Состояние кормовой базы для свиней

src="https://xreferat.com/image/13/1304763109_14.gif" alt="Состояние кормовой базы для свиней" width="125" height="32" align="BOTTOM" border="0" /> (2.14)

где Уt - выровненные значения уровней ряда;

t - периоды или моменты времени, к которым относятся уровни;

а, b - параметры уравнения (искомой прямой).

Для расчета параметров уравнения прямой линии обычно применяют способ наименьших квадратов, в основе которого лежит следующее требование: сумма квадратов отклонений фактических уровней ряда (У) от выровненных

и лежащих на искомой линии уровней (У) должна иметь минимальное значение, т. е.

Этому требованию удовлетворяет система нормальных уравнений, которые в соответствии с обозначениями уравнения могут быть записаны в следующей форме:

Где у – значение уровней фактического ряда динамики;

t – порядковые номера периодов или моментов времени;

n – число уровней фактического ряда динамики.

Приведенную систему нормальных уравнений можно упростить, если срединный уровень ряда условно принять за начальный уровень. В этом случае Σt=0, а система уравнений примет следующий вид:

откуда параметры уравнений а, b выразятся так:

Определив параметры а, b, легко найти выровненные значения уровней у и изобразить их графически в виде прямой линии.

В нашем случае динамический ряд имеет более или менее стабильные абсолютные приросты, следовательно, выравниваемый динамический ряд может быть выражен в виде прямой линии.

Таблица 2.2. Фактический и выровненный уровень оплаты корма (кг/т к.ед.) в сельскохозяйственной организации за 2005 – 2009 г.г.

Годы	Фактический уровень оплаты корма, кг/т к. ед.	Поряд-ковый номер уровней	Отклонение порядкового номера уровня от срединного номера	Квадрат откло-нений	Произве-дение значений	Выровненный уровень оплаты корма, кг/т к. ед
	y	n	t	T2	yt
2005	98	1	-2	4	-196	94,2
2006	99	2	-1	1	-99	101,9
2007	112	3	0	0	0	109,6
2008	106	4	1	1	106	117,3
2009	133	5	2	4	266	125
итого	548	-	0	10	77	548

Отсюда уравнение прямой в нашем случае имеет следующий вид - У= 109,6 + 7,7* t. Поставим в уравнение (r) соответствующее значение t, найдем выровненные уравнения у, например

у0 =109,6 + 7,7*2 = 125.

Полученные результаты запишем в таблицу 2.2. Фактический и выровненные уровень оплаты корма, кг/т к. ед. изобразим графически.

Рисунок 2.1 Фактический и выровненный уровень оплаты корма

На основании рисунка 2.1 делаем вывод: по выровненному уровню оплаты корма видим, что ежегодный уровень оплаты корма за 2002-2006 годы составил 7,7 кг/т к.ед.

3. Структура кормов для свиней в сельскохозяйственной организации за пятилетие

Заключительное звено в технологической цепочке производства свинины является откорм. В целом свиноводство в Беларуси имеет прочную кормовую базу. Основные корма для свиней – комбикорма, картофель, трава бобовых и злаковых культур. В качестве высокобелковых добавок применяются молочные отходы, шрот, рыбная и мясокостная мука, кормовые дрожжи и др.

Наибольший удельный вес в рационе свиней составляет зерно. Степень его размола (тонина) существенно влияет на усвоение питательных веществ. Градации тонины установлены в зависимости от величины частиц: мелкий или тонкий размол - 0,5-1 мм, средний - 1,1-1,8 и крупный, или грубый, - 1,9-2,6 мм. Лучшие результаты откорма получаются при использовании зерна среднего размола.

На среднесуточный прирост, затраты корма и здоровье животных существенно влияет качество протеина, его аминокислотный состав. При оптимальном соотношении аминокислот, витаминов, минеральных веществ в рационе норму протеинового питания можно снизить на 15%.

Структура кормов для свиней предтавляет собой долевое или процентное соотношение какого-либо вида корма в составе всей кормовой базы. Структура кормов для свиней обычно расчитывают следующим образом:

(2.4)

где dп – доля вида корма;

П – вид корма, т к. ед.

Изучение структуры израсходованных кормов важно для выявления факторов, определяющих успешное развитие животноводства, так как продуктивность животных зависит не только от количества и качества кормов, но и от их соотношения в рационах.

Проведем расчет структуры корма для свиней и данный запишем в таблицу 3.1.

Таблица 3.1. Расчет структура кормов для свиней в сельскохозяйственной организации за 2006 – 2009 г.г.

Виды кормов	2005 год		2006 год		2007 год		2008 год		2009 год
	т к.ед.	%	т к.ед.	%	т к.ед.	%	т к.ед.	%	т к.ед.	%
Концентрированные	329	87,5	316	66,7	390	92,9	395	86,8	306	85,0
из них: комбикорм	13	14,9	16	5,1	30	7,7	10	2,5	5	1,6
Сочные	-	-	-	-	2	0,5	-	-	-	-

Прочие	47	12,5	158	33,3	28	6,7	60	13,2	54	15,0
Итого	376	100	474	100	420	100	455	100	360	100

Из таблицы 3.1. видно, что сложилась не стабильная структура кормов. Основную долю в структуре занимает концентрированные корма.

4. Уровень кормообеспеченности свиней и его взаимосвязь с важнейшими показателями производства (по совокупности сельскохозяйственных организаций)

Успешное развитие животноводства предполагает правильное соотношение численности сельскохозяйственных животных и кормовых ресурсов. Характеристику этого соотношения дают показатели обеспеченности кормами. Уровень обеспеченности кормами может быть определен путем:

сопоставления фактического наличия кормов с потребностью в кормах, исчисленной на основе фактической численности скота и зоотехнических норм его кормления;

сопоставления фактического наличия кормов с потребностью в кормах, исчисленной на основе плана производства продукции животноводства и норм расхода кормов на единицу продукции.

Показатели обеспеченности скота кормами, исчисленные первым способом, можно разделить на две группы: 1) характеризующие наличие кормов в расчете на одну голову скота, ц и 2) характеризующие степень обеспеченности скота кормами (фактическое наличие в процентах к потребности).

Первая группа показателей представляет собой частное от деления количества кормов на поголовье скота. Наиболее общим из этой группы показателей является количество всех видов кормов в кормовых единицах в расчете на одну голову всех видов скота, пересчитанных в условное поголовье. Кроме того, определяют количество кормов по видам (грубые, сочные, концентрированные) в расчете на условную голову скота. Условное поголовье берется к началу года и к началу зимовки. Для расчета этих показателей иногда берут плановое поголовье на предстоящую зимовку. Исчисленные показатели сопоставляют с зоотехническими нормами.

Вторая группа показателей представляет собой отношение фактического наличия кормов к потребности в кормах (в кормовых единицах) по видам (грубые, сочные, концентрированные) и каждому виду животных отдельно.

Потребность в кормах исчисляют по каждой половозрастной группе животных исходя из уровня продуктивности, живой массы скота и других факторов. Такой расчет (зоотехнический), как правило, может быть сделан непосредственно в хозяйстве. По стране в целом, республике, области и даже административному району потребность в кормах может быть исчислена другим способом (статистическим) на основе средних данных. Для этого можно принять среднюю годовую норму кормления одной свиньи и распространить эту норму на условную голову скота, поскольку свинья принимается в качестве пересчетной единицы при переводе скота в условное поголовье. Пересчитав поголовье скота всех видов в условное поголовье, можно определить общую потребность в кормах.

Рост и развитие животных, их продуктивность зависят в первую очередь от уровня кормления, т.е. от количества использованных кормов на одну голову за сутки, месяц, год. Повышение уровня кормления животных — главное условие интенсификации производства и повышения его эффективности. При низком уровне кормления большая часть корма идет на поддержание жизненных процессов в организме животных и меньшая — на получение продукции, в результате чего увеличиваются затраты кормов на производство единицы продукции. Более высокий уровень кормления животных обеспечивает повышение в рационах доли продуктивной части корма, рост продуктивности животных и сокращение затрат кормов на единицу продукции.

Взаимосвязь между уровнем кормления и продуктивностью животных можно показать с помощью рис. 4.1.

Рисунок 4.1. Зависимость продуктивности у от уровня кормления животных

В процессе анализа важно установить степень влияния фактора на уровень продуктивности животных и на основе факторного анализа определить величину неиспользованных, текущих и перспективных резервов увеличения производства продукции.

4.1 Аналитическая группировка

Аналитическая группировка – вид статистических группировок, позволяющих выявить взаимосвязь между различными признаками в статистических совокупностях. Аналитические группировки проводят только по количественным существенным признакам. Взаимосвязанные признаки в каждой статистической совокупности принято условно разделять на факторные и результативные.

Факторный признак – признак, обуславливающий вариацию и оказывающий влияние на другой, связанный с ним результативный признак.

Результативный признак – зависимый от факторного признак, т.е. изменяющий свое значение под влиянием другого, связанного с ним и действующего на него факторного признака.

Деление признаков на факторные и результативные носит условный характер, т.к. значимость этих признаков может меняться.

Аналитические группировки могут проводиться по одному, двум, трем и более группировочным признакам. Если группировка проводится по одному признаку, она называется простой, а если по двум, трем и более – сложной.

Важнейшее требование, которое предъявляется к аналитическим группировкам, заключается в достаточной представительности совокупности. Применение приема аналитической группировки органически связано с формирование интервального ряда. Интервалы в группах могут быть равные и неравные. Равные интервалы применяются когда статистическая совокупность по группировочному признаку признана однородной (V<33.3%), а неравные – когда статистическая совокупность по группировочному признаку признана неоднородной (V>33.3%).

Аналитическая группировка проводится в следующем порядке:

По имеющейся выборочной совокупности прежде всего устанавливают факторный и результативный признак.

Решают вопрос о целесообразности проведения простой и комбинированной аналитической группировки. С этой целью устанавливают соответственно один, два или более группировочных признаков.

Рассчитывают коэффициент вариации группировочных признаков и оценивают однородность статистической совокупности по этим признакам.

Определяют число групп и подгрупп по факторным (группировочным) признакам. При большом числе вариаций (>30) статистической совокупности количество групп рассчитывается по формуле:

где n – сумма частот в статистической совокупности.

При малой выборке (20 – 30 единиц) устанавливается минимальное количество групп (3-4).

Рассчитывают размер интервала для каждой группы по факторному признаку. Величина равных интервалов определяется следующим образом:

где – максимальная варианта в статистической совокупности

– минимальная варианта в статистической совокупности

Определяют верхнюю и нижнюю границы интервала в каждой группе по факторному признаку. Нижней границей (началом) первой группы является минимальная варианта в статистической совокупности. Верхняя граница первой группы рассчитывается как сумма нижней границы и размера интервала. Границы каждой последующей группы устанавливаются аналогичным образом.

Для определения коэффициента вариации используем вспомогательную таблицу 4.1 (Приложение 1).

(4.3) (4.4)

(4.5)

Так как коэффициент вариации V>33,3, следовательно данная совокупность неоднородная, т.е расположенные данные возрастают неравномерно. Аналитическую группировку будем выполнять с неравными интервалами и число групп устанавливать по огиве Гальтона (рис. 4.2).

Рисунок 4.2. Огива распределения хозяйств по уровню кормообеспеченности.

Группы по графику выделяем в местах наибольших скачков или разрывов признака.

Для проведения аналитической группировки используем вспомогательную таблицу 4.2 (Приложение 2).

После того, как закончена вспомогательная таблица, строят итоговую результативную таблицу 4.3 взаимосвязи уровня кормообеспеченности с важнейшими показателями производства (Приложение 3).

Данные таблицы показывают, что с увеличением уровня кормообеспеченности возрастает среднесуточный прирост живой массы. Уровень рентабельности колеблется от группы к группе. Поэтому можно предположить, что существует прямая взаимосвязь между группировочным признаком и среднесуточным приростом живой массы свиней.

4.2 Дисперсионный анализ

Вариация любого признака есть результат влияния на него комплекса факторов. Поэтому обычно с помощью метода статистических группировок имеется возможность выявить наличие или отсутствие взаимосвязи между факторными и результативными признаками. При этом любое, даже самое минимальное изменение результативных признаков под действием факторов формально может быть принято за закономерность.

Дисперсионный анализ – статистический метод, позволяющий изучить качество влияния признаков-факторов на результативные признаки, объективнее, достовернее оценить результаты группировки.

Изучение качества влияния факторов по дисперсиям результативных признаков принято называть дисперсионным анализом.

Простейшим показателем колеблемости результативного признака является объем его вариации. В связи с тем, что вариация признака-результата вызвана влиянием совокупности факторов, различают следующие её виды: общая, систематическая и случайная вариация.

Общая вариация результативного признака формируется под воздействием всего комплекса факторных признаков на результат и представляет собой сумму квадратов индивидуальных линейных отклонений всех вариант от общей средней варианты результативного признака.

(4.6)

где - объем общей вариации результативного признака;

- индивидуальные варианты этого признака;

- общая средняя варианта результативного признака.

Для расчета объема общей вариации воспользуемся таблицей 4.4. (Приложение 4)

Систематическая (межгрупповая, факторная) вариация формируется под воздействием одного или нескольких изучаемых факторов-признаков на признак-результат. Систематическая вариация характеризуется колебанием групповых средних и обусловливается влиянием изучаемых факторных признаков.

(4.7)

где - среднее групповое значение признака-результата;

- среднее значение по всей совокупности;

- число единиц совокупности, взятых из аналитической группировки.

Для расчета систематической (факторной) вариации воспользуемся таблицей 4.5. (Приложение 5)

Случайная (остаточная) вариация обусловлена влиянием на результативные признаки всех признаков-факторов, кроме учтенных в объеме систематической (межгрупповой) вариации и формируется за счет колебаний внутригрупповых вариант.

(4.8)

Определим структуру вариации, которая показывает какова мера влияния изучаемого признака-фактора на признак-результат:

(4.9)

Установим число степеней свободы для нахождения дисперсий:

(4.10)

где n – число единиц статистической совокупности.

(4.11)

где N – число групп в аналитической группировке.

(4.12)

, , - число степеней свободы соответственно для общей, факторной и остаточной вариации.

На основе расчетов объемов и числа степеней свободы определим исправленные дисперсии:

Общая (4.13)

Факторная (4.14)

Остаточная (4.15)

Дальнейшие расчеты состоят в сопоставлении факторной и остаточной дисперсии. Отношение этих дисперсий получило название фактического критерия Фишера:

(4.16)

Для оценки существенности свиязи между изучаемыми признаками при использовании критерия Фишера можно рассчитать коэффициент существенности:

(4.17)

При р = 0,95

При р = 0,99

При этом оценка существенности проводится по следующему принципу:

Если , то связь существенная;

Если , то связь малосущественная;

Если , то связь несущественная.

Компактное оформление результатов дисперсионного анализа оформим в виде таблицы 4.6 (Приложение 6).

Данные таблицы 4.6 показывают, что изменение в среднесуточном приросте живой массы на 45% обусловлено влиянием уровня кормообеспеченности свиней и на 55% влиянием всех остальных факторов. Коэффициента существенности показывает, что взаимосвязь уровня кормообеспеченности свиней и среднесуточного прироста живой массы существенна как при уровне вероятности 0,95, так и при уровне вероятности 0,99.

4.3 Корреляционно-регрессионный анализ

Для количественного выражения степени тесноты связи между уровнем кормообеспеченности и среднесуточным приростом живой массы проведем корреляционно-регрессионный анализ. При этом, прежде всего, необходимо выявить характер связи между признаком-фактором и признаком-результатом.

Характер связи может быть близким к прямолинейному или криволинейному. Приближенно его можно установить путем графического изображения поля корреляции (рис 4.3). на координатной диаграмме.

Рисунок 4.3. Поле корреляции

По полю корреляции можно предположить, что связь между признаками прямолинейная, так как точки на графике сгруппированы практически по одной прямой, а не разбросаны по координатной плоскости. Прямолинейную связь подтверждает и эмпирическая прямая, которая строится на основании средних групповых значений факторного и группировочного признака. Для более точного определения вида связи рассчитаем коэффициент:

(4.18)

где - коэффициент прямолинейной парной корреляции;

- среднее произведение факторного и результативного признака;

- среднее значение соответственно факторного и результативного признака;

- среднеквадратические отклонения признака-фактора и признака-результата.

Рассчитаем корреляционные отношения:

(4,19)

(4.20)

По расчетным уточнениям коэффициента корреляции можно сделать следующие выводы:

Положительное значение коэффициента корреляции указывает на прямую связь между фактором и результатом.

Значение коэффициента корреляции r < 0,3 указывает на слабую связь.

Далее мы составим и решим уравнение прямой линии:

(4.21)

где - среднее значение признака-результата;

- параметр уравнения, характеризующий минимальное значение результативного признака;

- коэффициент пропорциональности изменения признака.

(4.22)

(4.23)

После соответствующих расчетов по данным формулам уравнение будет иметь вид: . На основании уравнения построим теоретическую линию регрессии на рисунке 4.3.

По составленному нами уравнению регрессии видно, что при увеличении уровня кормообеспеченности на 1 т. к.ед./гол., среднесуточный прирост живой массы свиней увеличивается на 0,1 кг/гол.

Выводы и предложения

В данной курсовой работе был проведен статистический анализ основных показателей уровня кормообеспеченности. В результате проведенного анализа можно сделать следующие выводы:

1. С ростом более чем в 3,17 раза уровня кормообеспеченности свиней наблюдается увеличение среднесуточного прироста живой массы свиней на 100 %, уровня производства прироста живой массы на 50%. Таким образом, прием аналитической группировки позволяет не только определить взаимосвязь между признаками, но и выявить факторы, влияющие на эту связь.

2. Объем факторной вариации, обусловленной влиянием продуктивности свиней на удельный расход кормов занимает в структуре общей вариации 45 %. Коэффициент существенности больше 1, следовательно связь в нашем случае существенная.

3. Коэффициент корреляции (ху=0,21) показывает, что между изучаемыми признаками существует слабая связь, т.е. уровень кормообеспеченности оказывает влияние на среднесуточный прирост живой массы свиней.

В результате корреляционного анализа получили уравнение регрессии . По составленному нами уравнению видно, что при увеличении уровня кормообеспеченности на 1 т. к.ед./гол., среднесуточный прирост живой массы свиней увеличивается на 0,1 кг/гол.

Список используемой литературы

Афанасьев В.Н., Маркова А.И. Статистика сельского хозяйства: Учеб.пособие. – М.: Финансы и статистика, 2003.

Белый И.Н. Учет затрат и калькулирование себестоимости сельскохозяйственной продукции.- Мн.: Ураджай, 1990.

Бидий А.И., Степаненко Н.В., Хромова Т.Ф., Сельскохозяйственная статистика с основами общей теории статистики. – М.; Финансы и статистика, 1984.

Замосковный О.П., Статистика сельского хозяйства. - М.; Финансы