Урожайність та шляхи її підвищення у ДП "Урагросоюз" Ананьївського району Одеської області (стр. 6 из 8)

Щоб одержати надійніші і значиміші результати вивчення залежності врожайності від різних факторів, дослідження необхідно проводити не на підставі даних тільки одного якогось довільно взятого року, а за кілька років, щоб усунути вплив метеорологічних умов окремих років, що є однією з основних причин різких коливань як рівня врожайності.

Таблиця 10 - Розрахунок залежності урожайності зернових культур від внесення добрив в ДП «Украгросоюз»

Роки	Внесено добрив на 1 га ріллі, ц діючої речовини	Урожайність, ц/га	Квадрати		Розрахункові значення
Символи	х	у	у²	х²	ху
2000	0,7	32,3	1043,3	0,49	22,6
2001	0,9	31,7	1004,9	0,81	28,5
2002	1,5	26,0	676,0	2,25	39,0
2003	2,2	39,9	1592,0	4,84	87,8
2004	1,7	30,5	930,2	2,89	51,8
2005	2,2	34,7	1204,1	4,84	76,3
2006	1,1	29,9	894,0	1,21	32,9
2007	0,7	19,2	368,6	0,49	13,4
2008	1,2	42,3	1789,3	1,44	50,8
Разом:	12,2	286,5	9502,4	19,26	403,1

При застосуванні багатофакторних кореляційно-регресійних моделей в аналізі факторів урожайності, як і у всіх випадках їх побудови, важливе значення має правильний вибір типу рівняння регресії, здатного найточніше відобразити реально існуючі залежності між урожайністю і визначаючими її рівень факторами, а також достатній обсяг досліджуваної сукупності. Практика багатофакторного кореляційно-регресійного аналізу свідчить про те, що лінійні рівняння найчастіше досить повно відображають закономірності формування рівнів досліджуваних суспільних явищ. Це можна пояснити тим, що у визначеному інтервалі самі складні залежності можуть бути приблизно добре відображені лінійним рівнянням:

= а + bx

Щоб обчислити параметри прямої, необхідно розв’язати систему рівнянь:

= na + b

= a

+ b

Підставивши дані таблиці 9 у систему рівнянь, отримаємо:

286,5 = 9 a + 12,2b : 9

403,1 = 12,2a + 19,26 b : 12,2

31,83 = a + 1,36b

33,04 = a + 1,58b

a = 31,83 – 1,36b

33,04 = 31,83 – 1,36b +1,58b

a = 31,83 – 1,36b

33,04 = 31,83 + 0,22b

b= 1,21 : 0,22

b= 5,5

a= 31,83 – 1,36 х5,5

а = 24,35

Перевірка:

24,35 + 1,36 х 5,5 = 31,83

24,35 + 1,58 х 5,5 = 33,04

Отже, залежність між рівнем продуктивності праці і коефіцієнтом механізації можна виразити рівнянням прямої лінії регресії:

= 24,35 + 5,5x.

Параметр b називають коефіцієнтом пропорційності (регресії), він показує, на скільки одиниць змінюється результативний показник при зміні факторного показника на одиницю.

У нашому прикладі коефіцієнт пропорційності показує, що із збільшенням внесення мінеральних добрив на 1 ц. у розрахунку на 1 га площі урожайність у середньому зростає на 5,5 ц/га.

Коефіцієнт пропорційності може бути додатнім, що свідчить про прямий зв'язок, або від’ємний, що свідчить про зворотній зв'язок.

Коефіцієнт кореляції (r) одним числом дає уявлення про направлення (пряма +, зворотна -) та силу зв’язку (від 0 до 1);

0 - зв’язок відсутній;

0 - 0,3 - зв’язок слабкий;

0,3 - 0,7 - зв’язок середній;

0,7 - 1,0 - зв’язок сильний.

Для визначення і оцінки щільності зв’язку між двома лінійно залежними показниками застосовують парний (лінійний) коефіцієнт кореляції. Його обчислюють за формулою:

r_xy =

де

- середнє значення добутку показників;

- середні значення показників;

- середні квадратичні відхилення показників.

За даними таблиці 9 обчислимо значення

за формулою:

: n= 403,1 : 9 = 44,8

- середнє значення результативної ознаки:

: n= 286,5 : 9 = 31,83

- середнє значення факторної ознаки:

:n= 12,2 : 9 = 1,36

- середнє квадратичне відхилення результативної ознаки (по ряду урожайності):

_у=

² =

= 6,53

- середнє квадратичне відхилення факторної ознаки (по ряду внесення мінеральних добрив)

_х=

² =

= 0,54

- ступінь залежності урожайності від внесення мінеральних добрив:

r_xy=

= 0,428 (1)

Отже, коефіцієнт лінійної кореляції (0,42) свідчить про те, що ступінь щільності залежності між ознаками середній, характеризується прямолінійним характером зростання урожайності і перебуває в прямій залежності від збільшення кількості внесення добрив.

Поряд з коефіцієнтом кореляції для характеристики зв’язку між двома ознаками використовують коефіцієнт детермінації, який чисельно рівний квадрату коефіцієнта кореляції. Коефіцієнт детермінації показує частину тих змін, які у залежності, яку вивчають обумовлені факторіальними ознаками і дають більш чітке уявлення про ступінь спряження ознак.

Коефіцієнт детермінації визначається за формулою: D = r²x 100% = 0,428² х 100 = 18,3%.

Отже, зростання урожайності тільки на 18,3% залежить від внесення добрив і на 81,7% - від інших факторів.

У рядах динаміки має місце, так звана, автокореляція, яка виникає внаслідок того, що фактором зміни рівнів ряду виступає поряд з іншими причинами і час. Якщо два показники змінюються в часі в одному чи в протилежних напрямках, то навіть коли ці показники причинне зовсім не зв'язані між собою, коефіцієнт кореляції між ними може виявитись досить високим. При визначенні показників тісноти зв'язку і рівнянь регресії в рядах динаміки автокореляцію доводиться усувати.

Автокореляція в рядах динаміки може призвести до похибки при оцінці взаємозв’язку шляхом кореляційно – регресійного аналізу, оскільки при цьому перекручується дійсна тіснота між рівнями ряду. велика міра тісноти між рівнями рядів в окремих випадках може мати місце навіть при відсутності зв’язку між відповідними явищами. Для цього достатньо стійкої системи в розвитку явищ, наявності лінійного співвідношення. наявність автокореляції утруднює здійснення аналізу досліджуваного економічного показника, оскільки:

- ускладнюється процес виділення суттєвих факторів;

- перекручується значення коефіцієнтів;

- ускладнюється визначення коефіцієнтів регресії методом найменших квадратів

Автокореляцію в рядах динаміки можливо усунути, якщо визначити кореляцію різниць між наступними і попередніми рівнями обох рядів

х = х_і – х _і-1,

у = у_і – у _і-1. при заміні рівнів динамічних рядів різницями між ними, усувається вплив автокореляції в кожному динамічному ряді.

Таблиця 11 - Дослідження автокореляції

Роки	Показники		Різниця між рівнями		Розрахункові величини
Роки	х	у	х	у	х²	у²	х у
2000	0,7	32,3	-	-	-	-	-
2001	0,9	31,7	0,2	-0,6	0,04	0,36	-0,12
2002	1,5	26,0	0,6	-5,7	0,36	32,49	-3,42
2003	2,2	39,9	0,7	13,9	0,49	193,21	9,73
2004	1,7	30,5	-0,5	-9,4	0,25	88,36	4,70
2005	2,2	34,7	0,5	4,2	0,25	17,64	2,10
2006	1,1	29,9	-1,1	-4,8	1,21	23,04	5,28
2007	0,7	19,2	-0,4	-10,7	0,16	114,49	4,28
2008	1,2	42,3	0,5	23,1	0,25	533,61	11,55
Разом	12,2	286,5	0,5	10,0	3,01	1003,23	34,10

Коефіцієнт автокореляції визначають за формулою: