生物統(tǒng)計(jì)與田間試驗(yàn)多元回歸和相關(guān)-wenkub
2022-09-09 18:24:20 本頁(yè)面
【正文】 ba?y ybxaxy???xx? 五、 S型曲線 ? S型曲線主要用于描述動(dòng)、植物的自然生長(zhǎng)過(guò)程，故又稱(chēng)生長(zhǎng)曲線。1 ijijrMnrt???.ij?Mn ???.ij?三、偏相關(guān)和簡(jiǎn)單相關(guān)的關(guān)系 ? 當(dāng)要排除其他變數(shù)干擾，研究?jī)蓚€(gè)變數(shù)間單獨(dú)的關(guān)系時(shí) 采用偏相關(guān)與偏回歸 ； ? 當(dāng)考慮到變數(shù)間實(shí)際存在的關(guān)系而要研究某一個(gè)變數(shù)為代表的綜合效應(yīng)間的相關(guān)與回歸時(shí)則 采用簡(jiǎn)單相關(guān)和簡(jiǎn)單回歸。 ? (二 ) 偏相關(guān)系數(shù) 的假設(shè)測(cè)驗(yàn) ? 可測(cè)驗(yàn) H0： = 0 對(duì) HA： ≠0。 ， 解得 后即有 rij如有 X X X3 3個(gè)變數(shù)，則 r12 )(1 2122RRF????1? 2? 2 myR ?15） ymyymySSQSSU ?? / 1 2/ 1 21 ??? 多元相關(guān)系數(shù)為多元回歸平方和與總變異平方和之比的平方根。 ? (一 ) 多元相關(guān)系數(shù) ? 在 m個(gè)自變數(shù)和 1個(gè)依變數(shù)的多元相關(guān)中，多元相關(guān)系數(shù)記作 Ry ? 通徑系數(shù) pi 統(tǒng)計(jì)意義是： 若 Xi 增加一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)差單位， Y 將增加 (pi＞ 0)或減少 (pi＜ 0)pi 個(gè)標(biāo)準(zhǔn)差單位。 ? 第三步： m2個(gè)自變數(shù)的回歸分析，又一直進(jìn)行到偏回歸的假設(shè)測(cè)驗(yàn)。13) 1)1)((2???iiiP cbUi1)](/[/ 1 2 ??????? mnQUFmyP iiPU1??三、最優(yōu)多元線性回歸方程的統(tǒng)計(jì)選擇 ? 剔除不顯著自變數(shù)的過(guò)程稱(chēng)為 自變數(shù)的統(tǒng)計(jì)選擇 ，所得的僅包含顯著自變數(shù)的多元回歸方程，叫做 最優(yōu) 的 多元線性回歸方程。10) (108 ） (二 ) 偏回歸關(guān)系的假設(shè)測(cè)驗(yàn) ? 偏回歸系數(shù)的假設(shè)測(cè)驗(yàn)，就是測(cè)驗(yàn)各個(gè)偏回歸系數(shù)bi(i=1， 2,… ， m)來(lái)自 =0的總體的概率，所作的假設(shè)為 H0： =0對(duì) HA： ≠ 0，測(cè)驗(yàn)方法有兩種。5) sy/12… m 1)(/12???mnQ my ?（ 103) (二 ) 多元回歸統(tǒng)計(jì)數(shù)的計(jì)算 ? (101) (10 第一節(jié) 多元回歸 ? 一、多元回歸方程 ? 二、多元回歸的假設(shè)測(cè)驗(yàn) ? 三、最優(yōu)多元線性回歸方程的統(tǒng)計(jì)選擇 ? 四、自變數(shù)的相對(duì)重要性 一、多元回歸方程 ? 多元回歸或復(fù)回歸 (multiple regression)：依變數(shù)依兩個(gè)或兩個(gè)以上自變數(shù)的回歸。 ? (一 ) 多元回歸的線性模型和多元回歸方程式 ? 若依變數(shù) Y 同時(shí)受到 m 個(gè)自變數(shù) X X … 、 Xm 的影響，且這 m 個(gè)自變數(shù)皆與 Y 成線性關(guān)系，則這 m+1個(gè)變數(shù)的關(guān)系就形成 m 元線性回歸。2) ? 一個(gè) m元線性回歸方程可給定為： b0是 x x … 、 xm 都為 0時(shí) y 的點(diǎn)估計(jì)值； b1是by12) 用矩陣表示為： ? 即 Y=Xb+e (106） 二、多元回歸的假設(shè)測(cè)驗(yàn) ? (一 ) 多元回歸關(guān)系的假設(shè)測(cè)驗(yàn) ? 測(cè)驗(yàn) m 個(gè)自變數(shù)的綜合對(duì) Y 的效應(yīng)是否顯著。 ? 1． t 測(cè)驗(yàn) i?i? i? 服從 的 t 分布，可測(cè)驗(yàn) bi 的顯著性。11) ? 2. F 測(cè)驗(yàn) (10 ? 逐步回歸 (stepwise regression)：為了獲得最優(yōu)方程，回歸計(jì)算就要一步一步做下去，直至所有不顯著的自變數(shù)皆被剔除為止。 ? …… 如此重復(fù)進(jìn)行，直至留下的所有自變數(shù)的偏回歸都顯著，即得 最優(yōu)多元線性回歸方程。 yxixyiiSSSSbnSSnSSbp ii????1)/(1/1)/(1/ (1012… m ，讀作依變數(shù) y和 m個(gè)自變數(shù)的多元相關(guān)系數(shù)。 ? Ry12（ 103表示 X3變數(shù)保持一定時(shí)， X1和 X2變數(shù)的偏相關(guān)系數(shù)； ? 若有 M 個(gè)變數(shù)，則偏相關(guān)系數(shù)共有 M(M1)/2個(gè)。 （ 10該測(cè)驗(yàn)的 t 具有 。 第十一章 曲線回歸 ? 第一節(jié) 曲線的類(lèi)型與特點(diǎn) ? 第二節(jié) 曲線方程的配置 ? 第三節(jié) 多項(xiàng)式回歸 ? 曲線回歸 (curvilinear regression)或非線性回歸 (nonlinear regression)：兩個(gè)變數(shù)間呈現(xiàn)曲線關(guān)系的回歸。 ? Logistic曲線方程為： bxaeky??? 1?balnk2kak?1yx第二節(jié)
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