数量化回归在小麦加工品质分析上的应用

数量化回归分析是为了达到预测目的所进行的定量变量对定性变量的回归分析。本文以小麦高分子谷蛋白亚基与沉降值的相关性研究为例,就这一方法的统计学原理以及在小麦加工品质分析上的应用作了详细介绍。从实例分析结果来看,该方法简单、实用,且操作易行。

数量化回归在林业工作中的应用

数量化回归在林业工作中的应用刘泽田，毕庆雨（河北农业大学基础部，保定０７１０００）关键词数量化回归；反应表；类目；项目中图分类号Ｓ７１１ＡＰＰＬＩＣＡＴＩＯＮＯＦＱＵＡＮＴＩＴＩＶＥＲＥＧＫＥＳＳＩＯＮＩＮＦＯＲＥＳＴＲＹＲＥＳＥＡＲＣＨＬｉｕＺｅｔ...

用数量化回归进行立地分类的研究

本文用数量化回归、聚类分析的方法,筛选出影响河南省太行山林木生长的主导因子为:海拔、母岩、土类、坡向、土层厚度和pH值;利用主导因子将此区划分为16个立地类型、66个立地变型;编制了数量化立地质量评定表,对每一立地类型(变型)分好、中、差进行质量评价。

数量化理论应用于现代林业的研究

本文对山地人工用材林关键技术组合优化模型及其应用进行了研究．

豫西日本落叶松引种区环境因子对林木生长制约的数学模型研究

本研究以豫西日本落叶松引种区143块标准地及配套的5l株解析木资料，以及与此对应的土壤样品和气象等资料为研究材料，采用计算机程序模拟了优势水平均高对立地因子的数量化回归模型、年轮指数对气象因子及优势木高对土壤理化性状的最优回归模型．通过对三种数学模型的模拟，筛选出该引种区影响日本落叶松生长的主要环境因子为海拔高、冬春季气温及6～7月份降雨、土壤全氮及速效磷，并以此指导生产，避免盲目推广所造成的损失．

造林技术措施对马尾松林分生长影响的定量分析与预测

该文利用贵州省台江县马尾松造林技术试验林 4～ 10年生林分的逐年测定资料 ,以林分平均树高和平均胸径为基准变量、各主要造林技术措施和林分年龄为说明变量 ,对建立马尾松林分生长的数量化回归模型进行初步研究 .结果表明 ,采用数量化回归途径建立马尾松林分生长的预测模型是可行的 ,且所建模型具有较高的预测精度 ,但用于拟合回归模型的数据以采用林龄为 4a以上的测定资料为宜 .通过对回归模型偏相关系数的定量分析 ,可以确定马尾松人工林培育的关键技术措施是立地控制、遗传控制和密度控制 ;同时 ,还可根据各项造林技术措施和林分年龄 ,预测马尾松林分的生长 .

小陇山林区林地立地类型划分与林地质量评价的研究

采用“数量化理论 方法”,利用计算机对一类资源清查和补充调查外业实际资料进行计算分析 ,对小陇山林区林地进行了立地类型划分与评价。对开展森林集约经营 ,充分发挥林地生产潜力 ,具有重要的现实意义。