Архів якісних рефератів

Знайти реферат за назвою:         Розширений пошук

Меню сайту

Головна сторінка » Сільське господарство

Статистична оцінка показників продукції рослинництва (курсова робота)

Вступ

 

Розділ 1. Предмет, завдання і система показників статистики рослинництва

 

1.1 Предмет і завдання статистики рослинництва на сучасному виробництві

 

1.2 Система показників статистики рослинництва

 

Розділ 2. Статистична оцінка показників продукції рослинництва

 

2.1 Ряди розподілу, їх характеристика та графічне зображення

 

2.2 Статистична оцінка показників вибіркової і генеральної сукупності

 

2.3 Перевірка статистичної гіпотези про відповідність емпіричного ряду розподілу щодо нормального

 

Розділ 3. Статистичні методи аналізу кореляційних зв'язків

 

3.1. Непараметричні способи визначення зв'язків

 

3.2 Проста лінійна кореляція

 

3.3 Проста криволінійна кореляція

 

3.4 Множинна кореляція

 

Висновки

 

Список використаної літератури

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

План

Вступ

Зернові культури мають найвищу питому вагу в структурі посівних площ і валових зборів сільськогосподарських культур. Це пояснюється їх винятковим значенням та різнобічним використанням.

Інтенсифікація сільського виробництва, яка здійснювалась головним чином шляхом хімізації, меліорації та механізації, несла значне зменшення ручної праці. Поряд з цим інтенсифікація виробництва, а з нею і великі витрати ресурсів, зумовили цілий ряд негативних явищ у землеробстві, які насамперед привели до погіршення структури земельних ресурсів, посилення ерозійних процесів, зниження родючості грунту в усіх його проявах, забруднення агрохімікатами, пестицидами, тощо. Тому сьогодні як ніколи нам потрібно бережно відноситись до землі. Вводити нові технології тільки тоді, коли ми впевнені, що не зробимо гірше. Інтенсивне і надмірне зрошення приводить до розчинення у підгрунті солей лужних металів, які внаслідок зрошення поступають у грунт і засолюють його.

Основним шляхом збільшення валових зборів продукції рослинництва є підвищення врожайності сільськогосподарських культур, яке можливо досягти тільки при впровадженні інтенсивних технологій.

У зв'язку з тим, що на результат сільського господарства впливає багато факторів керівник або спеціаліст сільськогосподарського підприємства повинен вчасно виявляти та правильно аналізувати статистичну інформацію про залежність результату від факторів.

Метою даного курсового проекту є встановлення взаємозв'язку і залежності між урожайністю озимої пшениці і питомою вагою площі з підкормкою, енергетичною потужністю на 1 працівника. Завданням роботи є кількісне відображення взаємозв'язку через систему статистичних показників.

Розділ 1. Предмет, завдання і система показників статистики рослинництва

1.1 Предмет і завдання статистики рослинництва на сучасному виробництві

Статистика - багатогалузева наука, яка складається з окремих роздiлiв або галузей, якi будучи самостiйними її частинами, тiсно пов'язанi мiж собою. До цього часу видiлились чотири складовi частини статистики: загальна теорiя статистики, де розглядаються категорiї статистичної науки,а також спiльнi для будь-яких масових явищ методи i засоби аналiзу; економiчна статистика, яка вивчає явища i процеси, що мають мiсце в економiцi, розробляє систему економiчних показникiв i методи вивчення народного господарства країни чи регiону, як єдиного цiлого;

галузевi статистики ( промисловостi, капiтального будiвництва, сiльського господарства, транспорту, соцiальної iнфраструктури та iн.), якi розробляють змiст i методи обчислення показникiв, що вiдображають особливостi кожної окремої галузi;соцiальна статистика, предметом якої є вивчення соцiальних умов i характеру працi,рiвня життя, прибуткiв, споживання матерiальних благ i послуг населенням.

Як суспiльна наука статистика не може розвиватися поза розвитком теоретичних наук про суспiльство, зокрема економiчної теорiї i соцiологiї. Спираючись на суть, якiсну природу явищ, шляхом узагальнення масових даних статистика вивчає характер i дiю основних законiв у реальному життi. Допускаючи, що комплекс умов i чинникiв, якi формують закономiрностi в майбутньому залишаться незмiнними, статистика проводить прогнознi розрахунки, якi необхiднi при обгрунтуваннi напрямкiв соцiально- економiчної полiтики.

З поняттям „статистика” тiсно пов'язанi поняття статистичної закономiрностi i статистичної сукупностi.

Статистична закономiрнiсть - це повторюванiсть, послiдовнiсть i порядок явищ. Об'єктивною умовою її iснування є складнє переплетення причин, якi формують масовий процес: основних, загальних i iндивiдуальних подій для кожної з них окремо, але випадкових для маси. Якщо числа подiй великi, то вплив випадкових причин взаємно врiвноважується. Закономiрностi масового процесу властивi лише сукупностям. Саме сукупнiсть, а не окремий елемент, є тiєю базою реального свiту, вiдносно якого стає можливим встановлення конкретних законiв. Статистична сукупнiсть - це певна множина елементiв, поєднаних умовами iснування i розвитку. У реальному життi iснує складне переплетення рiзних сукупностей i їх елементiв. Наприклад, вивчаючи промисловiсть, статистика розглядає її, як сукупнiсть пiдприємств, але кожне пiдприємство, в свою чергу, це сукупнiсть робiтникiв, верстатiв тощо. Специфiчна риса статистики - узагальнення даних по сукупностi в цiлому. Передумовою i початком такого узагальнення має бути вимiрювання, тобто приписування явищу числових значень. Статистичним еквiвалентам,які притаманні елементам сукупностi властивостей є ознака. Кожний елемент сукупностi характеризується низкою ознак, значення яких змiнюється вiд елемента до елемента або вiд одного перiоду до iншого. Ознака, яка приймає в межах сукупностi рiзнi значення, називається варiюючою, а вiдмiннiсть, коливання значень ознаки - варiацiєю. Склад елементiв i спосiб їх об'єднання визначають структуру сукупностi.

Ознаки подiляють на кiлькiснi i атрибутнi. Якщо кiлькiсна ознака представлена числом, то застосовують загально визнанi еталони i одиницi вимiру. Для атрибутних ознак вимiрювання визначають реєстрацiю наявностi чи вiдсутностi властивостей, що вивчаються.

Набiр властивостей, явищ i вiдповiдних їм чисел називають шкалою вимiрювання. Теоретично iснує багато типiв шкал. За рiвнем вимiрювання i допустимими арифметичними значеннями видiляють метричну, номiнальну i порядкову шкали.

Метрична - це звичайна числова шкала обчислення, яку використовують для вимiрювання фiзичних величин або результатiв обчислення. Ознаки метричної шкали подiляють на дискретнi i неперервнi. Дискретні мають лише окремi, iзольованi значення. Номінальна - це шкала найменувань. "Оцифровка" ознак цiєї шкали проводиться таким чином, щоб подiбним елементам вiдповiдало одне й те саме число, а неподібним - рiзнi числа. Найчастіше використовують штучнi вимiрники, якi приймають значення "1" або "0" залежно вiд наявності чи вiдсутностi властивостi, що вивчається.

1.2 Система показників статистики рослинництва

Предметом статистики є особливі ознаки стану і розвитку масових суспільних явищ. Такі ознаки дістали назву об'єктивних статистичних показників.

Статистичний показник – це загальна істотна ознака якого-небудь масового явища у її якісній і кількісній визначеності для конкретних умов місця і часу. Кожний статистичний показник має кількісний вираз. Разом з ним кількість в статистиці завжди має відповідну якість. Як єдність кількості і якості статистичні показники характеризують міру явища.

Будь-яка система показників дає інформацію, яка якісно відрізняється від тієї, що несуть окремі показники.

Статистичний аналіз, розкриваючи зміст і значення показників, поглиблюючи уяву про предмет дослідження і властиві цьому закономірності, здійснюють за двома напрямами:

Ø замість ізольованих характеристик окремих сторін предмета розглядають зв'язки і відношення, виявляють фактори, які впливають на рівень і варіацію показників, оцінюють ефекти їх впливу;

Ø вивчають динаміку показників, напрям і швидкість змін, визначають характер і рушійні сили розвитку.

Все це поглиблює аналіз і дає можливість для багатоцільового використання результатів.

Для характеристики стану і розвитку рослинництва статистика використовує систему пов'язаних показників.

Перша група показників характеризує наявність і якість факторів виробництва. Оскільки основним засобом виробництва в сільському господарстві є земля, то основні показники в статистиці рослинництва – це наявність земельних ресурсів, посівні площі і площі багаторічних насаджень. Наявність трудових ресурсів, основних і оборотних виробничих фондів розглядаються як фактори використання землі і виробництва продукції. При цьому відношення обсягу засобів виробництва до земельної площі характеризує рівень інтенсифікації рослинництва; відношення кількості трудових ресурсів до земельної площі – забезпеченість трудовими ресурсами; а відношення обсягу засобів виробництва до чисельності трудових ресурсів – фондоозброєність робочої сили.

Друга група показників відображає використання факторів виробництва: землі, трудових ресурсів, основних і оборотних фондів. Поряд з вивченням використання факторів виробництва статистика досліджує їх співвідношення. Наприклад, обсягу робіт до затрат праці, обсягу агротехнічних заходів до посівної площі, використаної енергії до робочого часу, тощо.

Третя група показників характеризує результати виробництва, а також співвідношення між продукцією і виробничими ресурсами. До цієї групи належать показники урожайності сільськогосподарських культур, показники продуктивності праці, фондовіддачі, собівартості продукції, тощо.

Для характеристики економічної ефективності використання землі визначають такі показники: показники виходу продукції з одиниці земельної площі, що поділяються на натуральні та вартісні. Найважливішим показником ефективності використання меліорованих земель є рівень урожайності сільськогосподарських культур, вирощуваних на цих землях. Об'єктивну оцінку ефективності меліорації можна дати тільки за допомогою відносних показників приросту урожайності.

Статистичний аналіз рослинництва включає в себе як посівні площі так і багаторічні насадження.

Посівною площею називають площу ріллі або інших розораних угідь, яка зайнята посівами сільськогосподарських культур. Розміри посівних площ обчислюють по окремих культурах і по кожній культурі за господарським призначенням. Для характеристики загального розміру посівів використовують такі категорії посівних площ: засіяну, весняно-продуктивну, збиральну і фактично зібрану.

Динаміку посівних площ аналізують порівнянням фактичного розміру посівів у поточному році з відповідними даними за минулі роки. Аналізуючи структуру і структурні зрушення посівних площ, обчислюють питому вагу посівів окремих культур у загальній площі всіх посівів.

Урожайність визначають як по окремих культурах, так і по їх групах, наприклад, зернових, овочевих.

По групах однорідних культур (зернових, овочевих та ін.) визначають середню зважену урожайність за формулою

= або =

де ni,, yi — площа посіву і урожайність окремих культур;

частка окремих культур у загальній площі посіву (Σdi= 1, або 100%).

По групах різнорідних культур (технічні), а також по всіх культурах разом обчислюють середній вихід продукції з 1 га посіву у вартісному вираженні за формулою:

= ; .

Динаміку натуральних показників продукції рослинництва вивчають на основі побудови і аналізу відпо­відних рядів динаміки. Для побудови і аналізу рядів динаміки посівних площ сільськогосподарських культур потрібні щорічні дані, а посівних площ багаторічних на­саджень, урожайності і їх валового збору, а також уро­жайності і валового збору всіх сільськогосподарських культур — щорічно і середні за рік. Ряди динаміки наведені у статистичних збірниках. На ослові таких рядів динаміки обчислюють абсолютний приріст, темпи зро­стання і приросту, абсолютне значення 1 % приросту, середньорічні темни зростання і приросту.

Для оцінки змін величин натуральних показників продукції рослинництва за тривалий період застосову­ють укрупнення періодів, згладжування за допомогою плинної середньої і аналітичне вирівнювання.

При аналізах динаміки або виконання плану посів­них площ, валового збору і урожайності широко засто­совують індексний метод. При ньому використовують індекси індивідуальні, загальні агрегатні і середніх ве­личин.

Зміни посівних площ, валового збору і урожайності по окремих культурах вивчають за допомогою індивіду­альних індексів.

Розділ 2. Статистична оцінка показників продукції рослинництва.

2.1. Статистичні ряди розподілу, їх характеристика та графічне зображення

Рядом розподілу називають розподіл одиниць сукупності по групах за величиною варіюючої ознаки. Такі ряди складаються з двох елементів: переліку груп і кількості одиниць, що входять у кожну групу. Вони характеризують склад сукупності за розміром досліджуваної ознаки. . Розрізняють середню арифметичну просту і зважену. Середню арифметичну просту застосовують тоді, коли відомі індивідуальні значення у середньої ознаки у кожної одиниці сукупності. Середню арифметичну зважену обчислюють тоді, коли окремі значення усередненої ознаки повторюються в досліджуваній сукупності неоднакове число разів, а також для обчислення середньої із середніх при різному обсязі сукупностей. Зважування в цьому разі проводиться за частотами, які показують, скільки разів повторюється певний варіант. Середню арифметичну зважену визначають за такою формулою

Де n частоти.

Для обчислення середньої з варіаційного ряду з рівними інтервалами використовують спосіб відліку від умовного нуля, який ще називають способом моментів. Щоб обчислити середню арифметичну, середнє відхилення в інтервалах множать на величину інтервалу і додають величину, взяту за початок відліку :

де а – величина взята за початок відліку; і – крок інтервалу.

Поряд із середніми величинами типовими характеристиками варіюючих ознак є мода і медіана. Моду і медіану називають структурними, або розподільними середніми, оскільки вони характеризують особливості розподілу одиниць сукупності за розміром досліджуваної ознаки.

Модою називають значення ознаки, яке найчастіше повторюється в досліджуваній сукупності. Інакше кажучи, це варіант, який має найбільшу частоту. Модальне значення ознаки визначають за формулою :


 

Медіаною називають варіанту, яка припадає на середину варіаційного ряду. Вона є центром розподілу сукупності і ділить її на дві рівні за кількістю частин. Медіанне значення ознаки обчислюється за формулою :


 

Також для характеристики центру розподілу використовують також такі показники як квартилі та децилі. Квартилі відтинають кожну четверту частину інтервалів, а децилі - десяту. Також використовуються коефіцієнти ексцесу та асиметрії, які характеризують зміщення функції відносно центра симетрії. Дані ряди розподілу зображують за допомогою 4 типи графіків: гістограми, полігона частот, кутуляти та огіви.

Побудуємо ряди розподілу за всіма ознаками, визначимо середні показники та зобразимо їх графічно.

Питома вага площі

n

N

Xсер

47,3-54,92

6

6

51,11

54,92-62,54

5

11

58,73

62,54-70,16

5

16

66,35

70,16-77,78

8

24

73,97

77,78-85,4

1

25

81,59

Сума

25

 

 

Інтервал = (85,4-47,3)/5=7,62

Енергетична потужність

n

N

Xсер

3,7-5,38

5

5

4,54

5,38-7,06

5

10

6,22

7,06-8,74

4

14

7,9

8,74-10,42

6

20

9,58

10,42-12,1

5

25

11,26

Сума

25

 

 

 

 

 

 

 

 

Інтервал = (12,1-3,7)/5=1,68

Врожайність

n

N

Yсер

17,7-20,22

4

4

18,96

20,22-22,74

3

7

21,48

22,74-25,26

7

14

24

25,26-27,78

7

21

26,52

27,78-30,3

4

25

29,04

Сума

25

--

--

Інтервал =(30,3-17,7)/5=2,52

Розрахуємо основні характеристики центру розподілу

Питома вага площі

n

x1n

[X1 - X1сер]*n

(X1+A)*n

X1n/C

X1kn

(X1-X1сер)^4*n

 

51,11

6

306,66

-78,64

342,66

102,22

613,32

177045,51

7,87

58,73

5

293,65

-27,43

323,65

97,88

587,3

4530,23

11,56

66,35

5

331,75

10,67

361,75

110,58

663,5

103,61

16,56

73,97

8

591,76

78,03

639,76

197,25

1183,52

72401,86

34,50

81,59

1

81,59

17,37

87,59

27,20

163,18

91108,58

5,31

Sum

25

1605,41

0

1755,41

535,14

3210,82

345189,80

75,81

Відносний нуль для середньої способом моменті = 41,11

Середня

Мода медіана

перевірка математичних властивостей середньої

при А=6 ==70,22=

при С=3

К=2

коефіцієнт асиметрії

показник ексцесу

Середня способом моментів

Квартилі

Q1=55.301 Q2=64.83 Q3=72.78

Децилі

D1=43.84 D2=53.65 D5=64.83 D7=71.59

Енергетична потужність на 1 працівника

n

X2n

(X2-X2сер)^4*n

4,54

5

22,7

689,81

3,93

6,22

5

31,1

46,60

8,93

7,9

4

31,6

0

11,14

9,58

6

57,48

40,60

22,71

11,26

5

56,3

587,80

23,93

Sum

25

199,18

1364,80

70,64

Відносний нуль для середньої способом моменті = 3,22

Середня

Мода медіана

коефіцієнт асиметрії

показник ексцесу

Середня способом моментів

Квартилі

Q1=5,8 Q2=8,11 Q3=10,07

Децилі

D1=4,37 D2=5,38 D5=8,11 D7=9,72

Врожайність

n

Yn

(Y-Yсер)^4*n

 

18,96

4

75,84

3511,37

7,94

21,48

3

64,44

219,06

8,95

24

7

168

0,19

27,89

26,52

7

185,64

140,55

34,89

29,04

4

116,16

1848,99

23,94

Sum

25

610,08

5720,15

103,60

Відносний нуль для середньої способом моментів = 13,96

Середня

Мода медіана

коефіцієнт асиметрії

показник ексцесу

Середня способом моментів

Квартилі

Q1=22,11 Q2=24,72 Q3=26,97

Децилі

D1=18,96 D2=21,06 D5=24,72 D7=26,52

2.2 Статистична оцінка показників вибіркової і генеральної сукупності

Для статистичної оцінки варіації використовується система з 5 показників. Це розмах варіації, середнє лінійне відхилення, дисперсія, середнє квадратичне відхилення та коефіцієнт варіації. Вони дають повне уявлення і точну характеристику варіації даного ряду розподілу. Розмах варіації – це різниця між найбільшим і найменшим значенням варіюючої ознаки:

 

 

Розмах варіації дає уявлення лише про межі коливання ознаки, оскільки він ураховує два крайніх значення і не враховує відхилення всіх варіантів.

Середнє лінійне відхилення становить середню з абсолютних відхилень усіх варіантів від середнього значення варіюючої ознаки. Його визначають за такими формулою:

 

Дисперсією називають середнє квадратичне відхилення всіх значень ознаки від її середньої величини. Її обчислюють за такими формулами:

зважена

Дисперсія може бути загальною:

,

міжгруповою:

,

Внутрішньогрупова:

Всі три види пов'язані рівністю:

 

Середнє квадратичне відхилення (d) обчислюють добуванням квадратичного кореня з дисперсії: d=

Середнє квадратичне відхилення характеризує середнє коливання ознаки в сукупності, зумовлене індивідуальними особливостями одиниць сукупності. Його виражають в таких самих одиницях вимірювання, що й варіанти досліджуваної ознаки.

X1сер

n

x1n

[X1 - X1сер]*n

(X1 - X1сер)^2*n

51,11

6

306,66

78,64

1030,666

58,73

5

293,65

27,43

150,503

66,35

5

331,75

10,67

22,761

73,97

8

591,76

78,03

761,062

81,59

1

81,59

17,37

301,842

Sum

25

1605,41

212,14

2266,834

розмах варіації

середнє лінійне відхилення

дисперсія

середнє квадратичне відхилення

коефіцієнт варіації

, варіація значна.

Енергетична потужність

n

X2n

[X2 - X2сер]*n

(X2 - X2сер)^2*n

4,54

5

22,7

17,136

58,728

6,22

5

31,1

8,736

15,264

7,9

4

31,6

0,2688

0,018

9,58

6

57,48

9,6768

15,607

11,26

5

56,3

16,464

54,213

Sum

25

199,18

52,2816

143,830

розмах варіації

середнє лінійне відхилення

дисперсія

середнє квадратичне відхилення

коефіцієнт варіації

, варіація помірна.

Врожайність

n

Yn

[Y - Yсер]*n

(Y - Yсер)^2*n

18,96

4

75,84

21,77

118,51

21,48

3

64,44

8,77

25,64

24

7

168

2,82

1,14

26,52

7

185,64

14,82

31,37

29,04

4

116,16

18,55

86,00

Sum

25

610,08

66,73

262,65

розмах варіації

середнє лінійне відхилення

дисперсія

є) середнє квадратичне відхилення

ж) коефіцієнт варіації

, варіація незначна.

к) перевірка властивостей дисперсії

1) А=4

Дані для перевірки властивостей дисперсії

Х

Х-А

Х/А

 

 

18,96

14,96

4,74

127,008

7,938

21,48

17,48

5,37

19,0512

1,1907

24

20

6

0

0

26,52

22,52

6,63

44,4528

2,7783

29,04

25,04

7,26

76,2048

4,7628

--

--

266,7168

16,67

=266,717/25=10,67

2) =16,67/25=0,668=10,67/16

2.3 Перевірка статистичної гіпотези про відповідність емпіричного ряду розподілу нормальному

Статистична гіпотеза – це припущення відносно параметрів або форми розподілу генеральної сукупності, яке підлягає перевірці і на підставі вибіркового методу може бути прийнятим або відхиленим. У процесі перевірки статистичної гіпотези потрібно визначити, чи узгоджуються дані спостереження з висунутим припущенням. Розрізняють гіпотези основні (нульові або робочі) і альтернативні (конкуруючі). Основною називають гіпотезу яка підлягає перевірці. Її позначають через Н0. Альтернативною НА називають гіпотезу, яка протиставляється нульовій гіпотезі і заперечує її. Кожній нульовій гіпотезі можна протиставити нескінченну множину альтернативних.

Є такі види гіпотез:

1) нульова гіпотеза (Н0) – це гіпотеза, яка підлягає перевірці;

2) альтернативна (НА) – це гіпотеза, протилежна до нульової.

Критерій – це показник, на підставі якого здійснюється перевірка гіпотез.

Галузь допустимих значень – це ті значення критерію, при яких приймається Н0.

Критична галузь – це ті значення критерію, при яких відхиляється Н0.

Критична точка – це точка, яка розмежовує галузь допустимих значень з критичною галуззю.

При перевірці статистичних гіпотез відносно рядів розподілу розглядаються задачі про узгодження фактичного ряду розподілу щодо нормального або про узгодження 2-х фактичних рядів розподілу.

Нормальним є розподіл ймовірностей неперервної випадкової величини, яка має щільність


, де середня та середнє квадратичне відхилення визначають центр угрупування та форму кривої на графіку.

Якщо , а , крива називається нормальною кривою.

Перевіримо відповідність досліджуваних рядів розподілу нормальному закону, використавши критерій c2. Цей показник був введений у статистику К. Пірсоном. За допомогою критерію c2 оцінюють відповідність між фактичним і теоретичним розподілом частот, незалежність розподілу одиниць сукупності за градаціями досліджуваної ознаки, однорідність розподілу.

При використанні c2 слід враховувати такі вимоги. Перевіряючи гіпотезу про відповідність емпіричного розподілу теоретичному, потрібно мати не менш як 50 спостережень. Не рекомендується використовувати c2, якщо теоретична чисельність одиниць у групі менша п'яти.

Якщо фактичне значення обчисленого за даними вибірки критерію c дорівнює табличному, або менше за нього (при відповідній кількості ступенів свободи і рівні ймовірності), то це означає, що розбіжності між фактичними і теоретичними частотами випадкові, а якщо фактичне значення більше табличного – розбіжності між емпіричними і теоретичними частотами зумовлені не випадковими, а істотними причинами.

Величину c2 обчислюють за формулою:

, де

f – фактичні (емпіричні) частоти розподілу;

f`/теоретичні частоти розподілу.

Сформулюємо Н0: ряд розподілу господарств за урожайністю зернових не суттєво відрізняється від нормального.

Якщо з ймовірністю р χ 2 табличне перевищує χ 2 фактичне, то Н0 приймається.

Перевіримо відповідність емпіричних рядів нормальному

Н0:емпіричний ряд розподілу не суттєво відрізняється від нормального.

Перевірку проводимо за - критерієм Пірсона.

Врожайність

n

x

xn

 

 

Φ(t)

 

 

17,7-20,22

5

18,96

94,8

127,008

-1,54128

0,1219

3

1,333333

20,22-22,74

3

21,48

64,44

19,0512

-0,77064

0,2966

6

1,5

22,74-25,26

7

24

168

0

0

0,3989

7

0

25,26-27,78

7

26,52

185,64

44,4528

0,770642

0,2966

6

0,166667

27,78-30,3

3

29,04

87,12

76,2048

1,541284

0,1219

3

0

Σ

25

х

600

266,717

Х

Х

25

3

> V=n-3=2

Так як фактичне значення критерію не перевищує критичну точку при рівні ймовірності 0,95, тобто Н0 приймається, тобто емпіричний ряд розподілу не суттєво відрізняється від нормального.





Реферат на тему: Статистична оцінка показників продукції рослинництва (курсова робота)


Схожі реферати



5ka.at.ua © 2010 - 2016. Всі права застережені. При використанні матеріалів активне посилання на сайт обов'язкове.    
.