Готовая курсовая работа
на тему:«Экономико-статистический анализ производства продукции животноводства (яиц, молока)»
Цена: 1,200 руб.
Номер: V12625
Предмет: Статистика
Год: 2008
Тип: курсовые
Отзывы
Вас беспокоит автор статьи Айжамал из Кыргызстана, моя статья опубликована, и в этом ваша заслуга. Огромная благодарность Вам за оказанные услуги.
Спасибо Вам за сотрудничество! Я ВКР защитила на 5 (пять). Огромное спасибо Вам и Вашей команде Курсовой проект.
Мы стали Магистрами)))
Мария,добрый день! Спасибо большое. Защитился на 4!всего доброго
Добрый день,хочу выразить слова благодарности Вашей и организации и тайному исполнителю моей работы.Я сегодня защитилась на 4!!!! Отзыв на сайт обязательно прикреплю,друзьям и знакомым буду Вас рекомендовать. Успехов Вам!!!
Курсовая на "5"! Спасибо огромное!!!
После новогодних праздников буду снова Вам писать, заказывать дипломную работу.
После новогодних праздников буду снова Вам писать, заказывать дипломную работу.
Спасибо большое!!! Очень приятно с Вами сотрудничать!
Светлана, добрый день! Хочу сказать Вам и Вашим сотрудникам огромное спасибо за курсовую работу!!! оценили на \5\!))
Буду еще к Вам обращаться!!
СПАСИБО!!!
Буду еще к Вам обращаться!!
СПАСИБО!!!
Защита прошла на отлично. Спасибо большое :)
Большое спасибо Вам и автору!!! Это именно то, что нужно!!!!!
Спасибо, что ВЫ есть!!!
Спасибо, что ВЫ есть!!!
Введение
Содержание
Литература
4 Динамика производства яиц и молока за последние 7 лет
Табл.12
Производство основных видов продукции животноводства в хозяйствах всех категорий по РФ за 2001 - 2007 гг.
2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007
молоко, тыс. тонн 32905,4 33507,1 33374,4 32174,8 31148,6 31440,8 32180,6
яйца, млн. штук 35172,7 36266,6 36485,8 35776,6 36929,7 37923 37875,3
Графики динамики производства:
Рис.9 График динамики производства молока в РФ
Рис.10 График динамики производства яиц в РФ
Средние показатели динамики:
Средний абсолютный прирост:
Средний геометрический темп роста: 100%
Средний темп прироста : -100%.
Табл.12
Средние показатели динамики
Производство молока -120,8 99,6 -0,4
Производство яиц 450,4 101,2 1,2
Выводы:
1. В среднем производство молока уменьшалось в рассматриваемые годы на 120,8 млн. тонн, или на 0,4%.
2. Производство яиц в среднем увеличивалось на 450,4 млн. штук, или на 1,2% в год.
5 Индексный факторный анализ за 2 года. Базисные и цепные индексы за 1996 - 2002 годы.
5.1 Индексный факторный анализ за 2 года (2001 и 2002)
Табл.13
Производство основных видов продукции животноводства в хозяйствах всех категорий по РФ за 1992 - 2002 гг.
2001 2002 izq
молоко, тыс. тонн 32905,4 33507,1 1,018
яйца, млн. штук 35172,7 36266,6 1,031
Табл.14
Продуктивность скота и птицы
(в сельскохозяйственных организациях; килограммов)
2001 2002 iz
Надой молока на одну корову 2553 2808 1,099
Средняя годовая
яйценоскость кур-несушек, шт. 273 279 1,022
Индивидуальные индексы:
а) продуктивности
б) производства продукции
в) поголовья: iq = izq / iz
Табл.15
Индивидуальные индексы
iq
Поголовье коров 0,926
Поголовье кур-несушек 1,009
Выводы:
1. Производство молока в хозяйствах всех категорий по РФ в 2002 г. увеличилось на 1,8% по сравнению с 2000 годом, производство яиц увеличилось на 3,1%.
2. Поголовье коров уменьшилось на 7,2% по сравнению с 2000 годом, поголовье кур -несушек увеличилось на 0,9%.
3. Продуктивность (надой) коров увеличилась на 9,9%, яйценоскость кур увеличилась на 2,2%.
5.2 Базисные и цепные индексы за 1996 - 2002 годы.
Табл.16
Производство основных видов продукции животноводства в хозяйствах всех категорий по РФ за 1992 - 2002 гг.
1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002
молоко, тыс. тонн 47236 46524 42176 39241 35819 34136 33255 32274 32277 32905,4 33507,1
яйца, млн. штук 42902 40297 37477 33830 31902 32199 32744 33135 34053 35172,7 36266,6
Базисные показатели:
Абсолютный прирост ∆i = yi-y1
Темп роста Tр i = ∙ 100%
Темп прироста Тп i = Tр i -100%
Цепные показатели :
Абсолютный прирост ∆’i = yi-yi-1
Темп роста T’р i = ∙ 100%
Темп прироста Т’п i = T’р i -100%
Результаты вычислений сводим в таблицы.
Табл.17
Цепные и базисные показатели динамики для производства молока
год Цепные показатели Базисные показатели
Товаро- Абсолютный Темп Темп Абсолютный Темп Темп
оборот прирост роста(%) прироста(%) прирост роста(%) прироста(%)
1992 47236
1993 46524 -712 98,5 -1,5 44528 2330,9 2230,9
1994 42176 -4348 90,7 -9,3 40180 2113,0 2013,0
1995 39241 -2935 93,0 -7,0 37245 1966,0 1866,0
1996 35819 -3422 91,3 -8,7 33823 1794,5 1694,5
1997 34136 -1683 95,3 -4,7 32140 1710,2 1610,2
1998 33255 -881 97,4 -2,6 31259 1666,1 1566,1
1999 32274 -981 97,1 -2,9 30278 1616,9 1516,9
2000 32277 3 100,0 0,0 30281 1617,1 1517,1
2001 32905,4 628,4 101,9 1,9 30909,4 1648,6 1548,6
2002 33507,1 601,7 101,8 1,8 31511,1 1678,7 1578,7
Табл.18
Цепные и базисные показатели динамики для производства яиц
год Цепные показатели Базисные показатели
Товаро- Абсолютный Темп Темп Абсолютный Темп Темп
оборот прирост роста(%) прироста(%) прирост роста(%) прироста(%)
1992 42902
1993 40297 -2605 93,9 -6,1 8395 126,3 26,3
1994 37477 -2820 93,0 -7,0 5575 117,5 17,5
1995 33830 -3647 90,3 -9,7 1928 106,0 6,0
1996 31902 -1928 94,3 -5,7 0 100,0 0,0
1997 32199 297 100,9 0,9 297 100,9 0,9
1998 32744 545 101,7 1,7 842 102,6 2,6
1999 33135 391 101,2 1,2 1233 103,9 3,9
2000 34053 918 102,8 2,8 2151 106,7 6,7
2001 35172,7 1119,7 103,3 3,3 3270,7 110,3 10,3
2002 36266,6 1093,9 103,1 3,1 4364,6 113,7 13,7
Рис.11 График динамики производства молока
Рис.12 График динамики производства яиц
Выводы:
1. Производство молока уменьшалось до 2000 года, а начиная с 2000 года имеет тенденцию к увеличению.
2. Производство яиц уменьшалось до 1996 года, а начиная с 1996 года постоянно повышается.
6 Корреляционно-регрессионный анализ
Построим 2 корреляционных поля.
Рис.13 Корреляционное поле для признаков производство молока -
надой молока на 1 корову
Рис.14 Корреляционное поле для признаков производство молока -
поголовье коров
Визуальный анализ графиков позволяет предположить наличие корреляционной зависимости между поголовьем коров и производством молока и отсутствие линейной корреляционной зависимости между надоем молока на 1 корову и производством молока.
Вычислим линейный коэффициент корреляции.
=
Для признаков надой на 1 корову и производство молока:
= 0,20
Для признаков поголовье коров и производство молока:
= 0,94
y*x1 y*x2
1575061 139258,1
977250,2 97270,25
1051449 37810,91
1630887 253823,9
465138,8 21132
670424,6 34633,02
422388,8 21330,4
793254 96096
931100,5 57952,64
701226,9 39834,18
1031279 84466,62
726985,6 74742,12
668782,4 50436,76
838806,5 98309,1
676312 54345,2
752643,6 44502,36
187972,7 2150,04
157564,2 4047,09
275473 11905,3
1177518 72593
517017,6 16942,2
111798,4 1376,4
234477,6 8368,08
456062,4 39631,76
312369,9 82073,66
541522,8 24083,64
69375,5 2567,65
177536,8 10001,88
360166,4 8814,08
3257514 452457,7
1232478 111765,7
145448,8 7490,56
879928,2 137970,1
1328819 249531,5
3185501 1142130
838780,4 71457,88
3902982 721246,2
1569296 119598,4
1242193 88163,53
1685842 146132,3
1719185 167649,8
2261804 265735,5
1308076 262748,9
887437,5 91204,91
1434523 137802,1
2041477 292755
∑=47413130 ∑=5956338
∑/47=1008790 ∑/47=126730,6
Судя по значениям коэффициентов корреляции, производство молока и численность коров связаны тесной линейной корреляционной зависимостью, а производство молока и численность коров не связаны линейной корреляционной зависимостью.
Уравнение линейной регрессии запишется в виде:
Получаем:
или
Построим график линейной регрессии.
Рис.15 График линейной регрессии
Вычисляем коэффициент детерминации по формуле:
0, 88.
Т.о, 88% вариации признака Y объясняется вариацией признака X.
Рассчитаем F-статистику для коэффициента детерминации и оценим его статистическую значимость.
F – статистика вычисляется по формуле:
= 330
Находим квантиль распределения Фишера порядка 0,95 с числом степеней свободы 1 и 45: Fкрит = 4,06.
Т.к. Fвыб > Fкрит , то при уровне значимости α = 0,05 коэффициент детерминации является значимым. Уравнение регрессии также значимо и может использоваться для прогноза.
Табл.12
Производство основных видов продукции животноводства в хозяйствах всех категорий по РФ за 2001 - 2007 гг.
2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007
молоко, тыс. тонн 32905,4 33507,1 33374,4 32174,8 31148,6 31440,8 32180,6
яйца, млн. штук 35172,7 36266,6 36485,8 35776,6 36929,7 37923 37875,3
Графики динамики производства:
Рис.9 График динамики производства молока в РФ
Рис.10 График динамики производства яиц в РФ
Средние показатели динамики:
Средний абсолютный прирост:
Средний геометрический темп роста: 100%
Средний темп прироста : -100%.
Табл.12
Средние показатели динамики
Производство молока -120,8 99,6 -0,4
Производство яиц 450,4 101,2 1,2
Выводы:
1. В среднем производство молока уменьшалось в рассматриваемые годы на 120,8 млн. тонн, или на 0,4%.
2. Производство яиц в среднем увеличивалось на 450,4 млн. штук, или на 1,2% в год.
5 Индексный факторный анализ за 2 года. Базисные и цепные индексы за 1996 - 2002 годы.
5.1 Индексный факторный анализ за 2 года (2001 и 2002)
Табл.13
Производство основных видов продукции животноводства в хозяйствах всех категорий по РФ за 1992 - 2002 гг.
2001 2002 izq
молоко, тыс. тонн 32905,4 33507,1 1,018
яйца, млн. штук 35172,7 36266,6 1,031
Табл.14
Продуктивность скота и птицы
(в сельскохозяйственных организациях; килограммов)
2001 2002 iz
Надой молока на одну корову 2553 2808 1,099
Средняя годовая
яйценоскость кур-несушек, шт. 273 279 1,022
Индивидуальные индексы:
а) продуктивности
б) производства продукции
в) поголовья: iq = izq / iz
Табл.15
Индивидуальные индексы
iq
Поголовье коров 0,926
Поголовье кур-несушек 1,009
Выводы:
1. Производство молока в хозяйствах всех категорий по РФ в 2002 г. увеличилось на 1,8% по сравнению с 2000 годом, производство яиц увеличилось на 3,1%.
2. Поголовье коров уменьшилось на 7,2% по сравнению с 2000 годом, поголовье кур -несушек увеличилось на 0,9%.
3. Продуктивность (надой) коров увеличилась на 9,9%, яйценоскость кур увеличилась на 2,2%.
5.2 Базисные и цепные индексы за 1996 - 2002 годы.
Табл.16
Производство основных видов продукции животноводства в хозяйствах всех категорий по РФ за 1992 - 2002 гг.
1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002
молоко, тыс. тонн 47236 46524 42176 39241 35819 34136 33255 32274 32277 32905,4 33507,1
яйца, млн. штук 42902 40297 37477 33830 31902 32199 32744 33135 34053 35172,7 36266,6
Базисные показатели:
Абсолютный прирост ∆i = yi-y1
Темп роста Tр i = ∙ 100%
Темп прироста Тп i = Tр i -100%
Цепные показатели :
Абсолютный прирост ∆’i = yi-yi-1
Темп роста T’р i = ∙ 100%
Темп прироста Т’п i = T’р i -100%
Результаты вычислений сводим в таблицы.
Табл.17
Цепные и базисные показатели динамики для производства молока
год Цепные показатели Базисные показатели
Товаро- Абсолютный Темп Темп Абсолютный Темп Темп
оборот прирост роста(%) прироста(%) прирост роста(%) прироста(%)
1992 47236
1993 46524 -712 98,5 -1,5 44528 2330,9 2230,9
1994 42176 -4348 90,7 -9,3 40180 2113,0 2013,0
1995 39241 -2935 93,0 -7,0 37245 1966,0 1866,0
1996 35819 -3422 91,3 -8,7 33823 1794,5 1694,5
1997 34136 -1683 95,3 -4,7 32140 1710,2 1610,2
1998 33255 -881 97,4 -2,6 31259 1666,1 1566,1
1999 32274 -981 97,1 -2,9 30278 1616,9 1516,9
2000 32277 3 100,0 0,0 30281 1617,1 1517,1
2001 32905,4 628,4 101,9 1,9 30909,4 1648,6 1548,6
2002 33507,1 601,7 101,8 1,8 31511,1 1678,7 1578,7
Табл.18
Цепные и базисные показатели динамики для производства яиц
год Цепные показатели Базисные показатели
Товаро- Абсолютный Темп Темп Абсолютный Темп Темп
оборот прирост роста(%) прироста(%) прирост роста(%) прироста(%)
1992 42902
1993 40297 -2605 93,9 -6,1 8395 126,3 26,3
1994 37477 -2820 93,0 -7,0 5575 117,5 17,5
1995 33830 -3647 90,3 -9,7 1928 106,0 6,0
1996 31902 -1928 94,3 -5,7 0 100,0 0,0
1997 32199 297 100,9 0,9 297 100,9 0,9
1998 32744 545 101,7 1,7 842 102,6 2,6
1999 33135 391 101,2 1,2 1233 103,9 3,9
2000 34053 918 102,8 2,8 2151 106,7 6,7
2001 35172,7 1119,7 103,3 3,3 3270,7 110,3 10,3
2002 36266,6 1093,9 103,1 3,1 4364,6 113,7 13,7
Рис.11 График динамики производства молока
Рис.12 График динамики производства яиц
Выводы:
1. Производство молока уменьшалось до 2000 года, а начиная с 2000 года имеет тенденцию к увеличению.
2. Производство яиц уменьшалось до 1996 года, а начиная с 1996 года постоянно повышается.
6 Корреляционно-регрессионный анализ
Построим 2 корреляционных поля.
Рис.13 Корреляционное поле для признаков производство молока -
надой молока на 1 корову
Рис.14 Корреляционное поле для признаков производство молока -
поголовье коров
Визуальный анализ графиков позволяет предположить наличие корреляционной зависимости между поголовьем коров и производством молока и отсутствие линейной корреляционной зависимости между надоем молока на 1 корову и производством молока.
Вычислим линейный коэффициент корреляции.
=
Для признаков надой на 1 корову и производство молока:
= 0,20
Для признаков поголовье коров и производство молока:
= 0,94
y*x1 y*x2
1575061 139258,1
977250,2 97270,25
1051449 37810,91
1630887 253823,9
465138,8 21132
670424,6 34633,02
422388,8 21330,4
793254 96096
931100,5 57952,64
701226,9 39834,18
1031279 84466,62
726985,6 74742,12
668782,4 50436,76
838806,5 98309,1
676312 54345,2
752643,6 44502,36
187972,7 2150,04
157564,2 4047,09
275473 11905,3
1177518 72593
517017,6 16942,2
111798,4 1376,4
234477,6 8368,08
456062,4 39631,76
312369,9 82073,66
541522,8 24083,64
69375,5 2567,65
177536,8 10001,88
360166,4 8814,08
3257514 452457,7
1232478 111765,7
145448,8 7490,56
879928,2 137970,1
1328819 249531,5
3185501 1142130
838780,4 71457,88
3902982 721246,2
1569296 119598,4
1242193 88163,53
1685842 146132,3
1719185 167649,8
2261804 265735,5
1308076 262748,9
887437,5 91204,91
1434523 137802,1
2041477 292755
∑=47413130 ∑=5956338
∑/47=1008790 ∑/47=126730,6
Судя по значениям коэффициентов корреляции, производство молока и численность коров связаны тесной линейной корреляционной зависимостью, а производство молока и численность коров не связаны линейной корреляционной зависимостью.
Уравнение линейной регрессии запишется в виде:
Получаем:
или
Построим график линейной регрессии.
Рис.15 График линейной регрессии
Вычисляем коэффициент детерминации по формуле:
0, 88.
Т.о, 88% вариации признака Y объясняется вариацией признака X.
Рассчитаем F-статистику для коэффициента детерминации и оценим его статистическую значимость.
F – статистика вычисляется по формуле:
= 330
Находим квантиль распределения Фишера порядка 0,95 с числом степеней свободы 1 и 45: Fкрит = 4,06.
Т.к. Fвыб > Fкрит , то при уровне значимости α = 0,05 коэффициент детерминации является значимым. Уравнение регрессии также значимо и может использоваться для прогноза.
1,200 руб.
Похожие работы:
Сельское хозяйство – одна из наиболее значимых отраслей народного хозяйства России. Его роль в системе отечественной ...
Экономико-статистический анализ эффективности производства продукции животноводства ➨
Животноводство – одна из важнейших отраслей сельского хозяйства, оказывающая на его экономику значительное ...
Поиск по базе выполненных нами работ:
Разделы по направлениям
Готовые дипломы по специальностям
Готовые работы по предметам