Как произвести группировку хозяйств по поголовью коров

Опубликовано: 06.05.2024

(на 1 июля 2006 г.)

Число сельскохозяйственных организаций Поголовье крупного рогатого скота
всего в процентах всего, тыс. голов в процентах от общего поголовья на одну сельскохозяйственную организацию, голов на 100 га сельхоз-угодий, голов
от общего числа организаций от числа организа- ций, имеющих поголовье
Сельскохозяйственные организации:
имеющие поголовье, голов:
до 101 13,0 27,6 196,4 1,7
101 - 300 10,3 21,9 790,8 7,0
301 - 500 6,4 13,5 1018,7 9,1
501 - 1000 8,8 18,7 2562,3 22,8
1001 - 1500 4,1 8,7 2028,7 18,1
1501 - 3000 3,6 7,7 2934,4 26,1
3001 - 5000 0,7 1,4 1010,9 9,0
свыше 5000 0,2 0,5 683,3 6,1
всего 47,1 11225,5
не имеющие поголовья 52,9
Итого 11225,5

14.71. ГРУППИРОВКА КРЕСТЬЯНСКИХ (ФЕРМЕРСКИХ) ХОЗЯЙСТВ И ИНДИВИДУАЛЬНЫХ ПРЕДПРИНИМАТЕЛЕЙ
ПО ПОГОЛОВЬЮ КРУПНОГО РОГАТОГО СКОТА

(на 1 июля 2006 г.)

Число крестьянских (фермерских) хозяйств и индивидуальных предпринимателей Поголовье крупного рогатого скота
всего в процентах всего, тыс. голов в процентах от общего поголовья на одно хозяйство, голов на 100 га сельхоз- угодий, голов
от общего числа хозяйств от числа хозяйств, имеющих поголовье
Хозяйства:
имеющие поголовье, голов:
до 3 4,7 19,4 11,2 1,1
3 - 5 5,3 21,9 30,3 3,1
6 - 10 4,1 17,1 47,6 4,9
11 - 20 3,6 15,1 82,0 8,4
21 - 30 1,8 7,5 68,5 7,0
31 - 50 1,9 8,0 114,1 11,6
51 - 100 1,5 6,3 158,2 16,2
101 - 300 0,9 3,6 211,0 21,5
301 - 500 0,2 0,7 91,9 9,4
свыше 500 0,1 0,5 164,5 16,8
всего 24,1 979,5
не имеющие поголовья 75,9
Итого 979,5

14.72. НАЛИЧИЕ СЕЛЬСКОХОЗЯЙСТВЕННОЙ ТЕХНИКИ, МАШИН И ОБОРУДОВАНИЯ ПО КАТЕГОРИЯМ ХОЗЯЙСТВ
(на 1 июля 2006 г.; тысяч штук)

Хозяйства всех категорий Сельскохозяйственные организации в то числе Крестьянские (фермерские) хозяйства и индивидуальные предприниматели в том числе Личные подсобные хозяйства и другие индивидуальные хозяйства граждан
крупные и средние сельскохозяйственные организации малые сельскохозяйственные организации крестьянские (фермерские) хозяйства индивидуальные предприниматели
Наличие сельскохозяйственной техники:
тракторы 1102,7 530,9 437,6 73,6 158,8 140,9 17,9 413,0
комбайны:
зерноуборочные 192,0 138,0 112,1 21,9 54,0 49,1 4,9 -
кукурозоуборочные 3,7 2,7 2,4 0,3 1,0 0,9 0,2 -
картофелеуборочные 6,7 4,7 3,8 0,7 2,0 1,8 0,2 -
кормоуборочные 33,8 31,1 28,2 2,6 2,7 2,4 0,3 -
свеклоуборочные машины (без ботвоуборочных) 8,3 6,8 6,1 0,5 1,5 1,4 0,1 -
установки доильные 60,5 46,5 42,0 4,1 3,4 3,0 0,4 10,6
автомобили грузовые и грузопассажирские 879,5 315,8 267,2 34,6 57,1 50,7 6,4 506,6
мотоблоки 1) 627,3 1,0 0,5 0,3 2,9 2,5 0,5 623,4
плуги тракторные 351,2 151,2 120,3 24,4 76,8 68,5 8,3 123,2
косилки тракторные 220,6 60,8 49,4 9,2 27,4 24,3 3,1 132,4
сеялки 309,9 226,0 190,1 30,5 83,9 74,8 9,0 -

1) Включая мотокультиваторы со сменными орудиями по личным подсобным и другим индивидуальным хозяйствам граждан.


studopedia.org - Студопедия.Орг - 2014-2021 год. Студопедия не является автором материалов, которые размещены. Но предоставляет возможность бесплатного использования (0.002 с) .

Пример проведения типологической группировки. Необходимо выделить среди совокупности фермерских хозяйств их типы по величине (табл. 1).

Фермерские хозяйства района

№ хозяй­ства Отрасль сельского хозяйст­ва Посевная площадь, га Поголовье КРС, число голов
животноводство
животноводство
растениеводство
животноводство
растениеводство
растениеводство
растениеводство
растениеводство
растениеводство
животноводство
животноводство
растениеводство
растениеводство
растениеводство
растениеводство
животноводство
животноводство
растениеводство
растениеводство
животноводство
животноводство
животноводство
животноводство
животноводство
растениеводство

При проведении типологической группировки последовательно ре­шаются все методологические вопросы проведения группировок. Наметка типов.Выделим три типа: крупные, средние и мелкие фермерские хозяйства.

Определение группировочного признака.В качестве группировочных признаков будут использованы два существенных признака: от­раслевая принадлежность и специализация. Первоначально фер­мерские хозяйства образуют две группы по отраслевой принад­лежности: растениеводство и животноводство. Затем в пределах сформированных групп проводится группировка по второму при­знаку. Здесь будет осуществляться специализация признаков: для отрасли растениеводства группировочный признак — посевная площадь, для животноводства — поголовье КРС.

Определение числа групп.На различных этапах проведения груп­пировки число групп может быть различным, но на заключитель­ном этапе проведения типологической группировки групп должно быть столько, сколько выделено типов. Таким образом, в нашем случае итогом группировки будут три группы. Промежуточное чис­ло групп будет равно произведению числу градаций группировочных признаков. Первый признак — отрасль — принимает 2 значе­ния, второй — 3, следовательно, число групп будет 6.

Определение величины интервала.Поскольку группировка сложная, то есть проводится по двум признакам, применяется специализация интервалов, которая позволяет значение интерва­лов по одному группировочному признаку соотнести со значени­ем интервалов другого признака. Для специализированных коли­чественных признаков границы изменения интервалов будут сле­дующие: посевная площадь — до 200, 200—600. 600 и более; численность КРС — до 250, 251—800, 801 и более. Применяемые границы должны отражать границы изменения типа. После того, как получены ответы на выше изложенные вопросы, можно проводить группировку (табл. 2).

Предварительная группировка фермерских хозяйств по размеру

Отрасль Признак, характеризую­щий размер предприятия № предприятий Число пред­приятий в группе Тип по вели­чине
Растениеводст­во посевная площадь
до 200 6.9 мелкие
200 — 600 3, 5, 7, 8, 14, 19 средние
более 600 12, 13, 15, 18, 25 крупные
Животноводст­во поголовье скота
до 250 1, 11, 17, 23 мелкие
251 — 800 4, 10, 16, 22, 34 средние
801 и более 2, 20, 21 крупные

Объединяем фермерские хозяйства различной отраслевой при­надлежности в выделенные типы: мелкие, средние и крупные фермерские хозяйства (табл. 3).

date image
2020-01-14 views image
77

facebook icon
vkontakte icon
twitter icon
odnoklasniki icon



Отдельные единицы статистической совокупности объединяются в группы при помощи метода группировки. Это позволяет «сжать» информацию, полученную в ходе наблюдения, и на этой основе выявить закономерности, присущие изучаемому явлению.

Группировкой называется расчленение множества единиц изучаемой совокупности на группы по определенным признакам. Группировка является одним из самых сложных в методологическом плане этапов статистического исследования.

Группировки являются важнейшим статистическим методом обобщения данных, основой для правильного исчисления статистических показателей.

С помощью метода группировок решаются следующие задачи:

- выделение социально экономических типов явлений;

- изучение структуры явления и структурных сдвигов, происходящих в нем;

- выявление связи и зависимости между явлениями /3/.

На основе данных выписанных из годовых отчетов получили совокупность, состоящую из 6 хозяйств. Нам необходимо сгруппировать данные хозяйства по поголовью коров и охарактеризовать эти группы обобщающими показателями. Такая группировка является простой аналитической группировкой, так как группы образуются по одному признаку.

Построим ранжированный ряд распределения хозяйств по уровню надоя молока на 1 корову, то есть в порядке возрастания.

Таблица 2.1.1 Ранжированный ряд распределения хозяйств по уровню надоя на 1 корову, ц.

Уровень надоя на 1 корову, ц.

Теперь изобразим таблицу в виде графика, который называется огивой Гальтона. Для его построения на оси абсцисс запишем номера хозяйств по рангу, на ординате-величину группировочного признака, то есть значения уровня надоя на 1 корову.


Рисунок 2.1.1 Ранжированный ряд распределения хозяйств по уровню удоя на 1 корову, ц.

График показывает, что изменение группировочного признака носит неравномерный характер.

Нам необходимо построить группировку хозяйств по уровню надоя молока на 1 корову, который варьирует от 23,35 до 51,53 гол. Здесь строить группировку с равными интервалами нецелесообразно, потому что, как правило, совокупность сельскохозяйственных предприятий включает большое число хозяйств, имеющих большое поголовье коров. Поэтому нам следует построить группировку с неравными произвольными интервалами.

Таблица 2.1.3 Интервальный ряд распределения хозяйств по себестоимости

Представим полученный интервальный ряд на графике гистограммой. В гистограмме на оси абсцисс отобразим границы интервалов, а на оси ординат отобразим число хозяйств.


Рисунок 2.1.2 Интервальный ряд распределения хозяйств по уровню надоя молока на 1 корову, ц.

Для того, чтобы определить характер вариации поголовья коров, найдем показатели вариации по всей совокупности хозяйств. Данные представим в виде таблицы.

Таблица 2.1.3 Исходная информация для расчетов показателей ассиметрии и эксцесса

Таблица 2.1.4 Показатели вариации поголовья коров по району

dвзв= S ç(Xi-Xср)ç*Fi/ S Fi s^2взв = S (Xi-Xср)^2*Fi/ S Fi sвзв= Ö d^2взв V s = sвзв /Xср*100% Мз = S (Xi-Xср)^3/S Fi М4 = S (Xi-Xср)^4/S Fi

Далее изучим характер вариации себестоимости.

Вариация – это отклонение индивидуальных значений от средней. Показатели вариации служат характеристикой типичности средней величины. Чем меньше вариация, тем средняя более показательна и типична /1/.

1. Размах вариации – это разность между максимальным и минимальным значением признака.

R = 52,56-23,35 =29,21

Размах вариации указывает на общие размеры вариации, но он не дает представления о степени вариации внутри совокупности, так как вычисляется на основе только двух крайних значений признаков совокупности.

2. Дисперсия – это среднее арифметическое квадратов отклонений каждого значения признака от средней арифметической.

σ² = 230945,67/1848= 124,97

3. Среднее квадратическое отклонение показывает, насколько в среднем отличается фактическое значение признака от своей средней величины.



σ =√σ²

Далее проанализируем показатели ассиметрии.



М3 = -57165,71/1848=-30,93

Так как ассиметрия ниже нуля в целом по совокупности и отдельно по каждой группе, то ассиметрия левосторонняя.

Для оценки существенности ассиметрии рассчитывается средняя квадратическая ошибка.


,

где n – количество хозяйств.


As/ σAs= -0,02 / 0,48 = - 0,042

As / σAs 0, то распределение остроовершинное.

По значению показателей асимметрии и эксцесса распределения можно судить о близости распределения к нормальному, что бывает существенно важно для оценке результатов корреляционного и регрессионного анализа, возможностей вероятностной оценке прогнозов. Распределение можно считать нормальным, если показатели асимметрии и эксцесса превышают своих двукратных среднеквадратических отклонений /3/.

Для определения оснащенности групп ресурсами охарактеризуем их обобщающими показателями: числом хозяйств, поголовьем коров и валовым надоем на хозяйство, надоем от коровы, производством молока в расчете на 100 га СХУ, нагрузкой коров на оператора машинного доения, плотностью поголовья на 100 га СХУ, прямыми затратами труда на 1 голову молочного скота и на 1 ц молока, производственными затратами на 1 голову, в т. ч. долей затрат по статьям: оплата труда, корма, содержание основных средств, средней себестоимостью 1 ц молока, выходом приплода на 100 голов. На основе рабочей таблицы составим итоговую таблицу.

Таблица 2.1.5 Характеристика по типическим группам

Среднее значение по району

Для расчета обобщающих показателей я применяла следующие формулы:









По данной таблице можно сделать следующие выводы. Видно, что уровень надоя молока на 1 корову самый высокий в третьей группе (51,36 ц.), а самый низкий в первой группе (23,35ц.).

(на 1 июля 2006 г.)

Число сельскохозяйственных организаций Поголовье крупного рогатого скота
всего в процентах всего, тыс. голов в процентах от общего поголовья на одну сельскохозяйственную организацию, голов на 100 га сельхоз-угодий, голов
от общего числа организаций от числа организа- ций, имеющих поголовье
Сельскохозяйственные организации:
имеющие поголовье, голов:
до 101 13,0 27,6 196,4 1,7
101 - 300 10,3 21,9 790,8 7,0
301 - 500 6,4 13,5 1018,7 9,1
501 - 1000 8,8 18,7 2562,3 22,8
1001 - 1500 4,1 8,7 2028,7 18,1
1501 - 3000 3,6 7,7 2934,4 26,1
3001 - 5000 0,7 1,4 1010,9 9,0
свыше 5000 0,2 0,5 683,3 6,1
всего 47,1 11225,5
не имеющие поголовья 52,9
Итого 11225,5

14.71. ГРУППИРОВКА КРЕСТЬЯНСКИХ (ФЕРМЕРСКИХ) ХОЗЯЙСТВ И ИНДИВИДУАЛЬНЫХ ПРЕДПРИНИМАТЕЛЕЙ
ПО ПОГОЛОВЬЮ КРУПНОГО РОГАТОГО СКОТА

(на 1 июля 2006 г.)

Число крестьянских (фермерских) хозяйств и индивидуальных предпринимателей Поголовье крупного рогатого скота
всего в процентах всего, тыс. голов в процентах от общего поголовья на одно хозяйство, голов на 100 га сельхоз- угодий, голов
от общего числа хозяйств от числа хозяйств, имеющих поголовье
Хозяйства:
имеющие поголовье, голов:
до 3 4,7 19,4 11,2 1,1
3 - 5 5,3 21,9 30,3 3,1
6 - 10 4,1 17,1 47,6 4,9
11 - 20 3,6 15,1 82,0 8,4
21 - 30 1,8 7,5 68,5 7,0
31 - 50 1,9 8,0 114,1 11,6
51 - 100 1,5 6,3 158,2 16,2
101 - 300 0,9 3,6 211,0 21,5
301 - 500 0,2 0,7 91,9 9,4
свыше 500 0,1 0,5 164,5 16,8
всего 24,1 979,5
не имеющие поголовья 75,9
Итого 979,5

14.72. НАЛИЧИЕ СЕЛЬСКОХОЗЯЙСТВЕННОЙ ТЕХНИКИ, МАШИН И ОБОРУДОВАНИЯ ПО КАТЕГОРИЯМ ХОЗЯЙСТВ
(на 1 июля 2006 г.; тысяч штук)

Хозяйства всех категорий Сельскохозяйственные организации в то числе Крестьянские (фермерские) хозяйства и индивидуальные предприниматели в том числе Личные подсобные хозяйства и другие индивидуальные хозяйства граждан
крупные и средние сельскохозяйственные организации малые сельскохозяйственные организации крестьянские (фермерские) хозяйства индивидуальные предприниматели
Наличие сельскохозяйственной техники:
тракторы 1102,7 530,9 437,6 73,6 158,8 140,9 17,9 413,0
комбайны:
зерноуборочные 192,0 138,0 112,1 21,9 54,0 49,1 4,9 -
кукурозоуборочные 3,7 2,7 2,4 0,3 1,0 0,9 0,2 -
картофелеуборочные 6,7 4,7 3,8 0,7 2,0 1,8 0,2 -
кормоуборочные 33,8 31,1 28,2 2,6 2,7 2,4 0,3 -
свеклоуборочные машины (без ботвоуборочных) 8,3 6,8 6,1 0,5 1,5 1,4 0,1 -
установки доильные 60,5 46,5 42,0 4,1 3,4 3,0 0,4 10,6
автомобили грузовые и грузопассажирские 879,5 315,8 267,2 34,6 57,1 50,7 6,4 506,6
мотоблоки 1) 627,3 1,0 0,5 0,3 2,9 2,5 0,5 623,4
плуги тракторные 351,2 151,2 120,3 24,4 76,8 68,5 8,3 123,2
косилки тракторные 220,6 60,8 49,4 9,2 27,4 24,3 3,1 132,4
сеялки 309,9 226,0 190,1 30,5 83,9 74,8 9,0 -

1) Включая мотокультиваторы со сменными орудиями по личным подсобным и другим индивидуальным хозяйствам граждан.


studopedia.org - Студопедия.Орг - 2014-2021 год. Студопедия не является автором материалов, которые размещены. Но предоставляет возможность бесплатного использования (0.001 с) .

Средние величины используются на этапе обработки и обобщения полученных первичных статистических данных. Потребность определения средних величин связана с тем, что у различных единиц исследуемых совокупностей индивидуальные значения одного и того же признака, как правило, неодинаковы.

Средней величиной называют показатель, который характеризует обобщенное значение признака или группы признаков в исследуемой совокупности.

На этапе статистической обработки могут быть поставлены самые различные задачи исследования, для решения которых нужно выбрать соответствующую среднюю. При этом необходимо руководствоваться следующим правилом: величины, которые представляют собой числитель и знаменатель средней, должны быть логически связаны между собой.

Используются две категории средних величин:

1. степенные средние:

2. структурные средние:

Средняя арифметическая - самый распространенный вид средней. Она используется, когда расчет осуществляется по несгруппированным статистическим данным, где нужно получить среднее слагаемое. Средняя арифметическая - это такое среднее значение признака, при получении которого сохраняется неизменным общий объем признака в совокупности.

где n - численность совокупности.

- средняя, где черта сверху свидетельствует о том, что имеет место осреднение индивидуальных значений;

В этом случае речь идет об использовании средней арифметической взвешенной, которая имеет вид:

Где: - частота (повторяемость индивидуальных значений признака).

- величины, для которых исчисляется средняя;


- средняя, где черта сверху свидетельствует о том, что имеет место осреднение индивидуальных значений;

Средняя гармоническая. Эту среднюю называют обратной средней арифметической, поскольку эта величина используется при k = -1.

Простая средняя гармоническая используется тогда, когда веса значений признака одинаковы. Ее формулу можно вывести из базовой формулы, подставив k = -1:

Где: где n - численность совокупности.


- средняя, где черта сверху свидетельствует о том, что имеет место осреднение индивидуальных значений;

гармоническая взвешенная:

Данная формула используется в тех случаях, когда веса (или объемы явлений) по каждому признаку не равны. В исходном соотношении для расчета средней известен числитель, но неизвестен знаменатель.

Средняя геометрическая. Чаще всего средняя геометрическая находит свое применение при определении средних темпов роста (средних коэффициентов роста), когда индивидуальные значения признака представлены в виде относительных величин. Она используется также, если необходимо найти среднюю между минимальным и максимальным значениями признака (например, между 100 и 1000000). Существуют формулы для простой и взвешенной средней геометрической.

Простая средняя геометрическая:

взвешенная средняя геометрическая:

Средняя квадратическая величина. Основной сферой ее применения является измерение вариации признака в совокупности (расчет среднего квадратического отклонения).

- простая средняя квадратическая:

- взвешенная средняя квадратическая:

Выбор средней обусловлен задачами исследования и наличием исходной информации.

Практическое задание

Имеются показатели объема реализации продуктов на рынках города с января по май.

Номер задачи Реализация с/х продуктов на рынках Январь Февраль Март Апрель Май
Молоко 17669,0 19462,0 21074,0 20016,0 15246,0

Определите цепным и базисным методом:

А) Абсолютный прирост:

Базисным методом Цепным методом
А1=19462,0-17669,0=1793 а1=19462-17669=1793
А2=21074-17669=3405 А2=21074-19462=1612
А3=15246-17669=2423 А3=15246-21074=-5828

Базисным методом Цепным методом




*100%=108.3


Базисным методом Цепным методом
K1=110-100=10 k1=110-100=10
K2=119-100=19 k2=108-100=8
K3=86-100=-14 K3=72-100=-28

Г) динамику реализации продукции изобразите столбиковой или линейной диаграммой.

Динамик реализации молока:


Задача №60

Наименование продукции Товарооборот, тыс.руб Изменение цены в текущем периоде по сравнению с базисным, %
Базисный период Текущий период
Молоко 24,3 25,9 -3,4
Сметана 13,7 10,5 +19,6
Творог 16,4 17,8 -4,9

Определите общие индексы цен, товарооборота.

Сделайте краткие экономические выводы.

Исходя из изменения цен в текущем периоде по сравнению с базисным

можно найти индивидуальные индексы цен (р1/ р0):




Наименование продукции Товарооборот Изменение цены в текущем периоде по сравнению с базисным, % (р1/р0)
базисный период (р0qq) текущий период (р1q1)
Молоко 24,3 25,9 0,966
Сметана 13,7 10,5 1,196
Творог 16,4 17,8 0,951

1. Общий индекс цен исчисляется по формуле


Если в данной формуле из числителя вычесть знаменатель, то получается показатель прироста товарооборота в текущем периоде в результате изменения цен:

2. Общий индекс физического объема товарооборота равен:


Прирост суммы товарооборота в текущем периоде в результате изменения физического объема продаж определяется следующим образом:


Поскольку величина объема товарооборота равна произведению количества продажи товаров на цены, то общий индекс физического объема Iq, умноженный на общий индекс цен Iр, дает общий индекс товарооборота Iqр:


Таким образом, из приведенных расчетов видно, что рост цен по ассортименту в целом на 9,98% вызвало уменьшение товарооборота на 0,09 тыс. руб. Падение физического объема товарооборота вызвало снижение товарооборота на 0,11 тыс. руб. В результате совокупного действия этих факторов объем товарооборота в текущем периоде по сравнению с базисным упал на 0,109 тыс. руб.

Задача№ 31

№п/п группы Группа коров по среднегодовому надою молока, кг Число коров в группе, гол.
2000-2400
2400-2800
2800-3200
3200-3600
3600-4000
4000-4400
4400-4800

1) Среднегодовой надой молока на 1 корову, кг.

Таблица 1. Расчет вспомогательных значений для определения характеристик ряда распределения

Группа коров по среднегодовому надою молока, кг Середина интервала, Xi Число коров в группе, голов, fi Xifi Кумулята,S
2000-2400
2400-2800
2800-3200
3200-3600
3600-4000
4000-4400
4400-4800
Итого

Размах вариации = 400.

Расчет среднего надоя молока на одну корову произведем по формуле средней арифметической взвешенной:




Ответ: средний надой молока на одну корову составляет 3669,2 кг.

2) Моду и медиану среднегодовой продукции, кг.


Большинство коров дают надой молока в среднем 3696 кг.


Половина коров дают надой молока менее 3700 кг, другая половина – более 3700 кг.

Задача №24 Произведите группировку хозяйств по поголовью коров. Образуйте три группы со следующими интервалами: до 1000; 1000-1500; свыше 1500. По каждой группе и в целом по всем хозяйствам вместе подсчитайте:

1. Число хозяйств по группам;

2. Поголовье коров, гол;

3. Площадь с/х угодий, га;

4. Поголовье коров на 100 га с/х угодий, гол;

Решение задачи оформите статистической таблицей.

Имеются следующие данные:

№ Поголовье коров, гол. Площадь с-х угодий, га

Для формирования аналитической группировки строим вспомогательную таблицу.

Таблица 1. Разработочная таблица группировки хозяйств

№ группы Интервал № хозяйства Поголовье коров, гол. Площадь с-х. угодий, га
До 1000
Итого по группе
1000-1500
Итого по группе
Свыше 1500
Итого

На основе разработочной таблицы формируем аналитическую группировку.

Таблица 2. Аналитическая группировка хозяйств по поголовью коров.

№ группы Интервал Число хозяйств Поголовье коров, гол. Площадь с-х угодий, га Поголовье коров на 100 га, гол.
Всего На 1 хоз-во Всего На 1 хоз-во
До 1000 726,2 19,7
1000-1500 1353,9 4257,9 31,8
Свыше 1500 2029,3 5112,2 39,7
Итого 1368,2 4342,3 31,5

На основании аналитической группировки необходимо сделать вывод о прямой связи между показателями, т. к. они все в среднем одновременно растут.

1. Боярский А.Я., Громыко Г.Л. Общая теория статистики. М.: «Московские университеты», 1985.

2. Курс социально-экономической статистики: учебник для вузов/под ред. проф. М.Г. Назарова. М.: Финстатинформ, 2000.

3. Общая теория статистики. Под редакцией Г.С. Кильдишева и др. М.: Статистика, 1980.

4. Общая теория статистика. Под редакцией А.А. Спирина и др. М.: Финансы и статистика, 1996.

5. Ряузов Н.Н. Общая теория статистики. М.: Статистика, 1979.

Читайте также: