回归方程的主成分估计在林业预测中的应用

讨论了林业中使用主成分估计方法克服回归模型复共线性问题。研究和分析了材积方程模型，油松林木平均高与立地环境因子回归模型中存在的复共线性，以及主成分估计方法在建立上述回归方程的应用。     

预测农民收入的主成分回归模型

选取1990~2005年影响宁夏农民收入因素的相关数据,建立了关于农民收入的主成分回归模型。该模型通过了各项检验,利用2005年的数据进行预测,预测值和实际值非常接近,说明该模型能够较为准确地反映实际情况,具有一定的使用价值。最后,提出增加宁夏农民收入的建议。     

时间序列分析法在水稻需水量预测中的应用

作物需水量是农业方面主要的水分消耗部分 ,也是整个国民经济中消耗水分的最主要部分。文章以富锦试区为例 ,采用时间序列分析法建立了水稻需水量预报模型 ,预报效果较好。为灌区灌溉制度的确定提供了数量指标和理论依据     

主成分回归在阔叶树种时面积测定中的应用

本文以白榆（Ｕｌｍｕｓ　ｐｕｍｉｌａ）为例，对无深裂痕阔叶树种叶面积的确定提出了一个较为适合的线性模型，并采用主成分回归的方法处理模型中的复共线性问题，认为该类叶片的叶面积主要受“叶面积综合因子”和“叶缘曲线与抛物线的偏离程度”的影响。     

利用主成分回归方法预估连云港地区水稻气象产量

根据连云港地区1974-2016年5个站点的气象资料和水稻产量资料,利用主成分回归方法研究该地区水稻不同生长期内,气象要素与水稻气象产量的关系,构建预估模型并对其进行检验.结果表明,抽穗开花期和灌浆成熟期的气温、积温等热力因子对连云港地区水稻气象产量影响最大;主成分分析的前3个分量为"抽穗开花期因子"、"灌浆成熟期因子...     

基于RS的森林蓄积量主成分回归估测

通过对影响蓄积量的因子进行相关性分析,筛选出与蓄积量存在较好相关性的指标作为自变量。但其自变量间存在多重共线性,会对模型稳定性、预测精度产生影响。通过多元统计分析中的主成分分析法,构造出影响密云县森林蓄积量的主成分,然后与蓄积量进行回归,得到主成分回归,并与一般线性回归模型进行比较。结果表明:主成分线性模型在拟合度、模型适用性与预测精度上都优于一般线性模型。主成分回归模型的复相关系数为0.809,预测精度达到88.26%。     

基于多元统计回归的国内旅游收入预测研究

随着我国旅游业的迅速发展,旅游收入问题越来越引起人们的重视。我们通过对常见的几类影响因素做散点图,由F检验和剩余标准差,选择拟合效果较好的二次回归模型,再根据T检验的结果,剔除不显著因素的影响,建立完全二次回归模型,进而预测出未来五年我国国内旅游收入。在此基础上,又加入人均GDP、国内旅游人数、入境游客数、假期政策等因素用因子分析建立了国内旅游收入的多元统计回归模型,以期为旅游部门做出合理规划提供科学的依据。     

主成分回归和岭回归在新疆农业经济的应用

基于使用最小二乘回归对数据做统计回归时,常出现自变量之间因为多重共线性,导致模型预测失去效果的现象,其中主成分回归法和岭回归法是常见的用以处理多重共线性问题的方法。现以新疆农业经济数据为例,运用统计软件对数据进行实证分析,证实了这两种方法消除农业经济中多重共线性的可行性,也进一步比较两种方法的实现过程和优缺点,有利于提高回归预测模型的精确性和在现实问题中更广泛的应用。     

主成分和回归分析在安格斯牛选育中的应用

【目的】揭示安格斯牛的体型外貌特征和生长发育规律,分析各性状参数间的相关性并探求准确而简易的体质量估测方法。【方法】以宁夏地区1 753头安格斯初生牛、1 764头安格斯断奶牛和1 642头安格斯周岁牛为对象,对其3个生长阶段的6个体尺指标和体质量进行主成分分析和逐步多元回归分析。【结果】安格斯牛不同生长阶段各性状间均存在极显著(P0.01)相关性。由主成分分析结果可知,安格斯牛初生阶段的体质量与体尺指标可综合为4个主成分指标,分别为高度因子、围度因子、管围因子和体长因子,累计贡献率为89.5%;断奶和周岁阶段均分别筛选出3个主成分,其中第1主成分和第2主成分均为体型外貌因子和高度因子,第3主成分分别为体长因子和体质量因子,累计贡献率分别为93.1%和88.1%。通过构建安格斯牛不同生长阶段估测体质量的回归模型,得到初生、断奶、周岁3个阶段的最优回归方程,其决定系数R~2分别为0.817 0,0.956 3和0.551 1,表明各阶段体质量与体尺性状间存在明显的线性关系。【结论】不同阶段的主成分反映了安格斯牛不同阶段的生长发育特征,各阶段体质量回归方程的决定系数表明各回归方程存在一定的参考价值。     

主成分回归分析在火炬松早期选择中的应用研究

以19年树龄的火炬松自由授粉家系遗传测试林为研究对象,利用其中6年的生长数据,基于主成分回归（PCR）和遗传相关分析的方法估算火炬松胸径和树高的早期选择树龄,并利用实际数据验证早期选择的准确性。结果显示:（1）19年胸径性状与7年胸径性状的遗传相关系数达到0.83;根据早晚胸径数据建立的回归模型决定系数达到0.847,模型显示7年时胸径数据已经能够解释19年时胸径变异的88.13%;实际数据验证分析显示树龄7年进行胸径的早期选择其准确率可达到83.33%,两种方法均表明树龄7年是火炬松胸径性状早期选择的较好树龄。（2）树高性状早晚遗传相关系数出现无规律变动,难以确定早期选择树龄,而根据早晚树高数据建立的回归模型决定系数仅为0.418,不适宜做早期选择预测,如果以树龄7年或者13年作为树高早期选择年龄,验证分析表明19年树高选择准确率仅为33.33%。表明两种方法在早期选择中结果的一致性。结果表明主成分回归分析（PCR）和遗传相关分析的方法均成功估算到火炬松胸径早期选择树龄为7年,两种方法同时显示该试验材料无法获得树高合适的选择年龄,遗传相关分析结合PCR分析能够互相印证,提高早期选择的准确性,PCR分析还能利用已经建立的模型对无法计算遗传相关系数的一般林分进行优树早期筛选。     

主成分分析在苦荞育种中的应用

对45个苦荞品种(系)的6个性状进行主成分分析,确定反映苦荞性状的3个主成分,即主茎节数因子(即株型因子)、单株粒重因子、千粒重因子(累积贡献率达到83%以上)。通过各品种的主成分值选出综合性状优良的品种,其结果与品种的实际表现相一致。证明主成分分析在苦荞育种中的应用是可行的。     

基于主成分分析法的沦河水质评价

选取沦河具有代表性的5个检测断面为研究对象,运用主成分分析法对其水质进行综合评价。结果表明,沦河水质达到《地表水环境质量标准》(GB 3838-2002)中Ⅲ类水的要求,但各断面水质变化较大;影响沦河水质最重要的污染物是水体中的有机物,应采取措施治理入河生活污水和农业废水,以保证沦河饮用水源的水质安全。     

普通甜荞主成份分析

本文对来自区内外的２４个普通甜荞品种，７个主要数量性状，进行了主成份分析。结果表明：在新品种选育时，应以株粒数、丰产株型和千粒重为主要选育目标。     

土壤对磷酸盐吸附因子的主组元分析

对31个土壤8个吸磷因子的主组元分析表明,土壤腐殖质,粘粒,活性铁,pH,土壤粘粒中的 Fe_2O_3和 Al_2O_3是影响土壤的主要吸磷因子.根据第1和第2主组元方程可把土壤吸磷强度分为强、较强、中等、较弱4个等级.4个等级土壤最大吸磷量 x_m 分别为:>850,600—850,350—600,<350μgP/g 土.     

基于主成分和模糊数学的兰州市城市饮用水安全综合评价

以甘肃兰州市为例,运用主成分分析和模糊综合评价法对其饮用水安全进行了评价。结果表明:兰州市城市饮用水安全综合评价等级为"一般",饮用水水质主要以氟化物、硝酸盐氮、浑浊度为主要污染指标,属于有机污染。根据评价结果,从加强城市饮用水水源地的保护、完善安全供水措施和建立"三位一体"城市饮用水安全应急机制等方面提出了城市饮用水安全的保障措施。     

基于主成分分析的烟叶质量评价模型

为了建立一个满足卷烟工业配方需求的烟叶质量评价模型。选取来自中国、美国、巴西、津巴布韦的37个烟叶样进行化学成分分析和评吸鉴定,同时由卷烟配方专家对样本数据进行工业评分;使用前3个主成分与工业评分的结果进行多元回归分析,由此生成回归方程为烟叶质量评价模型Total=1.045 PC1+6.357 PC2-5.461 PC3-159.185,使用红塔烟叶质量数据库中的数据对此模型进行验证,结果表明,该模型有效率达到81.18%,可以作为卷烟配方的辅助工具使用。     

主分量法在艾比湖地区土地沙漠化驱动机制上的应用

[目的]分析艾比湖沙漠化自然和人文影响因子,确立该地区沙漠化定量指标.[方法]根据此定量指标利用主分量方法对艾比湖地区沙漠化驱动因子进行分析.[结果]第一主成分的方差贡献率为69.21;, 其中,自然因子中蒸发、大风日数、年均温的负荷量高于人为因子,但差距不大,表明流域沙漠化过程是在气候变化的作用下与人为活动中共同影响下发生的;第二主成分的贡献率为25.37;,人为因子中牲畜数量、城镇化率、人均GDP 明显高于气候因子,表明在流域气候向暖湿方向变化时,人为活动却继续影响着沙漠化的过程,并且作用较大.[结论]根据研究区沙漠化现状,结合定性分析结果及艾比湖地区特点,提出今后沙漠化防治对策及建议.     

主成分分析与聚类分析在奶牛评定方面的应用

利用主成分分析与聚类分析的方法对八五一一农场奶牛进行了评定,结果表明:利用主成分分析和聚类分析方法进行奶牛评定及分类是可行的。具有其它分析方法不具备的优点。应用此种分析方法进行奶牛评定表明,在奶牛评定的10个指标中,体高、尻角度和后房高度3个指标是影响奶牛评分的三个主要因素。     

主分量分析及其分类排序在夏洛来肉羊早期选种中的应用研究

本研究借助微型电子计算机,运用主分量分析等现代数量化理论分析方法,对比较复杂的、难以直观分析的夏洛来肉羊的15个体重、体尺性状资料进行了分析处理,最终选出了4月龄体重、70～120d 日增重、胸围、腰角宽、管围、尻面积为主要测量性状的低躯广身体型的肉用羔羊,并给出了羔羊分类排序图,为今后我国肉羊选种选配及品系繁育提供了科学的依据和分析方法。