Статистичне вивчення урожайності зернових

Отже врожайність зернових культур на 68,45 % обумовлена впливом внесення органічних добрив і якості грунтів, і лише на 31,55 % – впливом неврахованих факторів, метеорологічними умовами, сортом, строками сівби.

4. Часткові і множинний коефіцієнти детермінації.

dyx1 = 59,48 %

dyx2 = 8,97 %

Д = dyx1 + dyx2

Визначивши часткові коефіцієнти детермінації ми можемо сказати, що урожайність зернових культур у досліджуваних господарствах на 59,48 % обумовлена внесенням органічних добрив і на 8,97 % – якістю грунтів.

Перевіримо суттєвість множинного коефіцієнта детермінації. Для цього використаємо F-критерій.

FR2=23,86937

F0,95(2;22)=3,44

FR2 > F0,95(2;22)

Фактичне значення перевищує критичне, тому суттєвість результативної ознаки з обома факторами доказана.

Перевіримо істотність коефіцієнта множинної кореляції за t-критерієм.

tR=R/SR=12,8486

SR=0,0644

t0,95=2,0739.

tR > t0,95, отже коефіцієнт множинної кореляції істотний.

Оцінимо суттєвість коефіцієнтів регресії за t-критерієм.

а1=0,36969; t а1=6,573224.

а2=0,0622; t а2=1,781362.

t0,95=2,0739.

t а1 > t0,95; t а2 < t0,95.

Ми оцінили суттєвість коефіцієнтів регресії і можемо сказати, що коефіцієнт а1 є достовірним, тобто суттєво впливає на урожайність, а коефіцієнт а2 не суттєво впливає на урожайність.

3.Рангова кореляція.

Звичайний кореляційний аналіз вимагає виконання деяких передумов. Коли ці передумови не виконуються то застосовують методи непараметричної кореляції, при яких не використовують параметрів досліджувальних ознак. Методи непараметричної кореляції важливо використовувати на початкових стадіяї дослідження, щоб відділити не досить важливі фактори. Якщо із кількох факторів потрібно відібрати найважливіші, то спочатку кожен фактор досліджують методом непараметричної кореляції і відбирають найсуттєві. Всі коефіцієнти непараметричної кореляції є наближеними і поступаються перед звичайними коефіцієнтами кореляції. При вимірюванні зв’язків між ознаками порядкової шкали використовують коефіцієнт рангової кореляції. Розрахунок його грунтується на різниці рангів d=Rx-Ry, де Rx, Ry – ранги елементів сукупності за першою і другою ознаками. Його обчислюють за формулою Спірмена: