Реферат: Статистика в сельском хозяйстве

В В Е Д ЕН И Е.

Термин статистикапроизошел от латинского «статус», что означает « определенное положение вещей». Употребляется он первоначально в значении слова «государствоведение»,впервые был введен в обиход в 1749году немецким ученым Г.Ахенвалем, выпустившимкнигу о государствоведении.

В настоящее время термин«статистика» употребляется в трех значениях.

Во-первых, под статистикойпонимают особую отрасль практической деятельности людей направленную на сбор,обработку и анализ данных, характеризующих социально — экономическихпредприятий.

 Во-вторых, статистикойназывают науку, занимающуюся разработкой теоретических положений и методов,используемых статистической практикой. Между статистической наукой истатистической практикой существует тесная связь. Статистическая практикаприменяет правила, выработанные наукой; в свою очередь статистическая наука опираетсяна материалы практики и, обобщая опыт практики, разрабатывает новые положения.

В-третьих, статистикойчасто называют статистические данные, представленные в отчетности предприятий,организаций, отраслей экономики, а также публикуемые в сборниках, периодическойпрессе, которые представляют собой результат статистической работы.

Особенность статистикизаключается в том, что статистические данные сообщаются в количественной форме,т.е. статистика говорит языком цифр, отображающих общественную жизнь во всеммногообразии ее проявлений.

         Изучением экономического исоциального развития страны, отдельных ее регионов, отраслей, объединений,фирм, предприятий занимаются специально созданные для этого органы,совокупность которых называется статистической службой.

         В Российской Федерациифункции статистической службы выполняют органы государственной статистики иорганы ведомственной статистики.

         Организация государственнойстатистики в стране видоизменялись в соответствии с изменением органов государственногоуправления, их функций, с учетом особенностей развития экономики и социальнойжизни общества.

Первый государственныйстатистический орган России был создан в 1811 году при департаменте полиции.Статистическое отделение сводило отчеты губернаторов и вело демографическуюстатистику. Органов для сбора первичной информации не существовало, отчетыгубернаторов основывались на донесениях полицейских чиновников, церковныхзаписях о рождениях, смертях, браках и т.п.  В 1834 г. было образованно статистическоеотделение при министерстве внутренних дел; в 1852 году оно было преобразовано встатистический комитет, а спустя пять лет в 1857 году в Центральныйстатистический комитет  ( ЦСК ) при министерстве внутренних дел. В качествеместных органов правительственной статистики работали губернские статистическиекомитеты, а в 70-х годах были созданы земские статистические бюро.

         В последующие годыорганизация статистики претерпела ряд изменений, так в 1930 году ЦСУ былопередано в ведение Госплана СССР и в 1931 году переименовано в Центральноеуправление народнохозяйственного учета (ЦУНХУ) при Госплане СССР. Это слияниеорганов статистики и планирования объяснялось необходимостью укрепленияпланового начала в управлении хозяйством страны. В 1932 г. Создается сетьрайонных и городских инспекций, выдающихся учетом и статистикой на территориирайона, города. В 1941 году ЦУНХУ было переименовано в Центральноестатистическое управление Госплана СССР.

        В настоящее время главнымучетно-статистическим центром в  стране является Государственный комитетРоссийской Федерации по статистике (Госкомстат России). Он осуществляетруководство российской статистикой в соответствии со ст. 71 Конституции РФ. Вего задачи входит представление официальной статистической информации Президенту,Правительству, Федеральному собранию, федеральным  органам исполнительнойвласти, общественным и международным организациям, разработка научно обоснованнойстатистической методологии, координация статистической деятельности Федеральныхи региональных органов исполнительной власти, анализэкономическо-статистической информации, составление национальных счетов ибалансовых расчетов.

         Одной из важнейших задачЦентрального органа государственной статистики является укрепление контактов смеждународными статистическими службами ООН, в первую очередь с еестатистической комиссией. В ее задачи входит разработка методологии статистическихработ, системы сопоставимых показателей, разработка и анализ статистическойинформации, координация статистической работы специализированных органов ООН,подготовка рекомендаций для Статистического бюро Секретариата ООН. Являясь,исполнительным органом Статистического бюро Секретариата ООН собирает статистическуюинформацию от государств-членов ООН, публикует ее, выполняет доклады поразличным вопросам статистики и публикует результаты выполненных исследований впериодических изданиях (Ежегодник по внешней торговле, Демографическийежегодник и др.)

 На ряду собщегосударственной статистикой  существует ведомственная статистика, ведущаясяна предприятиях, в объединениях, ведомствах, министерствах. Ведомственнаястатистика выполняет работы связанные с получением, обработкой и анализомстатистической информации, необходимой для руководства и планирования ихдеятельности. Для ведения статистики на предприятиях, в объединениях,концернах, ассоциациях, министерствах созданы те или иные статистические органы(ячейки). На отдельных предприятиях статистическую работу может вести одинчеловек, даже по должности не статистик; в крупных объединениях, министерствахимеются специальные отделы, управления.

         Значение ведомственнойстатистики в настоящее время  значительно возросло в силу того, что развитиерыночной экономики, самостоятельность предприятий и полная ответственность зарезультаты производственно — хозяйственной деятельности  требуют болееглубокого анализа экономических процессов, происходящих на предприятиях.

         Главная задача ведомственнойстатистики заключается в обеспечении информацией, характеризующей выполнениевнутри- производственных планов, наличие внутрипроизводственных ресурсовувеличение выпуска продукции, улучшение использования производственногопотенциала.    

          Кроме оценки работыпредприятий в целом задачей статистики является изучение результатов работы егоподразделений — цехов, участков, бригад, выявление реальных пропорций,складывающихся в процессе производства.

          Точные и объективные данныестатистики необходимы для составления планов работы предприятий. Причем в новыхусловиях хозяйствования требуется укрепления связи прогнозирования, текущего иперспективного планирования.

          В данном курсовом проектепо бланкам статотчетности «отчет о сборе сельскохозяйственных культур» (форма №29-сх-3) и «отчет о внесении минеральных удобрений» (форма № 9-б- сх ) проведенкорреляционный анализ влияния минеральных удобрений на урожайностьсельскохозяйственных культур. В частности:

          влияние калийных и азотныхудобрений на урожайность культур:

          1.Гречихи

          2.Кукурузы назерно

А также определен валовойсбор продукции по таким культурам как:

          1 Озимаяпшеница

          2 Яроваяпшеница

          3 Ячмень

          4 Кукуруза назерно

          5 Гречиха

          6 Горох

Произведен расчет площадей занятыхпод эти культуры.

Произведен расчет минеральныхудобрений внесенных под эти культуры.

Произведены расчеты средних величинпо каждой культуре.

Определены среднеквадратическиеотклонения и коэффициенты корреляций.

При проведении анализа былииспользованы данные статотчетности 12 хозяйств Октябрьского района Ростовскойобласти за 1995 г.

В результатесравнительного анализа выявлено, что связь между внесением азотных и калийныхудобрений и урожайностью гречихи слабая, поскольку коэффициент корреляциисоставляет 0,24.

Кукуруза на зерно лучшеотзывается на внесение минеральных удобрений. Связь между признаками средняя,коэффициент корреляции составляет 0,5.

2.Методы статистических исследований.

2.1.Метод группировки.

Под группировкой в статистике понимают расчленениеединиц статистической совокупности на группы, однородные в каком-либо существенномотношении, и характеристику таких групп системой показателей в целях выделениятипов явлений, изучения их структуры взаимосвязей.

Метод группировки является основой применения другихметодов статистического анализа основных сторон и характерных особенностейизучаемых явлений. По своей роли в процессе исследования метод группировоквыполняет некоторые функции, аналогичные функциям эксперимента в естественныхнауках: посредствам группировки по отдельным признакам комбинации самихпризнаков статистика имеет возможность выявить закономерности и взаимосвязиявлений в условиях, в известной мере ею определяемых. При использовании методагруппировок появляется  возможность проследить взаимоотношение различныхфакторов и определить силу их влияния на результативные показатели.

В развитие метода группировок огромный вклад внеслироссийские статистики. Им принадлежит первенство в применении комбинационныхтаблиц, в разработке классификации таблиц и в проведении многочисленныхгруппировок материалов аграрных  переписей и обследований, которые оказалиблаготворное влияние на развитие других отраслевых статистик и общейметодологии. Исключительное значение метода группировок в статистике былосформулировано выдающимся русским ученым Д.П.Журавским (1810 — 1856 г.г.), онопределил статистику категорического вычисления, т.е как науку о счете покатегориям, по группам. В этом определении подчеркивается одна из специфическихчерт статистической методологии.

Изучая количественную сторону массовых общественныхявлений в неразрывной связи с их качественными особенностями, статистикастремится показать совокупность явлений в дифференциации, в многообразии ихтипов, рассмотреть взаимосвязи и соотношения между последними. С помощью методагруппировок решаются сложные задачи статистического анализа. Учитывая, чтонеобходимость группировки обуславливается прежде всего наличием качественныхразличий между изучаемыми явлениями, первую задачу группировок можносформулировать как задачу выделения в составе массового явления тех его частей,которые однородны по качеству и условиям развития, в которых действуют одни ите же закономерности влияния факторов. В результате такой группировкивыделяются социально — экономические типы (а отсюда и название группировки — типологическая ) как выражение конкретного общественного процесса, его форм иразветвлений, как выражение существенных черт, общих для множества единичныхявлений.

2.2.Исчисление средних.

Средняя величина — обобщающая характеристикаизучаемого признака в исследуемой совокупности. Она отражает его типичныйуровень в расчете на единицу совокупности в конкретных условиях места ивремени.

Средняя, рассчитанная по совокупности в целом,называется общей средней, средние, исчисленные для каждой группы, групповымисредними. Общая средняя отражает общие черты изучаемого явления, складывающуюсяв конкретных условиях данной группы.

Существуют две категории средних величин:

степенные средние ( к ним относятся средняяарифметическая, средняя гармоническая, средняя геометрическая и др. )

структурные средние ( мода и медиана ).

Выбор того или иного вида средней производится взависимости от цели исследования, экономической сущности усредняемогопоказателя и характера имеющихся исходных данных.

Для вычисления степенных средних необходимоиспользовать все имеющиеся значения признака. Мода и медиана определяются лишьструктурой распределения. Поэтому их именуют структурными позиционнымисредними. Медиану и моду часто используют как среднюю характеристику в техсовокупностях, где расчет степенной невозможен или нецелесообразен.

Расчет медианы по не сгруппированным даннымпроизводится следующим образом:

а). Расположим индивидуальные значения признака ввозрастающем порядке:

Х1, Х2, Х3, Х4, Х5, Х6, Х7, Х8, Х9, Х10, Х11, Х12

б). Определим порядковый номер медианы по формуле:

                    n+1        

/>     № Ме =

                     2                   12+1

/>внашем случае  № Ме =           =6.5

                                            2   

Это означает, что медиана расположена между шестым иседьмым значениями признака, так как ряд имеет четное число индивидуальныхзначений.

В). Рассмотрим порядок вычисление медианы в случаенечетного числа индивидуальных значений

Х1, Х2, Х3, Х4, Х5, Х6, Х7, Х8, Х9, Х10, Х11

Находим номер медианы:                  11+1

/>                                             № Ме =            = 6

                                                              2         

нашестом месте стоит Х6 который и является медианой.

Модой называется наиболее часто встречающаясявеличина признака. Поскольку мода является величиной конкретной, она имеетважное значение для характеристики структуры изучаемой совокупности. Так,например, наряду со средними размерами заработной платы или средней выработкойбольшое значение имеют данные о наиболее часто встречающейся з/плате иливыработке.

Определение моды зависит от того, в каком рядупредставлен варьирующий признак. Если варьирующий признак представлен в видедискретного ряда распределения, то для определения моды не требуется ни какихвычислений. В таком ряду модой будет значение признака, которая обладаетнаибольшей частотой.

Если значения признака представлены в видеинтервального вариационного ряда, то моду определяют расчетным путем поформуле:             

                                (f2 — f1 )

/>          Мо = Хо+d

                               ( f 2  - f1 ) + ( f 2  — f 3 )

где Мо — Мода

Хо — начало (нижняя граница) модального интервала (снаибольшей численностью);

d — величина интервала (модального);

f 1 — частота интервала предшествующего модальному;

f 2 — частота модального интервала;

f 3 — частота интервала, следующего за модальным;

Под средней арифметической понимается такое значениепризнака, которое имела бы   каждая единица совокупности, если бы общий итогвсех значений признака был распределен равномерно между всеми единицамисовокупности.

Средняя арифметическая обладает некоторымисвойствами, которые определяют ее широкое применение в экономических расчетах ив практике статистического исследования.

1) Средняя арифметическая постоянной величины равнаэтой постоянной

            А=А при А-const.      

2) (нулевое).Алгебраическая сумма линейных отклонений  (разностей) индивидуальных значенийпризнака от средней арифметической равна нулю:

n

S = (Xi -X) =Sdi=0

       i=1

n      дляпервичного ряда и

S = (Xi -X) * fi =S d<sub/>i<sub/>* fi = 0  для сгруппированных данных

        i=1

                                                                                       

( di — линейные ( индивидуальные ) отклонения от средних,т.е хi — хi )

Это свойство можно сформулировать следующим образом :

сумма положительных отклонений от средней равна суммеотрицательных отклонений.

Логически оно означает, что все отклонения и в ту и вдругую сторону, обусловленные случайными причинами взаимно погашаются.

3) (минимальное).

Сумма квадратов отклонений индивидуальных значенийпризнака от средней арифметической есть минимальное:

          n                                                                                     n                               n                 

          S = (Xi -X)2 =S d<sup/>i2  = min или           S = (Xi -X)2 =S ( хi-А )2  где

               i=1                                                                                  i=1                           i=1

А= Х ± S, чтоозначает: сумма квадратов отклонений индивидуальных значений признака каждойединицы совокупности от средней арифметической всегда меньше суммы квадратовотклонений вариантов признака от любого значения (А), сколь угодно малоотличающегося от средней у выбранной единицы исследуемой совокупности.

Минимальное и нулевое свойства средней арифметическойприменяются для проверки правильности расчета среднего уровня признака; приизучении закономерности изменения уровней ряда динамики; для нахожденияпараметров уровня регрессии; при изучении корреляционной связи междупризнаками.

Средняя гармоническая бывает простой и взвешенной.

Если веса у каждого значения признака равны, то можноиспользовать среднюю гармоническую простую:                                                     

Хгарм.=___n______                   где, n- число индивидуальных значений

          n    1                                 признака.

          S  -----

          i=1    Хi          

Однаков статистической практике чаще используют среднюю гармоническую взвешенную. Онаиспользуется при расчете общей средней из средних групповых.

Среднюю гармоничную взвешенную определяют по формуле:

               n    

         S *wi

             i=1

 Х = n —

            S wi             

        i=1   Xi   

Приприменении средней геометрической индивидуальные значения признака представляетсобой правило, относительные величины динамики, построенные в виде цепныхвеличин, как отношение к предыдущему уровню каждого уровня в ряду динамики.

Средняя геометрическая величина используется такжедля определения равноудаленной величины от максимального и минимальногозначений признака.

Формула средней квадратической используется дляизмерения степени колеблемости индивидуальных признаков вокруг среднейарифметической в рядах распределения. Так, при расчете показателей вариациисреднюю вычисляют из квадратов отклонений индивидуальных значений признака отсредней арифметической величины. И находят по формуле:

                                                              ________ 

                                                                                  d= Ö  S (C-C)2                                         

                                                                                                ----------------

                                                                   n

Формула взвешенного среднего квадратическогоотклонения следующая:

                                                             ___________

                                                       d=Ö S(C-C)2*f   

                                                             ¾¾¾¾¾¾         где, f- веса.

                                                                    Sf

2.3.Вариационное исследование статистических данных.

Средняя арифметическая сама по себе недостаточна дляобобщающей характеристики совокупности. В средней отражаются общие условия,присущие всей данной совокупности. Но не отражаются индивидуальные, частныеусловия, порождающие вариацию у отдельных единиц совокупности.

Между тем изучение вариации ( отклоненийиндивидуальных значений от средней ) имеет большое значение. Во-первых,показатели вариации служит характеристикой типичности, надежности самойсредней. Чем меньше вариация, тем средняя более показательна, типична, и наоборот, чем больше индивидуальные значения признака варьируют, колеблютсявокруг средней, тем она менее типична; во-вторых, они служат для  характеристики равномерности работы предприятий и их подразделений; в-третьих, изучаявариацию, можно выявить связи и зависимости между явлениями.                                                                       

Для обобщающей характеристики колеблемости (вариации)используют следующие показатели: размах вариации, среднее линейное отклонение,дисперсию, среднее квадратическое отклонение, коэффициент вариации.

Среднее линейное отклонение представляет собойсреднюю из абсолютных величин отклонений всех значений от их среднейарифметической.

Среднее линейное отклонение (не взвешенное )определяется по формуле:

                                          S(C-C)

                                   l= ¾¾¾¾          при этом не обращаетсявнимание                                                              

                                               n                 на знаки « + » и « — ».

Средние линейное отклонение дает лишь приближеннуюхарактеристику вариации.

Формула взвешенного среднего линейного отклоненияимеет вид:

                                          S(C-C)f

                                     l = ¾¾¾¾

                                               Sf            где f — веса.

Размах вариации представляет собой разность междунаибольшими и наименьшими значениями признака ( Хmax — X min ). Необходимо иметь  виду, что размах вариации зависиттолько от двух крайних значений признака, поэтому он недостаточно отражает егоколеблемость.

Коэффициент вариации применяется при изученииколеблемости различных по своему характеру признаков и расчитывается какотношение среднего квадратического отклонения к средней арифметической.

                                                      d                                                      

                                             V = ¾¾ *100

                                                       C

Вариацияпризнака происходит под влиянием случайных и систематических причин. Поэтомунаряду с общей вариацией различают вариацию, вызванную действием случайныхпричин, и вариацию систематическую, вызванную действием систематическихпричин.

Большое научное и практическое значение имеетопределение различных видов вариации и роли случайной и систематическойвариаций в общей вариации. В связи с этим различают три вида дисперсии: общую, внутригрупповую, межгрупповую.

Общая дисперсия исчисляется по формуле:

                                                       S(C-C)2f                            

                                              dоб2<sup/>= ¾¾¾¾

                                                           Sf

где dоб2 — общая дисперсия;

Х — средняя арифметическая ( общая для всей изучаемойсовокупности );

f - частоты ( веса ) вариантов признака в общей совокупности.

Перейдем к характеристике влияния отдельных причин навариацию индивидуальных значений признака.

Разделим совокупность на однородные группы. Длякаждой группы исчислим среднюю арифметическую и дисперсию. В результатеопределим внутригрупповую и межгрупповую дисперсии.

Общая дисперсия показывает влияние всех условий навариацию признака.

Внутригрупповая дисперсия показывает влияниеслучайных, не учитываемых условий на вариацию признака, т.е не зависит отгруппового (факторного) признака. Она представляет собой среднюю из частных(групповых) дисперсий и рассчитывается по следующей формуле:

                               />                      S di2 * fi                                                        

                                           di2 = ¾¾¾¾

                                                        S fi         

где  di2<sup/>-внутригрупповая дисперсия;

       di2<sup/> -частные дисперсии;

       fi    — численность единиц отдельных групп (частей)совокупностей.

Межгрупповая дисперсия характеризует вариациюпризнака под влиянием определяющих условий, связанных с группировочными(факторным) признаком. Она представляет собой средний квадрат отклонениягрупповых средних от общей средней и вычисляется по такой формуле:

                                                     S(Ci-C)2 fi                                                               

                                             d2 = ¾¾¾¾¾                                                       

                                                         S fi       

где    d2 — межгрупповая дисперсия;

Ci — средняя по отдельным группам;

Х  — общая средняя.

Между всеми перечисленными видами дисперсийсуществует взаимосвязь, которая выражается в виде следующего равенства:

                                                                                   

                                               dоб2  = di2   +  d2 

Полученное равенство называется правилом сложениядисперсий, которое заключается в следующем: общая дисперсия равна суммевнутригрупповой имежгрупповой.                                                                         

                                                               

2.4Ряды динамики.

          Рядами динамики называются ряды чисел,характеризующих изменение явлений во времени .

          Каждый ряд динамики состоит из двухэлементов:

          1).уровней, характеризующих величинуизучаемого признака;

          2).периодов, ( моментов ), к которымотносятся эти уровни.

          В зависимости от характера уровней рядаразличают два вида динамических рядов: моментальные и интервальные (периодические).

Моментальным называется ряд динамики, уровни которогохарактеризуют состояние явления на определенные моменты времени.

В каждом последующем уровне этого ряда содержитсяполностью или частично предыдущий уровень. Поэтому суммировать уровнимоментального ряда не следует, так как это привело бы к повторному счету.

Важное экономическое значение имеет определениеразности уровней моментального ряда динамики, которая характеризует развитие(увеличение или уменьшение) изучаемого явления во времени.

Интервальным (периодическим) называется такойдинамический ряд, уровни которого характеризуют размер явлений за тот или инойпериод времени (год, пятилетку и т.п.)

Уровни интервального ряда в отличие от уровнеймоментального ряда не содержатся в предыдущих или последующих показателях.Поэтому важное экономическое значение имеет суммирование этих уровней. Суммауровней периодического ряда динамики характеризует уровень данного явления заболее длительный отрезок времени.

Рядом динамики относительных величин называется такойряд,  уровни которого характеризуют изменение относительных  размеров изучаемыхявлений во времени.

Уровни такого ряда выражены в процентах и поэтомуявляются относительными величинами.

Рядом динамики средних величин называется такой ряд,уровни которого характеризуют изменение средних размеров изучаемых явлений вовремени.

2.5Индексный анализ.

          Индексамив статистике называют показатели, характеризующие общее изменение сложныхявлений, состоящих из элементов, не поддающихся непосредственному суммированию.

Например, требуется установить, насколько увеличился вданном году по сравнению с прошлым годом физический объем всей продукцииколхоза. Ясно, что использовать в данном случае рассмотренные вышеотносительные величины невозможно, так как продукты разного вида и качества неподдаются непосредственному суммированию. Для характеристики изменения такихсложных явлений применяются индексы. Они показывают, например, как изменилосьпроизводство всей продукции колхоза или его сложных отраслей, как в среднемизменилась себестоимость этой продукции и т.п.

          Индексыприменяют для составления планов, проверки их выполнения, характеристикиизменения явлений во времени и в территориальном разрезе. Они также широкоиспользуются при изучении связей и зависимостей между общественными явлениями.

          Спомощью индексов изучают, как правило, динамику сложных явлений. Но сложныеявления состоят из многих отдельных элементов, например: продукция сельского хозяйствавключает зерновые, картофель, молоко и т.д. Индексы вычисляются как для отдельныхэлементов сложного, явления, так и для всего сложного явления в целом.

          Индексы,характеризующие изменение отдельных элементов сложного явления, называютсяиндивидуальными, например индексы производства картофеля, молока, шерсти,индексы, характеризующие изменение цены определенного вида продукции и т. п.Допустим, надо определить, как изменилось в отчетном году по сравнению сбазисным производство отдельных видов продукции в колхозе. Обозначив количествопродукции базисного года d0,отчетного — d1 получимформулу индивидуального индекса объема продукции:        

                                      d 1

                                i = ¾¾

                                       d 0

          Индексы,характеризующие изменения сложных явлений в целом называются общими.

          Взависимости то исходных данных и способа расчета общие индексы могут бытьагрегатные и средние. Агрегатный индекс является основной формой индекса.Агрегатным называется потому, что его числитель и знаменатель представляютсобой агрегат, набор разнородных элементов.

          Агрегатныйиндекс рассчитывается как отношение суммы произведений индексируемых (сопоставляемых ) величин сравниваемых периодов на веса (величины, с помощьюкоторых суммируются разнородные элементы).

          Встатистике индексы количественных признаков строятся, как правило, с весамибазисного периода, а индексы качественных признаков — с весами отчетногопериода.

          Дляисчисления агрегатных индексов необходимы два рода показателей: индексируемыевеличины и веса. Но практически эти показатели имеются не всегда.

          Втаких случаях агрегатные индексы преобразуются в средний арифметический исредний гармонический индексы. При этом средний индекс является правильным лишьв том случае, когда он тождествен агрегатному индексу.

          Произведемпреобразование агрегатного индекса физического объема в среднеарифметический.Формула индекса физического объема такова:

                                                                                  åq1 p0

                                                      lфиз.объема  = ¾¾¾

                                                                         åq 0p0    

Для преобразования используем индивидуальный индексиндексируемой величин q1,

отсюда q1 = iq q0заменивв формуле агрегатного      iq = ¾       индекса физического объема продукции q1 на iq q0,        q 0       получим формулу среднеарифметического индекса физического объема.

                                                                        åq1 p0

                                                      lфиз.объема  = ¾¾¾

                                                                         åq 0p0

Таким образом, указанный индекс представляет собойсреднюю арифметическую из индивидуальных индексов, взвешенных по стоимостиреализованной продукции базисного периода (q 0p0).

          Дляпреобразования агрегатного индекса цен в среднегармонический используеминдивидуальный индекс индексируемой величины  

                                                      p1     ;    отсюда               p1  

                                            iR = ¾¾                           p0= ¾¾

                                                    p0                                      tR        

 Заменив в формуле агрегатного индекса цен равной ейвеличиной получим формулу среднегармонического индекса цен.

                                        åq1 p1                                                                

                           lцен<sub/>  =  ¾¾¾                                                               

                                         q1 p1            

                                       å¾¾                

                                             ip          

          Среднегармоническийиндекс цен по своей величине совпадает с агрегатным индексом цен.

2.6. Выборочное исследование.

          Выборочнымназывается такое наблюдение, которое дает характеристику всей совокупности наоснове обследования некоторой ее части.

          Привыборочном наблюдении анализируют генеральную и выборочную совокупности.

          Генеральнойсовокупностью называется общая масса единиц данного рода, из которой производятотбор некоторой части для обследования.

          Выборочнаясовокупность представляет собой массу единиц данного рода, отобранных изгенеральной совокупности для выборочного обследования.

          Различаютследующие сводные показатели генеральной и выборочной совокупности: средний размерпризнака, доля, дисперсия. Средний размер признака в генеральной совокупностиназывается генеральной средней ( Х ), дисперсия — генеральной дисперсией d2, доля — генеральной долей (p).

          Среднийразмер признака в выборочной совокупности называется выборочной средней (Х),дисперсия — выборочной дисперсией d02, доля — выборочной долей ( W).

          Однимиз важнейших условий научной организации выборочного наблюдения являетсяправильное формирование выборочной совокупности.

           Взависимости от способа отбора различают следующие виды выборочного наблюдения:

1) собственно — случайное;

2) типическое;

3) серийное;                                                                                    

Все они могут быть повторными и бесповторными.

          Повторнымназывается отбор, при котором ранее отобранная единица после записи еепризнаков возвращается в генеральную совокупность и снова участвует в выборке.

          Бесповторный- это способ отбора, при котором ранее отобранная единица больше невозвращается в генеральную совокупность и в дальнейшей выборке не участвуют.

          Собственно-случайнымназывается отбор, при котором каждая единица имеет равную возможность попасть ввыборку.

                                  />

                                                                                                  d2 

          При собственно-случайном отборевыражение           ¾

представляет собой общуюдисперсию.                                  n   

При бесповторном отборе формулы в подкоренномвыражении дополняются множителем      

      n

1-  ¾ .

      N  

          Когдаобъем выборочной совокупности по сравнению с объемом генеральной совокупностинебольшой, множитель, близок к единице. В таких случаях средняя ошибка выборкипутем бесповоротного отбора рассчитывается по формуле для повторного отбора.

          Механическийотбор- это разновидность случайного отбора. Он заключается в том, что отборединиц производится в каком-либо механическом порядке, например отбираетсякаждая пятая, каждая десятая и т.д. единицы.

          Типическимназывается отбор, при котором генеральная совокупность предварительноразбивается на более или менее однородные группы, из которых в случайном порядкепроизводят отбор необходимой численности единиц.

          Серийнымназывается отбор не отдельных частиц, а серий (гнезд) для обследования.Преимуществом серийного отбора являются несложность организации и экономичность.

          Приорганизации выборочного наблюдения важное значение имеет правильное определениенеобходимой численности выборки. Превышение численности выборки увеличиваетзатраты на нее. Если же численность недостаточна, могут быть значительныепогрешности.

          Численностьвыборки зависит от колеблемости единиц совокупности. Чем больше колеблемость,тем больше должна быть численность выборки и наоборот.                                                                                                                                                                                                                                                               

                                               

3.Проведениекорреляционного анализа влияния минеральных удобрений на урожайностьсельскохозяйственных культур.

Валовой сбор продукции (ц.)

№ п.п. Наименование хозяйств. Оз.пшеница яр.пшеница ячмень кукур.(зерно) гречиха горох 1. Кривянский 31733,8 8831,1 10390,4 8133 1985,1 5218,5 2. Бирючекутское 22830,4 9213,9 10209,4 9312,6 1921,8 5953,9 3. Персиановское 28695,2 8643,7 11630,1 9137,9 2096,1 7740,7 4. Шахтинский 30689 7664,3 12524,8 10805,2 1991,7 8939,3 5. Калининский 29105,1 7419 10898,7 6773,4 1550,6 6032,1 6. Заплавский 29850,4 9322,7 14704,1 9136,6 2028,6 9180 7. Бессергеневский 28379,1 8009,5 10374 9317,1 1831,6 6864,4 8. Придонский 30250,2 9656,1 10362 11284,6 2243,3 5368 9. Комсомолец 29643,7 8967,6 10014,5 7692,4 2340,5 7560,7 10. Горняк 30820,4 7235,1 13341,8 9143,5 1935,3 6506,7 11. Равнинный 32509,9 7970,9 12570 6773,9 2349,6 5866,6 12. Артемовец 26635,8 6642,3 9664,8 9051,4 1776,5 5686,7 Итого:

Площади под культурами (га).

п.п. озимая пшеница яровая пшеница ячмень кукуруза (зерно) гречиха горох 1 1054,6 366 506,1 210,5 149,1 289 2 1013 394,8 532,5 213,9 156,5 339,3 3 1012,5 462,1 602,4 222 175,6 349,4 4 1284,6 493 675,5 255,5 197,4 396,3 5 1093 413,7 545,8 213,7 156,7 313,7 6 1239,6 461,3 660,8 210 194,7 408,1 7 1225,9 454,9 546,2 220,8 166,5 369 8 1155,4 449,4 543,2 250,4 175,3 333,4 9 1221,6 445,5 549,4 228,1 195,5 386,6 10 1140,6 464,8 629,9 210,3 163,4 375,8 11 1210,5 426,4 624,8 210,1 191 352 12 1049,6 421,4 537,3 216,9 184,2 365,2

Использование минеральных и органических удобрений(ц).

№ п.п. озимая ница яровая пшеница ячмень кукуруза (зерно) гречиха горох 1 1271,8 530,9 474,4 142,5 15,5 41 2 535,9 442,6 686,1 239,3 14,5 113,3 3 1252,6 667,5 950,8 222,5 66,2 239 4 850,3 248,9 120 184,6 87,3 286,8 5 1373,6 533,2 280,2 31,3 52,9 138,2 6 555,6 313,1 208,5 223,5 56,8 206,8 7 934,5 439,3 515,6 212,9 39,2 36,8 8 1459,7 244,2 107,6 289 21,3 131,3 9 638,4 417,3 308,2 217,5 123,6 55,8 10 1203 123,7 648,9 78,1 33,4 116,3 11 244,3 484,1 467,2 129 67,9 30,9 12 680,3 254 689,3 71,8 36,2 151,8

Расчетная таблица средних величин озимой пшеницы.

№  хоз-ва собрано пшеницы всего (ц). использование удобр.(ц) площади зан.под оз.пшен. урожайн. Пшеницы ц /(га). кол-во удобрен. кг / га. Попарные произвед. Xi *Yi

 

1 31733,8 1271,8 1054,6 30,09084 120,5955 3628,8195

 

2 22830,4 535,9 1013 22,53741 52,90227 1192,2804

 

3 28695,2 1252,6 1012,5 28,34094 123,7136 3506,1589

 

4 30689 850,3 1284,6 23,88993 66,19181 1581,3175

 

5 29105,1 1373 1093 26,62864 125,6176 3345,0245

 

6 29850,4 555,6 1239,6 24,08067 44,82091 1079,3176

 

7 28379,1 934,5 1225,9 23,1496 76,22971 1764,6876

 

8 30250,2 1459,7 1155,4 26,18158 126,3372 3307,7078

 

9 29643,7 638,4 1221,6 24,26629 52,25933 1268,1401

 

10 30820,4 1203 1140,6 27,02122 105,4708 2849,9495

 

11 32509,9 244,3 1210,5 26,85659 20,18174 542,01276

 

12 26635,8 680,3 1049,6 25,3771 64,81517 1644,8207

 

25,70173 81,59463 2142,5197

Расчетная таблица для определения среднеквадратическихи отклонений и

коэффициента корреляции

№ хоз-ва урожайн. Пшеницы ц /(га). кол-во удобрен. кг / га. Хi -Хср. Yi -Yср.

(Хi-Xср)2

(Yi-Ycp)2

1 30,09 120,60 4,39 39,00 19,26 1521,07 2 22,54 52,90 -3,16 -28,69 10,01 823,25 3 28,34 123,71 2,64 42,12 6,97 1774,01 4 23,89 66,19 -1,81 -15,40 3,28 237,25 5 26,63 125,62 0,93 44,02 0,86 1938,02 6 24,08 44,82 -1,62 -36,77 2,63 1352,31 7 23,15 76,23 -2,55 -5,36 6,51 28,78 8 26,18 126,34 0,48 44,74 0,23 2001,90 9 24,27 52,26 -1,44 -29,34 2,06 860,56 10 27,02 105,47 1,32 23,88 1,74 570,07 11 26,86 20,18 1,15 -61,41 1,33 3771,54 12 25,38 64,82 -0,32 -16,78 0,11 281,55 308,42 979,14 25,70 81,59 4,58 1263,36

 

2,14

 

 

Sy=

 

 

Kxy= 0,60

 

Расчетная таблица средних величин яровая пшеница.

 

№ х-ва собрано яр. пшен. всего(ц) использ. удобрен. под яр. пшен.(ц) площади занятые под яр. пшен.(га) урожайн. яр.пшен ц/га к-во удобрен. кг/га попарные произведения Xi*Yi 1 8831,10 530,90 366,00 24,13 145,05 3499,98 2 9213,90 442,60 394,80 23,34 112,11 2616,38 3 8643,70 667,50 462,10 18,71 144,45 2701,96 4 7664,30 248,90 493,00 15,55 50,49 784,88 5 7419,00 533,20 413,70 17,93 128,89 2311,34 6 9322,70 313,10 461,30 20,21 67,87 1371,70 7 8009,50 439,30 454,90 17,61 96,57 1700,34 8 9656,10 244,20 449,40 21,49 54,34 1167,57 9 8967,60 417,30 445,50 20,13 93,67 1885,51 10 7235,10 123,70 464,80 15,57 26,61 414,27 11 7970,90 484,10 426,40 18,69 113,53 2122,31 12 6642,30 254,00 421,40 15,76 60,28 950,09 19,09 91,15 1793,86 /> /> /> /> /> /> /> /> Определение среднеквадратических отклонений и коэффициента корреляции № х-ва урожайн. яр.пшен ц/га к-во удобрен. кг/га Xi-Xcp Yi-Ycp

(Xi-Xcp)2

 

 

1 24,13 145,05 5,04 53,90 25,37 2905,19

 

2 23,34 112,11 4,25 20,95 18,03 439,01

 

3 18,71 144,45 -0,39 53,29 0,15 2840,30

 

4 15,55 50,49 -3,55 -40,67 12,57 1653,89

 

5 17,93 128,89 -1,16 37,73 1,34 1423,62

 

6 20,21 67,87 1,12 -23,28 1,25 542,02

 

7 17,61 96,57 -1,49 5,42 2,21 29,33

 

8 21,49 54,34 2,39 -36,82 5,73 1355,40

 

9 20,13 93,67 1,04 2,52 1,08 6,33

 

10 15,57 26,61 -3,53 -64,54 12,43 4165,57

 

11 18,69 113,53 -0,40 22,38 0,16 500,73

 

12 15,76 60,28 -3,33 -30,88 11,09 953,55

 

19,09 91,15 7,62 1401,24

 

 

 

 

Sx= 2,76

 

 

Sy= 37,43

 

 

Kxy= 0,52

 

Расчетная таблица средних величин ячменя № х-ва собрано ячменя всего (ц) использ. удобрен. под яч.(ц) площади занятые под яч.(га) урожайн.ячменя ц/га к-во удобрен. кг/га попарн. произвед Xi*Yi 1 10390,40 474,40 506,10 20,53 93,74 1924,44 2 10209,40 686,10 532,50 19,17 128,85 2470,29 3 11630,10 950,80 602,40 19,31 157,84 3047,21 4 12524,80 120,00 675,50 18,54 17,76 329,38 5 10898,70 280,20 545,80 19,97 51,34 1025,12 6 14704,10 208,50 660,80 22,25 31,55 702,11 7 10374,00 515,60 546,20 18,99 94,40 1792,90 8 10362,00 107,60 543,20 19,08 19,81 377,86 9 10014,50 308,20 549,40 18,23 56,10 1022,55 10 13341,80 648,90 629,90 21,18 103,02 2181,97 11 12570,00 467,20 624,80 20,12 74,78 1504,37 12 9964,80 689,30 537,30 18,55 128,29 2379,27 19,66 79,79 1563,12 Определение среднеквадратических отклонений и коэффициента корреляции № х-ва урожайн. ячменя ц/га к-во удобрен. кг/га Xi-Xcp Yi-Ycp

(Xi-Xcp)2

 

 

1 20,53 93,74 0,87 13,95 0,76 194,60

 

2 19,17 128,85 -0,49 49,06 0,24 2406,88

 

3 19,31 157,84 -0,35 78,05 0,12 6091,80

 

4 18,54 17,76 -1,12 -62,03 1,25 3847,72

 

5 19,97 51,34 0,31 -28,45 0,10 809,40

 

6 22,25 31,55 2,59 -48,24 6,71 2327,10

 

7 18,99 94,40 -0,67 14,61 0,45 213,45

 

8 19,08 19,81 -0,58 -59,98 0,34 3597,60

 

9 18,23 56,10 -1,43 -23,69 2,04 561,22

 

10 21,18 103,02 1,52 23,23 2,31 539,63

 

11 20,12 74,78 0,46 -5,01 0,21 25,10

 

12 18,55 128,29 -1,11 48,50 1,23 2352,25

 

19,66 79,79 1,31 1913,90

 

 

 

1,15

 

 

Sy= 43,75

 

 

Kxy= 0,11

 

/> /> /> /> /> /> /> /> /> /> /> /> /> /> Расчетная таблица средних величин кукурузы (зерно). № х-ва собрано кукурузы всего (ц) использ. удобрен. (ц.) площади под кукурузу (га) урожайн. кукурузы ц/га к-во удобрен. кг/га попарн. произвед. Xi*Yi 1 8133,00 142,50 210,50 38,64 67,70 2615,54 2 9212,60 239,30 213,90 43,07 111,87 4818,41 3 9137,90 222,50 222,00 41,16 100,23 4125,44 4 10805,20 184,60 255,50 42,29 72,25 3055,50 5 6773,40 31,30 213,70 31,70 14,65 464,24 6 9133,60 223,50 210,00 43,49 106,43 4628,93 7 9317,10 212,90 220,80 42,20 96,42 4068,72 8 11284,60 289,00 250,40 45,07 115,42 5201,34 9 7692,40 217,50 228,10 33,72 95,35 3215,66 10 9143,50 78,10 210,30 43,48 37,14 1614,67 11 6773,90 129,00 210,10 32,24 61,40 1979,60 12 9051,40 71,80 216,90 41,73 33,10 1381,41 39,90 76,00 3097,46

                                                                 

Определение среднеквадратических отклонений и коэффициента корреляции № х-ва урожайн. кукурузы ц/га к-во удобрен. кг/га Xi-Xcp Yi-Ycp

(Xi-Xcp)2

 

 

1 38,64 67,7 -1,26 -8,3 1,59 68,89

 

2 43,07 111,87 3,17 35,87 10,05 1286,66

 

3 41,16 100,23 1,26 24,23 1,59 587,09

 

4 42,29 72,25 2,39 -3,75 5,71 14,06

 

5 31,7 14,65 -8,2 -61,35 67,24 3763,82

 

6 43,49 106,43 3,59 30,43 12,89 925,98

 

7 42,2 96,42 2,3 20,42 5,29 416,98

 

8 45,07 115,42 5,17 39,42 26,73 1553,94

 

9 33,72 95,35 -6,18 19,35 38,19 374,42

 

10 43,48 37,14 3,58 -38,86 12,82 1510,10

 

11 32,24 61,4 -7,66 -14,6 58,68 213,16

 

12 41,73 33,1 1,83 -42,9 3,35 1840,41

 

39,9 76 20,34 1046,29

 

 

 

 

Sx= 4,51

 

 

Sy= 32,35

 

 

Kxy= 0,45

 

№ хоз-ва урожайн. Пшеницы ц /(га). кол-во удобрен. кг / га. Хi -Хср. Yi -Yср.

(Хi-Xср)2

(Yi-Ycp)2

1 30,09 120,60 4,39 39,00 19,26 1521,07 2 22,54 52,90 -3,16 -28,69 10,01 823,25 3 28,34 123,71 2,64 42,12 6,97 1774,01 4 23,89 66,19 -1,81 -15,40 3,28 237,25 5 26,63 125,62 0,93 44,02 0,86 1938,02 6 24,08 44,82 -1,62 -36,77 2,63 1352,31 7 23,15 76,23 -2,55 -5,36 6,51 28,78 8 26,18 126,34 0,48 44,74 0,23 2001,90 9 24,27 52,26 -1,44 -29,34 2,06 860,56 10 27,02 105,47 1,32 23,88 1,74 570,07 11 26,86 20,18 1,15 -61,41 1,33 3771,54 12 25,38 64,82 -0,32 -16,78 0,11 281,55 308,42 979,14 25,70 81,59 4,58 1263,36 Sx= 2,14 Sy= 35,54 Kxy= 0,60

Расчетная таблица средних величин яровая пшеница.

 

№ х-ва собрано яр. пшен. всего(ц) использ. удобрен. под яр. пшен.(ц) площади занятые под яр. пшен.(га) урожайн. яр.пшен ц/га к-во удобрен. кг/га попарные произведения Xi*Yi 1 8831,10 530,90 366,00 24,13 145,05 3499,98 2 9213,90 442,60 394,80 23,34 112,11 2616,38 3 8643,70 667,50 462,10 18,71 144,45 2701,96 4 7664,30 248,90 493,00 15,55 50,49 784,88 5 7419,00 533,20 413,70 17,93 128,89 2311,34 6 9322,70 313,10 461,30 20,21 67,87 1371,70 7 8009,50 439,30 454,90 17,61 96,57 1700,34 8 9656,10 244,20 449,40 21,49 54,34 1167,57 9 8967,60 417,30 445,50 20,13 93,67 1885,51 10 7235,10 123,70 464,80 15,57 26,61 414,27 11 7970,90 484,10 426,40 18,69 113,53 2122,31 12 6642,30 254,00 421,40 15,76 60,28 950,09 19,09 91,15 1793,86 Определение среднеквадратических отклонений и коэффициента кореляции

 

№ х-ва урожайн. яр.пшен ц/га к-во удобрен. кг/га Xi-Xcp Yi-Ycp

(Xi-Xcp)2

(Yi-Ycp)2

1 24,13 145,05 5,04 53,90 25,37 2905,19 2 23,34 112,11 4,25 20,95 18,03 439,01 3 18,71 144,45 -0,39 53,29 0,15 2840,30 4 15,55 50,49 -3,55 -40,67 12,57 1653,89 5 17,93 128,89 -1,16 37,73 1,34 1423,62 6 20,21 67,87 1,12 -23,28 1,25 542,02 7 17,61 96,57 -1,49 5,42 2,21 29,33 8 21,49 54,34 2,39 -36,82 5,73 1355,40 9 20,13 93,67 1,04 2,52 1,08 6,33 10 15,57 26,61 -3,53 -64,54 12,43 4165,57 11 18,69 113,53 -0,40 22,38 0,16 500,73 12 15,76 60,28 -3,33 -30,88 11,09 953,55 19,09 91,15 7,62 1401,24 Sx= 2,76 Sy= 37,43 Kxy= 0,52

Расчетная таблица средних величин ячменя

 

 

№ х-ва собрано ячменя всего (ц) использ. удобрен. под яч.(ц) площади занятые под яч.(га) урожайн.ячменя ц/га к-во удобрен. кг/га попарн. произвед Xi*Yi

 

1 10390,40 474,40 506,10 20,53 93,74 1924,44

 

2 10209,40 686,10 532,50 19,17 128,85 2470,29

 

3 11630,10 950,80 602,40 19,31 157,84 3047,21

 

4 12524,80 120,00 675,50 18,54 17,76 329,38

 

5 10898,70 280,20 545,80 19,97 51,34 1025,12

 

6 14704,10 208,50 660,80 22,25 31,55 702,11

 

7 10374,00 515,60 546,20 18,99 94,40 1792,90

 

8 10362,00 107,60 543,20 19,08 19,81 377,86

 

9 10014,50 308,20 549,40 18,23 56,10 1022,55

 

10 13341,80 648,90 629,90 21,18 103,02 2181,97

 

11 12570,00 467,20 624,80 20,12 74,78 1504,37

 

12 9964,80 689,30 537,30 18,55 128,29 2379,27

 

19,66 79,79 1563,12

 

Определение среднеквадратических отклонений и коэффициента корреляции


 

№ х-ва урожайн. ячменя ц/га к-во удобрен. кг/га Xi-Xcp Yi-Ycp

(Xi-Xcp)2

 

1 20,53 93,74 0,87 13,95 0,76 194,60 2 19,17 128,85 -0,49 49,06 0,24 2406,88 3 19,31 157,84 -0,35 78,05 0,12 6091,80 4 18,54 17,76 -1,12 -62,03 1,25 3847,72 5 19,97 51,34 0,31 -28,45 0,10 809,40 6 22,25 31,55 2,59 -48,24 6,71 2327,10 7 18,99 94,40 -0,67 14,61 0,45 213,45 8 19,08 19,81 -0,58 -59,98 0,34 3597,60 9 18,23 56,10 -1,43 -23,69 2,04 561,22 10 21,18 103,02 1,52 23,23 2,31 539,63 11 20,12 74,78 0,46 -5,01 0,21 25,10 12 18,55 128,29 -1,11 48,50 1,23 2352,25 19,66 79,79 1,31 1913,90 Sx= 1,15 Sy= 43,75 Kxy= 0,11 /> /> /> /> /> /> /> /> /> /> /> /> /> /> /> Расчетная таблица средних величин кукурузы (зерно). № х-ва собрано кукурузы всего (ц) использ. удобрен. (ц.) площади под кукурузу (га) урожайн. кукурузы ц/га к-во удобрен. кг/га попарн. произвед. Xi*Yi 1 8133,00 142,50 210,50 38,64 67,70 2615,54 2 9212,60 239,30 213,90 43,07 111,87 4818,41 3 9137,90 222,50 222,00 41,16 100,23 4125,44 4 10805,20 184,60 255,50 42,29 72,25 3055,50 5 6773,40 31,30 213,70 31,70 14,65 464,24 6 9133,60 223,50 210,00 43,49 106,43 4628,93 7 9317,10 212,90 220,80 42,20 96,42 4068,72 8 11284,60 289,00 250,40 45,07 115,42 5201,34 9 7692,40 217,50 228,10 33,72 95,35 3215,66 10 9143,50 78,10 210,30 43,48 37,14 1614,67 11 6773,90 129,00 210,10 32,24 61,40 1979,60 12 9051,40 71,80 216,90 41,73 33,10 1381,41 39,90 76,00 3097,46 Определение среднеквадратических отклонений и коэффициента корреляции № х-ва урожайн. кукурузы ц/га к-во удобрен. кг/га Xi-Xcp Yi-Ycp

(Xi-Xcp)2

 

 

1 38,64 67,7 -1,26 -8,3 1,59 68,89

 

2 43,07 111,87 3,17 35,87 10,05 1286,66

 

3 41,16 100,23 1,26 24,23 1,59 587,09

 

4 42,29 72,25 2,39 -3,75 5,71 14,06

 

5 31,7 14,65 -8,2 -61,35 67,24 3763,82

 

6 43,49 106,43 3,59 30,43 12,89 925,98

 

7 42,2 96,42 2,3 20,42 5,29 416,98

 

8 45,07 115,42 5,17 39,42 26,73 1553,94

 

9 33,72 95,35 -6,18 19,35 38,19 374,42

 

10 43,48 37,14 3,58 -38,86 12,82 1510,10

 

11 32,24 61,4 -7,66 -14,6 58,68 213,16

 

12 41,73 33,1 1,83 -42,9 3,35 1840,41

 

39,9 76 20,34 1046,29

 

 

 

 

Sx= 4,51

 

 

Sy= 32,35

 

 

Kxy= 0,45

 

/> /> /> /> /> /> /> /> /> /> /> Расчетная таблица средних величин гречихи. № х-ва собрано гречихи всего (ц) использ. удобрен. (ц.) площади под гречиху (га) урожайн. гречихи ц/га к-во удобрен. кг/га попарн. произвед. Xi*Yi 1 1985,10 15,50 149,10 13,31 10,40 138,41 2 1921,80 14,50 156,50 12,28 9,27 113,78 3 2096,10 66,20 175,60 11,94 37,70 450,01 4 1991,70 87,30 197,40 10,09 44,22 446,21 5 1550,60 52,90 156,70 9,90 33,76 334,05 6 2028,60 56,80 194,70 10,42 29,17 303,96 7 1831,60 39,20 166,50 11,00 23,54 258,99 8 2243,30 21,30 175,30 12,80 12,15 155,49 9 2340,50 123,60 195,50 11,97 63,22 756,89 10 1935,90 33,40 163,40 11,85 20,44 242,17 11 2349,60 67,90 191,00 12,30 35,55 437,32 12 1776,50 36,20 184,20 9,64 19,65 189,54 11,46 28,26 318,90 Определение среднеквадратических отклонений и коэффициента корреляции № х-ва урожайн. гречихи ц/га к-во удобрен. кг/га Xi-Xcp Yi-Ycp

(Xi-Xcp)2

(Yi-Ycp)2

1 13,31 10,4 1,85 -17,86 3,42 318,98 2 12,28 9,27 0,82 -18,99 0,67 360,62 3 11,94 37,7 0,48 9,44 0,23 89,11 4 10,09 44,22 -1,37 15,96 1,88 254,72 5 9,9 33,76 -1,56 5,50 2,43 30,25 6 10,42 29,17 -1,04 0,91 1,08 0,83 7 11 23,54 -0,46 -4,72 0,21 22,28 8 12,8 12,15 1,34 -16,11 1,80 259,53 9 11,97 63,22 0,51 34,96 0,26 1222,20 10 11,85 20,44 0,39 -7,82 0,15 61,15 11 12,3 35,55 0,84 7,29 0,71 53,14 12 9,64 19,65 -1,82 -8,61 3,31 74,13 11,46 28,26 1,35 228,91 Sx= 1,16 Sy= 15,13 Kxy= 0,61 Расчетная таблица средних величин гороха. № х-ва собрано гороха всего (ц) использ. удобрен. (ц.) площади под горох (га) урожайн. гороха ц/га к-во удобрен. кг/га попарн. произвед.Xi*Yi 1 5218,5 41 289 18,06 14,19 256,17 2 5953,9 113,3 339,3 17,55 33,39 585,95 3 7740,7 239 349,4 22,15 68,40 1515,42 4 8939,3 286,8 396,3 22,56 72,37 1632,43 5 6032,1 138,2 313,7 19,23 44,05 847,13 6 9180 206,8 408,1 22,49 50,67 1139,88 7 6864,4 36,8 369 18,60 9,97 185,52 8 5368 131,3 333,4 16,10 39,38 634,08 9 7560,7 55,8 386,6 19,56 14,43 282,28 10 6506,7 116,3 375,8 17,31 30,95 535,83 11 5866,6 30,9 352 16,67 8,78 146,31 12 5686,7 151,8 365,2 15,57 41,57 647,25 18,82 35,68 700,69 Определение среднеквадратических отклонений и коэффициента корреляции

 

№ х-ва урожайн.гороха ц/га к-во удобрен. кг/га Xi-Xcp Yi-Ycp

(Xi-Xcp)2

(Yi-Ycp)2

1 18,06 14,19 -0,76 -21,49 0,58 461,82 2 17,55 33,39 -1,27 -2,29 1,61 5,24 3 22,15 68,4 3,33 32,72 11,09 1070,60 4 22,56 72,37 3,74 36,69 13,99 1346,16 5 19,23 44,05 0,41 8,37 0,17 70,06 6 22,49 50,67 3,67 14,99 13,47 224,70 7 18,6 9,97 -0,22 -25,71 0,05 661,00 8 16,1 39,38 -2,72 3,7 7,40 13,69 9 19,56 14,43 0,74 -21,25 0,55 451,56 10 17,31 30,95 -1,51 -4,73 2,28 22,37 11 16,67 8,78 -2,15 -26,9 4,62 723,61 12 15,57 41,57 -3,25 5,89 10,56 34,69 18,82 35,68 5,53 423,79 Sx= 2,35 Sy= 20,59 Kxy= 0,60
еще рефераты
Еще работы по ботанике и сельскому хозяйству