Прогнозирование уровня урожайности при помощи корреляционного анализа

Результат экономической деятельности зависит от ряда факторов, которые, как правило, являются случайными, хотя и наблюдается влияние именно результатов деятельности эти факторы влияния. Предполагаем, что именно погода является одним из случайных явлений, которое влияет на развитие сельского хозяйства административно-территориальной единицы.

Для прогнозирования уровня урожайности, выбираем такие страны, как Россия, Польша, Франция и Украина. Таким образом, ограничивая объем возможных факторов для исследования, выбираем массив климатических данных с 2000 — 2005 рр. для вышеупомянутых стран.

Выдвигаем гипотезу, что данные за приведенный период удовлетворяют устойчивости развития и характеризуют текущее состояние геоклиматической среды.

Обладая необходимым массивом данных, найдем корреляционную зависимость между двумя случайными величинами (для расчетов используем генерацию данных), такими, как погодные факторы и количество продукции сельского хозяйства за период 2000 — 2005 гг.

Проведя необходимые расчеты, нашли, что коэффициент корреляции для Российской Федерации равна: -0,672, для Польши: 0,267, для Франции: -0,662, для Украины: -0,546. Данные значения утверждают, что с изменением одной случайной величины, в значительной степени изменяется и другая. Это подтверждает предположение, что объемы сельскохозяйственной продукции в определенной степени зависят от климатических факторов, например таких, как погода. Поэтому все больше предпринимателей, которые работают в этой сфере находят домашние метеостанции на сайте opticspace.com.ua и используют их для личных расчетов. Точные данные о погодных условиях могут помочь работникам принимать правильные решения в агропромышленной сфере.

Проанализировав полученные данные, можно сделать вывод, что предложенный методический подход к моделированию разноплановых процессов можно осуществлять на основе генераторов случайных чисел. Так, опираясь на созданную модель, можно моделировать погодные колебания и оценивать их влияние на сельское хозяйство.

Добавить комментарий

Ваш e-mail не будет опубликован. Обязательные поля помечены *