Любавушка
Меню сайта
Карта сайта
Петухи, курочки и цыплята смайлики картинки гифки
80 000 изображений,
200 альбомов



Разделы:











Главная » Блог » 23:19 17.06.2018

Прогнозирование урожайности сельскохозяйственного предприятия с использованием методов корреляционно-регрессионного анализа



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.

Прогнозирование урожайности сельскохозяйственного предприятия с использованием методов корреляционно-регрессионного анализа









Прогнозирование урожайности сельскохозяйственного предприятия с использованием методов корреляционно-регрессионного анализа 23:19 17.06.2018 Просмотров 138 главная » блог Читайте в RSS от 18.07.2018
Форма входа

Логин:
Пароль:
Популярные альбомы
Статистика
Яндекс.Метрика



Онлайн всего: 74
Гостей: 73
Пользователей: 1
ValerijSeryakov9
Скачать бесплатно: анимации смайлики гифки картинки рисунки на liubavyshka.ru © 2018