NED398576NED

ряда Фурье, необходимо учитывать, что он отражает в себе все коле­ бания показателя, поэтому показывает, что произойдет, если вер­ нуться к технологиям рисоводства и площадям посева середины прошлого века (таблица 15, рисунок 10). В результате анализа выравнивания и прогнозирования валово­ го сбора риса в основных рисосеющ их регионах страны были выбра­ ны прогнозы по наиболее реалистичным функциональным зависимо­ стям, полученным путем анализа динамических рядов фактических показателей в соответствующ их регионах. Так, для анализа валовых сборов риса в Краснодарском крае могут использоваться все функ­ циональные зависимости. Наиболее хорош ее приближение к факти­ ческим данным дали зависимости: ряд Фурье (0,90), логарифмиче­ ская (0,74), парабола (0,72). Таблица 14 - Показатели динамического выравнивания валово- Наименование показателя Линей­ ная Лога­ рифми­ ческая Парабо­ ла Сте­ пенная Экспо­ ненциаль­ ная Рад Фурье Коэффициент корреляции 0,49 0,63 0,64 0,52 0,40 0,93 Коэффициентдетермина­ ции 0,24 0,39 0,41 0,28 0,16 0,87 Сумма квадратов отклоне­ ний 6552793 5237688 5061541 712870 1 9353104 1149869 Ошибка коэффициента корреляции 0,112 0,101 0,099 0,110 0,118 0,047 Достоверность коэффици- eirra корреляции 4,364 6,237 6,507 4,772 3,395 19,760 Решение о достоверности коэффициента корреляции Да Да -■Д а , „ Д а . - Да Да Функциональные зависимости Линейная Логарифмическая Парабола Степенная Экспоненциальная Ряд Фурье у = 358,83 + (10,236)х у --148,55 +(261,34)Ln(x) у - -5,1546 + (44,36)х + (-0,5416)х^2 у-43,023х-^(0,786) у-201,62е^(0,0302х) у - 681,3 + (-272,8)*cos(x) + (-1 l,2)*sin(x) + (145,4)*cos(2x) + (-351,8)*sin(2x) + (-31,0)*cos(3x) + (- 144,9)*sin(3x) Среднее приближение к фактическим данным дали зависимости: степенная (0,70), линейная (0,68), экспоненциальная (0,62). Среднее 110 Электронная Научная СельскоХозяйственная Библиотека