葡萄酒的质量评价及影响因素分析

本文首先计算各评酒员在所有葡萄酒样品打分与均值差的平方和来确定该评酒员的准确度,从而确定葡萄酒的分级。再利用主成分分析法、系统聚类分析法完成对酿酒葡萄的分级。最后用逐步回归法建立模型,说明了可以用葡萄和葡萄酒的理化指标来评价葡萄酒的质量。     

高粱在盐胁迫下特定蛋白的表达及与耐盐性关系的研究

报道了通过统计学上逐步回归的方法,筛选出对植物耐盐性有显著贡献的蛋白质,并应用方差分析探讨上述蛋白质的最佳诱导条件,以便探明盐胁迫一特定蛋白一耐盐性之间的关系。结果表明: 由NaCl诱导的高粱耐盐性是众多蛋白质综合作用的结果,其中不受盐诱导的15. 5 kD根蛋白、受盐诱导的71. 4 kD叶蛋白对高粱耐盐性具有显著正贡     

油用向日葵籽仁蛋白质含量与气候因素的关系

以３个不同类型油葵品种为试材,对４个地区、９个气候因素与油葵蛋白质含量进行了相关和逐步回归分析。结果表明：开花—成熟期日平均最高气温和相对湿度是影响蛋白质含量的主要气候因素。在一定范围内,日平均最高气温和相对湿度偏高,有利于蛋白质含量的积累。     

均生函数逐步回归方法在玉米春季始播期预测上的应用

运用均生函数逐步回归方法制作吉林省玉米春季始播期（≥７℃初日）预测,结果表明以序列长度为３６年的试验效果最好。用长春１９６１～１９９７年的资料计算了全省１９９８、１９９９、２０００年的≥７℃初日分别是４月中旬、４月中旬末至４月下旬初、４月下旬。     

主成分──逐步回归法在近红外光谱定量分析中应用的研究

本文使用一种新的多元统计建模方法：主成分——逐步回归法,用于近红外光谱定量分析中,其预测精度接近偏最小二乘法．     

沙湖叶绿素a的时空分布特征及其与环境因子关系

为探究沙湖水体叶绿素a的时空分布特征及其与水环境因子关系,2015-2017年冬季（1月）、春季（4月）、夏季（7月）、秋季（10月）对沙湖水体叶绿素a含量和常规水环境因子进行采样与检测,分析沙湖叶绿素a含量与环境因子之间的相关性,通过逐步回归法和通径分析探讨了时空性变化和季节性变化对叶绿素a含量的影响。结果表明,沙湖叶绿素a季节变化明显,夏季最高,冬春两季相对较低,最大值出现在2017年7月（夏季）,最小值出现在2015年4月（春季）,2017年叶绿素含量最高,年均值为18.94 μg/L,空间分布也存在明显差异。相关分析表明,总磷(TP)、化学需氧量(CODCr)、五日生化需氧量(BOD5)和透明度(SD)是影响沙湖叶绿素a含量的主要环境因子;逐步回归分析表明,不同季节、不同采样点影响沙湖叶绿素a含量的环境因子存在差异,有机污染物与氮磷营养盐是主要的影响因素;通径分析表明,化学需氧量和总磷的总决定系数(dij)分别为0.379和0.373,是影响沙湖叶绿素a含量最主要的两个环境因子;其中总磷对沙湖叶绿素a含量的直接作用较大,是对叶绿素a起决定性作用的限定性营养盐。     

不同施磷条件下大豆植株农艺性状与磷效率的关系

【研究目的】为了寻找直观、简便、可靠的用于磷效率筛选的农艺性状指标,探讨大豆植株农艺性状与磷效率的关系,【方法】试验选用3个“磷低效”大豆基因型HND3、HND17和HND18及“磷高效”大豆基因型HND34、HND37和HND38,采用高、低磷土壤盆栽试验,对大豆基因型磷效率与植株农艺性状的关系进行了研究。【结果】结果表明,在相关分析中,低磷（-P）和高磷（＋P）处理的x1（株高）、x4（单株荚数）、x5（单株粒数）、x8（地上部干重）和x9（根干重）,（-P）处理x3（节数）和（＋P）处理x2（分枝数）与磷效率（籽粒产量）均达到了显著或极显著水平。经逐步回归分析,建立了回归方程：（-P）处理：y=391.629＋9.271x1-2.674x2＋7.236x4＋76.932x9;（＋P）处理：y=699.882＋3.572x1＋22.956x4-191.103x6。在通径分析中,各农艺性状对籽粒产量的重要性依次为：（-P）处理：株高（0.456）〉单株荚数（0.360）〉根干重（0.267）〉分枝数（-0.021）;（＋P）处理：单株荚数（0.845）〉株高（0.126）〉每荚粒数（-0.117）。【结论】研究表明,在磷高效大豆基因型筛选中,应该考虑高、低磷条件下株高、单株荚数和根干重的综合表现。     

基于可见/短波近红外光谱检测结球甘蓝维生素C含量

维生素C是人类必需的营养素,结球甘蓝作为主要蔬菜品种之一富含维生素C。该试验利用可见/短波近红外光谱分析技术,开展结球甘蓝维生素C含量的快速检测方法研究。首先通过Kennard-Stone(K-S)法将样本按照6:1划分为校正集(60个样本)和验证集(11个样本),分别利用反射率和吸光度的原始光谱、一阶导数(first derivative,FD)和二阶导数(second derivative,SD)光谱预处理后对应的6个数据集,建立偏最小二乘(partial least squares,PLS)回归模型。针对最优光谱预处理方法处理后的光谱,设置5个置信水平(0.95,0.975,0.99,0.995,0.999 5),利用逐步回归(stepwise regression,SR)进行建模波长选择,以各置信水平对应的各组优选波长进行多元线性回归建模。结果表明:利用FD光谱预处理方法可以提高PLS回归模型精度,验正集R~2从处理前的0.85提高到0.96,是该研究的最佳光谱数据预处理方法。利用降维后的7个主成分继续建立PLS回归模型,校正集R~2为0.92,交互验证均方根误差(root mean squared error of cross validation,RMSECV)为0.658 0 mg/100 g,验证集R~2为0.96,预测均方根误差(root mean squared error of prediction,RMSEP)为1.620 4 mg/100 g。PLS回归模型预测维生素C含量,检测精度高,可以代替传统检测方法,为结球甘蓝的品质评定提供一种新的途径。进一步分别应用8,6,5个优选波长进行多元线性回归建模,校正集R~2平均为0.78,RMSECV平均为3.760 9 mg/100 g,验证集R~2平均为0.73,RMSEP平均为2.879 2 mg/100 g,虽然R~2有所降低,但波长点少,利用较少的波长变量来预测维生素C含量,降低模型复杂度,可以为便携式检测仪器开发提供技术支持,以提高结球甘蓝内部品质评定作业效率。     

基于逐步回归模型的连作植烟土壤化学性状和酶活性关系分析

[目的]探讨不同连作年限植烟土壤化学性状和酶活性的变化规律及其相互关系,为探明烤烟连作障碍机理及制定调控措施提供理论依据.[方法]以同一植烟区域不同连作年限(4、6、8、14和16年)的土壤为研究对象,在相关性分析的基础上,利用逐步回归模型对植烟土壤的化学性状和酶活性进行测定分析.[结果]随连作年限增加,土壤pH、有机质和全钾含量逐渐降低,全磷、全钾、水解性氮和有效磷含量呈先升高后降低的变化趋势,而有效钾含量呈增加趋势;过氧化氢酶、脲酶、酸性磷酸酶和蔗糖酶活性均表现为先升高后降低的变化趋势,过氧化氢酶和酸性磷酸酶活性峰值出现在连作8年处理,脲酶和蔗糖酶活性峰值出现在连作6年处理.逐步回归分析结果表明,全磷、全钾和速效钾含量分别受酸性磷酸酶、蔗糖酶和过氧化氢酶活性的抑制,过氧化氢酶和蔗糖酶活性均受全钾含量的抑制,酸性磷酸酶活性受速效钾含量的抑制.[结论]随连作年限的增加,植烟土壤环境恶化,养分失衡,酶活性呈先升高后降低趋势;部分化学性状指标与酶活性间存在密切的相互影响关系.     

早熟陆地棉主要株型性状与产量的相关性

【目的】分析早熟陆地棉主要株型性状与产量的相关性,为新疆早熟陆地棉品种选育提供科学依据。【方法】采用SPSS 19.0软件,对早熟陆地棉品种的籽棉产量与株型性状进行相关性分析、通径分析和逐步回归分析。通过对产量与株型性状的逐步回归分析,得出产量与株型性状之间的最优回归模型。【结果】对早熟陆地棉籽棉产量有直接作用且有极显著影响的因子(P＜0.01),依次是:株高(X₁)、铃数(X₄)、始节位(X₂),对产量(Y)的直接相关系数分别为:0.322 1、0.298 1、-0.216 2;果枝数(X₃)对Y值直接作用较小,系数为0.082 04,通过其他因子对Y值的间接作用较大,简单相关系数为0.403,相关性极显著(P＜0.01)。早熟陆地棉株型性状(X_i)对产量(Y)的最优回归方程:Y=173.898+2.279 X₁-17.632 X₂+21.795 X₄。估测值与实测值之间的相关程度为0.527,决定系数R²为0.278。【结论】株高、铃数、果枝始节位对产量性状有直接作用,且作用显著;而果枝台数对产量有间接作用,且作用显著。