ј
Ѕ ¬
√ ƒ
≈ ∆
« »
Ћ
ћ Ќ
ќ ѕ
– —
“ ”
‘ ’
÷ „
Ў Ё
ё я
–еферат: јктинобациллЄзна¤ (гемофилЄзна¤)
јктинобациллЄзна¤ (гемофилЄзна¤)
Ќј÷≤ќЌјЋ№Ќ»… ј√–ј–Ќ»… ”Ќ≤¬≈–—»“≈“
афедра статистики ≥ господарського анал≥зу
урсовий проект з статистики
на тему:
У—татистичне вивченн¤ урожайност≥ зерновихФ
¬иконав:
ер≥вник: доцент ѕут¤т≥на Ћюбов ƒмитр≥вна
ињв Ц 1997
¬—“”ѕ
«ернов≥ культури мають найвищу питому вагу в структур≥ пос≥вних площ ≥ валових збор≥в с≥льськогосподарських культур. ÷е по¤снюЇтьс¤ њх вин¤тковим значенн¤м та р≥зноб≥чним використанн¤м. јле зараз ми бачимо ¤к р≥зко скорочуютьс¤ пос≥вн≥ площ≥. ƒл¤ пор≥вн¤нн¤, в 1985 р. п≥д пос≥вами с≥льськогосподарських культур було зайн¤то 32656 тис. га, а в 1995 р. Ц лише 30963 тис. га. “акож скорочуютьс¤ площ≥ з ¤ких було з≥брано урожай зернових в 1985†р. 16064 тис. га, а в 1995 р. Ц 13963 тис. га.
–озвиток та п≥двищенн¤ економ≥чноњ ефективност≥ зернового господарства Ї необх≥дна умова не т≥льки забезпеченн¤ населенн¤ продуктами харчуванн¤, а й п≥двищенн¤ ефективност≥ виробництва ≥нших вид≥в продукц≥њ с≥льського господарства.
онцепц≥¤ розвитку зернового господарства ”крањни на пер≥од до 2005†року передбачаЇ суттЇве зб≥льшенн¤ виробництва зерна на основ≥ неухильного п≥двищенн¤ урожайност≥ зернових культур, структурноњ перебудови зернового господарства з метою забезпеченн¤ внутр≥шн≥х потреб у зернових та перетворенн¤ ”крањни з ≥мпортера в експортера зерна.
≤нтенсиф≥кац≥¤ с≥льського виробництва, ¤ка зд≥йснювалась головним чином шл¤хом х≥м≥зац≥њ, мел≥орац≥њ та механ≥зац≥њ, несла значне зменшенн¤ ручноњ прац≥. ѕор¤д з цим ≥нтенсиф≥кац≥¤ виробництва, а з нею ≥ велик≥ витрати ресурс≥в, зумовили ц≥лий р¤д негативних ¤вищ у землеробств≥, ¤к≥ насамперед привели до пог≥ршенн¤ структури земельних ресурс≥в, посиленн¤ ероз≥йних процес≥в, зниженн¤ родючост≥ грунту в ус≥х його про¤вах, забрудненн¤ агрох≥м≥катами, пестицидами, тощо. “ому сьогодн≥ ¤к н≥коли нам потр≥бно бережно в≥дноситись до земл≥. ¬водити нов≥ технолог≥њ т≥льки тод≥, коли ми впевнен≥, що не зробимо г≥рше. ≤нтенсивне ≥ надм≥рне зрошенн¤ приводить до розчиненн¤ у п≥дгрунт≥ солей лужних метал≥в, ¤к≥ внасл≥док зрошенн¤ поступають у грунт ≥ засолюють його.
”рожайн≥сть зернових культур в 1995 роц≥ знизилась на 10,8 ц/га в пор≥вн¤нн≥ з 1985 роком (35,1 ц/га), ≥ становила 24,3 ц/га.
ќсновним шл¤хом зб≥льшенн¤ валових збор≥в продукц≥њ рослинництва Ї п≥двищенн¤ врожайност≥ с≥льськогосподарських культур, ¤ке можливо дос¤гти т≥льки при впровадженн≥ ≥нтенсивних технолог≥й.
” звТ¤зку з тим, що на результат с≥льського господарства впливаЇ багато фактор≥в кер≥вник або спец≥ал≥ст с≥льськогосподарського п≥дприЇмства повинен вчасно ви¤вл¤ти та правильно анал≥зувати статистичну ≥нформац≥ю про залежн≥сть результату в≥д фактор≥в ≥ Ї ц≥ллю ц≥Їњ роботи.
ќтже метою курсового проекту показати взаЇмозвТ¤зок ≥ залежн≥сть урожайност≥ зернових культур, в≥д к≥лькост≥ внесених орган≥чних добрив ≥ ¤кост≥ грунт≥в. ≥льк≥сне в≥дображенн¤ взаЇмозвТ¤зку через систему показник≥в ¤вл¤Їтьс¤ завданн¤м курсового проекту.
ѕредмет, завданн¤ ≥ система показник≥в рослинництва.
ѕредмет ≥ завданн¤ статистики рослинництва.
як окрема галузь науки статистика виникла з практичних потреб людей. ќбТЇктом њњ вивченн¤ соц≥альн≥, економ≥чн≥, пол≥тичн≥ та культурн≥ ¤вища ≥ процеси сусп≥льного житт¤.
—татистика Ц багатогалузева наука, ¤ка включаЇ загальну теор≥ю статистики, соц≥ально-економ≥чну статистику ≥ галузев≥ статистики. √алузев≥ статистики (промислова, с≥льськогосподарська, транспортна) вивчають стан ≥ розвиток окремих галузей народногосподарського комплексу. “ак, с≥льськогосподарська статистика вивчаЇ к≥льк≥сну сторону масових сусп≥льних ¤вищ, ¤к≥ в≥дбуваютьс¤ у с≥льському господарств≥, у нерозривному звТ¤зку з њх к≥льк≥сною стороною. ¬она розгл¤даЇ систему обТЇктивних показник≥в, що характеризують умови, процеси ≥ результати с≥льськогосподарського виробництва, ви¤вл¤Ї ≥ анал≥зуЇ законом≥рност≥ розвитку ц≥Їњ галуз≥.
–ослинництво Ц одна з основних галузей с≥льського господарства, що повТ¤зана з обробкою земл≥ ≥ вирощуванн¤м с≥льськогосподарських рослин. ¬оно забезпечуЇ населенн¤ продуктами харчуванн¤, тваринництво Цкормами, легку, харчову ≥ переробну промислов≥сть Ц сировиною. ѕитома вага продукц≥њ рослинництва у валов≥й продукц≥њ с≥льського господарства ”крањни становить близько 45%. –ослинництво Ї комплексною галуззю, ¤ка под≥л¤Їтьс¤ на р≥льництво, овоч≥вництво, лук≥вництво, плод≥вництво, тощо. ¬середин≥ кожноњ з цих галузей вид≥л¤ють групи однор≥дних культур ≥ окрем≥ культури.
¬ усп≥шному розвитку рослинництва важливу роль в≥д≥граЇ ≥ статистика. «авданн¤ статистики рослинництва так≥:
всеб≥чна характеристика стану ≥ розвитку рослинництва;
досл≥дженн¤ масових процес≥в та ¤вищ, ¤к≥ в≥дбуваютьс¤ в ц≥й галуз≥;
контроль за збереженн¤м ≥ рац≥ональним використанн¤м земельних ресурс≥в;
досл≥дженн¤ впливу природних ≥ економ≥чних фактор≥в на результати виробництва;
ви¤вленн¤ невикористаних резерв≥в;
вивченн¤ передового досв≥ду, тощо.
—татистика рослинництва вивчаЇ розм≥ри та розпод≥л земельних уг≥дь, розм≥щенн¤ пос≥вних площ с≥льськогосподарських культур ≥ площ багатор≥чних насаджень, обс¤г, строки ≥ ¤к≥сть проведенн¤ р≥зних агротехн≥чних заход≥в, загальн≥ розм≥ри врожаю ≥ урожайн≥сть с≥льськогосподарських культур та багатор≥чних насаджень. —татистика вивчаЇ стан ≥ розвиток рослинництва по категор≥¤м господарств (колективн≥ с≥льськогосподарськ≥ п≥дприЇмства, держгоспи, м≥жгосподарськ≥ та ≥нш≥ виробнич≥ с≥льськогосподарськ≥ п≥дприЇмства, сел¤нськ≥ та п≥дсобн≥ господарства населенн¤), адм≥н≥стративних п≥дрозд≥лах (районах, област¤х), с≥льськогосподарських зонах ≥ п≥дзонах. ¬середин≥ окремих категор≥й господарств, залежно в≥д спец≥ал≥зац≥њ, вид≥л¤ють виробнич≥ типи п≥дприЇмств (зернов≥, овочев≥, зерново-бур¤ков≥ ≥ т. д.).
ќсновним джерелом в≥домостей про стан рослинництва Ї статистична в≥дом≥сть. ¬ звТ¤зку з тим, що в рослинництв≥ виробнич≥ процеси (с≥вба, догл¤д за пос≥вами, збиранн¤) виконуютьс¤ за коротк≥ пер≥оди, то широко застосовують оперативну зв≥тн≥сть, ¤ку подають в органи статистики дв≥ч≥ за м≥с¤ць Ц 1 ≥ 15 числа. ѕ≥сл¤ завершенн¤ основних виробничих процес≥в подають заключну зв≥тн≥сть. ƒл¤ ст≥йких ¤вищ зв≥тн≥сть подають один раз на р≥к, або два рази у пТ¤ть рок≥в, а частину ¤вищ досл≥джують провод¤чи переписи або спец≥альн≥ спостереженн¤.
—татистичне спостереженн¤ у рослинництв≥ зд≥йснюють органи державноњ статистики разом з кер≥вниками ≥ спец≥ал≥стами с≥льськогосподарських п≥дприЇмств, складаючи ≥ збираючи пер≥одичну ≥ р≥чну зв≥тн≥сть, провод¤чи переписи ≥ спец≥альн≥ обстеженн¤. —татистичне спостереженн¤ Ц це, планом≥рне, науково орган≥зоване збиранн¤ масових даних про ¤вища ≥ процеси сусп≥льного житт¤ за допомогою реЇстрац≥њ њх суттЇвих ознак. ћатер≥али спостереженн¤ Ц це первинна статистична ≥нформац≥¤, ¤ка Ї основою дл¤ одержанн¤ узагальнюючих характеристик, перша стад≥¤ статистичного досл≥дженн¤. Ќа ц≥й стад≥њ завданн¤м статистики Ї обл≥к кожноњ одиниц≥ сукупност≥ та ≥ндив≥дуальних значень властивих њй ознак. ’арактерним дл¤ нењ Ї метод масового спостереженн¤. “≥льки масове спостереженн¤ даЇ змогу ви¤витис¤ загальним умовам, ¤к≥ характерн≥ дл¤ ус≥Їњ сукупност≥, ≥ уникнути впливу випадкових причин, що д≥ють на окрем≥ елементи сукупност≥.
¬ ”крањн≥ зд≥йснюЇтьс¤ Їдиний державний обл≥к земельного фонду. ƒл¤ того щоб забезпечити –ади народних депутат≥в, п≥дприЇмства, установи, орган≥зац≥њ ≥ громад¤н в≥домост¤ми про землю з метою орган≥зац≥њ њњ рац≥онального використанн¤ та охорони, ведетьс¤ державний земельний кадастр. ¬≥н м≥стить систему даних ≥ документ≥в про правовий режим земель, а також про ¤к≥сну характеристику ≥ народногосподарську ц≥нн≥сть земель. ѕор¤док веденн¤ державного земельного кадастру встановлюЇ аб≥нет ћ≥н≥стр≥в ”крањни.
ѕервинний обл≥к землевласник≥в ≥ землекористувач≥в, к≥лькост≥ ≥ ¤кост≥ земель ведуть у У«емельно-кадастров≥й книз≥ м≥сцевоњ –ади народних депутат≥вФ, а в межах району (м≥ста) у Уƒержавн≥й земельно-кадастров≥й книз≥ району (м≥ста)Ф. ¬ цих книгах реЇструють землевласник≥в ≥ землекористувач≥в, показують загальну площу та њњ розпод≥л за видами земельних уг≥дь (окремо площ≥ зрошуваних ≥ осушених земель), навод¤ть дан≥ про обл≥к ¤кост≥ земель с≥льськогосподарського, л≥согосподарського та державного запасу, а також характеризують економ≥чну оц≥нку земель за валовою продукц≥Їю (в балах ≥ в перерахунку на кадастровий гектар), за окупн≥стю витрат ≥ диференц≥йованим доходом ≥з зазначенн¤м його частки у валов≥й продукц≥њ.
ўороку, станом на 1 с≥чн¤, п≥дприЇмства, установи, орган≥зац≥њ, обТЇднанн¤ та землевпор¤дн≥ органи складають ≥ подають спец≥альну статистичну зв≥тн≥сть Ц ф. є 6-зем. У«в≥т про на¤вн≥сть ≥ розпод≥л њх по категор≥¤х, уг≥дд¤х, власниках земл≥ та землекористувачахФ; ф. є 6а-зем. У«в≥т про на¤вн≥сть зрошуваних земель ≥ розпод≥л њх по категор≥¤х, уг≥дд¤х, власниках земл≥ та землекористувачахФ; ф. є 6б-зем. У«в≥т про на¤вн≥сть осушених земель ≥ розпод≥л њх по категор≥¤х, уг≥дд¤х, власниках земл≥ та землекористувачахФ. ¬ цих зв≥тах м≥ст¤тьс¤ дан≥ про категор≥њ земель, власник≥в земл≥ та землекористувач≥в, а в середин≥ њх Ц про види уг≥дь, стан ≥ використанн¤ земл≥. “аку зв≥тн≥сть надсилають в≥дд≥лам ≥ управл≥нн¤м земельних ресурс≥в районних ≥ обласних державних адм≥н≥страц≥й, а також ƒержавному ком≥тету по земельних ресурсах.
¬≥домост≥ про х≥д с≥вби ¤рих ≥ озимих культур м≥ст¤тьс¤ у тижнев≥й оперативн≥й статистичн≥й зв≥тност≥ ф. є 3-сг ≥ 7-сг. ѕ≥сл¤ зак≥нченн¤ с≥вби ¤рих культур органи державноњ статистики щороку провод¤ть заключний обл≥к пос≥вних площ п≥д урожай поточного року по вс≥х категор≥¤х господарств. ƒл¤ цього —ѕ, держгоспи та ≥нш≥ с≥льськогосподарськ≥ п≥дприЇмства, ¤к≥ мають пос≥вн≥ площ≥ 50 га ≥ б≥льше, складають ≥ подають районним в≥дд≥лам статистики У«аключний зв≥т про пос≥вн≥ площ≥ п≥д урожай поточного рокуФ (ф. є 4-сг). ¬ ньому м≥ститьс¤ ≥нформац≥¤ про пос≥вн≥ площ≥ ус≥х культур, включаючи пос≥ви озимих ≥ багатор≥чних трав минулих рок≥в, у тому числ≥ на зрошувальних земл¤х. √осподарства, ¤к≥ мають пос≥вн≥ площ≥ менш ¤к 50 га, складають такий самий зв≥т (ф. є 6-п). ” сел¤нських ≥ особистих господарствах населенн¤ розм≥р пос≥вних площ визначають спец≥альними спостереженн¤ми. ѕри цьому дан≥ д≥стають шл¤хом обходу двор≥в, опитуванн¤ власник≥в, огл¤ду ≥ вим≥рюванн¤ пос≥в≥в.
олективн≥ с≥льськогосподарськ≥ п≥дприЇмства, держгоспи, досл≥дн≥ станц≥њ, навчально-досл≥дн≥ господарства наукових заклад≥в також складають У«в≥т про сортов≥ пос≥ви п≥д урожай поточного рокуФ (ф. є 5-сг). ” ньому навод¤тьс¤ в≥домост≥ про пос≥вн≥ площ≥ по сортах ≥ г≥бридах основних с≥льськогосподарських культур.
ƒжерелами статистичних даних про агротехн≥ку ≥ У«в≥т про на¤вн≥сть нас≥нн¤ ¤рих культурФ (ф. є 1-сг), У«в≥т про виробництво г≥бридного нас≥нн¤ кукурудзиФ (ф. є 19-сг), У«в≥т про апробац≥ю пос≥в≥вФ (ф. є 15-сг), У«в≥т про проведенн¤ агротехн≥чних заход≥в щодо захисту грунт≥в в≥д ероз≥њ ≥ боротьби з посухоюФ (ф. є 43-сг), У«в≥т про п≥дготовку зрошуваних земельФ (ф. є 20-сг), У«в≥т про п≥дготовку осушених земельФ (ф. є 21-сг), У«в≥т про полив с≥льськогосподарських культурФ (ф. є 30-сг), У«в≥т про застосуванн¤ добривФ (ф. є 9-сг), У«в≥т про внесенн¤ м≥неральних та орган≥чних добрив п≥д урожай поточного рокуФ (ф. є 9б-сг), У«аключний зв≥т про збиранн¤ сортових нас≥нних пос≥в≥вФ (ф. є 28-сг).
ќперативн≥ в≥домост≥ про х≥д збиранн¤ урожаю с≥льськогосподарських культур навод¤ть у ф. є 7-сг У«в≥т про збиранн¤ врожаю, с≥вбу озимих ≥ оранку на з¤бФ. ” цьому зв≥т≥ наростаючим п≥дсумком показують з≥брану площу основних культур ≥ вироблену з ц≥Їњ площ≥ продукц≥ю. ÷¤ форма маЇ важливе значенн¤ дл¤ контролю за виконанн¤м граф≥к≥в збиранн¤ урожаю, а також дл¤ оц≥нки строк≥в проведенн¤ збиральних роб≥т ≥ втрат продукц≥њ.
ѕопередн≥ дан≥ про збиранн¤ врожаю ус≥х с≥льськогосподарських культур надход¤ть в≥д колективних с≥льськогосподарських п≥дприЇмств, держгосп≥в та ≥нших державних господарств у районн≥ в≥дд≥ли статистики. ÷≥ дан≥ навод¤тьс¤ у ф. є 29-сг У«в≥т про збиранн¤ врожаю с≥льськогосподарських культур ≥ багатор≥чних насадженьФ, ¤кий складають станом на перше листопада. ” зв≥т≥ за розгорнутим перел≥ком культур навод¤тьс¤ так≥ показники: фактична пос≥вна площа, з≥брана площа в≥д початку збиранн¤ до зв≥тного строку, к≥льк≥сть одержаноњ з ц≥Їњ площ≥ продукц≥њ, середн≥й зб≥р продукц≥њ з 1 га з≥браноњ площ≥. р≥м того, у зв≥т≥ показують площу пос≥ву, ¤ка збиратиметьс¤ п≥сл¤ зв≥тного строку, ≥ оч≥куваний зб≥р продукц≥њ з 1 га ≥ вс≥Їњ площ≥.
ќстаточн≥ в≥домост≥ про валов≥ збори продукц≥њ с≥льськогосподарських культур органи державноњ статистики визначають за даними р≥чних зв≥т≥в. ƒан≥ про розм≥р продукц≥њ, виробленоњ в сел¤нських та особистих господарствах населенн¤, визначають органи державноњ статистики при виб≥рковому обстеженн≥ бюджет≥в.
¬ажливим джерелом даних статистики рослинництва Ї р≥чн≥ зв≥ти с≥льськогосподарських п≥дприЇмств. ¬ них навод¤ть загальну земельну площу господарства та њњ розпод≥л по уг≥дд¤х, на¤вн≥сть зрошуваних ≥ осушених земель, фактично пос≥¤ну площу ≥ зб≥р продукц≥њ окремих культур, площу ≥ валовий зб≥р продукц≥њ сад≥в, виноградник≥в та ≥нших багатор≥чних насаджень. ÷≥нн≥ в≥домост≥ дл¤ характеристики стану ≥ анал≥зу розвитку рослинництва д≥стають в результат≥ паспортизац≥њ пол≥в ≥ водогосподарських систем. ћасов≥ дан≥ про стан земель, пос≥в≥в, насаджень нагромаджуютьс¤ у науково-виробничих системах ≥ закладах, ¤к≥ обслуговують с≥льське господарство (землеустр≥й, г≥дрометеоролог≥чна служба, агрох≥м≥чне обслуговуванн¤, сортовипробуванн¤, захист рослин, тощо).
—истема показник≥в статистики рослинництва.
ѕредметом статистики Ї особлив≥ ознаки стану ≥ розвитку масових сусп≥льних ¤вищ. “ак≥ ознаки д≥стали назву обТЇктивних статистичних показник≥в.
—татистичний показник Ц це загальна ≥стотна ознака ¤кого-небудь масового ¤вища у њњ ¤к≥сн≥й ≥ к≥льк≥сн≥й визначеност≥ дл¤ конкретних умов м≥сц¤ ≥ часу. ожний статистичний показник маЇ к≥льк≥сний вираз. –азом з ним к≥льк≥сть в статистиц≥ завжди маЇ в≥дпов≥дну ¤к≥сть. як Їдн≥сть к≥лькост≥ ≥ ¤кост≥ статистичн≥ показники характеризують м≥ру ¤вища.
Ѕудь-¤ка система показник≥в даЇ ≥нформац≥ю, ¤ка ¤к≥сно в≥др≥зн¤Їтьс¤ в≥д т≥Їњ, що несуть окрем≥ показники.
—татистичний анал≥з, розкриваючи зм≥ст ≥ значенн¤ показник≥в, поглиблюючи у¤ву про предмет досл≥дженн¤ ≥ властив≥ цому законом≥рност≥, зд≥йснюють за двома напр¤мами:
зам≥сть ≥зольованих характеристик окремих стор≥н предмета розгл¤дають звТ¤зки ≥ в≥дношенн¤, ви¤вл¤ють фактори, ¤к≥ впливають на р≥вень ≥ вар≥ац≥ю показник≥в, оц≥нюють ефекти њх впливу;
вивчають динам≥ку показник≥в, напр¤м ≥ швидк≥сть зм≥н, визначають характер ≥ руш≥йн≥ сили розвитку.
¬се це поглиблюЇ анал≥з ≥ даЇ можлив≥сть дл¤ багатоц≥льового використанн¤ результат≥в.
ƒл¤ характеристики стану ≥ розвитку рослинництва статистика використовуЇ систему повТ¤заних показник≥в.
ѕерша група показник≥в характеризуЇ на¤вн≥сть ≥ ¤к≥сть фактор≥в виробництва. ќск≥льки основним засобом виробництва в с≥льському господарств≥ Ї земл¤, то основн≥ показники в статистиц≥ рослинництва Ц це на¤вн≥сть земельних ресурс≥в, пос≥вн≥ площ≥ ≥ площ≥ багатор≥чних насаджень. Ќа¤вн≥сть трудових ресурс≥в, основних ≥ оборотних виробничих фонд≥в розгл¤даютьс¤ ¤к фактори використанн¤ земл≥ ≥ виробництва продукц≥њ. ѕри цьому в≥дношенн¤ обс¤гу засоб≥в виробництва до земельноњ площ≥ характеризуЇ р≥вень ≥нтенсиф≥кац≥њ рослинництва; в≥дношенн¤ к≥лькост≥ трудових ресурс≥в до земельноњ площ≥ Ц забезпечен≥сть трудовими ресурсами; а в≥дношенн¤ обс¤гу засоб≥в виробництва до чисельност≥ трудових ресурс≥в Ц фондоозброЇн≥сть робочоњ сили.
ƒруга група показник≥в в≥дображаЇ використанн¤ фактор≥в виробництва: земл≥, трудових ресурс≥в, основних ≥ оборотних фонд≥в. ѕор¤д з вивченн¤м використанн¤ фактор≥в виробництва статистика досл≥джуЇ њх сп≥вв≥дношенн¤. Ќаприклад, обс¤гу роб≥т до затрат прац≥, обс¤гу агротехн≥чних заход≥в до пос≥вноњ площ≥, використаноњ енерг≥њ до робочого часу, тощо.
“рет¤ група показник≥в характеризуЇ результати виробництва, а також сп≥вв≥дношенн¤ м≥ж продукц≥Їю ≥ виробничими ресурсами. ƒо ц≥Їњ групи належать показники урожайност≥ с≥льськогосподарських культур, показники продуктивност≥ прац≥, фондов≥ддач≥, соб≥вартост≥ продукц≥њ, тощо.
ƒл¤ характеристики економ≥чноњ ефективност≥ використанн¤ земл≥ визначають так≥ показники: показники виходу продукц≥њ з одиниц≥ земельноњ площ≥, що под≥л¤ютьс¤ на натуральн≥ та варт≥сн≥. Ќайважлив≥шим показником ефективност≥ використанн¤ мел≥орованих земель Ї р≥вень урожайност≥ с≥льськогосподарських культур, вирощуваних на цих земл¤х. ќбТЇктивну оц≥нку ефективност≥ мел≥орац≥њ можна дати т≥льки за допомогою в≥дносних показник≥в приросту урожайност≥.
—татистичний анал≥з рослинництва включаЇ в себе ¤к пос≥вн≥ площ≥ так ≥ багатор≥чн≥ насадженн¤.
ѕос≥вною площею називають площу р≥лл≥ або ≥нших розораних уг≥дь, ¤ка зайн¤та пос≥вами с≥льськогосподарських культур. –озм≥ри пос≥вних площ обчислюють по окремих культурах ≥ по кожн≥й культур≥ за господарським призначенн¤м. ƒл¤ характеристики загального розм≥ру пос≥в≥в використовують так≥ категор≥њ пос≥вних площ: зас≥¤ну, весн¤но-продуктивну, збиральну ≥ фактично з≥брану.
ƒинам≥ку пос≥вних площ анал≥зують пор≥вн¤нн¤м фактичного розм≥ру пос≥в≥в у поточному роц≥ з в≥дпов≥дними даними за минул≥ роки. јнал≥зуючи структуру ≥ структурн≥ зрушенн¤ пос≥вних площ, обчислюють питому вагу пос≥в≥в окремих культур у загальн≥й площ≥ вс≥х пос≥в≥в.
ƒл¤ характеристики ¤кост≥ пос≥вних площ обчислюють питому вагу пос≥в≥в кожноњ культури сортовим нас≥нн¤м у загальн≥й площ≥. ƒл¤ оц≥нки структури пос≥вних площ використовують показник урожайност≥ базисного пер≥оду.
—татистичний анал≥з багатор≥чних насаджень зд≥йснюють так само ¤к ≥ анал≥з пос≥вних площ. ѕроте анал≥з багатор≥чних насаджень маЇ де¤к≥ особливост≥, повТ¤зан≥ з тим, що багатор≥чн≥ насадженн¤ використовують дл¤ одержанн¤ продукц≥њ прот¤гом тривалого пер≥оду. ƒл¤ них використовують так≥ показники: виконанн¤ плану закладанн¤ нових насаджень, структурн≥ зрушенн¤ за видами насаджень, в≥ковим ≥ сортовим складом, тощо. р≥м того вивчають показники в≥дтворенн¤ багатор≥чних насаджень: забезпеченн¤ господарств садивним матер≥алом, насадженн¤ молодих рослин у м≥сц¤х загибел≥ старих дерев, зр≥дженост≥.
”рожай ≥ урожайн≥сть Ц найважлив≥ш≥ результативн≥ показники землеробства ≥ с≥льськогосподарського виробництва в ц≥лому. –≥вень урожайност≥ в≥дображаЇ вплив економ≥чних ≥ природних умов, а також ¤к≥сть орган≥зац≥йно-господарськоњ д≥¤льност≥ с≥льськогосподарських п≥дприЇмств ≥ господарств.
ѕ≥д урожаЇм (валовим збором) у статистиц≥ розум≥ють загальний обс¤г продукц≥њ, з≥браноњ з ус≥Їњ площ≥ пос≥ву окремих с≥льськогосподарських культур або њх груп. ”рожайн≥сть Ц це середн≥й обс¤г продукц≥њ з одиниц≥ пос≥вноњ площ≥. ƒл¤ культур, що вирощуютьс¤ у в≥дкритому грунт≥, урожайн≥сть визначають з розрахунку на 1 га, а у закритому грунт≥ Ц на 1 м2.
ƒл¤ характеристики урожаю використовують так≥ показники: видовий урожай, урожай на пн≥, фактичний урожай.
¬идовий урожай Ц це оч≥куван≥ розм≥ри валового збору в певний пер≥од вегетац≥њ. ¬изначають його спец≥ал≥сти агроном≥чного проф≥лю на око залежно в≥д стану пос≥в≥в: густоти сход≥в, ступен¤ розвитку рослин.
ѕ≥д урожаЇм на пн≥ перед початком своЇчасного збиранн¤ розум≥ють весь вирощений урожай без урахуванн¤ втрат. ”рожай на пн≥ визначають: 1)†на око, огл¤даючи пос≥ви перед збиранн¤м урожаю; 2)†виб≥рковим накладанн¤м метр≥вок перед початком збиранн¤ врожаю.
‘актичний урожай Ц це к≥льк≥сть фактично з≥браноњ ≥ оприбуткованоњ продукц≥њ окремих с≥льськогосподарських культур.
¬≥дпов≥дно до показник≥в урожаю розр≥зн¤ють так≥ види урожайност≥: видову, на пн≥ ≥ фактичну. ‘актичну урожайн≥сть обчислюють з розрахунку на 1 га весн¤но-продуктивноњ площ≥. ƒл¤ конопель, с≥¤них однор≥чних ≥ багатор≥чних трав та природних с≥ножатей урожайн≥сть визначають з розрахунку на 1 га фактично з≥браноњ площ≥. ¬ овоч≥вництв≥ закритого грунту урожайн≥сть обчислюють з розрахунку на 1 м2 ≥нвентарноњ ≥ оборотноњ площ≥. ѕри цьому визначають коеф≥ц≥Їнт обороту площ.
ƒл¤ зернових культур важливе значенн¤ маЇ показник урожайност≥, що характеризуЇ чистий зб≥р з розрахунку на 1 га весн¤но продуктивноњ площ≥. …ого обчислюють в≥дн≥маючи в≥д фактичноњ урожайност≥ (за масою п≥сл¤ доробки) витрати нас≥нн¤ на 1 га весн¤но продуктивноњ площ≥. „истий зб≥р з 1 га даЇ змогу правильн≥ше оц≥нити середню продуктивн≥сть озимих ≥ ¤рих зернових культур, оск≥льки пос≥ви зернових культур нер≥дко гинуть у зимово-весн¤ний пер≥од, що зумовлюЇ втрату в≥дпов≥дноњ к≥лькост≥ нас≥нн¤.
¬ажливим завданн¤м статистики рослинництва Ї визначенн¤ втрат урожаю п≥д час збиранн¤ ≥ транспортуванн¤ продукц≥њ, що виникли з тих чи ≥нших причин.
—татистичн≥ показники у рослинництв≥ характеризуютьс¤ абсолютними моментами (площа зрошуваних та осушених земель на певну дату) ≥ ≥нтервальними р≥вн¤ми (виробництво продукц≥њ, поставка м≥неральних добрив за певний пер≥од), а також в≥дносними (структура пос≥вних площ, показники ≥нтенсиф≥кац≥њ рослинництва) ≥ середн≥ми величинами (середн¤ урожайн≥сть, середн≥ втрати продукц≥њ п≥д час збиранн¤, тощо).
—татистична оц≥нка показник≥в урожайност≥ зернових.
–¤ди розпод≥лу виб≥рковоњ сукупност≥ та њх характеристики.
ѕри статистичному групуванн≥ даних кожну групу характеризують системою показник≥в, ¤к≥ мають певний взаЇмозвТ¤зок ≥ взаЇмозалежн≥сть з групувальною ознакою. якщо вид≥лен≥ групи характеризують не системою показник≥в, а лише к≥льк≥стю одиниць, що в≥днос¤тьс¤ до кожноњ групи, то д≥стають р¤ди розпод≥лу.
–¤дом розпод≥лу називаЇтьс¤ розпод≥л одиниць сукупност≥ по групах за величиною вар≥юючоњ ознаки. ¬≥н складаЇтьс¤ з двох елемент≥в: вар≥ант≥в ≥ частот. ¬ар≥антами Ї окрем≥ значенн¤ групувальноњ ознаки, а частотами Ц числа, ¤к≥ показують, ск≥льки раз≥в повторюютьс¤ окрем≥ значенн¤ вар≥ант≥в.
–¤ди розпод≥лу можна утворити за ¤к≥сною (атрибутивною) або к≥льк≥сною ознакою. ¬≥дпов≥дно до цього розр≥зн¤ють два види р¤д≥в Ц атрибутивн≥ ≥ вар≥ац≥йн≥. ¬ар≥ац≥йн≥ р¤ди залежно в≥д групувальноњ ознаки под≥л¤ютьс¤ на дискретн≥ ≥ ≥нтервальн≥. «а дискретною ознакою, к≥льк≥сть значень ¤коњ обмежена, утворюЇтьс¤ дискретний р¤д розпод≥лу. «а дискретною ознакою, що вар≥юЇ в широких межах, або за неперервною будують ≥нтервальний р¤д розпод≥лу. ѕри цьому вар≥анти групуютьс¤ в ≥нтервали, а частоти в≥днос¤тьс¤ не до окремого значенн¤ ознаки, ¤к у дискретних р¤дах, а до всього ≥нтервалу.
√рупуванн¤ Ц це розпод≥л ус≥Їњ сукупност≥ досл≥джуваних сусп≥льних ¤вищ на типи, групи ≥ п≥дгрупи за будь-¤кою ≥стотною ознакою.
√рупуванн¤ Ї одним з найважлив≥ших етап≥в вс≥Їњ статистичноњ роботи з цифрами. ¬с≥ ≥нш≥ методи в статистиц≥ ефективн≥ т≥льки на п≥дстав≥ групувань ≥ поЇднанн≥ з ними.
«алежно в≥д розвТ¤зуваних завдань групуванн¤ под≥л¤ють на типолог≥чн≥, структурн≥ ≥ анал≥тичн≥.
“иполог≥чн≥ групуванн¤ використовують дл¤ вид≥ленн¤ соц≥ально-економ≥чних тип≥в з маси р≥зно¤к≥сних одиниць, щоб показати в≥дм≥нн≥сть або под≥бн≥сть р≥зних ¤вищ.
√рупуванн¤, ¤к≥ характеризують розпод≥л однор≥дноњ сукупност≥ за будь-¤кою ознакою, називають структурними.
јнал≥тичними називають групуванн¤, за допомогою ¤ких визначають взаЇмозвТ¤зок м≥ж окремими ознаками одиниць статистичноњ сукупност≥.
ѕри вивченн≥ залежност≥ методом анал≥тичних групувань застосовують результативн≥ ≥ факторн≥ групуванн¤.
–езультативним називаЇтьс¤ групуванн¤, в ¤кому групувальною ознакою Ї результативний показник.
‘акторним називаЇтьс¤ групуванн¤, в ¤кому групувальною ознакою Ї факторний показник, що впливаЇ на зм≥ну результативноњ ознаки.
—ередньою величиною в статистиц≥ називають показник, що характеризуЇ р≥вень вар≥юючоњ ознаки в ¤к≥сно однор≥дн≥й сукупност≥. —ередн≥ величини використовують дл¤ узагальненоњ характеристики сукупност≥ за ≥стотними ознаками, дл¤ пор≥вн¤нн¤ цих ознак у р≥зних сукупност¤х. ¬ статистиц≥ застосовують р≥зн≥ види середн≥х величин: середню арифметичну, середню гармон≥йну, середню геометричну, середню квадратичну. ¬иб≥р конкретного виду середньоњ величини залежить в≥д характеру вих≥дних даних.
—ередн¤ арифметична Ї найб≥льш поширеним видом середн≥х величин. ѓњ застосовують тод≥, коли загальний обс¤г вар≥юючоњ ознаки дл¤ ц≥Їњ сукупност≥ становить суму ≥ндив≥дуальних значень усередненоњ ознаки. —ередню арифметичну просту визначають за такою формулою:
, де
x1, x2,.. Ц окрем≥ значенн¤ ознаки (вар≥анти);
n Ц число вар≥ант≥в.
—ередню арифметичну зважену обчислюють за формулою:
, де
f1, f2,.. Ц частоти.
—ередню гармон≥чну використовують дл¤ узагальненоњ характеристики ознаки тод≥, коли в≥дом≥ окрем≥ значенн¤ досл≥джуваноњ ознаки ≥ обс¤ги ¤вищ, а частоти нев≥дом≥. ѓњ формула маЇ такий вигл¤д:
, де
n Цк≥льк≥сть вар≥ант≥в.
Ќа практиц≥ част≥ше застосовують середню гармон≥чну зважену, формула ¤коњ маЇ такий вигл¤д:
, де
w Ц обс¤г ¤вищ.
—ередню геометричну використовують дл¤ обчисленн¤ середн≥х темп≥в зростанн¤, тобто коли загальний обс¤г ¤вищ становить не суму а добуток ознак. ѓњ визначають:
.
—ередню квадратичну використовують дл¤ оц≥нки вар≥ац≥њ ознак, а також дл¤ узагальненн¤ ознак, виражених л≥н≥йними розм≥рами ¤ких-небудь площ (дл¤ розрахунку середн≥х д≥аметр≥в стовбур≥в дерев, листк≥в, кошик≥в). ѓњ визначають за такими формулами:
Ц проста;
Ц зважена.
а) за незгрупованими даними
–озгл¤немо статистичну оц≥нку показник≥в урожайност≥ зернових дл¤ нашоњ сукупност≥ господарств.
“аблиц¤ 1. ƒан≥ про урожайн≥сть озимоњ пшениц≥, к≥лькост≥ внесених орган≥чних добрив на 1 га ≥ ¤кост≥ грунту
є
¬рожайн≥сть
ƒобрива
як≥сть грунту
п/п
Y
X1
X2
1
33,4
5,8
74
2
39,6
5,7
83
3
39,8
8,0
83
4
36,4
5,6
85
5
37,6
5,2
84
6
39,6
5,7
83
7
40,2
7,3
87
8
42,4
7,1
82
9
40,2
6,7
75
10
40,6
7,5
74
11
42,2
7,0
70
12
43,8
8,2
81
13
43,8
8,2
87
14
43,1
7,7
80
15
35,9
5,7
69
16
40,6
6,9
86
17
43,0
7,8
79
18
43,0
7,8
79
19
33,0
5,8
72
20
40,0
7,4
88
21
42,2
8,5
83
22
33,4
5,9
70
23
40,0
7,4
89
24
35,9
6,0
73
25
43,8
8,2
81
993,5
173,1
1997
ƒл¤ зображенн¤ дискретних р¤д≥в розпод≥лу використовують пол≥гон. «а допомогою пол≥гона можна визначити моду. ƒл¤ цього з вершини пол≥гона сл≥д опустити перпендикул¤р, точка перетину з в≥ссю абсцис ≥ Ї значенн¤ моди. (ƒодаток 1 3).
ќбчислимо середн≥ величини дл¤ нашоњ сукупност≥.
“аблиц¤ 2. —ередн≥ величини за незгрупованими даними
ѕоказники господарств
гармон≥йна
геометрична
арифметична
квадратична
—ередн¤ урожайн≥сть, ц/га
39,4453
39,5957
39,7400
39,8778
¬несено орган≥чних добрив т/га
6,7724
6,8488
6,9240
6,9968
як≥сть грунт≥в, бал
79,4172
79,6509
79,8800
80,1037
“аблиц¤ 3. ћажорантн≥сть середн≥х величин
¬ид середньоњ
ƒан≥ величин
ѕрим≥тка
величини
урожайн≥сть, ц/га
орган≥чн≥ добрива т/га
¤к≥сть грунт≥в, бал
√армон≥йна
39,4453
6,7724
79,4172
min
√еометрична
39,5957
6,8488
79,6509
јрифметична
39,7400
6,9240
79,8800
вадратична
39,8778
6,9968
80,1037
max
ƒл¤ характеристики середнього значенн¤ ознаки у вар≥ац≥йних р¤дах розпод≥лу обчислюють так зван≥ пор¤дков≥ середн≥, моду ≥ мед≥ану.
ћода Ц це вар≥анта, ¤ка найчаст≥ше зустр≥чаЇтьс¤ у даному вар≥ац≥йному р¤ду.
ћед≥ана Ц це вар≥анта, ¤ка припадаЇ на середину вар≥ац≥йного р¤ду. якщо к≥льк≥сть член≥в р¤ду парна, то мед≥ана дор≥внюЇ середн≥й арифметичн≥й ≥з двох серединних значень вар≥ант.
“аблиц¤ 4. ќбчислен≥ значенн¤ моди ≥ мед≥ани
ѕоказники господарств
ћода
ћед≥ана
—ередн¤ урожайн≥сть, ц/га
43,8
40,2
¬несено орган≥чних добрив т/га
5,7 8,2
7,1
як≥сть грунт≥в, бал
83
81
—ередн≥ величини дають узагальнюючу характеристику сукупностей за вар≥юючою ознакою. ѕроте при тому самому середньому значенн≥ ознаки, що визначаЇтьс¤, окрем≥ сукупност≥ ≥стотно р≥зн¤тьс¤ за складом ≥ величиною в≥дхилень в≥д середньоњ. ¬ивченн¤ розм≥ру в≥дхилень та њх розпод≥лу використовують дл¤ оц≥нки к≥льк≥сноњ однор≥дност≥ сукупност≥. ¬им≥рюванн¤ ≥ анал≥з вар≥ац≥њ маЇ велике значенн¤ дл¤ оц≥нки ст≥йкост≥ досл≥джуваних ¤вищ, а також впливу р≥зних фактор≥в на коливанн¤ ознак.
“аблиц¤ 5. ‘ормули розрахунку ≥ розрахунков≥ дан≥ дл¤ обчисленн¤ показник≥в вар≥ац≥њ.
ѕоказники вар≥ац≥њ
‘ормули дл¤ обчисленн¤
—ередн¤ урожайн≥сть, ц/га
¬несено орган≥чних добрив т/га
як≥сть грунт≥в, бал
–озмах вар≥ац≥њ
10,8000
3,3000
20,0000
—ереднЇ л≥н≥йне в≥дхиленн¤
2,6288
0,8931
5,1040
ƒисперс≥¤
10,9720
1,0130
35,7856
—ереднЇ квадратичне в≥дхиленн¤
3,3124
1,0065
5,9821
оеф≥ц≥Їнт вар≥ац≥њ:
по вар≥ац≥йному розмаху;
27,1766
47,6603
25,0376
по середньому л≥н≥йному в≥дхиленню;
6,6150
12,8989
6,3896
по середньому квадратичному в≥дхиленню
8,3352
14,5363
7,4889
б) за згрупованими даними
ќсобливо важливим при використанн≥ методу групувань Ї визначенн¤ к≥лькост≥ груп ≥ величини внтервал≥в, ¤к≥ показують м≥н≥мальне ≥ максимальне значенн¤ ознаки дл¤ кожноњ групи. √рупувальн≥ ознаки можуть бути атрибутивними (¤к≥сними) або к≥льк≥сними. ƒо атрибутивних належать так≥ ознаки ¤к≥ не мають к≥льк≥сного виразу ≥ реЇструютьс¤ у вигл¤д≥ текстового запису. ≥льк≥сн≥ ознаки реЇструютьс¤ числом. ќдн≥ ознаки виражаютьс¤ ц≥лими числами Ц дискретн≥ або перервн≥, ≥нш≥ ознаки можна позначати ц≥лими ≥ дробовими числами Ц безперервн≥ ознаки.
якщо групувальна ознака маЇ плавний характер вар≥юванн¤ ≥ застосовуютьс¤ р≥вн≥ ≥нтервали, то к≥льк≥сть груп ор≥Їнтовано можна визначити за формулою американського вченого —терджеса:
, де
n Ц к≥льк≥сть груп
N Ц чисельн≥сть сукупност≥.
Ќа основ≥ ранжированого р¤ду можна побудувати вар≥ац≥йний р¤д розпод≥лу, пром≥жне анал≥тичне групуванн¤ ≥, проанал≥зувавши њх, визначити к≥льк≥сть ≥стотно в≥дм≥нних ≥ однор≥дних груп.
ѕри групуванн≥ за к≥льк≥сною ознакою важливим Ї визначенн¤ величини ≥нтервалу групуванн¤. ≤нтервалом групуванн¤ називаЇтьс¤ р≥зниц¤ м≥ж максимальними ≥ м≥н≥мальними значенн¤ми ознаки в кожн≥й груп≥.
«а величиною ≥нтервали под≥л¤ютьс¤ на р≥вн≥ ≥ нер≥вн≥. якщо вар≥ац≥¤ групувальноњ ознаки незначна, а розпод≥л одиниць сукупност≥ маЇ пор≥вн¤но р≥вном≥рний характер то застосовують р≥вн≥ ≥нтервали. ƒовжину ≥нтервалу при групуванн≥ ≥з застосуванн¤м р≥вних ≥нтервал≥в визначають за формулою:
, де
i Ц довжина ≥нтервалу;
xmax Ц максимальна величина групувальноњ ознаки;
xmin Ц м≥н≥мальна величина групувальноњ ознаки;
n Ц к≥льк≥сть груп.
” статистичн≥й практиц≥ застосовують закрит≥ ≥ в≥дкрит≥ ≥нтервали. «акритими називають ≥нтервали, в ¤ких в≥дом≥ м≥н≥мальн≥ ≥ максимальн≥ меж≥ ознаки. ¬≥дкритими називають ≥нтервали, в ¤ких нев≥дом≥ м≥н≥мальн≥ ≥ максимальн≥ меж≥. ¬≥дкритими можуть бути перший ≥ останн≥й р¤д.
«робимо групуванн¤ заданоњ сукупност≥ господарств за урожайн≥стю зернових культур.
“аблиц¤ 6. –озпод≥л господарств за урожайн≥стю зернових
≤нтервал
≥льк≥сть господарств
—ередина ≥нтервалу
33,0
35,2
3
34,08
35,2
37,32
3
36,24
37,32
39,48
1
38,4
39,48
41,64
9
40,56
41,64
43,8
9
42,72
√≥стограма р¤ду розпод≥лу за даними таблиц≥ 6 (ƒодаток 4).
ќбчислимо середн≥ величини дл¤ згрупованого р¤ду розпод≥лу ≥ перев≥римо математичн≥ властивост≥ середньоњ арифметичноњ.
“аблиц¤ 7. —ередн≥ величини дл¤ згрупованого р¤ду розпод≥лу
ѕоказник
«важен≥ середн≥ величини
господарства
гармон≥йна
геометрична
арифметична
квадратична
”рожайн≥сть зернових ц/га
39,719
39,840
39,955
40,065
—ередн¤ арифметична маЇ певн≥ математичн≥ властивост≥:
“аблиц¤ 8. ѕерев≥рка математичних властивостей дл¤ середньоњ арифметичноњ
≤нтервал
Ni
Yi
Yi(Ni
Ni(K (K=2)
Yi(Ni(K
(Yi-A) (Ni (A=3)
C(Yi(Ni (C=2)
(Yi-Yсер)(Ni
33
35,16
3
34,08
102,24
6
204,48
93,24
204,48
-17,6256
35,16
37,32
3
36,24
108,72
6
217,44
99,72
217,44
-11,1456
37,32
39,48
1
38,4
38,4
2
76,8
35,4
76,8
-1,5552
39,48
41,64
9
40,56
365,04
18
730,08
338,04
730,08
5,4432
41,64
43,8
9
42,72
384,48
18
768,96
357,48
768,96
24,8832
–азом
998,88
50
1997,76
923,88
1997,76
1,35E-13
якщо вс≥ частоти р¤ду розпод≥лу зменшити або зб≥льшити в раз≥в, то середн¤ арифметична при цьому не зм≥нитьс¤.
якщо вс≥ значенн¤ вар≥юючоњ ознаки зменшити або зб≥льшити на одну й ту саму величину, то й середн¤ арифметична зменшитьс¤ або зб≥льшитьс¤ на ту ж саму величину.
якщо вс≥ значенн¤ вар≥юючоњ ознаки зменшити або зб≥льшити в одне й те ж число раз, то й середн¤ арифметична зменшитьс¤ або зб≥льшитьс¤ в таке ж число раз.
—ума в≥дхилень окремих значень вар≥юючоњ ознаки в≥д середньоњ арифметичноњ дор≥внюЇ нулю.
ƒо характеристик центру розпод≥лу кр≥м середньоњ арифметичноњ належить мода ≥ мед≥ана. ¬ ≥нтервальному р¤д≥ розпод≥лу легко в≥дшукати модальний ≥нтервал, а сама мода визначаЇтьс¤ за формулою:
, де
у0 Ц нижн¤ межа модального ≥нтервалу;
h Ц крок (ширина) ≥нтервалу;
nm Ц частота модального ≥нтервалу;
nm-1 Ц частота ≥нтервалу, ¤кий передуЇ модальному;
nm+1 Ц частота ≥нтервалу ¤кий сл≥дуЇ за модальним.
ћед≥ана в ≥нтервальному р¤д≥ розпод≥лу одчислюЇтьс¤ за такою формулою:
, де
у0 Ц нижн¤ межа мед≥ального ≥нтервалу;
Ц половина обТЇму сукупност≥;
Sn-1 Ц сума вс≥х частот, що передують мед≥альному ≥нтервалу;
nme Ц частота мед≥анного ≥нтервалу.
“аблиц¤ 9. ќбчислен≥ показники моди ≥ мед≥ани дл¤ згрупованих даних за урожайн≥стю
ѕоказник господарства
ћода
ћед≥ана
”рожайн≥сть зернових, ц/га
41,64
40,8
—татистичн≥ характеристики центру розпод≥лу (середн¤, мода, мед≥ана) в≥д≥грають важливу роль у вивченн≥ статистичних сукупностей. ≤нколи ≥ндив≥дуальн≥ значенн¤ ознаки значно в≥дхил¤ютьс¤ в≥д центру розпод≥лу, ≥нколи Ц т≥сно групуютьс¤ навколо нього, а в≥дтак виникаЇ потреба оц≥нити м≥ру ≥ ступ≥нь вар≥ац≥њ.
“аблиц¤ 10. ќбчисленн¤ показник≥в вар≥ац≥њ
ѕоказники вар≥ац≥њ
‘ормули дл¤ обчисленн¤
—ередн¤ урожайн≥сть, ц/га
–озмах вар≥ац≥њ
10,8000
—ереднЇ л≥н≥йне в≥дхиленн¤
2,426
ƒисперс≥¤
662,89
—ереднЇ квадратичне в≥дхиленн¤
25,74
оеф≥ц≥Їнт вар≥ац≥њ:
по вар≥ац≥йному розмаху;
27,1766
по середньому л≥н≥йному в≥дхиленню
6,6150
по середньому квадратичному в≥дхиленню
8,3352
“епер згрупуЇмо господарства по внесенню орган≥чних добрив. «найдемо дл¤ ц≥Їњ сукупност≥ середн≥ величини, перев≥римо властивост≥ середньоњ арифметичноњ, знайдемо моду ≥ мед≥ану дл¤ згрупованого р¤ду розпод≥лу ≥ обчислимо показники вар≥ац≥њ.
“аблиц¤ 11. √рупуванн¤ господарств за внесенн¤м орган≥чних добрив
≤нтервал
≥льк≥сть господарств, Ni
—ередина ≥нтервалу, Xi
5,2
5,86
7
5,53
5,86
6,52
2
6,19
6,52
7,18
4
6,85
7,18
7,84
7
7,51
7,84
8,5
5
8,17
√раф≥к розпод≥лу господарств за внесенн¤м орган≥чних добрив Ц ƒодаток 5.
“аблиц¤ 12. ќбчислен≥ середн≥ величини дл¤ даного р¤ду
ѕоказник
«важен≥ середн≥ величини
господарства
гармон≥йна
геометрична
арифметична
квадратична
¬несено орган≥чних добрив т/га
6,72594137
6,801933376
6,8764
6,94819
“аблиц¤ 13. ѕерев≥рка математичних властивостей середньоњ арифметичноњ
≤нтервал
Ni
X1i
X1i(Ni
Ni(K (K=2)
X1i(Ni(K
(X1i-A)(Ni (A=3)
C(X1i(Ni (C=2)
(X1i-X1сер)(Ni
5,2
5,86
7
5,53
38,71
14
77,42
17,71
77,42
-9,4248
5,86
6,52
2
6,19
12,38
4
24,76
6,38
24,76
-1,3728
6,52
7,18
4
6,85
27,4
8
54,8
15,4
54,8
-0,1056
7,18
7,84
7
7,51
52,57
14
105,14
31,57
105,14
4,4352
7,84
8,5
5
8,17
40,85
10
81,7
25,85
81,7
6,468
–азом
25
171,91
50
343,82
96,91
343,82
8,88178E-16
“аблиц¤ 14. –езультати обчислень моди ≥ мед≥ани
ѕоказник господарства
ћода
ћед≥ана
¬несено орган≥чних добрив, т/га
7,576 5,585
7,0975
ќбчислимо показники вар≥ац≥њ за к≥льк≥стю внесених добрив.
“аблиц¤ 15. ќбчисленн¤ показник≥в вар≥ац≥њ
ѕоказники вар≥ац≥њ
‘ормули дл¤ обчисленн¤
¬несено орган≥чних добрив
–озмах вар≥ац≥њ
3,3
—ереднЇ л≥н≥йне в≥дхиленн¤
0,87
ƒисперс≥¤
14,02
—ереднЇ квадратичне в≥дхиленн¤
3,74
оеф≥ц≥Їнт вар≥ац≥њ: по вар≥ац≥йному розмаху;
47,6603
по середньому л≥н≥йному в≥дхиленню
12,8989
по середньому квадратичному в≥дхиленню
14,5363
«групуЇмо господарства за ¤к≥стю грунт≥в. –озрахуЇмо вс≥ середн≥ величини, перев≥римо математичн≥ властивост≥ середньоњ арифметичноњ, обчислимо моду ≥ мед≥ану, а також обчислимо показники вар≥ац≥њ.
“аблиц¤ 16. √рупуванн¤ господарств за ¤к≥стю грунт≥в
≤нтервал
≥льк≥сть господарств, Ni
—ередина ≥нтервалу, Xi
69,0
73
5
71
73
77
3
75
77
81
5
79
81
85
7
83
85
89
5
87
√раф≥к розпод≥лу господарств за ¤к≥стю грунт≥в Ц ƒодаток 6.
“аблиц¤ 17. ќбчислен≥ середн≥ величини дл¤ даного р¤ду
ѕоказник
«важен≥ середн≥ величини
господарства
гармон≥йна
геометрична
арифметична
квадратична
як≥сть грунт≥в
79,233705
79,438339
79,64
79,838086
“аблиц¤ 18. ѕерев≥рка математичних властивостей середньоњ арифметичноњ
≤нтервал
Ni
X2i
X2i(Ni
Ni(K (K=2)
X2i(Ni(K
(X2i-A) (Ni (A=3)
C(X2i(Ni (C=2)
(X2i-X2сер) (Ni
69,0
73
5
71
355
10
710
340
710
-43,2
73
77
3
75
225
6
450
216
450
-13,92
77
81
5
79
395
10
790
380
790
-3,2
81
85
7
83
581
14
1162
560
1162
23,52
85
89
5
87
435
10
870
420
870
36,8
–азом
25
1991
50
3982
1916
3982
-1,4211E-14
“аблиц¤ 19. –езультати обчислень моди ≥ мед≥ани
ѕоказник господарства
ћода
ћед≥ана
як≥сть грунт≥в
83
80,6
ќбчислимо показники вар≥ац≥њ за ¤к≥стю грунт≥в.
“аблиц¤ 20. ќбчисленн¤ показник≥в вар≥ац≥њ
ѕоказники вар≥ац≥њ
‘ормули дл¤ обчисленн¤
як≥сть грунт≥в
–озмах вар≥ац≥њ
20
—ереднЇ л≥н≥йне в≥дхиленн¤
4,78
ƒисперс≥¤
1534,57
—ереднЇ квадратичне в≥дхиленн¤
39,17
оеф≥ц≥Їнт вар≥ац≥њ: по вар≥ац≥йному розмаху;
25,0376
по середньому л≥н≥йному в≥дхиленню
6,3896
по середньому квадратичному в≥дхиленню
7,4889
¬иб≥ркова оц≥нка показник≥в.
¬иб≥рковим називаЇтьс¤ таке спостереженн¤, ¤ке даЇ характеристику вс≥Їњ сукупност≥ одиниць на основ≥ досл≥дженн¤ де¤коњ њњ частини. —укупн≥сть математичних засоб≥в ≥ обгрунтувань, ¤к≥ використовують при застосуванн≥ виб≥ркового спостереженн¤, д≥стало назву вибаркового методу.
¬ статистичн≥й практиц≥ виб≥ркове спостереженн¤ застосовують при вивченн≥ бюджет≥в населенн¤, дл¤ обл≥ку ц≥н на колгоспних ринках, дл¤ визначенн¤ втрат при збиранн≥ врожаю. ќстанн≥м часом виб≥рковий метод широко використовують при р≥зних опитуванн¤х громадськоњ думки з пол≥тичних, економ≥чних ≥ комерц≥йних питань, у науков≥й робот≥ при статистичн≥й обробц≥ результат≥в досл≥джень.
–озр≥зн¤ють генеральну ≥ виб≥ркову сукупност≥. √енеральна сукупн≥сть Ц це загальна сукупн≥сть одиниць, з ¤коњ проводитьс¤ в≥дб≥р частини одиниць. ¬иб≥ркова сукупн≥сть Ц це частина генеральноњ сукупност≥ ¤ка виб≥рково обстежуватиметьс¤.
«авданн¤м виб≥ркового спостереженн¤ може бути вивченн¤ середнього розм≥ру досл≥джуваноњ ознаки або питомоњ ваги досл≥джуваноњ ознаки.
¬ажливою умовою науковоњ орган≥зац≥њ виб≥ркового спостереженн¤ Ї правильне формуванн¤ виб≥рковоњ сукупност≥. «а способом в≥дбору одиниць дл¤ спостереженн¤ розр≥зн¤ють так≥ види формуванн¤ виб≥рковоњ сукупност≥: власне випадкова, механ≥чна, сер≥йна ≥ типова виб≥рки.
–озгл¤немо власне випадкову виб≥рку, при ¤к≥й кожну одиницю з генеральноњ сукупност≥ вибирають у виб≥рку випадково, ненавмисне, при безповторному в≥дбор≥.
ƒл¤ узагальнюючоњ характеристики помилки виб≥рки визначають середню помилку. —ередн¤ помилка виб≥рки визначаЇтьс¤ за формулою:
“аблиц¤ 21. ƒан≥ виб≥ркового обстеженн¤ урожайност≥ зернових
≤нтервал
Ni
Yi
Yi(Ni
(Yi-Yс)2(Ni
33,0
35,2
3
34,08
102,24
103,553925
35,16
37,32
3
36,24
108,72
41,4081331
37,32
39,48
1
38,4
38,4
2,41864704
39,48
41,64
9
40,56
365,04
3,29204736
41,64
43,8
9
42,72
384,48
68,7970714
–азом
25
998,88
219,469824
«найдемо виб≥ркову середню:
¬иб≥ркова дисперс≥¤ буде дор≥внювати:
ќтже середн¤ помилка виб≥рки дл¤ середньоњ арифметичноњ буде дор≥внювати:
, t = 2
ѕ≥дставивши ц≥ дан≥ у формулу граничноњ помилки виб≥рки при безповторн≥й виб≥рц≥ матимемо:
ћожлив≥ границ≥ середньоњ в генеральн≥й сукупност≥:
ќтже з ймов≥рн≥стю 0,95 можна стверджувати, що р≥зниц¤ м≥ж виб≥рковою ≥ генеральною середн≥ми не перевищуЇ 5,78 ц/га, а середн¤ врожайн≥сть знаходитьс¤ в межах в≥д 34,14 до 45,74 ц/га.
“аблиц¤ 22. ƒан≥ виб≥ркового обстеженн¤ господарств за внесенн¤м орган≥чних добрив
≤нтервал
Ni
Xi
Xi(Ni
(Xi-Xс)2(Ni
5,2
5,86
7
5,53
38,71
12,68955072
5,86
6,52
2
6,19
12,38
0,94228992
6,52
7,18
4
6,85
27,4
0,00278784
7,18
7,84
7
7,51
52,57
2,81014272
7,84
8,5
5
8,17
40,85
8,3670048
–азом
171,91
24,811776
( = 0,19, t = 2
√ранична помилка буде дор≥внювати:
ћожлив≥ границ≥ середньоњ в генеральн≥й сукупност≥:
ќтже з ймов≥рн≥стю 0,95 можна стверджувати, що р≥зниц¤ м≥ж виб≥рковою ≥ генеральною середн≥ми не перевищуЇ 0,39 т/га, а середн¤ величина по внесенню добрив знаходитьс¤ в межах в≥д 6,49 до 7,27 т/га.
“аблиц¤ 23. ƒан≥ виб≥ркового обстеженн¤ господарств за ¤к≥стю грунт≥в
≤нтервал
Ni
Xi
Xi(Ni
(Xi-Xс)2(Ni
69,0
73
5
71
355
373,248
73
77
3
75
225
64,5888
77
81
5
79
395
2,048
81
85
7
83
581
79,0272
85
89
5
87
435
270,848
–азом
1991
789,76
«найдемо виб≥ркову середню:
,
¬иб≥ркова дисперс≥¤:
.
—ередн¤ помилка дл¤ середньоњ арифметичноњ:
( = 1,09, t = 2
√ранична помилка:
ћожлив≥ границ≥ середньоњ в генеральн≥й сукупност≥:
« ймов≥рн≥стю 0,95 можна стверджувати, що р≥зниц¤ м≥ж виб≥рковою ≥ генеральною середн≥ми не перевищуЇ 2,19 бала, а середн¤ ¤к≥сть грунту знаходитьс¤ в межах в≥д 77,45 до 81,83 бала.
—татистична оц≥нка показник≥в генеральноњ сукупност≥
ѕерев≥римо в≥дпов≥дн≥сть р¤ду розпод≥лу (”) нормальному закону, використавши критер≥й (2. ÷ей показник був введений у статистику . ѕ≥рсоном. «а допомогою критер≥ю (2 оц≥нюють в≥дпов≥дн≥сть м≥ж фактичним ≥ теоретичним розпод≥лом частот, незалежн≥сть розпод≥лу одиницьсукупност≥ за градац≥¤ми досл≥джувальноњ ознаки, однор≥дн≥сть розпод≥лу.
ѕри використанн≥ (2 сл≥д враховувати так≥ вимоги. ѕерев≥р¤ючи г≥потезу про в≥дпов≥дн≥сть емп≥ричного розпод≥лу теоретичному, потр≥бно мати не менш ¤к 50 спостережень. Ќе рекомендуЇтьс¤ використовувати (2, ¤кщо теоретична чисельн≥сть одиниць у груп≥ менша пТ¤ти.
якщо фактичне значенн¤ обчисленого за даними виб≥рки критер≥ю (2 дор≥внюЇ табличному, або менше за нього (при в≥дпов≥дн≥й к≥лькост≥ ступен≥в свободи ≥ р≥вн≥ ймов≥рност≥), то це означаЇ, що розб≥жност≥ м≥ж фактичними ≥ теоретичними частотами випадков≥, а ¤кщо фактичне значенн¤ б≥льше табличного Ц розб≥жност≥ м≥ж емп≥ричними ≥ теоретичними частотами зумовлен≥ не випадковими, а ≥стотними причинами.
¬еличину (2 обчислюють за формулою:
, де
f Ц фактичн≥ (емп≥ричн≥) частоти розпод≥лу;
f`Ц теоретичн≥ частоти розпод≥лу.
“аблиц¤ 24. ќбчисленн¤ теоретичних частот ≥ (2
”рожайн≥сть, ц/га
≥льк≥сть господарств
—ередина р¤ду
f(t)
f(t)((nh/(y)
(2
33
35,16
3
34,08
-1,76
0,0848
3
0
35,16
37,32
3
36,24
-1,12
0,2131
4
0,25
37,32
39,48
1
38,4
-0,47
0,3572
5
3,2
39,48
41,64
9
40,56
0,18
0,3925
7
0,57
41,64
43,8
9
42,72
0,83
0,2827
6
1,5
–азом
25
25
5,52
H0: –озпод≥л р¤ду суттЇво не в≥др≥зн¤Їть в≥д нормального.
“абличне значенн¤ (2 при двох ступен¤х свободи ≥ р≥вн≥ ймов≥рност≥ 0,05 дор≥внюЇ:
(20,05(5-3)=5,991
ќтже розб≥жност≥ м≥ж фактичними ≥ теоритичними частотами випадков≥, ≥ г≥потеза H0 приймаЇтьс¤.
орел¤ц≥йний анал≥з урожайност≥ зернових.
ѕроста (парна) корел¤ц≥¤.
орел¤ц≥йний анал≥з Ц це метод к≥льк≥сноњ оц≥нки взаЇмозалежностей м≥ж статистичними ознаками, що характеризують окрем≥ сусп≥льно-економ≥чн≥ ¤вища ≥ процеси.
«а ступенем залежност≥ одного ¤вища в≥д ≥ншого розр≥зн¤ють два види звТ¤зку: функц≥ональний (повний) ≥ корел¤ц≥йний (неповний, або статистичний).
‘ункц≥ональним називаЇтьс¤ звТ¤зок, при ¤кому кожному значенню факторноњ ознаки, що характеризуЇ певне ¤вище, в≥дпов≥даЇ одна або к≥лька значень результативноњ ознаки. ѕрикладом такого звТ¤зку Ї залежн≥сть м≥ж довжиною ≥ рад≥усом кола, площею ≥ стороною квадрата. ‘ункц≥ональна залежн≥сть ви¤вл¤Їтьс¤ у кожному окремому випадку абсолютно точно ≥ виражаЇтьс¤ за допомогою анал≥тичних формул.
ѕри досл≥дженн≥ взаЇмозалежност≥ масових соц≥ально-економ≥чних ¤вищ, ¤к≥ формуютьс¤ п≥д впливом р≥зноман≥тних фактор≥в, використовують корел¤ц≥йн≥ звТ¤зки, ¤к≥ нос¤ть ≥мов≥рн≥сний характер. ѕри корел¤ц≥йному звТ¤зку немаЇ сувороњ в≥дпов≥дност≥ м≥ж значенн¤ми залежних ознак: кожному певному значенню факторноњ ознаки в≥дпов≥даЇ к≥лька значень результативноњ ознаки.
«а напр¤мом звТ¤зок м≥ж корелюючими величинам може бути пр¤мим ≥ зворотним. ѕри пр¤мому звТ¤зку факторна ознака зм≥нюЇтьс¤ в тому самому напр¤м≥, що й результативна. якщо ≥з зб≥льшенн¤м факторноњ ознаки результативна ознака зменшуЇтьс¤ або, навпаки, ≥з зменшенн¤м факторноњ ознаки результативна ознака зб≥льшуЇтьс¤, то такий звТ¤зок називають зворотним.
«а формою розр≥зн¤ють пр¤мол≥н≥йний ≥ кривол≥н≥йний корел¤ц≥йний звТ¤зок. ѕр¤мол≥н≥йний корел¤ц≥йний звТ¤зок характеризуЇтьс¤ р≥вном≥рним зб≥льшенн¤м або зменшенн¤м результативноњ ознаки п≥д впливом в≥дпов≥дноњ зм≥ни факторноњ ознаки. ѕри кривол≥н≥йному корел¤ц≥йному звТ¤зку р≥вним зм≥нам середн≥х значень факторноњ ознаки в≥дпов≥дають нер≥вн≥ зм≥ни середн≥х значень результативноњ ознаки. јнал≥тично кривол≥н≥йний звТ¤зок визначають за р≥вн¤нн¤м кривоњ л≥н≥њ.
«алежно в≥д к≥лькост≥ досл≥джуваних ознак розр≥зн¤ють парну (просту) ≥ множинну корел¤ц≥ю.
ѕри парн≥й корел¤ц≥њ анал≥зують звТ¤зок м≥ж факторною ≥ результативною ознаками.
“аблиц¤ 1. ¬их≥дн≥ ≥ розрахунков≥ дан≥ дл¤ обчисленн¤ парноњ корел¤ц≥њ м≥ж внесенн¤м добрив ≥ урожайн≥стю зернових.
є
¬рожайн≥сть
ƒобрива
–озрахунков≥ величини
п/п
Y
X1
X12
Y2
X1*Y
Yx1
(Y-Yx)2
Y(x)
1
33,4
5,8
33,64
1115,56
193,72
36,7599
8,8808
36,7599
2
39,6
5,7
32,49
1568,16
225,72
36,4948
10,5313
36,4948
3
39,8
8,0
64
1584,04
318,40
42,5928
8,1385
42,5928
4
36,4
5,6
31,36
1324,96
203,84
36,2297
12,3224
36,2297
5
37,6
5,2
27,04
1413,76
195,52
35,1691
20,8927
35,1691
6
39,6
5,7
32,49
1568,16
225,72
36,4948
10,5313
36,4948
7
40,2
7,3
53,29
1616,04
293,46
40,7369
0,9938
40,7369
8
42,4
7,1
50,41
1797,76
301,04
40,2066
0,2177
40,2066
9
40,2
6,7
44,89
1616,04
269,34
39,1461
0,3527
39,1461
10
40,6
7,5
56,25
1648,36
304,50
41,2672
2,3322
41,2672
11
42,2
7,0
49
1780,84
295,40
39,9415
0,0406
39,9415
12
43,8
8,2
67,24
1918,44
359,16
43,1231
11,4452
43,1231
13
43,8
8,2
67,24
1918,44
359,16
43,1231
11,4452
43,1231
14
43,1
7,7
59,29
1857,61
331,87
41,7974
4,2330
41,7974
15
35,9
5,7
32,49
1288,81
204,63
36,4948
10,5313
36,4948
16
40,6
6,9
47,61
1648,36
280,14
39,6764
0,0040
39,6764
17
43,0
7,8
60,84
1849,00
335,40
42,0625
5,3942
42,0625
18
43,0
7,8
60,84
1849,00
335,40
42,0625
5,3942
42,0625
19
33,0
5,8
33,64
1089,00
191,40
36,7599
8,8808
36,7599
20
40,0
7,4
54,76
1600,00
296,00
41,0020
1,5927
41,0020
21
42,2
8,5
72,25
1780,84
358,70
43,9185
17,4596
43,9185
22
33,4
5,9
34,81
1115,56
197,06
37,0251
7,3709
37,0251
23
40,0
7,4
54,76
1600,00
296,00
41,0020
1,5927
41,0020
24
35,9
6,0
36
1288,81
215,40
37,2902
6,0016
37,2902
25
43,8
8,2
67,24
1918,44
359,16
43,1231
11,4452
43,1231
–азом
993,5
173,1
1223,87
39755,99
6946,14
993,50
178,02
993,50
ѕерев≥римо передумови корел¤ц≥њ:
Vx=14,536 %; Vy=8,336 %.
¬ар≥ац≥¤ достатн¤ по р¤ду ’, але недостатн¤ по р¤ду ”.
(хmin=1,71 (ymin=2,035 —укупн≥сть 25 господарств Ї однор≥дною, ¤к за ознакою ’ так ≥ за ознакою ”. ƒл¤ того щоб обгрунтувати виб≥р математичного р≥вн¤нн¤ побудуЇмо корел¤ц≥йне поле (ƒодаток1). ѕр¤мол≥н≥йну форму звТ¤зку визначають р≥вн¤нн¤м пр¤моњ л≥н≥њ: yx =a0+a1x,
де yx Ц теоретичн≥ (обчислен≥ за р≥вн¤нн¤м регрес≥й) значенн¤ результативноњ ознаки; a0 Ц початок в≥дл≥ку, або значенн¤ yx при умов≥, що х=0; a1 Ц коеф≥ц≥Їнт регрес≥њ, ¤кий показуЇ, ¤к зм≥нюЇтьс¤ yx при кожн≥й зм≥н≥ х на одиницю.
ѕараметри a0 ≥ a1 р≥вн¤нн¤ регрес≥њ обчислюють способом найменших квадрат≥в. –озвТ¤жемо систему нормальних р≥вн¤нь:
na0 + a1(xi = (yi
a0(xi + a1(xi2 = (xiyi
25a0 + 173,1a1 = 993,5
173,1a0 + 1223,87a1 = 6946,14
( = 633,14; (a0 = 13538,01; (a1 = 1678,65, зв≥дси знаходим коеф≥ц≥Їнти регрес≥њ: a0 = 21,38233, a1 = 2, 651309.
ќтже, р≥вн¤нн¤ корел¤ц≥йного звТ¤зку м≥ж урожайн≥стю зернових культур ≥ внесенн¤м орган≥чних добрив матиме такий вигл¤д:
yx = 21,38233 + 2,651309(х
≈коном≥чний зм≥ст цього р≥вн¤нн¤ такий: коеф≥ц≥Їнт регрес≥њ показуЇ, що в досл≥джуван≥й сукупност≥ господарств ≥з зб≥льшенн¤м дози внесенн¤ орган≥чних добрив на 1 т урожайн≥сть зернових культур зростаЇ в середньому на 2,65 ц/га. ѕараметр a0 ¤к в≥льний член р≥вн¤нн¤ маЇ т≥льки розрахункове значенн¤.
¬изначимо м≥ру впливу фактора на результат. ƒл¤ оц≥нки м≥ри вплива фактора на результат обчислюють ≥ндекс корел¤ц≥њ ¤кий обчислюЇтьс¤ ¤к в≥дношенн¤ двох дисперс≥й:
“акож ще можна обчислювати коеф≥ц≥Їнт корел¤ц≥њ:
оеф≥ц≥Їнт корел¤ц≥њ показуЇ, що м≥ж дозами внесених орган≥чних добрив ≥ урожайн≥стю зернових культур у досл≥джуваних господарствах звТ¤зок пр¤мий ≥ щ≥льний.
(2 = ƒ = 64,90 %
ƒ Ц коеф≥ц≥Їнт детерм≥нац≥њ, показуЇ на ск≥льки процент≥в вар≥ац≥¤ результативноњ ознаки залежить в≥д досл≥джуваного фактора.
¬рожайн≥сть зернових культур на 64,90% по¤снюЇтьс¤ внесенн¤м орган≥чних добрив, ≥ на 35,1% залежить в≥д впливу неврахованих фактор≥в.
—уттЇв≥сть коеф≥ц≥Їнта детерм≥нац≥њ будемо перев≥р¤ти використовуючи критер≥й ‘≥шера.
де (2 Ц коеф≥ц≥Їнт детерм≥нац≥њ;
р Ц к≥льк≥сть параметр≥в р≥вн¤нн¤;
n Ц обс¤г виб≥рки.
Ќ0: ¬несенн¤ орган≥чних добрив суттЇво на врожайн≥сть не впливаЇ.
F0,95(1;23) = 4,28; F(2 = 42,52987
F(2 > F0,95
ќтже г≥потеза Ќ0 в≥дхил¤Їтьс¤ ≥ приймаЇтьс¤ альтернативна г≥потеза.
Hа: ¬несенн¤ орган≥чних добрив суттЇво впливаЇ на урожайн≥сть.
ƒосл≥дивши звТ¤зки м≥ж цим двома факторами ми можемо сказати, що внесенн¤ орган≥чних добрив суттЇво впливаЇ на урожайн≥сть зернових культур.
ƒосл≥димо вплив ¤кост≥ грунт≥в на урожайн≥сть.
“аблиц¤ 2. ¬их≥дн≥ ≥ розрахунков≥ дан≥ дл¤ обчисленн¤ парноњ корел¤ц≥њ м≥ж ¤к≥стю грунт≥в ≥ врожайн≥стю
є
¬рожайн≥сть
√рунт
–озрахунков≥ величини
п/п
Y
X2
X22
Y2
X2*Y
YX2
(Y-Yx)2
1
33,4
74
5476
1115,56
2471,60
38,2808
2,1293
2
39,6
83
6889
1568,16
3286,80
40,5143
0,5995
3
39,8
83
6889
1584,04
3303,40
40,5143
0,5995
4
36,4
85
7225
1324,96
3094,00
41,0106
1,6145
5
37,6
84
7056
1413,76
3158,40
40,7624
1,0454
6
39,6
83
6889
1568,16
3286,80
40,5143
0,5995
7
40,2
87
7569
1616,04
3497,40
41,5069
3,1221
8
42,4
82
6724
1797,76
3476,80
40,2661
0,2768
9
40,2
75
5625
1616,04
3015,00
38,5289
1,4667
10
40,6
74
5476
1648,36
3004,40
38,2808
2,1293
11
42,2
70
4900
1780,84
2954,00
37,2881
6,0118
12
43,8
81
6561
1918,44
3547,80
40,0179
0,0773
13
43,8
87
7569
1918,44
3810,60
41,5069
3,1221
14
43,1
80
6400
1857,61
3448,00
39,7698
0,0009
15
35,9
69
4761
1288,81
2477,10
37,0399
7,2903
16
40,6
86
7396
1648,36
3491,60
41,2588
2,3067
17
43,0
79
6241
1849,00
3397,00
39,5216
0,0477
18
43,0
79
6241
1849,00
3397,00
39,5216
0,0477
19
33,0
72
5184
1089,00
2376,00
37,7844
3,8242
20
40,0
88
7744
1600,00
3520,00
41,7551
4,0607
21
42,2
83
6889
1780,84
3502,60
40,5143
0,5995
22
33,4
70
4900
1115,56
2338,00
37,2881
6,0118
23
40,0
89
7921
1600,00
3560,00
42,0033
5,1224
24
35,9
73
5329
1288,81
2620,70
38,0326
2,9152
25
43,8
81
6561
1918,44
3547,80
40,0179
0,0773
–азом
993,5
1997
160415
39755,99
79582,80
993,50
55,098
ѕерев≥римо передумови:
Vx = 7,488%; Vy = 8,336%.
¬ар≥ац≥¤ недостатн¤ по р¤ду ’, ≥ недостатн¤ по р¤ду ”.
(хmin = 1,818 (ymin = 2,035 —укупн≥сть 25 господарств Ї однор≥дною, ¤к за ознакою ’ так ≥ за ознакою ”. ƒл¤ того щоб обгрунтувати виб≥р математичного р≥вн¤нн¤ побудуЇмо корел¤ц≥йне поле (ƒодаток2). ѕр¤мол≥н≥йну форму звТ¤зку визначають р≥вн¤нн¤м пр¤моњ л≥н≥њ: yx =a0+a1x,
na0 + a1(xi = (yi
a0(xi + a1(xi2 = (xiyi
25a0 + 1997a1 = 993,5
1997a0 + 160415a1 = 79582,80
( = 22366; (a0 = 445450,9; (a1 = 5550,5, зв≥дси знаходим коеф≥ц≥Їнти регрес≥њ: a0 = 19,91643, a1 = 0,248167.
ќтже, р≥вн¤нн¤ корел¤ц≥йного звТ¤зку м≥ж урожайн≥стю зернових культур ≥ ¤к≥стю грунт≥в матиме такий вигл¤д:
yx = 19,91643 + 0,248167(х
¬ досл≥джуван≥й сукупност≥ господарств ≥з зб≥льшенн¤м ¤кост≥ грунт≥в на 1 бал урожайн≥сть зернових культур зростаЇ в середньому на 0,248†ц/га. параметр a0 ¤к в≥льний член р≥вн¤нн¤ маЇ т≥льки розрахункове значенн¤.
¬изначимо м≥ру впливу фактора на результат. ƒл¤ оц≥нки м≥ри впливу фактора на результат обчислюють ≥ндекс корел¤ц≥њ ¤кий обчислюЇтьс¤ ¤к в≥дношенн¤ двох дисперс≥й:
“акож ще можна обчислювати коеф≥ц≥Їнт корел¤ц≥њ:
оеф≥ц≥Їнт корел¤ц≥њ показуЇ, що м≥ж дозами внесених орган≥чних добрив ≥ урожайн≥стю зернових культур у досл≥джуваних господарствах звТ¤зок пр¤мий ≥ слабкий.
(2 = ƒ = 20,08 %
¬рожайн≥сть зернових культур на 20,08% по¤снюЇтьс¤ впливом ¤кост≥ грунт≥в, ≥ на 79,92% впливом неврахованих фактор≥в.
—уттЇв≥сть коеф≥ц≥Їнта детерм≥нац≥њ будемо перев≥р¤ти використовуючи критер≥й ‘≥шера.
Ќ0: як≥сть грунту не впливаЇ суттЇво на врожайн≥сть.
F0,95(1;23) = 4,28; F(2 = 5,781216
F(2 ћи досл≥дили вплив ¤кост≥ грунт≥в на врожайн≥сть зернових культур ≥ можемо зробити висновок Ц ¤к≥сть грунт≥в на врожайн≥сть майже невпливаЇ.
ћножинна корел¤ц≥¤.
орел¤ц≥¤, за допомогою ¤коњ вивчаЇтьс¤ вплив на величину результативноњ ознаки двох ≥ б≥льше факторних ознак, називаЇтьс¤ множинною. ѕоказники щ≥льност≥ звТ¤зку при множинн≥й корел¤ц≥њ Ї парн≥, частков≥ ≥ множинн≥ (сукупн≥) коеф≥ц≥Їнти корел¤ц≥њ ≥ множинний коеф≥ц≥Їнт детерм≥нац≥њ.
ѕарн≥ коеф≥ц≥Їнти корел¤ц≥њ використовують дл¤ вим≥рюванн¤ щ≥льност≥ звТ¤зку м≥ж двома досл≥джуваними ознаками без урахуванн¤ њх взаЇмод≥њ з ≥ншими ознаками.
„астков≥ коеф≥ц≥Їнти корел¤ц≥њ характеризують щ≥льн≥сть звТ¤зку результативноњ ознаки з одн≥Їю факторною ознакою при умов≥, що ≥нш≥ факторн≥ ознаки перебувають на пост≥йному р≥вн≥.
оеф≥ц≥Їнт множинноњ (сукупноњ) детерм≥нац≥њ показуЇ, ¤ка частка вар≥ац≥њ досл≥джуваного результативного показника зумовлена впливом фактор≥в, включених у р≥вн¤нн¤ множинноњ регрес≥њ.
ќсновним показником щ≥льност≥ звТ¤зку при множинн≥й корел¤ц≥њ Ї коеф≥ц≥Їнт множинноњ корел¤ц≥њ. ¬≥н повинен бути найб≥льшим серед вс≥х ≥нших коеф≥ц≥Їнт≥в множинноњ корел¤ц≥њ.
“аблиц¤ 3. ¬их≥дн≥ та розрахунков≥ дан≥ дл¤ обчисленн¤ множинноњ корел¤ц≥њ
є
¬рожайн≥сть
ƒобрива
як≥сть грунту
–озрахунков≥ величини
п/п
Y
X1
X2
X12
X22
Y2
X1(X2
X1(Y
X2(Y
1
33,4
5,8
74
33,64
5476
1115,56
429,2
193,72
2471,6
2
39,6
5,7
83
32,49
6889
1568,16
473,1
225,72
3286,8
3
39,8
8,0
83
64,00
6889
1584,04
664,0
318,40
3303,4
4
36,4
5,6
85
31,36
7225
1324,96
476,0
203,84
3094,0
5
37,6
5,2
84
27,04
7056
1413,76
436,8
195,52
3158,4
6
39,6
5,7
83
32,49
6889
1568,16
473,1
225,72
3286,8
7
40,2
7,3
87
53,29
7569
1616,04
635,1
293,46
3497,4
8
42,4
7,1
82
50,41
6724
1797,76
582,2
301,04
3476,8
9
40,2
6,7
75
44,89
5625
1616,04
502,5
269,34
3015,0
10
40,6
7,5
74
56,25
5476
1648,36
555,0
304,50
3004,4
11
42,2
7,0
70
49,00
4900
1780,84
490,0
295,40
2954,0
12
43,8
8,2
81
67,24
6561
1918,44
664,2
359,16
3547,8
13
43,8
8,2
87
67,24
7569
1918,44
713,4
359,16
3810,6
14
43,1
7,7
80
59,29
6400
1857,61
616,0
331,87
3448,0
15
35,9
5,7
69
32,49
4761
1288,81
393,3
204,63
2477,1
16
40,6
6,9
86
47,61
7396
1648,36
593,4
280,14
3491,6
17
43,0
7,8
79
60,84
6241
1849,00
616,2
335,40
3397,0
18
43,0
7,8
79
60,84
6241
1849,00
616,2
335,40
3397,0
19
33,0
5,8
72
33,64
5184
1089,00
417,6
191,40
2376,0
20
40,0
7,4
88
54,76
7744
1600,00
651,2
296,00
3520,0
21
42,2
8,5
83
72,25
6889
1780,84
705,5
358,70
3502,6
22
33,4
5,9
70
34,81
4900
1115,56
413,0
197,06
2338,0
23
40,0
7,4
89
54,76
7921
1600,00
658,6
296,00
3560,0
24
35,9
6,0
73
36,00
5329
1288,81
438,0
215,40
2620,7
25
43,8
8,2
81
67,24
6561
1918,44
664,2
359,16
3547,8
–азом
993,5
173,1
1997
1223,87
160415
39755,99
13877,8
6946,14
79582,8
—ередн≥
39,74
6,92
79,88
48,95
6416,60
1590,24
555,11
277,85
3183,31
ѕерев≥римо передумови:
Vx2 = 7,488 %; Vx1 = 14,536 %; Vy = 8,336 %.
¬ар≥ац≥¤ достатн¤ по р¤ду ’1, але недостатн¤ по р¤дах ’2 ≥ ”.
(’2min = 1,818 (’1min = 1,71 (ymin = 2,035 —укупн≥сть однор≥дна по вс≥х р¤дах розпод≥лу.
–озгл¤немо л≥н≥йну множинну залежн≥сть:
Yх1х2 = а1 + а1x1 + а2x2, складемо ≥ розвТ¤жемо систему нормальних р≥вн¤нь,
na0 + a1(x1 + a2(x2 = (y
a0(x1 + a1(x12 + a2(x1x2 = (yx1
a0(x2 + a1(x1x2 + a2(x22 = (yx2
25a0 + 173,1a1 + 1997a2 = 993,5
173,1a0 + 1223,87a1 + 13877,8a2 = 6946,14
1997a0 + 13877,8a1 + 160415a2 = 79582,8.
ƒл¤ цього ми використаЇмо метод ∆ордана-√аусса:
a0
a1
a2
1
25
173,1
1997
993,5
173,1
1223,87
13877,8
6946,14
1997
13877,8
160415
79582,8
1
6,924
79,88
39,74
0
25,3256
50,572
67,146
0
50,572
894,64
222,02
1
0
66,05365
21,38233
0
1
1,996873
2,651309
0
0
793,6542
87,93798
1
0
0
14,0635
0
1
0
2,430053
0
0
1
0,110801
a0 = 14,0635; a1 = 2,430053; a2 = 0,110801.
–≥вн¤нн¤ залежност≥ врожайност≥ в≥д внесенн¤ орган≥чних добрив ≥ ¤кост≥ грунт≥в:
”х1х2 = 14,0635 + 2,430053(х1 + 0,110801(х2
ѕараметри a1, a2 Ц називаютьс¤ частковими коеф≥ц≥Їнтами регрес≥њ. ¬они показуютьпропорц≥ю впливу даного фактора на результат при умов≥, що ≥нш≥ фактори заф≥ксован≥ на пост≥йному середньому р≥вн≥. ѕри додатковому внесенню 1†ц орган≥чних добрив, в перерахунку на д≥ючу речовину, врожайн≥сть зросте в середньому на 2,43 ц/га, при умов≥ що x2 невпливаЇ на врожайн≥сть. ѕри зб≥льшенн≥ ¤кост≥ грунту на 1 бал врожайн≥сть зростаЇ на 0,11 ц/га незалежно в≥д д≥њ орган≥чних добрив.
ќбчислемо показники щ≥льност≥ звТ¤зку при множинн≥й корел¤ц≥њ:
ѕрост≥ або парн≥ коеф≥ц≥Їнти корел¤ц≥њ.
ћ≥ж урожайн≥стю зернових культур ≥ внесенн¤м орган≥чних добрив:
ryx1 = 0,805615.
ћ≥ж урожайн≥стю зернових культур ≥ ¤к≥стю грунт≥в:
ryx2 = 0,448182.
ћ≥ж орган≥чними добривами ≥ ¤к≥стю грунт≥в:
rx1x2 = 0,335974.
ќбчислен≥ парн≥ коеф≥ц≥Їнти корел¤ц≥њ показують, що урожайн≥сть зернових культур перебуваЇ у щ≥льному звТ¤зку з внесенн¤м орган≥чних добрив ((†0,806), ≥ у слабкому звТ¤зку з ¤к≥стю грунт≥в (0,448). ≤снуЇ слабка залежн≥сть м≥ж факторними ознаками: ¤к≥стю грунт≥в ≥ орган≥чними добривами.
„астков≥ креф≥ц≥Їнти корел¤ц≥њ.
ћ≥ж ознаками ” та ’1 без урахуванн¤ впливу ознаки ’2:
ryx1(x2) = 0,777974.
ћ≥ж ознаками ” та ’2 без урахуванн¤ впливу ознаки ’1:
ryx2(x1) = 0,318129.
ћи бачимо, що внесенн¤ орган≥чних добрив в б≥льш≥й м≥р≥ впливаЇ на урожайн≥сть зернових культур.
ћножинний коеф≥ц≥Їнт корел¤ц≥њ.
R = 0,827367
ƒ = R2 = 0,6845369 або ( 68,45 %
ќтже врожайн≥сть зернових культур на 68,45†% обумовлена впливом внесенн¤ орган≥чних добрив ≥ ¤кост≥ грунт≥в, ≥ лише на 31,55†% Ц впливом неврахованих фактор≥в, метеоролог≥чними умовами, сортом, строками с≥вби.
„астков≥ ≥ множинний коеф≥ц≥Їнти детерм≥нац≥њ.
dyx1 = 59,48 %
dyx2 = 8,97 %
ƒ = dyx1 + dyx2
¬изначивши частков≥ коеф≥ц≥Їнти детерм≥нац≥њ ми можемо сказати, що урожайн≥сть зернових культур у досл≥джуваних господарствах на 59,48†% обумовлена внесенн¤м орган≥чних добрив ≥ на 8,97†% Ц ¤к≥стю грунт≥в.
ѕерев≥римо суттЇв≥сть множинного коеф≥ц≥Їнта детерм≥нац≥њ. ƒл¤ цього використаЇмо F-критер≥й.
FR2=23,86937
F0,95(2;22)=3,44
FR2 > F0,95(2;22)
‘актичне значенн¤ перевищуЇ критичне, тому суттЇв≥сть результативноњ ознаки з обома факторами доказана.
ѕерев≥римо ≥стотн≥сть коеф≥ц≥Їнта множинноњ корел¤ц≥њ за t-критер≥Їм.
tR=R/SR=12,8486
SR=0,0644
t0,95=2,0739.
tR > t0,95, отже коеф≥ц≥Їнт множинноњ корел¤ц≥њ ≥стотний.
ќц≥нимо суттЇв≥сть коеф≥ц≥Їнт≥в регрес≥њ за t-критер≥Їм.
(а1=0,36969; t а1=6,573224.
(а2=0,0622; t а2=1,781362.
t0,95=2,0739.
t а1 > t0,95; t а2 ћи оц≥нили суттЇв≥сть коеф≥ц≥Їнт≥в регрес≥њ ≥ можемо сказати, що коеф≥ц≥Їнт а1 Ї достов≥рним, тобто суттЇво впливаЇ на урожайн≥сть, а коеф≥ц≥Їнт а2 не суттЇво впливаЇ на урожайн≥сть.
–ангова корел¤ц≥¤.
«вичайний корел¤ц≥йний анал≥з вимагаЇ виконанн¤ де¤ких передумов. оли ц≥ передумови не виконуютьс¤ то застосовують методи непараметричноњ корел¤ц≥њ, при ¤ких не використовують параметр≥в досл≥джувальних ознак. ћетоди непараметричноњ корел¤ц≥њ важливо використовувати на початкових стад≥¤њ досл≥дженн¤, щоб в≥дд≥лити не досить важлив≥ фактори. якщо ≥з к≥лькох фактор≥в потр≥бно в≥д≥брати найважлив≥ш≥, то спочатку кожен фактор досл≥джують методом непараметричноњ корел¤ц≥њ ≥ в≥дбирають найсуттЇв≥. ¬с≥ коеф≥ц≥Їнти непараметричноњ корел¤ц≥њ Ї наближеними ≥ поступаютьс¤ перед звичайними коеф≥ц≥Їнтами корел¤ц≥њ. ѕри вим≥рюванн≥ звТ¤зк≥в м≥ж ознаками пор¤дковоњ шкали використовують коеф≥ц≥Їнт ранговоњ корел¤ц≥њ. –озрахунок його грунтуЇтьс¤ на р≥зниц≥ ранг≥в d=Rx-Ry, де Rx, Ry Ц ранги елемент≥в сукупност≥ за першою ≥ другою ознаками. …ого обчислюють за формулою —п≥рмена:
“аблиц¤ 4. –озрахунок коеф≥ц≥Їнт≥в ранговоњ корел¤ц≥њ
є п/п
¬рожайн≥сть
ƒобрива
як≥сть грунту
–озрахунков≥ величини
Y
X1
X2
Ry
Rx1
Rx2
dx1
dx2
dx12
dx22
1
33,4
5,8
74
2,5
6,5
6,5
4
4
16
16
2
39,6
5,7
83
8,5
4
16,5
-4,5
8
20,25
64
3
39,8
8,0
83
10
21
16,5
11
6,5
121
42,25
4
36,4
5,6
85
6
2
20
-4
14
16
196
5
37,6
5,2
84
7
1
19
-6
12
36
144
6
39,6
5,7
83
8,5
4
16,5
-4,5
8
20,25
64
7
40,2
7,3
87
13,5
14
22,5
0,5
9
0,25
81
8
42,4
7,1
82
19
13
14
-6
-5
36
25
9
40,2
6,7
75
13,5
10
8
-3,5
-5,5
12,25
30,25
10
40,6
7,5
74
15,5
17
6,5
1,5
-9
2,25
81
11
42,2
7,0
70
17,5
12
2,5
-5,5
-15
30,25
225
12
43,8
8,2
81
24
23
12,5
-1
-11,5
1
132,25
13
43,8
8,2
87
24
23
22,5
-1
-1,5
1
2,25
14
43,1
7,7
80
22
18
11
-4
-11
16
121
15
35,9
5,7
69
4,5
4
1
-0,5
-3,5
0,25
12,25
16
40,6
6,9
86
15,5
11
21
-4,5
5,5
20,25
30,25
17
43,0
7,8
79
20,5
19,5
9,5
-1
-11
1
121
18
43,0
7,8
79
20,5
19,5
9,5
-1
-11
1
121
19
33,0
5,8
72
1
6,5
4
5,5
3
30,25
9
20
40,0
7,4
88
11,5
15,5
24
4
12,5
16
156,25
21
42,2
8,5
83
17,5
25
16,5
7,5
-1
56,25
1
22
33,4
5,9
70
2,5
8
2,5
5,5
0
30,25
0
23
40,0
7,4
89
11,5
15,5
25
4
13,5
16
182,25
24
35,9
6,0
73
4,5
9
5
4,5
0,5
20,25
0,25
25
43,8
8,2
81
24
23
12,5
-1
-11,5
1
132,25
–азом
993,5
173,1
1997
521
1989,5
–озрахуЇмо коеф≥ц≥Їнти —п≥рмена, дл¤ ранговоњ корел¤ц≥њ:
оеф≥ц≥Їнт (yx1 показуЇ, що м≥ж врожайн≥стю ≥ внесенн¤м орган≥чних добрив ≥снуЇ пр¤мий ≥ щ≥льний звТ¤зок. ј коеф≥ц≥Їнт (yx2 показуЇ, що хоч м≥ж урожайн≥стю ≥ ¤к≥стю грунт≥в ≥снуЇ пр¤мий звТ¤зок, але в≥н Ї слабкий.
“аблиц¤ 5. –езультативна таблиц¤ по корел¤ц≥йному анал≥зу
оеф≥ц≥Їнти
ѕоказники
–анжируванн¤
ѕарн≥:
ryx1
0,806
> ryx1x2
ryx2
0,448
> ryx2x1
rx1x2
0,336
„астков≥:
ryx1x2
0,778
ryx2x1
0,318
ћножинний
R
0,827
Ќайб≥льший
оеф≥ц≥Їнт —п≥рмена
(yx1
0,812
(yx2
0,233
¬исновок: ћи оц≥нили характер залежност≥ урожайност≥ зернових культур в≥д внесенн¤ орган≥чних добрив та ¤кост≥ грунт≥в у господарствах. ƒл¤ цього за пр¤мол≥н≥йною корел¤ц≥Їю обчислили параметри р≥вн¤нн¤:
yx1 = 21,38233 + 2,651309(х
yx2 = 19,91643 + 0,248167(х
ƒл¤ пр¤мол≥н≥йноњ корел¤ц≥њ показники т≥сноти звТ¤зку м≥ж досл≥джувальними ознаками r1 = 0,8056, r2 = 0,4482. ÷е говорить про те, що залежн≥сть м≥ж досл≥джуваними ¤вищами статистично достов≥рна (тобто невипадкова).
ƒл¤ множинноњ корел¤ц≥њ показники т≥сноти звТ¤зку показують, що урожайн≥сть зернових перебуваЇ у сильному звТ¤зку з внесенн¤м орган≥чних добрив, ≥ у слабкому з ¤к≥сттю грунт≥в. “акож вплив одного фактора на ≥нший не суттЇвий.
¬ рангов≥й корел¤ц≥њ обчисливши коеф≥ц≥Їнти —п≥рмена ми бачимо, що звТ¤зок м≥ж урожайн≥стю ≥ внесенн¤м орган≥чних добрив високий, а звТ¤зок м≥ж урожайн≥стю ≥ ¤к≥стю грунт≥в слабкий.
¬»—Ќќ¬ќ .
ƒосл≥дивши задану сукупн≥сть господарств за њх результативними ознаками ми можемо зробити так≥ висновки.
ѕроведен≥ розрахунки парноњ корел¤ц≥њ показують, що урожайн≥сть залежить: на 64,9 % в≥д внесенн¤ орган≥чних добрив; на 20,09 % в≥д ¤кост≥ грунт≥в; на 15,01 % в≥д впливу ≥нших неврахованих фактор≥в (кл≥матичних умов, внесенн¤ м≥неральних добрив, агротехн≥ки, ¤кост≥ оброб≥тку грунт≥в, ≥нтенсивних технолог≥й ≥ т.д.).
ѕров≥вши розрахунки множинноњ корел¤ц≥њ ми бачимо, що врожайн≥сть залежить в≥д внесенн¤ орган≥чних добрив при умов≥, що ¤к≥сть грунт≥в залишаЇтьс¤ стала на 77,8 %. ¬плив ¤кост≥ грунт≥в на врожайн≥сть при незм≥нн≥й к≥лькост≥ внесених орган≥чних добрив складаЇ 31,81 %.
Ќа основ≥ проведених розрахунк≥в можна зробити висновок, що урожайн≥сть т≥сно повТ¤зана з к≥льк≥стю внесених орган≥чних добрив ≥ маЇ слабкий звТ¤зок з ¤к≥стю грунту.
Ћ≤“≈–ј“”–ј.
Ѕугуцький ќ.ј., ќпр¤ ј.“. та ≥нш≥ / ѕ≥д редакц≥Їю Ѕугуцького ќ.ј. —≥льськогосподарська статистика з основами економ≥чноњ статистики. Ц .: ¬ища школа. √оловне вид-во, 1984. Ц 294 с.
√оловач ј.¬. —татистика: ѕ≥дручник. Ц .: ¬ища школа, 1993. Ц 623 с.
√оркавий ¬. . —татистика: ѕ≥дручник. Ц .: ¬ища школа, Ц 415 с.
ќпр¤ ј.“. —татистика: (з програмованою формою контролю знань). Ц .: ”рожай, 1996 Ц 448 с.
—татистичний щор≥чник ”крањни за 1995 р≥к / ћ-во статистики ”крањни: ¬≥дп. за вип. ¬.¬. —амченко. Ц .: “ехн≥ка, 1996. Ц 576 с.
ƒќƒј“ »
«ћ≤—“
¬—“”ѕ
–ќ«ƒ≤Ћ 1. ѕ–≈ƒћ≈“, «ј¬ƒјЌЌя ≤ —»—“≈ћј ѕќ ј«Ќ» ≤¬ –ќ—Ћ»ЌЌ»÷“¬ј.
1. ѕредмет ≥ завданн¤ статистики рослинництва.
2. —истема показник≥в статистики рослинництва.
–ќ«ƒ≤Ћ 2. —“ј“»—“»„Ќј ќ÷≤Ќ ј ѕќ ј«Ќ» ≤¬ ”–ќ∆ј…Ќќ—“≤ «≈–Ќќ¬»’.
1. –¤ди розпод≥лу виб≥рковоњ сукупност≥ та њх характеристики.
2. ¬иб≥ркова оц≥нка показник≥в.
3. —татистична оц≥нка показник≥в генеральноњ сукупност≥
–ќ«ƒ≤Ћ 3. ќ–≈Ћя÷≤…Ќ»… јЌјЋ≤« ”–ќ∆ј…Ќќ—“≤ «≈–Ќќ¬»’.
1. ѕроста (парна) корел¤ц≥¤.
2. ћножинна корел¤ц≥¤.
3. –ангова корел¤ц≥¤.
¬»—Ќќ¬ќ .
Ћ≤“≈–ј“”–ј.
ƒќƒј“ »
|
