اختبار كفاءة استخدام الأساليب الإحصائية في التنبؤ بإنتاج القمح

Authors

  • عبد القادر القاسم
  • جمال طقطق
  • شباب ناصر
  • إبراهيم اسبر

Abstract

يهدف البحث إلى التعرف على أهم الأساليب الإحصائية، وقدرتها التنبؤية من خلال اختبارها على إنتاج القمح والعوامل المؤثرة فيه.

وقد استخدم العديد من نماذج التنبؤ، كالنموذج الخطي، والنموذج الآسي ، والنموذج اللوغارتمي..الخ ، وقد بلغت الكميات المتنبأ بها في عام 2020  للعوامل المؤثرة( السكان - المساحة الكلية المروية - المساحة المزروعة بالقمح البعل- المساحة المزروعة بالقمح المروي- الإنتاجية البعلية- الإنتاجية المروية- الأسمدة) ، على التوالي:

(.571.862- 5090.842-1628.95-1350.369-963.6621-2042.292-24109.57)، بعدئذ تم استخدام أسلوب الانحدار المتعدد، واعتبار كمية الإنتاج من القمح (المروي – البعل  )   كمتغير تابع، واعتبار المتغيرات المؤثرة كمتغيرات مستقلة، وتمت المفاضلة بين نماذج التنبؤ المختلفة، تبعاً لقيمة معامل التحديد،  وقيمة معامل الارتباط ، بالإضافة إلى مجال الثقة، وقيمة F.

وقدرت كمية القمح المروي حتى عام 2020 ، بـ 5412.415 ألف طن, والبعلي بـ 1594.529ألف طن, وختم هذا البحث بالنتائج والتوصيات.

La recherche vise à connaître les méthodes les plus importantes et leur pouvoir de prévision à travers leur examen sur la production du blé et les facteurs qui y influent.

Plusieurs méthodes de prévision ont été utilisées par exemple  la méthode linéaire, la méthode expotentielle et la méthode logarithmique…etc . Les quantités prévues en 2020 des facteurs influents ont atteint (population, superficie totale irriguée, superficie cultivée de blé non irriguée, superficie cultivée de blé irriguée, la rentabilité non irriguée , la rentabilité irriguée, les engrais) respectivement :

" 571.862 – 5090.842 – 1628.95 – 1350.369 – 963.6621 – 2042.292 – 24109.57"

Ensuite, on a utilisé la méthode de régression multiple et on a considéré la quantité de production du blé (irrigué – non irrigué) comme un variable dépendant , et considéré les variables influents comme des variables indépendants, la différenciation entre ces diverses méthodes de prévision selon la valeur de coefficient de limitation , et la valeur du coefficient de corrélation, en plus du domaine de la confiance et la valeur F.

La quantité du blé irrigué a été estimée jusqu'à 2020 par (5412415) mille tones et les non irrigué par (1594.529) mille tones .

Cette recherche aboutit à des résultats et à des  recommandations.

Downloads

Published

2019-02-03

How to Cite

القاسم ع. ا., طقطق ج., ناصر ش., & اسبر إ. (2019). اختبار كفاءة استخدام الأساليب الإحصائية في التنبؤ بإنتاج القمح. Tishreen University Journal- Economic and Legal Sciences Series, 29(4). Retrieved from https://journal.tishreen.edu.sy/index.php/econlaw/article/view/7546

Issue

Vol. 29 No. 4 (2007): العلوم الاقتصادية والقانونية

Section

Articles

License

Creative Commons License

This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International License.

  • The authors retain the copyright and grant the right to publish in the magazine for the first time with the transfer of the commercial right to Tishreen University Journal of Research and Scientific Studies - Economic and Legal Sciences

     Under a CC BY- NC-SA 04 license that allows others to share the work with of the work's authorship and initial publication in this journal. Authors can use a copy of their articles in their scientific activity, and on their scientific websites, provided that the place of publication is indicted in  Tishreen University Journal of Research and Scientific Studies - Economic and Legal Sciences   .  The Readers have the right to send, print and subscribe to the initial version of the article, and the title of Tishreen University Journal of Research and Scientific Studies - Economic and Legal Sciences Publisher

  • journal uses a CC BY-NC-SA license which mean

    You are free to:

    • Adapt — remix, transform, and build upon the material
    •  
    • The licensor cannot revoke these freedoms as long as you follow the license terms.

  • Attribution — You must give appropriate credit, provide a link to the license, and indicate if changes were made. You may do so in any reasonable manner, but not in any way that suggests the licensor endorses you or your use.

  • NonCommercial — You may not use the material for commercial purposes.

  • ShareAlike — If you remix, transform, or build upon the material, you must distribute your contributions under the same license as the original.

  • No additional restrictions — You may not apply legal terms or technological measures that legally restrict others from doing anything the license permits.