вити які чинники впливають на врожайність. p align="justify"> Існує варіація у часі і просторі. Варіація в часі показує, як змінюється врожайність у різні періоди або моменти часу. br/>
4. Проектна частина
4.1 Сутність і основні умови застосування кореляційного аналізу
Найважливіше завдання загальної теорії статистики - дослідження об'єктивно існуючих зв'язків між явищами. Всі явища і процеси, що характеризують соціально-економічний розвиток, тісно взаємопов'язані і взаємозалежні між собою. У статистиці показники, що характеризують ці явища, можуть бути пов'язані або кореляційної залежністю, або бути незалежними. p align="justify"> Кореляційно-регресійний аналіз - це встановлення форми зв'язку, кількісний вимір впливу фактора на результат, вимірювання тісноти зв'язку та заходи впливу кожного фактора на результат.
Кореляційна залежність є окремим випадком стохастичної залежності, за якої зміна значень факторних ознак тягне за собою зміну середнього значення результативної ознаки. Кореляційна залежність досліджується за допомогою методів кореляційного і регресійного аналізів. p align="justify"> Багатофакторний кореляційно-регресійний аналіз дозволяє оцінити міру впливу на досліджуваний результативний показник кожного з включених в модель факторів при фіксованому положенні решти факторів, а також при будь-яких можливих поєднаннях факторів з певним ступенем точності знайти теоретичне значення цього показника. При цьому важливою умовою є відсутність між факторами функціонального зв'язку. p align="justify"> Кореляційний аналіз вивчає взаємозв'язки показників і дозволяє вирішити такі завдання:
- Оцінка тісноти зв'язку між показниками за допомогою парних, приватних і множинних коефіцієнтів кореляції;
- Оцінка рівняння регресії.
Метою регресійного аналізу є оцінка функціональної залежності умовного середнього значення результативної ознаки від факторних.
Основною передумовою регресійного аналізу є те, що тільки результативна ознака підпорядковується нормальному закону розподілу, а факторні ознаки можуть мати довільний закон розподілу. При цьому в регресійному аналізі заздалегідь мається на увазі наявність причинно-наслідкових зв'язків між результативним і факторними ознаками. br/>
4.2 Побудова однофакторний кореляційної моделі врожайності зернових і зернобобових культур
Побудуємо однофакторном кореляційно-регресійну модель врожайності зернових і зернобобових культур по господарствах Хохольского, Аннінського, Воробьевского і Павловського районів з використанням наступних незалежних змінних:
