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
№ п/п
|
Районы
|
Урожайность, ц/га
Y
|
Внесено удобр. на 1
га посева, ц.д.в. Х1
|
Затраты чел-ч на 1
га, Х2
|
Y*X1
|
Y*X2
|
X12
|
X22
|
Y2
|
X1*X2
|
1
|
Черемховский
|
2,85
|
13,31
|
10,9
|
37,93
|
31,065
|
177,156
|
118,81
|
8,1225
|
145,079
|
2
|
Чунский
|
9,74
|
38,35
|
10,18
|
373,53
|
99,1532
|
1470,72
|
103,632
|
94,8676
|
390,403
|
3
|
Куйтунский
|
15,71
|
111,59
|
9,61
|
1753,08
|
150,9731
|
12452,3
|
92,3521
|
246,804
|
1072,38
|
4
|
Балаганский
|
10,13
|
72,74
|
36,82
|
736,86
|
372,9866
|
5291,11
|
1355,71
|
102,617
|
2678,29
|
5
|
Зиминский
|
19,47
|
199,03
|
10,15
|
3875,11
|
197,6205
|
39612,9
|
103,023
|
379,081
|
2020,15
|
6
|
Усть-Илимский
|
11,83
|
65,42
|
9,3
|
773,92
|
110,019
|
4279,78
|
86,49
|
139,949
|
608,406
|
7
|
Усольский
|
26,11
|
278,43
|
13,6
|
7269,81
|
355,096
|
77523,3
|
184,96
|
681,732
|
3786,65
|
8
|
Качугский
|
8,48
|
9,79
|
20,72
|
83,02
|
175,7056
|
95,8441
|
429,318
|
71,9104
|
202,849
|
9
|
Киренский
|
12,83
|
8,16
|
34,98
|
104,69
|
448,7934
|
66,5856
|
1223,6
|
164,609
|
285,437
|
10
|
Иркутский
|
14,56
|
177,72
|
14,44
|
2587,60
|
210,2464
|
31584,4
|
208,514
|
211,994
|
2566,28
|
11
|
Усть-Кутский
|
6,59
|
-
|
17,92
|
-
|
118,0928
|
-
|
321,126
|
43,4281
|
-
|
|
Итог
|
18,13
|
177,83
|
14,06
|
3224,06
|
254,9078
|
31623,5
|
197,684
|
328,697
|
2500,29
|
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)
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.
Множественная
корреляция
Таблица 1
Исходные данные
для корреляционного анализа
2
|
Исходные данные для
корреляционного анализа
|
3
|
Районы
|
Урожайность ц/га Y
|
Внесено удобрений
на 1 га посева, ц.д.в. X1
|
Затраты чел-ч на 1
га, X2
|
4
|
1) Черемховский
|
2,85
|
13,31
|
10,9
|
5
|
2) Чунский
|
9,74
|
38,35
|
10,18
|
6
|
3) Куйтунский
|
15,71
|
111,59
|
9,61
|
7
|
4)Балаганский
|
10,13
|
72,74
|
36,82
|
8
|
5) Зиминский
|
19,47
|
199,03
|
10,15
|
9
|
6) Усть-Илимский
|
11,83
|
65,42
|
9,3
|
10
|
7) Усольский
|
26,11
|
278,43
|
13,6
|
11
|
8) Качугский
|
8,48
|
9,79
|
20,72
|
12
|
9) Киренский
|
12,83
|
8,16
|
34,98
|
13
|
10) Иркутский
|
14,56
|
177,72
|
14,44
|
14
|
11) Усть-Кутский
|
6,59
|
|
17,92
|
|
Вывод итогов
|
|
|
|
Столбец 1
|
Столбец 2
|
Столбец 3
|
Столбец 1
|
1
|
|
|
Столбец 2
|
0,892122272
|
1
|
|
Столбец 3
|
-0,160118325
|
-0,3281378
|
1
|
Множественная
регрессия
Таблица 2
Исходные
данные для регрессионного анализа
2
|
Исходные данные для
корреляционного анализа
|
3
|
Районы
|
Урожайность ц/га Y
|
Внесено удобрений
на 1 га посева, ц.д.в. X1
|
Затраты чел-ч на 1
га, X2
|
4
|
1) Черемховский
|
2,85
|
13,31
|
10,9
|
5
|
2) Чунский
|
9,74
|
38,35
|
10,18
|
6
|
3) Куйтунский
|
15,71
|
111,59
|
9,61
|
7
|
4)Балаганский
|
10,13
|
72,74
|
36,82
|
8
|
5) Зиминский
|
19,47
|
199,03
|
10,15
|
9
|
6) Усть-Илимский
|
11,83
|
65,42
|
9,3
|
10
|
7) Усольский
|
26,11
|
278,43
|
13,6
|
11
|
8) Качугский
|
8,48
|
9,79
|
20,72
|
12
|
9) Киренский
|
12,83
|
8,16
|
34,98
|
13
|
10) Иркутский
|
14,56
|
177,72
|
14,44
|
14
|
11) Усть-Кутский
|
6,59
|
0
|
17,92
|
Таблица 3
ВЫВОД ИТОГОВ
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
Регрессионная
статистика
|
|
|
|
|
|
|
|
Множественный R
|
0,912805952
|
|
|
|
|
|
|
|
R-квадрат
|
0,833214705
|
|
|
|
|
|
|
|
Нормированный
R-квадрат
|
0,791518382
|
|
|
|
|
|
|
|
Стандартная
ошибка
|
2,91045176
|
|
|
|
|
|
|
|
Наблюдения
|
11
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
Дисперсионный
анализ
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
df
|
SS
|
MS
|
F
|
Значимость
F
|
|
|
|
Регрессия
|
2
|
338,5399826
|
169,2699913
|
19,98292974
|
0,000773804
|
|
|
|
Остаток
|
8
|
67,76583556
|
8,470729445
|
|
|
|
|
|
Итого
|
10
|
406,3058182
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
Коэффициенты
|
Стандартная
ошибка
|
t-статистика
|
P-Значение
|
Нижние
95%
|
Верхние
95%
|
Нижние
95,0%
|
Верхние
95,0%
|
Y-пересечение
|
5,240437082
|
2,325948867
|
2,253031937
|
0,054309739
|
-0,123210619
|
10,60408478
|
-0,123210619
|
10,60408478
|
Переменная X 1
|
0,065099591
|
0,010459724
|
6,223834558
|
0,000252786
|
0,040979425
|
0,089219758
|
0,040979425
|
0,089219758
|
Переменная X 2
|
0,091257747
|
0,097451716
|
0,93644064
|
0,376449903
|
-0,133466312
|
0,315981806
|
-0,133466312
|
0,315981806
|
Таблица 4
ВЫВОД ОСТАТКА
|
|
|
|
|
|
Наблюдение
|
Предсказанное
Y
|
Остатки
|
1
|
7,101622087
|
-4,251622087
|
2
|
8,666010279
|
1,073989721
|
3
|
13,38188744
|
2,328112559
|
4
|
13,33589161
|
-3,20589161
|
5
|
19,1234749
|
0,346525099
|
6
|
10,3479494
|
1,482050598
|
7
|
24,60722169
|
1,50277831
|
8
|
7,7686226
|
0,7113774
|
9
|
8,963845739
|
3,866154261
|
10
|
18,12769834
|
-3,567698342
|
11
|
6,875775908
|
-0,285775908
|
Парная корреляция
1
|
Таблица 5
|
2
|
Исходные данные для корреляционного
анализа
|
3
|
Районы
|
Урожайность ц/га Y
|
Внесено удобрений на 1 га посева,
ц.д.в. X1
|
4
|
1) Черемховский
|
2,85
|
13,31
|
5
|
2) Чунский
|
9,74
|
38,35
|
6
|
3) Куйтунский
|
15,71
|
111,59
|
7
|
4)Балаганский
|
10,13
|
72,74
|
8
|
5) Зиминский
|
19,47
|
199,03
|
9
|
6) Усть-Илимский
|
11,83
|
65,42
|
10
|
7) Усольский
|
26,11
|
278,43
|
11
|
8) Качугский
|
8,48
|
9,79
|
12
|
9) Киренский
|
12,83
|
8,16
|
13
|
10) Иркутский
|
14,56
|
177,72
|
14
|
11) Усть-Кутский
|
6,59
|
|
|
Столбец 1
|
Столбец 2
|
Столбец 1
|
1
|
|
Столбец 2
|
0,892122272
|
1
|
Ошибка коэфф. корр.
|
0,064547732
|
|
|
|
|
|
|
|
Коэфф. детерминации
|
79,58821479%
|
|
Литература
1.Экономика сельского хозяйства:
Учебник для студентов высших учебных заведений/Н.Я. Коваленко, Ю.И. Агирбов,
Н.А. Серова. – М.: ЮРКНИГА, 2004. – 348 с.
2.
Попов Н.А. Экономика отраслей АПК. Курс лекций. – М.: ИКФ «ЭКМОС», 2002 г. –
368 с.
3.
Кузнецова Л. М. Статистика: Общая теория статистики: учеб. пособие. – Иркутск:
ИрГСХА, 2007. – 127 с.
4.
Теория статистики: Учебник/ Р. А. Шмойлова, В. Г. Минашкин, Н. А. Садовникова,
Е. Б. Шувалова; Под ред. Р. А. Шмойловой. – 4-е издание, перераб. и доп. – М.:
Финансы и Статистика, 2003. – 656.:ил.
5.
Российский статистический ежегодник. 2007 г: Стат. сб./Росстат. – М., 2007. –
826 с.
6.
Башкатов Б. И. Статистика сельского хозяйства. С основами общей теории
статистики. Курс лекций. – М.: Ассоциация авторов и издателей «ТАНДЕМ».
Издательство «ЭКМОС». – 2001 г. – 352 с.
7.
Кузнецова Л. М. Статистика. Уч. пособие по выполнению курсовых работ студентов
экономических специальностей очного и заочного обучения. (9 изд. 2-е, перераб.
и доп.) Иркутск: ИрГСХА; 2007 г., - 145 с.
8.
Теория статистики: Учебник/Ю. Э. Гаабе, Г. Я. Киперман, М. А. Клушанцева и др.;
Под ред. И. Г. Малого. – 4-е изд., перераб. и доп. – М.: Статистика, 1979. –
416 с.,ил.
9.
Аграрная экономика: Учебник. 2-е изд., пе5рераб. и доп./ Под ред. М. Н. Малыша.
– СПб.: Издательство «Лань», 2002. – 688 с., ил.
Страницы: 1, 2, 3, 4, 5
|