Ви є тут

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

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.

Ключові слова: бджільництво, моделювання, системний аналіз, факторні та результативні ознаки.

  1. Temporal analysis of the honey bee microbiome reveals four novel viruses and seasonal prevalence of known viruses, Nosema, and Crithidia/ C.E. Runckel et al. PLoS One. 2011. Vol. 6. Doi:10.1371/journal.pone.0020656.
  2. Evans J.D., Schwarz R.S. Bees brought to their knees: microbes affecting honey bee health. Trends in Microbiology. 2011. Vol. 19. P. 614–620. Doi:10.1016/j. tim.2011.09.003 PMID: 22032828.
  3. Pathogen webs in collapsing honey bee colonies/ R.S. Cornman et al. PLoS One. 2012. Vol. 7 (8). Doi:10.1371/ journal.pone.0043562.
  4. Comprehensive Bee Pathogen Screening in Belgium Reveals Crithidia mellificae as a New Contributory Factor to Winter Mortality/J. Ravoet et al. PLos One. 2013. Vol. 8. Doi:10.1371/ journal.pone.0072443.
  5. A national survey of managed honey bee 2013– 2014 annual colony losses in the USA/ K.V. Lee et al. Apidologie, 2015. Vol. 46. P. 292–305.
  6. Multiyear survey targeting disease incidence in US honey bees/ K. Traynor et al. Apidologie. 2016. Vol. 47. P. 325–347. Doi:10.1007/s13592-016-0431-0
  7. A national survey of managed honey bee 2014– 2015 annual colony losses in the USA/ N.P. Seitz et al. Journal of Apicultural Research. 2016. Vol. 54. P. 292–304.
  8. Маннапова Р.А., Хоружий Л.И., Залилова З.А. Корреляционно-регрессионные модели в пчеловодстве. Международный журнал прикладных и фундаментальных исследований. 2012. Вып. 7. С. 137–138. URL:https:// applied-research.ru/ru/article/view?id= 2795.
  9. Бродський Ю. Б., Николюк О. М. Економетрика: методичні рекомендації. Житомир: ЖНАЕУ, 2016. 128 с.
  10. Sahu P.K. Statistical Inference. In: Applied Statistics for Agriculture, Veterinary, Fishery, Dairy and Allied Fields. Springer, India: New Delhi. 2016. P. 133–194. Doi:10.1007/978-81-322-2831-8_6.
  11. Kumari K., Yadav S. Linear regression analysis study. Journal of the Practice of Cardiovascular Sciences. 2018. Vol. 4 (1). P. 33–36. Doi:10.4103/jpcs.jpcs_8_18.
  12. Petrie A., Watson P. Statistics for veterinary and animal science. John Wiley & Sons, 2013. 408 p.
  13. Honey bee (Apis mellifera) colony health and pathogen composition in migratory beekeeping operations involved in California almond pollination/ W. Glenny et al. PloS One. 2017. Vol. 12 (8). Doi:10.1371/journal. pone.0182814.
  14. Saleem A., Dandigi M. N., Kumar K. V. Correlation-regression model for physico-chemical quality of groundwater in the South Indian city of Gulbarga. African Journal of Environmental Science and Technology. 2012. Vol. 6 (9). P. 353–364. Doi:10.5897/AJEST12.047.
  15. Sarı F., Ceylan, D.A. Site suitability analysis for beekeeping via analythical hyrearchy process, Konya Example. ISPRS Annals of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences. 2017. Vol. 4. P. 345–350.
  16. Zhang S., Lin T. Correlation, regression and path analysis between yield traits and yield of Yong you No. 9. Agricultural Science & Technology-Hunan. 2011. Vol. 12(4). P. 517–519.
  17. Treetrapetch N., Jamjumrus T., Chantanasombat W. Factors Affecting the Success of Thai Beekeepers in Beekeeping. 2021. Vol. 1 (12). 174 p.
  18. Verma J. P. Correlation and Regression Techniques. In Statistics and Research Methods in Psychology with Excel. Springer, Singapore. 2019. P. 237–289. Doi:10.1007/978- 981-13-3429-0_7.
  19. Prevalence and seasonal variations of six bee viruses in Apis mellifera L. and Varroa destructor mite populations in France/ D. Tentcheva et al. Applied and Environmental Microbiology. 2004. Vol. 70. P. 7185–7191. Doi:10.1128/AEM.70.12.7185-7191.2004.
  20. Abejew T. A., Zeleke Z. M. Study on the beekeeping situation, the level of beekeepers knowledge concerning local honeybee subspecies, their productive characteristics, and behavior in Eastern Amhara Region, Ethiopia. 2017. Doi:10.1155/2017/6354250.
ДолученняРозмір
PDF icon galatiuk_1_2021.pdf1.31 МБ