生物統(tǒng)計(jì)與田間試驗(yàn)多元回歸和相關(guān)-文庫(kù)吧資料
2024-09-06 18:24本頁(yè)面
【正文】 線類(lèi)型，在線性化后按最小二乘法原理配置直線回歸方程，并作顯著性測(cè)驗(yàn)。 ? Logistic曲線方程為： bxaeky??? 1?balnk2kak?1yx第二節(jié) 曲線方程的配置 ? 一、曲線回歸分析的一般程序 ? 二、指數(shù)曲線方程 的配置 ? 三、冪函數(shù)曲線方程的配置 ? 四、 Logistic曲線方程的配置 bxaey ??一、曲線回歸分析的一般程序 ? 曲線方程配置 (curve fitting)： 是指對(duì)兩個(gè)變數(shù)資料進(jìn)行曲線回歸分析，獲得一個(gè)顯著的曲線方程的過(guò)程。 ? 曲線回歸分析方法的主要內(nèi)容有： ? ① 確定兩個(gè)變數(shù)間數(shù)量變化的某種特定的規(guī)則或規(guī)律； ? ② 估計(jì)表示該種曲線關(guān)系特點(diǎn)的一些重要參數(shù)，如回歸參數(shù)、極大值、極小值和漸近值等； ? ③ 為生產(chǎn)預(yù)測(cè)或試驗(yàn)控制進(jìn)行內(nèi)插，或在論據(jù)充足時(shí)作出理論上的外推。 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。該測(cè)驗(yàn)的 t 具有 。逆陣 R1中 的元素也是以主對(duì)角線為軸而對(duì)稱(chēng)的 。 （ 10 ? 偏相關(guān)系數(shù)解法是：由簡(jiǎn)單相關(guān)系數(shù) rij(i， j=1，2， … ， M )組成的相關(guān)矩陣： ?????????????????MMMMMMMMijrrrrrrrrrr???????212222111211)(R? 求得其逆矩陣： ? 令 xi 和 xj 的偏相關(guān)系數(shù)為 rij3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)。 ? 偏相關(guān)系數(shù)以 r 帶右下標(biāo)表示。12（ 10 ? (二 ) 多元相關(guān)系數(shù)的假設(shè)測(cè)驗(yàn) ? 令總體的多元相關(guān)系數(shù)為 ，則對(duì)多元相關(guān)系數(shù)的假設(shè)測(cè)驗(yàn)為 H0： 對(duì) HA： ， ?0?? 0??? F 測(cè)驗(yàn) ： ? 其中的 =m， =n(m+1)， R2為 的簡(jiǎn)寫(xiě)。 ? Ry12… m= （ 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)。 ? 偏相關(guān) (partial correlation)：在其余 M2個(gè)變數(shù)皆固定時(shí)，指定的兩個(gè)變數(shù)間的相關(guān)。 yxixyiiSSSSbnSSnSSbp ii????1)/(1/1)/(1/ (10 ? 通徑系數(shù) (path coefficient，記作 pi)： 即對(duì) bi進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化，在分子和分母分別除以 Y 和 Xi的標(biāo)準(zhǔn)差，從而消除單位和變異度不同的影響，獲得一個(gè)表示Xi 對(duì) Y 相對(duì)重要性的統(tǒng)計(jì)數(shù)。 ? …… 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。 ? 第二步： m1個(gè)自變數(shù)的回歸分析，也是一直進(jìn)行到 偏回歸的假設(shè)測(cè)驗(yàn)。 ? 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。 (1011) ? 2. F 測(cè)驗(yàn) (109) =sy/12… m (10 ? 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。 1? 2? m????? m??? ?21 i?? 由于多元回歸下 SSy 可分解為 Uy/12… m 和 Qy/12… m 兩部分， Uy/12… m由 x x … 、 xm的不同所引起，具有 = m； Qy/12… m與 x x … 、 xm的不同無(wú)關(guān)，具有 =n(m+1)，由之構(gòu)成的 F 值： ??)]([ //1//1212???????????mnQmUFmymy(106） 二、多元回歸的假設(shè)測(cè)驗(yàn) ? (一 ) 多元回歸
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