Экономико-статистический анализ производства и реализации картофеля в колхозе «Мир» Торжокского района

 

В статистической совокупности не всегда отдельные единицы обладают заданным признаком. В этом случае рассчитывают среднюю по всей совокупности и по совокупности, в которой признак отличен от нуля.

 

Вариацией признака называют его изменение у единиц совокупности. Показатели вариации относят к числу обобщающих показателей, характеризующих вариацию признака статистической совокупности. Они дополняют средние величины, характеризуют степень однородности совокупности по данному признаку, границы вариации этого признака. Соотношение показателей вариации определяет взаимосвязь между признаками.

В статистике чаще всего  используют следующие показатели:

1) размах вариации определяется  как разность между экстремальными  значениями признака

 

Недостаток – зависит  от случайных величин, поэтому рассчитывается средний размах вариации как среднее  арифметической из ряда размахов.

 

Средний размах используют для оценки качества продукции, определения  ее количества.

2) среднее линейное отклонение

  - простое линейное отклонение

  - взвешенное линейное отклонение

3) дисперсия

  - простая

  - взвешенная

Дисперсия является основным широко используемым в практике показателем варьирующего признака.

Свойства дисперсии:

а) дисперсия постоянной величины равна нулю

 б) если все значения  признака х уменьшить на постоянную величину А, то дисперсия не изменится

в) если все значения вариантов х уменьшить в k раз, то дисперсия уменьшится в k² раз

г)

4) среднеквадратическое отклонение

 

Колеблимость альтернативного  признака измеряется также дисперсией.

 

p – доля вариантов, обладающих данным признаком;

q – доля вариантов, не обладающих данным признаком.

 

 

Для сгруппированных данных рассчитывают:

- общую дисперсию , которая показывает и измеряет вариацию признака во всей совокупности под влиянием всех факторов;

- внутригрупповую дисперсию,  которая показывает колеблимость  признака внутри группы  ;

- среднюю из групповых  дисперсий, которая показывает  влияние на результативный показатель  неучтенных факторов 

- межгрупповую дисперсию, которая показывает влияние факторного признака на величину результативного показателя

  (факторная дисперсия)

 

- количественную оценку

 

5) коэффициент вариации

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

1.4. Ряды динамики.

Ряд динамики – временная последовательность статистических показателей.

Элементы ряда динамики:

1) моменты времени

2) уровни ряда

По времени ряды динамики делят на:

- моментные;

- интервальные.

В моментных рядах уровни ряда выражают величину явления на определенную дату. В интервальных рядах уровни ряда выражают размеры  явления за определенные промежутки времени. Уровни моментного ряда суммировать  не имеет смысла.

По полноте времени  ряды бывают:

- полные;

- неполные.

В полных рядах – даты (интервалы) следуют друг за другом равными промежутками. В неполных – последовательность временных промежутков не соблюдается.

По способу выражения:

- абсолютные величины;

- средние величины;

- относительные величины.

Ряды динамики на графиках изображают в виде статистических кривых (диаграмм казусов).

Важнейшее правила построения ряда динамики – требование сопоставимости уровней ряда между собой.

Несопоставимость  по территории связана с изменением границ стран, областей, районов. Для приведения данных к сравнимому виду производится пересчет прежних данных с учетом изменения границ.

Несопоставимость  по ряду охватываемых объектов возникает из-за перехода ряда объектов из одного подчинения в другое. В моментных рядах может возникнуть несопоставимость по моменту регистрации признака. Несопоставимость из-за различных единиц измерения очевидна; в этом случае строят параллельные ряды.

Большинство статистических характеристик ряда динамики основано на абсолютном или относительном  сравнении уровней ряда.

Показатели динамики:

- абсолютный прирост;

- темпы роста и прироста;

- абсолютное значение 1% прироста  и др.

Сравниваемый уровень  называют текущим, а другой, с которым  сравнивается – базисным. При цепных показателях за базисный принимают предыдущие годы. Если производится сравнение каждого уровня с предыдущим, получают цепные показатели; если каждый уровень сравнивается с начальным (базисным) – базисные показатели динамики.

Методы выявления тенденции изменения уровня ряда динамики:

1) метод укрупнения интервалов

2) метод скользящей средней.  Заключается в расчете средних способом скольжения за определенные промежутки времени; исключается первый уровень, включается следующий

3) аналитическое выравнивание  ряда динамики. Уровни ряда динамики  выражаются в виде временных  функций . Аналитическое выравнивание в каждом отдельном случае может быть осуществлено с помощью той или иной математической функции; наиболее простой является прямая

  - расчетные показатели ряда динамики,

- параметры функции,

t – время.

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

1.5. Индексы в  статистике.

Индекс – относительная величина, которая характеризует изменение во времени, состояние в пространстве уровня изучаемого явления.

С помощью индексов решаются следующие задачи:

1. Определяются средние  изменения сложных, непосредственно  несоизмеримых совокупностей во  времени. Индексы выступают как  синтетические показатели динамики.

2. Оценивается средняя  степень выполнения плана по  совокупности или ее части.

3. Устанавливается среднее  соотношение сложных явлений  пространств; решается с помощью  территориальных индексов.

4. Определяется роль отдельных  факторов, функционально связанных   с результативными признаками. Изучается  влияние структурных сдвигов  на результативные показатели.

По степени охвата явлений  и процессов индексы делят  на индивидуальные и общие. В зависимости от методологии расчета общие индексы подразделяются на агрегатные, среднее из индивидуальных индексов и индексы средних величин.

Индивидуальные  индексы выражают соотношение отдельных элементов совокупности (темпы роста, показатели выполнения плана).

q – физический объем (количество) явлений,

p – цена за единицу,

Z – себестоимость единицы,

t – затраты времени на единицу.

;

 

 

 

Как видно, индивидуальные индексы  представляют собой относительные  величины динамики; выражается в коэффициентах  или процентах. Если сравнение ведется  с начальным или иным базисным уровнем, получают базисные индексы; если сравнивают с предыдущим уровнем  – цепные. В статистике часто  приходится иметь дело с показателями, которые связаны между собой.

 

 

Общие индексы показывают соотношение совокупности явлений, состоящей из разнородных, непосредственно несоизмеримых элементов. Формой представления общих индексов является агрегат. При расчетах агрегатных индексов для разнородной совокупности находят такой общий показатель, в котором можно применить все элементы, входящие в совокупность.

 

На величину данного индекса  оказывают влияние, как изменение  цен, так и количество проданных  товаров. Для определения влияния  на объем реализации только цен необходимо количество проданных товаров зафиксировать  на каком-то постоянном уровне. При  исследовании динамики цен, себестоимости и т.п. количественный показатель фиксируют на уровне текущего периода.

 

 

 

 

 

 

 

Другие агрегатные индексы:

 

 

 

 

 

 

 

Агрегатный индекс может вычислен при помощи индивидуальных индексов, если известны отдельные значения p, q, Z, t. Если неизвестны эти значения, а имеются индивидуальные индексы i_p, i_q, i_Z, i_t и произведение pq, Zq, tq, в этом случае общий индекс вычисляется по среднему арифметическому индексу.

 

 

Средняя гармоническая:

 

 

При изучении динамики средних  показателей, уровни которых зависят  от изменения вариантов и весов (частот) используют индексы переменного  и фиксированного состава.

 

 

 

 

 

Практическая деятельность предприятий отдельно значимых показателей  могут улучшиться и ухудшиться. В этом случае рассчитывается средний общий индекс.

 

1.6. Связи и корреляционные отношения.

Особенность связей в экономике  и социальной сфере состоит в  том, что их закономерный характер проявляется  лишь в массе явлений – в  среднем по совокупности. Всем известно, что затраты на рекламу, способствуя  продвижению товара, приводят к увеличению выручки от продаж. Но по отношению  к отдельному товару, отдельному продавцу эта закономерность может не подтвердиться. Она проявляется лишь в целом  для многих товаров и фирм, и  на основе обобщенных характеристик  делается вывод об эффективности  рекламы. Такого рода связи называют статистическими. Они проявляются в том, что при изменении значения фактора изменяется распределение результативного признака. Изменяются и условные средние значения результата.

При статистической связи  разным значениям одной переменной соответствуют разные распределения  другой переменной.

Корреляционная  связь – частный случай статистической связи, при котором разным значениям переменной соответствуют разные средние значения другой переменной.

Корреляционная связь  предполагает, что изучаемые переменные имеют количественное выражение. Статистическая связь – более широкое понятие, она не включает ограничений на уровень  измерения переменных. Переменные, связь между которыми изучается, могут быть как количественными, так и неколичественными. Возможность  измерения связей во многом зависит  от уровня измерения переменных. Основные сочетания переменных по уровням  измерения и методы изучения связей представлены в таблице 1.

 

 

Таблица 1

Методы изучения связей

Шкала измерения  переменной у	Шкала измерения  переменной х
	Номинальная	Порядковая	Интервальная
Номинальная	Таблицы сопряженности, коэффициенты взаимной сопряженности
Порядковая		Ранговая корреляция
Интервальная	Аналитическая группировка, эмпирическое корреляционное отношение		Коэффициенты (индексы) корреляции, уравнения регрессии

 

Из таблицы 1 следует важный вывод: методы связей, предназначенные  для переменных более низкого  уровня измерения, могут использоваться и для изучения связей переменных более высоких уровней измерения. Напротив, методы, разработанные для переменных более высокого уровня измерения, не могут применяться для переменных более низкого уровня измерения.

Если изучается связь  между двумя признаками, налицо парная корреляция. Если изучается связь между многими признаками – множественная корреляция.

 

 

 

Введение.

Урожайность, состав и структура посевных площадей  – важнейшие показатели, отражающие уровень интенсификации сельскохозяйственного производства. От правильного планирования и прогнозирования уровня урожайности сельскохозяйственных культур во многом зависит качество планового экономического уровня таких экономических категорий, как себестоимость, производительность труда, рентабельность и другие экономические показатели. Таким образом, урожайность культур в каждом хозяйстве играет одну из первых ролей, и производитель сельскохозяйственной продукции должен стремиться к постоянному повышению урожайности всех культур. В нашем случае будет рассматриваться урожайность зерновых культур, которая играет важнейшую роль. Однако данные культуры не приносят желаемого урожая. Чтобы повысить урожайность данных культур, нужно знать факторы влияющие на нее.