Тема: Анализ производства продукции животноводства. Учебная работа № 377135

Учебная работа № 377135. Тема: Анализ производства продукции животноводства

Выдержка из подобной работы

…….

Экономико-статистический анализ производства молока в Кировской области

….. |
|195,6 – 295 |10 |
|295,1 – 394,5 |1 |
|394,6 – 494 |1 |
|494,1 – 593,5 |- |
|593,6 — 693 |1 |
|ИТОГО |30 | Для того, чтобы установить, верно ли предположение о том, что
эмпирическое (исходное) распределение подчиняется закону нормального
распределения, необходимо определить являются ли расхождения между
фактическими и теоретическими частотами случайными или закономерными. Для
этого используется критерий Пирсона (x2). Данные расчетов представлены в таблице 1.2. Таблица 1.2. Эмпирическое и теоретическое распределение хозяйств по себестоимости 1
ц молока.|Серединное значение |Число ||xi – xср||?(t) |n*h|?(t)|(fi – |
|интервала по |хозяйств | | | | |fT)2 |
|себестоимости, руб. | |––––––––––| |–––| |––––––––|
| | | | |– | |–– |
| | |? | |? | |fT |
|xi |fi |t |таблично|fT |- |
| | | |е | | |
|145,8 |17 |0,62 |0,3292 |10 |4,90 |
|245,3 |10 |0,31 |0,3802 |11 |0,09 |
|344,8 |1 |1,24 |0,1849 |6 |4,17 |
|444,3 |1 |2,17 |0,0379 |2 |0,50 |
|543,8 |- |3,10 |0,0034 |1 |1 |
|643,3 |1 |4,03 |0 |- |- |
|Итого |30 |х |х |30 |9,66 | xср = 6364 ( 30 = 212,13 ?2 = 343208,667 ( 30 = 11440,29 ? = ?11440,29 = 106,96 (n ( h) ( ? = (30 ( 99,5) ( 106,96 = 27,92 Таким образом, фактическое значение критерия Пирсона составило: хфакт = 9,66. Yandex.RTB R-A-98177-2

(function(w, d, n, s, t) {
w[n] = w[n] || [];
w[n].push(function() {
Ya.Context.AdvManager.render({
blockId: «R-A-98177-2»,
renderTo: «yandex_rtb_R-A-98177-2»,
async: true
});
});
t = d.getElementsByTagName(«script»)[0];
s = d.createElement(«script»);
s.type = «text/javascript»;
s.src = «//an.yandex.ru/system/context.js»;
s.async = true;
t.parentNode.insertBefore(s, t);
})(this, this.document, «yandexContextAsyncCallbacks»);
Поскольку фактическое значение критерия меньше табличного, отклонение
фактического распределения от теоретического следует признать
несущественным. Определим необходимую численность выборки по формуле: n = (t2 ( v2) ( E2,
где t – нормированное отклонение; v – коэффициент вариации признаки; Е – относительная величина предельной ошибки (при р = 0,954 Е ( 5%).V = 106,96 ( 212,13 ( 100 = 50,42%n = 22 ( 50,422 ( 52 = 407 Таким образом, для того, чтобы не превысить 5% величину предельной
ошибки следовало отобрать 407 предприятий. А при совокупности, равной 30 единицам, фактический размер предельной
ошибки составит: Е = (t ( v) ( ?n = (2 ( 50,42) ( ?30 = 18,41 Следовательно, чтобы войти в рамки установленной по численности
выборочной совокупности (30 ед.) мы вынуждены допустить большую, чем
хотелось бы величину предельной ошибки (18,41%).
…