生物統(tǒng)計與田間試驗多元回歸和相關(存儲版)
【正文】 (1114) ? 和 x 的相關系數 ： (11 kkk xbxbxbay ????? ?221?? (三 )多項式回歸統(tǒng)計數的計算 ? 可采用類似于多元線性回歸的方法求解多項式回歸的統(tǒng)計數。22) (11 ?2ykxxxy SSUR k /2 ?，28) ? 此 具有 ，故由： 可測驗 i次分量是否顯著。27) ? 可測驗 k 次多項式的適合性。 ? 決定系數：在 Y 的總變異中，可由 X 的 k 次多項式說明的部分所占的比率。21) ? k 次多項式的離回歸標準誤可定義為： ? 即是多項式回歸方程的估計標準誤。19) ? (二 )多項式方程次數的初步確定 ? 多項式回歸方程取的次數：散點所表現的曲線趨勢的峰數＋谷數＋１。13) (115) ? 三、冪函數曲線方程 的配置 (11 表 常用曲線回歸方程的直線化方法 ? 應用上述程序配置曲線方程時，應注意以下 3點： ? (1) 若同一資料有多種不同類型的曲線方程配置，需通過判斷來選擇。 第十一章 曲線回歸 ? 第一節(jié) 曲線的類型與特點 ? 第二節(jié) 曲線方程的配置 ? 第三節(jié) 多項式回歸 ? 曲線回歸 (curvilinear regression)或非線性回歸 (nonlinear regression)：兩個變數間呈現曲線關系的回歸。 （ 1012（ 1012… m ，讀作依變數 y和 m個自變數的多元相關系數。 ? …… 如此重復進行，直至留下的所有自變數的偏回歸都顯著，即得 最優(yōu)多元線性回歸方程。11) ? 2. F 測驗 (106） 二、多元回歸的假設測驗 ? (一 ) 多元回歸關系的假設測驗 ? 測驗 m 個自變數的綜合對 Y 的效應是否顯著。2) ? 一個 m元線性回歸方程可給定為： b0是 x x … 、 xm 都為 0時 y 的點估計值； b1是by1 第一節(jié) 多元回歸 ? 一、多元回歸方程 ? 二、多元回歸的假設測驗 ? 三、最優(yōu)多元線性回歸方程的統(tǒng)計選擇 ? 四、自變數的相對重要性 一、多元回歸方程 ? 多元回歸或復回歸 (multiple regression)：依變數依兩個或兩個以上自變數的回歸。3) (二 ) 多元回歸統(tǒng)計數的計算 ? (108 ） (二 ) 偏回歸關系的假設測驗 ? 偏回歸系數的假設測驗，就是測驗各個偏回歸系數bi(i=1， 2,… ， m)來自 =0的總體的概率，所作的假設為 H0： =0對 HA： ≠ 0，測驗方法有兩種。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)計選擇 ? 剔除不顯著自變數的過程稱為 自變數的統(tǒng)計選擇 ，所得的僅包含顯著自變數的多元回歸方程，叫做 最優(yōu) 的 多元線性回歸方程。 ? 通徑系數 pi 統(tǒng)計意義是： 若 Xi 增加一個標準差單位， Y 將增加 (pi＞ 0)或減少 (pi＜ 0)pi 個標準差單位。15） ymyymySSQSSU ?? / 1 2/ 1 21 ??? 多元相關系數為多元回歸平方和與總變異平方和之比的平方根。如有 X X X3 3個變數，則 r12 ? (二 ) 偏相關系數 的假設測驗 ? 可測驗 H0： = 0 對 HA： ≠0。 第一節(jié) 曲線的類型與特點 ? 一、指數函數曲線 ? 二、對數函數曲線 ? 三、冪函數曲線 ? 四、雙曲函數曲線 ? 五、 S型曲線 一、指數函數曲線 ? 指數函數方程有兩種形式： 圖 的圖象 bxaey ?? xaby ??00 ＞，＞ ba00 ＜，＞ babxaey ??yx? 二、對數函數曲線 ? 對數函數方程的一般表達式為： 圖 方程 =a+blnx 的圖象 xbay ln? ??0＞b0＜by?yx? 三、冪函數曲線 ? 冪函數曲線指 y是 x某次冪的函數曲線，其方程為： 圖 方程 的圖象 baxy ??＞1＞0ba＜10＜＞0ba＜0，＞0 ba
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