Меню
Главная
Авторизация/Регистрация
 
Главная arrow Информатика arrow Информационные технологии в агрономии

Геометрическая интерпретация и графический средство решения задач линейного программирования.

Графики и диаграммы являются важным средством выражения и анализа полученных экспериментальных данных. Графическое изображение одновременное дает наглядное представление о результатах эксперимента, что позволяет глубоко оценить физическую сущность исследуемого процесса (объекта), выявить типичные соотношения и связи, оценить степень согласования экспериментальных и теоретических исследований, определить тенденции развития, охарактеризовать структуру, оценить географическое размещение объектов. Преимуществами статистических графиков и диаграмм есть выразительность, доходчивость, наглядность, лаконичность универсальность. Статистические графики позволяют мгновенно охватить и осмыслить совокупность показателей. При этом графическая обработка экспериментальных данных не столь суровая, как аналитическая, зато она проста и наглядна.

Графики классифицируются по трем характеристикам:

- по способу построения (форме) графического образа;

- по задачам, решаемым с помощью графических изображений;

- по геометрическим признакам, изображающие статистические показатели и соотношение.

в Зависимости от способа построения графиков выделяют: линейные (статистические кривые), плоские и объемные (рис. 63). Классифицируя графики по заданию, различают диаграммы и статистические карты. Среди диаграмм выделяют диаграммы сравнения, структурные диаграммы, диаграммы динамики. Статистические карты делятся на картограммы и картодиаграммы [42].

Классификация графических изображений относительно графической интерпретации числовых данных

Рис. 63. в Классификация графических изображений относительно графической интерпретации числовых данных

Построение и реализация математических моделей.

С развитием и распространением научно-технического прогресса, углублением специализации и повышением концентрации кооперации и агропромышленной интеграции существенно расширяется использование математических моделей. Они позволяют значительно упростить планирование и выполнение экспериментов, моделировать поведение и взаимодействие различных естественных систем, биологических явлений или процессов, с учетом факторов имеющих на них влияние.

В агрохимических исследованиях широко используют математические методы для оценки точности опытов и достоверности полученных результатов, выявление зависимости между удобрениями и урожаем, моделирование процессов поглощения растениями, превращения в почве и потерь питательных веществ из Почвы и удобрений, прогнозирования изменений почвенного плодородия и потребности в удобрениях, для энергетической и экономической оценки применения удобрений с использованием современной вычислительной техники.

Математическая модель - система математических отношений, знаковых логических выражений, отражающих определенные стороны исследуемого объекта [6, с. 7].

Математическим моделированием называют формализованную подачу закономерностей поведения реальных систем в виде абстрактных математических аналогов (систем уравнений и неравенств) [6, с. 7]..

Оценка состояния и прогнозирования агрономических систем на основе методов корреляционно-регрессионного анализа.

Использование статистического анализа в многих агрономических исследованиях, играет роль определения зависимостей между двумя или несколькими признаками, установить связь. Математические модели описывают и в формализованном виде реальные системы, имитируя их поведение в реальной среде. Любое исследование с методологической точки зрения можно свести к решению трех основных задач:

1) выявления количественных и качественных различий между явлениями, которые наблюдаются;

2) определение причинно-следственных связей, вызывающих эти различия;

3) направления использования этих связей [68, с. 94].

Например, увеличение дозы удобрений на некоторую величину в каждом конкретном случае дает прирост урожая, вследствие изменения других факторов (качества почвы, наличия влаги).

Выявления количественной меры влияния того или иного фактора на результаты, процессы и явления называется корреляцией, т. е. когда одному значению аргумента соответствуют несколько значений функции. Получении связи корреляционными.

Корреляция (взаимное соотношение показателей, зависимость явлений) делится с направлением, формой, силой и количеством связей. По направлению они бывают прямые и обратные. Прямая корреляция наблюдается, когда с увеличением одного признака другой признак также увеличивается. Например

 
< Предыдущая   СОДЕРЖАНИЕ   Следующая >
 
Предметы
Агропромышленность
Банковское дело
БЖД
Бухучет и аудит
География
Документоведение
Естествознание
Журналистика
Инвестирование
Информатика
История
Культурология
Литература
Логика
Логистика
Маркетинг
Математика, химия, физика
Медицина
Менеджмент
Недвижимость
Педагогика
Политология
Политэкономия
Право
Психология
Региональная экономика
Религиоведение
Риторика
Социология
Статистика
Страховое дело
Техника
Товароведение
Туризм
Философия
Финансы
Экология
Экономика
Этика и эстетика
Прочее