Mục Lục Tran g Lời nói đầu Nội dung A Các vấn đề dÃy số thời gian I Những vấn đề chung dÃy số thời gian II Các tiêu dùng để phân tích biến động dÃy số thời gian III Phơng pháp biểu xu hớng phát triển 11 tợng IV Phân tích thành phần dÃy số thời gian 15 B Vận dụng đánh giá suất lúa tỉnh Hải Dơng 18 (1995-2004) I Thống kê suất lúa II Phân tích biến động suất lúa theo thời 18 20 gian (1995-2004) III Biểu diễn xu hớng phát triển suất lúa 22 C D đoán suất lúa năm tới 30 I 30 Những vấn đề chung dự đoán Thống kê Lª ViƯt Hïng Thống kê 44B II Một số phơng pháp dự đoán thèng kª 31 III NhËn xÐt 41 KÕt luËn 43 Tài liệu tham khảo 44 Lª ViƯt Hïng Thống kê 44B Lời mở đầu Với kinh tế thị trờng có điều tiết Nhà nớc, Việt Nam cần máy quản lý vĩ mô có đủ khả định phù hợp với thêi cc, hiƯu qu¶ s¶n xt kinh doanh trë thành yếu tố sống Trớc yêu cầu cấp thiết thông tin quản lý, ngành Thống kê đà xác định nhiệm vụ trọng tâm cầu nối giúp phủ thu thập, xử lý, phân tích thông tin kinh tế xà hội Một thông tin quan trọng thu thập, xử lý, phân tích cấu giống gieo trồng, sản lợng, suất nh diện tích canh tác lơng thực mà đặc biệt lúa gạo Bởi mặt hàng nông sản quan trọng bảo đảm an ninh lơng thực nớc mặt hàng xt khÈu quan träng cđa nỊn kinh tÕ §Ĩ gióp ngời có nhìn sâu sắc vấn đề này, em xin có nghiên cứu suất lúa qua đề tài: Vận dụng phơng pháp dÃy số thời gian đánh giá suất Lúa tỉnh Hải Dơng giai đoạn 19952004 dự đoán đến năm 2007 Với phần gồm: Lª ViƯt Hïng Thèng kª 44B A Các vấn đề dÃy số thời gian B Đánh giá suất Lúa tỉnh Hải Dơng (1995-2004) C Dự đoán suất lúa thời gian tới Trong điều kiện kiến thức thời gian hạn chế em phân tích suất lúa tỉnh Hải Dơng thông qua phơng pháp dÃy số thời gian Vì không tránh khỏi thiếu sót nhận xét không đầy đủ Rất mong nhận đợc góp ý bạn đặc biệt thầy cô thuộc môn Lý thuyết Thống kê Để nghiên cứu đề tài này, em đà kết hợp kiến thức mà em đà đợc lĩnh hội trình học tập nghiên cứu taị nhà trờng với hớng dẫn tận tình thầy giáo GS.TS Trần Ngọc Phác thầy, cô giáo khoa Thống kê Đồng thời tham khảo tài liệu tin cậy có liên quan đến lĩnh vực Tuy nhiên trình độ hạn chế nên không tránh khỏi thiếu sót, mong nhận đợc đóng góp bạn thày, cô giáo Em xin cam đoan đề tài tự em tìm tòi suy nghĩ dựa tài liệu đợc ghi phần tài liệu tham khảo mà hoàn toàn không chép nguyên văn từ đề án hay tài liệu khác Em xin chịu trách nhiệm việc làm trớc hội động kỷ luật khoa vµ nhµ trêng Lª ViƯt Hïng Thèng kª 44B Em xin chân thành cảm ơn ! Hà nôi, ngày 25 tháng 11 năm 2005 Sinh viên thực Lª ViƯt Hïng Lª ViƯt Hïng Thèng kª 44B Nội dung Phơng pháp phân tích Thống kê việc mô hình hoá toán học vấn đề cần phân tích theo mục tiêu nghiên cứu Trong phơng pháp phân tích Thống kê dÃy số thời gian phơng pháp biểu đợc quy mô nh biến động tợng theo thời gian Ngoài cho phép ta dự đoán cách tơng đối xác ngắn hạn quy mô tợng A Các vấn đề dÃy số thời gian I Những vấn đề chung dÃy số thời gian Khái niệm * Các tợng kinh tế biến động theo thời gian nên ta thờng dùng phơng pháp dÃy số thời gian để nghiên cứu.Đó dÃy trị số tiêu thống kê đợc xếp theo thứ tự thời gian DÃy số thời gian không giới hạn tợng kinh tế mà trị số cho thấy thay đổi tợng xà hội nh tØ lƯ biÕt ch÷ cđa mét qc gia… Lª ViƯt Hïng Thèng kª 44B * XÐt vỊ hình thức, dÃy số thời gian gồm thành phần thời gian (ngày, tuần, tháng, quý, năm) trị số tiêu (hay mức độ dÃy số) * Căn vào đặc điểm mặt thời gian ngêi ta thêng chia d·y sè thêi gian thµnh hai loại: - DÃy số thời kỳ dÃy số biểu thay đổi tợng qua thời kỳ định - DÃy số thời điểm dÃy số biểu mặt lợng tợng vào thời điểm định Yêu cầu vận dụng * Khi xây dựng dÃy số thời gian phải đảm bảo yêu cầu so sánh đợc mức ®é d·y sè Cơ thĨ ph¶i thèng nhÊt vỊ nội dung phơng pháp tính tiêu theo thời gian * Phải thống phạm vi tổng thể nghiên cứu * Các khoảng cách thời gian dÃy số nên dÃy sè thêi kú ph¶i b»ng ý nghÜa cđa việc nghiên cứu dÃy số thời gian * Phơng pháp phân tích dÃy số thời gian dựa giả thiết biến động tợng lai hiên tợng nói chung giống với biến động tợng khứ xét đặc điểm cờng Lê Việt Hùng Thống kê 44B độ tợng Nói cách khác, yếu tố đà ảnh hởng đến biến động tợng khứ đợc giả định tơng lai tiếp tục tác động đến tợng theo xu hớng giống gần giống nh trớc * Do vậy, mục tiêu phân tích dÃy số thời gian tách biệt yếu tố ảnh hởng đến dÃy số Điều ®ã cã ý nghÜa viƯc dù ®o¸n cịng nh nghiên cứu quy luật biến động tợng Vì phơng pháp phân tích dÃy số thời gian cung cấp thông tin hữu ích nhà quản lý việc dự đoán xem xét chu kỳ biến động tợng Đây công cụ đắc lực cho họ việc định Các yếu tố ảnh hởng đến dÃy số thời gian * Biến động dÃy số thời gian thờng đợc xem kết yếu tố sau đây: - Tính xu hng: Quan s¸t sè liƯu thùc tÕ cđa hiƯn tợng thời gian dài (thờng nhiều năm), ta thấy biến động tợng theo chiều hớng (tăng giảm) rõ rệt Nguyên nhân loại biến động thay đổi công nghệ sản xuất, gia tăng dân số, biến động tài sản - Tính chu kỳ: Biến động tợng đợc lặp lại với chu kỳ định, thờng kéo dài từ 10 năm, trải qua giai đoạn: phục hồi phát triển, thịnh vợng, suy thoái đình trệ Biến động theo chu kỳ Lª ViƯt Hïng Thèng kª 44B biÕn động tổng hợp nhiều yếu tố khác Chẳng hạn tợng thời tiết bất thờng Enlino, Enlina ảnh hởng đến sản lợng suất nông nghiệp - Tính thời vụ: Biến động số tợng kinh tÕ – x· héi mang tÝnh thêi vô nghÜa hàng năm, vào thời điểm định (tháng quý) biến động tợng đợc lặp lặp lại Nguyên nhân biến động tợng điều kiện thời tiết, khí hậu, tập quán x· héi, tÝn ngìng cđa d©n c … - TÝnh ngẫu nhiên hay bất thờng: Là biến động quy luật hầu nh dự đoán đợc Loại biến động thờng xảy thời gian ngắn không lặp lại Nguyên nhân ảnh hởng biến cố trị, thiên tai, chiến tranh II Các tiêu dùng để phân tích biến động dÃy số thời gian Mức độ bình quân theo thời gian: Phản ánh mức độ đại biểu mức độ dÃy số Gồm: * Mức độ trung bình dÃy số thời kỳ Các lợng biến có quan hệ tổng: Các lợng biến có quan hệ tích: * Mức độ trung bình dÃy số thời điểm 10 Lª ViƯt Hùng Thống kê 44B Khoảng cách thời gian thời điểm nhau: Nếu khoảng cách thời gian thời điểm không băng nhau: Lng tng (gim) tuyt i: Phản ánh thay đổi trị số tuyệt đối tiêu hai thời gian nghiên cứu Tuỳ theo mục đích nghiên cứu ta có: - Lợng tăng (giảm) tuyệt đối liên hoàn: Biểu lợng tăng (giảm) tuyệt đối hai kỳ liên tiếp - Lợng tăng (giảm) tuyệt đối định gốc: Biểu lợng tăng (giảm) tuyệt đối kỳ nghiên cứu kỳ chọn làm gốc - Lợng tăng (giảm) tuyệt đối bình quân: Biểu cách chung lợng tăng (giảm) tuyệt đối, tính trung bình cho thời kỳ nghiªn cøu. 11 Lª ViƯt Hïng Thèng kª 44B trờng hợp có phơng án không nên coi phơng án hay tốt mà coi phơng án có Thời hạn dự đoán: Thời hạn dự đoán nên 1/3 thời kỳ tiền sử ta dùng phơng pháp thống kê Thời kỳ tiền sử dùng cho dự đoán không nên dài quá ngắn Trong dÃy số thời gian suất lúa ta có thời kỳ tiền sử 10 năm Đây khoảng thời gian hợp lý để dự đoán thống kê ta dự đoán cho tơng lai 2-3 năm tới Quá trình dự đoán trải qua bớc nh sau: - Mô hình hoá đối tợng dự đoán - Xây dựng mô hình dự đoán - Tính trị số dự đoán, khoảng dự đoán sai số dự đoán - Hiệu chỉnh dự đoán làm phù hợp dự đoán cần II Một số phơng pháp dự đoán thống kê Ngoại suy mức độ bình quân: Là dự đoán nhanh với dự đoán xác không cao phụ thuộc nhiều vào tích chất đại biểu số bình quân Nếu dÃy số thời gian có xu hớng kết không tốt Tuy nhiên u điểm phơng pháp dÃy số thời gian không cần dài xây dựng dự đoán khoảng Với dÃy số thời gian suất lúa có xu hớng tăng ta dùng phơng pháp sau: 38 Lª ViƯt Hïng Thèng kª 44B 1.1/ Ngoại suy lợng tăng (giảm) tuyệt đối bình quân: * Vận dụng: Trong trờng hợp dÃy số có lợng tăng (giảm) tuyệt đối liên hoàn sấp xỉ (dÃy số cộng) * Mô hình dự đoán: Trong ®ã: L yˆ n L yk L thời hạn dự đoán ( tầm xa dự đoán) trị số dự đoán thời điểm thứ n+L lợng tăng (giảm) tuyệt đối bình quân mức độ dùng làm gốc để ngoại suy Năm Năng suÊt lóa Yi 1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 44,8 48,7 51,3 52,8 55,2 55,8 54,9 57,9 58,5 58,8 Lợng tăng giảm tuyệt đối liên hoàn 3,9 2,6 1,5 2,4 0,6 - 0,9 3,0 0,6 0,3 39 Lª ViƯt Hïng Thèng kª 44B Cã = 1,556 Nếu lấy bình quân năm cuối ta có: > * Dự đoán cho năm ta có kết sau: Năm 2005: L=1 > 60,206 (tạ/ha) Năm 2006: L=2 > 61,762 (tạ/ha) Kết phơng pháp không xác giá trị dÃy số chênh lệch nhiều 1.2/ Ngoại suy tốc độ phát triển bình quân: * Vận dụng: Trong trờng hợp mức ®é cđa d·y sè thêi gian cã tèc ®é ph¸t triển liên hoàn sấp xỉ * Mô hình dự đoán: Trong đó: xa dự đoán) L thời hạn dự đoán ( tầm trị số dự đoán thời điểm tốc độ phát triển bình quân mức độ dùng làm gốc để ngoại suy Năm Năng suất lúa Yi 1995 44,8 Tốc độ phát triển liên hoàn(%) - 40 Lª ViƯt Hïng Thèng kª 44B 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 Víi: 48,7 51,3 52,8 55,2 55,8 54,9 57,9 58,5 58,8 108,7 105,3 102,9 104,5 101,1 098,4 105,5 101,0 100,5 Có thể lấy Hoặc lấy (tạ/ha) bình quân năm cuối ta có: > Dự đoán cho năm ta có kết sau: Năm 2005: L=1 > 60,206 (tạ/ha) Năm 2006: L=2 > y2006 62,0769 (tạ/ha) Năm 2007: L=3 > 64,0013 (tạ/ha) Nhận thấy suất lúa theo thời gian tăng lên tơng đối nhanh nên ta nghi ngờ kết dự đoán cha đợc xác Nguyên nhân tốc độ phát triển thực tế tăng không nhau, nhng dự đoán ta lấy tốc độ phát triển bình quân cao nên giá trị dự đoán cao Ta hÃy dùng phơng pháp dự đoán khác có độ xác cao Ngoại suy hàm xu thế: Trong phơng pháp mức độ dÃy số thời gian đợc mô hình hoá hàm số đợc gọi hàm xu thÕ 41 Lª ViƯt Hïng Thèng kª 44B * ta đà trình bày phơng pháp biểu diễn xu biến động suất lúa Ta đà tìm đợc dạng hàm phù hợp (có SE nhỏ nhất) hàm ly thừa (power) với mô hình tổng quát : Qua tính toán SPSS ta tìm đợc mô hình biểu diễn biến động suất lúa theo thời gian Dependent variable NANGSUAT Listwise Deletion of Missing Data Multiple R R Square Adjusted R Square Standard Error Method POWER 99083 98174 97946 01252 Analysis of Variance: Regression Residuals F = DF Sum of Squares Mean Square 06745955 00125459 06745955 00015682 430.16308 Signif F = 0000 Variables in the Equation -Variable B SE B Beta T Sig T Time (Constant) 118109 44.917438 005695 425334 990829 20.740 105.605 0000 0000 The following new variables are being created: Name FIT_1 LCL_1 UCL_1 Label Fit for NANGSUAT from CURVEFIT, MOD_6 POWER 95% LCL for NANGSUAT from CURVEFIT, MOD_6 POWER 95% UCL for NANGSUAT from CURVEFIT, MOD_6 POWER new cases have been added Víi khoảng tin cậy 95% dự đoán cho năm ta có kết quả: (đvi: tạ/ha) 42 Lê Việt Hùng Thống kê 44B * Kết dự đoán có hai loại là: + Dự đoán điểm: Ký hiệu fit_1 cho biết suất lúa (Y) năm 2005, 2006 2007 lần lợt 59,623; 60,239 60,811 tạ/ha + Dự đoán khoảng: ký hiệu lcl_1 cận dới, ucl_1 cận Nh suất lúa (Y) năm nh sau: - Với khoảng tin cậy 95% suất lúa năm 2005 khoảng từ 57,719 tạ/ha dến 61,589 tạ/ha - Với khoảng tin cậy 95% suất lúa năm 2006 khoảng từ 58,290 tạ/ha dến 62,252 tạ/ha - Tơng tự ta có suất lúa năm 2007 khoảng từ 58,819 tạ/ha dến 62,870 tạ/ha (víi kho¶ng tin cËy 95%) 43 Lª ViƯt Hïng Thống kê 44B * Nhận xét: Rõ ràng qua dự đoán hàm xu ta đà thấy đợc khác biệt lớn với kết dự đoán ngoại suy mức độ bình quân Nhìn cách chủ quan ta thấy kết dự đoán hợp lý Thực tế đà chứng minh dự đoán điểm cho năm nh 1995, 1996, 1997, 1998, 2003 2004 xác Dự đoán b»ng san b»ng mị: Do d·y sè thêi gian vỊ suất lúa có số liệu theo năm nên ta dự đoán mô hình biến động thời vụ Với , tham số san nhận giá trị khoảng [0;1] Tiến hành dự đoán phơng pháp san mũ theo mô hình: * Mô hình dạng tuyến tính biến động thời vụ Dùng SPSS ta có: Initial values: Series 44.02222 DFE = The 10 smallest SSE's are: Trend 1.55556 Alpha 9000000 8000000 1.000000 7000000 6000000 8000000 9000000 5000000 7000000 1.000000 Gamma 0000000 0000000 0000000 0000000 0000000 2000000 2000000 0000000 2000000 2000000 SSE 19.22098 19.30148 19.42716 19.71908 20.51956 21.59005 21.63399 21.72474 22.13462 22.15394 The following new variables are being created: NAME LABEL FIT_1 ERR_1 Fit for NS from EXSMOOTH, MOD_8 HO A 90 G 00 Error for NS from EXSMOOTH, MOD_8 HO A 90 G 00 44 Lê Việt Hùng Thống kê 44B Với cho ta SSE = 19,22098 nhỏ Tuy nhiên mô hình xu suất lúa tỉnh Hải Dơng lại có dạng phi tuyến ta dùng phơng pháp san mũ với dạng phi tuyến để dự đoán * Mô hình dạng phi tun víi hµm xu thÕ lµ hµm mị (Exponential) vµ biến động thời vụ Results of EXSMOOTH procedure for Variable NS MODEL= EN (Exponential trend, no seasonality) Initial values: Series 42.96873 Trend 1.08705 DFE = The 10 smallest SSE's are: Alpha 6000000 5000000 6000000 7000000 7000000 8000000 7000000 8000000 5000000 9000000 Gamma 1.000000 1.000000 8000000 8000000 1.000000 6000000 6000000 8000000 8000000 6000000 SSE 23.12042 23.23542 23.86772 24.04277 25.03279 25.49453 25.65248 25.85361 26.25820 26.76321 The following new variables are being created: NAME LABEL FIT_2 ERR_2 Fit for NS from EXSMOOTH, MOD_9 EN A 60 G1.00 Error for NS from EXSMOOTH, MOD_9 EN A 60 G1.00 KÕt qu¶ tõ SPSS cho thÊy víi vµ cho ta SSE = 23,12042 nhỏ * Mô hình dạng phi tuyến với hàm xu hàm Damped biến ®éng thêi vơ Ta cã kÕt qu¶ tõ SPSS nh sau: 45 Lª ViƯt Hïng Thèng kª 44B Results of EXSMOOTH procedure for Variable NS MODEL= DN (Damped trend, no seasonality) Initial values: PHI 1000000 3000000 5000000 7000000 9000000 Series 37.02222 42.20741 43.24444 43.68889 43.93580 Trend 15.55556 5.18519 3.11111 2.22222 1.72840 DFE = The 10 smallest SSE's are: Alpha 9000000 1.000000 7000000 8000000 8000000 9000000 6000000 7000000 7000000 6000000 Gamma 0000000 0000000 2000000 2000000 0000000 2000000 2000000 0000000 4000000 4000000 Phi 9000000 9000000 9000000 9000000 9000000 9000000 9000000 9000000 9000000 9000000 SSE 18.72683 18.82909 18.96291 18.97539 18.99167 19.39352 19.43619 19.73222 19.99969 20.07297 The following new variables are being created: NAME LABEL FIT_5 ERR_5 Fit for NS from EXSMOOTH, MOD_12 DN A 90 G 00 P 90 Error for NS from EXSMOOTH, MOD_12 DN A 90 G 00 P 90 Víi ; vµ ta cã SSE = 18,72683 lµ nhỏ Xét chung cho mô hình vừa phân tích ta thấy mô hình dạng phi tuyến với hàm xu hàm Damped biến động thời vụ cho kết SSE nhỏ (18,72683 < 19,22098 < 23,12042) nên ta tiến hành dự đoán theo mô hình Với ; , dự đoán đến năm 2007 Kết nh bảng sau: (đvi: tạ/ha) Năng Suất Lúa Năm Giá trị dự đoán 44.8 1995 45.491 48.7 1996 46.269 46 Lª ViƯt Hïng Thèng kª 44B 51.3 52.8 55.2 55.8 54.9 57.9 58.5 58.8 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 49.717 52.276 53.768 55.975 56.644 55.818 58.361 59.089 59.371 59.859 60.299 Kết thu đợc dự đoán điểm với giá trị suất lúa qua năm tơng đối sát với thực tế Nh vào năm 1995, 1998, 2000, 2003 cho kết sấp xỉ giá trị thực tế Điều kiến ta tin tởng vào kết dự đoán Dự đoán mô hình tổng hỗn hợp tự hồi quy trung bình trợt ARIMA(p, d, q): Do dÃy số thời gian suất lúa dÃy số liệu theo năm có tính xu rõ rệt Tiến hành dự đoán với d =1 tức coi d·y sè cã biÕn ®éng xu thÕ tuyÕn tÝnh ứng dụng phần mềm SPSS: ta lần lợt thay giá trị p = 0, 1, giá trị q = 0, 1, Chọn kết (p, q) có SE nhỏ để tiến hành dự đoán (p, q) = (0, 1) SE = 1,98 (p, q) = (0, 2) th× SE = 2,12 (p, q) = (1, 0) th× SE = 1,88 (p, q) = (1, 1) th× SE = 1,80 (p, q) = (1, 2) th× SE = 1,90 47 Lª ViƯt Hùng Thống kê 44B (p, q) = (2, 0) SE = 1,91 (p, q) = (2, 1) th× SE = 1,94 (p, q) = (2, 2) th× SE = 2,09 Chän (p, q) = (1, 1) v× cã SE = 1,80 nhỏ Ta dự đoán suất lúa theo mô hình ARIMA(1, 1, 1) * Kết từ SPSS dự đoán suất lúa nh sau: (đvi: tạ/ha) Kết dự đoán cho thấy suất lúa năm 2005 đến 2007 lần lợt 59,54; 60,24 60,90 (tạ/ha) Các dự đoán điểm cho năm 1997, 1998 2004 tơng ®èi chÝnh x¸c 48 Lª ViƯt Hïng Thèng kª 44B III Nhận xét Qua tất phơng pháp dự đoán ta thấy phơng pháp cho kết khác Nhng tựu chung lại phơng pháp dự đoán ngoại suy hàm xu thế, san b»ng mị vµ ARIMA(1, 1, 1) lµ cho kÕt tơng đối sát Bảng dự đoán suất lúa tỉnh Hải Dơng (đvi: tạ/ha) Nă m 199 199 199 199 199 200 200 200 200 200 20 05 20 06 Năng suất lúa thực tế Dự đoán điểm Hµm San Arima xu b»ng (1, 1, thÕ mị 1) 44,8 44.917 45.491 - 48,7 48.749 46.269 44.80 51,3 51.141 49.717 51.18 52,8 52.908 52.276 53.70 55,2 54.321 53.768 54.75 55,8 55.504 55.975 57.20 54,9 56.523 56.644 57.23 57,9 57.422 55.818 55.49 58,5 58.226 58.361 59.24 58,8 58.955 59.089 59.53 - 59.623 59.371 59.54 - 60.239 59.859 60.24 49 Lª ViƯt Hïng Thèng kª 44B 20 07 60.811 60.299 60.90 Quan sát kết thu đợc từ phơng pháp dự đoán ta nhận thấy: kết thu đợc từ phơng pháp dự đoán hàm xu cho kết dự đoán điểm năm 1995, 1996, 1998, 2000, 2004 sát với thực tế phơng pháp lại kết không đợc nh nên ta có quyền nghi ngờ giá trị dự đoán không xác Nhng ta khẳng định cách chắn phơng pháp dự đoán hàm xu tốt hai phơng pháp lại Kết dự đoán đánh giá đợc hết biến động suất lúa Là nguyên nhân tác động đến suất lúa khứ, tơng lai không giống Ngoài suất lúa thực tế phụ thuộc nhiều vào điều kiện tự nhiên Nếu sẩy thiên tai, lũ lụt tổn thất suất nông nghiệp nói chung suất lúa nói riêng ớc tính đợc Trong dÃy số liệu suất lúa đà giảm năm 2001 Đó thời điểm Đồng sông Hồng đà chịu ảnh hởng thiªn tai, lị lơt 50 Lª ViƯt Hïng Thèng kê 44B Kết luận Trong công nghiệp nớc ta cha bắt kịp với giới để hoàn thành mục tiêu công nghiệp hoá - đại hoá đất nớc vào năm 2020 cần phải dựa vào ngành nông nghiệp năm tới Việc tăng suất sản lợng phục vụ cho chiến lợc xuất mặt hàng nông nghiệp hớng đắn kinh tế Với đề án em hi vọng vấn đề suất lúa đà đợc giải tài liệu tin cậy để nhà quản lý tham khảo Những biến động suất lúa tơng lai đà đợc dự đoán trớc nhng số liệu ban đầu Chúng ta cần phải điều chỉnh lại qua thảo luận với chuyên gia áp dụng vào thực tế Việc dùng phơng pháp dÃy số thời gian để phân tích suất lúa cho thấy nhìn góc độ Vì áp dụng vào thực tế cần nghiên cứu kỹ điều kiện áp dụng 51 Lê Việt Hùng Thống kê 44B tài liệu tham khảo * Giáo trình lý thuyết thống kê _ Trờng ĐH Kinh tế Quốc dân * Giáo trình thống kê nông nghiệp _ Trờng ĐH Kinh tế Quốc dân * Giáo trình ứng dụng SPSS để xử lý số liệu thống kê _ Trờng ĐH Kinh tế Quốc dân * Nguồn sè liƯu tõ website cđa Tỉng Cơc Thèng kª ViƯt Nam ( http://www.gso.gov.vn ) * Niên giám Thống kê tỉnh Hải Dơng năm 2004 _ Cục Thống kê tỉnh Hải D¬ng 52 Lª ViƯt Hïng Thèng kª 44B ... Lª ViƯt Hïng Thèng kª 44B B VËn dụng đánh giá suất Lúa tỉnh Hải Dơng (1995 2004) I Thống kê suất lúa Hệ thống tiêu thống kê suất lúa: Năng suất lúa lợng sản phẩm lúa thu đợc tính bình quân đơn... Phân tích biến động suất lúa theo thời gian (1995- 2004) Phân tích xu biến động suất lúa: Số liệu suất lúa tỉnh Hải Dơng ta phân tích đợc là: Biến động suất lúa tỉnh Hải Dơng (19952 004) (Đơn vị tính:... Hồng suất lúa tỉnh Hải Dơng đà đạt mức cao Trong 11 tỉnh ĐB sông Hồng suất lúa tỉnh Hải Dơng thấp tỉnh Thái Bình Nam Định III Biểu diễn xu hớng phát triển suất lúa Qua số liệu suất lúa tỉnh Hải