КОРРЕЛЯЦИОННО-РЕГРЕССИОННЫЙ АНАЛИЗ УРОЖАЙНОСТИ САХАРНОЙ СВЕКЛЫ. - Студенческий научный форум

VIII Международная студенческая научная конференция Студенческий научный форум - 2016

КОРРЕЛЯЦИОННО-РЕГРЕССИОННЫЙ АНАЛИЗ УРОЖАЙНОСТИ САХАРНОЙ СВЕКЛЫ.

Даскал М.Н. 1
1Башкирский государственный аграрный университет
 Комментарии
Текст работы размещён без изображений и формул.
Полная версия работы доступна во вкладке "Файлы работы" в формате PDF
Растениеводство – одна из ведущих отраслей сельскохозяйственного производства, которая занимается выращиванием растений для получения продукции, удовлетворяющей потребности человека в пище, кормах для животных, сырье для перерабатывающей промышленности.

Свекловодство – отрасль растениеводства, занимающаяся производством сахарной свеклы, служащей сырьем для сахарной промышленности. В нашей стране это единственная культура, из которой получают сахар.

Для количественной характеристики зависимости урожайности от факторов проведём корреляционно-регрессионный анализ, для этого изучим факторы, связь которых с урожайностью носит корреляционный характер.

В рядах динамики из-за автокорреляции - влияния изменений уровней предыдущих рядов на последующие, необходимо из уровней каждого ряда исключить тренд - основную тенденцию, налагаемую на ряд развитием во времени. Для этого в модель вводим не сами уровни, а их цепные абсолютные приросты (Таблица 1). Рассчитаем параметры а и в уравнения прямолинейной связи. Рассчитаем коэффициенты корреляции и детерминации.

Таблица 1. Зависимость урожайности от факторов

Годы

Урожайность, ц с 1 га

Доза внесенных удобрений на 1 га

Затраты труда на 1 га, чел-час.

Ценные абсолютные приросты

У

Х1

Х2

     

У

Х1

Х2

2007

150

0,23

7,2

     

2008

148,3

0,19

7,5

-1,65

-0,04

0,26

2009

146,8

0,20

7,7

-1,60

0,01

0,26

2010

145,2

0,23

8,0

-1,59

0,03

0,26

2011

143,6

0,15

8,3

-1,52

-0,08

0,26

2012

142,1

0,25

8,5

-1,50

0,10

0,26

2013

140,7

0,21

8,8

-1,47

-0,04

0,26

2014

139,7

0,28

9,1

-0,95

0,07

0,26

2015

143,8

0,30

9,3

4,10

0,02

0,27

Параметры уравнения регрессии берутся из результатов, полученных в пакете анализа ПП Excel. В нашем случае нами изучалась зависимость результативного фактора У - урожайности от двух признаков Х1-дозы внесенных удобрений и Х2 – затраты труда. Для того чтобы исключить влияние тренда в анализ были введены их абсолютные разницы - цепные абсолютные приросты по данным факторам (ΔУ, ΔХ1, ΔХ2).

По исходным данным зависимости У урожайность сахарной свеклы от Х1 доза внедрённых удобрений на 1 га,ц.д.в. и Х2 затраты труда на 1га, чел.-час. получено уравнение линейной зависимости: (вставить в данное уравнение ваши индивидуальные результаты из распечатки). В нашем случае уравнение получается следующее:

По данному уравнению регрессии можно сделать следующий вывод: с ростом показателя Х1 на одну единицу результат У увеличивается на 0,6га, при нахождении Х2 на постоянном уровне; с изменением Х2 на 1 единицу результат У увеличится на 338га, при нахождении Х1 на постоянном уровне.

Коэффициент корреляции исходя из полученных результатов равен 0,531, что говорит о прямой связи между (результатом У) и выбранными факторами (Х1 и Х2). Так он меньше 0,7, то это свидетельствует о наличии между выбранными показателями слабой связи.

Коэффициент детерминации равен 28,2%. Следовательно, результативный признак У зависит от выбранных Х1 и Х2 на данную величину, на остальные 100-28,2= 71,8% результат зависит от других факторов не учтенных в модели.

Критерий Фишера расчетный равен 1 – меньше табличного уровня 5,59, следовательно, модель в целом не значима и не надежна.

Критерии Стьюдента для Х1 = 0,1, для Х2 = 1,4. Говорят о значимости параметра перед Х1, и не значимости параметра перед Х2, так как критерий Стьюдента табличный равен 2,5706.

Просмотров работы: 781