Перспективи створення і застосування парних та множинних кореляційно-регресійних моделей для ветеринарного забезпечення бджільництва

Abstract

У тваринництві, зокрема бджільництві, наявна значна кількість незалежних консультаційних послуг, які дають змогу аналізувати продуктивність галузі залежно від стану моніторингу хвороб та проведення профілактичних заходів щодо підтримки належного здоров'я бджолиних сімей. Для надання експертних консультацій ці послуги мають бути забезпечені якісними даними та точним статистичним аналізом. Саме статистичний аналіз може надати чіткі вказівки щодо інтерпретації результатів, та вказати напрями удосконалення профілактики хвороб. На сьогодні наявні нерозкриті питання щодо покращення заходів захисту від інфекційних хвороб бджіл, оскільки різноманітні фактори, зумовлені впливом природних та антропогенних чинників, багатовекторно діють на економічні результати бджільництва. Тому експериментальне застосування різних видів кореляційно-регресійного аналізу у цій галузі через побудову парних і багатофакторних залежностей, та їх статистична інтерпретація визначили мету роботи. Досліджувана кореляційно-регресійна модель містить чотири сукупності ознак: результативну змінну (y) – маса меду із соняшнику, отриманого з 20 різних пасік за один медозбір, і факторні змінні: x1 – температура повітря на пасіках; x2 – об’єм пробіотика Ентеронормін Йодіс + Se для стимуляції імунної системи, як один із методів профілактики; x3 – кількість бджолосімей на кожній пасіці. Отримані лінійні рівняння регресії, що виявляють залежності продуктивності пасік від включених у модель регресії факторів. За результатами кореляційно-регресійного аналізу, парні коефіцієнти кореляції показали, що зв’язок між температурою повітря на пасіці та кількістю виробленого меду – середній (r1 =0,666); зв’язок між кількістю внесеного пробіотика на одну рамку та кількістю виробленого меду – тісний (r2 =0,813); зв’язок між кількістю бджолосімей та кількістю виробленого меду – середній (r3 =0,633). Коефіцієнти регресії показують, як варіюватиме значення маси меду, отриманого на пасіці, за зміни кожної факторної ознаки на одиницю при фіксованих показниках інших ознак включених у рівняння. Зокрема підвищення температури на 1 ºС збільшує масу меду на 216,74 кг на кожній пасіці, а підвищення концентрації Ентеронормін Йодіс + Se на 1 см3 , з розрахунку на одну рамку, збільшує приніс нектару на 1,12 кг для однієї бджолиної сім’ї. Коефіцієнт множинної детермінації (R2 = 0,954163) регламентує наявність тісного зв’язку у створеній моделі (досліджені фактори на 95 % визначають продуктивність пасіки). Отже, моделювання у вигляді лінійного та множинного кореляційно-регресійного аналізу є здійсненним у галузі бджільництва. В животноводстве, в частности и пчеловодстве, существует значительное количество независимых консультационных услуг, которые позволяют анализировать производительность отрасли в зависимости от состояния мониторинга болезней и проведения профилактических мероприятий по поддержанию надлежащего здоровья пчелиных семей. Для предоставления экспертных консультаций эти услуги всегда должны быть обеспечены качественными данными и точным статистическим анализом. Именно статистический анализ может предоставить четкие указания по интерпретации результатов, и указать направления совершенствования профилактики болезней. На сегодня существуют проблеммы связанные с улучшением мер защиты от инфекционных заболеваний у пчел, так как различные причины, обусловленные природными и антропогенными факторами, оказывают поливекторное влияние на экономические показатели пчеловодства. Поэтому экспериментальное применение различных видов корреляционно-регрессионного анализа в этой отрасли путем построения парных и многофакторных зависимостей и их статистическая интерпретация определили цель работы. Исследуемая корреляционно-регрессионная модель содержит четыре совокупности признаков: результативную переменную (y) – количество меда, полученного из 20 различных пасек за один сезон и факторные переменные: x1 – температура воздуха на пасеках; x2 – количество пробиотика Энтеронормин Йодис + Se для стимуляции иммунной системы, как один из методов профилактики; x3 – количество пчелосемей на каждой пасеке. Получены линейные пропорциональные зависимости производительности пасек от включенных в модель регрессии факторов. По результатам корреляционно-регрессионного анализа, парные коэффициенты корреляции показали, что связь между температурой воздуха на пасеке и количеством произведенного меда – средняя (r1 = 0,666), связь между количеством внесенного пробиотика на одну рамку и количеством произведенного меда – тесная (r2 = 0,813), связь между количеством пчелосемей и количеством произведенного меда – средняя (r3 = 0,633). Коэффициенты регрессии показывают как варьирует количество меда, полученного на пасеке, при изменении каждого факторного признака на единицу при фиксированных показателях других признаков, включенных в уравнение. Так, повышение температуры на 1 °С увеличивает массу меда на 216 кг на каждой пасеке, а повышение концентрации Энтеронормин Йодис + Se на 1 см3 , в расчете на одну рамку, увеличивает принос нектара на 1,12 кг для одной пчелиной семьи. Коэффициент множественной детерминации (R2 = 0,954163) регламентирует наличие тесной связи в созданной модели (исследованы факторы на 95 % определяют производительность пасеки). Поэтому моделирование в виде линейного и множественного корреляционно-регрессионного анализа является осуществимым в области пчеловодства.