ارسل ملاحظاتك

ارسل ملاحظاتك لنا







تقدير دالة إنتاج القمح بمحلية دنقلا باستخدام الانحدار المتعدد

العنوان بلغة أخرى: Estimate Wheat Production in Dongola Locality Using Multiple Regression Method
المصدر: مجلة جامعة دنقلا للبحوث العلمية
الناشر: جامعة دنقلا - كلية الدراسات العليا
المؤلف الرئيسي: جابر، عيد مساعد علي (مؤلف)
المجلد/العدد: مج10, ع19
محكمة: نعم
الدولة: السودان
التاريخ الميلادي: 2020
الشهر: يونيو
الصفحات: 43 - 62
رقم MD: 1200980
نوع المحتوى: بحوث ومقالات
اللغة: العربية
قواعد المعلومات: EduSearch, HumanIndex
مواضيع:
رابط المحتوى:
صورة الغلاف QR قانون

عدد مرات التحميل

4

حفظ في:
المستخلص: تهدف هذه الدراسة لتقدير دالة إنتاج القمح بمحلية دنقلا باستخدام أسلوب الانحدار المتعدد. استخدم المنهج التحليلي وكانت أداة الدراسة هي التقارير المعتمدة بوزارة الزراعة بالولاية الشمالية بإداراتها المختلفة، وبما أن المتغير التابع هو الإنتاج، والمتغيرات المستقلة (المساحة والتقاوي والتمويل) تم تطبيق أسلوب الانحدار المتعدد على البيانات المعتمدة من وزارة الزراعة بإداراتها المختلفة في الفترة من 2000 إلى 2014 م. أظهرت النتائج معنوية النموذج كما أظهرت النتائج أن المتغير المستقل (المساحة) ذو علاقة معنوية بالإنتاج بمستوى معنوي أقل من 0.05 كما أظهرت النتائج أن للمتغير (التقاوي) علاقة عكسية مع كمية الإنتاج وفق قانون الطلب، أما متغير التمويل فكان مستوى معنويته أكبر من 0.05 وهذا يدل على أن قيمة المعلمة تقترب من الصفر أو أن متغير التمويل ليس له أثر على متغير الإنتاج. أهم التوصيات هي الاهتمام بزراعة المساحات الصالحة للزراعة مع التخطيط الجيد لذلك، والتركيز على أن تحل القوى الآلية محل القوى البشرية في جميع المراحل. زيادة نسب التمويل لمساعدة المزارعين والتوسع في مجال الاستثمار الزراعي.

The research aims to estimate wheat production in Dongola locality using multiple regression method. The researcher used the analytical method; the study tool used the reports of different managements of the Ministry of Agriculture in Northern state. Since the dependent variable is the production and independent variables (size, seeds and financing) the multiple regression method is applied based on data collected from different managements of the Ministry of Agriculture in the period from 2000 to 2014. These results showed significant model and the results showed that the independent variable with a significant relation to production level of less than 0.05 moral spaces, and the results also showed that the variable seeding has inverse correlation with amount of production in accordance with the law of demand. The funding variable moral level is greater than 0.05, and this indicate that the value of the parameter close to zero or the funding variable has no effect on the production variable. The most important recommendations are the importance of cultivation areas valid for agriculture with good planning, and replacing manpower with mechanism at all stages and increased funding ratios to help farmers and expansion in the field of agriculture investment.