Сторінка
17
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.
mа1=0,36969; t а1=6,573224.
mа2=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:
Таблиця 4. Розрахунок коефіцієнтів рангової кореляції
|
№ п/п |
Врожайність |
Добрива |
Якість грунту |
Розрахункові величини | ||||||
|
Y |
X1 |
X2 |
Ry |
Rx1 |
Rx2 |
dx1 |
dx2 |
dx12 |
dx22 | |
|
1 |
33,4 |
5,8 |
74 |
2,5 |
6,5 |
6,5 |
4 |
4 |
16 |
16 |
|
2 |
39,6 |
5,7 |
83 |
8,5 |
4 |
16,5 |
-4,5 |
8 |
20,25 |
64 |
|
3 |
39,8 |
8,0 |
83 |
10 |
21 |
16,5 |
11 |
6,5 |
121 |
42,25 |
|
4 |
36,4 |
5,6 |
85 |
6 |
2 |
20 |
-4 |
14 |
16 |
196 |
|
5 |
37,6 |
5,2 |
84 |
7 |
1 |
19 |
-6 |
12 |
36 |
144 |
|
6 |
39,6 |
5,7 |
83 |
8,5 |
4 |
16,5 |
-4,5 |
8 |
20,25 |
64 |
|
7 |
40,2 |
7,3 |
87 |
13,5 |
14 |
22,5 |
0,5 |
9 |
0,25 |
81 |
|
8 |
42,4 |
7,1 |
82 |
19 |
13 |
14 |
-6 |
-5 |
36 |
25 |
|
9 |
40,2 |
6,7 |
75 |
13,5 |
10 |
8 |
-3,5 |
-5,5 |
12,25 |
30,25 |
|
10 |
40,6 |
7,5 |
74 |
15,5 |
17 |
6,5 |
1,5 |
-9 |
2,25 |
81 |
|
11 |
42,2 |
7,0 |
70 |
17,5 |
12 |
2,5 |
-5,5 |
-15 |
30,25 |
225 |
|
12 |
43,8 |
8,2 |
81 |
24 |
23 |
12,5 |
-1 |
-11,5 |
1 |
132,25 |
|
13 |
43,8 |
8,2 |
87 |
24 |
23 |
22,5 |
-1 |
-1,5 |
1 |
2,25 |
|
14 |
43,1 |
7,7 |
80 |
22 |
18 |
11 |
-4 |
-11 |
16 |
121 |
|
15 |
35,9 |
5,7 |
69 |
4,5 |
4 |
1 |
-0,5 |
-3,5 |
0,25 |
12,25 |
|
16 |
40,6 |
6,9 |
86 |
15,5 |
11 |
21 |
-4,5 |
5,5 |
20,25 |
30,25 |
|
17 |
43,0 |
7,8 |
79 |
20,5 |
19,5 |
9,5 |
-1 |
-11 |
1 |
121 |
|
18 |
43,0 |
7,8 |
79 |
20,5 |
19,5 |
9,5 |
-1 |
-11 |
1 |
121 |
|
19 |
33,0 |
5,8 |
72 |
1 |
6,5 |
4 |
5,5 |
3 |
30,25 |
9 |
|
20 |
40,0 |
7,4 |
88 |
11,5 |
15,5 |
24 |
4 |
12,5 |
16 |
156,25 |
|
21 |
42,2 |
8,5 |
83 |
17,5 |
25 |
16,5 |
7,5 |
-1 |
56,25 |
1 |
|
22 |
33,4 |
5,9 |
70 |
2,5 |
8 |
2,5 |
5,5 |
0 |
30,25 |
0 |
|
23 |
40,0 |
7,4 |
89 |
11,5 |
15,5 |
25 |
4 |
13,5 |
16 |
182,25 |
|
24 |
35,9 |
6,0 |
73 |
4,5 |
9 |
5 |
4,5 |
0,5 |
20,25 |
0,25 |
|
25 |
43,8 |
8,2 |
81 |
24 |
23 |
12,5 |
-1 |
-11,5 |
1 |
132,25 |
|
Разом |
993,5 |
173,1 |
1997 |
521 |
1989,5 | |||||
Завантажити реферат