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.