тість реалізованої продукції рослинництва за аналізований період збільшилася на 29,79% або на 65,7 рубля за рахунок збільшення обсягу і структури виробництва на 0,81% або 1,8 р. і за рахунок збільшення собівартості окремих видів продукції на 28,74% або 63,9 р.
4. Кореляційно-регресійний аналіз впливу врожайності зернових і частки витрат на оплату праці на показник собівартості
.1 Кореляційно-регресійний аналіз впливу врожайності зернових на показник собівартості
Регресійний і кореляційний аналізи - це ефективні методи, які дозволяють аналізувати значні обсяги інформації з метою дослідження ймовірної взаємозв'язку двох і більше змінних.
У регресивному аналізі розглядається зв'язок між однією змінною, яка називається залежною змінною, або ознакою, і декількома іншими, які називаються незалежними змінними.
Оскільки метою регресійного аналізу є виявлення впливу змінних X на значення змінної Y, останню ще називають відгуком, або результативним чинником, а змінні x - факторами, які впливають на відгук.
Регресійний аналіз використовується з двох причин:
По-перше, так як опис залежності між змінними допомагає встановити наявність можливого причинного зв'язку.
друге, отримання аналітичної залежності між змінними дає можливість передбачати майбутні залежності змінної за значеннями незалежних змінних.
При аналізі соціально-економічних процесів регресія застосовується одночасно з кореляцією.
За допомогою регресії визначаються аналітичні залежності між змінними, а через кореляційний аналіз - сила зв'язку між факторами і відгуком.
Саме тому, що основні статистичні проблеми регресійного аналізу вирішуються аналізом кореляцій, методи регресійного і кореляційного аналізу тісно пов'язані між собою.
Виділяють функціональні та кореляційні зв'язки між явищами та ознаками. При функціонального зв'язку слідом за зміною аргументу завжди слід певна зміна функції. При кореляційної зв'язку зміна аргументу на певну величину дає кілька значень залежної змінної. p align="justify"> Для перевірки тісноти зв'язку між врожайністю зерна та рівнем собівартості, визначення невідомих причинних зв'язків, встановлення ступеня впливу незалежної змінної, проведемо кореляційно-регресійний аналіз. Для цього звернемося до наступної таблиці:
Таблиця 11 - Вихідні та розрахункові дані для визначення коефіцієнта кореляції
№ п/пУрожайность зернових (x), ц/гаСебестоімость 1 ц зернових (y), р. ( ) 2 ( )
