基于加权列联表分析法的安徽省巢湖市小麦赤霉病预测

为有效预防安徽省巢湖市小麦赤霉病危害,选取巢湖市2003—2019年平均相对湿度、雨湿日光系数(雨日×降雨量×平均相对湿度/日照时数)、降雨量与日照时数作为预测因子,运用加权列联表分析法,分别对2011年秸秆还田前后小麦赤霉病流行进行预测。利用该方法对2020—2021年安徽省巢湖市小麦赤霉病发生情况进行预测,模型预测结果与小麦赤霉病实际发生情况匹配度较高,准确率为100%,表明该方法可于小麦赤霉病防治适期前50~60 d(小麦返青期)对小麦赤霉病发生程度进行中长期预测。基于加权列联表分析法建立的小麦赤霉病预测方法提高了安徽省巢湖市小麦赤霉病预测的准确性,为该病害的防治提供了部分参考依据。

概率与统计的知识理解之列联表

列联表是对分类变量进行独立性检验的有力工具,在历年高考中考查的频率都比较高.从一般的r×s列联表出发,阐明运用列联表进行卡方独立性检验的本质思想,并以2022年高考试题为例,说明2×2列联表和2×3列联表的计算过程.最后从本质出发,推出常用公式,以期加深教师与学生对列联表的理解.

属性统计与列联表分析(Ⅱ)

四、列联表的分割§4-1 X^2的分解与列联表分割 如果一个r×c列联表的变量独立性的假设经检验遭到拒绝,说明所涉及的两个变量之间存在一定的关联。在2×k表情形,这也等价于k个率之间有显著性差异。但以上结论是指表的整体而言的,并不意味着两个变量的所有分类都存在着关联或任意两个率之间都存在显著性差异。完全有可能变量之间的关联性仅存在于某些类别(或某些率)之间。

江西永丰—崇仁盆地上白垩统砾石岩性和磨圆度列联表分析及其对物源的指示

江西永丰—崇仁盆地上白垩统(包括河口组、塘边组和莲荷组)砾岩地层十分发育,是构成丹霞地貌的物质基础。利用砾石的岩性和磨圆度进行列联表分析,可以为沉积盆地物源判断提供依据。利用列联表分析方法对永丰—崇仁盆地上白垩统砾岩进行研究。砾石成分主要包括石英、酸性岩浆岩、变质岩和砂岩以及少量的泥质岩和灰岩。为了统计方便,将砾石磨圆度分组为棱角状和次棱角状(A+B)、次圆状(C)、圆状和极圆状(D+E)。若棱角状和次棱角状砾石观察值小于期望值,而圆状和极圆状砾石观察值大于期望值则说明砾石经历了较长的搬运距离;反之,则说明砾石搬运距离较短。通过联列表分析,结果显示:河口组砾岩具有多物源的特点,主要来自盆地边缘、鸡笼山、相山和玉华山以及盆地西北的长垅地区;塘边组砾岩主要来自盆地北部的尖顶峰山、玉华山一带以及盆地东南的丰山、新大山地区;莲荷组砾岩主要来自于金华山和嶂岭等盆地边缘地区,盆地北侧的鸡龙岗、松树岭以及东北部的灵谷岭地区。物源分析结果为该地区晚白垩世红盆的形成和演化规律的探讨提供了重要依据。

列联表资料的关联强度

目的探究行列数为2-4的各列联表Pearson列联系数的分布及其与相关系数的关系。方法采用SAS9.1.3软件模拟行列数分别为2-4,且行合计固定的各种列联表,计算相关系数和列联系数,绘制两者的散点图,描述其取值变化关系。结果 2×2列联表的相关系数和列联系数成曲线相关,但是其他情况下相关系数和列联系数的关系并非一一对应,此时通过相关系数划分列联系数的关联强度是不合适的。结论对于2×2列联表,可以通过相关系数的强度范围近似定义列联系数的强度范围。当行列数多于2时,不能根据相关系数的强度范围定义列联系数的强度范围。

基于马尔科夫链和列联表法的马尾松毛虫发生面积预测模型研究

本文用马尔科夫链法和列联表多因子多级分析预测法研究建立安徽省潜山县1983—2014年马尾松毛虫越冬代、一代和二代发生面积预测模型,并对5种模型预报结果准确性进行验证。结果表明,马尔科夫链预测结果误差较小,列联表多因子多级分析预测法预测2015年和2016年越冬代和一代发生面积有一定误差,预测二代发生面积与实际基本吻合。

对数线性模型处理大型列联表资料的方法

对数线性模型是处理高维列联表的重要方法。本文通过分析Colles骨折在性别上的年龄分布情况,介绍了对数线性模型的应用方法。讨论了选择较优模型的方法和准则。并结合实际问题,着重讨论了模型参数的估计和解释,并适当进行了模型的残差分析。最后给出了应用对数线性模型时的注意事项。

用SAS软件实现列联表资料趋势检验

列联表资料趋势检验是药学科研中经常用到的一种统计检验方法,在临床药物疗效研究方面具有十分广泛的适用性。本文主要从列联表资料趋势检验的概念、分析方法的合理选用、如何使用SAS程序进行分析,以及如何解释结果几个方面作一概述。

名义变量列联表的相关统计量分析

SPSS为名义变量的列联表分析提供了独立性检验统计量、对称测度统计量和定向测度统计量这3类检验统计量,文章对这些统计量进行了梳理,然后结合实际案例使用SPSS16.0对这些统计量进行了分析。

信息相关系数在列联表中的应用

χ2检验在R×C列联表资料的统计研究中有着广泛的应用,但也存在着因样本量改变而使χ2值被过低或过高估计的问题,通过引进R×C列联表的关联系数,可在一定程度上克服这一缺陷[1-3]。关联度的分析是分析系统中各因素关联程度的方法,正确计算列联表资料的关联系数,不仅对于统计方法本身,而且对于实际应用都意义重大。目前常用的关联系数为Pearson列联系数[4-6]。

列联表数据的局部影响分析

该文研究列联表离散数据的局部影响分析.基于幂散布度量(Power-divergence Measure)定义了离散数据模型的Ⅰ距离函数,影响图和一致法曲率,并针对离散数据构建了一种局部影响分析方法.利用该方法给出了二维列联表独立模型的局部影响分析结果,并通过实例分析验证了该方法的有效性.

关于列联表卡方检验在数学教育研究中的使用方法分析

列联表卡方检验适用于具有分类特征的样本间的差异性的检验。其用于比较的样本容量的不同取值将直接影响研究结论;把每个样本在各个维度上的"实际观察值"转化为"实际观察值的百分比"进行数据分析也会影响研究结论。本文讨论"样本容量的不同取值"和"样本实际观察值的百分比"对研究结论的影响。

用对数线性模型法对列联表资料的再分析

作者用对数线性模型法对田口玄一的胃病治疗效果资料进行了再分析.原文分析结果为:用药、年龄和症状均对治疗效果有影响,但它们之间不存在交互效应,即不管年龄大小、症状轻重,药物的治疗效果相同.作者再分析则发现,胃病的治疗效果只与年龄和症状2个因素有关:39岁以下年龄组的治疗效果与总平均值相比有无效的趋势,其标准化估计参数为-2273 7;症状的3个水平与治疗效果之标准化估计参数分别为0.879 7,2074 6,-29543,说明对症状轻者,趋势下明显,症状中等者,治疗效果显著,但对症状重者治疗趋于无效.从该资料尚得不出所用实验药对治疗胃病有效的结论.

2×2列联表的统计分析

本文对成败型数据的２×２列联表的统计检验问题，从另一角度进行了讨论，结果表明，对二项分布数据的２×２列联表，本文方法与ｆｉｓｈｅｒ检验及Ｔｏｃｈｅｒ修正完全一致，对负二项分布数据的２×２列联表，本文提出了新的统计检验方法，并用数值例说明了这些方法。

改进列联表法在小麦育种上的应用研究——Ⅰ.单株选择理论探讨

本文首次提出了列联表法在小麦育种上的应用问题,并对这种方法进行了适当的改进。采用此法对1975—1986年的育种历史资料进行了具体整理和分析。以河南省近年来生产上大面积推广种植的5个品种6个主要性状的表现作为选择标准,建立了单株选择用表,试图为小麦单株选择理论的研究,探索一条新途径。育种实践表明,该法对小麦育种具有重要的指导意义。

列联表中辅助交互作用的可压缩性

本文对高维列联表中关于随机变量间的一种关联系数辅助交互作用的简单可压缩性与强可压缩性进行了讨论得到了一组对应的可压缩性的充分必要条件。

如何用SAS软件正确分析生物医学科研资料 XIX.R×C列联表资料的统计分析与SAS软件实现(二)

生物统计学是生物学领域科学研究和实际工作中必不可少的工具,在分子生物学迅速发展的今天,生物统计学更显示出了它的重要性。实验设计与数据统计分析是现代生物学的基石,是生物学研究者检验假说、寻找模式、建立生物学理论的有利工具,也是生物学研究者探索微观和宏观生物世界的必备基础知识。对于每天甚至是每时每刻涌现的大量的、以天文数字计量的分子遗传数据,必须借助统计学知识加以分析处理,才能从中获得有意义的信息。"生物多样性数据分析"是开展生物多样性研究的一个重要方面,数据分析能力的高低极大地影响着我们对各种生态学现象认识的深度和广度。现在,电子计算机的普及使得生物统计分析过程大大简化,生物统计分析软件包的普及将生物统计学从统计学家的书本里解放了出来,简化了生物统计分析过程,使之成为生物学研究者的常用工具。本刊特邀军事医学科学院生物医学统计学咨询中心主任胡良平教授,以"如何用SAS软件正确分析生物医学科研资料"为题,撰写系列统计学讲座,希望该系列讲座能对生物医学科研工作者有所帮助。