Отчет по парктике в ОАО имени Гагарина

Все расчеты в данной главе составлены в соответствии с приложением 4.

 

 

3.4 Прогнозирование продуктивности  методом экстраполяции.

Необходимым условием  регулирования рыночных отношений является составление надежных прогнозов развития социально- экономических явлений.

Выявление и характеристика трендов и моделей взаимосвязи создают базу для прогнозирования, т.е. для определения ориентировочных размеров  явлений в будущем. Для этого используют метод экстраполяции. [1]

Под экстраполяцией понимают нахождение уровней за пределами изучаемого ряда, т. е. продление ряда на основе выявленной закономерности изменения уровней в изучаемый отрезок времени. Экстраполяция может проводиться на будущее (так называемая перспективная экстраполяция) и в прошлое (так называемая ретроспективная экстраполяция). Обычно, говоря об экстраполяции рядов динамики, чаще подразумевают перспективную экстраполяцию.

Изучая ряды динамики, исследователи с давних пор стремились на основе выявленных особенностей изменения явлений в прошлом предугадать поведение ряда в будущем, т. е. пытались строить различные прогнозы путем экстраполяции рядов.

Экстраполяцию ряда динамики можно осуществить различными способами. Но независимо от применяемого способа каждая такая экстраполяция обязательно основывается на предположении того, что закономерность (тенденция) изменения изучаемого явления, выявленная для определенного периода времени в прошлом, сохранится на ограниченном отрезке времени в будущем. Так как в действительности тенденция развития не остается неизменной, то данные, получаемые путем экстраполяции ряда, надо рассматривать как вероятностные оценки. [2]

Рассчитаем эмпирические значения среднего надоя молока на одну корову в ОАО имени Гагарина с помощью линейной функции по уравнению прямой линии. Определим ожидаемую среднюю продуктивность коров на 2012 год, вероятностные границы, дадим интервальную оценку прогнозируемого явления.

Составляется уравнение линейного тренда:

 

,                            (38)

 

Для нахождения параметров этого уравнения необходимо решить систему уравнений:

 

,        (39)

 

Для решения системы уравнений необходимо определить Для расчетов  составим, таблица 12 и решим систему уравнений.

 

 

 

 

Таблица 12 – Динамика среднего надоя молока на одну корову

Год	Надой молока на одну среднегодовую корову, ц	Порядковый номер года t	Y*t
2007	30,15	1	30,15	1	30,51	0,13
2008	30,10	2	60,20	4	30,94	0,71
2009	30,08	3	90,24	9	30,24	0,03
2010	30,49	4	121,96	16	31,24	0,56
2011	30,74	5	153,7	25	29,95	0,62
Итого	152,56	15	456,25	55	152,88	2,05

 

                                                

 

 

                                               

 

                                                       

 

 

Следовательно, уравнение линейного тренда имеет вид:

 

 

 

Подставим в полученное уравнение значения t из таблицы 11 и рассчитаем выровненные уровни среднего надоя молока на одну корову:

 

 

 

 

 

 

С помощью экстраполяции при t=6 необходимо определить ожидаемый уровень продуктивности коров молочного направления 2013 году:

 

Таким образом, при сохраняющейся тенденции развития анализируемого явления можно ожидать надой молока на одну среднегодовую корову в 2013 году 31,523ц.

Определим границы интервалов прогнозируемого явления по формуле:

 

(40)

 

Определим значение коэффициента доверия при m=2 и n=5 по распределению Стьюдента:

Остаточное среднее квадратическое отклонение равно:

 

,                        (41)

 

 

Отсюда, численные границы интервала прогнозируемого надоя молока будут равны:

 

 (42)

 

 

 

Делаем вывод, что с вероятностью в 95% надой молока на одну среднегодовую корову, ц будет колебаться в пределах от 28,26 до 34,78 ц.

Все расчеты в данной главе составлены в соответствии с приложением 4.

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

4.КОРЕЛЛЯЦИОННО-РЕГРЕССИОННЫЙ  АНАЛИЗ ВЛИЯНИЯ ФАКТОРОВ НА ПОКАЗАТЕЛЬ ПРОДУКТИВНОСТИ СЕЛЬСКОХОЗЯЙСТВЕННЫХ ЖИВОТНЫХ.

Исследуя природу, общество, экономику, необходимо считаться со взаимосвязью наблюдаемых процессов и явлений. При этом полнота описания, так или иначе, определяется количественными характеристиками причинно-следственных связей между ними. Оценка наиболее существенных из них, а также воздействия одних факторов на другие является одной из основных задач статистики.

В наиболее общем виде задача статистики в области изучения взаимосвязей состоит в количественной оценке их наличия и направления, а также характеристике силы и формы влияния одних факторов на другие. Для ее решения применяются две группы методов, одна из которых включает в себя методы корреляционного анализа, а другая – регрессионный анализ. В то же время ряд исследователей объединяет эти методы в корреляционно-регрессионный анализ, что имеет под собой некоторые основания: наличие целого ряда общих вычислительных процедур, взаимодополнения при интерпретации результатов и др.

Поэтому в данном контексте можно говорить о корреляционном анализе в широком смысле – когда всесторонне характеризуется взаимосвязь. В то же время выделяют корреляционный анализ в узком смысле – когда исследуется сила связи – и регрессионный анализ, в ходе которого оцениваются ее форма и воздействие одних факторов на другие.

Задачи собственно корреляционного анализа сводятся к измерению тесноты связи между варьирующими признаками, определению неизвестных причинных связей и оценке факторов оказывающих наибольшее влияние на результативный признак.

Задачи регрессионного анализа лежат в сфере установления формы зависимости, определения функции регрессии, использования уравнения для оценки неизвестных значении зависимой переменной.

Решение названных задач опирается на соответствующие приемы, алгоритмы, показатели, применение которых дает основание говорить о статистическом изучении взаимосвязей. [7]

Проведем корреляционно-регрессионный анализ по исходным и расчетным данным, представленным ниже в таблице 13.

Рассчитаем среднее значение факторного и результативного признаков по формулам:

Средний уровень продуктивности (факторный признак ):

 

,                                   (43)

 

Средний уровень себестоимости (результативный признак):

 

,                                   (44)

 

Отсюда следует, что факторный признак равен:

 

,                                   (45)

 

 ц

 

Результативный равен:

(46)

 

Рассчитаем коэффициент корреляции знаков Фехнера:

 

,                              (47)

 

 

Можно сделать вывод, что взаимосвязь между молочной продуктивностью коров и себестоимостью 1ц. молока заметная.

 

№	Надой молока на одну среднегодовую корову ц. Х	Себестоимость 1ц. молока ,р. У	Знаки отклонений		Совпадение или несовпадение знаков.
1	30,15	1141,98	+	+	С
2	30,10	1203,47	+	+	С
3	31,08	764,06	+	+	С
4	30,49	582,66	+	+	С
5	30,74	651,27	+	+	С
6	32,06	482,16	+	-	Н
7	37,23	282,53	+	-	Н
8	34,58	229,04	+	-	Н
9	28,95	297,55	+	-	Н
10	29,57	263,78	+	-	Н
11	26,00	173,34	-	-	С
12	17,28	374,86	-	-	С
13	19,47	368,58	-	-	С
14	21,90	380,27	-	-	С
15	21,98	359,71	-	-	С
16	19,31	511,90	-	-	С
17	29,18	614,09	+	+	С
18	32,56	725,92	+	+	С
19	32,91	1129,47	+	+	С
20	32,81	1087,03	+	+	С

Таблица 13 – Исходные и расчетные данные  для корреляционного анализа

Таблица 14– Исходно расчетные данные для корреляционного анализа

№	Надой молока на одну среднегодовую корову, ц. Х	Себестоимость 1ц молока, р. У	По рангам		Разность рангов	Квадрат разности
			X	Y
1	30,15	1141,98	11	19	-8	64
2	30,10	1203,47	10	20	-10	100
3	31,08	764,06	14	16	-2	4
4	30,49	582,66	12	12	0	0
5	30,74	651,27	13	14	-1	1
6	32,06	482,16	15	10	5	25
7	37,23	282,53	20	4	16	256
8	34,58	229,04	19	2	17	289
9	28,95	297,55	7	5	2	4
10	29,57	263,78	9	3	6	36
11	26,00	173,34	6	1	5	25
12	17,28	374,86	1	7	-6	36
13	19,47	368,58	3	6	-3	9
14	21,90	380,27	4	8	-4	16
15	21,98	359,71	5	9	-4	16
16	19,31	511,90	2	11	-9	81
17	29,18	614,09	8	13	-5	25
18	32,56	725,92	16	15	1	1
19	32,91	1129,47	18	18	0	0
20	32,81	1087,03	17	17	0	0

 

Рассчитаем тесноту связи между молочной продуктивностью коров и себестоимости молока ц. (таблица14) с помощью коэффициента Спирмена, который рассчитывается по формуле:

 

,                                  (48)

 

 

 

Можно сделать вывод, что  связь между молочной продуктивностью коров и себестоимости молока слабая.

Что бы провести корреляционно - регрессионный анализ определим линию регрессии:

,                             (49)

 

где   расчетные значения результативного признака;

       параметры уравнения;

       фактическое значение факторного признака.

Рассчитаем параметры парной линейной регрессии. Для данного корреляционно-регрессионного анализа были взяты данные из: ОАО имени Гагарина, за 2010- 2012г., ОАО  «Родина», за 2010-2012г.

 

 ,                                     (50)

 

(51)

 

 

(52)

 

 

 

,                          (53)

 

 

 

Отсюда уравнение регрессии имеет вид

 

 

Таблица 15  Исходно расчетные данные для корреляционного анализа

№	Надой молока на одну среднегодовую корову, ц Х	Себестоимость 1ц молока, р. У					*
1	30,15	1141,98	1,91	3,0016	560,7965	315053,5	971,5799	613,2098
2	30,10	1203,47	1,86	2,8308	662,2865	387862,8	1046,9970	612,2855
3	31,08	764,06	2,84	7,0889	182,8765	33626,69	486,9087	630,4014
4	30,49	582,66	2,25	4,2953	1,4765	3,656552	3,0600	619,4949
5	30,74	651,27	2,5	5,3940	70,0865	4982,204	162,7759	624,1163
6	32,06	482,16	3,82	13,2678	-99,0235	9706,63	-360,6931	648,5172
7	37,23	282,53	8,99	77,6602	-298,654	88895,26	-2631,8840	744,0877
8	34,58	229,04	6,34	37,9764	-352,144	123652,9	-2170,0843	695,1009
9	28,95	297,55	0,71	0,2836	-283,634	80164,33	-151,0348	591,0271
10	29,57	263,78	1,33	1,3283	-317,404	100427,6	-365,8075	602,4881
11	26,00	173,34	-2,24	5,8443	-407,844	165928,5	985,9617	536,4946
12	17,28	374,86	-10,96	124,0439	-206,324	42363,06	2297,9280	375,3003
13	19,47	368,58	-8,77	80,0578	-212,604	44987,64	1902,2698	415,7837
14	21,90	380,27	-6,34	42,4778	-200,914	40165,32	1309,4537	460,7037
15	21,98	359,71	-6,26	41,4414	-221,474	48829,04	1425,7357	462,1825
16	19,31	511,90	-8,95	82,9466	-69,2835	4730,92	630,9995	412,826
17	29,18	614,09	0,94	0,5814	32,9065	1115,744	25,0912	595,2788
18	32,56	725,92	4,32	17,1603	144,7365	21093,39	599,5710	657,76
19	32,91	1129,47	4,67	20,1826	548,2865	301166,4	2463,1771	664,23
20	32,81	1087,03	4,57	19,2941	505,8465	256386,5	2221,9308	662,3814
Итого	568,35	11623,67	х	587,1568	х	2071142	10853,9362	11623,67