Корреляционно-регрессионный анализ оценки факторов влияющих на молочную продуктивность скота в ЗАО «Троицкое»

 

Корреляционный-регрессионный анализ - это совокупность методов обнаружения так называемой корреляционной-регрессионной зависимости между случайными величинами.

Для двух случайных величин Х и Y корреляционный анализ состоит из следующих этапов:

построение корреляционного поля и составление корреляционной таблицы;

вычисление выборочного коэффициента корреляции;

проверка статической гипотезы о значимости корреляционной связи.

Рассмотрим подробнее каждый из указанных этапов на примере составления прогноза продуктивности молочного скота в ЗАО «Троицкое» на 2014 год.

Корреляционное поле и корреляционная таблица являются исходными данными при корреляционном анализе. Пусть , , - результаты парных наблюдений над случайными величинами Х и Y. Изображая полученные результаты в виде точек в декартовой системе координат, получим корреляционное поле. По характеру расположения точек поля можно составить предварительное представление о форме зависимости случайных величин (например, о том, что одна из них в среднем возрастает или убывает с возрастанием другой).

Проведем исследование зависимости между среднемесячным удоем на одну корову в ЗАО «Троицкое» и расходами на содержание одной коровы в условных единицах.Данные представлены в таблице 13.

 

Таблица 13. Таблица зависимости данных удоя, ц и затрат, руб на содержание коров в ЗАО «Троицкое»

 

Построим корреляционное поле и сделаем предварительный вывод о форме зависимости случайных величин.Данная таблица необходима для проведения проверки зависимости данных,в нашем случае зависимость можно заметить на рис 2.

Корреляционное поле, построенное по статистическим данным, приведено на рис. 2.

Анализ рис. 2 позволяет сделать вывод о наличии сильной линейной статистической связи между среднемесячным удоем на одну корову и затратами на её содержание. При этом связь имеет положительную тенденцию, т.е. с ростом переменной X наблюдается увеличение отклика Y.

Рис.2 Корреляционное поле

 

При большом объеме выборки результаты группируются и представляются в виде корреляционной таблицы.

Предположим, что на двадцать коров ЗАО «Троицкое» установлены затраты на содержание X и размер удоя Y.В таблице 14 коровы ранжированы по величине затрат на их содержание. Значения удоя взяты по среди двадцатки самых продуктивных коров ЗАО «Троицкое»

 

Таблица 14.Корелляционная таблица

Порядковый номер	Затраты на содержание, руб	Среднемесячный удой, ц
1	8	8
2	8	8,5
3	8	7,2
4	9	8,5
5	9	8
6	9	8,8
7	9	9,5
8	9	8,2
9	10	9
10	10	10
11	10	9,2
12	10	10,6
13	10	9,5
14	11	9
15	11	12
16	11	11,5
17	11	10
18	12	12
19	12	11
20	12	10

 

Исходные данные, ранжированные по величине затрат на содержание одной коровы, уже могут быть использованы при ответе на вопрос о наличии или отсутствии корреляционной связи. Этот простейший прием обнаружения связи называется сопоставлением двух параллельных рядов. Согласно этому приему, значения факторного признака X располагают в неубывающем порядке и затем прослеживают направление изменения результативного признака Y.

По таблице 14 можно увидеть, что в целом для всей совокупности коров ЗАО «Троицкое» увеличение затрат на их содержание приводит к увеличению объема удоя. Хотя в отдельных случаях наличие такой зависимости может не усматриваться. Например, сопоставим данные по коровам с порядковыми номерами 7 и 11. Здесь можно увидеть даже обратное соотношение: у коровы 11 объем удоя меньше, чем у коровы 7, хотя затраты на содержание выше. В каждом отдельном случае объем удоя, будет зависеть не только от размера затрат на содержание коровы, но и от того, как сложатся прочие факторы, определяющие величину результативного признака.

Однако наличие большого числа различных значений результативного признака, соответствующих одному и тому же значению признака-фактора, затрудняет восприятие таких параллельных рядов. Особенно это сказывается при большом числе единиц, составляющих изучаемую совокупность. В таких случаях целесообразнее воспользоваться для установления факта наличия связи корреляционной таблицей. Построение корреляционной таблицы начинают с группировки значений факторного и результативного признаков. Поскольку в приводимом примере факторный признак представлен всего пятью вариантами повторяющихся значений, достаточно в первом столбце корреляционной таблицы выписать эти результаты. Для результативного признака необходимо определить величину интервала группировки. Это можно сделать с помощью формулы Стержэсса:

 

 

В корреляционной таблице факторный признак X, как правило, располагают в строках, а результативный признак Y - в столбцах таблицы. Числа, расположенные на пересечении строк и столбцов таблицы, означают частоту повторения данного значения X и Y:

 

Таблица 15.Кореляционная таблица(Стержэсса)

Середина j-го интервала по Y	7,68	8,65	9,62	10,59	11,56
группы по Y группы по X	7,2; 8,16	8,17; 9,13	9,14; 10,1	10,11; 11,07	11,08; 12,07
8 9 10 11 12	2 1	1 3 1 1	1 3 1 1	1 1	2 1	3 5 5 4 3	800 865 962 1035 1059
	3	6	6	2	3	20

 

Данная корреляционная таблица уже при общем знакомстве дает возможность выдвинуть предположение о наличии или отсутствии связи, а также выяснить ее направление. Если частоты в корреляционной таблице расположены на диагонали из левого верхнего угла в правый нижний угол (т.е. бóльшим значениям фактора соответствуют бóльшие значения функции), то можно предположить наличие прямой корреляционной зависимости между признаками. Если же частоты расположены по диагонали из правого верхнего угла в левый нижний, то предполагают наличие обратной связи между признаками.

Необходимо подчеркнуть, что при рассмотрении корреляционной таблицы важно установить расположение основной части частот. Возможны варианты, когда все клетки корреляционной таблицы окажутся заполненными. Однако это обстоятельство еще не означает, что корреляционная связь между признаками отсутствует. Нужно установить, как расположена в таблице основная масса частот. Для того, чтобы сделать восприятие корреляционной таблицы более доступным и в целях более четкого выявления основной тенденции связи, можно для каждой строки рассчитать средние значения  результативного признака Y, соответствующие определенному значению признака-фактора X. Так, в рассматриваемом примере среднее число удоя для первой группы, состоящей из трех коров, на содержание которых ЗАО «Троицкое» тратит 8 усл. ден. ед., будет равно 8 центнеров. Для следующей группы, состоящей из пяти коров, на которых затраты на содержание 9 усл. ден. ед. будет равно 8,65 центнера.

Итак, увеличение средних значений результативного признака с увеличением значений факторного признака еще раз свидетельствует о возможном наличии прямой корреляционной зависимости объема удоя, от затрат на содержания коров.

Корреляционная таблица позволяет сжато,доступно, компактно изложить материал.

 

Заключение

 

Грамотное определение специализации производства и сочетания отраслей в каждом сельскохозяйственном предприятии является важной научной и практической проблемой экономики сельского хозяйства. Соотношение отраслей в каждом сельскохозяйственном предприятии должно соответствовать, с одной стороны требованиям государства по продаже определенного объема и ассортимента сельхозпродукции, а с другой - создавать возможность наиболее полного и эффективного использования ресурсов хозяйства.

Животноводство является основной отраслью агропромышленного комплекса. Оно определяет состояние внутреннего рынка, уровень потребления населением полноценных продуктов питания и, в конечном итоге, продовольственную безопасность страны. Чтобы интенсифицировать и увеличить производство продуктов животноводства, необходимо повысить продуктивность сельскохозяйственных животных<…> [1: 5]

Одной из актуальных проблем современной науки и практики продолжает оставаться изыскание объективных, надежных, высокочувствительных методов оценки функционального состояния организма животных прогнозирование их будущей племенной и продуктивной ценности.

В ходе выполнения данного курсового проекта были освоены теоретические основы прогнозирования и планирования молочного скотоводства,а так же практические инструменты прогнозирования и планирования.В данном курсовом проекте,был разработан итоговый прогноз продуктивности молочного скота в ЗАО «Троицкое»

При разработке прогноза несколькими, наиболее часто использующимися методами был получен результат по удою молочного скота на 2014 год в сельскохозяйственном предприятии ЗАО «Троицкое» в размере 5175,21 кг.

По результатам прогноза можно сделать вывод о возможности повышения продуктивности молочного скота в ЗАО «Троицкое» за счет улучшения содержания животных, совершенствования технологии доения.

 

Список используемой литературы

 

1. В.В. Антимиров. Молочная продуктивность коров разных линий./ Антимиров В.В. // Зоотехния - 2007.-№3 - с.-18

. Н.П. Герчиков. Скотоводство. / Герчиков Н.П. - 2 изд. перер. и доп. - М.: Колос - 1964. - 319 с.

. С.В. Дудоров и др. Особенности лактации коров черно-пестрой породы разных генотипов. / Дудоров С.В. и др.// Зоотехния - 2008.- №5 - с.-16-20

. П.И. Зеленков, А.И. Бараников, А.П. Зеленков. Скотоводство. / Зеленков П.И., Баранников А.И., Зеленков А.П. - ростов н/Д: Феникс- 2005.- 572с.

. Д. Карликов. Методы разведения черно-пестрого скота./Карликов Д.//Зоотехния - 2001.- №2 - с.- 5-9

. В. Козловский. Продуктивность черно-пестрых коров./Козловский В.//Молочное и мясное скотоводство - 2009.- №2 - с.-30

. Н.М. Костомахин. Скотоводство./ Костомахин Н.М. - СПб: Лань.- 2007.- 432 с.

. Ю.М. Кривенцова. Молочная продуктивность. / Кривенцова Ю.М. // Вестник сельскохозяйственной науки - 1991.- №8 - с.-100-104

. Е.П. Крючкова. Продолжительность хозяйственного использования./ Крючкова Е.П.//Зоотехния - 2008.-№2 - с-16

. С. Логинов. Зависимость молочной продуктивности коров от качества кормов./ Логинов С.// Молочное и мясное скотоводство - 2002.- №7 - с.-24-25

. Н.Г. Макарцев. Кормление сельскохозяйственных животных./ Макарцев Н.Г.: Учебник для вузов.- 2-е изд., перераб. и доп.- Калуга: Издательство научной литературы Н.Ф.Бочкаревой - 2007. - 608 с

. А.Я. Маньковский. Влияние сезона отела на молочную продуктивность коров. / Маньковский А.Я. // Зоотехния - 1991.- №10 - с.-48-50

. А. Нежданов, Л. Сергеев, К. Лободин. Интенсивность воспроизводства и молочная продуктивность./Нежданов А., Сергеев Л., Лободин К.//Молочное и мясное скотоводство - 2008.- №5 - с.-2-4

. Нормы и рационы кормления сельскохозяйственных животных./ А.П. Калашников, Н.И. Клейменов, В.Н. Баканов и др. - М.: Агропромиздат. - 1985.

. Л.Ю. Овчинникова. Влияние отдельных факторов на продуктивное долголетие коров. / Овчинникова Л.Ю. // Зоотехния. - 2007.- № 6. - С. 18-21

. Попов и др. Хозяйственные и генетические особенности коров черно-пестрой породы. / Попов и др.//Достижения науки и техники АПК - 2007.- №9 - с.-26-28

. А.Л. Прахов, О.А. Басонов. Молочная продуктивность. / Прахов А.Л., Басонов О.А.//Аграрная наука - 2005.- №3 - с.-22-24

. Скотоводство / Бегуев А.П., Безенко Г.И. Боярский Л.Г. и др. - 3-е изд. перераб. - М.: Агропромиздат. - 1992. - 534 с.

. Н. Усова. Характеристика линий и генкомплексов черно-пестрой породы./Усова Н.//Молочное и мясное скотоводство - 2000.- №3 - с.-22-24

. Н. Фенченко, Н. Хайруллина, В. Хусаинов. Влияние различных факторов на молочную продуктивность коров./Фенченко Н., Хайруллина Н., Хусаинов В.//Молочное и мясное скотоводство - 2005.- №4 - с.-7-9

. С.И. Хохрин. Кормление крупного рогатого скота, овец, коз и лошадей. / Хохрин С.И. - справочное пособие.- СПб.: Профикс. - 2003 - 452с.

 

Приложение 1

 

Общая бонитировочная ведомость «Троицкое»