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MS Excel在畜牧兽医统计中的应用(三)——直线回归和直线相关分析 总被引:1,自引:0,他引:1
吕敏芝 《广东畜牧兽医科技》2007,32(1):27-29
回归分析(regression analysis)是研究呈因果关系的相关变量间的数量关系,建立它们之间的回归方程,并利用所建立的回归方程,由自变量(原因)来预测、控制依变量(结果)。回归分析包括一元回归分析和多元回归分析。一元回归分析是研究一个自变量与一个依变量的回归关系,即“一因一果”;多元回归分析是研究多个自变量与一个依变量的回归关系,即“多因一果”。一元回归分析又分为直线回归分析和曲线回归分析两种,多元回归分析又分为多元线性回归分析和多元非线性回归分析两种。 相似文献
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该研究优化了由包裹橡皮的金属小球、压电式加速度传感器、电荷放大器、光电式触发电路、数据采集卡和计算机等组成的西瓜声学特性测试系统。由所获取的声波信号幅值谱计算出声透过率,采用TQ软件中SMLR(逐步多元线性回归)函数选取6个特征频率:752、869、1001、4556、322、3950Hz,由其对应的声透过率值建立了西瓜品质检测的多元线性回归模型。对47个西瓜样本的试验数据分析表明:将敲击点和接收点分别放置在西瓜自然生长状态的中部对侧可获得最佳的测定模型,模型的校正相关系数R、校正均方根误差RMSEC和预测均方根误差RMSEP分别是0.80753、0.646和0.655。实现了西瓜糖度检测目的,为声学无损检测西瓜成熟度提供了参考。 相似文献
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稻米中同位素与多元素特征及其产地溯源PCA-LDA判别 总被引:2,自引:0,他引:2
通过探究谷物中同位素与多元素的地域特色及其产地溯源的可能性,本研究采用稳定同位素质谱和等离子发射光谱质谱法测定稻米中同位素比率和多元素含量,并结合化学计量学中主成分分析(PCA)和线性判别分析(LDA)法建立模型,对不同省份的稻米进行产地溯源判定。结果表明,各地产的稻米中稳定同位素δ15N、δ13C、δD、δ18O数值范围不同,而且Li、Be和Na等其他矿物元素的含量变化较大,Pb、Sr同位素比率也各不相同,具有一定的地域特征。PCA法能够初步辨别各稻米地产,本研究进一步采用PCA-LDA法能够对大区域(黑龙江省、江苏省和辽宁省)的稻米进行产地判别,通过对23个样本进行判别验证,正确率为91%。对于黑龙江省4个地产的稻米样品,由于地理差异性比较小,同时样本数比较少,故只对其中2个产地稻米进行判别。通过同位素比率和多元素的含量的测定再结合化学计量学分析,一定程度上能够区分不同产地的稻米,为稻米产地溯源的可行性提供了方法依据。 相似文献
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基于典型研究区植被冠层实测高光谱数据和HSI高光谱影像数据,通过相关分析选择与不同深度土壤含水量响应敏感波段,建立两者的土壤含水量反演模型,并用实测高光谱土壤含水量反演模型校正HSI影像土壤含水量反演的模型。结果表明:土壤含水量响应敏感波段区域为450~650 nm和850~920 nm;两种土壤含水量反演模型对土壤深度为0~10 cm的土壤含水量估算效果最好,其中实测冠层高光谱土壤含水量反演模型精度高于HSI影像土壤含水量反演模型,判定系数(R~2)分别为0.659和0.557;经过校正的HSI影像土壤含水量反演模型精度有了较大的提高,判定系数(R~2)从0.557提升到0.719,均方根误差(RMSE)为0.043 5,较好地提高了区域尺度条件下土壤含水量监测精度,因此运用该方法进行土壤含水量遥感监测是可行的,为进一步提高区域尺度下土壤含水量定量遥感监测提供参考借鉴。 相似文献
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为获得若尔盖地区较长时间序列的遥感植被指数,采用重采样技术和一元线性回归方法实现了GIMMS NDVI和MODIS NDVI的空间尺度转换和时间尺度外推。结果表明:(1)不同重采样方法对MODIS NDVI数据的影响与空间尺度有关,对GIMMS NDVI数据的影响则与空间尺度关系不大;(2)空间分辨率2.5 km,对不同植被类型可建立GIMMS NDVI和MODIS NDVI数据的一元线性转换关系,利用GIMMS NDVI拟合的结果与MODIS数据的差值统计符合正态分布;(3)1982—2013年,以1998年为节点若尔盖地区的植被先退化后逐渐恢复,尽管近几年植被指数平均水平高于研究初期,但局部地区的植被退化形势仍然比较严峻。 相似文献
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牛肉嫩度的高光谱法检测技术 总被引:6,自引:0,他引:6
为实现对牛肉嫩度的预测和分级,构建了试验用高光谱检测系统,在400~1000nm波长范围内获取牛肉表面的高光谱散射图像.从高光谱图像中提取牛肉的反射光谱曲线,用step-wise逐步回归法选择 430、496、510、725、760和828nm 6个波长建立了多元线性回归模型,用全交叉验证法验证模型的预测效果,模型的预测相关系数为0.96,预测标准差为0.64kg.以嫩度6.0kg为界将样本分为嫩牛肉和粗糙牛肉2类,特征波长处反射值为变量,建立了正则判别函数对牛肉嫩度分级,用全交叉验证法验证训练的效果.嫩牛肉分级准确率为83.3%,较粗糙牛肉分级准确率为90.9%,总的分级准确率为87.0%.研究表明该预测和分级技术具有一定的可行性. 相似文献
80.
办公建筑中空调形式对室内外PM2.5浓度相关性的影响 总被引:1,自引:0,他引:1
室外PM2.5可通过新风及围护结构缝隙渗透至室内,室外PM2.5较高时尤为明显,结果导致室内空气中的PM2.5浓度上升。为了研究空调形式对室内外PM2.5浓度相关性的影响,在2015年夏季对重庆某办公建筑中采用不同空调形式的室内外PM2.5浓度进行了实测。实测结果发现:集中式空调、分体式空调和非空调房间室内外PM2.5浓度比变化范围分别为0.59~0.76、0.47~0.76、0.71~0.91。室内外PM2.5浓度相关性系数的排序为:集中式空调环境(0.94)> 非空调环境(0.92)> 分体式空调环境(0.77),研究结果表明,办公建筑的空调形式,对室内外PM2.5浓度的相关性有影响。 相似文献