Корреляционный анализ изменения урожайности зерновых культур ТОО ”Вязовское” под влиянием количества осадков в вегетационный период

5. Корреляционный анализ изменения урожайности зерновых культур ТОО ”Вязовское” под влиянием количества осадков в вегетационный период

Таблица 8.

Годы	Кол-во осадков, мм	Урожайность, ц/га	x2	y2	xy
	x	y
1992	274	14,3	75076	204,5	3918,2
1993	286	15,1	81796	228	4318,6
1994	292	13,9	72900	193,2	4058,8
1995	301	15,7	90601	246,5	4725,7
1996	313	16,5	97969	272,3	5164,5
1997	270	14,9	85264	222	4023
1998	315	16,1	99225	259,2	5071,5
1999	327	16,8	106929	282,2	5493,6
	Sx = 2378	Sy = 123,3	Sx2 = 709760	Sy2 = 1907,9	Sxy = 36773,9

Анализ данных, представленных в таблице 8 позволяет предположить линейную зависимость между факторным (количество осадков в вегетационный период) и результативным (урожайность зерновых) признаками.

Уравнение прямой линии может быть записано в виде:

yx = a+bx.

Параметры a и b , найдём решая систему уравнений:

na+bSx =Sy

aSx+bSx=Sxy

8a + 2378b = 123,3 / 8

2378a + 709760b = 36773,9 / 2378

a + 297,3b = 15,4

-

a+298,5b = 15,5

-1,2b = -0,1; b= 0,1/1,2 = 0,08; a= 15,4 – 297,3b = -8,4 .

Итак, уравнение связи выглядит следующим образом:

yx = - 8,4 + 0,08x .

Для определения меры тесноты связи между признаками рассчитаем парный коэффициент корреляции:

;  ; .

,

,

.

Полученное значение коэффициента корреляции 0,88, указывает на достаточно тесную связь между количеством осадков в вегетационный период и средней урожайностью зерновых. Коэффициент детерминации равный квадрату коэффициента корреляции, 0,77, показывает, что 77% вариации урожайности зерновых обусловлено изменением количества осадков в вегетационный период.

6.    Расчёт урожайности на перспективу.

 

Полученное уравнение регрессии показывает, что по данной совокупности, для повышения средней урожайности зерновых на 1 ц/га, необходимо повышение количества осадков в вегетационный период на 1/0,08 = 12,5 мм. Выявленная кореллятивная связь позволяет основываясь на количестве осадков прогнозировать урожайность с достаточной степенью достоверности.

Прогноз урожайности на последующие периоды можно сделать на основе аппроксимации имеющегося ряда данных об урожайности. В частности линейная аппроксимация даёт результаты, показанные на рис.1.

Следует отметить, что данный прогноз обладает невысоким коэффициентом достоверности аппроксимации – 0,54, что указывает на его относительно малую его точность. Для достижения высокой точности прогнозов к статистической обработке принимаются репрезентативные ряды с продолжительностью, как правило, 11 лет и более.

Выводы и предложения.

Проделанный экономико-статистический анализ производства зерна в ТОО “Вязовское” не позволяет прогнозировать устойчивого повышения урожайности зерновых несмотря на то, что выявленный тренд указывает на ежегодный прирост урожайности на 0,26 ц/га в год, так как тесная корреляция урожайности с количеством осадков в вегетационный период не даёт оснований рассчитывать на длительное сохранение этой тенденции. Однако имеются резервы увеличения валового сбора зерна за счёт улучшения структуры посевных площадей и интенсификации производства.

ЛИТЕРАТУРА.

1.   Атлас Саратовской области / Редколл.: В.Г. Лебедев и др. – М.: ГУГК, 1978.

2.   Общая теория статистики / Кильдишев Г.С., Овсиенко В.Е. и др., - М.: Статистика, 1980.

3.   Сельскохозяйственная статистика с основами социально-экономической статистики : Учебник.- 6-е изд.,перераб.и доп.- М.: Финансы и статистика,1989

4.   Статистика: Курс лекций / Харченко Л.П., Долженкова В.Г. и др.; Под ред. к.э.н. В.Г.Ионина. - Новосибирск: Изд-во НГАЭиУ,1998.

5.   Статистика: Учеб.пособие / А.П.Зинченко, В.К.Горкавый, и др.; Под ред. А.П.Зинченко. - М.: Финансы и статистика, 1982.