сійний аналіз врожайності зернових культур
Кореляційною зв'язком називають найважливіший окремий випадок статистичної зв'язку, яка полягає у тому, що різним значенням однієї змінної відповідають різні середні значення іншої. З зміною значення ознаки до закономірним чином змінюється середнє значення ознаки у, в той час як в кожному окремому випадку значення ознаки у (з різними ймовірностями) може приймати безліч різних значень. p align="justify"> Кореляційно - регресійний аналіз враховує межфакторние зв'язку, отже, дає більш повне вимір ролі кожного фактора: пряме, безпосереднє його вплив на результативну ознаку; непрямий вплив фактора через його вплив на інші фактори; вплив всіх факторів на результативний ознака.
Кореляційно - регресійний аналіз дозволяє за даними статистичного спостереження вирішити два основні завдання.
1. Визначити середнє зміни результативного ознаки (функції) при зміни фактора (аргументу) на одиницю в абсолютному та відносному вимірі.
2. Встановити міру відносного впливу факторного ознаки на зміни результативного, розкласти варіацію останнього за джерелом утворення та визначити роль фактора у загальному обсязі варіації результату.
На підставі даних аналітичної угруповання проведемо кореляційно - регресійний аналіз. Для виявлення взаємозв'язку необхідно побудувати матрицю, потім її проаналізувати (додаток 3). p align="justify"> Після обробки даних були отримані наступні результати.
Множинні коефіцієнт кореляції дозволяє оцінити тісноту зв'язку врожайності з комплексом включених в рівняння регресії факторів.
Він приймає значення в інтервалі: 0? R? 1. p align="justify"> У нашому випадку множинний коефіцієнт кореляції дорівнює 0,93. Таке значення показника свідчить про сильний вплив енергетичних потужностей і витрат праці на 1 га на врожайність зернових культур. p align="justify"> Множинний коефіцієнт детермінації тісно пов'язаний з множинними коефіцієнтом кореляції. Він показує частину варіації результативної ознаки, яка склалася під впливом всіх включених в модель факторів. Він дорівнює 0,87. Він показує, що на 87% включені в модель фактори (енергетична потужність на 100 га; витрати праці на 1 га, люд.-год) зумовлюють величину варіації результативної ознаки - врожайності зернових культур. Інші 13% пов'язані з неврахованими менш суттєвими причинами і випадковими умовами. Обрані фактори істотного впливають на показник врожайність. Таким чином, вивчена за допомогою багатофакторного кореляційного аналізу статистичний зв'язок між досліджуваними показниками свідчать про доцільність побудова двухфакторной регресійній моделі (рівняння) врожайності зернових культур у вигляді:
Y = a0 + a1 x2 + a2x2
