Metode Cantitative

In acest studiu de caz, am analizat evolutia unui fenomen in functie de doua factori cauzali. Am analizat evolutia fenomenului folosind regresia si corelatia multipla.

Am ales ca variabile : numarul total de pasari, productia totala de carne de pasare si consumul anual al productiei de carne. Absolut toate variabilele sunt credibile, deoarece au fost luate din Anuarele Statistice ale Romaniei pe o perioada de timp intre anii 1999-2008.

Fenomenul analizat de mine adica consumul anual al productiei de carne , scoate in evidenta importanta pasarilor pentru romani. Mai ales ca puiul nu lipseste de pe masa romanilor, in timpul sarbatorilor cand acestia nu au destui bani pentru a cumpara carne de porc.

Am decis ca numarul total al pasarilor sa fie x1, productia de carne de pasare sa fie x2, iar consumul anual al productieide carne de pasare sa fie y.

In urma tabelarii datelor pentru perioada 1999-2008, am ajuns la concluzia ca cel mai mare numar total al pasarilor este inregistrat in anul 2004. In anul 2007 s-a inregistrat o scadere a numarului de pasari datorita si schimbarilor climatice din anul 2006. Din fericire numarul de pasari a crescut in 2008 atingand aproape numarul inregistrat in anul 2006. Din 1999 si pana in 2004, s-a observat o crestere a numarului de pasari, desi nu putem spune acelasi lucru si in cazul productiei de carne de pasare si a consumului anual al productiei de carne.

Mai jos am incercat in primul rand sa fac un tabel in care am trecut absolut toti indicatorii importanti si apoi am rezolvat corelatia multipla si regresia , urmand apoi sa scot in evidenta concluziile.

Rezolvare

Nr. Crt Anii Numarul total de pasari- x1 Productia totala de carne (x2) Consumul anual al productiei (y ) x12 x22 x1x2 x1y x2y Y y2

1 1999 69,14 336 48,3 4780,34 112896 23231,04 3339,46 16228,8 46,06 2332,89

2 2000 70,07 324 46,3 4909,80 104976 22702,68 3244,24 15001,2 47,03 2143,69

3 2001 71,41 355 48,0 5099,39 126025 25350,55 3427,68 17040 49,18 2304

4 2002 77,38 425 54,3 5987,66 180625 32886,5 4201,73 23077,5 57,68 2948,49

5 2003 77,61 430 60,3 6023,31 184900 33372,3 4679,88 25929 58,05 3636,09

6 2004 87,01 372 65,5 7570,74 138384 32367,72 5699,15 24366 68,78 4290,25

7 2005 86,55 401 68,3 7490,90 160801 34706,55 5911,36 27388,3 68,67 4664,89

8 2006 84,99 361 69,9 7223,30 130321 30681,39 5940,80 25233,9 66,11 4886,01

9 2007 82,03 416 66,7 6728,92 173056 34124,48 5471,40 27747,2 63,31 4448,89

10 2008 84,37 410 66,6 7118,30 168100 34591,7 5619,04 27306 66,11 4435,56

Total 790,56 3830 594,2 62932,66 1480084 304014,91 47534,74 229317,9 590,98 36090,76

Y= ao + a1x1 + a2x2

= 594,2*62932,66*1480084+ 47534,74*304014,91*3830 + 790,56*304014,91*229317,9 – 3830*62932,66*229317,9 – 790,56*47534,74*1480084

= - 1896365434,4

=10*62932,66*1480084 + 790,56*304014,91*3830 + 790,56*304014,91*3839 – 3830*62932,66*3830-790,56*790,56*1480084 – 10*304014,91*304014,90