Статистическое прогнозирование урожайности сахарной свеклы на примере Орловской области - Дипломная работа

Статистическое прогнозирование урожайности сахарной свеклы на примере Орловской областиВ области по состоянию на 1 января 2010 года действовали 264 сельскохозяйственных организации, 1280 - фермерских хозяйств. В последние годы сельскохозяйственные организации кроме посева зерновых культур стали выращивать сахарную свеклу, сеять подсолнечник и рапс. В Орловской области в 2012 году был собран урожай сахарной свеклы, который составил 1,72 млн. тонн сахарной свеклы, что на 1 млн. тонн больше чем в 2010 году. В 2013 году, по информации заместителя председателя правительства Орловской области, руководителя агропромышленного блока Василия Новикова, в Орловской области сахарная свекла была убрана на площади 45,2 тыс. гектаров, что составило 1,8 млн. тонн сладких корнеплодов. В 2012 году производственные мощности сахарных заводов были увеличены на 2,5 тыс. тонн и составили 15,5 тыс. тонн в сутки (в 2011году - 13 тыс. тонн в сутки).Статистические методы прогнозирования - научная и учебная дисциплина, к основным задачам которой относятся разработка, изучение и применение современных математико-статистических методов прогнозирования на основе объективных данных; развитие теории и практики вероятностно-статистического моделирования экспертных методов прогнозирования; методов прогнозирования в условиях риска и комбинированных методов прогнозирования с использованием совместно экономико-математических и эконометрических (как математико-статистических, так и экспертных) моделей. Прогнозирование - это вид познавательной деятельности человека, направленной на формирование прогнозов развития объектов, на основе анализа тенденций и закономерностей его развития. Прогнозирование - это научное, основанное на системе установленных причинно-следственных связей и закономерностей, выявление состояния и вероятностных путей развития явлений и процессов. Выделяют несколько основных этапов статистического прогнозирования: Анализ объекта прогнозирования. На данном этапе дается достоверная оценка процесса прогнозирования на основе расчета и анализа абсолютных, относительных и средних показателей точности прогноза.Анализ и статистическое описание динамики какого-либо существенного колеблющегося показателя начинается с выявления формы его тренда. С позиций признания объективного характера формы тренда исходный пункт исследования самого процесса развития заключается в выявлении его материальной природы, внутренних причин развития и его внешних условий. Существует система иерархически соподчиненных тенденций (трендов) динамики. Трендом называют конкретное, в форме определенной монотонной кривой описание тенденции развития. Тренд первого порядка отражает определенный однородный период развития.Колебаниями уровней динамических рядов называют их отклонения от тренда, выражающего тенденцию изменения уровней. Колебания - процесс, протекающий во времени. Однако существует понятие «вариации колеблемости», т.е. различие показателей колеблемости за один и тот же период между территориями и между объектами. Основными задачами статистического изучения колеблемости производственных и социальных процессов являются следующие: · измерение силы колебаний; Основными абсолютными показателями, характеризующими силу колебаний, являются: · амплитуда, или размах колебаний - это разность между алгебраическим наибольшим за период отклонением от тренда и наименьшим алгебраическим отклонением.Одно из важнейших практических применений статистического изучения тенденций динамики и колеблемости состоит в прогнозировании на его основе возможных оценок величины изучаемого признака. Поэтому сила колебаний должна учитываться при выборе соотношения между длиной базы прогноза и сроком упреждения. Прогнозирование всегда опирается на опыт развития изучаемого явления в прошлом. Точечный прогноз есть оценка прогнозируемого показателя в точке (в конкретном году, месяце, дне, середине периода прогноза) по уравнению, описывающему тенденцию показателя. Прогноз вероятных границ тренда для любого заданного года (срока упреждения) отвечает на вопрос о том, в границах какого интервала окажется с заданной вероятность уровень тренда в году с номером tk, после того как станут известны все уровни yi отдельных лет, начиная от следующего за концом базы прогноза уровня и до уровня в прогнозируемом году yk (l - период упреждения, k-l - база прогноза).Орловская область расположена в центральной части Среднерусской возвышенности, в пределах степной и лесостепной зон. В начале вегетации наибольшие запасы продуктивной влаги содержат в метровом слое суглинистые почвы на севере и западе области: 200-220 мм на пашни и 195-215 мм под озимыми культурами. На остальной территории в зоне оподзоленных и выщелоченных черноземов запасы продуктивной влаги в метровом слое составляют к началу весны 155-180 мм на пашни и 145-200 мм под озимыми культурами. Засухи и суховеи средней интенсивности на большей части территории области отличаются не ежегодно, кроме юго-востока области.