应用SPSS进行双因子方差分析

通过用统计软件SPSS对两个实例进行双因子方差分析,一个是不考虑交互作用的双因子方差分析,另一个是考虑交互作用的双因子方差分析.给出了用统计软件SPSS进行双因子方差分析的详细步骤和对得到的结果进行了分析,并指出了用SPSS进行双因子方差分析时应注意的问题.     

烘丝入口水分对烘丝出口水分影响分析

通过T检验考察烘丝出口水分的控制水平,再通过单因素方差分析检验不同来料水分值组别相应烘丝出口水分的差异性,最后用回归分析给出烘丝入口水分与出口水分的相关性模型。结果表明,烘丝出口水分与入口水分是呈极显著线性相关的,回归模型的决定系数为0.956。     

使用SPSS软件进行多因素方差分析

以两因素完全随机有重复的试验为例,阐述用SPSS软进行方差分析的详细过程,包括数据的输入、变异来源的分析,方差分析结果,以及显著性检验,最后还对方差分析注意事项进行分析,为科技工作者使用SPSS软进方差分析提供参考。     

基于SPSS软件多因素方差分析在化学实验中的应用

本文以两因素完全随机有重复的试验为例,阐述了用SPSS软进行方差分析的详细过程,包括方差分析的原理,数据的输入、变异来源的分析等,并以一个经典的化学实验为例进行了分析,演示了其SPSS操作过程,为初学者呈现简单明了、操作性强的方差分析的全过程,最后对方差分析注意事项进行分析,为科技工作者使用SPSS软进方差分析提供参考。     

均匀试验设计及DPS数据处理与分析

均匀设计法是继华罗庚教授普及、倡导的优选法和国内普及推广的正交法之后应用较为广泛的统计试验分析方法。本文即是采用均匀设计法进行的试验设计。同时利用DPS数据处理软件进行数据处理和分析,该软件可以为试验提供多类多元分析,如多元方差分析、回归分析、有偏回归分析、多因素分析等,还可以对数据进行统计,建立数学模型。     

用MINITAB的回归程序进行方差分析

一、前言MINITAB 是国际上通用的统计软件,与 SAS,GLIM,GENSTAT 和 SPSS 等统计软件程序包相比,它具有操作容易,使用灵活等特点,非常适合那些没有专门学过电子计算机,但又需要用计算机进行统计分析的科技人员使用。由于 MINITAB 在统计资料的初步分析,作图和回归分析方面具有较强的功能,因此一直受到广大科技人员,特别是农业生物科学方面的科技人员的欢迎,近年来,在国外的科研机构和大学里,MINITAB 的使用已经非常普遍,在我国,目前也有些科研单位和高等院校,相继引进和开始使用 MINITAB 和其它统计软件。MINITAB 虽然具有许多优点,但在方差分析方面,它只提供了单向方差分析(ONEWAY ANOVA)和双向方差分析(TWOWAY ANOVA)的几条命令,这     

公众太阳能光伏发电采纳意愿的差异分析

该文基于330份调查问卷数据,采用单因素方差分析的Dunnetts t3检验方法,对不同年龄段、不同学历层次、不同收入水平、不同性别和不同行业公众的太阳能光伏发电采纳意愿的差异进行了检验;然后采用回归模型对影响太阳能光伏发电采纳意愿的人口变量进行了回归分析.     

海伦县作物产量预测方法的探讨

本文以海伦县为样点,用自回归、周期图、方差分析等方法建立了作物产量预测的时序模型,并与积分回归法作了对比,二者预测趋势一致。通过周期分析发现,海伦县粮食作物产量的丰欠有4—7年及12—13年明显的准周期振动,利用时序模型预测作物产量取得了一定的良好效果,年景展望和气候趋势预测有一定的一致性。     

2012年大豆“3414”试验分析与总结

本试验严格按照3414试验方案开展,对大豆试验植株的生育性状、物候期、产量性状进行了详细的调查分析,对试验数据开展了经济效益分析、方差分析和回归分析,从而为获得大豆最佳施肥量、施肥比例、施肥时期、施肥方法等提供理论依据。     

小麦新品种沈春20-2丰产稳产性综合评价及推广前景分析

采用方差分析、Ebehart-Russell回归分析、Shukla和AMMI4种不同的分析方法对小麦新品种沈春20-2进行了丰产性和稳产性分析。结果表明：沈春20-2丰产性好,但稳产性较差,在新品种推广中,要严格控制推广区域,重视品种的引种试种工作。     

协方差分析的回归分析法

本文根据线性模型参数估计和假设检验的一般理论,给出了以方差分析为主要目的和回归分析为主要目的的协方差分析问题的统一的处理方法——回归分析法,并以一个实例说明这种方法的具体算法。     

黄土高原3～6月土壤含水率与刺槐造林成活率预测模型的建立

选择1年生刺槐为造林树种,通过对造林地3～6月土壤平均含水率与当年刺槐造林成活率的回归分析,建立了二者间的线性回归方程,该方程相关系数R=0.988。同时应用该方程建立了刺槐造林成活率平均值(Y-)的预测模型,模型验证结果表明,该模型具有较强的预测能力,预测准确性较高,可应用于林业生产实践,为春季刺槐造林提供参考依据。     

对应用几种统计模型评价甘蔗品种稳定性的比较(英文)

[目的]比较研究用以评价甘蔗品种稳定性的三种模型。[方法]以广东省2009年甘蔗品种区域试验产量数据为例,对线性回归模型、AMMI模型和LR PCA模型在评价甘蔗品种稳定性方面的应用进行了比较。[结果]回归法计算简便、直观,AMMI模型和LR PCA模型的分析结果则更全面、深入,而这两种模型之间仍存在着一定差异。[结论]实际操作中,在根据不同的数据资料选择相适宜的分析方法的同时,也可以采用不同的方法进行分析,通过比较选择较为合理的结果。     

输油管道中不稳定流动分析

输油管道中油品的不稳定流动问题，可以采用各种数值法并借助计算机进行有效分析。目前最广泛采用的数值法有特征线法，显式差分法和隐式有限差分法。分析了各方法的特点：特征线法和显式差分法能对各种边界条件进行处理，但时间步长取值必须很小，计算次数多；隐式有限差分法能采用匠时间步长，相应减少计算次数，但需求解非常庞大的非生方程组。因此提出根据管道的长度，复杂性，边界条件，精度要求等，交错使用特征线法和隐式差分     

苯草醚气相色谱定量分析方法研究

[目的]建立苯草醚的气相色谱分析方法。[方法]采用气相色谱法,使用DB-5毛细管柱,以邻苯二甲酸二环己酯作为内标物,用FID检测器对苯草醚原药进行了定量分析。[结果]在选定的色谱条件下,有效成分、内标物和杂质能得到有效分离,苯草醚在给定浓度范围内的线性回归方程为:y=0.745 5x-0.023 1,相关系数为0.999 9,线性关系良好;标准偏差为0.095,变异系数为0.099%,回收率为99.05%～100.60%。[结论]该方法快速、准确、操作简便,符合定量分析要求,可作为苯草醚的定量分析方法。     

冲积河流河型影响因素及判别式研究

通过对河型的影响因素分析,确定出河槽边界条件、来沙条件、来水条件为河型的形成和转化的主要条件.将河型按从稳定-不稳定的原则分为6级,并对河型进行量化编码.以黄河、长江等河流12个河段的实测资料为依据,采用Cp统计量作为变量选择准则及多元线性回归分析法建立了新的河型判别式.得出对河型影响最大的因素为河槽边界条件,其次为来水条件,来沙条件对河型影响较小.     

动态系统理论范式下二语课堂学习者语言发展中会话互动机制研究

会话互动是二语课堂互动系统中的一种主要形式。基于动态系统理论,二语课堂学习者在语言发展中的“会话互动”机制运作可以被视为是一个复杂动态系统。借助会话分析的基本框架,会话互动的运作呈现出复杂自适应系统的典型特征,即自相似性、自组性与自适应性、非线性变化、反馈敏感性与适应性等。我国二语学习者的语言发展以课堂互动为主,因此,该动态系统观可以有效优化学习者的互动机制。一方面,教师应该合理保持课堂开放性,发挥学习者语言发展自主性;另一方面,教师要注重复杂系统的群体效能,促进课堂学习群体的语言发展。     

模糊数据分析的可能性线性系统

H.Tanaka等提出的可能性线性系统是模糊数据分析的重要分支,本文把求解模糊参数的均值和展作先后处理,提出4种可能性线性系统模型,这些模型对模糊效据的拟合,均较Tanaka模型为优,本文论证新模型解的存在性、解法以及数据分析的性质,并与Tanaka的3种模型作比较。     

基于均匀设计的土壤重金属PXRF检测方法优化研究

应用便携式X射线荧光光谱法(PXRF,portable X-ray fluorescence)对长三角地区某农田土壤中Cr、Cu、Zn、As和Pb等5种土壤中常见重金属元素进行测定。应用均匀设计实验方法,并结合二次多项式逐步回归法建立整体平均相对标准偏差(5种元素的相对标准偏差的均值)与检测条件之间的回归模型。结果显示,最优检测条件为风干样品、0.125 mm粒径、制样压力3 MPa、检测时间115 s。3组验证实验的预测相对误差小于5%,表明该模型预测能力良好。在该条件下,PXRF对Cr、Cu、Zn、As、Pb的最低检出限分别为15.0、4.12、3.22、2.22、3.14 mg·kg^-1。33个土壤样品的PXRF检测值与ICP-OES检测值之间的一元线性回归模型的决定系数R²均大于0.97,7个未知样的预测相对误差全部低于10%,表明在均匀设计法优化得到的最佳检测条件下,PXRF检测结果通过简单的一元线性回归模型校正后,可满足定量分析的要求。     

增长曲线模型中共同均值参数的线性容许估计和Minimax估计

研究具有共同均值参数的增长曲线模型，在二次损失下给出了共同回归系数矩阵的线性可估函数的线性估计，在给定的线性估计类中是线性容许的充要条件，同时给出了二次损失下共同回归系数矩阵的线性可估函数的惟一的线性容许Minimax估计。