多项Probit模型中回归系数的逆回归估计

本文将多项Probit模型推广到更一般的形式,研究了推广的多项Probit模型的逆回归性质,给出了回归系数的逆回归估计方法,并证明了在满足一些条件时估计是渐近正态的.模拟表明逆回归估计方法有良好的表现.

苎麻叶面积测定方法比较研究

为确定苎麻叶面积测定的最佳方法,本研究进行了三种叶面积测定方法比较研究,对不同部位不同形状的苎麻叶片参数与叶面积间的关系进行回归分析。结果表明,长宽积系数法、鲜重系数法、干重系数法均具有较高的可靠性,构建的三种叶面积测定方法线性模型,相关系数R均大于0.99,分别为:y1=0.7287x1+1.1145;y2=1.2041x2-16.805;y3=1.1385x3-11.983。并对各苎麻叶片参数进行了多因素方差分析,结果表明,取样部位对长宽积系数、鲜重系数、干重系数均有显著影响,叶片大小对鲜重系数、干重系数有显著影响,叶片形状对长宽积系数有显著影响。在利用系数回归法测定苎麻叶面积时,应根据不同的叶片参数选择更为贴近的回归线性模型。