统计学在农业领域的应用

牛 静

（青岛酒店管理职业技术学院，山东 青岛 266100）

农业作为与民生福祉息息相关的行业，不但需农业研究者根据生产现状提出若干改良性技术以实现预期产能，还需农业数据研究者拥有远见意识，参照农作物生长发育规律，进行适当改良以达到生产成本优化。应用统计学知识于农业领域，可让更多优种出现，并根据理论性研究方法，达到对应效果。

1 农业实验数据的预期研究内容分析

1.1 分析农作物与病虫害的数量变化规律

农作物的生长环境多有病虫害，在近年来人为防治技术得以优化的同时，昆虫与病原体生物对农作物的侵蚀也将带来一定财产损失。部分农作物的生长具有季节性特点，当病虫害被用高清可视的数据统计后，农作物的生长过程将具有可控特点，并可将每阶段生长过程得以细化考量。

1.2 为改良农作物生产质量提供数据依据

农业技术还可通过改良农作物生产质量途径优化，在使用实验数据加以论证时，农作物生产过程将拥有对应规律，自然灾害、人为破坏等因素都将影响农作物最终收获季产能，在看到农作物产品质量多年来得到明显提升后，还可分生出相关行业进一步发展。

1.3 利用数据得出农作物生长基本规律

通过统计实验数据过程，让农作物在不同因素下的生长规律被量化清晰呈现，在对生物在对应季节的产能进行分析时，导入多年来的农作物生长数据，可让分析结果具有现实意义，也可使用数理统计方法（最小二乘法、线性回归法、因子分析法等）完成对相关数据的精准计算。

1.4 比对不同地区相同农作物产能

在种植相同农作物时，结合不同地区气候与农民种植技术掌握熟练性、地形分析实验数据时，可让实验结果的比对效果有效凸显，为此，可总结对应农产品的最适宜生长地区，以进一步提升产能，达到效益持续增长的目标[1]。

1.5 在范围内允许存在统计误差

在收集实验数据和统计整理数据时，误差是在所难免的，为此，可通过减少人为因素方式，提高统计效率，对农业数据的分析也将具有科学性，对指标与变量的分析过程可让人工计算过程趋于简洁，最终得出的计算结果与预估的结果吻合度高。

2 统计农业实验数据的预期目标探索

2.1 实现农业相关数据计算的低误差

统计农业数据的主要目的是提高农作物产量，虽然自动化农业生产技术得到了推广，但部分场合的人工计算统计过程仍不可或缺，土壤环境与气候变化也将无法被人为干预，为此，可根据预期产能值，对生长过程加以控制，并提升人工统计计算准确性，确保生物指标测定数据翔实有效。

2.2 为研究地区农作物生长情况提供便利

当研究某地区农作物样本时，研究以往历史文献记载资料与数据是一大有效方式，生物的多样性也需通过合理的控制手段达到预期结果，对农作物生长发育全过程详细记录，使用对应计算模型达到预期效果，也将用管理维度适当优化农作物生长质量，促进农业科学发展。

2.3 根据数据统计结果总结统计方法是否合理有效

最终得出的数据统计结果在经过重重论证后生成，在不同统计方法与思想的作用下，最终得出的实验结果难免存在差异，若实验方法无较明显的问题，在使用合理实验方法前提下的实验结论将具有趋同一致性，对实验数据的统计与记录的详尽性也将间接对实验结果产生影响[2]。

2.4 对实验过程精心设计，以满足研究需求为目的

对实验过程的精心设计，不但让获取实验结果难度有所降低，还可促进农业技术研究。在撰写对应实验计划时，实验前对可能得到的所有实验情况加以预估，不但有效满足研究需求，还可确保最终实验过程还原性强，可有效反映地区农作物生长情况，并给出最佳生长模型。

2.5 用严谨求实的态度面对实验数据

计算实验数据时做到严谨求实，并可凭借百折不挠的研究精神达到对应研究目标，利用实验数据完成深层次计算时，也可让计算结果凸显计算质量。研究人员不但要客观尊重研究事实，还需抱着忘我的研究态度，不为追求数据好看而在数据上造假，最终得到的实验结果也将具有一定现实性意义。

3 现代化管理视阈下农业数据处理需具备的特点

3.1 准确性

实验数据的准确是保证研究结果具有论证性的关键，在实验过程清晰可控的同时，确保实验步骤与实验内容与计划契合度高，并可对环境的变化与相关研究因素的突变做出合理评判。在有效降低实验误差的同时，对数据的处理具有科学化特点，可有效提升实验效率。

3.2 代表性

让实验数据具有代表性则可通过减少实验次数、让实验一次性完成等多种途径达到预期目的，以至于相关研究数据可直接被引用到他人文献资料内，并可间接推动地区农业水平的持续增长而助力，为此合理设计实验过程，研究人员具备基本统计能力，遵循必要的统计计算原则，将让数据具有代表性[3]。

3.3 资料翔实性

完成相关研究必须参考相关资料，以达到研究目的。在浏览网络图书馆相关内容的同时，也可考虑请教对应领域专家学者，或通过民间走访等形式，通过与农民交谈的间隙了解农作物的真实生长情况，并拥有对资料的整理与运用能力，合理利用已掌握的资料与资源，达到预期研究效果。

3.4 还原仿生性

部分农业实验的研究是基于假设与猜想得以实现的，部分假设的结论可能有悖于前人得出的实验结论，为此让实验数据得以还原真实农业案例，并具有良好应用性与论证性，则可有效提升农业研究深度，助力农业经济发展的同时，让研究过程被他人参考。

3.5 管理高水平性

实现农业相关实验数据的准确计算，离不开相关研究人员对技术的执着与热爱，为此实验团队需按日制定研究计划，实验期内制定严格的管理制度与惩戒措施，领导带头执行计划内容，让高水平的管理团队加以辅佐，形成具有一定现实价值意义的研究成果。

4 实现高效率处理农业数据的路径探讨

4.1 实验准备阶段对实验过程作详细假设

在实验准备阶段，认真研读相关文献资料，因实现预期研究结论的研究方法不尽相同，需思考在现有条件下实验的大致完成方案，并可对实现实验目标的各种方法优劣性加以对比，在选择最佳方法的同时，对实验预期资金款加以评估，通过实验准备阶段较为充足的准备，有效提升实验效率与成功性。

4.2 对实验过程认真对待

做实验期间，不但要以身作则遵守对应实验规则，还需以一丝不苟的态度完成每个步骤，若需要到线下完成数理统计过程，还需在统计时仔细考虑对实验结果产生影响的因素，确保分析全盘化，计算的实验结果也可具有良好论证性，实验人员对专业知识的追求也将有所体现[4]。

4.3 处理数据使用专业化统计软件

在处理实验数据时，使用统计学常用的SPSS 软件即可实现预期功能，在将数据录入到软件后，通过较简洁的步骤即可实现预期功能，不但可实现对数据的采集与分析，还可在无需投入过多人力计算资源的前提下，实现预期功能的计算，软件不但在农业科学领域有所应用，还在计算医学实验数据时加以推广。

4.4 适当分析文献资料

适当使用与研究内容相关性高的研究资料，将让研究结果具有详实具体特点，在相关数据统计标准的支持下，研究内容真实性将得到保证，参考的文献资料一般具有代表性强的特点，在选择对应资料时也应完全遵照实验研究原则。

4.5 结束实验时对数据进行必要总结

在实验结束后，不但得到多次实验取标准差与平均值后的计算结果，还可根据统计学软件分析计算结果。对实验数据进行必要总结，不但让实验数据具有一定仿真还原度，还可让对应结论符合研究实际，实验数据从假设论证到得出结论的全过程一般需经过较漫长的时间，总结过程也是确保实验步骤的根本因素。

5 统计学在农业领域的应用研究

5.1 利用生物与数学的学科交叉性完成研究

在实现对应数理统计功能时，体现了生物与数学知识的学科交叉，也印证了生活处处有数学的观点。因相关实验一般要进行多次后才能得出最终结果，农作物本身的生长发育过程又存在干扰因素，可能对最终数理统计结果产生影响。

5.2 实现小麦粮食产量的翻倍增长

以种植小麦为例，当相关杂交改良农业生产技术被提出后，实验人员可通过多次计算取平均值方法达到预期目的效果，还可根据对应增量的函数关系，得到对应最佳投入与生产的实现路径，也可基于农业生产原理设计实验过程。

5.3 降低农药喷洒量，体现绿色农业观点

农药的过度喷洒会影响农作物质量与销售价格、存活率，在经过运输与食材加工步骤后，若农药残留没有被有效清除，则食品安全将成为一大关键问题，为此可根据农残检测与处理方法给出理想化计算模型，还可使用统计学软件得知对应农作物的最佳喷洒量。

6 结语

伴随人工智能与机器学习技术在农业生产领域应用，应用自动化模型对农业研究人员有利，通过互联网与手机的普及，让农民利用电子设备得知计算模型后完成对农作物生长的控制，进而实现农业收益提高。