Agrometeorological yield forecastin

Agrometeorological yield forecasting using a multiple regression a
lways starts with a
table of data containing yields and a s
eries of agrometeorological and other variables
which are thought to determine the yields. An e
xample of such a table is given below
(Illustration 8) with data from Malawi. Such tables are often referred to as the “calibration
matrix.”
Aregression equation (usually linear) is derived between crop yield and one or more
agrometeorological variables, for instance
Yield=5+0.03Rain
March
−0.10T
C,June
with yield in tons ha
-1
, March rainfall in mm and June temperature in °C. Beyond its
simplicity, the main advantages of the equation are the fact that (1) calculations can be
done manually, (2) data r
equirements are limited a
nd (3) the ease of derivation of the
equations using standard statistical packages or a spreadsheet.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

Agrometeorological ผลผลิตคาดการณ์โดยใช้การถดถอยแบบหลายตัวlways เริ่มต้นด้วยการตารางข้อมูลที่ประกอบด้วยอัตราผลตอบแทนและเป็น series agrometeorological และตัวแปรอื่น ๆที่จะคิดว่า การกำหนดอัตราผลตอบแทน อีตัวxample ของตารางดังกล่าวจะได้รับด้านล่าง(ภาพประกอบ 8) กับข้อมูลจากมาลาวี ตารางดังกล่าวจะมักเรียกว่าเทียบ"เมทริกซ์"Aregression สมการ (มักจะเป็นแบบเชิงเส้น) มาระหว่างผลผลิตพืช และ การตัวแปร agrometeorological ตัวอย่าง ผลผลิต = 5 + 0.03Rainเดือนมีนาคม−0.10TC มิถุนายนมีผลผลิตเป็นตันฮา-1 มีนาคมมิถุนายนอุณหภูมิในองศาเซลเซียสและฝนมม. นอกเหนือจากการความเรียบง่าย ข้อดีหลักของสมการเป็นราคาจริงที่คำนวณ (1)ทำได้ด้วยตนเอง, (2) ข้อมูล requirements จะจำกัดการnd (3) ความสะดวกในการมาของสมการที่ใช้แพคเกจทางสถิติมาตรฐานหรือกระดาษคำนวณ

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

การคาดการณ์อัตราผลตอบแทน Agrometeorological ใช้หลายถดถอย
lways
เริ่มต้นด้วยตารางของข้อมูลที่มีอัตราผลตอบแทนและ
eries ของตัวแปร agrometeorological และอื่น ๆ
ที่มีความคิดในการกำหนดอัตราผลตอบแทน อี
xample เช่นโต๊ะจะได้รับดังต่อไปนี้
(ภาพประกอบ 8) กับข้อมูลจากมาลาวี ตารางดังกล่าวมักจะเรียกกันว่า
"การสอบเทียบเมทริกซ์."
สม Aregression (ปกติเชิงเส้น)
ที่ได้มาระหว่างผลผลิตและหนึ่งหรือตัวแปรagrometeorological เช่นอัตราผลตอบแทน = 5 + 0.03Rain มีนาคม-0.10T C มิถุนายนกับผลผลิตตันฮ่า-1 ปริมาณน้ำฝนในเดือนมีนาคมมิลลิเมตรและอุณหภูมิมิถุนายนใน° C นอกเหนือจากที่เรียบง่าย, ข้อได้เปรียบหลักของสมการที่เป็นความจริงที่ว่า (1) การคำนวณสามารถทำได้ด้วยตนเอง(2) อาร์ข้อมูลequirements จะ จำกัดครั้ง (3) ความสะดวกในการมาของสมการโดยใช้โปรแกรมสำเร็จรูปทางสถิติมาตรฐานหรือสเปรดชีต.

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

ผลผลิต agrometeorological การพยากรณ์โดยใช้การถดถอยพหุคูณเป็น lways เริ่มต้นด้วย

ตารางข้อมูลที่มีผลผลิตและ S
eries และตัวแปรอื่น ๆของ agrometeorological
ซึ่งมีความคิดที่จะกำหนดผลผลิต e
ตัวอย่างเช่นโต๊ะให้ข้างล่าง
( ภาพประกอบ 8 ) กับข้อมูลจากมาลาวี ตารางดังกล่าวมักจะถูกเรียกว่า " ปรับแต่ง

เมทริกซ์ .สมการ aregression ( ปกติเชิงเส้น ) ได้มาระหว่างผลผลิตพืชและหนึ่งหรือมากกว่าหนึ่ง

agrometeorological ตัวแปร เช่น ผลผลิต = 5 มีนาคม 0.03rain

− 0.10t
c จูน
ที่มีผลผลิตในตันฮา

- 1 มีนาคมและมิถุนายนปริมาณน้ำฝนมิลลิเมตรอุณหภูมิองศา นอกเหนือจาก
ความเรียบง่าย ข้อได้เปรียบหลัก ของสมการคือความจริงที่ว่า ( 1 ) คํานวณสามารถ
ทําได้ด้วยตนเอง ( 2 ) equirements r

เป็นข้อมูลจะถูก จำกัดและ ( 3 ) ความสะดวกในการใช้มาตรฐานสถิติสมการ

แพคเกจหรือสเปรดชีต