基于多元线性回归的商品住宅价格预测模型

随着我国住房制度的商品化改革,我国住宅产业蓬勃发展,逐渐成为影响国计民生的重要产业之一。本文的主要目的是挖掘武汉商品住宅价格变化数据、市民工资收入和GDP数据间的关系,对商品住宅价格的影响因子进行全面的剖析,运用相关性算法得出各影响因子所占权重,通过多元线性回归模型来预测商品住宅价格走势。     

岷县黑裘皮羊体尺与体重的多元线性回归分析

为了有效保护和利用国家二级濒危动物--岷县黑裘皮羊这一地方畜禽品种,试验选取116只3～12月龄的岷县黑裘皮羊为研究对象,其中公羊42只,母羊74只。测量岷县黑裘皮羊的体长、体高、胸围、胸宽、尾宽和尾长等体尺指标,并称量其体重;采用逐步线性回归的方法建立岷县黑裘皮羊体重与体尺的多元线性回归方程。结果表明:各性状之间的表型相关均达到了显著水平(P<0.05);岷县黑裘皮公羊和母羊的多元线性回归方程分别为y=-30.672+0.033x1+0.147x2+0.729x3-0.241x4,y为体重x1,为体高,x2为体长,x3为胸围,x4为胸宽;y=-33.715+0.273x1+0.366x2+0.255x3,y为体重,x1为体高,x2为体长,x3为胸围,回归方程x与y的关系极显著。试验表明,研究所得多元线性方程可以应用于岷县黑裘皮羊良种选育实践。     

多元线性回归在母牛初胎产奶量与生长期体重相关关系研究中的应用

应用多元线性回归方法和Ｅｘｃｅ１９７软件的数据分析工具,对１９９５年出生的６５头母牛初胎产奶量与生长期体重数据进行分析。结果表明,母牛初胎产奶量与生长期四个阶段体重的增重率的相关关系较为显著。     

春季猪舍小气候环境管理与疫病防控

春季是一个疫病高发的季节,疫病的预防控制显得极为重要。目前多数猪场的管理人员已注意到猪场大环境的问题,但猪舍内部小环境对猪只健康的影响尚未得到足够的重视,从猪舍小气候环境管理的角度谈谈如何预防和减少疫病的发生。     

基于多元线性回归的飞机巡航阶段燃油流量模型研究

本文在深入分析真实飞行QAR数据的基础上,首先确定了在飞机巡航阶段影响燃油流量的因素,然后采用多元线性回归分析方法,建立了该机型巡航段燃油流量模型。通过将实际燃油流量数据与模型预测流量数量进行比较,结果表明所建立的模型具有较好的效果,为航空公司提高燃油消耗监控效率提供了参考。     

杜湖杂种羔羊体尺与体重的多元线性回归及经济效益分析

杜泊与湖羊的杂交后代具有多胎和生长发育快的优势,本试验选取240只3～5月龄的杂种一代和杂种二代羔羊作为研究对象,公羊、母羊各120只,以体重、体尺为基础数据,构建杜湖杂种一代与杂种二代羔羊体重与体尺的线性回归方程。结果表明：杂种一代公羊和母羊的多元线性回归方程分别为y=-22.36+0.12x₁+0.099x₂+0.83x₃-0.39x₄(y为体重,x₁为体高,x₂为体长,x₃为胸围,x₄为胸宽。下同);y=-36.45+0.29x₁+0.36x₂+0.55x₃;杂种二代公羊和母羊的线性回归方程分别为y=-40.563+0.039x₁+0.267x₂+0.91x₃-0.281x₄;y=-41.515+0.312x₁+0.44x_2...     

MS Excel在畜牧兽医统计中的应用(五)——多元线性回归分析

直线回归研究的是一个依变量与一个自变量之间的数量关系,但在畜禽生产、兽医临床和水产科学领域的许多实际问题中,影响依变量的自变量往往不止一个,而是多个,例如种蛋的孵化率这一变量同时受到孵化温度、湿度、通风等多个因素的影响;肉鸭的瘦肉率这一变量同时受到屠体重、胸肌重、腿肌重和皮脂重等多个变量的影响,因此需要进行一个依变量与多个自变量间的回归分析,即多元回归分析(multiple regression analysis),而其中最为简单、常用的是多元线性回归(multiple linear regression),许多非线性回归和多项式回归都可以化为多元线性回归来解决.因此,掌握利用Excel进行畜牧兽医统计的多元线性回归分析显得十分重要.     

基于多元线性回归的服装专业课程教学设计与改革实践——以《服装CAD》课程为例

自2011年国家新学科目录颁布以来,全国各高校都开始进行了新一轮的学科专业的教学计划和大纲的修订工作。本文基于多元线性回归法,以服装CAD课程为例,对服装专业课程教学进行设计与实践。     

新式环境调控猪舍与传统猪舍养猪效率分析

对广西某大型养猪场新式环境调控猪舍和传统猪舍生产效率进行比较，结果发现，与传统猪舍相比，新式环境调控猪舍母猪配种分娩率提高3.51～5.55个百分点，窝产活仔数提高0.06～0.23头，每头母猪年提供断奶仔猪数增加0.85～2.38头，哺乳仔猪死亡率降低0.16～1.89个百分点，母猪胎间距离减少1.17～3.88 d，母猪繁殖力指数提高42.8～75.3头；保育猪死亡率降低0.67～2.50个百分点；肥育猪死亡率降低0.25～1.45个百分点，月增重提高1.17～3.21 kg，料重比降低0.15～0.28，效果显著。     

影响天然牧草产量气候因素的多元积分回归分析

利用三江源区兴海县牧业气象站1999～2007年的牧草生长期各时段气温、降水、日照时数和天然牧草产草量观测资料,应用积分回归统计方法,分析了不同时段不同气候因素对天然牧草产量的影响。结果表明,在牧草的返青—展叶（4月中旬～5月下旬）时期,温度对牧草产量的影响呈负效应,降水量呈正效应,而日照从负效应到正效应变化。6月份温度对牧草产量的影响呈正效应,7月份呈负效应,而降水量和日照对牧草产量的影响一直呈正效应。8月中旬至9月上旬,此时温度、光照对牧草产量的影响呈正效应,温度的正效应9月上旬达到最大,降水量8月中下旬为负效应。     

纳米光催化环境改良剂降低猪舍氨气浓度的研究

试验针对夏季北方地区正常生产的哺乳母猪舍、保育猪舍、育肥猪舍的氨气浓度,检验纳米光催化环境改良剂干粉的处理效果。结果表明,处理20 min后猪舍平均氨气浓度快速降至1.11 mg/L～1.61 mg/L之间。哺乳母猪舍处理后72 h内保持较好的使用效果,96 h恢复至处理前氨气的浓度水平。保育猪舍与育肥猪舍再处理后96 h仍然保持较好的处理效果。     

燕麦农艺性状与产量多元回归分析

为了筛选出适应旱作农业区推广的燕麦(Avena sativa L.)品种,对引进的3个燕麦品种进行生产能力测定。对影响燕麦产量的指标间采用多元线性回归分析法建立多元线性回归方程。结果表明,燕麦产量的最优回归方程为：y=17.923+247.222x1+8.274x3+127.316x7-12.463x10,从相关系数大小得知,影响大小次序为：品种>株高>茎节数>小穗数。最优回归方程表明：燕麦的产量与其株高(x3)、茎节数(x7)、品种(x1)、小穗数(x10)密切相关。     

Multiple regression and principal components analysis of puberty and growth in cattle

Multiple regression and principal components analyses were employed to examine relationships among pubertal and growth characters. Records used were from 424 bulls and 475 heifers produced by a diallel mating of Angus, Brahman, Hereford, Holstein and Jersey breeds. Characters studied were age, weight and height at puberty and measurements of weight and hip height from 9 to 21 mo of age; pelvic measurements of heifers also were included. Measurements of weight and height near 1 yr of age were related most highly to pubertal age, weight adn height. Larger size near 1 yr of age was associated with younger, larger animals at puberty. Growth rate was associated with pubertal characters before, but not after, adjustment for effects of breed-type. Principal components of the variation of pubertal and growth characters among animals were strongly related to both weight and height. The majority of the variation among breed-types was due to height. Characteristic vectors of principal components describing the variation of bulls and heifers were strikingly similar. The variance-covariance structure of pubertal characters was essentially the same for both sexes even though the mean values of the characters differed.     

鸡舍环境细菌的神经网络模型相关分析

本研究通过检测中、小型养殖场及农户鸡舍环境中细菌总数、大肠杆菌数和小气候部分因素,应用神经网络模型评价同期鸡群发病率,死亡率及亚临床状态.研究选择BP(Back-propagation)神经网络建立针对鸡发病率、生产性能等指标的非线性评估模型,以平均相对误差和平均绝对误差两项指标,评估现场数据同计算结果两者模型拟合程度,经多次调试,最终研究采用共轭梯度算法中的Fletcher-Reeves算法初步构建模型.共采集20鸡舍环境样本,16鸡舍用于模型学习训练和自身检测,另外4鸡舍用于进行模型泛化能力检测,误差均小于10%.该模型在中小型养殖场及农户使用,可以揭示鸡舍环境和鸡群健康状态的相关性.     

宁夏地区荷斯坦奶牛头胎产奶量的通径分析与多元线性回归分析

为了从奶牛的初期性状中找到影响头胎305 d产奶量的主要因素,保证早期选种的准确性,加速奶牛育种工作,预测奶牛305 d产奶量,对宁夏地区2004—2013年9年之间出生的10 527头中国荷斯坦奶牛的94 743条测定日记录进行分析,并对头胎初产日龄(x_1),日产奶(x_2),乳脂率(x_3),蛋白率(x_4),体细胞评分(x_5),乳糖率(x_6),高峰奶(x_7),高峰日(x_8)和头胎305 d产奶量(y)进行通径分析。通过逐步回归的方法将x6剔除出回归方程。结果显示:宁夏地区奶牛305 d产奶量的回归方程为,y=-1 392.56+0.17x_1+87.87x_2-75.09x_3+245.14x_4-35.95x_5+175.10x_7+5.99x_8;各自变量对回归方程估测可靠度R~2总贡献分析,x_7对R~2的总贡献率为0.52,居各自变量之首。回归方程的建立为准确预测奶牛营养需要、实施奶牛的精细化饲养提供了依据。     

凉山猪体尺与活体重间的线性回归分析

为了给凉山猪保种及开发利用提供一些基础数据,本试验选取乐山市马边县民主乡的68头凉山猪作为代表,进行了凉山猪体尺与活体重间的线性回归分析.结果表明:凉山黑猪的体型较小,平均体重为86.5 kg;在凉山猪处于放牧饲养状态时,可采用测量凉山猪胸围的方式估计其体重,通过公式估测的体重拟合值精度较高.     

猪舍微生物气溶胶分布特性与调控对策

猪舍空气环境直接影响着猪生产性能的发挥,其中微生物气溶胶与猪群健康关系密切,是猪病发生和传播的重要因素。文章综述了猪舍微生物气溶胶的种类、来源、危害、特性及调控对策。     

Multiple regression analysis, using body size and cardiac cycle length, in predicting echocardiographic variables in dogs

A significant (P less than 0.0001) positive correlation was demonstrated between left ventricular internal chamber dimension in diastole or systole and body weight, body surface area, cycle length, and the square root of cycle length. On the basis of adjusted coefficients of determination, multiple regression analysis, using body weight or body surface area and cycle length or the square root of cycle length, was superior to separate simple regression with these variables in accounting for variations in left ventricular internal chamber dimensions. Shortening fraction had a significant (P less than 0.0001) negative correlation and left ventricular free wall measurements had a significant (P less than 0.0001) positive correlation to body weight and body surface area. For these echocardiographic variables, correlation to the square root of cycle length was insignificant (P greater than 0.05), and a multiple regression model was not helpful in developing confidence intervals. Septal wall measurements were not correlated with body weight, body surface area, cycle length, or the square root of cycle length.