海南黑山羊体尺与体重的通径分析及最优回归模型的建立

本文运用SAS软件分别分析了海南后备黑山羊和成年黑山羊的体尺与体重间的相关、体尺对体重的直接和间接影响以及体尺对体重的决定程度,最后建立了体重与体尺的最优回归模型。结果表明胸围是影响海南黑山羊体重的最主要的体尺因素。选择海南黑山羊快长系时应在选择体重的同时,加强对胸围的选择力度。海南黑山羊后备羊及成年羊体尺对体重的最优回归模型分别为:Y=-45.1117+0.2909X2+0.4115X3+0.6781X4+0.6815X6和Y=-46.3559+0.1802X2+0.4448X3+0.7701X4+0.8720X6。

降水因子与小麦产量最优回归模型的探讨

通过对陕西省关中及延安地区５８个县（区）的１４个降水因子和小麦产量进行相关和多元逐步回归分析，结果表明：就秦岭以北、榆林地区以南的降雨场而言，小麦生育期间的各月降水，除２月份以外，均与小麦产量成显著正相关；而休闲期间的６，７，８三月降水与小麦产量成显著负相关。得到了由１月、４月、８月降水和干燥度４个降水因子与小麦产量构成的最优回归模型。最后揭示了降水并不是在延安北部、关中东部和西部旱塬及秦岭北坡沿线各地小麦增产的限制因子，而在关中中部及延安南部，降水增产作用得到一定程度的发挥。

基于最小一乘准则的最优回归模型研究

针对目前回归函数中普遍存在的泛化能力得不到保证的缺点,结合统计学习理论的研究成果,提出了基于最小一乘准则的最优回归模型(简称为LaOR模型).与以往模型相比较,LaOR模型综合考虑了回归误差和置信范围,可望有效地降低回归函数的期望风险.最后,以广东省江门市为例,将LaOR应用到区域经济发展的短期预测中,取得了可以接受的预测效果.

玉米基因型磷效率与相对根系性状的最优回归模型及育种学启示

以33个不同玉米基因型为材料,在低磷和高磷两个供磷水平下,分析玉米基因型磷效率与多个相对根系性状的关系,建立最优回归方程。结果表明,相对总根重和相对须根数对磷效率的回归系数显著,建立磷效率与相对总根重和相对须根数二者的最优回归模型为Y=-0.224-0.576X2+1.780X3,R2=0.880(p<0.05);相对表层根重对磷效率的回归系数显著,建立磷效率与相对表层根重的最优回归模型为Y=-0.235+1.136X1,R2=0.653(p<0.05);相对须根数和相对表层根重可以作为培育高磷效率玉米基因型的改良目标性状。

金华猪胴体性状的通径分析及最优回归模型

通过对金华猪胴体直长、胴体重、屠宰率、平均膘厚、平均皮厚、后肢重与净肉重的通径分析 ,结果表明胴体重和屠宰率对净肉重的影响显著 ,最优回归模型为 :y =1 6.3668+ 0 .1 5 75x2 - 1 7.61 0

Microsoft Excel变形分析最优回归模型的选择

讨论了MicrosoftExcel的回归分析方法在回归模型的选择中的使用方法。变形分析中回归模型的选择是经常性的重复计算工作,而MicrosoftExcel的最重要的特点是特别适合进行重复工作。

温热因子和小麦产量的最优回归模型探讨

通过温热因子和小麦产量的相关分析及最优回归模型的建立,结果表明在降水较少的地区,温热增产作用未能正常发挥;在降水较多的地区,温热增产作用则得到一定程度的发挥;并针对不同地区分别提出了相应的小麦增产措施。

带结构风险最小化的最优区间回归模型辨识

针对来自模型结构、参数以及测量数据的不确定性等因素,传统的辨识方法获取的是确定性数学模型的点输出,其鲁棒性差,易受外界干扰.因此,采用区间输出比点输出更易于实际问题的研究.基于复杂系统的不确定性测量数据以及系统参数的不确定性,提出了最优区间回归模型辨识的一种新方法,该方法将逼近误差的L∞范数思想与结构风险最小化理论相结合,建立求解区间模型的最优化问题,应用线性规划独立求解区间模型的上界和下界模型.该方法在保证模型辨识精度的同时,其泛化性能得到进一步提高.实验分析表明,提出的方法对来自噪声以及参数不确定性的数据,可以从区间模型的辨识精度和泛化性能之间取其平衡.

保泛化性能的最优上边界回归模型辨识

从控制模型结构复杂性及提高模型辨识精度出发,提出了建模由参数或测量不确定性引起的最优上边界回归模型的一种新方法.首先,将二次规划的支持向量回归(SVR,support vector regression)转化为l1范数的优化问题,用于获取模型结构的稀疏解;其次,建立上边界回归模型的约束条件,并将模型的被估输出与实际输出之间的所有逼近误差最小化,即逼近误差的l1范数最小化问题,来提高模型辨识精度;最后,将l1范数的结构风险与逼近误差的l1范数以及上边界回归模型约束条件相结合构成新的优化问题,应用较简单的线性规划对其求解,得到最优上边界回归模型.提出的方法具有如下三个显著特性:1)应用逼近误差的l1范数最小化,可保证模型的建模精度;2)引入SVR架构下的结构风险l1范数,可保证模型的稀疏特性;3)通过提出的方法从建模精度与模型稀疏特性之间取其平衡,可提高模型泛化性能.通过来自测量数据以及模型参数不确定性的实验分析,论证了提出方法的合理性与优越性.

带稀疏特性的最优区间回归模型辨识方法

传统的系统辨识方法主要是针对确定性数学模型辨识,其输出为确定的点输出,鲁棒性差,易受外界干扰。本文针对此问题,提出了最优区间回归模型(OIRM)辨识的方法。该方法将逼近误差的?1范数思想与结构风险最小化理论相结合,建立求解区间模型的最优化问题,应用线性规划独立求解区间模型的上界和下界模型。实验分析表明,对来自测量以及参数不确定性的数据,从均方根误差(RMSE)以及支持向量的百分数(SVs%)两个指标论证了,提出的方法不仅可以获取最优区间输出,还能确定区间模型的辨识精度和泛化性能之间的平衡。

保精度-稀疏特性的最优上边界回归模型辨识

从建模精度及模型稀疏特性出发,提出了建模最优上边界回归模型的方法。该方法将逼近误差L∞范数思想与结构风险最小化理论相结合,建立求解上边界回归模型的优化问题,应用较简单的线性规划对其求解。提出的方法具有如下显著特性:应用逼近误差的L∞范数最小化可保证模型的建模精度;引入支持向量回归架构下的结构风险L1范数对模型结构复杂性进行有效控制可保证模型的稀疏特性;模型的最优性可通过提出的方法从建模精度与模型稀疏特性之间取其平衡。最后,通过实验分析论证了所提出方法在不确定性测量输出以及系统参数不确定性下的合理性与优越性。

不同玉米基因型的磷效率和相对生物性状的差异及其回归模型研究

以32个不同玉米基因型为材料，在低磷和高磷两个供磷水平下，分析不同玉米基因型生物学性状和磷效率的基因型差异，根据相对生物学性状与磷效率，磷吸收效率和磷利用效率与磷效率进行多元线性回归分析，分别建立它们的最优回归方程，同时进行耐低磷基因型的筛选。结果表明，相对株高、相对地上部干重、相对地下部干重和相对叶龄基因型间变异范围分别为0．309～0．978、0．314～0．947、0．367～1．400和0．455～0．790；磷效率、磷吸收效率和磷利用效率基因型间变异范围分别为0．196～0．935、0．879～4．235和0．621～1．764。相对地下部干重对磷效率的回归系数显著，建立磷效率与相对地下部干重的最优回归模型为：Y=-0．087＋0．702X3，（P〈0．05；R^2=0．6549）；磷吸收效率和磷利用效率对磷效率的偏回归系数均显著，建立磷效率与磷吸收效率和磷利用效率二者的最优回归模型为：Y=-0．379＋0．274X1＋0．301X2，（P〈0．05；R^2=0．7390）。耐低磷基因型的筛选结果表明，待选材料中，磷效率和相对生物性状都优良的只有178和082两个基因型，其他大部分基因型的磷效率和相对生物性状都是中低类型。

口腔医生职业倦怠最优尺度回归

目的研究不同社会人口学和社会心理因素对口腔医生职业倦怠的影响,为制定合理干预措施提供依据。方法采用组合问卷对287名口腔医生进行调查,进行统计学描述,并进一步采用最优尺度回归法分析筛选口腔医生职业倦怠的影响因素建立回归方程。结果经过最优尺度回归筛选出有意义的自变量建立回归模型(P<0.001)显示职业倦怠是受多因素影响的。情感衰竭的前三位影响因素为:生活满意度、躯体疼痛、完成工作需要时间;玩世不恭的前三位影响因素为:对本专业的兴趣、躯体疼痛、生活满意度;成就感低落的前三位影响因素为:消极应对、客观支持、生活满意度。结论众多社会人口学和社会心理因素与口腔医生职业倦怠相关,针对不同群体的职业倦怠特征需采取有针对性的干预措施。

贵州瑶族老年人糖尿病影响因素最优尺度回归分析

目的:研究贵州瑶族行为生活习惯对瑶族老年人患糖尿病的影响。方法:采用统一问卷及体格检查对荔波县瑶山乡263名瑶族老年人群进行整群抽样,作统计学描述,并进一步采用最优尺度回归分析筛选糖尿病的影响因素,建立回归方程。结果:经过最优尺度回归筛选出有意义的自变量建立回归模型(F=1.789,P<0.05),调整R^2为0.146,结果显示瑶族老年人糖尿病是受多因素的影响,其中运动量对糖尿病的影响程度最大,为0.179;其次分别为吸烟、饮酒和BMI。在重要性分析中,BMI对糖尿病的预测最重要。结论:健康的生活方式和行为习惯可降低糖尿病的发病率。

贵州瑶族老年人收缩压影响因素最优尺度回归分析

目的:研究贵州瑶族行为生活习惯对瑶族老年人收缩压的影响。方法:采用统一问卷及体格检查对贵州省荔波县263名瑶族老年人群进行整群抽样,进行统计学描述,并进一步采用最优尺度回归分析筛选收缩压的影响因素建立回归方程。结果:瑶族老年人收缩压在运动量、吸烟、饮酒、摄盐量、BMI几个方面有统计学意义(P<0.05)。经过最优尺度回归筛选出有意义的自变量建立回归模型(F=3.409,P<0.01),调整R2为17.7%,年龄、吸烟、饮酒、摄盐量、BMI与收缩压有统计学意义(P<0.05)。各因素对收缩压的影响程度依次为:吸烟、年龄、饮酒、摄盐量和BMI。结论:根据贵州瑶族老年人群的行为生活习惯采取针对性的干预措施,降低高血压的发病率,提高人群健康生活质量水平。

冬虫夏草酒的工艺优化试验

试验采用基酒浸泡冬虫夏草,研究了不同浸泡条件酒度、时间、温度对功效成分多糖及腺苷含量的影响。通过均匀试验设计得出功效成分(虫草多糖及腺苷)的最优回归方程及相关系数,并在测试条件范围内计算得出提取冬虫夏草中的功效成分的最优条件:酒度30%vol,时间27d,环境温度35℃。

贵阳市高校贫困生非自杀性自伤行为的现况调查

目的探讨贵阳市高校贫困生非自杀性自伤(NSSI)行为发生现状及影响因素。方法采用自编调查表和青少年自我伤害问卷、自我分化量表对贵阳市1407名大学生进行现场问卷调查,采用非条件二分类logistic回归模型和最优尺度回归模型探讨高校贫困生NSSI行为影响因素。结果1407名大学生中贫困生为563(40.01%)人,贫困生NSSI行为检出率为10.3%,非条件二分类logistic回归结果提示,饮酒是贫困生发生NSSI行为的危险因素,大四年级、自我分化程度高是贫困生发生NSSI行为保护因素;最优尺度回归模型显示,不同年级、自我分化、饮酒的贫困生NSSI行为检出率差异有统计学意义(P<0.05),影响程度据主要系数大小依次为自我分化(0.432)、年级(0.371)及饮酒(0.197)。结论贵阳市高校贫困生发生NSSI行为较为常见,其影响因素涉及自我分化、年级、饮酒方面。

技能不匹配与高校毕业生高频职业转换关系研究

以毕业3—5年的大学生为研究对象,运用最优尺度回归模型分析其技能不匹配与职业转换间的关系。研究结果显示,技能不匹配显著影响毕业生的职业转换率,硬技能不匹配、软技能不匹配均与其职业转换率呈正相关关系,且软技能不匹配对职业转换率的影响更大。进一步分析发现,天赋层软技能不匹配对职业转换率的影响最大,毕业生父亲的教育对其天赋层软技能不匹配状况能产生更重要的正向影响。高度重视家庭教育,优化家庭教育方式;开展以能力为导向的学校教育改革,将软技能纳入高校人才培养体系;重新审视企业培训策略,强化专用人力资本投资等能有效改善员工技能匹配状况,增强其就业稳定性,提升其就业质量。

基于NPP-VIIRS数据的我国2012—2020年电力消费量时空动态模拟

夜间灯光数据能够有效探测城市夜间灯光,可用于估算电力消耗(EPC)的空间分布。各地区自然环境及社会发展差异大,夜间灯光与EPC的关系也存在地区差异。以我国为例,构建不同区域EPC长期时空动态最优模型,使用基于NPP-VIIRS数据构建的夜间灯光总量(TNL),采用线性模型、二次多项式模型及幂函数模型对2012—2020年EPC的时空动态进行模拟。结果表明,在国家层面,二次多项式模型为最优,平均绝对相对误差(MARE)最小,为1.94%;在省级层面,最优拟合模型一般为二次多项式模型,平均MARE值为2.78%。31个省份中,二次多项式模型最优的有24个,线性模型最优的有4个,幂函数模型仅有3个。本研究使用精度更高的NPP-VIIRS夜间灯光数据,为准确模拟EPC数据的长期时空动态提供了一种思路,对反映社会经济活动中电力利用效益的提高所取得的成效分析具有重要意义。

基于R语言的吐鲁番驴体尺和体质量相关分析

吐鲁番驴是新疆优良地方驴品种,研究其体质量和体尺相关性对加快吐鲁番驴提纯复壮、选育和保种速度有重要意义。测定了吐鲁番地区托克逊县、吐鲁番市和鄯善县不同年龄的62头吐鲁番驴的体尺和体质量,应用R语言分析了吐鲁番驴的体尺和体质量相关性及不同的回归模型。结果表明,年龄(特别是1岁年龄组)对体质量、体高、体长、胸围影响极显著(P<0.01);吐鲁番驴体质量与胸围、体长、体高极显著相关(P<0.001),相关系数依次为0.92、0.82、0.76,对体质量大小起决定作用的是胸围(R2=0.85),其次是体长(R2=0.66)和体高(R2=0.57)。应用R语言分析并确定了吐鲁番驴体质量和体尺的最优回归模型为:Y=0.71 X1+1.54 X2+2.84 X3-447.36。因此,吐鲁番驴在提纯复壮、选育和保种时,可以参考最优回归模型,并以胸围为主同时兼顾体长和体高,可以获得好的效果。