14438 (Статистическое изучение развития переработки животноводства по производству молока в сельскохозяйственных предприятиях и объединениях), страница 4

Создадим группу переменных Y, X_1,X₂ и X₃ рассмотрим описательные статистики этой группы переменных (Табл.4)

Таблица 4

Анализируя данные описательных статистик группы переменных можно изречь, что всего исследуется 31 хозяйство. Среднее значение себестоимости 1 ц молока – 370,39 руб., средние расходы на корма – 2105,29 тыс. руб., надоя – 2668,74 кг и числа коров – 494,32. Максимальное значение себестоимости 1 ц молока – 788 руб., расходов на корма – 7320 тыс. руб., надоя – 4219 кг, числа коров - 1314. Среднеквадратическое отклонение для себестоимости 1 ц молока, расходов на корма, надоя и числа коров равны соответственно 132,81, 1712,33, 681,01 и 321,74.

Для анализа зависимости между себестоимостью 1 ц молока, приростом и надоем и числом коров нужно разобрать корреляционную матрицу (табл. 5).

Таблица 5

Корреляционная матрица

Данные корреляционной матрицы позволяют судить о наличии зависимости между себестоимостью 1 ц молока и расходами на корма: связь обратная слабая (r_xy = - 0,12), между себестоимостью 1 ц молока и надоем - связь обратная умеренная (r_xy = - 0,47), между себестоимостью 1 ц молока и числом коров связь обратная умеренная (r_xy = - 0,48). Обратная связь свидетельствует о том, что при увеличении одного показателя, второй будет уменьшаться. Прослеживается взаимосвязь между расходами на корма и надоем – прямая умеренная (r_xy = 0,5), так же существует взаимосвязь между надоем и числом голов – связь прямая заметная (r_xy = 0,54) и между расходами на корма и числом коров – связь прямая очень тесная (r_xy = 0,84), что объясняется тем, что чем больше голов скота, тем выше расходы на корма. В результате анализа мы убеждаемся в том, что факторы не автокоррелированы.

Создадим модель парной линейной регрессии.

Таблица 6

Оценка параметров уравнения линейной регрессии. Коэффициент детерминации равен 0,57, следовательно - зависимость умеренная. Величина стандартной ошибки регрессии составила 91,65, что означает достаточно большую величину стандартной ошибки регрессии. Сумма квадратов отклонений равна 226812,6. F - значение составило 11,99. Отсюда можно сделать вывод, что зависимость линейная.

Рассмотрим уравнение регрессии:

Y = 0.0725000065*X1 - 0.07139065245*X2 - 0.4357471335*X3 + 623.6764102

Значение коэффициентов уравнения регрессии можно интерпретировать следующим образом: увеличение затрат на корма на 0,05 единиц, уменьшение надоя на 0,07 единиц и уменьшение числа голов на 0,23 единицы влечет повышение реализации мяса на 623,7 ед.

Глава 5. Анализ динамики

Рядом динамики называют ряд статистических показателей, характеризующих изменение явления во времени. Целью данного приёма является определение колеблемости явления во времени, выявление основной тенденции (тренда).

В таблице 6 исходные данный для расчета рядов динамики.

Таблица 7

Таблица 8

Расчет для выравнивания динамического ряда численности коров

Решим уравнение прямой, которое наглядно отобразит тенденцию

динамического ряда:

у = а₀ + а₁ t,

где у - уровень фактического ряда динамики,

t - порядковый номер года.

Так как в рядах динамики значение t является показателем времени, то им нужно придать такое значение, чтобы их сумма была равна нулю.

а₀ = у/n = 2321/5=464,2

где n - число уровней ряда,

а₁ = tу/ t² = -280/10=-28 .