Предыдущая страница реферата | 5  6  7  8  9  10  11  12  13  14  15 | Следующая страница реферата

(№ 2, № 9, с 42)

После проведенных расчетов, приходим к выводу об изменении урожайности в зависимости то количества внесенных удобрений. Это более наглядно показано на нижеприведенном рис. 2. Чем больше вносилось удобрений под зерновые, тем выше была их урожайность.

Для нахождения параметров а0 и а1 при линейной зависимости могут быть предложены готовые формулы.

Так, для рассмотренного случая получаем: а1 = (n(xy - (x(y)/(n(x2 - (x(x) , а0 = yc – a1xc.

Для нашего примера: а1 = (7*592 – 58*70,8)/(7*492 – 58*58) = 0,47 а0 = 10,1 – 0,47*8,3 = 6,22.

Найденный в уравнении линейной регрессии коэффициент а1 при x именуют коэффициентом регрессии. Коэффициент регрессии показывает, насколько изменяется результативный признак y при изменении факторного признака x на единицу. В нашем случае, при изменении количества внесенных удобрений на 1 кг, урожайность изменяется на 0,47 ц/га.
В случае линейной зависимости между двумя коррелируемыми величинами тесноту связи измеряют линейным коэффициентом корреляции (r), который может быть рассчитан по формуле: r = ai((x/(y), где ai – коэффициент регрессии в уравнении связи,

(x – среднее квадратическое отклонение факторного признака,

(y – среднее квадратическое отклонение результативного признака. значения (x и (y рассчитаем по формулам:

(x = (xc2 – (xc)2 (y =( yc2 – (yc)2 , для чего воспользуемся суммами, рассчитанными для исчисления параметров связи. Перепишем эти суммы:

(х=58; (у=70,8; (х2=492; n=7.

Недостающую сумму квадратов (у2 определим дополнительно:

(у2=11,22+132+11,22+9,32+32+10,62+12,52=783,98.

Отсюда хс=8,3; ус=10,1; хс2=70,3; ус2=112;
(х=(70,3 – 8,32 = 1,2,
(у=(112 – 10,12= 3,2, r = 0,47*(1,2/3,2)=0,18, т.е. теснота связи между внесением удобрений и изменением урожайности небольшая, что подтверждает сделанный в пункте 3.2. вывод (где расчет производился по коэффициенту Фехнера).
Корреляционный анализ.

Рис. 2. Корреляционный анализ урожайности зерновых.

3.5. Корреляционно-регрессионный анализ для определения степени влияния метеоусловий на урожайность.

При анализе урожайности, являющейся функцией очень многих факторов, часто возникает потребность количественно определить роль, степень влияния различных факторов. Одним из статистических методов, соответствующих поставленной задаче, является метод корреляционного анализа.

Для нахождения параметров а0 и а1 при линейной зависимости воспользуемся формулами из пункта 3.4. а1 = (n(xy - (x(y)/(n(x2 - (x(x) , а0 = yc – a1xc.

Для нашего примера: а1 = (6*43064 – 3488*74,5)/(6*2072762 – 34882) = 0,005 а0 = 12,4 + 0,005*581,3 = 15,3.

Отсюда уравнение регрессии будет иметь вид: у =15,3 + 0,005х, т.е. при изменении количества осадков на единицу, показатель урожайности изменится на 0,005.

Найдем коэффициент корреляции (r), который рассчитывается по формуле: r = ai((x/(y), где ai – коэффициент регрессии в уравнении связи,

(x – среднее квадратическое отклонение факторного признака,

(y – среднее квадратическое отклонение результативного признака.

Значения (x и (y рассчитаем по формулам, приведенным в предыдущем пункте, для чего воспользуемся суммами, рассчитанными для исчисления параметров связи. Перепишем эти суммы:

(х=3488; (у=74,5; (х2=2072762; (у2 =932,13; n=6.

Отсюда хс=581,3; ус=12,4; хс2=345460,3; ус2=155,4;
(х=(345460,3 – 337909,7 = 87,
(у=(155,4 – 153,76 = 1,28, r = 0,005*(87/1,28)= 0,34,

Рекомендуем скачать другие рефераты по теме: сообщения в одноклассниках, ответы по контрольной, прочитать сообщение.





Предыдущая страница реферата | 5  6  7  8  9  10  11  12  13  14  15 | Следующая страница реферата