Методические рекомендации (на примере группировок районов области по урожайности зерновых культур и продуктивности животных).

Методика выполнения задания:

1. Определение группировочного признака (основания группировки), по величине которого будет проведено разбиение единиц совокупности на группы.

2. Ранжирование единиц совокупности по возрастанию значений группировочного признака.

3. определение числа интервалов группировки (количества выделяемых групп) по формуле:

 

,

где k – число интервалов;

n – число единиц наблюдений.

Допускается разбиение совокупности районов области на 3 группы.

4. Вычисление величины интервала (для группировки с равными интервалами) по формуле:

где h – величина интервала;

x_max, x_min – максимальное и минимальное значения группировочного признака.

5. Определение границы интервалов;

6. Представление группировки в виде группировочной таблицы.

 

Примеры статистической группировки районов области.

Пример 1 – статистическая группировка районов по урожайности

Таблица

Группировка районов области по урожайности зерновых культур

Группы районов	№ района	Исходные данные для определения системы показателей
Факторный признак	Результативный признак
Урожайность, ц/га	Посевная площадь, тыс. га	Валовой сбор, ц	себестоимость, руб./ц	Валовой сбор, ц	Общие затраты, руб.
1 группа
Итого по 1 группе		х			х
Среднее

Продолжение таблицы

2 группа
Итого по 2 группе		х			х
Среднее
3 группа
Итого по 3 группе		х			х
Среднее
Итого по трем группам		х			х
Среднее

 

Пример 2 – статистическая группировка районов по продуктивности животных.

Таблица

Группировка районов области по удою от одной коровы

Группы районов	№ района	Исходные данные для определения системы показателей
Факторный признак	Результативный признак
удой от 1 коровы, ц	Поголовье коров, тыс. гол.	Валовой надо молока, тыс. т	себестоимость 1 ц молока, руб.	Валовой надой, тыс. т	Затраты на молоко, тыс. руб.
1 группа
Итого по 1 группе		х			х
Среднее
2 группа
Итого по 2 группе		х			х
Среднее
3 группа
Итого по 3 группе		х			х
Среднее
Итого по трем группам		х			х
Среднее

 

 

Приложение 6

тема: «Корреляция и регрессионный анализ»

 

Исследование объективно существующих связей между явлениями – важнейшая задача статистики. Корреляционный метод предназначен для выявления и количественного определения тесноты связи между двумя признаками (при парной связи) и множеством признаков (при многофакторной связи).

Метод регрессионного анализа заключается в определении аналитического выражения связи, в котором изменение одной величины (называемой результативным признаком) обусловлено влиянием одной или нескольких независимых величин (факторов).

 

Методические рекомендации (на примере анализа зависимости урожайности озимой пшеницы от балла оценки земли)

Методика выполнения задания:

1. Представить данные об урожайности и балле оценки земли на графике в виде диаграммы рассеивания

 

Рис. 1. Зависимость урожайности озимой пшеницы от балла оценки земли.

Сделать выводы о направлении, характере и тесноте связи

 

2. Рассчитать коэффициент парной линейной корреляции Пирсона.

коэффициент корреляции Пирсона определяем по формуле:

где σ_х – стандартное отклонение признака Х; σ_у – стандартное отклонение признака У;

 

где

 

Для решения задачи составляется следующая таблица.

Исходные и расчетные данные к определению коэффициента корреляции и параметров уравнения регрессии.

№ участка	Исходные данные	Вычисления
Х	У	Х2	У2	ХУ
. n
Суммы	∑Х	∑У	∑Х2	∑У2	∑ХУ

 

Интерпретация коэффициента корреляции между изучаемыми признаками установления связь:

Сильная, тесная при r≥0,7;

Средняя при 0,5≤r≤0,69;

Умеренная при 0,3≤r≤0,49;

Слабая при 0,2≤r≤0,29;

Практически отсутствует r≤0,19.

Если r>0 – связь положительная;

Если r<0 – связь отрицательная.