Статистическое изучение и анализ посевных площадей, урожая и урожайности (на примере ООО «Тигрицкое»)

Министерство сельского хозяйства Российской Федерации

Департамент научно-технологической политики и образования

Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение

высшего профессионального образования

«Красноярский государственный аграрный университет»

 

 

                   Институт экономики и финансов  АПК

                                        Кафедра: Бухгалтерского  учёта и статистики

Дисциплина: Статистика

                                                                          

 

 

Курсовой проект

 

Тема: Статистическое изучение и анализ посевных площадей, урожая и урожайности (на примере ООО «Тигрицкое»)

 

    Члены комиссии:

Выполнил студент группы шифр
Принял преподаватель		Власова Е.Ю.
	(подпись)

 

 

 

 

Красноярск 2014 г.

 

 

Содержание

 

Введение …………………………………………………………………….…….3

Раздел 1. Теоретическая часть ………………………………………...................4

Раздел 2. Применение статистических методов в анализе урожайности зерновых культур ……………………………………………………………………………15

2.1. Построение ранжированного ряда и группировки …………….……………………………...…………………………………….16

2.2. Оценка исследуемой совокупности на однородность ………………………………………………………………….……………....18

2.3. Корреляционно-регрессионный анализ связи между урожайностью и количеством внесенных удобрений …………………………………..………………………………………………22

2.4. Экономико-статистический анализ динамического ряда ……………………………………………………………………………..……24

Заключение ………………………………………………………………….….....29

Библиографический список …………………………..………………….………30

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Введение.

 

Растениеводство является основной отраслью сельского хозяйства. Оно дает продукты питания населению, корма скоту, продукцию для перерабатывающей промышленности.

Урожай и урожайность - важнейшие результативные показатели растениеводства и сельскохозяйственного производства в целом. Уровень урожайности отражает воздействие экономических и природных условий, в которых осуществляется сельскохозяйственное производство и качество организационно-хозяйственной деятельности каждого предприятия.

Задачи статистики урожая и урожайности состоят в том, чтобы:

1. Охарактеризовать уровни урожая и урожайности по категориям и типическим группам хозяйств, зонам, районам и по стране в целом; изучить различия этих уровней в динамике, по территории и по сравнению с планом.
2. Изучить факторы различий в уровнях урожая и урожайности, выявить степень их влияния на урожайность, проанализировать неиспользованные резервы увеличения производства продукции.

Статистика урожая и урожайности имеет большое значение, т.к. эти данные дают возможность судить о ресурсах сельскохозяйственной продукции в стране, экспорта и импорта зерна, овощей, фруктов.

Для статистического изучения и анализа урожайности, урожая и посевных площадей я взяла данные по ООО «Тигрицкое» за 15 лет. В данном  курсовом проекте попробую изучить изменение этих показателей, сравнить их, определить взаимосвязь изменения урожайности и количеством внесенных удобрений.

 

Раздел 1. ТЕОРЕТИЧЕСКАЯ ЧАСТЬ

 

Растениеводство является основной отраслью сельского хозяйства. Урожай и урожайность - важнейшие результативные показатели растениеводства и сельскохозяйственного производства в целом.

Урожай является итогом сложного процесса возделывания культур, поэтому для его характеристики необходимо использовать ряд показателей: видовой урожай, урожай на корню, фактический сбор урожая. Урожайность дифференцируется соответственно видам урожая.

При расчете и анализе урожайности следует иметь в виду, что фактический сбор исчисляют на уборочную и фактически убранную площадь. Основным в анализе и планировании является показатель урожайности с 1 га уборочной продуктивной площади. Также необходимо изучать статистику посевных площадей.

Для анализа посевных площадей, урожая и  урожайности применяют различные статистические методы. Рассмотрим их.

1. Сводка статистических данных и группировка

В результате статистического наблюдения получают статистическую информацию, представляющую собой большое количество первичных, разрозненных сведений об отдельных единицах объекта исследования.

Дальнейшая задача статистики заключается в том, чтобы привести эти материалы в определенный порядок, систематизировать. Это достигается в результате сводки.

Статистическая сводка - это научно-организованная обработка материалов наблюдения, включающая в себя систематизацию, группировку данных, составление таблиц, подсчет групповых и общих итогов, расчет производных показателей (средних, относительных величин). Она позволяет перейти к обобщающим показателям совокупности в целом и отдельных её частей, осуществлять анализ и прогнозирование изучаемых процессов.

Статистическая сводка должна проводиться по определенной программе и плану.

В сводке статистического материала отдельные единицы статистической совокупности объединяются в группы при помощи метода группировок.

Статистическая группировка - это процесс образования однородных групп на части или объединения изучаемых единиц в частные совокупности по существенным для них признакам, каждая из них характеризуется системой статистических показателей. Например, группировка промышленных предприятий по формам собственности.

Метод статистических группировок позволяет разрабатывать первичный статистический материал. На основе группировки рассчитываются сводные показатели по группам, появляется возможность их сравнения, анализа причин различий между группами, изучения взаимосвязей между признаками. Расчет сводных показателей в целом по совокупности позволяет изучить её структуру.

Выполнение группировки по количественному признаку:

При составлении структурных группировок на основе варьирующих количественных признаков необходимо определить количество групп и интервалы группировки.

Интервал - количественное значение, отделяющее одну единицу (группу) от другой, т.е. он очеркивает количественные границы групп.

Как правило, величина интервала представляет собой разность между максимальным и минимальным значениями признака в каждой группе.

Количество групп и величина интервала связаны между собой: чем больше образовано групп, тем меньше интервал, и наоборот. Количество групп зависит от числа единиц исследуемого объекта и степени колеблемости группировочного признака.

На количество выделяемых групп существенное влияние оказывает степень колеблемости группировочного признака: чем она больше, тем больше следует образовать групп.

Ориентировочно определить оптимальное количество групп с равными интервалами можно по формуле американского ученого Стерджесса:

где N - число единиц совокупности.

Интервалы могут быть равные и неравные. При исследовании экономических явлений могут применяться неравные (прогрессивно возрастающие, прогрессивно убывающие) интервалы. Так, например, по численности работающих промышленные предприятия могут быть разбиты на следующие группы: до 100 человек, 100-200, 200-300, 300-500 и более человек. Это объясняется тем, что количественные изменения размера признака имеют неодинаковые значения в низших и высших по размеру признака группах: изменение количества работающих на 50-100 человек имеет существенное значение для мелких предприятий, а для крупных - не имеет.

Группировки с равными интервалами целесообразны в тех случаях, когда вариация проявляется в сравнительно узких границах и распределение является практически равномерным (например, при группировке рабочих одной профессии по размеру заработной платы, посевов какой-либо культуры - по урожайности).

Для группировок с равными интервалами величина интервала

,

где , - наибольшее и наименьшее значения признака, n - число групп.

Прибавляя к минимальному значению признака найденное значение интервала, получаем верхнюю границу первой группы.

Прибавляя далее значение интервала к верхней границе первой группы, получаем верхнюю границу второй группы.

Интервалы групп могут быть закрытыми, когда указаны нижняя и верхняя границы, и открытыми, когда указана лишь одна из границ.

2. Графическое изображение статистических данных

Графический метод - это метод условных изображений статистических данных при помощи геометрических фигур, линий, точек и разнообразных символических образов.

Для построения графика необходимо знать, для каких целей составляется график, изучить исходный материал и владеть методикой графических изображений.

Особое место графические методы занимают методы в статистике и экономике, имеющих дело с большими комплексами цифр, сведенных в громоздкие таблицы. Здесь графические методы помогают прежде всего описанию, а затем и анализу данных. С помощью графиков легко выявить и наглядно представить закономерности, которые часто трудно бывает уловить в сложных обусловлено различиями в их статистическом содержании, способах построения и широтой круга изображаемых или общественных явлений и процессов.

Графиками в статистике называются условные изображения числовых величин и их соотношений в виде различных геометрических образов - точек, линий, плоских фигур и т.п.

3. Абсолютные и относительные статистические величины

Абсолютными в статистике называются суммарные обобщающие показатели, характеризующие размеры (уровни, объемы) общественных явлений в конкретных условиях места и времени. Они характеризуют экономическую мощь страны и социальную жизнь населения.

Различают два вида абсолютных статистических величин: индивидуальные и суммарные.

Индивидуальными называют абсолютные статистические величины, характеризующие размеры признака у отдельных единиц совокупности (например, размер заработной платы отдельного работника, вклада гражданина в определенном банке и т.д.). Они получаются непосредственно в процессе статистического наблюдения и фиксируются в первичных учетных документах.

В отличие от индивидуальных суммарные абсолютные статистические величины характеризуют итоговое значение признака по определенной совокупности объектов, охваченных статистическим наблюдением. Они являются суммой количества единиц изучаемой совокупности или суммой значений варьирующего признака всех единиц совокупности.

Абсолютные статистические величины представляют собой именованные числа, т.е. имеют какую-либо единицу измерения. Абсолютные статистические величины могут быть положительными (доходы) и отрицательными (убытки, потери). В зависимости от сущности исследуемого социального явления абсолютные статистические величины выражаются в натуральных, стоимостных и трудовых единицах измерения.

Наряду с абсолютными статистическими величинами большое значение в статистике имеют относительные величины.

Относительная величина в статистике - это обобщающий показатель, который представляет собой частое от деления одного абсолютного показателя на другой и дает числовую меру соотношения между ними.

Основные условия правильного расчета относительной величины - сопоставимость сравниваемых показателей и наличие реальных связей между изучаемыми явлениями.

Величина, с которой проводится сравнение, обычно называется базой сравнения или основанием.

По своему содержанию относительные величины подразделяются на виды: относительные величины динамики, планового задания, выполнения планового задания, структуры, интенсивности, уровня экономического развития, координации и сравнения.

Пользуясь при анализе относительными величинами, необходимо показать, какие абсолютные показатели за ними скрываются, т.к. лишь комплексное применение абсолютных и относительных показателей выступает как важное средство информации и анализа самых различных явлений социально-экономической жизни.

4. Средние величины и показатели вариации

В результате группировки единиц совокупности по величине варьирующего признака получают ряды распределения - первичную характеристику массовой статистической совокупности. Чтобы охарактеризовать такую совокупность в целом, часто пользуются средней величиной. Средняя величина - это обобщающая характеристика однородной совокупности явлений по определенному признаку.

Средние делятся на степенные средние (среднюю арифметическую, гармоническую, геометрическую) и структурные (мода, медиана).

Самым распространенным видом средней, применяемой в социально-экономическом анализе, является средняя арифметическая. Она бывает простой (когда каждое индивидуальное значение признака встречается  один раз) и взвешенной.