Эконометрическое изучение и анализ посевных площадей, урожая и урожайности картофеля — страница 7

учетом экономически обоснованных затрат на их производство и конъюнктуры рынка, а также рекомендуемого Минсельхозпродом и Минэкономики минимального уровня закупочных цен на эти продукты. Названным постановлением также установлены предельные отпускные цены для организаций, осуществляющих заготовку картофеля, с уровнем рентабельности не более 20% от затрат и для организаций, занимающихся реализацией картофеля, –

предельные розничные цены с учетом торговой наценки не более 25%. [3, с.4]    2       Многофакторный корреляционно – регрессионный анализ   На основании вышеперечисленных показателей составить матрицу и по программе STRAZ  решить задачу множественной корреляции. По совокупности хозяйств построить корреляционное уравнение связи урожайности картофеля с включением трех – четырех факторов. Анализ

корреляционной модели начинается с определения тесноты связи, ее характеризует коэффициент корреляции (R). Он может изменяться от 0 до 1, что свидетельствует об отсутствии связи или о слабой, средней и тесной связи. Квадрат коэффициента множественной корреляции называется коэффициентом множественной детерминации. Он характеризует величину вариации результативного признака, которая объединяется факторами, входящими в модель.

В матрице этот коэффициент равен, например, 0,4321, для анализа необходимо перевести его в проценты, что составит 43%. Это значит, что 43% вариации результативного признака обусловлено влиянием факторов, включенных в модель, или на 43% выбранные факторы влияют на величину У (Урожайность). Коэффициенты отдельного определения или частные коэффициенты детерминации отражают «чистый вклад» каждого фактора в воспроизведенную

вариацию результативного признака. Наибольшую тесноту связи с результативным признаком имеет тот фактор, коэффициент при котором наибольший (например, если коэффициент при Х4 равен 0,5, это значит, что качество земли на 50% влияет на уровень урожайности). [8, с.109] Коэффициенты чистой регрессии показывают, на сколько ц с 1 га увеличится урожайность при изменении фактора на 1 единицу измерения. Например, если коэффициент при Х3 равен 0,3,

это значит, что при увеличении энергообеспеченности на 1 л.с., урожайность увеличится на 0,3 ц с 1 га. Каждый из β – коэффициентов показывает, на сколько средних квадратических отклонений изменится в среднем урожайность, если соответствующий фактор изменится на одно среднее квадратическое отклонение.  Сопоставляя β – коэффициенты между собой, можно определить, какой фактор оказывает наиболее сильное влияние на