133›
Все это затрудняет прогнозкрозание роста ® эффектив-
ности сельскохоаяйственного производства в результате осу-.
цествления мероприятий ло рековструкции, — 
/
На наи вагляд, названные выше затруднения могут быть
в 
значительной мере преодолены при использозван в экономи-
ческих расчетах многоакторного статистического анализа в
комбинации с моделями и методани прогнозированя»
: 
С этой целью был разработан комбинированный адгориты
построения динейной либо нелинейной регрессионной модели,
сочетающей преимуцества 
основных существующих методов, Рад-
работанный адгорити позволяет включитЬ В модедь дюбые из
возможных регроссоров, в 7„ Ч, любые нединейные функции, ко-
торые вприорно следует считать влияющими на функцию отклика.
В качество исходной статистической информации одухит матрица
ваблюдений, используемая в теории пассивного экслеричента,
Предлагаемый влгорити обладает следующиии отличилельны-
ми особенностями:
Т. В основе идей алгоритма лекит комбивация из итера-.
ционных методов и классического пегового метода,
2. Рошение волроса о включении очередного регрессора в
модель осуществляется на основе — Р-критерая Фишера, а исклю-.
чение - с ПОШОЩЬЮ 
—критерия,
3. Алгориты в равной мере осуществляет построёние как.
нелинейной, так и линейной регрессионной модели,
На заключительном этале исследования было осуществле-
но построение статистической зависимости Рида:
З -щ*Ёп„тпо.... * 
(
с последующим получением прогвоза основных показателей сель-
скохозяйственного производства на основании соотношения
— Заа= оф оиати*анибть, 
(2)
В качестве выходных функций были приняты следуювие пока-
затели?
Ч, - изменение чистой продужции в расчете на Т га оро-
паемой плоцади, р/га;