多点鉴定试验中玉米品种稳定性和试点分辨力分析

借助AMMI模型对河北省2017年玉米品种多点鉴定试验数据进行分析,研究结果表明:基因型效应(G)、环境效应(E)和基因型×环境交互效应(G×E)均达到极显著水平。其中,环境效应占总变异比例最大为79.79%,基因型与环境互作占10.30%,基因型效应仅占2.84%。基因型与环境互作效应中第一主成分轴(PCA1)、第二主成分轴(PCA2)和第三主成分轴(PCA3)三者共解释了83.14%的互作信息。12个参试品种中,G7(衡玉1587)、G9(沃单901)和G4(沃单818)属于丰产且稳产的品种,对照品种G12(郑单958)稳定性较好但丰产性一般。9个试点中,E2(藁城)试点分辨力最大,E8(永年)试点分辨力最小。     

SAS软件在回归分析中的应用

SAS软件是目前世界上应用最广泛的数据分析软件之一,它具有强大的统计功能和较好的人面交互性。本文通过实例介绍了如何用SAS软件进行农业试验的直线回归分析和多重线性回归分析。     

品种多点试验中最优地点数和重复次数的确定

本文给出几个确定品种多点试验中最优地点数和每一地点内各参试品种最优重复小区数的公式还给出实例。     

品种多点试验中最优地点数和重复次数的确定

本文给出几个确定品种多点试验中最优地点数和每一地点内各参试品种最优重复小区数的公式，还给出实例．     

甘薯收获机的多因素回归分析

甘薯具有较高的药用、营养、食用和经济价值,我国是世界上最大的甘薯生产国,甘薯的种植面积广、种植量大,其中提高机械化收获效率显得尤为重要。对收获过程的综合分析,得到其影响因素包括甘薯的类型、收获机的工作结构和收获方式、收获机的工作环境,从而设计正交实验对振动杆间距离、薯茎大小和薯土分离材料等因素对收获效率的影响。最后,得出实验结果并进行了分析。     

双变数回归分析程序设计及其应用

选择８种双变数回归模型,采用ＢＡＳＩＣ语言设计双变数回归分析程序,使之为回归分析服务,经上机运行证明,程序简单实用,交互性强,在实际应用中,不但能自动比较不同模型的精度,以选出最佳方程,而且能及时进行回归模拟,查看回归曲线与实际观测点的吻合程度。     

MATLAB稳健回归在作物水模型建模中的应用

本文讨论了作物水模型常规多元线性回归以及稳健回归的建立方法.基于内蒙古河套灌区曙光试验站玉米非充分灌溉试验资料,利用MATLAB中提供的稳健回归方法建立了Minhas型作物水模型,并与常规的多元线性回归方法进行了比较.结果表明采用稳健回归的方法比常规的多元线性回归可在一定程度上提高作物水模型的回归效果.     

“多对多”回归分析方法在立地质量评价中的应用初探

本文是将“多对多”回归分析方法应用于立地质量评价的一次尝试。通过对13个自变量和6个因变量的双重逐步筛选,找出了评价浙江省建德林场杉木林的各变量分组组合,最后得出结论:在建德林场目前的杉木林经营密度范围内,其立地质量不仅可以用林分优势高来表示,而且还可以用林分平均高或优势木第6～10年树高截段长度来评价。     

带输入项的线性自回归模型在树木物候预测中的应用

带输入项的线性自回归模型是一种综合性预测模型,较之常用的树木物候预测模型更为优越。模型结构属动态随机差分模型范畴;集中了线性自回归和多元线性回归模型两者的优点;模型有时滞,使预测值不但和现时刻输入（长期天气预报结果）有关,还受历史输入及自身滞后量的影响,即削弱了了长期天气预报结果对物候预测的影响,提高了精度,模型参数的修正采用递推最小二乘估计法,参数随预测期数的增加而不断修正,使预测值更靠近真值（     

基于回归理论分析下南瓜估重模型的研究

针对数学建模竞赛南瓜估重问题,主要运用了回归分析理论进行数值模拟。建模前,采用了简单相关分析理论审慎地剔除了线性相关的若干变量,降低了建模的复杂性。然后,分别采用了1种线性回归模型和6种二元高次多项式回归模型对相关数据进行了拟合,并由拟合出的各函数表达式分别求出各模型对应所有数据的误差。通过分析比较所得的误差,对各模型拟合的精度进行了合适地评价,并且挑选出了当前最优模型,也顺利地找到了特殊白南瓜,还为进一步的修正模型剔除了部分不合理数据。最后拟合出最优模型,该模型在假定重量误差允许范围为15．00％的前提下有高达81．25％的拟合准确率,同时又创造性地设计出“查表法”和“卷尺标重法”运用最优模型解决实际估重问题。     

同龄林多经营类型联合优化调整模型及其应用

木文以山西省国营三道川林场Ⅱ等林地为例，设计建立了多经营类型联合优化调整的线性规划模型。该模型适用于多经营类型的树种、林龄结构联合优化调整问题。为三道川林场建立了由现有天然油松林调整为华北落叶松和油松人工林两个经营类型并同时调整其龄级结构的模型。模型运行所得优化方案今人满意、预期可实现调整目标，并获得最大木材收获量。调整期间采伐总面积５０３８．６公顷，总蓄积９１．５万立方米。至调整期末，林场Ⅱ等林地采伐面积稳定在７９．６公顷左右。年伐蓄积达到２．０万立方米，总蓄积量达到６０．５万立方米。     

多元线性回归分析技术在新农村建设中的应用

根据我国对经济宏观调控的相关要求,针对“南充市嘉陵区社会主义新农村建设的问卷调查”进行分析。利用多元线性回归分析理论以及统计分析工具SPSS,通过检验回归方程的拟合度,并对其进行T检验、T检验、多重性线性诊断以及残差分析,最后建立了合理的多元线性回归方程,结果表明预测精度较高,建立的模型符合实际情况。     

桦甸市县域经济发展的线性回归分析

文章对桦甸市1997～2006年县域经济发展进行多元线性回归分析,获取县域经济发展实力综合指标对影响因子的敏感系数,建立经济发展水平与经济发展影响因素之间的关系。探讨了影响桦甸市县域经济发展的主要因素和次要因素以及不同影响因素对桦甸市县域经济发展的驱动与制约作用。     

基于多元线性回归模型的现代农业远程教育影响因素分析

近年来,国家对农业的投入力度有增无减,而农业类远程教育却面临着规模逐年缩小的困境。新型职业农民概念的提出对现代农业远程教育发展有怎样的影响,现代农业远程教育发展的影响因素有哪些,是目前农业教育相关部门需要研究的问题。本文通过对现代农业远程教育背景变化的定性分析和基于多元线性回归模型的现代农业远程教育影响因素定量分析,最终得出现代农业远程教育应与农村实用人才发展紧密结合这一结论。     

纹理模型回归分析在地震图像增强中的应用

高质量的地震图像在地震资料的解释过程中有其举足轻重的作用。地震图像纹理模型回归分析实际上是一个统计滤波的过程,因此可以采用该方法提高地震图像的质量。基于实际地震数据研究表明,该方法明显提高了地震图像的质量,并保持地震图像的纹理结构,且计算时间少。     

冶金工程试验中含有定性因素的回归设计

在许多实际问题中,会遇到含有定性因素的试验,如何用回归正交设计去分析讨论它.本文通过冶金工程试验中含有定性因素的1个实例,简要而又系统地讨论它.