INTRODUCCIÓN

INTRODUCCIÓN
El trigo es uno de los principales cultivos en nuestro país. La producción total en el año agrícola 1994−1995
ascendió a casi 3.5 millones de toneladas. El estudio aquí realizado trata de explicar los factores que influyen
en la producción de trigo de 48 provincias españolas ( solamente en dos no existen cultivos de trigo: en
Guipúzcoa y Las Palmas de Gran Canaria ).
Se han considerado factores climáticos: precipitación anual y temperaturas medias máxima y mínima, y la
superficie cultivada en cada provincia ( que oscila entre las 4 ha. de Vizcaya hasta las 226.000 ha. de cultivos
de trigo en Sevilla ). Con ayuda de un ordenador y el programa Statgrahics, se intentará dilucidar cuáles son
los factores más influyentes y en que medida afectan a la producción de trigo en España.
Los datos han sido obtenidos del anuario de Estadística agraria del Ministerio de Agricultura, Pesca y
Alimentación. Dicho anuario se puede consultar en la página web del Ministerio
DATOS DEL ESTUDIO
Provincias
La Coruña
Lugo
Orense
Pontevedra
Asturias
Cantabria
Alava
Vizcaya
Navarra
La Rioja
Huesca
Teruel
Zaragoza
Barcelona
Gerona
Lérida
Tarragona
Baleares
Avila
Burgos
León
Palencia
Salamanca
Segovia
Soria
Superficie ( ha ) Producción ( t ) Temp. media ( ºC )
12648
13148
3973
1077
180
516
25191
4
95514
35586
36069
36759
174258
16580
11179
27264
3338
4593
15188
176564
60428
86047
68425
54349
77721
29090
30240
5960
1616
324
1703
115879
12
285035
165087
81558
54278
161794
50629
48225
95140
8858
7349
11634
580195
138306
120121
73180
93525
174881
Máxima
18,5
17,8
21,9
18,7
17,8
18,7
17,7
19,8
18,9
20,2
20
20
21,5
19,3
21
21,5
23,5
22,5
17,6
17,2
17,4
19,7
19,4
18,3
17,6
Mínima
12
6,3
8,7
10,4
10,5
12,2
6,9
10
7,8
8,4
8,6
4,9
10,2
11,8
8,6
8,8
12,6
10,8
4,4
5,1
6
7,1
6,4
7,2
5,5
Precipitación total (
mm )
1066,7
1023,6
798,3
1881,2
1050
1138,4
695,5
1318,3
524,7
377,7
417
325
257,7
681,6
773,5
314,8
567,8
511,7
324,9
528,4
378,6
315,7
339,9
441,5
470,5
1
Valladolid
Zamora
Madrid
Albacete
Ciudad Real
Cuenca
Guadalajara
Toledo
Alicante
Castellón
Valencia
Murcia
Badajoz
Cáceres
Almería
Cádiz
Córdoba
Granada
Huelva
Jaén
Málaga
Sevilla
S. C. Tenerife
42294
76129
24042
36200
54385
49687
62817
68432
2753
1164
3067
5908
98920
11135
3350
93377
121854
19785
27624
23791
36970
225967
212
72384
75650
25197
33209
30247
28262
72051
46317
2922
1100
2151
1996
28367
14335
770
56536
106560
17348
49696
3826
19545
445517
106
19,6
19,8
20,5
20,9
22,8
20,1
21,9
23,1
23,6
22,7
23,2
25,4
24,9
22,8
23,8
21,8
26
24,1
24,7
22,2
23,9
26,5
24,8
7,2
8,1
10,6
8
9,6
7,4
6,1
10,1
13,4
12,7
14
18,5
10,6
11,1
14,8
15,6
11,5
8,3
12,4
13
14,2
13,4
18,7
306,4
239,4
287,4
293,3
194,7
403,6
314,8
133,7
151,5
398,8
341,1
178,9
213,9
367,5
176,3
254,5
297,7
164,7
264,9
205,3
145,8
255,5
100,3
REGRESIÓN SIMPLE
A continuación se realiza un análisis de regresión simple de cada variable, para hacernos una idea de cómo
afectan a la producción por separado.
El modelo de regresión simple será el siguiente:
Y= B0 + B1*Xi + Ui
Donde se cumplen las siguientes hipótesis: la perturbación Ui tiene que tener esperanza nula y varianza
siempre constante; además las perturbaciones Ui han de ser independientes con una distribución normal.
DEPENDENCIA ENTRE VARIABLES
Parece que existe una fuerte dependencia lineal entre la temperatura máxima y mínima. Este hecho puede dar
problemas de colinealidad en la regresión múltiple. También se aprecia cierta relación entre la superficie de
cultivo y la producción.
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