
- •Розділ і Система статистичної звітності про стан галузей сільського господарства: зміст і завдання
- •Предмет, метод і завдання статистики сільського господарства
- •Система статистичних показників, що характеризують розвиток тваринництва
- •Характеристика статистичної звітності про стан тваринництва
- •Розділ іі Статистичний аналіз показників стану реалізації молока
- •2.1. Статистичне групування: суть, завдання, види групувань
- •2.2. Ряди розподілу статистичної сукупності, їх характеристика та графічне зображення
- •2.3. Середні величини та способи їх обчислення
- •2.4. Варіація ознак та показники її вимірювання
- •Розділ ііі Аналіз факторів та виявлення резервів зміни виручки від реалізації молока
- •3.1 Аналіз реалізації молока методом простої кореляції: теоретичні основи, регресійний аналіз, оцінка тісноти зв’язку
- •3.2. Аналіз реалізації методом множинної кореляції: порядок обчислення рівняння множинної лінійної регресії, характеристика показників тісноти зв’язку
- •Вихідні та розрахункові дані для обчислення залежності виручки від кількості реалізації та ціни реалізації
- •3.3. Непараметричні критерії кореляційних зв’язків (рангова кореляція)
- •Висновки
- •Список використаної літератури
Розділ ііі Аналіз факторів та виявлення резервів зміни виручки від реалізації молока
3.1 Аналіз реалізації молока методом простої кореляції: теоретичні основи, регресійний аналіз, оцінка тісноти зв’язку
Явища та процеси, які відбуваються в суспільстві, зокрема у сільськогосподарському виробництві взаємопов'язані і взаємообумовлені. Ці взаємозв'язки статистика вивчає, використовуючи кореляційно-регресійний аналіз. В основі цього аналізу лежить припущення про те, що залежність між значеннями факторної ознаки та умовними середніми значеннями результативної оцінки може бути представлена у вигляді функції: Y=f(x), яка називається рівнянням регресії. Розраховані за цим рівнянням очікувані середні значення результативної ознаки для кожної (із рівнів) факторної ознаки х позначаються у і називаються теоретичними, на відміну від емпіричних, тобто одержаних у результаті безпосередніх спостережень за значенням у .
Якщо аналітичне групування дає змогу виявити тільки наявність та напрям зв'язку, то за допомогою рівняння регресії можна встановити, наскільки в середньому зміниться значення результативної ознаки при зміні факторної на одну одиницю.
Обчислення, пов'язані з використанням кореляційно-регресійного аналізу зв'язку двох ознак, що характеризують ту чи іншу сферу діяльності, доцільно розділити на такі етапи:
вибір форми рівняння регресії;
розрахунок параметрів рівняння регресії;
оцінка щільності зв'язку;
перевірка суттєвості зв'язку.
З метою вибору форми рівняння регресії у статистиці користуються такими прийомами.
Теоретичний аналіз базується на професійних знаннях дослідника про досліджуваний зв'язок. Щоб правильно застосувати кореляційний метод, необхідно глибоко розуміти сутність процесів взаємозв'язків. Важливо пам'ятати, що кореляційні методи не виявляють причин зв'язків між тими чи іншими явищами, характер їх взаємодії, тобто не встановлюють причин залежності, їх роль зводиться до встановлення кількісної закономірності між досліджуваними ознаками і суцільністю зв'язку.
Але перш ніж визначити кількісну залежність досліджуваних ознак, необхідно встановити, який із досліджуваних показників є факторним, а який — результативним.
У ході теоретичного аналізу показників необхідно врахувати діапазон можливих значень факторної ознаки. Якщо в досліджуваній сукупності факторна ознака змінюється у вузьких рамках, то в полі її фактичної варіації відрізок кривої може бути наближений лінійним рівнянням.
Запас функцій, які можуть бути використані для побудови регресії, досить обмежений. Для цього варто використовувати функції, лінійні щодо параметрів.
Розглянемо функцію, яку застосовують в ході аналізу сільськогосподарської діяльності частіше за інші: лінійна — Y = а0 + а1х
Параметр а0 лінійного рівняння регресії — це значення у при х = 0. Якщо нуль перебуває в рамках фактичної варіації ознаки х, то а0 — одне із теоретичних значень у, якщо х у досліджуваній сукупності не приймає значень, близьких до 0, то параметр а не має реального змісту.
Параметр а1 називається коефіцієнтом регресії і показує, на скільки одиниць в середньому зміниться у при зміні х- на одиницю.
Параметри рівняння регресії обчислюють способом найменших квадратів. Основна умова цього методу полягає в тому, що сума квадратів відхилень теоретичних значеньY від емпіричних повинна бути мінімальною:
Σ (Y – y)2 = min
Параметри рівняння регресії, які відповідають цій умові, розраховують шляхом рішення системи нормальних рівнянь. Ця система, наприклад, для лінійної функції (при обчисленні за незгрупованими даними) має такий вигляд:
Σy = na0 + а1Σx
Σxy = а0Σx + а1Σx2.
Обчислимо дані необхідні для розв’язку системи рівнянь, розрахунки зведемо у таблицю 3.1.
Таблиця 3.1
Вихідні та розрахункові дані для обчислення параметрів рівняння зв’язку між кількістю реалізації молока і сумою виручки від його реалізації
Область |
Х |
У |
Х2 |
У2 |
УХ |
Ух = 1,8+1,06х |
Автономна Республіка Крим |
435,1 |
521,42 |
189312 |
271883 |
226872 |
463,0 |
Вінницька |
310,5 |
337,79 |
96410 |
114104 |
104885 |
330,9 |
Волинська |
272,1 |
305,95 |
74038 |
93605 |
83249 |
290,2 |
Дніпропетровська |
170,7 |
202,69 |
29138 |
41083 |
34599 |
182,7 |
Донецька |
430,8 |
411,24 |
185589 |
169120 |
177163 |
458,4 |
Житомирська |
304,7 |
300,86 |
92842 |
90517 |
91672 |
324,8 |
Закарпатська |
224,1 |
251,01 |
50221 |
63008 |
56252 |
239,3 |
Запорізька |
145,7 |
145,47 |
21228 |
21161 |
21195 |
156,2 |
Івано-франківська |
211,7 |
222,26 |
44817 |
49401 |
47053 |
226,2 |
Київська |
198,7 |
232,92 |
39482 |
54250 |
46280 |
212,4 |
Кіровоградська |
336,9 |
331,44 |
113502 |
109854 |
111663 |
358,9 |
Луганська |
254 |
236,04 |
64516 |
55716 |
59955 |
271,0 |
Львівська |
121,6 |
133,42 |
14787 |
17801 |
16224 |
130,7 |
Миколаївська |
431,6 |
445,80 |
186279 |
198737 |
192407 |
459,3 |
Одеська |
350,6 |
338,01 |
122920 |
114253 |
118508 |
373,4 |
Полтавська |
218,2 |
238,67 |
47611 |
56962 |
52077 |
233,1 |
Рівненська |
250,4 |
258,36 |
62700 |
66751 |
64694 |
267,2 |
Сумська |
130,5 |
134,98 |
17030 |
18219 |
17614 |
140,1 |
Тернопільська |
427,9 |
496,28 |
183098 |
246292 |
212358 |
455,4 |
Харківська |
156,3 |
168,82 |
24430 |
28500 |
26387 |
167,5 |
Херсонська |
321,7 |
347,05 |
103491 |
120444 |
111646 |
342,8 |
Хмельницька |
297,4 |
314,23 |
88447 |
98742 |
93453 |
317,0 |
Черкаська |
165,3 |
187,12 |
27324 |
35014 |
30931 |
177,0 |
Чернівецька |
120,5 |
129,25 |
14520 |
16705 |
15574 |
129,5 |
Чернігівська |
150,3 |
154,18 |
22590 |
23771 |
23173 |
161,1 |
всього |
6437,3 |
6845 |
1916323 |
2175893 |
2035883 |
6845 |
середнє |
257 |
274 |
76653 |
87036 |
81435 |
274 |
Визначимо рівняння кореляційного зв’язку за допомогою формул, що наведені вище.
25 а0+6437,3 а1 = 6845
6437,3 а0+1916323а1= 2035883
Розв’язавши систему рівнянь одержали а0= 1,8; а1 = 1,06
Рівняння кореляційного зв’язку між кількістю реалізованого молока та виручкою матиме вигляд: Ух = 1,8+1,06х.
В досліджуваній сукупності областей зі збільшенням кількості реалізації сума виручки в середньому зростає на 1,06 млн. грн. Параметр 1,8 носить тільки розрахункове значення.
Поряд з визначенням
характеру зв’язку та ефектів впливу
факторів х на результат
важливе значення має оцінка щільності
зв’язку, тобто оцінка узгодженості
варіації взаємозв’язаних ознак. Якщо
вплив факторної ознаки
на результативну
значний, це виявиться в закономірній
зміні значень
зі зміною значень
,
тобто фактор
своїм впливом формує варіацію
.
За відсутності зв’язку варіація
не залежить від варіації
.
Для оцінки щільності зв’язку статистика використовує низку коефіцієнтів з такими спільними властивостями:
1) за відсутності будь-якого зв’язку значення коефіцієнта наближається до нуля; при функціональному зв’язку — до одиниці;
2) за наявності кореляційного зв’язку коефіцієнт виражається дробом, який за абсолютною величиною тим більший, чим щільніший зв’язок.
Серед мір щільності зв’язку найпоширенішим є коефіцієнт кореляції Пірсона. Позначається цей коефіцієнт символом r. Оскільки сфера його використання обмежується лінійною залежністю, то і в назві фігурує слово «лінійний». Обчислення лінійного коефіцієнта кореляції r ґрунтується на відхиленнях значень взаємозв’язаних ознак і від середніх величин.
Коефіцієнт
кореляції, оцінюючи щільність зв’язку,
вказує також на його напрям: при прямому
зв’язку
— величина додатна, при зворотному —
від’ємна. Знаки коефіцієнтів кореляції
і регресії однакові, величини їх
взаємозв’язані функціонально.
Очевидно, що при
функціональному зв’язку фактична
сума відхилень дорівнює граничній, а
коефіцієнт кореляції
,
при кореляційному зв’язку абсолютне
його значення буде тим більшим, чим
щільніший зв’язок.
За даними розрахованими в таблиці 3.1. проведемо наступні розрахунки.
;
87036 – 2742
= 11960
;
76653 – 2572
= 10604
На
основі цього розрахуємо коефіцієнт
парної кореляції за формулою
.
rxy = (81435 – 257*274)/109,36*102,98 = 6235/11262 = 0,978.
Коефіцієнт кореляції близький до одиниці і це є свідченням щільного зв’язку між досліджуваними показниками, а його додатне значення про прямий зв'язок між ними.
Також розрахуємо коефіцієнт детермінації, який він показує на скільки результативна ознака залежить від впливу факторної і виражається у відсотках. Отже, 0,9782 * 100 = 95,6%, тобто виручка від реалізації молока в досліджуваній сукупності на 95,6% залежить від обсягів реалізації молока.
Проведемо кореляційний аналіз ціни реалізації молока та виручки від його реалізації. Дані помістимо в таблицю 3.2.
Таблиця 3.2
Вихідні та розрахункові дані для обчислення параметрів рівняння зв’язку між ціною реалізації молока і сумою виручки
Область |
Х |
У |
Х2 |
У2 |
УХ |
Ух=236,9+34,5х |
Автономна Республіка Крим |
1,198 |
521,42 |
1,436 |
271883 |
625 |
286,0 |
Вінницька |
1,088 |
337,79 |
1,184 |
114104 |
367 |
277,3 |
Волинська |
1,124 |
305,95 |
1,264 |
93605 |
344 |
280,1 |
Дніпропетровська |
1,187 |
202,69 |
1,410 |
41083 |
241 |
285,1 |
Донецька |
0,955 |
411,24 |
0,911 |
169120 |
393 |
267,9 |
Житомирська |
0,987 |
300,86 |
0,975 |
90517 |
297 |
270,1 |
Закарпатська |
1,120 |
251,01 |
1,255 |
63008 |
281 |
279,8 |
Запорізька |
0,998 |
145,47 |
0,997 |
21161 |
145 |
270,9 |
Івано-франківська |
1,050 |
222,26 |
1,102 |
49401 |
233 |
274,5 |
Київська |
1,172 |
232,92 |
1,374 |
54250 |
273 |
283,9 |
Кіровоградська |
0,984 |
331,44 |
0,968 |
109854 |
326 |
269,9 |
Луганська |
0,929 |
236,04 |
0,864 |
55716 |
219 |
266,3 |
Львівська |
1,097 |
133,42 |
1,204 |
17801 |
146 |
278,0 |
Миколаївська |
1,033 |
445,80 |
1,067 |
198737 |
460 |
273,3 |
Одеська |
0,964 |
338,01 |
0,929 |
114253 |
326 |
268,6 |
Полтавська |
1,094 |
238,67 |
1,196 |
56962 |
261 |
277,8 |
Рівненська |
1,032 |
258,36 |
1,065 |
66751 |
267 |
273,2 |
Сумська |
1,034 |
134,98 |
1,070 |
18219 |
140 |
273,4 |
Тернопільська |
1,160 |
496,28 |
1,345 |
246292 |
576 |
282,9 |
Харківська |
1,080 |
168,82 |
1,167 |
28500 |
182 |
276,7 |
Херсонська |
1,079 |
347,05 |
1,164 |
120444 |
374 |
276,7 |
Хмельницька |
1,057 |
314,23 |
1,116 |
98742 |
332 |
275,0 |
Черкаська |
1,132 |
187,12 |
1,281 |
35014 |
212 |
280,7 |
Чернівецька |
1,073 |
129,25 |
1,150 |
16705 |
139 |
276,2 |
Чернігівська |
1,026 |
154,18 |
1,052 |
23771 |
158 |
272,8 |
всього |
26,654 |
6845 |
29 |
2175893 |
7318 |
6845 |
В середньому |
1,066 |
274 |
1,16 |
87036 |
293 |
274 |
25 а0+26,654 а1 = 6845;
26,654 а0+29а1= 7318.
Розв’язавши систему рівнянь одержали а0= 236,9; а1 = 34,5.
Рівняння кореляційного зв’язку між ціною реалізованого молока та виручкою матиме вигляд: Ух = 236,9+34,5х.
В досліджуваній сукупності областей зі збільшенням ціни реалізації сума виручки в середньому зростає на 34,5 млн. грн. Для встановлення щільності зв’язку або тісноти зв’язку розрахуємо коефіцієнт кореляції.
За даними розрахованими в таблиці 3.2. проведемо наступні розрахунки.
; 87036 – 2742 = 11960
; 1,16 – 1,0662 = 0,03
Отже, можемо розрахувати коефіцієнт парної кореляції.
rxy = (293 – 1,06*274)/109,36*0,173 = 293-290,44/18,92 = 0,173.
Коефіцієнт кореляції далекий до одиниці і це є свідченням нещільного зв’язку між досліджуваними показниками, а його додатне значення про прямий зв'язок між ними
Також розрахуємо коефіцієнт детермінації, який показує на скільки результативна ознака залежить від впливу факторної і виражається у відсотках. Отже, 0,1732 * 100 = 2,99%, тобто виручка від реалізації молока в досліджуваній сукупності на 2,99% залежить від середньореалізаційної ціни молока.