Реферат Статистический анализ численности и продуктивности коров
Работа добавлена на сайт bukvasha.net: 2015-10-28Поможем написать учебную работу
Если у вас возникли сложности с курсовой, контрольной, дипломной, рефератом, отчетом по практике, научно-исследовательской и любой другой работой - мы готовы помочь.
Предоплата всего
от 25%
Подписываем
договор
Введение
Животноводство- группа жизненно важных отраслей сельского хозяйства. Она включает скотоводство, свиноводство, овцеводство, пчеловодство, рыбоводство, оленеводство, звероводство. Животноводство обеспечивает население высококалорийными продуктами питания - молоком, мясом, яйцами, медом, рыбой и служит источником сырья для получения масла, сыра, творога, сметаны, кефира, мясных и рыбных изделий. Оно оказывает существенное влияние на развитие легкой, химической и фармацевтической промышленности, поставляя им шелк - сырец, шерсть, кожи, меховое сырье, воск, пух - перо, дополняя энергетические ресурсы сельского хозяйства, поставляя рабочих лошадей, волов, верблюдов, мулов и других животных. Из отходов переработки скота и птицы изготовляются мясо - костная, костная и кровяная мука, обрат и другие корма. Побочная продукция - навоз является ценным органическим удобрением и в комплексе с миниральными значительно повышает плодородие почвы и урожайность сельскохозяйственных культур. Животноводство - сложная группа отраслей, животные выступают здесь как основные (коровы, быки - производители, свиноматки, овцематки) и оборотные фонды (молодняк и животные на откорме, птица). Оно непосредственно не связано с землей, поскольку земля является лишь пространственным базисом, на котором располагаются комплексы, фермы и другие постройки. Правильное ведение животноводства ускоряет процессы специализации и концентрации сельскохозяйственного производства, и значительно повышается их эффективность. В успешном осуществлении программы развития животноводства важное место принадлежит статистике, которая должна всесторонне отражать состояние и развитие этой отрасли. Изучение состояния и развития животноводства осуществляется при помощи системы статистических показателей, которая включает показатели наличия, состава и размещения скота, воспроизводства и движения скота, продуктивности животных, выхода валовой и товарной продукции. Большое значение для характеристики различий в уровне развития животноводства имеют показатели интенсификации производства: потребление и качество кормов, наличие основных производственных фондов и энергетических ресурсов, уровень механизации производственных процессов, обеспеченность квалифицированными кадрами, формы и качество зоотехнических мероприятий. Использование этой группы показателей позволяет выявлять резервы увеличения производства продукции и повышения эффективности отрасли, определять оптимальные соотношения между численностью и продуктивностью животных, своевременно выявлять и предупреждать возможные диспропорции между численностью скота, трудовыми и материальными ресурсами. Особое внимание в современных условиях уделено изучению процессов межхозяйственного кооперирования в животноводстве, переводу его на индустриальную основу. Это вызывает необходимость статистического изучения современных тенденций изменения численности скота и объемов производства продукции в хозяйствах.
Поэтому целью написания курсовой работы является статистическое изучение численности и продуктивности коров в колхозе ОАО "Димское" и сделать соответствующие выводы и предложения по повышению уровня продуктивности.
Задачами курсовой работы являются: расчленение изучаемого явления на части по существующим признакам, выделение социально-экономических типов, проведение корреляционно-регрессионного анализа и выявление взаимосвязи и взаимообусловленности; проведение анализа численности, продуктивности и выхода продукции за 10 лет; проведение индексного анализа и анализа структуры стада в отчетном и базисном периоде; оценка условий производства и выявление резервов увеличения объемов производства молока.
Объектом статистического изучения является ОАО «Димское» Тамбовского района.
При написании курсовой работы использовались абсолютные, относительные, средние величины, основные статистические методы и приемы анализа, которые включают в себя ряды динамики, показатели структуры, индексный, корреляционный и графический методы.
Глава 1 Понятие о численности и продуктивности скота. Система статистических показателей численности и продуктивности животных.
Объем производства продукции животноводства непосредственно определяется двумя показателями - численностью животных и их продуктивностью. Статистика численности и состава скота дает необходимый материал для расчета возможных уровней продукции и воспроизводства стада, определения потребности в кормах, рабочей силы и т.д. Численность скота определяется в физических единицах (головах). При учете численности животных их дифференцируют по видам, породам, возрасту, полу, производственному назначению, продуктивности и т.д. Все виды животных в первую очередь подразделяют на основное стадо (матки и самцы - производители) и молодняк. Численность скота определяется на ту или иную дату и в среднем за период в физическом поголовье. При наличии сведений о поголовье животных на начало каждого месяца среднюю численность за год или другой период приближенно можно определить по формуле средней хронологической, При наличии ежедневных данных о численности животных среднее поголовье находят делением общей численности кормо-дней на календарную продолжительность периода (месяца, квартала, года). Вследствие сезонных изменений численность животных за разные годы можно сравнить лишь на одинаковые даты, например, на I января, или в среднем за год. Существенное значение имеет показатель средне групповой численности скота. Он определяется делением общего числа кормо-дней животных данной группы на продолжительность пребывания в данной группе в днях. Сопоставление средне группового поголовья со среднегодовым позволяет получить число оборотов поголовья за год, а сопоставление среднегодового поголовья со средне групповым - скорость оборота стада в годах.
Для характеристики структуры стада используют процентное отношение численности каждой группы к общей численности поголовья данного вида, а также отношение численности одной группы к численности другой. Они характеризуют специализацию, направление в развитие животноводства, а также возможности воспроизводства стада. В качестве обобщающего показателя численности всех видов и групп животных используется численность в переводе на крупный рогатый скот. В основе точного перевода лежат соотношения видов и групп, животных по потреблению кормов за год или по издержкам производства на выращивание 1 головы скота до данного периода. За базу (коэффициент 1,0) обычно принимают голову взрослого КРС (корову), а остальные группы и виды переводят во взрослый скот по стандартным коэффициентам. При анализе валовой продукции животноводства рассматривают продукцию нормальной жизнедеятельности животных, связанной с хозяйственным использованием животных как средство производства (молоко), а также продукцию выращивания скота, (мясная продукция), использование которой для потребления человеком предполагает забой животных. Продуктивность представляют собой выход продукции на 1 голову животных. Следует различать индивидуальную и среднюю продуктивность животных. Показатель средней продуктивности определяют отношением общего объема отдельных видов продукции и численности животных, взятым по временным периодам и группам животных. Основным показателем молочной продуктивности коров является средний годовой удой от коровы молочного стада. При его определении в валовой надой молока. Включается все фактически надоенное молоко от молочных коров в натуральном выражении. В поголовье молочного стада включаются все коровы, кроме коров мясного направления и коров, выделенных для подсосного выращивания телят и поставленных на откорм. Рассчитывается также удой дойных коров. Он может быть определен на среднегодовую доеную корову и средне групповую дойную корову. Их среднюю численность получают делением общего числа дойных корово-дней соответственно на 365 дней или на нормальную продолжительность лактации дойных коров, 300 дней. Удой от коров молочного стада зависит от удоя дойных коров и доли дойных коров в стаде. Наличие в стаде яловых коров, не доящихся коров и коров с укороченной лактацией уменьшает долю дойных коров в стаде и снижает, таким образом, продуктивность молочного стада. При оценке молочной продуктивности существенное значение имеет учет качества молока (калорийность, содержание сухих веществ, жира, белка, молочного сахара). Для сравнения молочной продуктивности с учетом качества молока обычно пересчитывают на базисную жирность или, учитывая, что базисная жирность по зонам неодинакова, определяют выход молочного жира на корову. Источниками статистических данных о численности и продуктивности скота являются годовые, месячные и квартальные отчеты; отчеты о состоянии животноводства.
Глава 2 Статистический анализ численности и продуктивности коров в ОАО «Димское» Тамбовского района.
2.1 Анализ динамики численности данного вида животных в ОАО «Димское» Тамбовского района за 2000-2009 годы.
Рядами динамики в статистике называют ряд величин, характеризующих развитие данного явления во времени. Каждый ряд динамики состоит из двух элементов: момент времени (даты, года, месяца, которым относятся статистические данные); уровень ряда, т.е числовое значение изучаемого признака. Для анализа динамического ряда необходимо использовать данные за 8-10 лет.
Вычислим показатели динамики численности поголовья коров по одному хозяйству за 10 лет. Для всесторонней характеристики направления и интенсивности развития изучаемого явления путем сопоставления уровня исходного ряда следует рассчитать и проанализировать системы показателей: абсолютный прирост, темп роста, темп прироста, абсолютное значение 1% прироста.
Абсолютный прирост (∆у) характеризует размер увеличения (или уменьшения) уровня ряда за определённый период времени
∆у=уi-уi-1 (1)
Где ∆у – абсолютный прирост, уi - текущий уровень ряда, уi-1 – предшествующий уровень ряда.
Если сравнение ведётся каждого последующего уровня с каждым предыдущим, то получается абсолютные базисные приросты; если сравнение ведётся каждого последующего уровня с одним уровнем, то получается абсолютные базисные приросты
∆у=уi- уо (2)
Где уо – базисный уровень.
Коэффициент роста (К) выражает отношение между собой двух уровней ряда – отчётного и базисного. Цепной коэффициент рассчитывается по формуле
Кi=уi/ уi-1 , (3)
А базисный -по формуле Кi=уi/ уо (4)
Произведение цепных коэффициентов равно базисному коэффициенту крайних уровней цепного ряда.
Коэффициент роста с базой, приравнённой к 1, показывает во сколько раз изменился отчётный уровень по сравнению с базисным. Если коэффициент роста выразить в процентах, то получим темп роста (Т).
Коэффициент прироста рассчитывается делением абсолютного прироста на базисный абсолютный уровень или цепной.
Кпр= ∆уi/ уi-1 - (по цепной системе), (5)
Кпр=∆уi/ уо - (по базисной системе). (6)
Абсолютное значение 1% прироста (Пi) рассчитывается как отношение абсолютного прироста (∆у) к темпу прироста. Это показатель рассчитывается по данным величин цепной системы.
Пi=∆уi/ Кпр * 100% (7)
Эта величина равняется одной части базисного уровня, приравниваемого к 100%:
Пi=уi-1/ 100. (8)
Средний абсолютный прирост определяется
Где
Расчёт среднего коэффициента роста (К-) ведётся на основе средней геометрической
Где к1 ,к2 ,кn - цепные коэффициенты роста, m- число коэффициентов роста или по формуле
Средний темп роста определяется [13; 166]
Средний темп прироста рассчитывается как разность между средним темпом роста и 100%
Тпр=
Таблица 1
Показатели динамики численности коров в ОАО «Димское» Тамбовского района за 2000-2009 годы
| Годы | Поголовье коров, гол. | Абсолютный прирост | Темп роста | Темп прироста | Абсолютное значение 1% прироста | |||||||||||
| базисный | цепной | базисный | цепной | базисный | цепной | цепной | ||||||||||
| 2000 | 508 | - | - | - | - | - | - | - | ||||||||
| 2001 | 556 | 48 | 48 | 109,4 | 109,4 | 9,4 | 9,4 | 5,56 | ||||||||
| 2002 | 543 | 35 | -13 | 106,8 | 97,6 | 6,8 | -2,4 | 5,43 | ||||||||
| 2003 | 543 | 35 | 0 | 106,8 | 100 | 6,8 | 0 | 5,43 | ||||||||
| 2004 | 543 | -35 | 0 | 106,8 | 100 | 6,8 | 0 | 5,43 | ||||||||
| 2005 | 455 | -53 | -88 | 89,5 | 83,7 | -10,5 | -16,3 | 4,55 | ||||||||
| 2006 | 460 | -48 | 5 | 90,5 | 97,4 | -9,5 | -2,6 | 4,6 | ||||||||
| 2007 | 472 | -36 | 12 | 92,9 | 102,6 | -7,1 | 2,6 | 4,72 | ||||||||
| 2008 | 470 | -38 | -2 | 92,5 | 99,5 | -7,5 | -0,5 | 4,7 | ||||||||
| 2009 | 508 | 0 | 38 | 100 | 108,1 | 0 | 8,1 | 5,08 | ||||||||
| ∑ | 5058 | -92 | 0 | 895,2 | 898,3 | -4,8 | -1,7 | 45,5 | ||||||||
Проанализируем полученные показатели численности коров в ОАО «Димское» Тамбовского района. В 2001 году поголовье коров увеличилось на 48 голов и составило 556 голов. В промежутке с 2002-2004гг. численность коров не изменялась. В 2009 году по сравнению с 2000 годом численность коров осталась на прежнем уровне – 508 голов. Темп роста за анализируемый период менялся не значительно. Наибольший скачек темпа роста был в 2001 году, он составил 109,4%. Начиная с 2004 года, в связи с сокращением численности коров произошло снижение темпа прироста. Абсолютное значение 1% прироста за анализируемый период так же менялось не значительно и в
Рассчитаем показатели.
1. Абсолютный прирост : ∆у =уi -уi-1
Базисный: 556-508=48
543-508=35
Цепной: 556-508=48
543-556=-13
2. Темп роста:
Базисный:
556:508*100=109,4%
543:508*100=106,8%
Цепной:
556:508*100%=109,4
543:556*100%=97,6
3.Темп прироста: Тр - 100%
Базисный: 109,4-100= 9,4
106,8-100= 6,8
Цепной: 109,4-100= 9,4
97,6-100= -2,4
4. Абсолютное значение 1% прироста: Пi = ∆уi / Кпр * 100
5. Рассчитать средний коэффициент роста по формуле(
6. Рассчитать средний уровень динамики по формуле (
7. Средний темп роста
8. Средний темп прироста(
9. Средний абсолютный прирост ∆у = уn-уо / n-1
∆у = 508-508/9=0 голов
Из выполненных расчетов видно:
- на основе среднего уровня ряда равным 501,8 голов следует, что в среднем на промежутке 2000-2009гг. поголовье коров составляет 501,8 коров;
- на основании среднего абсолютного прироста равному 0 голов, следует, что на промежутке времени 2000-2009 гг. численность коров осталась на прежнем уровне.
- на основании среднего темпа прироста равному 0% следует, что на промежутке с 2000-2009 гг. численность коров так же осталась на прежнем уровне.
Исходя из рассчитанных средних показателей, можно сделать следующие выводы: за исследуемый период в среднем за 10 лет численность коров в ОАО «Димское» Тамбовского района составила 0 голов; в среднем за год численность коров увеличилась на 0 голов или на 0%.
Следующим этапом анализа рядов динамики является аналитическое выравнивание динамического ряда. Для этого составим таблицу 2 с исходными данными.
Таблица 2
Динамика численности поголовья коров в ОАО «Димское»
| Показатели | Года | |||||||||
| 2000 | 2001 | 2002 | 2003 | 2004 | 2005 | 2006 | 2007 | 2008 | 2009 | |
| Поголовье коров, гол. | 508 | 556 | 543 | 543 | 503 | 455 | 460 | 472 | 470 | 500 |
Рис. 1 Динамика численности коров
Для того чтобы определить устойчивость динамического ряда, проведем аналитическое выравнивание. По характеру уровней анализируемого временного ряда сложно сделать предположение о возможном аналитическом выравнивании изучаемого ряда типовой математической функцией. Поэтому необходимо осуществить перебор решений по всем предлагаемым типам математических функций.
Таблица 3
Аналитическое выравнивание
| годы | Поголовье коров, гол (у) | t | yt | t2 | | | ( |
| 2000 | 508 | -9 | -4572 | 81 | 536 | -28 | 784 |
| 2001 | 556 | -7 | -3892 | 49 | 528,4 | 27,6 | 761,76 |
| 2002 | 543 | -5 | -2715 | 25 | 520,8 | 22,2 | 492,84 |
| 2003 | 543 | -3 | -1629 | 9 | 413,2 | 119,8 | 16848,04 |
| 2004 | 503 | -1 | -503 | 1 | 505,6 | -2,6 | 6,76 |
| 2005 | 455 | 1 | 455 | 1 | 505,6 | -50,4 | 2560,36 |
| 2006 | 460 | 3 | 1380 | 9 | 413,2 | 46,8 | 2190,24 |
| 2007 | 472 | 5 | 2360 | 25 | 520,8 | 48,8 | 2381,44 |
| 2008 | 470 | 7 | 3290 | 49 | 528,4 | 58,4 | 3410,56 |
| 2009 | 500 | 9 | 4572 | 81 | 536 | -28 | 784 |
| | | 0 | -1254 | 330 | 5018 | 0 | 30220 |
Таблица 4
Результаты перебора уравнений
| Вид уравнения | Уравнения | Коэффициент детерминации, R2 |
| Линейный | У= -7,6х+543,6 | R2=0,3891 |
| Логарифмический | У=-29,132Lg(х)+545,8 | R2=0,3351 |
| Полином 2-го порядка | У=1,1061х2-19,767х+567,93 | R2=0,4418 |
| Полином 3-га порядка | У=1,3283х3-20,811х2+81,316х+453,97 | R2 =0,8868 |
| Степенной | У= 546,32х-0,0579 | R2=0,3347 |
| Экспоненциальный | У=543,63е-0,015х | R2=0,3834 |
Проведя перебор, математических функций и принимая во внимание физическую сущность изучаемого процесса и результаты проведенного аналитического выравнивания, в качестве математической модели тренда выбираем полином 3 – го порядка У = 1,3283х3-20,811х2+81,316х+453,97 и изобразим его на рисунке 2
Рис.2 Динамика поголовья коров в результате выравнивания
Уравнение тренда У=1,3283х3-20,811х2+81,316х+453,97 характеризует, что поголовье коров увеличивается на промежутке времени изменения происходят со скоростью b1=81,316х голов и с ускорением b2=20,811 голов.
Динамические ряды графически представлены в приложении В.
Определим устойчивость выявленной тенденции:
Т.к., коэффициент вариации равный
2.2 Состав и структура сельхоз животных в ОАО «Димское» Тамбовского района.
Структура характеризует состав изучаемого явления. Относительная величина структуры определяется отношением величины части явления к общему объему явления, взятым за один и тот же период времени.
Таблица 5
Состав и структура стада сельхоз животных в ОАО «Димское» Тамбовского района за 2000 и 2009 годы.
| Виды животных | Коэффициент перевода | Поголовье сельхоз животных, гол. | Условное поголовье, усл.гол. | Структура стада, % | |||
| 2000 | 2009 | 2000 | 2009 | 2000 | 2009 | ||
| Коровы | 1 | 508 | 508 | 508 | 508 | 70,50 | 66,10 |
| Животные на выращивании и откорме | 0,25 | 700 | 922 | 175 | 230,5 | 24,28 | 29,99 |
| Нетели | 0,5 | 49 | 30 | 24,5 | 15 | 3,40 | 1,95 |
| жеребцы - производители | 0,5 | 6 | 1 | 3 | 1 | 0,50 | 0,13 |
| Конематки 3-х лет и старше | 1 | 9 | 14 | 9 | 14 | 1,25 | 1,83 |
| Итого | Х | х | х | 719,5 | 768,5 | 100 | 100 |
Проанализируем состав и структуру сельхоз животных в ОАО «Димское» Тамбовсвского района в таблице 5.[2; 155]
Данные таблицы 5 показывают, что в ОАО «Димское» как в 2000 году, так и в 2009 году наибольший удельный вес в общем объеме с/х животных занимают коровы 70,50% и 66,10%, соответственно в 2000 и 2009 году. Большой объем занимают животные на выращивании и откорме 24,28% и 29,99%. Вторую позицию занимают как в 2000 году, так и в 2009 году нетели-3,40% и 1,95% соответственно. Третью позицию занимают конематки 3-х лет и старше которые в 2000 году занимают 1,25%,а в 2009 занимают 1,83%. Самый низкий удельный вес занимают жеребцы – производители в 2000 году 0,50%, в 2009 году – 0,13%.
Следовательно, можно отметить, что к 2009 году произошли изменения в структуре сельхоз животных, если раньше на долю коров приходилось 70,50%, то теперь этот показатель уменьшился на 4,4% и составляет 66,10%. Животные на выращивании и откорме составляли 24,28%, потом увеличились на 5,71% и составляют 29,99%. Если раньше нетели составляли 1,25%, то сейчас этот показатель увеличился и равен 1,83%.
Для наглядности изобразим структуру сельскохозяйственных животных графически в виде круговой секторной диаграммы.
Рис. 4 Структура сельхоз животных в ОАО «Димское» за 2000 год, %
Рис. 5. Структура сельхоз животных в ОАО «Димское» за 2009 год, %.
Из рисунков 4-5 видно, что за два анализируемых периода в структуре сельхоз животных серьезных изменений не произошло. Следовало уменьшение коров на 4,4% и конематок на 0,58%, остальные виды увеличивали свою долю. В общем можно сказать, что в хозяйстве улучшается наличие сельскохозяйственных животных.
2.3 Индексы численности, продуктивности и выхода продукции животноводства по ОАО «Димское».
Индексный метод широко используется при анализе явлений, их планировании, прогнозировании. Индекс в переводе с латинского означает указатель или показатель. В статистике индексами называют сложные относительные показатели, характеризующие средние изменения явлений, состоящих из разнородных и непосредственно несоизмеримых элементов.
Индексы являются незаменимым инструментом исследования в тех случаях, когда необходимо сравнение во времени или в пространстве две совокупности, элементы которых непосредственно суммировать нельзя. Они применяются при анализе объёма произведенной продукции, производительности труда, заработной платы, себестоимости и др.
Каждый индекс включает два вида данных: оцениваемые данные, которые принято называть отчетными и обозначать знаком «1», а также данные, которые используются в качестве базы сравнения – базисные, обозначаемые знаком «0».
Индекс, который строится как сравнение обобщенных величин, называется сводным или общим, и обозначается «I». Если же сравниваются необобщенные величины, то индекс называется индивидуальным и обозначается «i».
Индексы, в которых меняется одна величина, называются индексами постоянного или фиксированного состава. Индексы, в которых меняются обе величины – индексируемая величина и вес – называются индексами переменного состава. Индексы переменного состава можно представить в виде произведения соответствующих индексов постоянного (фиксированного) состава.
Прием разложения индексов переменного состава на составляющие их индексы фиксированного состава, получивший название индексного метода анализа, широко используется в экономических исследованиях.
На объем производства продукции животноводства влияют уровень продуктивности животных и их численность.[14; 37]
Применительно к анализу изменения валового надоя молока применяется следующий индекс:
I в.н. =
где I в.н. – индекс валового надоя молока,
Влияние факторов, обусловивших изменение среднего удоя, определяется с помощью взаимосвязи индексов:
I в.н. = I
где I
I
I
Индекс продуктивности исчисляется по формуле:
I
Для выявления абсолютного изменения объема производства рассчитываются следующие показатели:
1) прирост за счет изменения численности:
∆ч =
2) прирост за счет изменения продуктивности:
∆
Для расчета показателей построим таблицу с исходными данными.
Таблица 6
Показатели численности и продуктивности коров и расчетные данные для анализа среднего надоя молока в ОАО «Димское»
| | Поголовье коров, гол. | Среднегодовой удой на одну корову,ц. | Выход продукции, ц. | Условный | |||
| 2000г | 2009г. | 2000г. | 2009г. | 2000г. | 2009г. | ||
| | | | | | | | |
| Коровы | 508 | 508 | 51,22 | 51,22 | 14122,4 | 14122,4 | 14122,4 |
По приведенным выше формулам рассчитаем индексы:
Индекс валового надоя молока:
1) Индекс численности коров:
2) Индекс продуктивности:
Откуда индекс валового надоя молока будет равен:
Рассчитаем абсолютное изменение валового надоя молока под влиянием данных факторов:
1) за счет изменения численности:
∆ч = 14122,4 –14122,4 = 0 (ц).
2) за счет изменения продуктивности:
∆
Общее изменение валового надоя молока можно определить двумя способами:
1) ∆в.н.. =
2) ∆в.н. = ∆ч + ∆
Изменение валового надоя будет равно:
∆в.н. = 14122,4 –14122,4 = 0 (ц);
∆в.н. = 0+0 = 0 (ц).
Для наглядности результаты расчетов представим в виде таблицы.
Таблица 7
Абсолютный и относительный валовой надой молока
| Факторы прироста | Валовой надой молока в отчетном периоде по сравнению с базисным | |
| Абсолютный, ц | Относительный, % | |
| 1. Изменение продуктивности | 0 | 0 |
| 2. Изменение численности | 0 | 100 |
| Итого | 0 | 100 |
Анализируя данные таблицы 7, мы видим, что в 2009г. по сравнению с 2008г. валовой надой молока не изменился. Численность животных так же осталось прежней 508 голов и, поэтому не повлияло на развитие продуктивности данного вида животных.
2.4 Корреляционный анализ связи между продуктивностью и факторами ее определяющими.
Влияние обеспеченности фондовооруженностью и уровнем ее использования на надои молока можно изучить с помощью корреляционно-регрессионного анализа.
Таблица 8
Исходные данные
| Годы | Поголовье КРС, голов | Производство молока, ц. | Надои молока на одну корову, кг. | Наличие основных фондов, тыс.р. | Среднегодовая численность работников, чел. | Фондовооруженность, |
| 2000 | 508 | 14124 | 27,80 | 74319,5 | 464 | 106 |
| 2001 | 556 | 12502 | 22,48 | 44746,5 | 457,5 | 98 |
| 2002 | 543 | 12557 | 23,12 | 50013 | 451 | 111 |
| 2003 | 543 | 11669 | 21,48 | 60789,5 | 428 | 142,1 |
| 2004 | 503 | 12335 | 24,52 | 61786,5 | 380 | 162,5 |
| 2005 | 455 | 13718 | 30,14 | 74719,5 | 348 | 214,7 |
| 2006 | 460 | 15109 | 32,84 | 133178 | 324 | 365,7 |
| 2007 | 472 | 20073 | 42,52 | 180995 | 338 | 535,5 |
| 2008 | 470 | 21038 | 44,76 | 1179239 | 345 | 874,2 |
| 2009 | 508 | 25610 | 51,22 | 1216663 | 346 | 1758,1 |
| | 5018 | 158735 | 320,88 | 3076450 | 3881,5 | 4367,8 |
Таблица 9
Расчетная таблица
| Год | Надои молока на одну корову (У) | Фондовоору-женность (Х) | УХ | Х2 | У2 | Ух | У- Ух | Аi |
| 2000 | 27,8 | 106 | 933,8 | 11236 | 772,8 | 26,1 | 1,7 | 6,1 |
| 2001 | 22,48 | 98 | 2421,6 | 9604 | 505,3 | 26 | -3,52 | 15,6 |
| 2002 | 23,12 | 111 | 3486,5 | 12321 | 534,5 | 26,2 | -3,08 | 13,3 |
| 2003 | 21,48 | 142,1 | 2717 | 20192,4 | 461,4 | 26,7 | -5,22 | 24,3 |
| 2004 | 24,52 | 162,5 | 4270,5 | 26406,2 | 601,2 | 27,1 | -2,58 | 10,52 |
| 2005 | 30,14 | 214,7 | 5724 | 46096,1 | 908,4 | 28,1 | 2,04 | 6,7 |
| 2006 | 32,84 | 365,7 | 11040,4 | 133736,5 | 1078,4 | 30,7 | 2,14 | 6,5 |
| 2007 | 42,52 | 535,5 | 22421,3 | 286760,2 | 1808 | 33,8 | 8,72 | 20,5 |
| 2008 | 44,76 | 874,2 | 39129,1 | 764225,6 | 2003,4 | 40 | 4,76 | 10,6 |
| 2009 | 51,22 | 1758,1 | 90049,8 | 3090916 | 2623,4 | 55,8 | -4,58 | 9 |
| Итого | 320,88 | 4367,8 | 185182 | 4401494 | 11296,8 | 320,88 | 0 | 123,12 |
| Ср.знач. | 32,088 | 436,78 | 18518,2 | 4401494 | 1129,68 | 32,088 | 0 | 12,312 |
Уравнение линейное регрессии примет вид:
ух =24,2+0,018*х
Оценим параметры уравнения регрессии:
- параметр а экономического смысла не имеет;
- коэффициент регрессии (параметр b) характеризует, что с ростом фондовооруженности надои молока на одну корову увеличиваются на 0,018ц.
Оценим на сколько удачно подобрано уравнение регрессии с помощью средней ошибки аппроксимации:
Ошибка аппроксимации характеризует, что фактическое значение надоев молока на одну корову (у) отклоняется от теоретического надоя, определенного уравнением регрессии (ух) в среднем на 12,312%. Что меньше 25%, т.е. отклонения не значительные и следовательно уравнение прямой подобрано удачно.
Рассчитаем средний коэффициент эластичности по формуле:
Где
Таким образом, с ростом фондовооруженности на 1% надои молока на одну корову увеличатся на 0,24%.
Для определения тесноты связи между исследуемыми признаками определим коэффициент корреляции.
Для того, чтобы рассчитать коэффициент корреляции необходимо рассчитаем среднее квадратическое отклонение:
Рассчитаем коэффициент корреляции по формуле:
rxy=
где
rxy=
Коэффициент корреляции rxy=0,90>0, т.е. связь прямая и согласно таблице Чэддока связь тесная, и коэффициент детерминации равен R=81%. Он показывает, что влияние изучаемого факторов, т.е. фондовооруженность на изменение надоев молока на одну корову составляет 81%, т.е. влияние существенно; влияние неучтенных в опыте факторов составляет 100-81=19%
Для проверки статистической значимости (существенности) линейного коэффициента парной корелляции рассчитаем t-критерий Стьюдента по формуле:
t факт =
Вычисленное t факт сравним с табличным (критическим) значением t таб при принятом уровне значимости
Сформулируем гипотезы:
Н0: несущественность линейного коэффициента парной корреляции
На: существенность линейного коэффициента парной корреляции
t таб < t факт (2,3060<5,8), что свидетельствует о существенности линейного коэффициента корреляции и о существенности связи между фондовооруженностью и надоями молока на одну корову.
Рассчитаем t-критерий Фишера по формуле:
F факт =
Оценим значимость уравнения регрессии и показатели тесноты связи с помощью F-критерия Фишера. Для этого сравним его фактическое значение F факт с табличным (критическим) значением Fтаб = 42,6.
Сформулируем гипотезы:
Н0: уравнение регрессии несущественно
На: уравнение регрессии существенно
Табличное значение Fтаб по таблице значимости F –критерия Фишера при
F таб<F факт (5,32<42,6), следовательно должна быть принята На при заданном уровне значимости
Полученные оценки (критерий Стьюдента и Фишера) характеризуют, что результаты опыта существенны и, следовательно, позволяют использовать уравнение регрессии для прогноза.
Глава 3. Статистико-экономическое обоснование результатов анализа.
Точечный прогноз поголовья коров для уровня
Для уровня 2011г.:
у2011=1,238*113-20,811*112 +81,36*11+453,97=478,093
Для уровня 2012г.:
у2012=1,238*123-20,811*122 +81,36*12+453,97=572,2
Для интервального прогноза необходимо определить среднюю и предельную ошибки прогноза.
Средняя ошибка по данным таблицы равна:
Для определения предельной ошибки
424,03-61,4
362,63
С вероятностью 0,95 можно утверждать, что в
Таблица 10
| Год | Надои молока на одну корову (У) | Фондовоору-женность (Х) | Ух | ( | | | | ух – | ух + |
| 2000 | 27,8 | 106 | 26,1 | 2,89 | 109415,4 | 24,9 | 57,4 | -31,3 | 83,5 |
| 2001 | 22,48 | 98 | 26 | 12,4 | 114771,8 | 24,92 | 59,9 | -33,9 | 85,6 |
| 2002 | 23,12 | 111 | 26,2 | 9,4 | 196132,6 | 27,3 | 60,4 | -34,2 | 86,6 |
| 2003 | 21,48 | 142,1 | 26,7 | 27,2 | 86836,3 | 24,8 | 61,5 | -34,8 | 88,2 |
| 2004 | 24,52 | 162,5 | 27,1 | 6,6 | 75229,5 | 24,75 | 62,4 | -35,3 | 89,5 |
| 2005 | 30,14 | 214,7 | 28,1 | 4,16 | 49319,5 | 24,6 | 64,7 | -36,6 | 92,8 |
| 2006 | 32,84 | 365,7 | 30,7 | 4,57 | 5052,3 | 24,45 | 70,7 | -40 | 101,4 |
| 2007 | 42,52 | 535,5 | 33,8 | 76 | 9745,6 | 24,47 | 77,9 | -44,1 | 111,7 |
| 2008 | 44,76 | 874,2 | 40 | 22,6 | 191336,2 | 25,16 | 92,2 | -52,2 | 132,2 |
| 2009 | 51,22 | 1758,1 | 55,8 | 21 | 1745886,5 | 31 | 128,6 | -72,8 | 101,1 |
| Итого | 320,88 | 4367,8 | 320,88 | 186,82 | 2583726 | | | | |
Для определения интервалов прогноза необходимо определить среднюю и предельную ошибки прогноза.
Средняя ошибка:
Где,
Средняя ошибка для 2000 года примет следующее значение:
Аналогично для последующих лет.
Предельная ошибка:
Где, t табличное значение критерия Стьюдента при
Предельная ошибка для 2000г. равна:
Аналогично для последующих лет.
Изобразим графически линию регрессии и интервал прогноза.
График границ интервалов надоя молока на одну корову представлен в приложении Г.
Глава 4. Резервы повышения эффективности производства продукции животноводства.
Рост производства продукции животноводства может быть достигнут путём повышения продуктивности скота и увеличения его поголовья. Решающее значение имеет повышение продуктивности животных, так как их численность определяется наличием трудовых ресурсов, помещений, обеспеченностью кормами и т. д. Основные пути повышения продуктивности животных:
1. Улучшение породного и возрастного состава стада. Хозяйство может значительно увеличить производство молока путём систематического улучшения возрастного состава дойного стада коров. Тёлки старше 2-х лет способны участвовать в повышении поголовья. Поэтому необходимо, чтобы в стаде присутствовала большая их доля.
2. Повышение уровня кормления скота путём значительного увеличения в рационе питания животных доли кормов, соломы, а также овощей (кормовой свеклы, кормовой моркови, также возможно включать в корм отходы овощеводства), которые влияют на молочную продуктивность коров.
3. Хозяйство не имеет в пользовании современных животноводческих помещений, необходимых для нормального содержания скота, производства продукции животноводства. Получение таких помещений требует дополнительных денежных средств, которых у хозяйства нет. Поэтому обеспечение хозяйства лучшими животноводческими помещениями является одним из направлений повышения продуктивности животных, т.к. содержание животных в благоприятных условиях способствует повышению выхода продукции животноводства.
4. Предотвращение падежа коров. Падеж коров может быть по вине хозяйства, по болезни животных, из-за некачественного или неполноценного кормления. Поэтому для сокращения гибели животных необходимо: соблюдать правила санитарии в животноводческих помещениях, проводить регулярное ветеринарное обследование животных.
Также для осуществления задач по повышению численности и продуктивности скота немаловажную роль будет играть формирование высококвалифицированного коллектива работников, освоение ими прогрессивных технологий и обеспечение устойчивого их осуществления.
Выводы и предложения
Анализируя ОАО «Димское» Тамбовского района можно сказать, что в 2001 году поголовье коров увеличилось на 48 голов и составило 556 голов. В промежутке с 2002-2004гг. численность коров не изменялась. В 2009 году по сравнению с 2000 годом численность коров осталась на прежнем уровне – 508 голов. Темп роста за анализируемый период менялся не значительно. Наибольший скачек темпа роста был в 2001 году, он составил 109,4%. Начиная с 2004 года, в связи с сокращением численности коров произошло снижение темпа прироста. Абсолютное значение 1% прироста за анализируемый период так же менялось не значительно и в
По структуре стада в ОАО «Димское» можно сказать, что как в 2000 году, так и в 2009 году наибольший удельный вес в общем объеме с/х животных занимают коровы 70,50% и 66,10%, соответственно в 2000 и 2009 году. Большой объем занимают животные на выращивании и откорме 24,28% и 29,99%. Вторую позицию занимают как в 2000 году, так и в 2009 году нетели-3,40% и 1,95% соответственно. Третью позицию занимают конематки 3-х лет и старше которые в 2000 году занимают 1,25%,а в 2009 занимают 1,83%. Самый низкий удельный вес занимают жеребцы – производители в 2000 году 0,50%, в 2009 году – 0,13%.
Следовательно, можно отметить, что к 2009 году произошли изменения в структуре сельхоз животных, если раньше на долю коров приходилось 70,50%, то теперь этот показатель уменьшился на 4,4% и составляет 66,10%. Животные на выращивании и откорме составляли 24,28%, потом увеличились на 5,71% и составляют 29,99%. Если раньше нетели составляли 1,25%, то сейчас этот показатель увеличился и равен 1,83%.
Проведя корреляционно-регрессионный анализ мы выяснили, что с ростом фондовооруженности надои молока на одну корову увеличиваются на 0,018ц, так же с ростом фондовооруженности на 1% надои молока на одну корову увеличится на 0,24%.
Таким образом, фондовооруженность на изменение надоев молока на одну корову составляет 81%, т.е. влияние такого показателя как фондовооруженность существенно.
На основе проведенного прогноза с вероятностью 0,95 можно утверждать, что в
Список использованной литературы:
1. Годин А.М. Статистика.- М.: Издательско- торговая корпорация "Дашков и К", 2006
2.Куликов Е. Прикладной статистический анализ. - М.: Радио и связь, 2003. 395 с.
3.Мидлтон М. Р. Анализ статистических данных с использованием Microsoft Excel для Office XP. - М.: Бином: 2005. 296 с.
4.Минько А.А. Статистический анализ. М.: Вильямс, 2004. 448 стр.
5.Мхитарян В.С. Статистика. Юнити-Дана, 2003. 139 с.
6.Синева И.С. Статистический анализ данных с использованием Excel 97/2000. Часть 1.: Учебное пособие.- М., МТУСИ, 2001.
7.Синева И.С. Статистический анализ данных с использованием Excel 97/2000. Часть 2.: Учебное пособие.- М., МТУСИ, 2003.
8.Статистика / Под ред. Ефимова М.Р. - М.: ИНФРА-М, 2002.
9.Чекотковский Э. В. Графический анализ статистических данных в Microsoft Excel 2000. - М.: Диалектика, 2002. 464 с.
10. Статистика: учебник / И.И. Елисеева и др.; под ред. И.И. Елисеевой. – М.: Высшее образование, 2008. - 566 с.
11.Социально-экономическая статистика: практикум: учебное пособие / В.Н. Салин и др.; под ред. В.Н. Салина, Е.П. Шпаковской. – М.: Финансы и статистика, 2009. – 192 с.
12. Общая теория статистики: Статистическая методология в изучении коммерческой деятельности: учебник для вузов / О.Э. Башина и др.; под ред. О.Э. Башиной, А.А. Спирина. - М.: Финансы и статистика, 2008. – 440 с.
13. Макарова Н.В., Трофимец В.Я. Статистика в Excel: Учеб. пособие. - М.: Финансы и статистика, 2002.
14. Мелкумов Я.С. Социально-экономическая статистика: Учебно-методическое пособие. - М.: ИМПЭ-ПАБЛИШ, 2004.
15. Григорьева Р.П., Басова И.И. Статистика труда: Конспект лекций. - СПб.: изд-во Михайлов В.А., 2000.
16. Гусаров В.М. Статистика: Учеб пособие/ В.М. Гусаров, Е.И. Кузнецова. - 2-е изд., перераб. и доп. - М.: ЮНИТИ-ДАНА, 2007.
17. Социальная статистика: Учебник/ Под ред. чл. - корр. РАН И.И. Елисеевой. - М.: Финансы и статистика, 2003.
18. Социально-экономическая статистика: учебник для вузов (Под ред проф. Б.И. Башкатова. - М.: ЮНИТИ - ДАНА, 2002.
19. Статистика: Учебник/ Под ред. проф. И.И. Елисеевой. - М.: Витэрм, 2002.
20. Статистика рынка товаров и услуг: Учебник/Под. ред. Беляевского И.К. - М.: Фининсы и статистика, 2004.
Приложение А
Ключ выборки
| Показатель | Форма | Страница | Строка | Графа | ||||
| 1. Наличие основных фондов на начало года, тыс. р | Ф-5 по ОКУД | С 13 | 130 | 3 | ||||
| 2. Наличие основных фондов на конец года, тыс. р | Ф-5 по ОКУД | С 13 | 130 | 6 | ||||
| 3. Наличие основных фондов, тыс. р | Ф-5 по ОКУД | С 13 | 130 | гр.3+ гр.6 2 | ||||
| 4. Среднегодовая численность работников, человек. | Ф-5 АПК | С 25 | 010 | 3 | ||||
| 5. В т. ч. операторов машинного доения, человек | Ф-5 АПК | С 25 | 032 | 3 | ||||
| 6. Площадь с/х угодий, га. | Ф-9 АПК | С 39 | 560 | 3 | ||||
| 7. Площадь пашни, га. | Ф-9 АПК | С 39 | 570 | 3 | ||||
| 8. Поголовье КРС на начало года, голов | Ф - 15 АПК | С 49 | 010 | 3 | ||||
| 9. Поголовье КРС на конец года, голов | Ф- 15 АПК | С 49 | 010 | 5 | ||||
| 10. Поголовье КРС, голов | Ф- 15 АПК | С 49 | 010 | гр.3+ гр.5 2 | ||||
| 11. В т. ч. коров, голов | Ф- 13 АПК | С 41 | 010 | 3 | ||||
| 12. Поголовье животных на выращивании и откорме, голов | Ф- 13 АПК | С 41 | 011 | 3 | ||||
| 13. Производственные затраты на основное стадо молочного скота, тыс. р. | Ф-13 АПК | С 41 | 010 | 4 | ||||
| 14. Стоимость кормов на производство молока, тыс. р. | Ф-13 АПК | С 41 | 010 | 6 | ||||
| 15. Производство молока, ц. | Ф- 13 АПК | С 42 | 012 | 12 | ||||
| 16. Прямые затраты труда на производство молока, тыс. человеко-часов | Ф-13 АПК | С 42 | 012 | 15 | ||||
| 17. Поступило приплода телят, голов | Ф-13 АПК | С 42 | 014 | 12 | ||||
| 18. Количество реализованного молока, ц. | Ф-13 АПК | С 46 | 610 | 3 | ||||
| 19. Себестоимость реализованного молока, тыс. р. | Ф-13 АПК | С 46 | 610 | 4 | ||||
| 20. Себестоимость реализованной продукции животноводства, тыс.руб. | Ф-13 АПК | С 46 | 750 | 4 | ||||
| 21. Себестоимость реализованного мяса КРС, тыс.руб. | Ф-13 АПК | С 46 | 741 | 4 | ||||
| 22. Наличие энергетических мощностей, л.с. | Ф-17 АПК | С 50 | 180 | 5 | ||||
| 23. Продуктивность – надои молока на одну корову, кг. | Ф-13 АПК | С 41+42 | 15/11 | 3/3 | ||||
| 24. Производство мяса КРС, ц. | Ф-13 АПК | С 42 | 740 | 12 | ||||
| 25. Количество реализованного мяса КРС, ц. | Ф-13 АПК | С 46 | 741 | 3 | ||||
| 26. Денежная выручка от реализации продукции животноводства, тыс. р. | Ф-13 АПК | С 46 | 750 | 5 | ||||
| 27. Денежная выручка от реализации молока, тыс. р. | Ф-13 АПК | С 46 | 610 | 5 | ||||
| 28. Денежная выручка от реализации мяса КРС, тыс. р. | Ф-13 АПК | С 46 | 740 | 5 | ||||
| 29. Прямые затраты труда на производство прироста КРС, тыс. человеко-часов | Ф-13 АПК | С 42 | 015 | 15 | ||||
| 30. Стоимость кормов на производство привеса КРС, тыс. р. | Ф-13 АПК | С 41 | 015 | 6 | ||||
| 31. Привес КРС, т. | Ф-13 АПК | С 42 | 015 | 12 | ||||
Приложение Б
Фишки ОАО «Димское», Тамбовский район 2000-2009 гг.
| 1. | 50361 | ОАО «Димсское» ,Тамбовский район 2000 | 1. | 47917 | ОАО «Димсское», Тамбовский район 2001 | 1. | 41576 | ОАО «Димсское», Тамбовский район 2002 |
| 2. | 47917 | 2. | 41576 | 2. | 58450 | |||
| 3. | 74319,5 | 3. | 44746,5 | 3. | 50013 | |||
| 4. | 464 | 4. | 457,5 | 4. | 451 | |||
| 5. | 28 | 5. | 33 | 5. | 38 | |||
| 6. | 15627 | 6. | 14798,5 | 6. | 19370 | |||
| 7. | 14410 | 7. | 16158 | 7. | 17906 | |||
| 8. | 1378 | 8. | 1281 | 8. | 1322 | |||
| 9. | 1281 | 9. | 1322 | 9. | 1363 | |||
| 10. | 1329,5 | 10. | 1301,5 | 10. | 1342,5 | |||
| 11. | 508 | 11. | 556 | 11. | 543 | |||
| 12. | 700 | 12. | 758 | 12. | 841 | |||
| 13. | 3864 | 13. | 5574,5 | 13. | 7285 | |||
| 14. | 1663 | 14. | 2527,5 | 14. | 3392 | |||
| 15. | 14124 | 15. | 12502 | 15. | 12557 | |||
| 16. | 114 | 16. | 103 | 16. | 91 | |||
| 17. | 604 | 17. | 562 | 17. | - | |||
| 18. | 10497 | 18. | 9622 | 18. | 13510 | |||
| 19. | 4134 | 19. | 4432 | 19. | 6962 | |||
| 20. | 9284 | 20. | 11552 | 20. | 14656 | |||
| 21. | 1525 | 21. | 2587 | 21. | 1872 | |||
| 22. | 17086 | 22. | 17086 | 22. | 34000 | |||
| 23. | 27,80 | 23. | 22,48 | 23. | 23,12 | |||
| 24. | 1044 | 24. | 1063 | 24. | 826 | |||
| 25. | 993 | 25. | 9622 | 25. | 13510 | |||
| 26. | 6786 | 26. | 4169 | 26. | 10983 | |||
| 27. | 4134 | 27. | 4169 | 27. | 6227 | |||
| 28. | 202 | 28. | 1064 | 28. | 1316 | |||
| 29. | 48 | 29. | 49 | 29. | 36 | |||
| 30. | 2349 | 30. | 2819 | 30. | 4053 | |||
| 31. | 103,6 | 31. | 136,3 | 31. | 151,7 |
| 1. | 58450 | ОАО «Димсское», Тамбовский район 2003 | 1. | 63129 | ОАО «Димсское», Тамбовский район 20004 | 1. | 60444 | ОАО «Димсское», Тамбовский район 2005 |
| 2. | 63129 | 2. | 60444 | 2. | 88995 | |||
| 3. | 60789,5 | 3. | 61786,5 | 3. | 74719,5 | |||
| 4. | 428 | 4. | 380 | 4. | 348 | |||
| 5. | 26 | 5. | 23 | 5. | 23 | |||
| 6. | 19370 | 6. | 21591 | 6. | 21591 | |||
| 7. | 17906 | 7. | 19403 | 7. | 19403 | |||
| 8. | 1363 | 8. | 1386 | 8. | 1241 | |||
| 9. | 1386 | 9. | 1241 | 9. | 1259 | |||
| 10. | 1374,5 | 10. | 1313,5 | 10. | 1250 | |||
| 11. | 543 | 11. | 503 | 11. | 455 | |||
| 12. | 897 | 12. | 834 | 12. | 730 | |||
| 13. | 9926 | 13. | 12593 | 13. | 16346 | |||
| 14. | 4613 | 14. | 6465 | 14. | 8194 | |||
| 15. | 11669 | 15. | 12335 | 15. | 13718 | |||
| 16. | 90 | 16. | 70 | 16. | 58 | |||
| 17. | 713 | 17. | 587 | 17. | 535 | |||
| 18. | 12356 | 18. | 14673 | 18. | 16810 | |||
| 19. | 8852 | 19. | 12543 | 19. | 16234 | |||
| 20. | 21289 | 20. | 26494 | 20. | 21286 | |||
| 21. | 2704 | 21. | 3373 | 21. | 2457 | |||
| 22. | 34218,5 | 22. | 34437 | 22. | 36124 | |||
| 23. | 21,48 | 23. | 24,52 | 23. | 30,14 | |||
| 24. | 826 | 24. | 1037 | 24. | 395 | |||
| 25. | 12536 | 25. | 14673 | 25. | 16810 | |||
| 26. | 14568 | 26. | 16630 | 26. | 16134 | |||
| 27. | 7407 | 27. | 10635 | 27. | 13863 | |||
| 28. | 1316 | 28. | 1350 | 28. | 1100 | |||
| 29. | 48 | 29. | 33 | 29. | 33 | |||
| 30. | 4777 | 30. | 6162 | 30. | 6368 | |||
| 31. | 152,7 | 31. | 135,1 | 31. | 136,3 |
| 1. | 60444 | ОАО «Димсское», Тамбовский район 2006 | 1. | 148034 | ОАО «Димсское», Тамбовский район 20007 | 1. | 213956 | ОАО «Димсское», Тамбовский район 2008 |
| 2. | 148034 | 2. | 213956 | 2. | 965283 | |||
| 3. | 133178 | 3. | 180995 | 3. | 1179239 | |||
| 4. | 324 | 4. | 338 | 4. | 345 | |||
| 5. | 24 | 5. | 31 | 5. | 31 | |||
| 6. | 21591 | 6. | 33311 | 6. | 27399 | |||
| 7. | 19403 | 7. | 25499 | 7. | 25211 | |||
| 8. | 1259 | 8. | 1259 | 8. | 1379 | |||
| 9. | 1285,5 | 9. | 1379 | 9. | 1413 | |||
| 10. | 1938,5 | 10. | 1319 | 10. | 1396 | |||
| 11. | 460 | 11. | 472 | 11. | 470 | |||
| 12. | 783 | 12. | 868 | 12. | 767 | |||
| 13. | 20718 | 13. | 24232 | 13. | 28419 | |||
| 14. | 10049 | 14. | 8039 | 14. | 13250 | |||
| 15. | 15109 | 15. | 20073 | 15. | 21038 | |||
| 16. | 60 | 16. | 70 | 16. | 72 | |||
| 17. | 611 | 17. | 668 | 17. | 539 | |||
| 18. | 17398 | 18. | 23125 | 18. | 27170 | |||
| 19. | 19605 | 19. | 23930 | 19. | 29837 | |||
| 20. | 25276 | 20. | 11552 | 20. | 38837 | |||
| 21. | 1117 | 21. | 1635 | 21. | 3776 | |||
| 22. | 35384 | 22. | 17086 | 22. | 32219,5 | |||
| 23. | 32,84 | 23. | 42,52 | 23. | 44,76 | |||
| 24. | 444 | 24. | 542 | 24. | 493 | |||
| 25. | 17398 | 25. | 13510 | 25. | 493 | |||
| 26. | 17574 | 26. | 4169 | 26. | 38028 | |||
| 27. | 14665 | 27. | 4432 | 27. | 33796 | |||
| 28. | 262 | 28. | 1064 | 28. | 890 | |||
| 29. | 41 | 29. | 42 | 29. | 49 | |||
| 30. | 6797 | 30. | 5719 | 30. | 9139 | |||
| 31. | 135,1 | 31. | 152,0 | 31. | 169,9 |
| 1. | 965283 | ОАО «Димсское» ,Тамбовский район 2009 |
| 2. | 251380 | |
| 3. | 126663 | |
| 4. | 346 | |
| 5. | 31 | |
| 6. | 27399 | |
| 7. | 25211 | |
| 8. | 14131 | |
| 9. | 1411 | |
| 10. | 1412 | |
| 11. | 508 | |
| 12. | 922 | |
| 13. | 37474 | |
| 14. | 17334 | |
| 15. | 25610 | |
| 16. | 75 | |
| 17. | 783 | |
| 18. | 29785 | |
| 19. | 37931 | |
| 20. | 54103 | |
| 21. | 3776 | |
| 22. | 34699 | |
| 23. | 51,22 | |
| 24. | 482 | |
| 25. | 29785 | |
| 26. | 48500 | |
| 27. | 37937 | |
| 28. | 39937 | |
| 29. | 50 | |
| 30. | 10944 | |
| 31. | 172,0 |
Приложение В
Динамические ряды
