Статистическая обработка земельно-кадастровой информации

Таблица 4.2

Выравнивание динамического ряда производственных затрат

по среднему коэффициенту роста

Х1i=100,0*1,074i-1

Таблица 4.3

Выравнивание динамического ряда количества атмосферных осадков

по среднему коэффициенту роста

Х2i=330,0*1,008i-1

Таблица 5.1

Выравнивание урожайности зерновых

способом наименьших квадратов

Динамика роста урожайности зерновых

Таблица 5.2

Выравнивание производственных затрат

способом наименьших квадратов

Динамика роста производственных затрат

Таблица 5.3

Выравнивание количества атмосферных осадков

способом наименьших квадратов

Динамика роста количества атмосферных осадков

ГЛАВА 2. Вариационные ряды

Первым шагом систематизации материалов статистического наблюдения является подсчет числа единиц, обладающих тем или иным признаком. Расположив единицы в порядке возрастания или убывания их количественного признака и подсчитав число единиц с конкретным значением признака, получаем вариационный ряд. Другими словами, вариационный ряд характеризует распределение единиц определенной статистической совокупности по какому-либо количественному признаку. Вариационный ряд - это ряд чисел, показывающий, каким образом числовые значения признака связаны с их повторяемостью. Количество повторяемости - частота или веса вариантов (F).

При кадастровой оценке земель используется сплошной метод, т. е. исходные данные берутся по всем хозяйствам земельно-оценочного района и не могут быть нормально распределены из-за различного уровня интенсивности сельскохозяйственного производства колхозов и совхозов. Поэтому нормально распределены должны быть результативные показатели, отнесенные к единице производственных факторов.

Анализ вариационного ряда начинают с определения показателей вариации:

1) размах вариации (R) характеризует колебания максимального и минимального значения переменной:

R = Xmax - Xmin ;

2) среднее квадратическое отклонение (у) наиболее объективно характеризует колеблемость:

у = ,

где - среднеарифметическое значение переменных ряда;

3) нормированное отклонение вариационного ряда проверяет нормальность распределения переменных в нем:

t = ;

Нормальное распределение - распределение, описывающееся плотностью. Кривая нормального распределения - кривая, изображающая плотность распределения. Она выражается формулой Гаусса-Лапласа:

.

Асимметрия - мера косости распределения. Этот показатель характеризует горизонтальное отклонение кривой F(t) от кривой нормального распределения (влево или вправо):

.

Эксцесс - мера крутости распределения. Характеризует вертикальное отклонение кривой нормального распределения:

2. 2 Статистическая группировка земельно-кадастровых показателей

и построение статистических таблиц

При обработке статистических материалов возникает необходимость выделения однородных групп, типов, а затем уже описание этих групп определенными количественными характеристиками. Расчленение совокупности на группы, однородные по какому-либо признаку, называется группировкой. Для ее проведения необходимо определить те характеристики (группировочные признаки), по которым она будет проводиться, и их значений, отделяющих одну группу от другой (интервалы группировки).

В данной работе группировка будет проводиться по таким важным экономическим показателям, как урожайность, стоимость валовой продукции и чистого дохода на 1 га сельскохозяйственных угодий. Для этого в таблицах 7.1 - 7.5 производится расчет валовой продукции, чистого дохода и производственных затрат по всем культурам в 20 хозяйствах с использованием следующих формул:

- валовая продукция: ,

где Вi - удельный вес культуры в данном хозяйстве;

Уi - урожайность культуры;

Цi - кадастровая цена за 1 ц продукции.

- производственные затраты: ,

где Пi - производственные затраты по i-ой культуре.

- чистый доход: .

По способу составления группировка может быть первичной и вторичной. Величина интервала превичной группировки (h) определяется по формуле:

h = (Xmax - Xmin) / K,

где Xmax и Xmin - максимальное и минимальное значения признака;

К - количество групп, на которые подразделяются хозяйства. Определяется по формуле Стерджеса:

K = 1+1,32*lg n.

При вторичной группировке количество хозяйств в группе одинаково или несильно отличается, введены открытые интервалы. При комбинированной группировке производится выделение подгрупп в каждой группе по какому-либо другому показателю (возможна группировка и более чем по двум показателям). В таблицах 9.1-9.8 выделены группы хозяйств по урожайности культур, которые подразделяются на подгруппы по баллу бонитета по свойствам почв. Анализируя полученные результаты, видим, что при общей зависимости урожайности от количества применяемых удобрений по группам, наблюдается более высокая отдача на земле с более высоким баллом бонитета почв.

Для выявления причин, определяющих величину чистого дохода, строится аналитическая таблица 10, в которую включаются 5 факторов: валовая продукция, производственные затраты, основные производственные фонды, затраты живого труда и затраты удобрений.

ГЛАВА 3. Математическая обработка исходной информации

3. 1. Определение тесноты связи между результатирующим фактором и факторами, влияющими на него, а также

тесноты связи между самими влияющими факторами

Таблица 11

Исходные данные

Теснота и направление парной линейной корреляционной зависимости переменных Х и Y определяется коэффициентом корреляции. Он принимает значения от -1 до +1. При связь тесная, фактор, оказывающий влияние на результирующий показатель достоверен. При связь практически отсутствует и рассматриваемый фактор следует исключить.

Связь между результирующим и влияющими факторами отражается уравнением множественной линейной регрессии:

Y=Ao + A1X1 + A2X2 +…+ AnXn ,

где Ao - свободный член уравнения, экономической интерпретации не имеет;

A1,A2,…,An - коэффициенты уравнения, показывающие на сколько изменится результирующий фактор при изменении влияющего на единицу;

X1, X2,…,Xn - значения влияющих факторов.

В результате решения задачи с помощью “Regma” были получены следующие коэффициенты уравнения множественной линейной регрессии:

A[ 0]= 3.3854

A[ 1]= 0.0101

A[ 2]= -0.0076

A[ 3]= -1.7198

A[ 4]= 2.9394

A[ 5]= -0.0764

A[ 6]= -0.0252

A[ 7]= 0.0501

A[ 8]= 0.1559

Приведенное значение среднего квадратического отклонения фактических значений результирующего показателя от его вычисленных значений = 0.1376.

Коэффициент множественной корреляции = 0.89.

Коэффициент детерминации = 0.79.

Пакет программных средств “Regma” позволяет отбраковать факторы, не влияющие или мало влияющие на результирующий. Первоначально при расчете используются все факторы, которые могут влиять. В полученных результатах отражается теснота связи между результирующим фактором и факторами, влияющими на него (I матрица результатов), а также связь между самими влияющими факторами (II матрица результатов).

Таблица 12

Характеристики рядов исходной матрицы (I)

Таблица 13

Характеристики рядов исходной матрицы (II)

Таблица 14

Страницы: 1, 2, 3, 4, 5