Prévision des livraisons de maïs pour une coopérative agricole

Résumé - La prédiction, dès le mois d'août, de la production et de la quantité de maïs livré en fin de saison à une coopérative agricole est décrite. La méthode adoptée consiste à tirer dans un premier temps un échantillon d'adhérents de la coopérative, puis dans un deuxième temps des parcelles parmi les parcelles de maïs de ces adhérents. Dans chacune de ces parcelles on fait des mesures du nombre de grains. La production est alors prédite par une équation très simple, basée sur le produit du nombre de grains et le poids moyen pluriannuel par grain. La probabilité de tirer un adhérent à chaque tirage est proportionnelle à la quantité de semences qu'il a achetée, tandis que la probabilité de tirer une parcelle est proportionnelle à la superficie de la parcelle. Les erreurs dans les prévisions de la quantité livrée étaient de 17% et de 11% respectivement en 1989 et 1990. La plus grande partie de l'erreur semble venir d'une sous-estimation de la partie de la production qui n'est pas livrée à la coopérative.

Abstract - Predicting corn deliveries to an agricultural cooperative. The prediction of corn production and corn deliveries to an agriculture cooperative has been described. In August, some two months before harvest, a sample of members is drawn, and for each of these members a sample of corn fields is drawn. Each of these corn fields is visited, and the number of grains determined in randomly selected row sections. The equation for predicting the production of the field is then very simple. Aside from a correction factor, it is just the product of the number of grains and the multi-year average weight per grain. The main emphasis here is on the method of sampling and on the associated equations for predicting total production and deliveries. Member sampling weights each member by the quantity of seed bought at the start of the season. Field sampling weights each field by its area. The predictions presented to the cooperative in 1989 and in 1990 overestimated deliveries by 17% and 11%, respectively. Analysis of the errors indicates that the largest contribution to the error is the underestimate of that part of total production which is not delivered to the cooperative.