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.     

利用Excel软件进行多元回归与多项式回归分析

多元回归与多项式回归分析在生物统计学上有着极其重要的地位。多元回归与多项式回归的偏回归系数的计算比较复杂,特别是当自变量达3个以上的回归分析给计算带来很大的不便。故多元回归与多项式回归分析一般是借助计算机进行计算的。以往利用计算机进行多元回归与多项式回归分析需要编程,对普通畜牧工作者来说是比较困难的。为此,笔者把自己利用MicrosoftExcel2000软件进行多元回归与多项式回归分析的一些体会与同行分享,不足之处敬请指正。1多元回归与多项式回归分析的原理设y为一依变量,它受x1,x2,x3,…xm等m个自变量的影响,我们可以在它…     

猪生长发育和繁殖性状的典型相关分析

本文介绍了典型相关分析的基本方法，并以猪的２组共１０个性状（其中６个生长发育性状为自变量性状ｘ，４个繁殖性状为依变量性状ｙ）为例，进行了典型相关分析。计算出两组性状间的典型相关系数λ１＝０．７９６７，λ２＝０．７７１２均达显著水准，占总相关信息的８３．３４％。典型相关变量结果表明：生长发育性状与繁殖性状存在相关关系；六月龄重、胸围、体长对繁殖性状起主要作用。典型相关分析不但能揭示性状组间的多元相关关系，而且还能分析造成两组性状相关的主要变量，这在普通多元回归分析法中是无法实现的。     

仙湖肉鸭屠宰性状的多元逐步回归分析

利用佛山科学技术学院科研禽场饲养的仙湖肉鸭,在49日龄时随机抽取50只(公、母各半)进行屠宰,以活重、屠宰率、全净膛率、腿肌率、胸肌率、腹脂率6个屠宰性状指标为自变量,以49日龄的瘦肉率为目标变量(依变量)进行多元逐步回归分析。结果表明:有3个屠宰性状指标对瘦肉率作用不显著。在剔除这些指标后,余下的3项指标对瘦肉率影响效果依次是腿肌率>胸肌率>腹脂率,腿肌率、胸肌率与瘦肉率呈强的正相关,腹脂率与瘦肉率则呈中等负相关。筛选变量后构建的多元回归方程合理,回归模型经方差分析结果为差异极显著。该预测模型能应用于实际估测。     

北京鸭前期产蛋量与全程产蛋量的相关分析

测定了中国农业科学院畜牧研究所Z型北京鸭育种场健康、产蛋正常的248只鸭子的产蛋性能指标:组圈后1～3周产蛋量(X1)、4～6周产蛋量(X2)、7～9周产蛋量(X3)以及全程(105d)产蛋量(Y)。以全程产蛋量(Y)为依变量,采用通径系数法计算了各自变量对依变量的通径系数和决定系数。结果表明,三个自变量对全程产蛋量都有较大的影响(通径系数分别为:0.2861,0.2766和0.5595),显然,通径分析能揭示自变量与依变量之间的真正关系。在此基础上建立了依变量(Y)对自变量(Xi)最优回归方程:Y=12.4837+1.2403X1+0.8807X2+2.2459X3。     

广西蚕茧、干茧、生丝价格的关系研究

本文以2005年广西大宗工业原料市场的网站和区蚕业总站上报统计的资料为样本,运用一元多项式回归分析和多元多项式回归分析方法和通径分析方法分别对广西区鲜茧、干茧、生丝价格进行分析,并建立了回归模型对鲜茧价格进行预测。     

应用回归分析估测猪鸡饲料氨基酸消化率或利用率的研究进展

回归分析是研究两个或多个变量间相互关系的数学方法，它在动物营养学中被广泛应用，如饲料能值（包括消化能、代谢能与净能）以及饲料氨基酸（AA）含量的回归模型估测。其重要意义在于通过回归方程用简单易测的变量可以估算出难测或测定费用昂贵、时间较长的变量值，从而避免繁琐的试验，达到快速而又经济地获取数据的目的。近十多年来，国内外学者在应用回归分析估测饲料AA消化率或利用率方面亦做了不少探索性研究，虽然所建回归方程还难以在实践中推广应用，但为今后进一步研究与完善饲料AA消化率或利用率的回归模型估测提供了科学依…     

北京鸭前期产蛋量与全程产蛋量的相关分析

测定了中国农业科学院畜牧研究所Z型北京鸭育种场健康、产蛋正常的248只鸭子的产蛋性能指标：组圈后1～3周产蛋量(X1)、4～6周产蛋量(X2)、7～9周产蛋量(X3)以及全程(105d)产蛋量(Y)。以全程产蛋量(Y)为依变量，采用通径系数法计算了各自变量对依变量的通径系数和决定系数。结果表明，三个自变量对全程产蛋量都有较大的影响(通径系数分别为：0．2861，0．2766和0．5595)，显然，通径分析能揭示自变量与依变量之间的真正关系。在此基础上建立了依变量(Y)对自变量(X1)最优回归方程：Y=12.4837 1．2403X1 0．8807X2 2．2459X3。     

猪舍小气候因素与环境菌量多元线性回归分析

以猪舍内小气候和采样点细菌数作为研究对象,运用多元回归分析、相关性分析和LSD多重比较分析等对舍内小气候和细菌数间的关系进行分析,建立多元线性回归模型,分析小气候中温度、湿度、气压、风速和养殖密度数据与空气中细菌数的关系,对空气中细菌数进行预测.结果发现,影响猪舍空气细菌数量的各因素按影响程度依次为:养殖密度、温度、风速和湿度,通过控制各小气候的数值可以达到减少舍内空气中细菌数的目的.利用LSD多重比较对两种规模猪场采食地点细菌数进行分析可知:用饲槽和地面扬撒的方式进行饲喂二者细菌污染情况差异显著,细菌数比较说明用饲槽饲喂优于地面扬撒饲喂.     

鲁西斗鸡体尺、体重及屠宰性状的回归分析

用SAS软件COKR过程对鲁西斗鸡体尺、体重及屠宰性状进行相关分析,并以鲁西斗鸡胸宽(x1)和初生重(x2)为自变量,180日龄重(y1)、日增重(y2)、胴体重(y3)、屠宰率(y4)、全净膛重(y5)、全净膛率(y6)为依变量。采用KEG过程的回归分析方法,构建了估测鲁西斗鸡屠宰性状的回归方程,结果表明:胸宽可以作为选择屠宰性状的间接指标。本研究结果对于鲁西斗鸡的选育具有参考意义。     

海兰褐蛋鸡产蛋前期的生产性能分析

为了掌握海兰褐蛋鸡产蛋前期生产性能的特点及规律,对19~24周龄的有关性状进行了测定,计算了产蛋量和产蛋率等指标,进一步分析了性状间的相关性并建立了相应的回归方程。研究结果表明：产蛋前期的性能表现良好,与品种标准基本吻合;周龄、只日耗料量与产蛋各性状间有强的正相关（p〈0.01）;以周龄（X1）和只日耗料量（X3）为自变量,以X4、X5、X6、X7、X8为依变量分别建立回归方程,均极显著（p〈0.01）。此回归方程可用于产蛋性能的推测及生产管理与控制。     

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。     

通径分析原理在山羊体尺和体重关系上的运用

本文应用通径分析的原理,对我省著名的沿河山羊的体尺和体重的关系作了较为系统深入的分析。借助通径图解简明地表达了各变量之间的关系。通过对相关性状之间直接和间接关系的剖析,揭示了体尺各自变量与依变量体重的真实关系。从决定系数的分析,看到影响体重的体尺项目基本上都已作了度量,并抓住了决定作用最大的,也即是最基本的体尺项目——体长和胸围。在区分各自变量在多元回归中的相对重要性之后,剔出了影响不大的自变量,在偏回归系数显著性检验合格的基础上,建立了“最优”回归,直接应用体长和胸围估计体重和屠宰率对山羊的产肉性能进行预测,借此为开展本品种选育提供依据。     

牧区饲草储备量与牲畜出栏率的直线回归分析

饲草料储备量与牲畜出栏率之间存在着回归关系,建立回归方程;Y=-1.79 1.6x,预测和防止冬季牲畜缺草而形成的牲畜损失。     

威宁牛母牛体重与体尺性状的相关分析及回归模型的建立

为了研究威宁牛母牛体尺性状对体重的影响,采用SAS 9.0软件对威宁牛成年母牛体重与体尺性状进行相关分析和多元线性回归分析,并建立回归方程。结果表明：（1）威宁牛母牛体重（Y）与体高（X1）、体斜长（X2）、十字部高（X3）、胸围（X4）、腹围（X5）、管围（X6）6项体尺性状呈极显著（p＜0.01）的正相关,其中胸围对体重的影响最大,腹围次之,管围最小;（2）建立的回归方程为： y=-486.1576+1.2276x1+0.5526x2+0.9411x3+0.9726x4+1.4113x5+1.1862x6。     

多元回归方程估测北京鸭屠体性状的研究

试验测定了202只6周龄北京鸭公鸭的体重X1、体尺性状(体斜长X2、龙骨长X3、胸宽X4)和屠体性状(胸肉重Y1、腿肉重Y2、皮脂重Y3、腹脂重Y4、瘦肉重Y5和脂肪重Y6)共10项指标,在分析体重、体尺性状与屠体性状的相关关系的基础上,以体重、体尺性状为自变量,屠体性状为依变量,构建了估测北京鸭活体屠体性状的回归方程。结果表明:6周龄北京鸭胸肉重、腿肉重、皮脂重、瘦肉重、脂肪重分别与体重、体尺性状呈极显著正相关(P<0.01),腹脂重与体重呈极显著正相关(P<0.01),与体尺性状呈显著正相关(P<0.05);建立的6个最优多元回归方程,经F检验回归关系均达极显著水平(P<0.01),各回归系数也均达到极显著水平(P<0.01),表明各方程的自变量与依变量之间真实存在着多元回归关系,可为估测北京鸭活体胸肉重、腿肉重、皮脂重、腹脂重、瘦肉重和脂肪重提供理论依据,具有一定的参考使用价值。     

张掖肉牛体重依体尺变化的相关性分析

【目的】为明确肉牛体重因体尺的变化而发生变化的规律和变动范围,为种牛选留和配种前的体况评定和体重估算提供一个参照依据。【方法】以张掖肉牛核心场性能测定的197头12~18月龄的公牛体重和体尺表型值为依据,用SPSS 19.0软件分析体重与体尺间的相关和回归关系,根据相关程度的不同用最小二乘法建立多元线性回归方程,作为制定张掖肉牛种公牛选择标准和对育肥效果进行评估的依据。【结果】张掖肉牛体重与体高、十字高、体斜长、胸围、腹围、管围、睾丸围之间均存在极显著正相关关系（P＜0.01）。其中：体斜长（）、胸围（）、体高（）和睾丸围（）因相关系数间差异极显著而步进建成最优回归方程,拟合度（R2）达到了0.903（P＜0.01）,经检验该方程估计的标准差比实测标准差小,具有统计学意义。【结论】可作为舍饲条件下张掖肉牛选留和配种前的体况评定和体重估算的参照依据;在育种实践中,为提高种牛选择质量[1],继续加强对体重选择的同时,可考虑把体斜长、胸围、体高和睾丸围作为选育性状进行综合评价。     

布鲁氏菌病感染预测模型的建立与精度比较

本文根据１９９２年－１９９８年有关布鲁氏菌病感染率资料,采用灰色系统理论分别建立了ＧＭ（１,１）和一元线性回归预测模型,并对羊布鲁氏菌病感染率模型的精度作为比较分析,结果表明ＧＭ（１,１）模型平均相对误差小,方法简便。     

重庆黑山羊体尺和体重与胴体净肉率的回归分析

采用SAS软件CORR过程对重庆黑山羊成年羊体尺、体重指标与胴体净肉率进行相关分析,并以成年重庆黑山羊体高(X1)、体斜长(X2)、胸围(X3)、胸宽(X4)、胸深(X5)、成年体重(X6)为自变量,胴体净肉率Y为依变量,采用REG过程BACKWARD(后退法)的多元回归分析方法,构建了估测重庆黑山羊胴体净肉率的最优回归方程,结果表明:胸围、胸宽和胸深可以作为选择胴体净肉率的间接指标。     

超声波法测量北京鸭皮脂性状及其与屠宰性状的相关分析

为了研究超声波活体测量在肉鸭生产性能测定中应用的可行性,试验选取了209只6周龄北京鸭(108只公鸭,101只母鸭),使用超声波实时测量技术测定肉鸭胸肌厚度、皮脂厚度,然后屠宰分割测定其体重、屠体性状、体尺性状。在体重、体尺性状、厚度性状和屠体组成比例相关关系的基础上,以体重、体尺和厚度性状作为自变量,屠体比例为依变量,进行回归分析。结果显示:6周龄北京鸭胸肌厚度、皮脂厚度分别与对应的胸肉率、皮脂率呈极显著的正相关(P0.01);建立4个最优多元回归方程,经F检验回归关系均达到极显著水平(P0.01),说明各方程变量间存在真实的回归关系,表明超声波活体测量在肉鸭育种上有重要应用价值。