Procedure of the Generalized Linear Model for the Analysis of Agricultural Researche Results

Abstract

Рассмотрены основные этапы моделирования результатов сельскохозяйственных исследований с использованием процедуры обобщенной линейной модели, показаны ее преимущества и возможности при анализе данных полевых опытов. Приведены примеры использования процедуры для оценки статистической значимости влияния факторов агротехнических опытов, построения доверительных областей выборочных параметров и проверки гипотез. Показано, что моделью, адекватно отражающей влияние предшественников (кукурузы на зеленую массу, гороха на зерно и ячменя) и нормы удобрений (2 и 4 ц/га азофоски) на урожайность озимой пшеницы сорта Московская 39, является двухфакторная линейная модель дисперсионного анализа, причем влияние предшественника больше влияния нормы минеральных удобрений. Получены мнк-оценки параметров модели, доверительные интервалы эффектов предшественников и норм удобрений. Доказано, что оптимальными для повышения урожайности озимой пшеницы являются предшественник горох и норма азофоски 4 ц/га. Сформированы однородные группы предшественников по критерию множественного сравнения Тьюки, при этом предшественник горох образует самостоятельную подгруппу, обеспечивающую большую урожайность озимой пшеницы, а ячмень и кукуруза входят в общую подгруппу предшественников, обеспечивающих меньшую урожайность. Получены двухфакторные линейные модели дисперсионного анализа, которые также адекватно отражают влияние предшественников и нормы удобрений на показатели качества зерна озимой пшеницы сорта Московская 39 -содержание сырого белка и клейковины. Доказано, что, как и для урожайности, оптимальными являются предшественник горох и норма азофоски 4 ц/га. Предложено визуально оценивать качество моделирования путем сравнения диаграмм зависимости показателей продуктивности от уровней факторов, построенных по фактическим и расчетным данным. Существенным преимуществом использования процедуры обобщенной линейной модели для анализа результатов полевых опытов является возможность моделирования по средним данным, при отсутствии информации по повторностям, что позволяет строить модели по данным публикаций.Ключевые слова: озимая пшеница, предшественники, норма удобрений, обобщенная линейная модель, дисперсионный анализ, статистическая значимость, критерий Тьюки, различия средних

Technologies of intellectual analysis of the data in agricultural research

“…Only a small number of studies use single-factor analysis of variance and very rarely multifactor generalized linear models" [5, p. 27]. The situation in crop production is not better [7].…”