Research on Influencing Factors of Land Rental Prices for Alfalfa Planting in Minnesota
Notice bibliographique
Résumé
Agriculture is essential for human beings to survive. It not only provides food to eat and feed but also brings profits through exportation. Not all people own their lands, so they have to rent for planting. This study aims to analyze the factors contributing to the overall rental prices for alfalfa planting. It investigated the average rental prices of lands planting alfalfa in Minnesota under R package alr4 with 67 observations in the 1970s. Based on the pairwise correlation and scatterplot matrix, this paper suggested a simple linear regression model as a startup. After analyzing four diagnosis plots, the initial model failed the constant variance assumption. Then this paper built a new linear model containing all variables and their interactions. This new model produced the exact model under backward elimination AIC and BIC methods. A comparison of the initial model to the final model under ANOVA also had evidence supporting the final model. The average specialization rent is positively associated with the average rent for all tillable lands, density of cattle and pasture percentage; negatively associated with the interactions between the tillable and pastures as well as between the cattle and the fields. This study demonstrates a model available projecting the future rents as the changes in its predictors. It brings out an overview to farmers for budget preparation and land allocations.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».