Практическое применение экономико-математических методов для управления экономическими параметрами интегрированных производственных систем сахарного подкомплекса. Характеристика автокорреляции временных рядов производства сахара и посевных площадей.
Аннотация к работе
ПРИМЕНЕНИЕ КОРРЕЛЯЦИОННОГО АНАЛИЗА В САХАРНОЙ ОТРАСЛИ АПК (ЧАСТЬ 2 - КРОССКОРРЕЛЯЦИЯ)Кросскорреляционная функция - это величина, характеризующая взаимную зависимость двух случайных величин X и Y, причем безразлично, определяется ли она некоторой причинной связью или просто случайным совпадением (ложной корреляцией). Для того чтобы определить эту зависимость, рассмотрим новую случайную величину - произведение отклонения значений x от его среднего Mx и отклонения y от своего среднего My. При нелинейной зависимости аналогичный показатель носит название индекса корреляции. Для того чтобы установить тесноту корреляционных связей двух признаков данной величины, в описательной статистике используются корреляционные поля. Если корреляция на схеме не проявляется, то можно попробовать построить график в логарифмическом масштабе.Из таблицы 7 видно, что весьма высокая корреляция установилось в следующих трендах: - мировое производство сахара: с мировым производством тростникового сахара (0,989), с мировым производством свекловичного сахара (0,903), производством свекловичного сахара в США (0,937), производством сахара в Германии (0,906). мировое производство свекловичного сахара: с производством свекловичного сахара в США (0,928), и производством сахара в Германии (0,911). Из таблицы 9 видно, что с производством сахара в Азии коррелирует мировое производство сахара (0,98), мировое производство тростникового сахара (0,9851) и производство сахара в Южной Америке (0,943). Производство сахара в Германии весьма сильно коррелирует с производством сахара в Западной Европе (0,953), т. е. Из таблицы 11 видно, что посевные площади сахарной свеклы коррелируют с площадями посева: винограда (0,878), гороха (0,8), ягодных насаждений (0,729).