Рентабельность продаж в первой группе выше чем во второй на 45%.

Рассмотрим влияние факторов:

Рентабельность продаж меньше в первой группе в сравнении со второй за счет уменьшения прибыли на 91,9%. Обратная зависимость между полной себестоимостью реализованной продукции и рентабельностью (снижение затрат на 94,4%).

Аналогично проведем анализ третьей группы в сравнении с типичной:

Рентабельность продаж в третьей группе районов ниже, чем во второй, типичной, группе на 31%.

Рентабельность продаж меньше в третьей группе в сравнении со второй за счет уменьшения прибыли на 80%. Обратная зависимость между полной себестоимостью реализованной продукции и рентабельностью (снижение затрат на 71%).

8. Корреляционно-регресионный анализ показателей эффективности интенсификации производства

Корреляционный методимеет своей задачей количественное определение тесноты связи между двумя признаками (при парной связи) и между результативным и множеством факторных признаков (при многофакторной связи).

Корреляция - это статистическая зависимость между случайными величинами, не имеющими строго функционального характера, при которой изменение одной из случайных величин приводит к изменению математического ожидания другой.

В статистике различаются следующие варианты зависимостей:

• парная корреляция - связь между двумя признаками (результативным и факторным или двумя факторными);

• частная корреляция - зависимость между результативным и одним факторным признаками при фиксированном значении других факторных признаков;

• множественная корреляция - зависимость результативного и двух или более факторных признаков, включенных в исследование.

Корреляционный и регрессионный анализ как общее понятие включает в себя измерение тесноты, направления связи и установление аналитического выражения (формы) связи (регрессионный анализ).

Регрессионный метод заключается в определении аналитического выражения связи, в котором изменение одной величины (называемой зависимой или результативным признаком) обусловлено влиянием одной или нескольких независимых величин (факторов), а множество всех прочих факторов, также оказывающих влияние на зависимую величину, принимается за постоянные и средние значения. (Регрессия может быть однофакторной (парной) и многофакторной (множественной).

Таблица 12

Исходные и расчетные данные для проведения корреляционно-регрессионного анализа

№ п/п	Районы	Урожайность, ц/га Y	Внесено удобр. на 1 га посева, ц.д.в. Х1	Затраты чел-ч на 1 га, Х2	Y*X₁	Y*X₂	X₁²	X₂²	Y²	X₁*X₂
1	Черемховский	2,85	13,31	10,9	37,93	31,065	177,156	118,81	8,1225	145,079
2	Чунский	9,74	38,35	10,18	373,53	99,1532	1470,72	103,632	94,8676	390,403
3	Куйтунский	15,71	111,59	9,61	1753,08	150,9731	12452,3	92,3521	246,804	1072,38
4	Балаганский	10,13	72,74	36,82	736,86	372,9866	5291,11	1355,71	102,617	2678,29
5	Зиминский	19,47	199,03	10,15	3875,11	197,6205	39612,9	103,023	379,081	2020,15
6	Усть-Илимский	11,83	65,42	9,3	773,92	110,019	4279,78	86,49	139,949	608,406
7	Усольский	26,11	278,43	13,6	7269,81	355,096	77523,3	184,96	681,732	3786,65
8	Качугский	8,48	9,79	20,72	83,02	175,7056	95,8441	429,318	71,9104	202,849
9	Киренский	12,83	8,16	34,98	104,69	448,7934	66,5856	1223,6	164,609	285,437
10	Иркутский	14,56	177,72	14,44	2587,60	210,2464	31584,4	208,514	211,994	2566,28
11	Усть-Кутский	6,59	-	17,92	-	118,0928	-	321,126	43,4281	-
Итог	18,13	177,83	14,06	3224,06	254,9078	31623,5	197,684	328,697	2500,29

Проанализируем полученные данные в приложении:

Уравнение связи имеет вид:

Y_x=5,240+0,065*X₁+0,091*X₂

Это означает, что с увеличением затрат и количества внесенных удобрений урожайность увеличивается на 0,091 и 0,065 соответственно.

· Множественный коэффициент корреляции показывает сильную связь между результатом и факторами, включенными в анализ (R_yx₁_x₂= 0,9128). Чтобы определить степень тесноты связи воспользуемся шкалой Чеддока, т.к. коэффициент корреляции выше 0,7 это значит, что связь сильная, линейная, прямая.

83,3% вариации урожайности обусловлено изменением затратами чел-ч на 1 га и количеством внесенных удобрений на 1 га посева (R²=0,8332)

Анализ следует завершить «Выводом остатка» (приложение табл. 4)

Выводы и предложения

Проанализировав курсовую можно сделать следующие выводы:

Максимальный удельный вес площади зерновых в площади посевов в Зиминском районе – 85,02 %, а минимальный в Усть-Кутском – 31,81 %. Средне значение по 11 районам – 65,59 %.

По удельному весу денежной выручки от реализации зерна в стоимости продукции можно сказать, что больше всех развито производство зерна в Чунском районе, также хорошо развито в Куйтунском, Балаганском, Зиминском и Качугском районах.

При построении аналитической группировки с неравными интервалами по урожайности зерновых можно выделить типичную группу, в нашем случае типичной группой является вторая группа, так как она имеет среднюю урожайность ближе к урожайности всей совокупности. Данные группировки оформляются в виде таблицы 8.

Наблюдается следующая закономерность: с увеличением материально денежных затрат на гектар посева урожайность зерновых культур увеличивается.

Аналитическая группировка по себестоимости. Типичной группой является вторая. В первой и третьей группах районов вложенные затраты не окупились выходом продукции поэтому себестоимость зерна увеличилась.

Индексный анализ показал, что прибыль в первой и третьей группах снизилась, по сравнению с типичной, соответственно произошло снижение рентабельности.

Для более эффективного производства зерна можно сделать следующие предложения: эффективно использовать земельные, трудовые и материальные ресурсы районов; увеличить объемы производства, улучшить качество продукции; снизить материально-денежные затраты на производство сельскохозяйственной продукции.

Приложение

Множественная корреляция

Таблица 1

Исходные данные для корреляционного анализа

2	Исходные данные для корреляционного анализа
3	Районы	Урожайность ц/га Y	Внесено удобрений на 1 га посева, ц.д.в. X₁	Затраты чел-ч на 1 га, X₂
4	1) Черемховский	2,85	13,31	10,9
5	2) Чунский	9,74	38,35	10,18
6	3) Куйтунский	15,71	111,59	9,61
7	4)Балаганский	10,13	72,74	36,82
8	5) Зиминский	19,47	199,03	10,15
9	6) Усть-Илимский	11,83	65,42	9,3
10	7) Усольский	26,11	278,43	13,6
11	8) Качугский	8,48	9,79	20,72
12	9) Киренский	12,83	8,16	34,98
13	10) Иркутский	14,56	177,72	14,44
14	11) Усть-Кутский	6,59	17,92

Вывод итогов
Столбец 1	Столбец 2	Столбец 3
Столбец 1	1
Столбец 2	0,892122272	1
Столбец 3	-0,160118325	-0,3281378	1

Множественная регрессия

Таблица 2

Исходные данные для регрессионного анализа

2	Исходные данные для корреляционного анализа
3	Районы	Урожайность ц/га Y	Внесено удобрений на 1 га посева, ц.д.в. X₁	Затраты чел-ч на 1 га, X₂
4	1) Черемховский	2,85	13,31	10,9
5	2) Чунский	9,74	38,35	10,18
6	3) Куйтунский	15,71	111,59	9,61
7	4)Балаганский	10,13	72,74	36,82
8	5) Зиминский	19,47	199,03	10,15
9	6) Усть-Илимский	11,83	65,42	9,3
10	7) Усольский	26,11	278,43	13,6
11	8) Качугский	8,48	9,79	20,72
12	9) Киренский	12,83	8,16	34,98
13	10) Иркутский	14,56	177,72	14,44
14	11) Усть-Кутский	6,59	0	17,92

Таблица 3

ВЫВОД ИТОГОВ
Регрессионная статистика
Множественный R	0,912805952
R-квадрат	0,833214705
Нормированный R-квадрат	0,791518382
Стандартная ошибка	2,91045176
Наблюдения	11
Дисперсионный анализ
df	SS	MS	F	Значимость F
Регрессия	2	338,5399826	169,2699913	19,98292974	0,000773804
Остаток	8	67,76583556	8,470729445
Итого	10	406,3058182
Коэффициенты	Стандартная ошибка	t-статистика	P-Значение	Нижние 95%	Верхние 95%	Нижние 95,0%	Верхние 95,0%
Y-пересечение	5,240437082	2,325948867	2,253031937	0,054309739	-0,123210619	10,60408478	-0,123210619	10,60408478
Переменная X 1	0,065099591	0,010459724	6,223834558	0,000252786	0,040979425	0,089219758	0,040979425	0,089219758
Переменная X 2	0,091257747	0,097451716	0,93644064	0,376449903	-0,133466312	0,315981806	-0,133466312	0,315981806

Таблица 4

Экономико-статистический анализ эффективности производства зерна на примере группы районов (стр. 5 из 6)

8. Корреляционно-регресионный анализ показателей эффективности интенсификации производства

Выводы и предложения

Приложение