Проанализируйте изменчивость заготовок маньчжурской белки за 20 последовательных лет. Объем добычи приводится в баллах 1, 32, 4, 27, 25, 2, 3, 37, 1, 6, 95, 21, 68, 28, 1, 22, 22, 41, 26, 62. Какие закономерности можно проследить в динамике численности белки? С какой вероятностью можно планировать объем заготовок пушнины на 1 год вперед? на 10 лет?

Анализируя изменчивость объемов заготовок маньчжурской белки на основе предоставленных данных за 20 лет, можно выделить несколько ключевых закономерностей и подходов к прогнозированию.

1. Закономерности в динамике объемов заготовок

На первый взгляд, данные показывают значительные колебания в объемах добычи маньчжурской белки. Этот факт указывает на высокую изменчивость численности популяции, что может быть связано с рядом факторов, таких как:

• Экологические условия: Колебания в численности диких животных часто связаны с доступностью корма, условиями среды обитания и климатическими изменениями. Например, сильные морозы или недостаток пищи зимой могут сократить численность белок.
• Человеческий фактор: Возможно, на объем заготовок влияет регулирование охоты или изменяющиеся предпочтения в охоте на белку, связанные с рыночными потребностями и условиями торговли пушниной.
• Естественные циклы: Некоторые виды животных подвержены природным циклам численности, связанным с внутривидовой конкуренцией и хищниками. Это также могло бы объяснить резкие колебания в численности белки, а следовательно, и в объемах ее заготовки.

При анализе данных можно отметить, что значения колеблются от 1 до 95 баллов, и такие большие колебания за относительно короткие временные промежутки указывают на нестабильность популяции.

2. Выявление трендов и закономерностей

Для более точного выявления закономерностей можно использовать методы статистического анализа:

• Скользящее среднее: Это поможет сгладить временные ряды и увидеть общую тенденцию, исключая кратковременные резкие изменения. Например, если рассчитать среднее значение за каждые три года, станет проще заметить циклы или тенденции к увеличению или уменьшению численности.
• Анализ трендов: Для оценки долгосрочных изменений можно использовать регрессионный анализ, который поможет понять, есть ли общий тренд к увеличению или снижению объемов заготовок.
• Дисперсионный анализ: Это позволит оценить степень изменчивости данных и выявить, насколько данные отклоняются от среднего значения, что также может указывать на вероятность резких скачков.

3. Прогнозирование объемов заготовок на будущее

Исходя из высокой изменчивости, прогнозировать объемы заготовок на один или десять лет вперед можно, но с разной степенью точности:

• Прогноз на 1 год вперед: В краткосрочной перспективе (на 1 год) прогнозирование будет более надежным, так как изменения, вероятно, не успеют значительно отклониться от текущего тренда. Для этого можно использовать такие методы, как экспоненциальное сглаживание или линейное прогнозирование. Однако, учитывая колебания, даже краткосрочный прогноз будет иметь высокий уровень неопределенности.
• Прогноз на 10 лет вперед: Долгосрочные прогнозы для таких колеблющихся данных менее надежны, поскольку экосистема может претерпеть значительные изменения за 10 лет, которые невозможно учесть в модели на основе только данных заготовок. Возможно, стоит применить модели сценарного анализа, чтобы получить несколько вариантов развития численности в зависимости от различных условий, например, при благоприятных условиях и при ухудшении экологии.

Заключение

В целом, на основе анализа данных за 20 лет можно сделать вывод о высокой изменчивости объемов заготовок маньчжурской белки. Причины могут быть как природными, так и антропогенными. Для краткосрочного прогнозирования (1 год) можно использовать статистические методы, но и здесь прогноз будет лишь ориентировочным. Долгосрочное прогнозирование (на 10 лет) значительно затруднено из-за высокой изменчивости и множества внешних факторов.

Подводя итог, планировать объем заготовок пушнины можно с некоторой вероятностью, однако необходимо учитывать высокую степень неопределенности, особенно для долгосрочных прогнозов.