Заключение. 
Технология применения современных компьютерных методов для анализа агрохимических данных

В заключении можно сказать, что дисперсионный анализ вполне применим для обработки индивидуальных агрохимических показателей. В то же время, в случае, если необходимо связать несколько показателей между собой, мы рекомендуем при математической обработке агрохимических данных полностью отказаться от использования коэффициента корреляции и классической регрессии, и пользоваться множественной регрессией. Для повышения прогностических возможностей уравнения регрессии целесообразно использовать данные за несколько лет. При этом необходимо учитывать, что зависимость между агрохимическими показателями и урожайностью может носить нелинейный характер.

Литература

• 1. Айвазян С. А. Статистическое исследование зависимостей (Применение методов корреляционного и регрессионного анализов к обработке результатов эксперимента). — М.: Металлургия, 1968. — 227с.
• 2. Айвазян С. А. и др. Классификация многомерных наблюдений. — М.: Статистика, 1974. — 240 с.
• 3. Андерсон Т.

  Введение

  в многомерный статистический анализ. — М.: Физматгиз, 1963. — 500с.

• 4. Ахназарова С. Л. Оптимизация эксперимента в химии и химической технологии. — М.:Высш. школа, 1978. -319 с.
• 5. Берк К., Кейри П. Анализ данных с помощью Mikrosoft Excel. -М.: Издательский дом «Вильямс», 2005. — 560 с.
• 6. Боровиков В. П., Боровиков И. П. Statistika — статистический анализ и обработка данных в среде Windows. — М.: Филинъ, 1998. — 592 с.
• 7. Бугаков П. С., Чупрова В. В. Агрономическая характеристика почв земледельческой зоны Красноярского края. — Красноярск: Издательство Красноярского государственного аграрного университета, 1995. — 176 с.
• 8. Должников В. А., Колесников Ю. А. Mikrosoft Excel 2004. — СПб.: БХВ — Питер, 2001. — 656 с.
• 9. Дубров А. М. Многомерные статистические методы. — М.: Финансы и статистика, 1998. — 346 с.
• 10. Дъяконов В. Mathematika 4. — СПб: Питер, 2001. — 656 с.
• 11. Зелинский С. Excel 2003. — СПб.: Лидер, 2005. 496с.
• 12. Кендалл М., Стьюарт А. Многомерный статистический анализ и временные ряды. — М.: Наука, 1976
• 13. Кудрявцев С. М. Оформление дипломного проекта на компьютере. — М.: ДМК Пресс, 2004. — 224с.
• 14. Лакин Г. Ф. Биометрия. — М.: Высш. школа, 1990. 352 с.
• 15. Любимцев А. А. Дисперсионный анализ в биологии. — М.: Издательство МГУ, 1986. — 200 с.
• 16. Минеев В. Г. Агрохимия. — М.: Издательство МГУ, 1990. — 486 с.
• 17. Муравин Э. А. Агрохимия. — М.: Колос, 2003. — 384 с.
• 18. Муха В. Д., Картамышев Д. В. Агропочвоведение. — М.:КолосС, 2003. -528 с.
• 19. Плохинский Н. А. Биометрия. — М.: Издательство МГУ, 1970. — 367 с.
• 20. Поллард Дж. Справочник по вычеслительным методам статистики. — М.: Финансы и статистика, 1982. — 344 с.
• 21. Танделов Ю. Г. Плодородие и эффективность удобрений в Средней Сибири, — М.: Издательство МГУ, 1998. — 302 с.
• 22. Харман Г. Современный факторный анализ. — М.: Статистика, 1972. — 486 с.