香椿枝条粗度和嫩芽生物量一元线性回归模型的构建,该文是有关线性回归论文怎么写跟嫩芽生物量和线性回归模型和香椿枝条方面论文写作资料范文.
线性回归论文参考文献:
摘 要: 以香椿优良栽培品种——红油椿2年生苗为试材,采用大样本抽样调查方法,测量988个样本的单根枝条粗度与嫩芽生物量,并研究二者之间的关系,结果表明:香椿枝条粗度与嫩芽生物量之间存在显著的一元线性回归关系,方程为Y等于1.024X-2.902.
关键词: 香椿; 枝条; 嫩芽; 回归模型
中图分类号: S 644. 4, S 622
文献标识码: A
香椿(Toona sinensis)是楝科香椿属乔木,其芽和嫩叶脆嫩多汁、芳香馥郁、口感独特,是营养价值较高的木本蔬菜,其开发和利用前景广阔[ 1 , 2 ].据研究,枝条数量、单根枝条粗度、单根枝条嫩芽生物量等是测算香椿产量的重要参数,且单根枝条粗度与嫩芽生物量相关关系较为显著.为此,本研究以香椿优良栽培品种——红油椿为试验材料,采用大样本抽样调查方法调查了枝条粗度和嫩芽生物量,并构建了一元线性回归模型,以期为香椿种植效益评价提供科学依据.
1 试验材料与方法
试验材料采自宜昌市秭归县香椿基地,试验品种为红油椿.红油椿属紫香椿类型,树冠开张, 皮灰褐色, 长势强.本试验选用当地“忆乡情”土特产产销专业合作社生长状况良好的2年生苗,种植密度为2 m×1.5 m,平均树高为1.2 m.2016年3月,当香椿嫩芽达到8~13 cm长、第一轮复叶始开展时,随机剪取长势正常的嫩芽及10~15 cm顶梢,用游标卡尺(精度:0.01 mm)测量枝条生长正常部位的东西、南北向的直径,并计算枝条平均粗度(mm),单个嫩芽生物量(g)采用电子天平(型号:FA2004;精度:0.1 mg)称量.使用SPSS 18.0软件对数据进行统计分析.
2 试验结果与分析
2. 1 一元线性回归模型的构建
本试验共随机调查988个样本,统计数据见表1.以嫩芽生物量Y(g)为纵坐标,枝条粗度X(mm)为横坐标,制作嫩芽生物量与枝条粗度分布散点图(图1).
表1 988个样本的统计数据
由散点图可以看出,嫩芽生物量与枝条粗度之间线性相关,其一元线性回归方程为
Y等于1.024X-2.902
2. 2 线性回归分析
2. 2. 1 拟合优度检验
拟合优度是回归分析的决定参数,可以表明自变量与因变量形成的散点与回归曲线的接近程度[ 3 - 6 ].由模型摘 要(表2)可知,在模型1中,相关系数R等于0.736,拟合优度R2等于0.541,调整后的拟合优度R2等于0.541>0.4,表明回归较好,散点集中于回归线上.
表2 模型摘 要b
注: a. 预测值:X(常数); b. 应变数: Y
2. 2. 2 方差分析
由变异数分析(表3)可以看出,回归平方和为5 393.923,残差平方和为4 571.850.在回归方程的显著性检验中,统计量F值等于1 163.295,显著性P值等于0.000<0.05,表明嫩芽生物量和枝条粗度的线性关系极显著,回归关系具有统计学意义.
2. 2. 3 正态分布检验
由标准化残差统计情况(图2)可知,标准化残差符合正态分布.由正态分布P-P图(图3)可知,散点近似为一条直线,对角线处近似重叠,可对回归方程系数进行T检验.
2. 2. 4 回归方程系数检验
T检验结果(表4)表明,自变量系数检验对应的置信水平为0.000<0.05 ,因此该系数显著.
注: a. 应变数: Y
2. 3 利用回归方程进行预测
由残差统计结果(表5)可知,因变量Y值的预测区间为(-0.239 2,13.209 3),平均数为4.537 3.根据已构建的回归模型,可由香椿枝条粗度估算出嫩芽生物量区间,进而对香椿产量进行预测.
注: a.应变数: Y
3 结 论
3. 1 香椿枝条粗度(X)与嫩芽生物量(Y)之间存在一元线性关系,一元线性回归方程为Y等于1.024X-
2.902.
3. 2 由线性回归分析结果可知,香椿枝条粗度和嫩芽生物量之间的线性关系极显著,回归关系具有统计学意义.
3. 3 香椿枝条粗度和嫩芽生物量之间存在相关性,可根据一元线性回归模型对香椿产量进行预测,为开展香椿种植效益评价提供基础数据.
参考文献
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第1作者简介: 胡华(1987-), 男, 林业工程师, 本科, 主要从事造林树种选育和经济林研究.
收稿日期: 2016 - 08 - 27
(责任编辑: 王 岳)
上文结束语:此文为适合不知如何写嫩芽生物量和线性回归模型和香椿枝条方面的线性回归专业大学硕士和本科毕业论文以及关于线性回归论文开题报告范文和相关职称论文写作参考文献资料.
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