Статистический анализ природно-климатических условий Северо-Запада России, обуславливающих производство кормов из трав : STATISTICAL ANALYSIS OF CLIMATIC CONDITIONS IN THE NORTH-WEST RUSSIA AFFECTING GRASS FODDER PRODUCTION

• Main Authors: А. М. Валге, А. И. Сухопаров
• Format: Report
• Language: unknown
• Published: Технологии и технические средства механизированного производства продукции растениеводства и животноводства 2018
• Subjects: производство кормов; стохастические факторы; факторный анализ; кластерный анализ; группировка факторов; fodder production; stochastic factors; factor analysis; cluster analysis; grouping of factors; North-West Russia
• Online Access: https://dx.doi.org/10.24411/0131-5226-2018-10038; https://cyberleninka.ru/article/n/statisticheskiy-analiz-prirodno-klimaticheskih-usloviy-severo-zapada-rossii-obuslavlivayuschih-proizvodstvo-kormov-iz-trav/pdf

В статье представлены два метода применения многомерного статистического анализа для описания факторов стохастического характера, влияющих на технологический процесс производства кормов из трав. Факторный анализ позволяет сгруппировать факторы, отличающиеся различной физической размерностью, дискретностью в отдельные группы. Кластерный анализ выявляет схожесть анализируемых объектов внутри групп на основании параметров значений факторов в многомерном пространстве. Выполненный статистический анализ определил, что при прогнозировании технологического процесса производства кормов из трав ряд факторов стохастического характера следует сгруппировать по группам и рассматривать их в совокупности внутри группы. : The article presents two methods of using multivariate statistical analysis to describe the factors of stochastic nature, which affect the technological process of grass fodder production. Factor analysis allows arranging the factors, which are of different physical quantity and dimensional resolution, in individual groups. Cluster analysis reveals the similarity of the analysed objects within the groups based on the factors’ values in the multidimensional space. The performed statistical analysis showed that prediction of the technological process of grass fodder production requires to arrange a number of stochastic factors into groups and to consider them together within the group.