Прогнозирование урожайности сельскохозяйственного предприятия с использованием методов корреляционно-регрессионного анализа

Овощеводство одна из важнейших отраслей сельского хозяйства, которая играет большую роль в обеспечении населения продукцией.

Урожай и урожайность овощей – важнейшие результативные показатели овощеводства и сельскохозяйственного производства в целом. Уровень урожайности отражает воздействие экономических и природных условий, в которых осуществляется сельскохозяйственное производство, и качество организационно-хозяйственной деятельности каждого предприятия.

Урожай характеризует общий объем производства продукции данной культуры, а урожайность – продуктивность этой культуры в конкретных условиях ее возделывания.

Так как целью любого предприятия является получение прибыли, а урожайность оказывает непосредственное влияние на прибыль, так как определяет валовый объем производства продукции. Таким образом, показатель урожайности характеризует эффективность овощеводства в целом. Очевидно, математические методы анализа показателей урожайности могут оказаться крайне полезными.

Одним из математических методов, который применим к выявлению силы и формы зависимости урожайности от ряда факторов, является модель множественной регрессии.

Общее назначение множественной регрессии состоит в анализе связи между несколькими независимыми переменными и зависимой переменной.

Основная цель применения модели множественной регрессии - построить модели с несколькими факторами и определить влияние каждого фактора в отдельности, а также их совместное воздействие на изучаемый показатель (зависимую переменную).

Были определены следующие переменные модели:
* показатель урожайности в качестве зависимой переменной;
* среднемесячный расход минеральных удобрений, среднемесячная подкормка углекислым газом, среднемесячная температура в качестве независимых переменных.

Так как урожайность имеет довольно тесную связь с выбранными факторами и при этом эти факторы не коррелируют между собой, то при правильно построенной модели и верно выбранной форме зависимости урожайности от этих факторов, эта модель позволяет делать удовлетворительный прогноз показателя урожайности на перспективу.

Яруллин P.P.