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方差分析模型对马铃薯区域试验结果的影响 被引量:3
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作者 纳添仓 《广东农业科学》 CAS CSCD 北大核心 2012年第5期27-28,共2页
利用2005—2010年国家马铃薯中晚熟西北组共6组区域试验数据资料,研究试点效应随机和固定的不同方差分析模型对区域试验结果的影响。结果表明,试点效应固定,品种产量平均相差73.06 kg就表现出显著差异,相差96.72 kg就表现出极显著差异;... 利用2005—2010年国家马铃薯中晚熟西北组共6组区域试验数据资料,研究试点效应随机和固定的不同方差分析模型对区域试验结果的影响。结果表明,试点效应固定,品种产量平均相差73.06 kg就表现出显著差异,相差96.72 kg就表现出极显著差异;试点效应随机,则品种产量每667 m2平均相差330.30 kg才表现显著差异,相差442.74 kg才表现极显著差异。马铃薯品种区域试验参试品种是否存在显著或极显著差异将直接影响对参试品种的评价,因此,为提高审定品种的产量潜力,降低新品种推广风险,建议马铃薯品种区域试验选择品种试点效应随机的方差分析模型。 展开更多
关键词 马铃薯 区域试验 方差分析模型
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重复试验随机效应模型误差方差的齐性检验(k=2) 被引量:5
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作者 张新育 《应用概率统计》 CSCD 北大核心 2006年第1期43-55,共13页
本文对重复试验次数为2的随机效应方差分析模型,给出了误差方差齐性,即H0:σ12=σ22(?) H1:σ12≠σ22的一种具有相合性的检验方法.并对三个常见模型给出了检验统计量和拒绝域的具体表达式,最后是两个应用实例.
关键词 随机方差分析模型 误差方差齐性 分段似然比检验
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动态指标的非线性最小二乘分析
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作者 孙丽华 王菊芳 +3 位作者 杜红丽 凌飞 陈芳 黄琳 《广东农业科学》 CAS CSCD 北大核心 2009年第11期11-13,18,共4页
传统的二步分析法由于估计对象不同而无法保证最终的分析结果能满足动态指标(性状)的估计误差平方和最小即估计值的最优性。为提高对动态指标(性状)分析的准确度,重新建立了一类非线性方差分析模型,采用非线性最小二乘分析法不仅实现了... 传统的二步分析法由于估计对象不同而无法保证最终的分析结果能满足动态指标(性状)的估计误差平方和最小即估计值的最优性。为提高对动态指标(性状)分析的准确度,重新建立了一类非线性方差分析模型,采用非线性最小二乘分析法不仅实现了对动态指标(性状)的一步分析,而且可以获得模型参数效应的近似最优估计值。非线性最小二乘分析法作为次级样本含量不等资料最小二乘分析法的一般形式,具有广泛的应用价值。 展开更多
关键词 动态指标(性状) 非线性方差分析模型 非线性最小二乘分析
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基于R的线性代数成绩分析
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作者 赵鹏霞 王合玲 《白城师范学院学报》 2018年第8期50-54,共5页
文章借助新疆财经大学数学学院2012级在校大学生的数据,利用单因素方差分析和广义线性模型,加上对新疆地域的考虑,基于R软件对大学生线性代数成绩与其影响因素进行研究.研究表明,学生基础、教师语言能力均对大学数学线性代数考试成绩有... 文章借助新疆财经大学数学学院2012级在校大学生的数据,利用单因素方差分析和广义线性模型,加上对新疆地域的考虑,基于R软件对大学生线性代数成绩与其影响因素进行研究.研究表明,学生基础、教师语言能力均对大学数学线性代数考试成绩有正相关影响,而高考成绩和专业类型对成绩影响不显著. 展开更多
关键词 线性代数成绩 单因素方差分析模型 广义线性模型
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城市源生物炭对城市土壤溶解性有机质及重金属有效态的影响
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作者 吴文雨 唐剑锋 +2 位作者 郑思俊 柯紫妍 耿春女 《应用技术学报》 2023年第3期232-241,共10页
为解决城市废弃物日益增多和城市土壤重金属含量普遍偏高的问题,将3种城市源废弃物(园林修剪的树枝、生活垃圾和稻壳)制备成生物炭,探讨不同城市源生物炭施用对2种城市土壤(滨河土壤和工业土壤)重金属有效态和土壤溶解性有机质的影响。... 为解决城市废弃物日益增多和城市土壤重金属含量普遍偏高的问题,将3种城市源废弃物(园林修剪的树枝、生活垃圾和稻壳)制备成生物炭,探讨不同城市源生物炭施用对2种城市土壤(滨河土壤和工业土壤)重金属有效态和土壤溶解性有机质的影响。结果表明,工业土壤的有机质含量显著高于滨河土壤,但溶解性有机质的含量、芳香性/疏水性及分子量却显著低于滨河土壤。稻壳生物炭处理,显著降低了滨河土壤类蛋白质物质C2和类腐殖质物质C3的含量。3种生物炭的处理,增加了类腐殖质物质C1的百分比,而降低了C2的百分比,以稻壳生物炭处理效果最明显。工业土壤的Cu和Pb的总量和有效态含量均显著高于滨河土壤;工业土壤的Zn总量显著高于滨河土壤,但有效态含量无差异。生活垃圾生物炭降低了滨河土壤的Zn有效态含量,有望用来降低城市土壤Zn的环境风险。 展开更多
关键词 城市废弃物 溶解性有机碳 生活垃圾生物炭 方差分析模型
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Regression analysis of major parameters affecting the intensity of coal and gas outbursts in laboratory 被引量:7
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作者 Geng Jiabo Xu Jiang +3 位作者 Nie Wen Peng Shoujian Zhang Chaolin Luo Xiaohang 《International Journal of Mining Science and Technology》 SCIE EI CSCD 2017年第2期327-332,共6页
Estimating the intensity of outbursts of coal and gas is important as the intensity and frequency of outbursts of coal and gas tend to increase in deep mining. Fully understanding the major factors contributing to coa... Estimating the intensity of outbursts of coal and gas is important as the intensity and frequency of outbursts of coal and gas tend to increase in deep mining. Fully understanding the major factors contributing to coal and gas outbursts is significant in the evaluation of the intensity of the outburst. In this paper, we discuss the correlation between these major factors and the intensity of the outburst using Analysis of Variance(ANOVA) and Contingency Table Analysis(CTA). Regression analysis is used to evaluate the impact of these major factors on the intensity of outbursts based on physical experiments. Based on the evaluation, two simple models in terms of multiple linear and nonlinear regression were constructed for the prediction of the intensity of the outburst. The results show that the gas pressure and initial moisture in the coal mass could be the most significant factors compared to the weakest factor-porosity. The P values from Fisher's exact test in CTA are: moisture(0.019), geostress(0.290), porosity(0.650), and gas pressure(0.031). P values from ANOVA are moisture(0.094), geostress(0.077), porosity(0.420), and gas pressure(0.051). Furthermore, the multiple nonlinear regression model(RMSE: 3.870) is more accurate than the linear regression model(RMSE: 4.091). 展开更多
关键词 Coal and gas outburst Gas pressure Regression analysis ANOVA CTA
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