В В Е Д Е Н И Е.
Термін статистика походить від латинського «статус», що означає «певний стан речей». Вживається він спочатку в значенні слова «державознавство», вперше був введений в обіг в 1749году німецьким вченим Г. Ахенвалем, що випустив книгу про державознавстві.
В даний час термін «статистика» вживається в трьох значеннях.
По-перше, під статистикою розуміють особливу галузь практичної діяльності людей спрямовану на збір, обробку та аналіз даних, що характеризують соціально - економічних підприємств.
По-друге, статистикою називають науку, що займається розробкою теоретичних положень і методів, що використовуються статистичної практикою. Тим статистичної наукою і статистичною практикою існує тісний зв'язок. Статистична практика застосовує правила, вироблені наукою; в свою чергу статистична наука спирається на матеріали практики і, узагальнюючи досвід практики, розробляє нові положення.
По-третє, статистикою часто називають статистичні дані, представлені у звітності підприємств, організацій, галузей економіки, а також публікуються в збірниках, періодичній пресі, які представляють собою результат статистичної роботи.
Особливість статистики полягає в тому, що статистичні дані повідомляються в кількісній формі, тобто статистика говорить мовою цифр, що відображають суспільне життя в усьому розмаїтті її проявів.
Вивченням економічного і соціального розвитку країни, окремих її регіонів, галузей, об'єднань, фірм, підприємств займаються спеціально створені для цього органи, сукупність яких називається статистичною службою.
У Російській Федерації функції статистичної служби виконують органи державної статистики та органи відомчої статистики.
Організація державної статистики в країні видозмінювалися відповідно до зміни органів державного управління, їх функцій, з урахуванням особливостей розвитку економіки і соціального життя суспільства.
Перший державний статистичний орган Росії був створений в 1811 році при департаменті поліції. Статистичне відділення зводило звіти губернаторів і вело демографічну статистику. Органів для збору первинної інформації не існувало, звіти губернаторів грунтувалися на донесеннях поліцейських чиновників, церковних записах про народження, смерті, шлюби і т.п. У 1834 р. було утворено статистичне відділення при міністерстві внутрішніх справ; в 1852 році воно було перетворено в статистичний комітет, а через п'ять років в 1857 році в Центральний статистичний комітет (ЦСК) при міністерстві внутрішніх справ. Як місцевих органів урядової статистики працювали губернські статистичні комітети, а в 70-х роках були створені земські статистичні бюро.
В наступні роки організація статистики зазнала ряд змін, так в 1930 році ЦСУ було передано у відання Держплану СРСР і в 1931 році перейменовано в Центральне управління народногосподарського обліку (ЦУНГО) при Держплані СРСР. Це злиття органів статистики та планування пояснювалося необхідністю зміцнення планового начала в управлінні господарством країни. У 1932 р. Створюється мережа районних і міських інспекцій, видатних обліком і статистикою на території району, міста. У 1941 році ЦУНГО було перейменовано в Центральне статистичне управління Держплану СРСР.
В даний час головним обліково-статистичним центром в країні є Державний комітет Російської Федерації по статистиці (Держкомстат Росії). Він здійснює керівництво російською статистикою відповідно до ст. 71 Конституції РФ. У його завдання входить представлення офіційної статистичної інформації Президента, Уряду, Федеральним зборам, федеральним органам виконавчої влади, громадським і міжнародним організаціям, розробка науково обгрунтованої статистичної методології, координація статистичної діяльності федеральних і регіональних органів виконавчої влади, аналіз економічно-статистичної інформації, складання національних рахунків і балансових розрахунків.
Одним з найважливіших завдань Центрального органу державної статистики є зміцнення контактів з міжнародними статистичними службами ООН, в першу чергу з її статистичної комісією. В її завдання входить розробка методології статистичних робіт, системи порівнянних показників, розробка та аналіз статистичної інформації, координація статистичної роботи спеціалізованих органів ООН, підготовка рекомендацій для Статистичного бюро Секретаріату ООН. Будучи, виконавчим органом Статистичного бюро Секретаріату ООН збирає статистичну інформацію від держав-членів ООН, публікує її, виконує доповіді з різних питань статистики та публікує результати виконаних досліджень в періодичних виданнях (Щорічник по зовнішній торгівлі, Демографічний щорічник та ін)
Поряд із загальнодержавною статистикою існує відомча статистика, що ведеться на підприємствах, в об'єднаннях, відомствах, міністерствах. Відомча статистика виконує роботи пов'язані з отриманням, обробкою та аналізом статистичної інформації, необхідної для керівництва та планування їх діяльності. Для ведення статистики на підприємствах, в об'єднаннях, концернах, асоціаціях, міністерствах створені ті або інші статистичні органи (комірки). На окремих підприємствах статистичну роботу може вести одна людина, навіть за посадою не статистик; у великих об'єднаннях, міністерствах є спеціальні відділи, управління.
Значення відомчої статистики в даний час значно зросла в силу того, що розвиток ринкової економіки, самостійність підприємств і повна відповідальність за результати виробничо - господарської діяльності вимагають більш глибокого аналізу економічних процесів, що відбуваються на підприємствах.
Головне завдання відомчої статистики полягає в забезпеченні інформацією, що характеризує виконання внутрішньо-виробничих планів, наявність ресурсів внутрішньовиробничих збільшення випуску продукції, поліпшення використання виробничого потенціалу.
Крім оцінки роботи підприємств в цілому завданням статистики є вивчення результатів роботи його підрозділів - цехів, дільниць, бригад, виявлення реальних пропорцій, що складаються в процесі виробництва.
Найбільш точні та об'єктивні дані статистики необхідні для складання планів роботи підприємств. Причому в нових умовах господарювання потрібно зміцнення зв'язку прогнозування, поточного та перспективного планування.
В даному курсовому проекті з бланків статзвітності «звіт про збір сільськогосподарських культур» (форма № 29-сх-3) і «звіт про внесення мінеральних добрив» (форма № 9-б-сх) проведено кореляційний аналіз впливу мінеральних добрив на врожайність сільськогосподарських культур . Зокрема:
вплив калійних і азотних добрив на врожайність культур:
1.Гречіхі
2.Кукурузи на зерно
А також визначено валовий збір продукції по таких культурах як:
1 Озима пшениця
2 Яра пшениця
3 Ячмінь
4 Кукурудза на зерно
5 Гречка
6 Горох
Зроблено розрахунок площ, зайнятих під ці культури.
Зроблено розрахунок мінеральних добрив внесених під ці культури.
Зроблені розрахунки середніх величин по кожній культурі.
Визначено середньоквадратичне відхилення та коефіцієнти кореляцій.
При проведенні аналізу були використані дані статзвітності 12 господарств Жовтневого району Ростовської області за 1995 р.
В результаті порівняльного аналізу виявлено, що зв'язок між внесенням азотних і калійних добрив і урожайністю гречки слабка, оскільки коефіцієнт кореляції становить 0,24.
Кукурудза на зерно краще відгукується на внесення мінеральних добрив. Зв'язок між ознаками середня, коефіцієнт кореляції становить 0,5.
2.Методи статистичних досліджень.

2.1.Метод угруповання.
Під групуванням в статистиці розуміють розчленування одиниць статистичної сукупності на групи, однорідні в якому-небудь суттєвому відношенні, і характеристику таких груп системою показників з метою виділення типів явищ, вивчення їх структури взаємозв'язків.
Метод угруповання є основою застосування інших методів статистичного аналізу основних сторін і характерних особливостей досліджуваних явищ. За свою роль у процесі дослідження метод угруповань виконує деякі функції, аналогічні функціям експерименту в природничих науках: посредствам угруповання за окремими ознаками комбінації самих ознак статистика має можливість виявити закономірності і взаємозв'язку явищ в умовах, що певною мірою нею визначаються. При використанні методу угруповань з'являється можливість простежити взаємовідносини різних факторів і визначити силу їх впливу на результативні показники.
У розвиток методу угруповань величезний внесок внесли російські статистики. Їм належить першість у застосуванні комбінаційних таблиць, у розробці класифікації таблиць і в проведенні численних угруповань матеріалів аграрних переписів і обстежень, які надали благотворний вплив на розвиток інших галузевих статистик та загальної методології. Виключне значення методу угруповань у статистиці було сформульовано видатним російським вченим Д. П. Журавським (1810 - 1856 р.р.), він визначив статистику категоричного обчислення, тобто як науку про рахунок за категоріями, по групах. У цьому визначенні підкреслюється одна зі специфічних рис статистичної методології.
Вивчаючи кількісну сторону масових суспільних явищ у нерозривному зв'язку з їх якісними особливостями, статистика прагне показати сукупність явищ у диференціації, в різноманітті їх типів, розглянути взаємозв'язки та співвідношення між останніми. За допомогою методу угруповань вирішуються складні задачі статистичного аналізу. Враховуючи, що необхідність угруповання обумовлюється перш за все наявністю якісних відмінностей між досліджуваними явищами, перше завдання угруповань можна сформулювати як завдання виділення в складі масового явища тих його частин, які однорідні за якістю та умов розвитку, в яких діють одні й ті ж закономірності впливу факторів. У результаті такого угрупування виділяються соціально - економічні типи (а звідси і назва угруповання - типологічна) як вираз конкретного суспільного процесу, його форм і розгалужень, як вираз істотних рис, спільних для безлічі одиничних явищ.
2.2.Ісчісленіе середніх.
Середня величина - узагальнююча характеристика досліджуваного ознаки в досліджуваній сукупності. Вона відображає його типовий рівень у розрахунку на одиницю сукупності в конкретних умовах місця і часу.
Середня, розрахована за сукупністю в цілому, називається загальною середньою, середні, обчислені для кожної групи, груповими середніми. Загальна середня відображає загальні риси досліджуваного явища, що складається в конкретних умовах даної групи.
Існують дві категорії середніх величин:
статечні середні (до них відносяться середня арифметична, середня гармонійна, середня геометрична та ін)
структурні середні (мода і медіана).
Вибір того чи іншого виду середньої проводиться залежно від мети дослідження, економічної суті усереднює показника і характеру наявних вихідних даних.
Для обчислення степеневих середніх необхідно використовувати всі наявні значення ознаки. Мода і медіана визначаються лише структурою розподілу. Тому їх називають структурними позиційними середніми. Медіану і моду часто використовують як середню характеристику в тих сукупностях, де розрахунок ступеневій неможливий або недоцільний.
Розрахунок медіани по не згрупованим даними проводиться таким чином:
а). Розташуємо індивідуальні значення ознаки у зростаючому порядку:
Х1, Х2, Х3, Х4, Х5, Х6, Х7, Х8, Х9, Х10, Х11, Х12
б). Визначимо порядковий номер медіани за формулою:
n +1
 № Ме =
2 12 +1
в нашому випадку № Ме = = 6.5
2
Це означає, що медіана розташована між шостим і сьомим значеннями ознаки, тому що ряд має парну кількість індивідуальних значень.
В). Розглянемо порядок обчислення медіани у випадку непарного числа індивідуальних значень
Х1, Х2, Х3, Х4, Х5, Х6, Х7, Х8, Х9, Х10, Х11
Знаходимо номер медіани: 11 1
 № Ме = = 6
2
на шостому місці стоїть Х6 який і є медіаною.
Модою називається найбільш часто зустрічається величина ознаки. Оскільки мода є величиною конкретною, вона має важливе значення для характеристики структури досліджуваної сукупності. Так, наприклад, поряд із середніми розмірами заробітної плати чи середньої виробленням велике значення мають дані про найбільш часто зустрічається з/платі або виробітку.
Визначення моди залежить від того, в якому ряду представлений варіююча ознака. Якщо варіююча ознака представлений у вигляді дискретного ряду розподілу, то для визначення моди не потрібно ні яких обчислень. У такому ряду модою буде значення ознаки, яка володіє найбільшою частотою.
Якщо значення ознаки представлені у вигляді інтервального варіаційного ряду, то моду визначають розрахунковим шляхом за формулою:
(f2 - f1)
 Мо = Хо + d
(F 2 - f1) + (f 2 - f 3)
де Мо - Мода
Хо - початок (нижня межа) модального інтервалу (з найбільшою чисельністю);
d - величина інтервалу (модального);
f 1 - частота інтервалу попереднього модальному;
f 2 - частота модального інтервалу;
f 3 - частота інтервалу, наступного за модальним;
Під середньої арифметичної розуміється таке значення ознаки, яка мала б кожна одиниця сукупності, якби загальний підсумок всіх значень ознаки був розподілений рівномірно між усіма одиницями сукупності.
Середня арифметична має деякі властивості, які визначають її широке застосування в економічних розрахунках і в практиці статистичного дослідження.
1) Середня арифметична постійної величини дорівнює цій постійній
А = А при А-const.
2) (нульове). Алгебраїчна сума лінійних відхилень (різниць) індивідуальних значень ознаки від середньої арифметичної дорівнює нулю:
n
? = (Xi-X) =? Di = 0
i = 1
n для первинного ряду і
? = (Xi-X) * fi =? di * fi = 0 для згрупованих даних
i = 1

(Di - лінійні (індивідуальні) відхилення від середніх, тобто хi - хi)
Це властивість можна сформулювати наступним чином:
сума позитивних відхилень від середньої дорівнює сумі негативних відхилень.
Логічно воно означає, що всі відхилення і в ту і в інший бік, обумовлені випадковими причинами взаємно погашаються.
3) (мінімальна).
Сума квадратів відхилень індивідуальних значень ознаки від середньої арифметичної є мінімальна:
n n n
? = (Xi-X) 2 =? d i2 = min чи? = (Xi-X) 2 =? (Хi-А) 2 де
i = 1 i = 1 i = 1
А = Х? ?, Що означає: сума квадратів відхилень індивідуальних значень ознаки кожної одиниці сукупності від середньої арифметичної завжди менше суми квадратів відхилень варіантів ознаки від будь-якого значення (А), як завгодно мало відрізняється від середньої у вибраної одиниці досліджуваної сукупності.
Мінімальна і нульове властивості середньої арифметичної застосовуються для перевірки правильності розрахунку середнього рівня ознаки; при вивченні закономірності зміни рівнів ряду динаміки; для знаходження параметрів рівня регресії; при вивченні кореляційного зв'язку між ознаками.
Середня гармонійна буває простий і зваженою.
Якщо ваги у кожного значення ознаки рівні, то можна використовувати середню гармонійну просту:
Хгарм .=___ n______ де, n-число індивідуальних значень
n 1 ознаки.
? -----< br /> i = 1 Х i
Однак у статистичній практиці частіше використовують середню гармонійну зважену. Вона використовується при розрахунку загальної середньої з середніх групових.
Середню гармонійну зважену визначають за формулою:
n
? *? I
i = 1
Х = n -------
? ? i
i = 1 Xi
При застосуванні середньої геометричної індивідуальні значення ознаки являє собою правило, відносні величини динаміки, побудовані у вигляді ланцюгових величин, як ставлення до попереднього рівня кожного рівня ряду динаміки.
Середня геометрична величина використовується також для определенія рівновіддаленою величини від максимального і мінімального значень ознаки.
Формула середньоквадратичне використовується для вимірювання ступеня коливання індивідуальних ознак навколо середньої арифметичної в рядах розподілу. Так, при розрахунку показників варіації середню обчислюють з квадратів відхилень індивідуальних значень ознаки від середньої арифметичної величини. І знаходять за формулою:
________
? =? ? ??-???
----------------< br /> n
Формула зваженого середнього квадратичного відхилення наступна:
___________< br /> ??? ???????? f
?????? де, f-ваги.
? f
2.3.Варіаціонное дослідження статистичних даних.
Середня арифметична сама по собі недостатня для узагальнюючої характеристики сукупності. У середній відображаються загальні умови, притаманні всій даної сукупності. Але не відбиваються індивідуальні, приватні умови, які породжують варіацію в окремих одиниць сукупності.
Тим часом вивчення варіації (відхилень індивідуальних значень від середньої) має велике значення. По-перше, показники варіації служить характеристикою типовості, надійності самої середньої. Чим менша варіація, тим середня більш показова, типова, і на оборот, чим більше індивідуальні значення ознаки варіюють, коливаються навколо середньої, тим вона менш типова, по-друге, вони служать для характеристик і рівномірності роботи підприємств та їх підрозділів; по-третє , вивчаючи варіацію, можна виявити зв'язки і залежності між явищами.
Для узагальнюючої характеристики коливання (варіації) використовують наступні показники: розмах варіації, середнє лінійне відхилення, дисперсію, середнє квадратичне відхилення, коефіцієнт варіації.
Середнє лінійне відхилення являє собою середню з абсолютних величин відхилень всіх значень від їхньої середньої арифметичної.
Середнє лінійне відхилення (не зважене) визначається за формулою:
??????< br /> l =???? при цьому не звертається увага
n на знаки «+» і «-».
Середні лінійне відхилення дає лише наближену характеристику варіації.
Формула зваженого середнього лінійного відхилення має вигляд:
?????? f
l =????
? f де f - ваги.
Розмах варіації є різниця між найбільшими і найменшими значеннями ознаки (Хmax - X min). Необхідно мати увазі, що розмах варіації залежить тільки від двох крайніх значень ознаки, тому він недостатньо відображає його коливання.
Коефіцієнт варіації застосовується при вивченні коливання різних за своїм характером ознак і розраховується як відношення середнього квадратичного відхилення до середньої арифметичної.
?
V? ?? ? 100
?
Варіація ознаки відбувається під впливом випадкових і систематичних причин. Тому поряд із загальною варіацією розрізняють варіацію, викликану дією випадкових причин, і варіацію систематичну, викликану дією систематичних причин.
Велике наукове і практичне значення має визначення різних видів варіації і ролі випадкової і систематичної варіацій у загальній варіації. У зв'язку з цим розрізняють три види дисперсії: загальну, внутрішньогрупових, міжгрупову.
Загальна дисперсія обчислюється за формулою:
??????? f
? об? = ????< Br /> ? f
де? об? - Загальна дисперсія;
Х - середня арифметична (загальна для всієї досліджуваної сукупності);
f - частоти (ваги) варіантів ознаки в загальній сукупності.
Перейдемо до характеристики впливу окремих причин на варіацію індивідуальних значень ознаки.
Розділемо сукупність на однорідні групи. Для кожної групи обчислити середню арифметичну і дисперсію. У результаті визначимо внутрішньогрупових і міжгрупову дисперсії.
Загальна дисперсія показує вплив всіх умов на варіацію ознаки.
Внутрішньогрупове дисперсія показує вплив випадкових, що не враховуються умов на варіацію ознаки, тобто не залежить від групового (факторного) ознаки. Вона являє собою середню з приватних (групових) дисперсій і розраховується за такою формулою:
 ? ? i? ? fi
? i? =????
? fi
де? i? - Внутрішньогрупових дисперсія;
? i? - Приватні дисперсії;
fi - чисельність одиниць окремих груп (частин) сукупностей.
Міжгрупових дисперсія характеризує варіацію ознаки під впливом визначальних умов, пов'язаних з группіровочнимі (факторний) ознакою. Вона являє собою середній квадрат відхилення групових середніх від загальної середньої і обчислюється за такою формулою:
??? i???? fi
?? ? ?????
? fi
де?? - Міжгрупових дисперсія;
? i - середня за окремими групами;
Х - загальна середня.
Між всіма перерахованими видами дисперсій існує взаємозв'язок, який виражається у вигляді наступного рівності:

? об? =? I? +??
Отримане рівність називається правилом додавання дисперсій, яке полягає в наступному: загальна дисперсія дорівнює сумі внутрішньогрупової і груповий.

2.4Ряди динаміки.
Рядами динаміки називаються ряди чисел, що характеризують зміну явищ у часі.
Кожен ряд динаміки складається з двох елементів:
1). Рівнів, що характеризують величину досліджуваного ознаки;
2). Періодів, (моментів), до яких належать ці рівні.
Залежно від характеру рівнів ряду розрізняють два види динамічних рядів: моментальні та інтервальні (періодичні).
Моментальні називається ряд динаміки, рівні якого характеризують стан явища на певні моменти часу.
У кожному наступному рівні цього ряду міститься повністю або частково попереднього рівня. Тому підсумовувати рівні моментального ряду не слід, тому що це привело б до повторного рахунку.
Важливе економічне значення має визначення різниці рівнів моментального ряду динаміки, яка характеризує розвиток (збільшення або зменшення) досліджуваного явища в часі.
Інтервальний (періодичним) називається такий динамічний ряд, рівні якого характеризують розмір явищ за той чи інший період часу (рік, п'ятирічку і т.п.)
Рівні інтервального ряду на відміну від рівнів моментального ряду не містяться в попередніх або наступних показниках. Тому важливе економічне значення має підсумовування цих рівнів. Сума рівнів періодичного ряду динаміки характеризує рівень даного явища за більш тривалий відрізок часу.
Поруч динаміки відносних величин називається такий ряд, рівні якого характеризують зміну відносних розмірів досліджуваних явищ у часі.
Рівні такого ряду виражені у відсотках і тому є відносними величинами.
Поруч динаміки середніх величин називається такий ряд, рівні якого характеризують зміну середніх розмірів досліджуваних явищ у часі.
2.5Індексний аналіз.
Індексами в статистиці називають показники, що характеризують загальну зміну складних явищ, що складаються з елементів, що не піддаються безпосередньому підсумовування.
Наприклад, потрібно встановити, наскільки збільшився в цьому році в порівнянні з минулим роком фізичний обсяг всієї продукції колгоспу. Ясно, що використовувати в даному випадку розглянуті вище відносні величини неможливо, так як продукти різного виду та якості не піддаються безпосередньому підсумовування. Для характеристики зміни таких складних явищ застосовуються індекси. Вони показують, наприклад, як змінилося виробництво всієї продукції колгоспу або його складних галузей, як у середньому змінилася собівартість цієї продукції тощо
Індекси застосовують для складання планів, перевірки їх виконання, характеристики зміни явищ в часі і в територіальному розрізі. Вони також широко використовуються при вивченні зв'язків і залежностей між громадськими явищами.
За допомогою індексів вивчають, як правило, динаміку складних явищ. Але складні явища складаються з багатьох окремих елементів, наприклад: продукція сільського господарства включає зернові, картопля, молоко і т.д. Індекси обчислюються як для окремих елементів складного, явища, так і для всього складного явища в цілому.
Індекси, що характеризують зміну окремих елементів складного явища, називаються індивідуальними, наприклад індекси виробництва картоплі, молока, вовни, індекси, що характеризують зміну ціни певного виду продукції і т. п. Припустимо, треба визначити, як змінилося у звітному році в порівнянні з базисним виробництво окремих видів продукції в колгоспі. Позначивши кількість продукції базисного року d0, звітного - d1 отримаємо формулу індивідуального індексу обсягу продукції:
d 1
i =??
d 0
Індекси, що характеризують зміни складних явищ в цілому називаються загальними.
Залежно то вихідних даних і способу розрахунку загальні індекси можуть бути агрегатні та середні. Агрегатний індекс є основною формою індексу. Агрегатних називається тому, що його чисельник і знаменник представляють собою агрегат, набір різнорідних елементів.
Агрегатний індекс розраховується як відношення суми добутків індексованих (зіставляються) величин порівнюваних періодів на ваги (величини, за допомогою яких підсумовуються різнорідні елементи).
У статистиці індекси кількісних ознак будуються, як правило, з вагами базисного періоду, а індекси якісних ознак - з вагами звітного періоду.
Для обчислення агрегатних індексів необхідні два роду показників: індексовані величини та ваги. Але практично ці показники є не завжди.
У таких випадках агрегатні індекси перетворюються в середній арифметичний та середній гармонійний індекси. При цьому середній індекс є правильним лише в тому випадку, коли він тотожний агрегатному індексу.
Зробимо перетворення агрегатного індексу фізичного обсягу в середньоарифметичним. Формула індексу фізичного обсягу така:
? q1 p0
lфіз.об'ема =???
? q 0 p0
Для перетворення використовуємо індивідуальний індекс індексованих величин q1,
звідси q1 = iq q0 замінивши у формулі агрегатного iq =? індексу фізичного обсягу продукції q1 на iq q0, q 0 отримаємо формулу середньоарифметичного індексу фізичного обсягу.
? q1 p0
lфіз.об'ема =???
? q 0 p0
Таким чином, зазначений індекс являє собою середню арифметичну з індивідуальних індексів, зважених за вартістю реалізованої продукції базисного періоду (q 0 p0).
Для перетворення агрегатного індексу цін у среднегармоніческій використовуємо індивідуальний індекс індексованих величини
p1; звідси p1
i? =?? p0 =??
p0 t?
Замінивши у формулі агрегатного індексу цін рівною їй величиною отримаємо формулу среднегармоніческого індексу цін.
? q1 p1
lцен =???
q1 p1
???
ip
Среднегармоніческій індекс цін за своєю величиною збігається з агрегатним індексом цін.
2.6. Вибіркове обстеження.
Вибірковим називається таке спостереження, яке дає характеристику всієї сукупності на основі обстеження певної її частини.
При вибірковому спостереженні аналізують генеральну і вибіркову сукупності.
Генеральною сукупністю називається загальна маса одиниць даного роду, з якої здійснюють відбір деякої частини для обстеження.
Вибіркова сукупність репрезентує собою масу одиниць даного роду, відібраних з генеральної сукупності для вибіркового обстеження.
Розрізняють такі зведені показники генеральної і вибіркової сукупності: середній розмір ознаки, частка, дисперсія. Середній розмір ознаки в генеральній сукупності називається генеральної середньої (Х), дисперсія - генеральною дисперсією??, Частка - генеральної часток (p).
Середній розмір ознаки в вибіркової сукупності називається вибіркової середньої (Х), дисперсія - вибірковою дисперсією???, Частка - вибіркової часток (W).
Однією з найважливіших умов наукової організації вибіркового спостереження є правильне формування вибіркової сукупності.
Залежно від способу відбору розрізняють такі види вибіркового спостереження:
1) власне - випадкове;
2) типове;
3) серійне;
Всі вони можуть бути повторними і бесповторнимі.
Повторним називається відбір, при якому раніше відібрана одиниця після запису її ознак повертається в генеральну сукупність і знову бере участь у вибірці.
Бесповторний - це спосіб відбору, при якому раніше відібрана одиниця більше не повертається в генеральну сукупність і в подальшій вибірці участі не беруть.
Власне-випадковим називається відбір, при якому кожна одиниця має рівну можливість потрапити у вибірку.

??
При власне-випадковому відборі вислів?
являє собою загальну дисперсію. n
При бесповторном відборі формули в подкоренном вираженні доповнюються множником
n
1 -? .
N
Коли обсяг вибіркової сукупності в порівнянні з об'ємом генеральної сукупності невеликий, множник, близький до одиниці. У таких випадках середня помилка вибірки шляхом безповоротного відбору розраховується за формулою для повторного відбору.
Механічний відбір-це різновид випадкового відбору. Він полягає в тому, що відбір одиниць проводиться в будь-якому механічному порядку, наприклад відбирається кожна п'ята, кожна десята і т.д. одиниці.
Типовим називається відбір, при якому генеральна сукупність попередньо розбивається на більш-менш однорідні групи, з яких у випадковому порядку здійснюють відбір необхідної чисельності одиниць.
Серійним називається відбір не окремих частинок, а серій (гнізд) для обстеження. Перевагою серійного відбору є нескладність організації та економічність.
При організації вибіркового спостереження важливе значення має правильне визначення необхідної чисельності вибірки. Перевищення чисельності вибірки збільшує витрати на неї. Якщо ж чисельність недостатня, можуть бути значні похибки.
Чисельність вибірки залежить від коливання одиниць сукупності. Чим більше коливання, тим більше повинна бути чисельність вибірки і навпаки.

3.Проведення кореляційного аналізу впливу мінеральних добрив на врожайність сільськогосподарських культур.
Валовий збір продукції (ц.)

№ п.п.
Найменування господарств.
Оз.пшеніца
яр.пшеніца
ячмінь
Кукура. (зерно)
гречка
горох
1.
Кривянську
31733,8
8831,1
10390,4
8133
1985,1
5218,5
2.
Бірючекутское
22830,4
9213,9
10209,4
9312,6
1921,8
5953,9
3.
Персіановський
28695,2
8643,7
11630,1
9137,9
2096,1
7740,7
4.
Шахтинський
30689
7664,3
12524,8
10805,2
1991,7
8939,3
5.
Калінінський
29105,1
7419
10898,7
6773,4
1550,6
6032,1
6.
Заплавська
29850,4
9322,7
14704,1
9136,6
2028,6
9180
7.
Бессергеневскій
28379,1
8009,5
10374
9317,1
1831,6
6864,4
8.
Придонських
30250,2
9656,1
10362
11284,6
2243,3
5368
9.
Комсомолець
29643,7
8967,6
10014,5
7692,4
2340,5
7560,7
10.
Гірник
30820,4
7235,1
13341,8
9143,5
1935,3
6506,7
11.
Рівнинний
32509,9
7970,9
12570
6773,9
2349,6
5866,6
12.
Артемівець
26635,8
6642,3
9664,8
9051,4
1776,5
5686,7

Разом:







Площі під культурами (га).
 п.п.
озима пшениця
яра пшениця
ячмінь
кукурудза (зерно)
гречка
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

Використання мінеральних і органічних добрив (ц).
№ п.п.
озима Іваниця
яра пшениця
ячмінь
кукурудза (зерно)
гречка
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

Розрахункова таблиця середніх величин озимої пшениці.
№ госп-ва
зібрано пшениці за все (ц).
використання мінеральні. (ц)
площі зан.под оз.пшен.
урожайний. Пшениці ц/(га).
кол-во удобрений. кг/га.
Попарні проведений. 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
Розрахункова таблиця для визначення середньоквадратичних і відхилень і
коефіцієнта кореляції
№ госп-ва
урожайний. Пшениці ц/(га).
кол-во удобрений. 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

979,14
25,70
81,59
4,58
1263,36
2,14
Sy =
Kxy =
0,60
Розрахункова таблиця середніх величин яра пшениця.
№ г-ва
зібрано яр. пшоно. всього (ц)
использ. удобрений. під яр. пшоно. (ц)
площі зайняті під яр. пшоно. (га)
урожайний. яр.пшен ц/га
к-сть удобрений. кг/га
попарні твори 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


Визначення середньоквадратичних відхилень та коефіцієнта кореляції
№ г-ва
урожайний. яр.пшен ц/га
к-сть удобрений. 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
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,