Анализ производства молока в СПК "Путь Ленина" (стр. 7 из 8)
Пкрс = Пкор+ Пжив
Пкрсб = Пкорб + Пживб = 318 +307= 625 гол
Пкрсусл 1 = Пкоро + Пживб = 318 + 307 = 625 гол
Пкрсо = Пкоро + Пживо = 318 + 216 = 534 гол
∆ Пкрсобщ = Пкрсо - Пкрсб = 534 – 625 = - 91 гол
∆ПкрсПкор = Пкрсусл 1 - Пкрсб = 625 – 625 = 0 гол
∆ПкрсПжив = Пкрсо - Пкрсусл 1 = 534 – 625 = - 91 гол
Проверка:
∆ Пкрсобщ = ∆ПкрсПкор + ∆ПкрсПжив = 0 + (-91) = - 91 гол
По данным проведенного расчета видим, что в анализируемом периоде общее поголовье животных снизилось на 91 гол за счет снижения поголовья животных на выращивании и откорме.
Таблица 9
Расчет влияния структуры стада на производство молока в СПК «Путь Ленина»
| Группа животных | Поголовье | Структура стада, % | Фактическое поголовье 2008 г, пересчитанное на структуру 2006 г | Выход продукции от 1 гол., ц | Выход продукции от фактического поголовья при структуре стада 2006 г, ц. | |||||
| 2006 | 2008 | 2006 | 2008 | 2006 | 2008 | возможное | 2008 | |||
| Коровы | 318 | 318 | 50,9 | 59,6 | 162 | 31,6 | 25,1 | 2429,5 | 4769 | |
| Животные на выращивании и откорме | 307 | 216 | 49,1 | 40,4 | 106 | 1,3 | 1,5 | 113,9 | 330 | |
По данным таблицы 9 поголовье коров за анализируемый период не изменилось и составляет 318 голов, поголовье животных на выращивании и откорме сократилось на 91 голову. Фактическое поголовье коров, пересчитанное на структуру 2006 года составляет 162 головы, а животных на выращивании и откорме – 106 голов. Валовой надой от одной коровы в 2008 году сократился на 6,5 ц. Выход продукции от 1 головы животных на выращивании и откорме увеличился на 0,2 ц. Выход продукции от фактического поголовья коров при структуре стада 2006 года составляет 2429,5 ц., от фактического поголовья животных на выращивании и откорме – 113,9 ц.
3.5 Анализ обеспеченности животных кормами и эффективности их использования
Таблица 10
Динамика продуктивности коров в СПК «Путь Ленина»
| Показатели | 2006 г. | 2007 г. | 2008 г. | Базисный темп роста, % |
| Удой молока на 1 среднегодовую корову. кг | 3165 | 3067 | 2509 | 79,3 |
По данным таблицы 7 удой молока на 1 среднегодовую корову сократился на 650 кг. Для наглядности темп роста удоя молока представим на графике. (рисунок 1)
Рисунок 1. Динамика продуктивности коров в СПК «Путь Ленина»
Таблица 11
Состав и структура кормового рациона в СПК «Путь Ленина»
| Вид кормов | Плановая потребность, ц к ед. | Фактически заготовлено, ц к. ед | Уровень обеспеченности, % |
| Овес (мука)КомбикормСилосСенажСеноСоломаЗеленый корм | 6647-969036403220890,4- | 5750-104552137,21890,6-- | 86,5-107,958,758,7-- |
| Всего ц к. ед. | 24087,4 | 20232,8 | 84 |
| Заготовлено кормов на 1 у.г., ц к. ед. | 35,33 | 36 | 101,9 |
По данным таблицы 11 уровень обеспеченности животных кормами при сравнении фактически заготовленного количества ц. к. ед. и плановой потребности составляет 84%. В том числе максимальный уровень и выполнение плана по заготовке имеет только силос (107,9 %). Наименьший уровень обеспеченности грубыми кормами. План по заготовке соломы не выполнен, а уровень обеспеченности сеном и сенажом составляет 58,7 % от плановой потребности соответственно. План по заготовке овса также выполнен только на 86,5 %. Уровень обеспеченности кормами на одну условную голову скота составляет 101,9 % от возможного. (сведения о содержании кормовых единиц в в 1 ц представлены в приложении 4).
Далее проанализируем динамику обеспеченности КРС кормами. Для этого рассчитаем такие показатели как абсолютный прирост, темп роста, темп прироста и 1 % абсолютного прироста количества заготовленных кормов на 1 условную голову.
-Абсолютный прирост
∆yц=yi– yi-1- цепной,
∆yб= yi– y0-базисный,
где yi– уровень сравниваемого периода;
yi-1 – уровень предшествующего периода;
y0 – уровень базисного периода.
-Абсолютное значение 1% прироста:
A%=(Yi-1)/100
Данные расчета представим в таблице 12.
Таблица 12
Показатели динамики обеспеченности КРС кормами в СПК «Путь Ленина»
| Годы | Условные обозначения | Заготовлено кормов на 1 у.г., ц к. ед. | Абсолютный прирост | Темп роста | Темп прироста | 1 % абсолютного | |||
| цепной | базисный | цепной | базисный | цепной | базисный | прироста | |||
| 2004 | X0 | 35 | - | - | - | - | - | - | - |
| 2005 | X1 | 39 | 4 | 4 | 111,4 | 111,4 | 11,4 | 11,4 | 0,39 |
| 2006 | X2 | 34 | -5 | -1 | 87,2 | 97,1 | -12,8 | -2,9 | 0.34 |
| 2007 | X3 | 38 | 4 | 3 | 111,8 | 108,6 | 11,8 | 8,6 | 0,38 |
| 2008 | X4 | 36 | -2 | 1 | 94,7 | 102,9 | -5,3 | 2,9 | 0,36 |
По данным таблицы 12 на протяжении 5 лет не наблюдается постоянного роста или снижения количества заготовленных кормов на одну голову. Наибольший показатель в 2005 году – 39 ц. к.ед. Для наглядности представим изменения данного показателя на графике (рисунок 2).
Рисунок 2. Показатели динамики обеспеченности кормами в СПК «Путь Ленина»
Далее проведем корреляционно-регрессионный анализ зависимости валового надоя молока от уровня обеспеченности коров кормами.
При парной прямолинейной регрессии, увеличение факторного признака влечет за собой равномерное увеличение или снижение результативного признака.
Если связь прямолинейная, то аналитически такая связь записывается уравнением прямой ŷ=a0+a1x. Нужно иметь в виду, уравнение регрессии правильно выражает лишь при условии независимости коэффициентов a0 иa1 от факторного признака x либо такой незначительной зависимости, которой можно пренебречь.
Для нахождения параметров a0 иa1 строится система нормальных уравнений.
a0n + a1∑ x=∑y
a0∑ x + a1∑ x2=∑y x
где a0 иa1 – неизвестные параметры уравнения
У = аx+в, где у – валовой надой, ц,
x - кормообеспеченность, ц к. ед.
Найдем значение a0 из первого уравнения:
a0= (300а1-250,82)/ 8; a0=37,5а1 – 31,35
Подставим во второе уравнение:
(37,5а1 – 31,35)*300 + 11296 a1 = 9413,24
22546 a1 = 18818,24; a1 = 0,83
Найдем a0, подставив a1в 1 уравнение:
8a0 + 0,83*300=250,82; 8a0= 1; a0= 0,13
Подставим значения в уравнение прямой
ŷx= 0,13+ 0,83x
Таблица 13
Зависимость продуктивности коров (y) от уровня их кормления (x)
| Год | x | y | xy | x2 | y2 | ŷ |
| 2001 | 42 | 30,55 | 1283,1 | 1764 | 933.30 | 34,99 |
| 2002 | 39 | 34,72 | 1354.08 | 1521 | 1205,48 | 32,5 |
| 2003 | 37 | 32,08 | 1186.96 | 1369 | 1029,13 | 30,84 |
| 2004 | 35 | 33,01 | 1155,35 | 1225 | 1089,66 | 29,18 |
| 2005 | 39 | 33,05 | 1288,95 | 1521 | 1092,30 | 32,5 |
| 2006 | 34 | 31,65 | 1076,1 | 1156 | 1001,72 | 28,35 |
| 2007 | 38 | 30,67 | 1165,46 | 1444 | 940,65 | 31,67 |
| 2008 | 36 | 25,09 | 903,2424 | 1296 | 629,51 | 30,01 |
| Сумма | 300 | 250,82 | 9413,24 | 11296 | 7921,75 | 250,82 |
После проведенных расчетов, приходим к выводу об изменении выхода продукции в зависимости то объема потребления кормов. В большинстве случаев, чем больше уровень потребления кормов, тем выше был выход продукции.
Найденный в уравнении линейной регрессии коэффициент а1 при x именуют коэффициентом регрессии. Коэффициент регрессии показывает, насколько изменяется результативный признак y при изменении факторного признака x на единицу. В нашем случае, при изменении объема потребления кормов на 1 у.гол. на 1 ц., выход продукции изменится на 0,83 ц.
В случае линейной зависимости между двумя коррелируемыми величинами тесноту связи измеряют линейным коэффициентом корреляции (r), который может быть рассчитан по формуле:
r=(xy-x*y)/(σx*σy)где
σx – среднее квадратическое отклонение факторного признака,
σy – среднее квадратическое отклонение результативного признака.
значения σx и σy рассчитаем по формулам:
σx = √xc2 – (xc)2 ; σy =Ö yc2 – (yc)2
для чего воспользуемся суммами, рассчитанными для исчисления параметров связи:
åх=300; åу=250,82; åх2=11296; åу2=7921,75; n=8
Отсюда хс=37,5; ус=31,35; хс2=1412; ус2=739,84;
σх=Ö1412–37,52 =2,4
σу=Ö990,2–31,352= 2,7,
r = (1176,66-37,5*31,35)/ 2,4*2,7= 1,03/6,48 = 0,16
т.е. теснота связи между объемом потребления кормов и изменением выхода продукции небольшая.
Квадрат линейного коэффициента корреляции r2 называется линейным коэффициентом детерминации (i)
i = r2 =0,162 =0,03
Данный коэффициент показывает, что на 3% вариация выхода продукции определяется вариацией количества заготовленных кормов на 1 условную голову ина 97% вариацией всех остальных причин и условий. Для оценки значимости коэффициента корреляции r воспользуемся t – критерием Стьюдента, который применяется при t – распределении, отличном от нормального. При линейной однофакторной связи t критерий можно рассчитать по формуле: