сть в різні періоди чи моменти часу.
Таблиця 12 - Розрахунок загальної варіації
2. Визначимо факторну варіацію, тобто вплив одного фактора - виробничих витрат на 1 га посіву соняшнику на його врожайність на підприємствах Воронезької області.
W факторний=(9,9-12,6) 2 * 4 + (10,9-12,6) 2 * 13 + (18,1-12,6) 2 * 4 + (16,3-12,6) 2 * 3 + (17,1-12,6) 2 * 1=249,1 ц/га
3. Розрахуємо залишкову варіацію, тобто вплив всіх факторів, крім навантаження ріллі на один трактор:
ост=W заг -W факторний
W ост=473,1-249,1=224 ц/га
Тепер визначимо дисперсії діленням обсягу варіації на число ступенів свободи:
1) загальна дисперсія:
2) факторна дисперсія:
3) залишкова дисперсія:
1. Якщо фактичний критерій Фішера більше теоретичного, то вплив фактора істотно.
Визначимо фактичний (розрахунковий критерій Фішера):
2. Знайдемо табличне (теоретичне) значення F-критерію при рівні значущості 0,05 і числі ступенів свободи факторної (n - 1=4) і залишкової ((N - 1) - (n - 1)) дисперсій.
(0.05; 4; 20)=2,87
3. Порівняємо розрахункове і теоретичне значення критерію Фішера і зробимо висновок про істотність впливу виробничих витрат на 1га посіву соняшнику.
Так як, то вплив на врожайність такого чинника, як виробничі витрати на 1га посіву соняшнику, істотно.
4. Кореляційно-регресійний аналіз
4.1 Суть і основні умови застосування кореляційного аналізу
Найважливіше завдання загальної теорії статистики - дослідження об'єктивно існуючих зв'язків між явищами. Всі явища і процеси, що характеризують соціально - економічний розвиток, тісно взаємопов'язані і взаємозалежні між собою. У статистиці показники, що характеризують ці явища, можуть бути пов'язані або кореляційної залежністю, або бути незалежними.
Кореляційно-регресійний аналіз - це встановлення форми зв'язку, кількісний вимір впливу фактора на результат, вимірювання тісноти зв'язку і заходи впливу кожного фактора на результат.
Кореляційна залежність є окремим випадком стохастичної залежності, за якої зміна значень факторних ознак тягне за собою зміну середнього значення результативної ознаки. Кореляційна залежність досліджуванихється за допомогою методів кореляційного і регресійного аналізів.
Багатофакторний кореляційно-регресійний аналіз дозволяє оцінити міру впливу на досліджуваний результативний показник кожного з включених в модель факторів при фіксованому положенні решти чинників, а також при будь-яких можливих поєднаннях факторів з певним ступенем точності знайти теоретичне значення цього показника. При цьому важливою умовою є відсутність між факторами функціонального зв'язку.
Кореляційний аналіз вивчає взаємозв'язки показників і дозволяє вирішити наступні завдання:
- Оцінка тісноти зв'язку між показниками за допомогою парних, приватних і множинних коефіцієнтів кореляції;
- Оцінка рівняння регресії.
Метою регресійного аналізу є оцінка функціональної залежності умовного середнього значення результативної ознаки від факторних.
Основною передумовою регресійного аналізу є те, що тільки результативний ознака підпорядковується нормальному закону розподілу, а факторні ознаки можуть мати довільний закон розподілу. При цьому в регресійному аналізі заздалегідь мається на увазі наявність причинно-наслідкових зв'язків між результативним і факторними ознаками. [9]
4.2 Побудова багатофакторної кореляційної моделі врожайності соняшнику
Побудуємо багатофакторну кореляційно-регресійну модель врожайності соняшнику по господарствах Семілукского, Аннинского і Хохольского районів з використанням наступних незалежних змінних:
? х 1 - Виробничі витрати на 1 га посіву соняшнику (рівень інтенсивності), руб;
? х 2 - Навантаження ріллі на 1 трактор, га;
? х 3 - Фондоозброєність 1 працівника, тис. руб;
? х 4 - Енергоозброєність на 1 працівника, л.с .;
? х 5 - Рівень спеціалізації,%;
? х 6 - Витрати праці на 1 га посіву соняшнику, чол-год;
? x7 - Вартість добрив на 1 га соняшнику, руб.
...
