作物の生産性は、作物の生産量を決定する主な要因です。 生産性を分析する場合、各作物または作物グループの成長のダイナミクスを長期間にわたって研究し、そのさらなる成長のための埋蔵量と機会を特定する必要があります。

収量レベルは、農業技術、自然、組織という 3 つの複雑な要因の影響の結果です。 年によって変動します。 発展傾向を特定するには、分析中に移動平均法を使用できます。 この場合、特定の作物 (または作物グループ) の生産性に関する 5 ～ 10 年間のデータは次のように処理されます。最初の 3 ～ 5 年間は単純な平均が計算され、その後日付が 1 年ずらされます。結果として得られる系列は、通常、収量レベルの増加または減少の傾向を示します。

たとえば、分析対象の農場では、過去 7 年間に穀物収穫高レベルに次のような変化が観察されています。

1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002

21,5 22,8 16,5 20,3 19,7 23,4 21,0

1998 年までは穀物の収量は増加し、1998 年以降は減少し始めました。しかし、このような結論は完全に正しいわけではありません。移動平均法を使用して処理してみましょう。

最初の 3 年間の利回りレベルを取得し、単純平均を計算してみましょう。これは 20.3 c = (21.5 + 22.8 + 16.5) : 3 に等しくなります。次に、日付を 1 つずつずらして、3 年間 (1997 年、 1998、1999) 平均を計算してみましょう。これは 19.8 c などになります。

その結果、新しい動的収量シリーズが得られます。

_____________________________________________________________

1996-1998 1997-1999 1998-2000 1999- 2001 2000 -2002

______________________________________________________________

20,3 19,8 18,8 21,1 21,4

______________________________________________________________

したがって、1996 年から 2002 年までの期間、この農場の穀物の収量は増加する傾向にあり、1.1 セント (21.4 - 20.3) 増加しました。

生産性は定量的で複雑な指標であり、多くの要因に依存します。 自然の気候条件は、1) 気温、2) 地下水位、3) 降水量、4) 土壌の質と組成、5) 地形など、そのレベルに大きな影響を与えます。したがって、収量の動態を研究する場合は、 、成長期と収穫中の各年の農業気象学的特徴を考慮する必要があります。

作物を栽培するためのすべての農業技術的措置、およびすべての圃場作業を短時間で高品質に実行すること、およびその他の経済的要因は、生産性に大きな影響を与えます。 分析の過程では、すべての農業技術対策の計画の実施を調査し、それぞれの有効性を判断し、収量と総生産のレベルに対する各活動の影響を計算する必要があります。 これを行うには、各アクティビティの量に関する計画の達成不足または過剰達成にその回収の計画レベルを乗算し、回収の変化に対応するアクティビティの実際の量を乗算します。

したがって、肥料の回収率を決定するには、実験分析、計算分析、相関分析の 3 つの分析方法を使用できます。

最も正確な方法は実験的な方法です。 その本質はフィールド実験の組織化にあります。 肥料を施用した実験区と施肥を行わなかった対照区の収量を比較することで、施肥による収量の増加を知ることができます。 ただし、この方法は実験農場でのみ使用されます。

大多数の農場では、肥料の回収額を決定するために計算方法が使用されています。 この方法によれば、肥料1cあたり追加で得られる製品の計算は次のように行われます。まず、土壌の自然肥沃度からの収量が計算され、これにポイント単位の土地の品質が乗算されます。地域の農薬研究所によって決定されるポイントの価格。次に、実際の収量と推定収量の差を、特定の作物の作物 1 ヘクタール当たりの施用肥料の数で割って、収量の増加を決定します。肥料1キンタル当たり(NPK)

OK = (Uf – Ur): Kf、ここで

わかりました – 肥料 1 キンタルを回収します。

Uf および Ur - 実際の収量レベルと計算された収量レベル。

Kf – 作物 1 ヘクタールあたりに適用される肥料の実際の量、セントナー

肥料の回収額の計算

______________________________________________________________

インジケーター ライ麦

______________________________________________________________

1. 土壌の質、スコア 46

2.価格 1 ポイント、c 0.36

3.計算収量水準（自然からの収量（46×0.36））

生殖能力 c\ha 16.6

4. 実際の収量、c\ha 25

5. 肥料の施用による生産性の向上、c 8.4 (25-16.6)

6. 1ヘクタール当たりの施肥量、c 2

7. 肥料 1 c の実際の回収率、c 4.2 (25-16.6): 2

8. 肥料 1 c の標準 (計画) 回収率、c 5.0

______________________________________________________________

これらの表は、ライ麦栽培時の肥料回収計画が達成されていないことを示しています。 肥料の不均衡、品質の低さ、施用のタイミングや方法により、肥料の回収額が減少する可能性があります。 したがって、分析プロセスでは、これらすべての理由を分析する必要があります。

作物の収量とそれに適用される肥料の量について十分な数の観察があれば、相関分析を使用して肥料の回収額を決定できます。

収量の増加は、播種率、種子の品質、種類に大きく依存します。播種率を下げたり、規格外の種子を使用すると、作物の収量が減少します。 したがって、分析プロセスでは、この要因によって収量がどの程度減少したかを計算する必要があります。 たとえば、標準が 1 平方当たり 450 本の植物である場合、 mが実際に300個発芽した場合、この作物の収量は計算値より20〜30％低いと予想する必要があります。

分析の過程で、農場でどの品種が栽培されているか、適時に品種変更や品種更新がどのように行われているかも明らかになります。

農作物の収量は、適用される輪作に大きく依存し、各農場ではこれを遵守する必要があります。 輪作の導入には次の 2 つのタイプがあります。

1 - 導入、輪作プロジェクトが自然に移されるとき、つまり それに応じて畑が切り取られます。

2 - 移行期間が終了し、採用された計画と輪作計画に従って農作物が畑に植えられる開発。

播種地の構造は平均収量レベルに大きな影響を与えます。 たとえば、穀物作物の中で、基準年と比較して多収作物のシェアが最も大きい場合、平均収量は高くなります。

平均収量レベルに対する構造の影響を判断するには、次の式を使用した指数法を使用できます。

デバイス = ∑ У1 × S1 ∑ У1 × So

_________ : ___________

ここで: Y1 – 報告年の利回り、c\ha

S1 – 報告年の面積、ha

S® – 基準年面積.ha

種まきと収穫の時期は収量に大きな影響を与えます。 初期の穀物作物の播種に最適な時期は4〜5日以内、収穫は10〜12日です。 ずれは歩留まりの低下を引き起こします。

農作物の収量は、列挙した要因に加えて、土壌栽培の品質と方法、輪作畑への作物の配置、作物の手入れの方法とタイミングなど、他の多くの農業技術的対策にも依存します。

作物の状態に基づく作物の種類は、発育のさまざまな時期に作物を視覚的に評価することによって決定されます。 目視で評価する場合は、評価の時期に応じて、苗の密度、植物の発育の程度、分げつの程度、対応する植物の株立ちの密度、穂の大きさなどが考慮されます。作物の収穫量は農学関係者によって実施され、比較定性特性 (悪い、平均以下、平均、平均以上、良好)、ポイント (1、2、3、4、5)、セントナー、作物の割合として表されます。平均レベル。

適切な時期に収穫するまでの現存収量は、次の 3 つの方法で決定できます。

• - 目に関して言えば、収穫前に作物を注意深く検査することによって（いわゆる 主観的な方法）;
• - 手段的に、収穫前に作物に選択的にメーターを設置することにより (客観的な方法);
• - 計算して（残高計算法による） ) 完全な実際の収集データとサンプル損失データに基づいています。

適時収穫を開始する前の立った収穫と納屋の収穫は、実際の損失の量によって異なります。 したがって、これら 3 つの指標のうち 2 つがわかれば、3 番目の指標の値を計算できます。 ただし、現状の利回りと損失は概算でしか見積もることができません。 したがって、注目される指標間のバランス方程式には、損失または作物の立ち回りを決定する際に、ある種の誤差が生じる可能性があります。

現在、統計では実際の収穫量が主な指標とされています。 1961 年までは、損失額は選択的に決定されていました。

立作収量を評価する場合も、1ヘクタール当たりの実際の収穫量を分析する場合も、収量価値を直接決定する構成要素を明確に示す必要があります。 たとえば、テンサイの収量レベルは、ヘクタールあたりの植物の数（立株密度）と根、ジャガイモの平均重量、つまり茂みの数と茂みあたりの塊茎の平均重量に依存します。 根菜類と塊茎作物の場合、作物の種類を決定する際に、これらの要素の値が選択的に考慮されることがよくあります。 このような値を生育期のさまざまな段階の対応する基準と比較することにより、可能な収量レベルについての結論が導き出されます。

穀物の収量レベルは、穂の数、穂の中の穀物の数、穀物の絶対重量という要素で構成されます。 したがって、これらの要素の価値に関する特定の選択的データがあれば、ヘクタールあたりの穀物収量 (セントナー) は次の式で決定できます。

U NK = K*Z*A 100000

どこ に-1平方メートルあたりの穂の数。

Z- 穂の中の穀物の数。

あ-- 穀物の絶対重量、つまり 1000 粒の重量、g。

農場の収量を目視で評価する場合、収量に目に見える違いがある領域は個別に考慮されます。 各圃場の収量を決定した後、農場の加重平均が求められます。

種の収量と生産性 -これらは、新たな作物の規模と新たな収量であり、生育期の特定の時点での作物の状態によって確立され、気象条件や経済生活の何らかの症状が考慮される場合もあります。

長い間、作物の収量の評価は特別な統計報告書のプログラムに組み込まれてきました。

収穫量と直収量適時に収穫が始まる前に確立された、栽培された農産物のサイズを表します。 農作物の収穫および収量のこのカテゴリは、特定の日付の主観的な一般化された評価に基づいて、または収穫前に作物またはその他の材料にメーターを選択的に課した結果のいずれかに基づいて決定されます。 収量と現存収量も、さまざまな方法を使用して決定されました。 したがって、たとえば、1947 年から 1953 年まで、収量の決定は、集団農場および州営農場からの収量に関する報告書、収穫前の作物の選択的標識の結果、品種ごとの収量に関するデータに基づいて、収量決定のための州検査局によって実行されました。国家品種試験場委員会の試験場、気象材料ステーション、生育期全体の作物の状態に関する情報。

この時期、収穫量と直収量は作物生産産業の発展レベルの主な評価指標と考えられていました。 さらに、収穫量と直収量のデータに従って、集団農場の機械ステーションとトラクターステーションによって実行される作業に対する現物支払いの金額が決定されました。

その後の数年間、収穫量と現存収量はさまざまな目的に使用されました。 多くの農場では、多くの農作物の収穫量の規模は、制御脱穀中に決定されます。 これに関する資料は、収穫作業のガイドとして役立ちます。 州統計機関は、収穫時の損失を研究する際に、他の資料の中でも特に対照収穫に関するデータを使用した。

通常の経済状況下では 収穫そして 通常の経済生産性理解する：収穫量と常備収量から、農業技術と生産組織の一定の発展レベルにおけるいわゆる通常の損失を差し引いたもの。 1933 年から 1939 年まで、これらのカテゴリーは統計の基本とみなされていました。 現代的な意味での総収穫量とは、特定の農作物の主作物、反復作物、列間作物から収穫され、資本化された生産物の量を指します。 1994年以来、統計における総穀物生産量は、加工（洗浄と乾燥）後の物理的質量の最終指標として考慮されるようになりました。 収穫、総収穫の継続的なモニタリングのため。 は最初の大文字の質量で示されます。

保護された土壌の野菜の場合、総収穫量は、構造の種類ごとのすべての取引から収集された生産物の合計として決定されます。 あらゆるタイプの保護地構造物からの野菜の一般的なコレクション、および開いた保護地からの野菜の一般的なコレクションも確立されています。 果物、果実、ブドウの総収穫量には、結実期の植栽から収集された製品だけでなく、まだ稼働していない若い植栽から収集された製品も含まれます。

平均収量農作物（1ヘクタール当たりの収穫量）は、主要作物（中間作物、連作物、列間作物を除いたもの）の総収穫量を、これらの作物の指定された春の生産的な播種面積で割ることによって決定されます。

春の生産面積が計算に使用されるという事実は、播種面積の収穫を促進します。 実際に収穫した面積の平均収量を計算すると、夏に作物を枯れさせたり、作物を収穫せずに放置した農場の方が、播種面積全体を完全に収穫した農場に比べて収量レベルが高くなることが判明する場合があります。 温室野菜の場合、平均収量は、すべての輪作からの総収穫量を最初の輪作で使用した播種面積で割ることによって求められます。 多年生の植栽の場合、平均収量を計算する際には、報告年にこれらの植栽から収穫があったかどうかに関係なく、結実年齢の植栽からの総収穫量と結実する植栽のみの面積が考慮されます。か否か。

カテゴリー 納屋の収穫そして 納屋の収量統計では曖昧に解釈されます。 納屋の収穫とは、納屋や倉庫に到着し、何らかの順序で記録された収穫であると考えられています。 それとも、農場の納屋で収穫され、記録されたものでしょうか。 納屋の収穫量は、農場が受け取る収穫量として理解することもできます。 1954 年から 1964 年にかけて、州統計機関は穀物の総収穫量 (納屋収穫量) という見出しで収穫データを公表しました。 その後の出版物では、この用語のみが使用されます。 総コレクション。

収穫量と収量は両方とも 予測指標。

土壌の定性評価に基づくTLDの決定

この測定方法は、ベラルーシ土壌科学・農業化学研究所によって提案されました。

TLD = Bp*Cb*K (13)

Bp – 土壌の質、ポイント。

Cb – 耕地ポイントの価格、kg。

K – 土壌の農薬特性のポイント価格に対する補正係数。

TLD =32*50*0.94=15c/ha

プログラム可能な収量 (PrU) の決定。

計画収量の値は、COU と TLD の差を考慮して決定され、計算された用量の鉱物肥料と有機肥料を導入することで補償されます。 したがって、計画収量は、肥料によって得られるべき収量の増加を考慮した TLD として計算されます。

PrU – プログラム可能な収量、c/ha。

Дnpk – ミネラル肥料の投与量、kg/ha。

Оnpk – 有機肥料 1 トンの回収、製品 1 トンあたりの kg。

100 – kg から c への換算係数。

PrU レベルは、肥料による相対的な増加を知ることによっても決定できます。

(15)

Pood – 肥料による収量の増加、%

したがって、春大麦の収量 32 c/ha は、高生産性植物の構造モデルの開発や播種全般、作物栽培技術の指針となると考えられます。

表 7. 栄養素の除去に基づいた、計画された収穫の肥料投与量の計算。 春大麦の収量は32c/ha

点灯。 指定	指標	ユニット 測定された
	作物1センチ分の土壌からの栄養素の除去
	計画された収穫を得るために必要な栄養素の総除去量 (Bo=B*U)
	土壌養分吸収係数
	植物が土壌から受け取る養分の量 (Ip=P1*Kp*0.1)
	有機肥料を追加しました
	肥料とともに土壌に入った栄養素 (Nn=10*Sm*O)
	有機肥料の養分吸収係数（作物栽培1年当たり）
	有機肥料からの養分は植物によって利用されます (Io=Np*K1-2*0.1)
	植物が土壌や有機肥料から受け取ることができる養分の総量（I = In + Io）
	ミネラル肥料で栄養を補給する必要があります（D=Wo-Ip）
	無機質肥料の養分吸収係数
	利用率を考慮して施用しなければならないミネラル肥料の量 (Dm=D:Km*100)
	脂肪に栄養が含まれている
	ミネラル肥料の施用量(Mu=Dm:St)

表からわかるように、ミネラル肥料の投与量の計算は、土壌中の栄養素の含有量、ミネラル肥料とともに土壌に入った元素、および係数を考慮して実行されます。植物による吸収の様子。 計算データによると、計画収量を得るには、有効成分の窒素 44 kg/ha、有効成分のリン 33.5 kg/ha、有効成分 33.5 kg/ha を土壌に添加する必要があります。 カリウム これは、UAN 2 c/ha、単純過リン酸塩 2.4 c/ha、塩化カリウム 1 c/ha の施用に相当します。

収穫（総収穫量）- これは、主作物、連作作物、および列間作物の収穫面積全体から得られる物理的観点からの総生産量です。 単純な質量の絶対単位（トン、キログラムなど）で測定される収量は、個々の種類の作物製品の全体的な生産規模を特徴づけます。

収穫量（総収穫量）に関する正確なデータは、収穫後にのみ確立できます。 ただし、収穫に関する情報は、たとえば、作物の予想生産量を決定したり、収穫作業を開始する前に設備や車両の必要性を計算したりするために、より早い時期に必要です。 この目的のために、植物の発育のさまざまな期間 (たとえば、段階) と農業生産の期間に関連して収量指標が使用されます。

次の収量指標が区別されます: 種収量、適時収穫前のスタンディング収穫、実際の収穫、純収穫。

種の収穫- これは、植物の発育のさまざまな段階における作物の状態に基づいた予想収量であり、通常は専門家（目視）による方法、または植物の状態を考慮した選択的な方法（メーターを適用する）によって決定されます。作物：密度、発育、外観など。種の収量の定義と評価は経済実務では一般的であり、作物生産技術における経営管理の決定を行うことを目的としています。

スタンディングハーベスト収穫前 - 実際に栽培されているが、まだ収穫されていない作物。 そのサイズは次の方法で決定できます。

· 計算 - 実際の収穫に関する完全なデータと、典型的な地域での収穫中の損失に関する選択的なデータに基づいて計算されます。

· 収穫前に作物にメーターを設置する（条件が許せば）。

· 経験豊富な専門家による作物の視覚的評価。

実際の収穫(総収穫量) は、作物を収穫した後の各種類の作物製品の資本化されたコレクションです。 穀物およびマメ科作物のグループの実際の収量は、最初に資本化された質量 (バンカー収穫) と加工後の質量 (納屋収穫) で表すことができます。 繊維亜麻および菜種の場合 - 加工後のバルク、つまり 未使用廃棄物の最初の総収集と収穫処理中の乾燥からマイナス。 他の種類の作物の場合、収穫量は、実際に受け取られ資本化された製品の総収穫量の物理的質量によって決まります。

クリーンハーベスト- これは、実際の収穫物（通常は加工後）から、この収穫物に費やされた対応する種類の農作物の種子を差し引いたものです。 純収量は、穀物、マメ科植物、亜麻仁、菜種、ジャガイモについて計算できます。

下 生産性単位面積あたりの農産物の種類ごとの平均収量を特徴付ける指標を理​​解する。 農業組織では、個人の補助区画の1ヘクタール当たりの収量、つまり1アール当たり、または1平方メートル当たりの収量を決定することが実際上慣例となっています。

収量指標 (総収穫量) の微分に関連して、対応する収量指標、つまり 種収量、適切な時期に収穫するまでの現存収量、実際の収量、純収量。

ベラルーシ共和国の農業団体では、ほぼすべての農作物（一部を除く）の収量が春の生産面積単位で計算されています。 例外は一年生草本および多年生草本（干し草、緑色塊および種子）であり、その収量は実際に収穫される単位面積当たりに決定されます。

統計では、個々の収量（1 つの作物について）と平均収量（同種の作物グループについて）を区別する必要があります。 平均収量の計算には、原則として算術加重平均法が使用されます(2)。

ここで、平均収量は次のとおりです。

各作物の個々の収量。

この作物が播種される地域。

Niva 農業企業における穀物およびマメ科作物のグループの平均収量を決定する手順を表に示します。 5.

表に示したデータからわかるように。 5. 作物収量の変動は 20 から 40 c/ha であり、ニヴァ農業企業における穀物およびマメ科作物のグループの平均収量は 31.9 c/ha でした。

個々の収穫量と平均収穫量はいずれも、農地の利用レベルを特徴付ける最も重要な指標であるだけでなく、農業企業、農場、農民、および個人の補助区画の効率を大きく決定します。

表 5. Niva 農業企業における穀物およびマメ科作物の平均収量の計算

文化	播種面積、はぁ	生産性、c/ha	総収穫量、t
冬のライ麦
冬小麦
春小麦

上で述べたように（段落 1、2）、ベラルーシ共和国では、農産物の収量はあらゆるカテゴリーの農場で形成されます。 これらの指標のダイナミクスを表に示します。 6..

表6 農作物の収穫量（総収量）と収量

作物のグループと種類	収穫、千トン	生産性、c/ha
穀物と豆類
含む：
三次
パルス
亜麻繊維
テンサイ
じゃがいも
飼料根菜類
緑の塊用のトウモロコシ
多年生草の干し草

表のデータが示すように。 6、2014年にベラルーシ共和国で。 2010年と比較して ほぼすべての農作物の収量と生産性にプラスの傾向が見られました。 穀物作物（特にライ麦、小麦、大麦、オート麦）、亜麻繊維、菜種、ジャガイモ、野菜作物、および緑塊用のトウモロコシの収穫量と生産性が大幅に増加しました。 テンサイの収量は減少しているにもかかわらず、作付面積の拡大により、この作物の総収量は大幅に増加しました。 ライ麦、飼料根菜作物、および多年生草の干し草の収量の減少（同時に収量の増加を伴う）は、これらの作物の作付面積が大幅に減少したことによるものでした。

自然の土壌肥沃度が等しい場合、物理的な観点から播種面積の単位当たりに計算された各農作物の収量により、特定の作物についてのみ農場の作業を評価および比較することが可能になることに留意することをお勧めします。 したがって、伝統的な作物の収量とともに農業企業の取り組みを客観的に評価する場合、播種面積1ポイントヘクタールあたりの各作物の総収量を計算するのが論理的です。 ある農場では、品質評価が 50 点の耕地で冬ライ麦の収量が 50 c/ha であり、別の農場では、土地の品質が 30 点と評価され、30 c/ha だったとします。 2 番目の農場に比べて最初の農場の方が一見良く働いているように見えましたが、両方の農場の 1 ヘクタール当たりの冬ライ麦が穀物の 100 重量に相当するため、両方の農場は同等に働きました。

2.1 穀物収量レベルによる農場のグループ化

統計の最も重要な方法はグループ化方法です。 資料のグループ化と要約には、ユニット全体を同種のグループとサブグループに分割し、各グループとサブグループの結果を計算し、得られた結果を統計表の形式でフォーマットすることが含まれます。 グループ化により、すべてのケースから異なる品質のユニットを識別し、異なる条件で発生する特徴を示すことが可能になります。

グループが直面しているタスク:

1. 集団現象のうち、質と発達の条件が均一であり、要因の同じ自然な影響が作用している部分を特定する。

2. 研究対象の集団における構造と構造的変化の研究と特徴付け。

3. 研究対象の現象の個々の特性間の関係の影響。

グループ化方法の主な問題は、グループ化特性の選択であり、その正しい選択がグループ化と全体の作業の結果を決定します。

グループ化特性を選択した後、母集団単位をグループに分割することが重要です。

選択されたグループは質的に均質である必要があり、質量現象に特徴的な典型的な特徴を表示できるようにするために十分な数のユニットを持っている必要があります。 したがって、グループの数とその境界を決定することに多くの注意が払われます。 この問題を解決するには、グループ化の種類、グループ化特性の性質、および研究の目的が考慮されます。

穀物の収量を分析するための初期データは「付録 A」に示されています。

地域内の農場の分布のランク付けされたシリーズを構築しましょう。この中で、人口のすべての単位がグループ化の特徴の増加に従って配置されます。 穀物の収量について。

表 2.1.1 穀物収量によ​​る農家のランキング

農場番号	農場名	穀物の生産性、c/ha	旧農場番号
	SPK アギデル
	LLC ボスホート
	SEC ナデジダ
	SPK AF カーマ
	JSC トゥガン ヤク
	SPK AF マヤーク
	SPK AF コロス
	LLC バティル
	SPK AF ミール
	SEC ラズドリエ
	カーン・ムルザLLC
	LLC NPO バシキルスコエ
	LLC PH クシュナレンコフスコエ
	Phloema-Agro LLC
	クペイLLC

ランク付けされた系列を Galton の Ogiva グラフの形でグラフで表してみます (図 2.1.1)。

図 2.1.1 穀物収量、c/ha によるランク付けされたシリーズ。

集団の 1 つの単位から別の単位へのグループ化特性の値の変化の強度を評価することにより、グループを識別できます。

グラフ 2.1.1 を分析した後、母集団を等間隔で 3 つのグループに分けることができます。等間隔の値は次の式で決定されます。

Xmax は、調査対象のランク付けされたシリーズ内の属性の最大値です。

Xmin は、調査対象のランク付けされたシリーズ内の属性の最小値です。

n - グループの数 (n=3)。

i=(17.11-1.73) / 3

したがって、間隔は 5.13 です。

次に、農場分布の間隔シリーズを構築しましょう。

表 2.1.2 穀物収量、ヘクタール当たりのセント数別の農場の分布の区間系列

わかりやすくするために、農場分布の間隔変動系列のグラフ、つまりヒストグラムを作成します。

図 2.1.2 穀物収量別の農場の分布の区間系列。

この図は、ほとんどの農場が収量範囲 1.73 ～ 6.85 の第 1 グループに属し、農場が 6.85 ～ 11.98 千ルーブルの範囲のグループ II に属し、グループ III には収量が 1 当たり 11.98 キンタルを超える農場が含まれていることを示しています。ヘクタール。

分析グループ化の次の段階を実行し、平均穀物収量 c/ha や穀物 1 c の平均コストなどの指標を計算するには、こすります。 3 つのグループについては、表 2.1.3 と表 2.1.4 を使用します。

表 2.1.3 単純な分析グループ化ワークシート

穀物収量、ヘクタールあたりのセントナー別の農場のグループ	農場の名前	穀物の栽培面積、ヘクタール。	総穀物収穫量、セントナー	総費用、千ルーブル。
	SEC「アギデル」
	LLC「ヴォスホート」
	SEC「ナデジダ」
	SEC「AFカーマ」
	JSC トゥガン ヤク
	SPK「AFマヤック」
	SPK「AFコロス」
	LLC「バティル」
	SPK「AFミール」
	SEC「ラズドリエ」
グループ I の合計
	カーン・ムルザLLC
	LLC NPO バシキルスコエ
グループ II の合計
Ⅲグループ	LLC PH クシュナレンコフスコエ
	Phloema-Agro LLC
	クペイLLC
グループIIIの合計

表 2.1.4 単純な分析グループのまとめ表

グループ番号	穀物収量、ヘクタールあたりのセントナー別の農場のグループ	農場の数	平均穀物収量、c/ha。	穀物 1 キンタルの平均コスト、こす

したがって、グループは、平均穀粒収量が 4.35 c/ha から 16.50 c/ha に増加し、全グループの平均が 5.51 c/ha であることを示しました。 最初のグループの穀物 1 セントの平均価格は 683.34 ルーブルで、2 番目のグループでは 3 つの農場の平均で 269.55 単位高く、この数字は 709.54 ルーブルでした。

次に、穀物の収量の変動の性質を研究してみましょう。 研究対象の集団内での特性の個体値の違いは変動と呼ばれます。 変動を研究するには、変動指数が計算され、それを利用して、計算された平均値の信頼性について結論が導き出されます。

表2.1.5 初期変動データ

世帯グループ 1ha当たりの穀物の収量に応じて	農場の数	間隔の平均値

変動（平均からの個々の値の偏差）の研究は非常に重要です。

まず、変動指標は平均自体の典型性の特性として機能します。 変動が小さいほど、典型的な平均がより代表的になります。

第二に、変動指標は企業とその部門の作業の均一性を特徴付けるのに役立ちます。

変動指標:

絶対変動インジケーター:

変動範囲：

平均線形偏差:

分散：

標準偏差：

変動の相対指標:

変動係数:

振動係数:

線形変動係数:

配布形態の指標:

非対称：

相対変動範囲 (VR) または振動係数は、平均を中心とした極値の変動を示します。

相対線形偏差 (Vd) は、平均値からの絶対偏差値の割合を特徴付けます。 変動係数は、研究対象の母集団の均一性を判断するために使用できます。

表2.1.6。 典型的なグループおよび経済全体のばらつきと分布形態の指標

変動係数は 33% を超えており、これは調査対象の母集団が不均一であることを意味し、求められた平均値はあまり信頼できず、調査対象の母集団全体の典型的なレベルを表していません。

標準偏差は、特性の実際の値がその平均値から平均してどの程度異なるかを示します。 私たちの場合、農場全体の標準偏差は 0.92 c/ha です。

非対称性がゼロより大きい場合、非対称性は右側になりますが、小さい場合、非対称性は左側になります。 非対称指数が大きいほど、分布の歪度は大きくなります。 この表から、経済全体では非対称性が右側にあることがわかります。

尖度がゼロより大きい場合はピークのある分布が得られ、ゼロより小さい場合は平らな分布が得られます。 私たちの場合、経済全体の分布はピークに達しています。

2.2 典型的なグループの一般指標の計算

収量指標指数分析

典型的なグループ間の違いを分析するために、一般化指標を計算します (付録 B)。

この表のデータをグループごとに分析することで、結論を導き出すことができます。 農場の数が最初のグループに比べて 4 分の 1 であるにもかかわらず、3 番目のグループの指標は平均的なレベルにあります。 平均収量に関しては、3 番目のグループが 1 位となり、2 番目のグループも良好な結果を示しています。

農業生産団地「ボスホート」を例にしたヒマワリ生産の分析

ヒマワリ生産の経済効率を高める主な方法は、生産性を高めることです。 生産性は土壌肥沃度の客観的な指標です。 表 13 を使用して見てみましょう。

作物生産の分析

作物の生産性は、作物の生産量を決定する主な要因です。 したがって、この指標には多くの注意が払われています...

クリミア自治共和国クラスノペレコプスキー地区のOJSC「クラスノペレコプスキー・ラヤグロヒム」を例にした穀物作物の生産コストの分析

作物生産の単位あたりのコストは、技術サイクルの完了後にのみ計算できますが、これは年末に発生することがほとんどです...

JSC PZ「レニンスキー・プット」ノヴォクバンスキー地区における穀物生産効率の分析

作物栽培は農業の特殊な分野であり、季節的な作業という特徴があります。 生産コストは、一年のさまざまな時期に不均等に発生します。

穀物生産効率の向上

収量の増加は、穀物生産における作業の強化、効率、および質の結果を示す主な指標の 1 つです。 土壌の質や組成など、自然条件や気候条件に大きく影響されます。

穀物収量の統計的および経済的分析

表 10 - 穀物の収量、セントナーの動態を分析するためのデータ。 年 穀物収量、c/ha 2003 14.9 2004 14.2 2005 14.0 2006 16.2 2007 20.6 2008 19.9 2009 19.8 2010 4.7 2011 23.4 平均の計算...

ウリヤノフスク地域の農業企業における穀物生産効率の統計的および経済的分析

分析的調整は、さまざまな理由の影響で変化する一連のダイナミクスの実際のデータを、主な傾向を反映したレベルに置き換えることで構成されます。

労働資源

穀物生産の重要性は、国の食糧資源の形成における穀物の特別な役割によって決まります。 穀物は、パン、ベーカリー、パスタ製品、シリアルなどの製造に不可欠な原料です。

アラティル地域の農業生産複合体「ラスヴェトフスキー」の経済活動

播種面積の利用を分析するときは、播種面積のサイズと構造の変化を研究し、農場でのさらなる拡大の機会を特定する必要があります。

同種の作物（穀物、野菜）のグループの収量と収量の経済統計分析。 村の桟橋にて。 水産業企業「灌漑」山のゴロディシチェンスキー地区。 ヴォルゴグラード

自然、社会、経済を研究する場合、観察されるプロセスや現象の相互関係を考慮する必要があります。 さらに、記述の完全性は、何らかの形で、それらの間の因果関係の量的特徴によって決まります...

クルガン地域のJSC「ステップノエ」ポロビンスキー地区の主な生産量と作物生産コストの経済的および統計的分析

回帰分析と相関分析は、2 つ以上の変数のありそうな関係を調査するために大量の情報を分析できる効果的な方法です。

ロシアの穀物生産の経済的および統計的分析

動的シリーズとその指標は、現象とプロセスの発展における一般的な傾向を特定するための最初の基礎として機能します。

穀物作物生産の経済効率と、ゼレンカ市営農業企業の例を用いた現代の状況でそれを増やす方法