Курсовая работа: Статистико-экономический анализ производства сахарной свеклы

С помощью аналитических группировок выявляются взаимосвязи между признаками общественных явлений. Эти группировки включают взаимосвязанные признаки, которые делятся на:

1. факторные, т.е. вызывающие изменения другого признака;

2. результативные, изменяющиеся под влиянием факторного признака.

Если с изменением факторного признака изменяется результативный, то между ними имеется зависимость.

Метод группировок - один из важнейших методов статистики, без которого немыслимо изучение массовых явлений.

Для решения поставленной нами задачи необходимо использовать аналитическую группировку.

Для исследования зависимости между явлениями используют аналитические группировки. При их построении можно установить взаимосвязь между двумя признаками и более. При этом один признак будет результативным, а другой факторным. Если с изменением факторного признака изменяется результативный, то между ними имеется зависимость.

Для оценки существенности зависимости, обнаруженной методом группировки исходя из предыдущей главы, можно провести однофакторный дисперсионный анализ.

По данным экономико –математического словаря [21], дисперсионный анализ [variance analysis] — раздел математической статистики, посвященный методам выявления влияния отдельных факторов на результат эксперимента (физического, производственного, экономического эксперимента). Дисперсионный анализ возник как средство обработки результатов агрономических опытов, с помощью которых выявлялись наиболее благоприятные условия для сортов сельскохозяйственных культур.

При этом исходят из положения о том, что существенность фактора в определенных условиях характеризуется его вкладом в дисперсию результата. Английский статистик Р. Фишер, разработавший этот метод, определил его как “отделение дисперсии, приписываемой одной группе причин, от дисперсии, приписываемой другим группам”

Анализ производится следующим образом. Сначала группируют совокупность наблюдений по факторному признаку, находят среднее значение результата и дисперсию по каждой группе. Затем определяют общую дисперсию и вычисляют, какая доля ее зависит от условий, общих для всех групп, какая — от исследуемого фактора, а какая — от случайных причин. И наконец, с помощью специального критерия определяют, насколько существенны различия между группами наблюдений и, следовательно, можно ли считать ощутимым влияние тех или иных факторов.

Ефимова М.П выделяет следующее определение [1], дисперсионный анализ представляет собой метод статистической оценки надежности проявления зависимости результативного признака от одного или нескольких факторов.

Он включает в себя:

1. установление основных источников варьирования результативного показателя и объем вариации по источникам образования.

2. вычисление дисперсии.

3. анализ, на основе которого формируется вывод.

Общественные явления находятся под воздействием различных факторов. Однако влияние факторов различно. Влияние одних существенно, а других несущественно. Основной характеристикой существенности влияния фактора на результат является критерий Фишера (F).

Корреляционно-регрессионный анализ.

Исследование объективно существующих связей между явлениями - это важнейшая задача общей теории статистики. В процессе статистического исследования зависимостей вскрываются причинно-следственные отношения между явлениями, что позволяет выявлять факторы, которые оказывают основное влияние на вариацию изучаемых явлений и процессов.

Корреляционно-регрессионный анализ - это установление формы связи, количественное измерение влияния фактора на результат, измерение тесноты связи и меры воздействия каждого фактора на результат.

Признаки по их назначению для изучения взаимосвязи делятся на два класса:

1. факторные - это признаки, обуславливающие изменение других, связанных с ними признаков.

2. результативные - это признаки, изменяющиеся под действием факторных признаков.

В природе и обществе явления и процессы связаны друг с другом и зависят друг от друга. Связи и зависимости могут быть функциональными и корреляционными.

Корреляционной называется связь, при которой каждому значению признака (факторному) соответствует несколько значений другого признака (результативного) и между изменением факторного и результативного признака нет полного соответствия, воздействие отдельных факторов проявляется лишь в среднем при массовом наблюдении фактических данных. Как отмечает О.Э. Башина [8], корреляционной связью называют важнейший частный случай статистической связи, состоящей в том, что разным значениям одной переменной соответствуют различные средние значения другой

Функциональной называется связь, при которой определенному значению признака (факторного) всегда соответствует один или несколько определенных значений другого признака (результативного). Она характеризуется полным соответствием между изменением факторного признака и изменениями результативной величины, [1].

Связи можно классифицировать на следующие группы:

1. по направлению связи бывают прямыми или обратными. При прямой связи с увеличением или уменьшением значения факторного признака происходит увеличение или уменьшение значения результативного. В случае обратной связи значение результативного признака изменяется под воздействием факторного, но в противоположном направлении по сравнению с изменением последнего.

2. по аналитическому выражению связи делятся на прямолинейные (линейные) и криволинейные (нелинейные). Если статистическая связь между явлениями может быть приближенно выражена уравнением прямой линии, то ее называют линейной связью. Если она выражается уравнением какой-либо кривой линии (парабола, гипербола, степенная и др.), то такую связь называют нелинейной.