- •Оценка производственной функции
- •Экономические характеристики производственных функций
- •Демонстрационная задача № 2
- •Оценка производственной функции с использованием метода корреляционно-регрессионного анализа
- •Демонстрационная задача № 3
- •Задания для лабораторных и самостоятельных работ. Задача № 1
- •Задача № 2
- •Задача № 3
- •Исходные данные
- •Задача № 4
- •Задача № 5
- •Задача № 6
- •Задача № 7
- •Задача № 8
- •Задача № 9
- •Задача № 10
- •Задача № 11
- •Задача № 12
- •Задача № 13
- •Задача 14
- •Список используемой литературы
Задача 14
По заданной статистической информации табл. 30 установить функциональную зависимость стоимости валовой продукции от производственных факторов для сельскохозяйственных организаций административного района.
Решить задачу на ПЭВМ.
Провести оценку модели.
Рассчитать экономические показатели для полученной зависимости.
Таблица 27
Исходные данные
№ предприятия |
Стоимость валовой продукции, руб/га
|
Балл бонитета пашни |
Среднее расс-тояние до пашни, км |
Средний размер контура, га |
Доходы полеводства, руб/га |
Трудоспособные, чел га |
Внесение мине-ральных удобрений, ц усл.тук./га |
Средний раз-мер севооборота, га |
Удельный вес мелиорированной пашни, % |
Внесение навоза, т/га |
Использование сортовых семян, % |
j |
(yj) |
(x1j) |
(x2j) |
(x3j) |
(x4j) |
(x5j) |
(x6j) |
(x7j) |
(x8j) |
(x9j) |
(x10j) |
1 |
500 |
87 |
6.5 |
11.3 |
580 |
0.32 |
3.1 |
1250 |
11 |
3.4 |
96 |
2 |
650 |
78 |
5.9 |
12.4 |
600 |
0.39 |
3.4 |
1500 |
10 |
6.2 |
95 |
3 |
425 |
72 |
12.5 |
10.0 |
420 |
0.15 |
3.0 |
1000 |
18 |
4.5 |
95 |
4 |
250 |
45 |
19.8 |
4.2 |
285 |
0.20 |
2.9 |
800 |
9 |
2.2 |
91 |
5 |
370 |
68 |
8.3 |
4.8 |
410 |
0.39 |
2.5 |
1100 |
20 |
6.8 |
100 |
6 |
440 |
73 |
7.6 |
6.6 |
620 |
0.38 |
3.0 |
675 |
10 |
5.8 |
97 |
7 |
620 |
60 |
11.1 |
40.5 |
490 |
0.40 |
2.7 |
140 |
32 |
5.4 |
99 |
8 |
350 |
57 |
5.2 |
5.4 |
355 |
0.22 |
2.2 |
1000 |
10 |
3.3 |
92 |
9 |
900 |
98 |
7.7 |
22.3 |
720 |
0.32 |
4.4 |
1800 |
29 |
8.4 |
100 |
10 |
530 |
75 |
3.3 |
12.5 |
495 |
0.19 |
4.0 |
1300 |
30 |
7.6 |
93 |
11 |
700 |
85 |
6.9 |
25.0 |
860 |
0.54 |
4.2 |
1700 |
23 |
8.0 |
99 |
12 |
444 |
90 |
10.5 |
10.1 |
500 |
0.37 |
3.0 |
1200 |
14 |
5.9 |
95 |
13 |
320 |
64 |
6.5 |
8.4 |
370 |
0.29 |
2.1 |
1100 |
9 |
3.3 |
96 |
14 |
810 |
80 |
6.1 |
29.2 |
680 |
0.43 |
3.7 |
1600 |
25 |
7.3 |
99 |
15 |
295 |
58 |
10.7 |
2.9 |
232 |
0.11 |
1.9 |
670 |
11 |
2.8 |
90 |
16 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
17 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
18 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
19 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
20 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
21 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
22 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
23 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
24 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
25 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|