- •Статистика посевных площадей
- •Задачи статистики посевных площадей
- •Классификация посевных площадей
- •Источники данных о посевных площадях
- •Статистико-экономический анализ посевных площадей
- •2.1. Размер и структура посевных площадей
- •2.2 Влияние уровня использования пашни под посевы культур
- •2.3. Корреляционно-регрессионнный анализ
- •2.4 Индексный анализ
- •3. Анализ ряда динамики
- •3.1. Показатели анализа ряда динамики
2.3. Корреляционно-регрессионнный анализ
Все явления объективного мира, в том числе и общественные, находятся в постоянной взаимосвязи и взаимодействии между собой, в непрерывном изменении и развитии.
Теоретический и практический интерес представляют в первую очередь причинно-следственные связи, когда одни явления (факторы) выступают причиной изменения других (результаты). Их анализ позволяет, во-первых, объяснить фактическое положение дел, а во-вторых, воздействуя на факторы, добиться изменения результатов в желаемом направлении.
При функциональной зависимости каждому значению одной переменной строго соответствует определенное значение другой переменной. Зависимость, при которой одному значению переменной (х) может соответствовать (в силу наслоения действия других причин) множество значений другой переменной (у), называют корреляционной. Корреляционная зависимость проявляется лишь на основе массового наблюдения.
Корреляционно-регрессионный анализ – это метод математической статистики, широко применяемый при изучении массовых общественных явлений с учетом их особенностей. Он основан на сопоставлении параллельных рядов и предполагает проведение специальных расчетов по определению показателей связи между ними.
Основными задачами при изучении корреляционных зависимостей являются:
1) отыскание формы связи в виде математической формулы, выражающей эту зависимость у от х;
2) измерение тесноты такой зависимости.
За факторный признаки возьмем Х1 – удельный вес посевов в площади пашни, %; а за результативный У – выручено от раелизации продукции растениеводства на 100 га пашни, тыс. руб.
Для выявления зависимости между этими признаками воспользуемся компьютерной программой STRAZ. Данные полученные с помощью этой программы внесем в приложение 1.
В корреляционной матрице (приложение 1) представлены коэффициенты парной корреляции, они являются показателями тесноты связи между каждым факторным признаком и результативным признаком в отдельности и между самими факторами и всегда находятся в пределах от 0 до 1. Чем ближе значение коэффициента корреляции к единице, тем связь сильнее, и наоборот. Принято считать, что при r ≥ 0.85 – связь очень тесная (сильная), r ≥ 0,70 – тесная, r=0,50-0,70 – средняя, r ≤ 0,50 – слабая. Коэффициенту корреляции приписывается определенный знак (плюс или минус), который показывает направление связи (прямая или обратная).
– связь между удельным весом посевов в площади пашни и выручкой от реализации продукции растениеводства на 100 га пашни прямая средняя (заметная).
Множественный коэффициент корреляции:
= 0,6223 - связь между факторным и результативным признаком прямая заметная .
Множественный коэффициент детерминации рассчитывается по формуле: = 0,3873
Значение множественного коэффициента детерминации означает, что 38,73% вариации выручки от реализации продукции растениеводства на 100 га пашни происходит под влиянием удельного веса посевов в площади пашни. Остаточная вариация 61,27% обусловлена другими факторами, не включенные в уравнение регрессии.
При анализе статистических зависимостей широко используют коэффициенты эластичности - это относительная величина, а не именованная.
Коэффициент эластичности определяются по формуле:
;
Они показывают, что с увеличением удельного веса посевов в площади пашни на 1%, выручка от реализации продукции растениеводства увеличится на 0,1794%.