Аналогично проведем анализ третьей группы в сравнении с типичной:

Рентабельность продаж в третьей группе районов ниже, чем во второй, типичной, группе на 31%.

Рентабельность продаж меньше в третьей группе в сравнении со второй за счет уменьшения прибыли на 80%. Обратная зависимость между полной себестоимостью реализованной продукции и рентабельностью (снижение затрат на 71%).

8. Корреляционно-регресионный анализ показателей эффективности интенсификации производства

Корреляционный метод имеет своей задачей количественное оп­ределение тесноты связи между двумя признаками (при парной свя­зи) и между результативным и множеством факторных признаков (при многофакторной связи).

Корреляция - это статистическая зависимость между случайны­ми величинами, не имеющими строго функционального характера, при которой изменение одной из случайных величин приводит к из­менению математического ожидания другой.

В статистике различаются следующие варианты зависимостей:

•  парная корреляция - связь между двумя признаками (результа­тивным и факторным или двумя факторными);

•  частная корреляция - зависимость между результативным и од­ним факторным признаками при фиксированном значении дру­гих факторных признаков;

• множественная корреляция - зависимость результативного и двух или более факторных признаков, включенных в исследование.

Корреляционный и регрессионный анализ как общее понятие вклю­чает в себя измерение тесноты, направления связи и установление ана­литического выражения (формы) связи (регрессионный анализ).

Регрессионный метод заключается в определении аналитическо­го выражения связи, в котором изменение одной величины (называе­мой зависимой или результативным признаком) обусловлено влияни­ем одной или нескольких независимых величин (факторов), а множество всех прочих факторов, также оказывающих влияние на зависимую величину, принимается за постоянные и средние значе­ния. (Регрессия может быть однофакторной (парной) и многофактор­ной (множественной).

Таблица 12

Исходные  и расчетные данные для проведения корреляционно-регрессионного анализа

Проанализируем полученные данные в приложении:

Уравнение связи имеет вид:

Yx=5,240+0,065*X1+0,091*X2

Это означает, что с увеличением затрат и количества внесенных удобрений урожайность увеличивается на 0,091 и 0,065 соответственно.

·                   Множественный коэффициент корреляции показывает сильную связь между результатом и факторами, включенными в анализ (Ryx1x2= 0,9128). Чтобы определить степень тесноты связи воспользуемся шкалой Чеддока, т.к. коэффициент корреляции выше 0,7 это значит, что связь сильная, линейная, прямая.

83,3% вариации урожайности обусловлено изменением затратами чел-ч на 1 га и количеством внесенных удобрений на 1 га посева (R2 =0,8332)

Анализ следует завершить «Выводом остатка» (приложение табл. 4)

Выводы и предложения

Проанализировав курсовую можно сделать следующие выводы:

Максимальный удельный вес площади зерновых в площади посевов в Зиминском районе – 85,02 %, а минимальный в Усть-Кутском – 31,81 %. Средне значение по 11 районам – 65,59 %.

По удельному весу денежной выручки от реализации зерна в стоимости продукции можно сказать, что больше всех развито производство зерна в Чунском районе, также хорошо развито в Куйтунском, Балаганском, Зиминском и Качугском районах.

При построении аналитической группировки с неравными интервалами по урожайности зерновых  можно выделить типичную группу, в нашем случае типичной группой является вторая группа, так как  она имеет среднюю урожайность ближе к урожайности всей совокупности.  Данные группировки оформляются в виде таблицы 8.

Наблюдается следующая закономерность: с увеличением материально денежных затрат на гектар посева урожайность зерновых культур увеличивается.

Аналитическая группировка по себестоимости. Типичной группой является вторая. В первой и третьей группах районов вложенные затраты  не окупились выходом продукции поэтому себестоимость зерна  увеличилась.

Индексный анализ показал, что прибыль  в первой и третьей группах снизилась, по сравнению с типичной, соответственно произошло снижение рентабельности.

Для более эффективного производства зерна можно сделать следующие предложения: эффективно использовать земельные,  трудовые и материальные ресурсы районов; увеличить объемы производства, улучшить качество продукции; снизить материально-денежные затраты на производство сельскохозяйственной продукции.

Приложение

Множественная корреляция

Таблица 1

Исходные данные для корреляционного анализа

Множественная регрессия

Таблица 2

Исходные данные для регрессионного анализа

Страницы: 1, 2, 3, 4, 5, 6