Курсовая: Расчет по минеральным удобрениям - текст курсовой. Скачать бесплатно.
Банк рефератов, курсовых и дипломных работ. Много и бесплатно. # | Правила оформления работ | Добавить в избранное
 
 
   
Меню Меню Меню Меню Меню
   
Napishem.com Napishem.com Napishem.com

Курсовая

Расчет по минеральным удобрениям

Банк рефератов / Сельское хозяйство и землепользование

Рубрики  Рубрики реферат банка

закрыть
Категория: Курсовая работа
Язык курсовой: Русский
Дата добавления:   
 
Скачать
Microsoft Word, 1040 kb, скачать бесплатно
Заказать
Узнать стоимость написания уникальной курсовой работы

Узнайте стоимость написания уникальной работы

2 В В Е Д Е Н И Е. Термин статистика произошел от латинского «статус», что означает « определенное положение вещей ». Уп о требляется он первоначально в значении слова «государствоведение», впервые был введен в обиход в 1749году немецким ученым Г.Ахенвалем, выпусти в шим книгу о государствоведении. В настоящее время термин «статистика» употребляется в трех значен и ях. Во-первых, под статистикой понимают особую отрасль практической деятельности людей направленную на сбор, обработку и анализ данных, хара к теризующих социально - экономических предприятий. Во-вторых, статистикой называют науку, занимающуюся разработкой теоретических положений и методов, используемых статистической практикой. Между статистической наукой и статистической практикой существует тесная связь. Статистическая практика применяет правила, выработанные наукой; в свою очередь статистическая наука опирается на материалы практики и, обобщая опыт практики, разрабатывает новые полож е ния. В-третьих, статистикой часто называют статистические данные, представленные в отчетности предприятий, организаций, отраслей экономики, а также публикуемые в сборниках, периодической прессе, которые представл я ют собой результат статистической раб о ты. Особенность статистики заключается в том, что статистические данные сообщаются в количественной форме, т.е. статистика говорит языком цифр, отображающих общественную жизнь во всем многообразии ее проявл е ний. Изучением экономического и социального развития страны, о т дельных ее регионов, отраслей, объединений, фирм, предприятий занимаются специально созданные для этого органы, совокупность которых называется стат и стической слу ж бой. В Российской Федерации функции статистической службы выполняют органы государственной статистики и органы ведомственной стат и стики. Организация государственной статистики в стране видоизменялись в соответствии с изменением органов го с ударственного управления, их функций, с учетом особенностей развития экономики и социальной жизни общес т ва. Первый государственный статистический орган России был создан в 1811 году при департаменте полиции. Статистическое отд е ление сводило отчеты губернаторов и вело демографическую статистику. Органов для сбора первичной информации не существовало, отчеты губернаторов основывались на донесениях полицейских чиновн и ков, церковных записях о рождениях, сме р тях, браках и т.п. В 1834 г. было образованно статистическое отделение при министерстве внутренних дел; в 1852 году оно было преобразовано в статистический комитет, а спустя пять лет в 1857 году в Центральный статистический комитет ( ЦСК ) при министерстве внутренних дел. В качестве местных органов правительственной статистики работали губернские статистические ком и теты, а в 70-х годах были созданы земские стат и стические бюро. В последующие годы организация статистики претерпела ряд и з менений, так в 1930 году ЦСУ было передано в ведение Госплана СССР и в 1931 году переименовано в Центральное управление народнохозяйстве н ного учета (ЦУНХУ) при Госплане СССР. Это слияние органов статистики и планирования объяснялось необходимостью укрепления планов о го начала в управлении хозяйством страны. В 1932 г. Создается сеть районных и городских инспекций, выдающихся учетом и статистикой на территории района, города. В 1941 году ЦУНХУ было переим е новано в Центральное статистическое управление Го с плана СССР. В настоящее время главным учетно-статистическим центром в стране является Государственный комитет Ро с сийской Федерации по статистике (Госкомстат России). Он осуществляет руководство российской статистикой в с о ответствии со ст. 71 Конституции РФ. В его задачи входит представление оф и циальной статистической информации Президенту, Правительству, Федеральному собранию, федеральным органам исполнительной власти, обществе н ным и международным организациям, разработка научно обоснованной статистической методологии, координ а ция статистической деятельности Федеральных и региональных органов исполнительной власти, анализ эконом и ческо-статистической информации, составление национальных счетов и б а лансовых расчетов. Одной из важнейших задач Центрального органа государственной стат и стики является укрепление контактов с международными статистическими службами ООН, в первую очередь с ее статистической комиссией. В ее з а дачи входит разработка методологии статистических работ, системы сопост а вимых показателей, разработка и анализ статистической информации, коорд и нация статистической работы специализированных органов ООН, подготовка рекомендаций для Статистического бюро Секретариата ООН. Являясь, исполн и тельным органом Статистического бюро Секретариата ООН собирает статистическую информацию от государств-членов ООН, публикует ее, выпо л няет доклады по различным вопросам статистики и публикует результаты выполненных исследований в период и ческих изданиях (Ежегодник по внешней то р говле, Демографический ежегодник и др.) На ряду с общегосударственной статистикой существует ведомственная статистика, ведущаяся на предпри я тиях, в объединениях, ведомствах, министерствах. Ведомственная статистика выполняет работы связанные с пол у чением, обработкой и анализом статистической информации, необходимой для руководства и планирования их д е ятельности. Для ведения статистики на предприятиях, в объединениях, концернах, ассоциациях, министерствах с о зданы те или иные статистические органы (ячейки). На отдельных предприятиях статистическую работу может в е сти один человек, даже по должности не ст а тистик; в крупных объединениях, министерствах имеются специальные отделы, упра в ления. Значение ведомственной статистики в настоящее время значительно возросло в силу того, что развитие р ы ночной экономики, самостоятельность предприятий и полная ответственность за результаты производственно - х о зяйственной деятельности требуют более глубокого анализа экономических процессов, происходящих на пре д приятиях. Главная задача ведомственной статистики заключается в обеспечении информацией, характеризующей в ы полнение внутри- производственных планов, наличие внутрипроизводственных ресурсов увеличение выпуска пр о дукции, улучшение использования производственного потенци а ла. Кроме оценки работы предприятий в целом задачей статистики является изучение результатов работы его подразделений - цехов, участков, бригад, выявление реальных пропорций , складывающихся в процессе произво д ства. Точные и объективные данные статистики необходимы для с о ставления планов работы предприятий. Причем в новых условиях хозяйствования требуется укрепления связи прогнозирования, текущего и перспективного пл а нир о вания. В данном курсовом проекте по бланкам статотчетности «отчет о сборе сельскохозяйственных культур» (форма № 29-сх-3) и «отчет о внесении минеральных удобрений» (форма № 9-б- сх ) проведен корреляционный анализ влияния минеральных удобрений на урожайность сельскохозяйственных культур. В частн о сти: влияние калийных и азотных удобрений на урожайность культур: 1.Гречихи 2.Кукурузы на зерно А также определен валовой сбор продукции по таким культурам как: 1 Озимая пшеница 2 Яровая пшеница 3 Ячмень 4 Кукуруза на зерно 5 Гречиха 6 Горох Произведен расчет площадей занятых под эти культуры. Произведен расчет минеральных удобрений внесенных под эти культ у ры. Произведены расчеты средних величин по каждой культуре. Определены среднеквадратические отклонения и коэффициенты корр е ляций. При проведении анализа были использованы данные статотчетности 12 х о зяйств Октябрьского района Ростовской области за 1995 г. В результате сравнительного анализа выявлено, что связь между внес е нием азотных и калийных удобрений и урожайностью гречихи слабая, поскольку коэфф и циент корреляции составляет 0,24. Кукуруза на зерно лучше отзывается на внесение минеральных удобрений. Связь между признаками сре д няя, коэффициент корреляции с о ставляет 0,5. 2.Методы статистических исследований. 2.1.Метод группировки. Под группировкой в статистике понимают расчленение единиц статистической совокупности на группы, о д нородные в каком-либо существенном отношении, и характеристику таких групп системой показателей в целях в ы дел е ния типов явлений , изучения их структуры взаимосвязей. Метод группировки является основой применения других методов стат и стического анализа основных сторон и характерных особенностей изучаемых явлений. По своей роли в процессе исследования метод группировок в ы полняет некоторые функции, аналогичные функциям эксперимента в естественных науках: посредствам группиро в ки по отдельным признакам комбин а ции самих признаков статистика имеет возможность выявить закономерности и взаимосвязи явлений в условиях, в известной мере ею определяемых. При использовании метода группировок появляется возможность проследить взаимоотношение различных факторов и определить силу их влияния на р е зультативные показатели. В развитие метода группировок огромный вклад внесли российские ст а тистики. Им принадлежит первенство в применении комбинационных таблиц, в разработке классификации таблиц и в проведении многочисленных гру п пировок материалов аграрных переписей и обследований, которые оказали благотворное влияние на развитие других отраслевых статистик и общей метод о логии. Исключительное значение метода группировок в статистике было сфо р мулировано выдающимся русским ученым Д.П.Журавским (1810 - 1856 г.г.), он определил статистику категорического вычисления, т.е как науку о счете по к а тегориям, по группам. В этом определении подчеркивается одна из специфич е ских черт статистической методологии. Изучая количественную сторону массовых общественных явлений в неразрывной связи с их качественными особенностями, статистика стремится п о казать совокупность явлений в дифференциации, в многообразии их типов, рассмотреть взаимосвязи и соотношения между последними. С помощью мет о да группировок решаются сложные задачи статистического анализа. Учитывая, что необходимость группировки обуславливается прежде всего нал и чием качественных различий между изучаемыми явлениями, первую задачу групп и ровок можно сформулировать как задачу выделения в составе массового явления тех его частей, которые однородны по качеству и условиям ра з вития, в которых действуют одни и те же закономерности влияния факторов. В результате такой группировки в ы деляются социально - экономические типы (а отсюда и название группировки - типологическая ) как выражение конкретного общественного процесса, его форм и разветвлений , как выражение существенных черт, общих для множества единичных явлений. 2.2.Исчисление средних. Средняя величина - обобщающая характеристика изучаемого признака в исследуемой совокупности . Она отражает его типичный уровень в расчете на единицу совокупности в конкретных условиях места и времени. Средняя, рассчитанная по совокупности в целом, называется общей средней, средние, исчисленные для ка ж дой группы, групповыми средними. Общая средняя отражает общие черты изучаемого явления, складывающуюся в конкретных условиях данной группы. Существуют две категории средних величин: степенные средние ( к ним относятся средняя арифметическая, средняя гармоническая, средняя геометрич е ская и др. ) структурные средние ( мода и медиана ). Выбор того или иного вида средней производится в зависимости от цели исследования, экономической су щ ности усредняемого показателя и характера имеющихся исходных данных. Для вычисления степенных средних необходимо использовать все имеющиеся значения признака. Мода и м е диана определяются лишь структурой распределения. Поэтому их именуют структурными позиционными средн и ми. Медиану и моду часто используют как среднюю характеристику в тех совокупностях, где расчет степенной н е возможен или нецелесообразен. Расчет медианы по не сгруппированным данным производится следу ю щим образом: а). Расположим индивидуальные значения признака в возрастающем п о рядке: Х1,Х2,Х3,Х4,Х5,Х6,Х7,Х8,Х9,Х10,Х11,Х12 б). Определим порядковый номер медианы по формуле: n +1 № Ме = 2 12+1 в нашем случае № Ме = =6.5 2 Это означает, что медиана расположена между шестым и седьмым значениями признака, так как ряд имеет четное число индивидуальных значений. В). Рассмотрим порядок вычисление медианы в случае нечетного числа индивидуальных значений Х1,Х2,Х3,Х4,Х5,Х6,Х7,Х8,Х9,Х10,Х11 Находим номер медианы: 11+1 № Ме = = 6 2 на шестом месте стоит Х6 который и является медианой. Модой называется наиболее часто встречающаяся величина признака. Поскольку мода является величиной конкретной, она имеет важное значение для характеристики структуры изучаемой совокупности. Так, например, наряду со средними размерами заработной платы или средней выработкой большое значение имеют данные о наиболее часто встречающейся з/плате или выр а ботке. Определение моды зависит от того, в каком ряду представлен варьирующий признак. Если варьирующий признак представлен в виде дискретного ряда распределения , то для определения моды не требуется ни каких в ы числений. В таком ряду модой будет значение признака, которая обладает на и большей частотой. Если значения признака представлены в виде интервального вариационного ряда, то моду определяют ра с четным путем по формуле: ( f 2 - f 1 ) Мо = Хо+ d ( f 2 - f 1 ) + ( f 2 - f 3 ) где Мо - Мода Хо - начало (нижняя граница) модального интервала (с наибольшей чи с ленностью); d - величина интервала (модального); f 1 - частота интервала предшествующего модальному; f 2 - частота модального интервала; f 3 - частота интервала , следующего за модальным; Под средней арифметической понимается такое значение признака, которое имела бы каждая единица сов о купности , если бы общий итог всех значений признака был распределен равномерно между всеми единицами с о вокупности. Средняя арифметическая обладает некоторыми свойствами, которые определяют ее широкое применение в экономических расчетах и в практике ст а тистического исследования. 1) Средняя арифметическая постоянной величины равна этой постоя н ной А=А при А- const . 2) (нулевое) . Алгебраическая сумма линейных отклонений (разностей) индивидуальных значений признака от средней арифметической равна нулю: n = (X i -X) = d i =0 i =1 n для первичного ряда и = ( X i - X ) * fi = d i * f i = 0 для сгруппированных данных i =1 ( d i - линейные ( индивидуальные ) отклонения от средних, т.е х i - х i ) Это свойство можно сформулировать следующим образом : сумма положительных отклонений от средней равна сумме отрицател ь ных отклонений. Логически оно означает, что все отклонения и в ту и в другую сторону, обусловленные случайными прич и нами взаимно погашаются. 3) (минимальное). Сумма квадратов отклонений индивидуальных значений признака от средней арифметической есть мин и мальное: n n n = ( X i - X ) 2 = d i 2 = min или = ( X i - X ) 2 = ( х i -А ) 2 где i=1 i=1 i=1 А= Х , что означает: сумма квадратов отклонений индивидуальных значений признака каждой единицы совокупности от средней арифметической всегда меньше суммы квадратов отклонений вариантов признака от л ю бого значения (А), сколь угодно мало отличающегося от средней у выбранной ед и ницы исследуемой совокупности. Минимальное и нулевое свойства средней арифметической применяются для проверки правильности расчета среднего уровня признака; при изучении закономерности изменения уровней ряда динамики; для нахождения п а раме т ров уровня регрессии; при изучении корреляционной связи между признаками. Средняя гармоническая бывает простой и взвешенной. Если веса у каждого значения признака равны, то можно использовать среднюю гармоническую простую: Х гарм. =___ n ______ где, n - число индивидуальных значений n 1 признака. ----- i=1 Х i Однако в статистической практике чаще используют среднюю гармон и ческую взвешенную. Она используется при расчете общей средней из средних групповых. Среднюю гармоничную взвешенную определяют по формуле: n * i i=1 Х = n ------- i i=1 Xi При применении средней геометрической индивидуальные значения признака представляет собой правило, относительные величины динамики, построенные в виде цепных величин, как отношение к предыдущему уровню каждого уровня в ряду динамики. Средняя геометрическая величина используется также для определения равноудаленной величины от макс и мального и минимального значений пр и знака. Формула средней квадратической используется для измерения степени колеблемости индивидуальных пр и знаков вокруг средней арифметической в рядах распределения. Так, при расчете показателей вариации среднюю вычи с ляют из квадратов отклонений индивидуальных значений признака от средней арифметической величины. И находят по формуле: ________ = - ---------------- n Формула взвешенного среднего квадратического отклонения следу ю щая: ___________ f где, f - веса. f 2.3.Вариационное исследование статистических данных. Средняя арифметическая сама по себе недостаточна для обобщающей характеристики совокупности. В сре д ней отражаются общие условия, прис у щие всей данной совокупности. Но не отражаются индивидуальные , частные условия, порождающие вариацию у отдельных единиц совокупности. Между тем изучение вариации ( отклонений индивидуальных значений от средней ) имеет большое значение. Во-первых, показатели вариации служит характеристикой типичности, надежности самой средней. Чем меньше в а риация, тем средняя более показательна, типична, и на оборот, чем больше индивидуальные значения признака варьируют, колеблются вокруг средней, тем она менее типична; во-вторых, они служат для характеристик и ра в номерности работы предприятий и их подразделений; в-третьих, изучая вариацию, можно выявить связи и завис и мости между явлениями. Для обобщающей характеристики колеблемости (вариации) используют следующие показатели: размах в а риации, среднее линейное отклонение, ди с персию, среднее квадратическое отклонение, коэффициент вариации. Среднее линейное отклонение представляет собой среднюю из абсолютных величин отклонений всех знач е ний от их средней арифметической. Среднее линейное отклонение (не взвешенное ) определяется по форм у ле: l = при этом не обращается внимание n на знаки « + » и « - ». Средние линейное отклонение дает лишь приближенную характеристику вариации. Формула взвешенного среднего линейного отклонения имеет вид: f l = f где f - веса. Размах вариации представляет собой разность между наибольшими и наименьшими значениями признака ( Х max - X min ). Необходимо иметь виду, что размах вариации зависит только от двух крайних значений признака, п о этому он недостаточно отражает его колеблемость. Коэффициент вариации применяется при изучении колеблемости ра з личных по своему характеру признаков и расчитывается как отношение сре д него квадратического отклонения к средней арифметической. V 100 Вариация признака происходит под влиянием случайных и систематических причин. Поэтому наряду с о б щей вариацией различают вариацию , вызванную действием случайных причин, и вариацию систематическую , в ы зва н ную действием систематических причин. Большое научное и практическое значение имеет определение различных видов вариации и роли случайной и систематической вариаций в общей вариации. В связи с этим различают три вида дисперсии: общую, внутригру п повую, межгрупповую. Общая дисперсия исчисляется по формуле: f об = f где об - общая дисперсия; Х - средняя арифметическая ( общая для всей изучаемой совокупности ); f - частоты ( веса ) вариантов признака в общей совокупности. Перейдем к характеристике влияния отдельных причин на вариацию и н дивидуальных значений признака. Разделим совокупность на однородные группы. Для каждой группы исчислим среднюю арифметическую и дисперсию. В результате определим вну т ригрупповую и межгрупповую дисперсии. Общая дисперсия показывает влияние всех условий на вариацию пр и знака. Внутригрупповая дисперсия показывает влияние случайных, не учитываемых условий на вариацию призн а ка, т.е не зависит от группового (факто р ного) признака. Она представляет собой среднюю из частных (групповых) дисперсий и рассчитывается по следующей формуле: i f i i = f i где i - внутригрупповая дисперсия; i - частные дисперсии; f i - численность единиц отдельных групп (частей) совокупностей. Межгрупповая дисперсия характеризует вариацию признака под влиянием определяющих условий, связа н ных с группировочными (факторным) пр и знаком. Она представляет собой средний квадрат отклонения групповых сре д них от общей средней и вычисляется по такой формуле: i f i f i где - межгрупповая дисперсия; i - средняя по отдельным группам; Х - общая средняя. Между всеми перечисленными видами дисперсий существует взаимосвязь, которая выражается в виде след у ющего равенства: об = i + Полученное равенство называется правилом сложения дисперсий, кот о рое заключается в следующем: общая дисперсия равна сумме внутригрупповой и межгрупповой. 2.4Ряды динамики. Рядами динамики называются ряды чисел, характеризующих и з менение явлений во времени . Каждый ряд динамики состоит из двух элементов: 1).уровней ,характеризующих величину изучаемого признака; 2).периодов, ( моментов ), к которым относятся эти уровни. В зависимости от характера уровней ряда различают два вида динамических рядов: моментальные и интервальные (пери о дические). Моментальным называется ряд динамики, уровни которого характеризуют состояние явления на определе н ные моменты времени. В каждом последующем уровне этого ряда содержится полностью или частично предыдущий уровень. П о этому суммировать уровни моментального ряда не следует, так как это привело бы к повторному сч е ту. Важное экономическое значение имеет определение разности уровней моментального ряда динамики, кот о рая характеризует развитие (ув е личение или уменьшение) изучаемого явления во времени. Интервальным (периодическим) называется такой динамический ряд, уровни которого характеризуют ра з мер явлений за тот или иной период вр е мени (год, пятилетку и т.п.) Уровни интервального ряда в отличие от уровней моментального ряда не содержатся в предыдущих или п о следующих показателях. Поэтому важное экономическое значение имеет суммирование этих уровней. Сумма уровней периодического ряда динамики характеризует уровень данного явления за более длительный отрезок времени. Рядом динамики относительных величин называется такой ряд, уровни которого характеризуют изменение относительных размеров изучаемых явл е ний во времени. Уровни такого ряда выражены в процентах и поэтому являются относ и тельными величинами. Рядом динамики средних величин называется такой ряд , уровни котор о го характеризуют изменение средних размеров изучаемых явлений во времени. 2.5Индексный анализ. Индексами в статистике называют показатели, характеризующие общее изменение сложных явлений , сост о ящих из элементов , не поддающихся н е посредственному суммированию. Например, требуется установить, насколько увеличился в данном году по сравнению с прошлым годом ф и зический объем всей продукции колхоза. Ясно , что использовать в данном случае рассмотренные выше относ и тельные величины невозможно, так как продукты разного вида и качества не поддаются непосредственному су м мированию. Для характеристики изменения таких сложных явлений применяются индексы. Они показывают, например, как изменилось производство всей продукции колхоза или его сложных отраслей, как в среднем изм е нилась себесто и мость этой продукции и т.п. Индексы применяют для составления планов, проверки их выпо л нения, характеристики изменения явлений во времени и в территориальном разрезе. Они также широко используются при изучении связей и зависимостей ме ж ду общественными явлениями. С помощью индексов изучают, как правило , динамику сложных явлений. Но сложные явления состоят из многих отдельных элементов, например: продукция сельского хозяйства включает зерновые, карт о фель, молоко и т.д. Индексы вычисляются как для отдельных элементов сложного, явления, так и для всего сложного явления в ц е лом. Индексы, характеризующие изменение отдельных элементов сложного явления, называются индивидуальн ы ми, например индексы производства картофеля, молока, шерсти, индексы, характеризующие изменение цены определенного вида продукции и т. п. Допустим, надо определить, как и з менилось в отчетном году по сравнению с базисным производство отдельных видов пр о дукции в колхозе. Обозначив количество продукции базисного года d 0 , отчетного - d 1 получим формулу индивидуального индекса объема проду к ции: d 1 i = d 0 Индексы, характеризующие изменения сложных явлений в целом наз ы ваются общими. В зависимости то исходных данных и способа расчета общие индексы могут быть агрегатные и средние. А г регатный индекс является основной формой индекса. Агрегатным называется потому, что его числитель и знамен а тель представляют собой агрегат, набор разнородных эл е ментов. Агрегатный индекс рассчитывается как отношение суммы прои з ведений индексируемых ( сопоставляемых ) величин сравниваемых периодов на веса (величины, с помощью которых суммируются разнородные элеме н ты). В статистике индексы количественных признаков строятся, как правило, с весами базисного периода, а инде к сы качественных признаков - с весами о т четного периода. Для исчисления агрегатных индексов необходимы два рода пок а зателей: индексируемые величины и веса. Но практически эти показ а тели имеются не всегда. В таких случаях агрегатные индексы преобразуются в средний арифметический и средний гармонический индексы. При этом средний индекс является правильным лишь в том случае, когда он тождествен агрегатному и н дексу. Произведем преобразование агрегатного индекса физического объема в среднеарифметический. Формула индекса физического объема так о ва: q 1 p 0 l физ.объема = q 0 p 0 Для преобразования используем индивидуальный индекс индекс и руемой величин q 1 , отсюда q 1 = i q q 0 заменив в формуле агрегатного i q = индекса физического объема продукции q 1 на i q q 0 , q 0 получим формулу среднеарифметического индекса физического объ е ма. q 1 p 0 l физ.объема = q 0 p 0 Таким образом, указанный индекс представляет собой среднюю арифметическую из индивидуальных инде к сов, взвешенных по стоимости реализ о ванной продукции базисного периода ( q 0 p 0 ). Для преобразования агрегатного индекса цен в среднегармонический используем индивидуальный индекс индексируемой величины p 1 ; отсюда p 1 i = p 0 = p 0 t Заменив в формуле агрегатного индекса цен равной ей величиной пол у чим формулу среднегармонического индекса цен. q 1 p 1 l цен = q 1 p 1 i p Среднегармонический индекс цен по своей величине совпадает с агр е гатным индексом цен. 2.6. Выборочное исследование. Выборочным называется такое наблюдение, которое дает характеристику всей совокупности на основе о б следования некоторой ее части. При выборочном наблюдении анализируют генеральную и выб о рочную совокупности. Генеральной совокупностью называется общая масса единиц данного рода, из которой производят отбор н е которой части для обслед о вания. Выборочная совокупность представляет собой массу единиц данного рода, отобранных из генеральной сов о купности для выборочного обсл е дования. Различают следующие сводные показатели генеральной и выборочной совокупности: средний размер пр и знака, доля, дисперсия. Сре д ний размер признака в генеральной совокупности называется генеральной средней ( Х ), дисперсия - генеральной дисперсией , доля - генеральной долей ( p ). Средний размер признака в выборочной совокупности называется выборочной средней (Х), дисперсия - в ы борочной дисперсией , доля - выборо ч ной долей ( W ). Одним из важнейших условий научной организации выборочного наблюдения является правильное форм и рование выборочной сов о купности. В зависимости от способа отбора различают следующие виды выборо ч ного наблюдения: 1) собственно - случайное; 2) типическое; 3) серийное; Все они могут быть повторными и бесповторными. Повторным называется отбор, при котором ранее отобранная единица после записи ее признаков возвращ а ется в генеральную совоку п ность и снова участвует в выборке. Бесповторный - это способ отбора, при котором ранее отобранная единица больше не возвращается в ген е ральную совокупность и в дальнейшей в ы борке не участвуют. Собственно-случайным называется отбор, при котором каждая единица имеет равную возможность попасть в выборку. При собственно-случайном отборе выражение представляет собой общую дисперсию. n При бесповторном отборе формулы в подкоренном выражении допо л няются множителем n 1- . N Когда объем выборочной совокупности по сравнению с объемом генеральной совокупности небольшой, множитель , близок к единице. В таких случаях средняя ошибка выборки путем бесповоротного отбора рассчит ы вается по формуле для повто р ного отбора. Механический отбор- это разновидность случайного отбора. Он заключается в том, что отбор единиц прои з водится в каком-либо механическом порядке, например отбирается каждая пятая, каждая десятая и т.д. ед и ницы. Типическим называется отбор, при котором генеральная совоку п ность предварительно разбивается на более или менее однородные группы, из которых в случайном порядке производят отбор необходимой численности ед и ниц. Серийным называется отбор не отдельных частиц , а серий (гнезд) для обследования. Преимуществом сери й ного отбора являются несложность орг а низации и экономичность. При организации выборочного наблюдения важное значение имеет правильное определение необходимой численности выборки. Превышение численности выборки увеличивает затраты на нее. Если же численность нед о статочна, могут быть значительные погрешности. Численность выборки зависит от колеблемости единиц совокупн о сти. Чем больше колеблемость , тем больше должна быть численность выбо р ки и наоборот. 3.Проведение корреляционного анализа влияния минеральных удобрений на урожайность сельскох о зяйственных культур. Валовой сбор продукции (ц.) № п.п. Наименование х о зяйств. Оз.пшеница яр.пшеница ячмень к у кур.(зерно) гречиха горох 1. Кривянский 31733,8 8831,1 10390,4 8133 1985,1 5218,5 2. Бирючекутское 22830,4 9213,9 10209,4 9312,6 1921,8 5953,9 3. Персиановское 28695,2 8643,7 11630,1 9137,9 2096,1 7740,7 4. Шахтинский 30689 7664,3 12524,8 10805,2 1991,7 8939,3 5. Калининский 29105,1 7419 10898,7 6773,4 1550,6 6032,1 6. Заплавский 29850,4 9322,7 14704,1 9136,6 2028,6 9180 7. Бессергеневский 28379,1 8009,5 10374 9317,1 1831,6 6864,4 8. Придонский 30250,2 9656,1 10362 11284,6 2243,3 5368 9. Комсомолец 29643,7 8967,6 10014,5 7692,4 2340,5 7560,7 10. Горняк 30820,4 7235,1 13341,8 9143,5 1935,3 6506,7 11. Равнинный 32509,9 7970,9 12570 6773,9 2349,6 5866,6 12. Артемовец 26635,8 6642,3 9664,8 9051,4 1776,5 5686,7 Итого: Площади под культурами (га). п.п. озимая пш е ница яровая пш е ница ячмень кукуруза (зерно) гречиха горох 1 1054,6 366 506,1 210,5 149,1 289 2 1013 394,8 532,5 213,9 156,5 339,3 3 1012,5 462,1 602,4 222 175,6 349,4 4 1284,6 493 675,5 255,5 197,4 396,3 5 1093 413,7 545,8 213,7 156,7 313,7 6 1239,6 461,3 660,8 210 194,7 408,1 7 1225,9 454,9 546,2 220,8 166,5 369 8 1155,4 449,4 543,2 250,4 175,3 333,4 9 1221,6 445,5 549,4 228,1 195,5 386,6 10 1140,6 464,8 629,9 210,3 163,4 375,8 11 1210,5 426,4 624,8 210,1 191 352 12 1049,6 421,4 537,3 216,9 184,2 365,2 Использование минеральных и органических удобрений (ц). № п.п. озимая ница яровая пш е ница ячмень кукуруза (зерно) гречиха горох 1 1271,8 530,9 474,4 142,5 15,5 41 2 535,9 442,6 686,1 239,3 14,5 113,3 3 1252,6 667,5 950,8 222,5 66,2 239 4 850,3 248,9 120 184,6 87,3 286,8 5 1373,6 533,2 280,2 31,3 52,9 138,2 6 555,6 313,1 208,5 223,5 56,8 206,8 7 934,5 439,3 515,6 212,9 39,2 36,8 8 1459,7 244,2 107,6 289 21,3 131,3 9 638,4 417,3 308,2 217,5 123,6 55,8 10 1203 123,7 648,9 78,1 33,4 116,3 11 244,3 484,1 467,2 129 67,9 30,9 12 680,3 254 689,3 71,8 36,2 151,8 Расчетная таблица средних величин озимой пшеницы. № хоз-ва собрано пш е ницы всего (ц). использов а ние удобр.(ц) площади зан.под оз.пшен. урожайн. Пш е ницы ц /(га). кол-во удо б рен. кг / га. Попарные пр о извед. Xi *Yi 1 31733,8 1271,8 1054,6 30,09084 120,5955 3628,8195 2 22830,4 535,9 1013 22,53741 52,90227 1192,2804 3 28695,2 1252,6 1012,5 28,34094 123,7136 3506,1589 4 30689 850,3 1284,6 23,88993 66,19181 1581,3175 5 29105,1 1373 1093 26,62864 125,6176 3345,0245 6 29850,4 555,6 1239,6 24,08067 44,82091 1079,3176 7 28379,1 934,5 1225,9 23,1496 76,22971 1764,6876 8 30250,2 1459,7 1155,4 26,18158 126,3372 3307,7078 9 29643,7 638,4 1221,6 24,26629 52,25933 1268,1401 10 30820,4 1203 1140,6 27,02122 105,4708 2849,9495 11 32509,9 244,3 1210,5 26,85659 20,18174 542,01276 12 26635,8 680,3 1049,6 25,3771 64,81517 1644,8207 25,70173 81,59463 2142,5197 Расчетная таблица для определения среднеквадратических и отклонений и коэффициента корреляции № хоз-ва урожайн. Пшен и цы ц /(га). кол-во удо б рен. кг / га. Хi -Хср. Yi -Yср. (Хi-Xср) 2 (Yi-Ycp) 2 1 30,09 120,60 4,39 39,00 19,26 1521,07 2 22,54 52,90 -3,16 -28,69 10,01 823,25 3 28,34 123,71 2,64 42,12 6,97 1774,01 4 23,89 66,19 -1,81 -15,40 3,28 237,25 5 26,63 125,62 0,93 44,02 0,86 1938,02 6 24,08 44,82 -1,62 -36,77 2,63 1352,31 7 23,15 76,23 -2,55 -5,36 6,51 28,78 8 26,18 126,34 0,48 44,74 0,23 2001,90 9 24,27 52,26 -1,44 -29,34 2,06 860,56 10 27,02 105,47 1,32 23,88 1,74 570,07 11 26,86 20,18 1,15 -61,41 1,33 3771,54 12 25,38 64,82 -0,32 -16,78 0,11 281,55 308,42 979,14 25,70 81,59 4,58 1263,36 2,14 Sy= Kxy= 0,60 Расчетная таблица средних величин яровая пшеница. № х-ва собрано яр. пшен. вс е го(ц) использ. удобрен. под яр. пшен.(ц) площади занятые под яр. пшен.(га) урожайн. яр.пшен ц/га к-во удо б рен. кг/га попарные прои з ведения Xi*Yi 1 8831,10 530,90 366,00 24,13 145,05 3499,98 2 9213,90 442,60 394,80 23,34 112,11 2616,38 3 8643,70 667,50 462,10 18,71 144,45 2701,96 4 7664,30 248,90 493,00 15,55 50,49 784,88 5 7419,00 533,20 413,70 17,93 128,89 2311,34 6 9322,70 313,10 461,30 20,21 67,87 1371,70 7 8009,50 439,30 454,90 17,61 96,57 1700,34 8 9656,10 244,20 449,40 21,49 54,34 1167,57 9 8967,60 417,30 445,50 20,13 93,67 1885,51 10 7235,10 123,70 464,80 15,57 26,61 414,27 11 7970,90 484,10 426,40 18,69 113,53 2122,31 12 6642,30 254,00 421,40 15,76 60,28 950,09 19,09 91,15 1793,86 Определение среднеквадратических отклонений и коэффициента коррел я ции № х-ва урожайн. яр.пшен ц/га к-во удо б рен. кг/га Xi-Xcp Yi-Ycp (Xi-Xcp) 2 1 24,13 145,05 5,04 53,90 25,37 2905,19 2 23,34 112,11 4,25 20,95 18,03 439,01 3 18,71 144,45 -0,39 53,29 0,15 2840,30 4 15,55 50,49 -3,55 -40,67 12,57 1653,89 5 17,93 128,89 -1,16 37,73 1,34 1423,62 6 20,21 67,87 1,12 -23,28 1,25 542,02 7 17,61 96,57 -1,49 5,42 2,21 29,33 8 21,49 54,34 2,39 -36,82 5,73 1355,40 9 20,13 93,67 1,04 2,52 1,08 6,33 10 15,57 26,61 -3,53 -64,54 12,43 4165,57 11 18,69 113,53 -0,40 22,38 0,16 500,73 12 15,76 60,28 -3,33 -30,88 11,09 953,55 19,09 91,15 7,62 1401,24 Sx= 2,76 Sy= 37,43 Kxy= 0,52 Расчетная таблица средних величин ячменя № х-ва собрано я ч меня всего (ц) использ. удобрен. под яч.(ц) площади зан я тые под яч.(га) ур о жайн.ячменя ц/га к-во удо б рен. кг/га попарн. прои з вед Xi*Yi 1 10390,40 474,40 506,10 20,53 93,74 1924,44 2 10209,40 686,10 532,50 19,17 128,85 2470,29 3 11630,10 950,80 602,40 19,31 157,84 3047,21 4 12524,80 120,00 675,50 18,54 17,76 329,38 5 10898,70 280,20 545,80 19,97 51,34 1025,12 6 14704,10 208,50 660,80 22,25 31,55 702,11 7 10374,00 515,60 546,20 18,99 94,40 1792,90 8 10362,00 107,60 543,20 19,08 19,81 377,86 9 10014,50 308,20 549,40 18,23 56,10 1022,55 10 13341,80 648,90 629,90 21,18 103,02 2181,97 11 12570,00 467,20 624,80 20,12 74,78 1504,37 12 9964,80 689,30 537,30 18,55 128,29 2379,27 19,66 79,79 1563,12 Определение среднеквадратических отклонений и коэффициента корреляции № х-ва ур о жайн. ячменя ц/га к-во удобрен. кг/га Xi-Xcp Yi-Ycp (Xi-Xcp) 2 1 20,53 93,74 0,87 13,95 0,76 194,60 2 19,17 128,85 -0,49 49,06 0,24 2406,88 3 19,31 157,84 -0,35 78,05 0,12 6091,80 4 18,54 17,76 -1,12 -62,03 1,25 3847,72 5 19,97 51,34 0,31 -28,45 0,10 809,40 6 22,25 31,55 2,59 -48,24 6,71 2327,10 7 18,99 94,40 -0,67 14,61 0,45 213,45 8 19,08 19,81 -0,58 -59,98 0,34 3597,60 9 18,23 56,10 -1,43 -23,69 2,04 561,22 10 21,18 103,02 1,52 23,23 2,31 539,63 11 20,12 74,78 0,46 -5,01 0,21 25,10 12 18,55 128,29 -1,11 48,50 1,23 2352,25 19,66 79,79 1,31 1913,90 1,15 Sy= 43,75 Kxy= 0,11 Расчетная таблица средних величин кукурузы (зерно). № х-ва собрано к у курузы всего (ц) использ. удобрен. (ц.) площади под кукурузу (га) урожайн. к у курузы ц/га к-во удобрен. кг/га попарн. пр о извед. Xi*Yi 1 8133,00 142,50 210,50 38,64 67,70 2615,54 2 9212,60 239,30 213,90 43,07 111,87 4818,41 3 9137,90 222,50 222,00 41,16 100,23 4125,44 4 10805,20 184,60 255,50 42,29 72,25 3055,50 5 6773,40 31,30 213,70 31,70 14,65 464,24 6 9133,60 223,50 210,00 43,49 106,43 4628,93 7 9317,10 212,90 220,80 42,20 96,42 4068,72 8 11284,60 289,00 250,40 45,07 115,42 5201,34 9 7692,40 217,50 228,10 33,72 95,35 3215,66 10 9143,50 78,10 210,30 43,48 37,14 1614,67 11 6773,90 129,00 210,10 32,24 61,40 1979,60 12 9051,40 71,80 216,90 41,73 33,10 1381,41 39,90 76,00 3097,46 Определение среднеквадратических отклонений и коэффициента коррел я ции № х-ва урожайн. кукурузы ц/га к-во удобрен. кг/га Xi-Xcp Yi-Ycp (Xi-Xcp) 2 1 38,64 67,7 -1,26 -8,3 1,59 68,89 2 43,07 111,87 3,17 35,87 10,05 1286,66 3 41,16 100,23 1,26 24,23 1,59 587,09 4 42,29 72,25 2,39 -3,75 5,71 14,06 5 31,7 14,65 -8,2 -61,35 67,24 3763,82 6 43,49 106,43 3,59 30,43 12,89 925,98 7 42,2 96,42 2,3 20,42 5,29 416,98 8 45,07 115,42 5,17 39,42 26,73 1553,94 9 33,72 95,35 -6,18 19,35 38,19 374,42 10 43,48 37,14 3,58 -38,86 12,82 1510,10 11 32,24 61,4 -7,66 -14,6 58,68 213,16 12 41,73 33,1 1,83 -42,9 3,35 1840,41 39,9 76 20,34 1046,29 Sx= 4,51 Sy= 32,35 Kxy= 0,45 № хоз - ва урожайн. Пш е ницы ц /(га). кол-во удо б рен. кг / га. Хi -Хср. Yi -Yср. (Хi-Xср) 2 (Yi-Ycp) 2 1 30,09 120,60 4,39 39,00 19,26 1521,07 2 22,54 52,90 -3,16 -28,69 10,01 823,25 3 28,34 123,71 2,64 42,12 6,97 1774,01 4 23,89 66,19 -1,81 -15,40 3,28 237,25 5 26,63 125,62 0,93 44,02 0,86 1938,02 6 24,08 44,82 -1,62 -36,77 2,63 1352,31 7 23,15 76,23 -2,55 -5,36 6,51 28,78 8 26,18 126,34 0,48 44,74 0,23 2001,90 9 24,27 52,26 -1,44 -29,34 2,06 860,56 10 27,02 105,47 1,32 23,88 1,74 570,07 11 26,86 20,18 1,15 -61,41 1,33 3771,54 12 25,38 64,82 -0,32 -16,78 0,11 281,55 308,42 979,14 25,70 81,59 4,58 1263,36 Sx= 2,14 Sy= 35,54 Kxy= 0,60 Расчетная таблица средних величин яровая пшеница . № х-ва собрано яр. пшен. вс е го(ц) использ. удобрен. под яр. пшен.(ц) площади занятые под яр. пшен.(га) урожайн. яр.пшен ц/га к-во удо б рен. кг/га попарные прои з ведения Xi*Yi 1 8831,10 530,90 366,00 24,13 145,05 3499,98 2 9213,90 442,60 394,80 23,34 112,11 2616,38 3 8643,70 667,50 462,10 18,71 144,45 2701,96 4 7664,30 248,90 493,00 15,55 50,49 784,88 5 7419,00 533,20 413,70 17,93 128,89 2311,34 6 9322,70 313,10 461,30 20,21 67,87 1371,70 7 8009,50 439,30 454,90 17,61 96,57 1700,34 8 9656,10 244,20 449,40 21,49 54,34 1167,57 9 8967,60 417,30 445,50 20,13 93,67 1885,51 10 7235,10 123,70 464,80 15,57 26,61 414,27 11 7970,90 484,10 426,40 18,69 113,53 2122,31 12 6642,30 254,00 421,40 15,76 60,28 950,09 19,09 91,15 1793,86 Определение среднеквадратических отклонений и коэффициента кореляции № х-ва урожайн. яр.пшен ц/га к-во удо б рен. кг/га Xi-Xcp Yi-Ycp (Xi-Xcp) 2 (Yi-Ycp) 2 1 24,13 145,05 5,04 53,90 25,37 2905,19 2 23,34 112,11 4,25 20,95 18,03 439,01 3 18,71 144,45 -0,39 53,29 0,15 2840,30 4 15,55 50,49 -3,55 -40,67 12,57 1653,89 5 17,93 128,89 -1,16 37,73 1,34 1423,62 6 20,21 67,87 1,12 -23,28 1,25 542,02 7 17,61 96,57 -1,49 5,42 2,21 29,33 8 21,49 54,34 2,39 -36,82 5,73 1355,40 9 20,13 93,67 1,04 2,52 1,08 6,33 10 15,57 26,61 -3,53 -64,54 12,43 4165,57 11 18,69 113,53 -0,40 22,38 0,16 500,73 12 15,76 60,28 -3,33 -30,88 11,09 953,55 19,09 91,15 7,62 1401,24 Sx= 2,76 Sy= 37,43 Kxy= 0,52 Расчетная таблица средних величин ячменя № х-ва собрано я ч меня всего (ц) использ. удобрен. под яч.(ц) площади зан я тые под яч.(га) ур о жайн.ячменя ц/га к-во удо б рен. кг/га попарн. прои з вед Xi*Yi 1 10390,40 474,40 506,10 20,53 93,74 1924,44 2 10209,40 686,10 532,50 19,17 128,85 2470,29 3 11630,10 950,80 602,40 19,31 157,84 3047,21 4 12524,80 120,00 675,50 18,54 17,76 329,38 5 10898,70 280,20 545,80 19,97 51,34 1025,12 6 14704,10 208,50 660,80 22,25 31,55 702,11 7 10374,00 515,60 546,20 18,99 94,40 1792,90 8 10362,00 107,60 543,20 19,08 19,81 377,86 9 10014,50 308,20 549,40 18,23 56,10 1022,55 10 13341,80 648,90 629,90 21,18 103,02 2181,97 11 12570,00 467,20 624,80 20,12 74,78 1504,37 12 9964,80 689,30 537,30 18,55 128,29 2379,27 19,66 79,79 1563,12 Определение среднеквадратических отклонений и коэффициента корреляции № х-ва ур о жайн. ячменя ц/га к-во удо б рен. кг/га Xi-Xcp Yi-Ycp (Xi-Xcp) 2 1 20,53 93,74 0,87 13,95 0,76 194,60 2 19,17 128,85 -0,49 49,06 0,24 2406,88 3 19,31 157,84 -0,35 78,05 0,12 6091,80 4 18,54 17,76 -1,12 -62,03 1,25 3847,72 5 19,97 51,34 0,31 -28,45 0,10 809,40 6 22,25 31,55 2,59 -48,24 6,71 2327,10 7 18,99 94,40 -0,67 14,61 0,45 213,45 8 19,08 19,81 -0,58 -59,98 0,34 3597,60 9 18,23 56,10 -1,43 -23,69 2,04 561,22 10 21,18 103,02 1,52 23,23 2,31 539,63 11 20,12 74,78 0,46 -5,01 0,21 25,10 12 18,55 128,29 -1,11 48,50 1,23 2352,25 19,66 79,79 1,31 1913,90 Sx= 1,15 Sy= 43,75 Kxy= 0,11 Расчетная таблица средних величин кукурузы (зерно). № х-ва собрано к у курузы всего (ц) использ. удобрен. (ц.) площади под кук у рузу (га) урожайн. кук у рузы ц/га к-во удо б рен. кг/га попарн. прои з вед. Xi*Yi 1 8133,00 142,50 210,50 38,64 67,70 2615,54 2 9212,60 239,30 213,90 43,07 111,87 4818,41 3 9137,90 222,50 222,00 41,16 100,23 4125,44 4 10805,20 184,60 255,50 42,29 72,25 3055,50 5 6773,40 31,30 213,70 31,70 14,65 464,24 6 9133,60 223,50 210,00 43,49 106,43 4628,93 7 9317,10 212,90 220,80 42,20 96,42 4068,72 8 11284,60 289,00 250,40 45,07 115,42 5201,34 9 7692,40 217,50 228,10 33,72 95,35 3215,66 10 9143,50 78,10 210,30 43,48 37,14 1614,67 11 6773,90 129,00 210,10 32,24 61,40 1979,60 12 9051,40 71,80 216,90 41,73 33,10 1381,41 39,90 76,00 3097,46 Определение среднеквадратических отклонений и коэффициента корр е ляции № х-ва урожайн. кук у рузы ц/га к-во удо б рен. кг/га Xi-Xcp Yi-Ycp (Xi-Xcp) 2 1 38,64 67,7 -1,26 -8,3 1,59 68,89 2 43,07 111,87 3,17 35,87 10,05 1286,66 3 41,16 100,23 1,26 24,23 1,59 587,09 4 42,29 72,25 2,39 -3,75 5,71 14,06 5 31,7 14,65 -8,2 -61,35 67,24 3763,82 6 43,49 106,43 3,59 30,43 12,89 925,98 7 42,2 96,42 2,3 20,42 5,29 416,98 8 45,07 115,42 5,17 39,42 26,73 1553,94 9 33,72 95,35 -6,18 19,35 38,19 374,42 10 43,48 37,14 3,58 -38,86 12,82 1510,10 11 32,24 61,4 -7,66 -14,6 58,68 213,16 12 41,73 33,1 1,83 -42,9 3,35 1840,41 39,9 76 20,34 1046,29 Sx= 4,51 Sy= 32,35 Kxy= 0,45 Расчетная таблица средних величин гречихи. № х-ва собрано гр е чихи всего (ц) использ. удобрен. (ц.) площади под греч и ху (га) урожайн. гр е чихи ц/га к-во удо б рен. кг/га попарн. прои з вед. Xi*Yi 1 1985,10 15,50 149,10 13,31 10,40 138,41 2 1921,80 14,50 156,50 12,28 9,27 113,78 3 2096,10 66,20 175,60 11,94 37,70 450,01 4 1991,70 87,30 197,40 10,09 44,22 446,21 5 1550,60 52,90 156,70 9,90 33,76 334,05 6 2028,60 56,80 194,70 10,42 29,17 303,96 7 1831,60 39,20 166,50 11,00 23,54 258,99 8 2243,30 21,30 175,30 12,80 12,15 155,49 9 2340,50 123,60 195,50 11,97 63,22 756,89 10 1935,90 33,40 163,40 11,85 20,44 242,17 11 2349,60 67,90 191,00 12,30 35,55 437,32 12 1776,50 36,20 184,20 9,64 19,65 189,54 11,46 28,26 318,90 Определение среднеквадратических отклонений и коэффициента корреляции № х-ва урожайн. гречихи ц/га к-во удо б рен. кг/га Xi-Xcp Yi-Ycp (Xi-Xcp) 2 (Yi-Ycp) 2 1 13,31 10,4 1,85 -17,86 3,42 318,98 2 12,28 9,27 0,82 -18,99 0,67 360,62 3 11,94 37,7 0,48 9,44 0,23 89,11 4 10,09 44,22 -1,37 15,96 1,88 254,72 5 9,9 33,76 -1,56 5,50 2,43 30,25 6 10,42 29,17 -1,04 0,91 1,08 0,83 7 11 23,54 -0,46 -4,72 0,21 22,28 8 12,8 12,15 1,34 -16,11 1,80 259,53 9 11,97 63,22 0,51 34,96 0,26 1222,20 10 11,85 20,44 0,39 -7,82 0,15 61,15 11 12,3 35,55 0,84 7,29 0,71 53,14 12 9,64 19,65 -1,82 -8,61 3,31 74,13 11,46 28,26 1,35 228,91 Sx= 1,16 Sy= 15,13 Kxy= 0,61 Расчетная таблица средних величин гороха. № х-ва собрано г о роха всего (ц) использ. удобрен. (ц.) площади под горох (га) урожайн. гор о ха ц/га к-во удо б рен. кг/га попарн. прои з вед.Xi*Yi 1 5218,5 41 289 18,06 14,19 256,17 2 5953,9 113,3 339,3 17,55 33,39 585,95 3 7740,7 239 349,4 22,15 68,40 1515,42 4 8939,3 286,8 396,3 22,56 72,37 1632,43 5 6032,1 138,2 313,7 19,23 44,05 847,13 6 9180 206,8 408,1 22,49 50,67 1139,88 7 6864,4 36,8 369 18,60 9,97 185,52 8 5368 131,3 333,4 16,10 39,38 634,08 9 7560,7 55,8 386,6 19,56 14,43 282,28 10 6506,7 116,3 375,8 17,31 30,95 535,83 11 5866,6 30,9 352 16,67 8,78 146,31 12 5686,7 151,8 365,2 15,57 41,57 647,25 18,82 35,68 700,69 Определение среднеквадратических отклонений и коэффициента коррел я ции № х-ва ур о жайн.гороха ц/га к-во удо б рен. кг/га Xi-Xcp Yi-Ycp (Xi-Xcp) 2 (Yi-Ycp) 2 1 18,06 14,19 -0,76 -21,49 0,58 461,82 2 17,55 33,39 -1,27 -2,29 1,61 5,24 3 22,15 68,4 3,33 32,72 11,09 1070,60 4 22,56 72,37 3,74 36,69 13,99 1346,16 5 19,23 44,05 0,41 8,37 0,17 70,06 6 22,49 50,67 3,67 14,99 13,47 224,70 7 18,6 9,97 -0,22 -25,71 0,05 661,00 8 16,1 39,38 -2,72 3,7 7,40 13,69 9 19,56 14,43 0,74 -21,25 0,55 451,56 10 17,31 30,95 -1,51 -4,73 2,28 22,37 11 16,67 8,78 -2,15 -26,9 4,62 723,61 12 15,57 41,57 -3,25 5,89 10,56 34,69 18,82 35,68 5,53 423,79 Sx= 2,35 Sy= 20,59 Kxy= 0,60
1Архитектура и строительство
2Астрономия, авиация, космонавтика
 
3Безопасность жизнедеятельности
4Биология
 
5Военная кафедра, гражданская оборона
 
6География, экономическая география
7Геология и геодезия
8Государственное регулирование и налоги
 
9Естествознание
 
10Журналистика
 
11Законодательство и право
12Адвокатура
13Административное право
14Арбитражное процессуальное право
15Банковское право
16Государство и право
17Гражданское право и процесс
18Жилищное право
19Законодательство зарубежных стран
20Земельное право
21Конституционное право
22Конституционное право зарубежных стран
23Международное право
24Муниципальное право
25Налоговое право
26Римское право
27Семейное право
28Таможенное право
29Трудовое право
30Уголовное право и процесс
31Финансовое право
32Хозяйственное право
33Экологическое право
34Юриспруденция
 
35Иностранные языки
36Информатика, информационные технологии
37Базы данных
38Компьютерные сети
39Программирование
40Искусство и культура
41Краеведение
42Культурология
43Музыка
44История
45Биографии
46Историческая личность
47Литература
 
48Маркетинг и реклама
49Математика
50Медицина и здоровье
51Менеджмент
52Антикризисное управление
53Делопроизводство и документооборот
54Логистика
 
55Педагогика
56Политология
57Правоохранительные органы
58Криминалистика и криминология
59Прочее
60Психология
61Юридическая психология
 
62Радиоэлектроника
63Религия
 
64Сельское хозяйство и землепользование
65Социология
66Страхование
 
67Технологии
68Материаловедение
69Машиностроение
70Металлургия
71Транспорт
72Туризм
 
73Физика
74Физкультура и спорт
75Философия
 
76Химия
 
77Экология, охрана природы
78Экономика и финансы
79Анализ хозяйственной деятельности
80Банковское дело и кредитование
81Биржевое дело
82Бухгалтерский учет и аудит
83История экономических учений
84Международные отношения
85Предпринимательство, бизнес, микроэкономика
86Финансы
87Ценные бумаги и фондовый рынок
88Экономика предприятия
89Экономико-математическое моделирование
90Экономическая теория

 Анекдоты - это почти как рефераты, только короткие и смешные Следующий
Несложно делать то, чего хочет народ, если грамотно объяснить народу, чего он хочет.
Anekdot.ru

Узнайте стоимость курсовой, диплома, реферата на заказ.

Обратите внимание, курсовая по сельскому хозяйству и землепользованию "Расчет по минеральным удобрениям", также как и все другие рефераты, курсовые, дипломные и другие работы вы можете скачать бесплатно.

Смотрите также:


Банк рефератов - РефератБанк.ру
© РефератБанк, 2002 - 2016
Рейтинг@Mail.ru