величин для уравнения связи между урожайностью и внесением минеральных удобрений

Годы

Урожайность, ц/га

Внесение мин. удобр., кг д.в./ га

Расчётные данные

y

x

xy

y

2000

5,6

20

31,36

400

112

4,73

2001

6,1

38

37,21

1444

231,8

7,07

2002

5,4

19

29,16

361

102,6

4,6

2003

5,9

32

34,81

1024

188,8

6,29

2004

6,5

39

42,25

1521

253,5

7,2

2005

8,2

49

67,24

2401

401,8

8,5

2006

9

55

81

3025

495

9,28

2007

8,1

50

65,61

2500

405

8,63

2008

11,2

63

125,44

3969

705,6

10,32

2009

7

41

49

1681

287

7,46

2010

10,7

57

114,49

3249

609,9

9,54

Итого

83,7

463

677,57

21575

3793

83,7



Вывод: , значит, параметры уравнения определены правильно.


4) Среднее квадратическое отклонение факторного признака:



Среднее квадратическое отклонение результативного признака:



5) Коэффициент корреляции можно исчислить по формуле:



6) Линейный коэффициент детерминации:



7) Расчёт t – критерия:


,


где n – число наблюдений,

k – число факторов в модели.


По таблице Стьюдента tтабл = 2,2281 при ά=0,05.


Вывод: tрасч < tтабл, следовательно r считается незначительным и зависящим от случайных обстоятельств.