通径分析方法简介_袁志发
第3章 通径分析
第3章 通径分析1、基本概念通径分析（Path Analysis ）是研究变量间相互关系、自变量对因变量作用方式、程度的多元统计分析技术。
在科学研究中，自变量间的关系往往比较复杂，有些自变量间的关系为相关关系，而有些自变量间的关系却是因果关系。
一般地，我们称受其他变量影响的变量为内生变量，而影响其他变量的变量为外生变量，显然，因变量y 为内生变量，各自变量都以自己不同的方式影响因变量y 。
一般而言，通径分析以多元线性回归分析为基础，通过对标准化变量的偏回归系数进一步分析、分解，对各自变量的作用方式、途径给出了一个科学、合理、定量的解释。
2、基本思想、原理通径图：通径分析借助几何图形来表达变量间的关系。
如设x 1，x 2，x 3都是y 的原因因素，由逐步回归求得的方程中仅含x 1，x 2，不含x 3。
但通过分析又知x 3与x 1间具有较强的因果关系，x 3影响x 1，即x 3→x1，从而它们影响y 的方式可用下图表示：图中，P y.1表示固定其他自变量时，x 1直接作用于y 的大小，称为x 1对y的通径系数，P y.1的定义就是x 1关于y 的标准偏回归系数（b’1）；类似可定义P y.2。
P 1.3表示x3直接作用于x 1的大小，定义为x 3关于x1的标准偏回归系数(b’’1)。
r 23表示x 2、x 3间的相关系数，x 3可通过影响x 2间接影响因变量y ，其大小可由yx 2x 1x 3P y.1 P y.2r 23 P 13r 23P y.2衡量，称r 23P y.2为x 3通过x 2对y 的间接作用大小；x 3亦可通过x 1而作用于y ，其作用大小可用P 1.3P y.1衡量，称P 1.3P y.1为x 3，通过x 1对y 的间接作用大小。
一般地，设x i ，x j 为任意两个自变量，它们对y 的作用定义如下：x i 对于y 的直接作用大小（x i 对y 的通径系数）=P y.i =标准偏回归系数(b’i)；x i 通过x j 而间接作用于y 的大小（x i 通过x j 对y 间接通径系数）=r ij P y.j 。
第13章 通径分析
通径分析
Statistical Analysis System
间接通径系数：
对于x2变量 x2通过x1的间接效应为r21*Py1= 0.49034= -0.071830 x2通过x3的间接效应为r23*Py3= 0.78602= -0.123665 对于x3变量 x3通过x1的间接效应为r31*Py1= 0.49034= -0.068363 x3通过x2的间接效应为r32*Py2= 0.70914= -0.111569
通径分析（Path Analysis）可以深入 讨论变量间的因果关系，把自变量 与依变量的相关系数分解为：
自变量对依变量的直接作用； 自变量通过其他自变量对依变量的间 接作用。
概述
Statistical Analysis System
设依变量y受两个彼此独立的自变量 x1、x2的影响，则其关系可图解为： x1 两条带箭头的连线 y 叫通径（path）。
通径分析
Statistical Analysis System
直接通径系数：
P=自变量的回归系数×自变量的标准差/依 变量的标准差 Py1= 1.03684 × 0.74656 / 1.57863 = 0.49034 Py2= 0.28499 × 3.92809 / 1.57863 = 0.70914 Py3= 0.34812 × 3.56439 / 1.57863 = 0.78602 由于回归系数t检验均达显著水平，所以通
-0.14649 × -0.15733 ×
-0.13942 ×
-0.15733 ×
通径分析
Statistical Analysis SystemLeabharlann 对相关系数阵求直接通径系数：
通径分析文档
通径分析1. 简介通径分析（Path Analysis），又称偏路径分析，是结构方程模型（Structural Equation Modeling，简称SEM）的一种常用方法。
它可以用于探索与预测变量关系的复杂性，揭示变量之间的直接和间接影响，帮助研究者建立更为综合的模型。
通径分析可以用于解决许多问题，例如确定变量之间的因果关系、检验理论模型、验证是否存在中介或调节效应等。
它能够帮助研究者更好地理解变量之间的相互作用、潜在机制以及模型的适应性。
2. 通径分析的基本原理通径分析是基于路径系数的统计方法，它使用指数函数来表示变量之间的因果关系。
通径系数表示一个变量对另一个变量的直接影响。
这些路径系数可以通过最大似然估计方法进行计算，并进行统计检验。
在通径分析中，研究者需要确定调整变量，即控制变量，以消除潜在的共变性。
通过控制这些变量，研究者可以更准确地评估变量之间的因果关系。
3. 通径分析的步骤通径分析通常包括以下步骤：步骤1: 确定研究问题和变量首先，研究者需要明确研究问题，并确定相关的变量。
这些变量可以是观察变量或潜变量。
步骤2: 建立模型研究者需要根据研究问题建立适当的结构方程模型。
模型可以包含直接效应、间接效应、中介效应、调节效应等。
步骤3: 收集数据研究者需要收集与模型中的变量相关的数据。
数据收集可以通过问卷调查、实验或观察等方法进行。
步骤4: 估计路径系数使用最大似然估计方法，研究者可以计算路径系数，并对其进行统计检验。
该方法可以提供关于变量之间关系的定量信息。
步骤5: 分析结果研究者可以根据路径系数和统计检验结果来解释变量之间的关系，并对模型进行评估。
通过比较实际观察值和模型估计值之间的差异，研究者可以评估模型的适应性。
4. 通径分析的优势和局限性通径分析具有以下优势：•可以同时考虑多个变量之间的复杂关系，揭示变量之间的直接和间接影响。
•可以提供关于变量之间关系的定量信息，有助于进一步理解研究问题。
通径分析的SAS实现方法
()*(+!,#（ !)-./!/ $ .)!%/..） "*)0-,%**!*。各通径系
的直线回归方程成立。
#"& 方差分析
方差分析的目的是为了检验所求的线性回归方程 是否显著。从表 + 可以看出， LH(@>@A(， 6!@>@@@&- 多元 决定系数 M+H@>B+(+，校正多元决定系数 M+H@>CB+=， 残差标准差的估计值为 &>(=?&&，这些都说明所求的线 性回归方程非常显著， 作 ) 关于 *& *+ *( *, 的通径分析 是有意义的。
&=>? &@ +( (>A &&( &,>= B +@ (>A &@A &?>= &@ ++ (>? &&& ++>= &( +& (>? &@B &=>= &@ ++ (>A &&@ &A>B &@ +( (>= &@( C>A C +( (>( &@@ &?>@ &@ +, (>, &&, &(>? &@ +@ (>, &@, &(>, &@ +& (>, &&@ +@>( &@ +( (>B &@, &@>+ C +& (>= &@B ?>, A +( (>+ &&, &&>A C +& (>? &&( &+>( B ++ (>A &@=
决策系数——通径分析中的决策指标
决策系数——通径分析中的决策指标
袁志发;周静芋;郭满才;雷雪芹;解小莉
【期刊名称】《西北农林科技大学学报（自然科学版）》
【年(卷),期】2001(029)005
【摘要】提出了通径分析中的决策指标——决策系数,用它可以把各自变量对响应变量的综合作用进行排序,以确定主要决策变量和限制性变量.
【总页数】3页(P131-133)
【作者】袁志发;周静芋;郭满才;雷雪芹;解小莉
【作者单位】西北农林科技大学生命科学学院;西北农林科技大学生命科学学院;西北农林科技大学生命科学学院;西北农林科技大学生命科学学院;西北农林科技大学生命科学学院
【正文语种】中文
【中图分类】S813
【相关文献】
1.湖北省审定杂交油菜通径分析及决策系数计算 [J], 周晓彬;江晶;王德鹏;鄢又国;陈豪;陈刚;谢晓峰;龚德平
2.通径分析、决策系数在杨凌示范区三次产业发展分析中的应用 [J], 岳冬冬;王征兵
3.多目标投资决策转换系数法及其在汽车投资决策中的应用 [J], 王丽燕
4.浅谈医药项目投资决策中决策指标的选择 [J], 郑浩珊
5.灰色聚类决策中指标权重和综合决策测度权系数的确定 [J], 强凤娇
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通径分析方法简介
写一篇通径分析方法简介的报告，600字
通径分析方法是一种用于多变量数据分析的统计学方法。
它将模型的结果预测结果，推导参数和数据之间的关联。
这种方法以其简单性，有效性和准确度而闻名，已广泛应用于社会科学，计算科学和机器学习中。
通径分析方法基于在模型中考虑因变量和自变量之间的关系，根据模型结果预测自变量对因变量的影响。
它以混合解决方案的方式来处理多变量数据，包括回归分析，判决，聚类和因子分析。
此外，它也可以使用不同的技术，如相关性分析和多元回归分析，来检查变量之间的假设。
此外，通径分析方法还可以用于评估数据集的可信度，检查该数据集是否代表全体受调查者的群体。
这种方法使研究人员能够从数据中提取更多信息，让他们能够更好地理解数据集中变量之间的真实关系。
通径分析方法是一种非常有效的数据分析方法，它能够帮助我们理解数据集中多变量之间的关系，从而提供更全面的信息和更准确的预测。
此外，它还可以用于评估数据集的可信度，以确保模型的结果准确无误。
典型相关分析和通径分析
y1
x1
uv22
a12 x1 b12 y1
a22x2 b22 y2
b32
y3
y2
x2
(u2, v2 ) ?
y3
典型相关分析的思想：
首先分别在每组变量中找出第一对线性组合，使其具 有最大相关性，然后再在每组变量中找出第二对线性组合， 使其分别与本组内的第一线性组合不相关，第二对本身具 有次大的相关性。如此下去，直至两组变量的相关性被提 取完为止。
u2 2 x v2 2 y
在约束条件： Var(u2 ) 2 112 1
Var(v2 ) 2222 1
cov(u1,u2 ) cov(1x,2 x) 1112 0 cov(v1,v2 ) cov(1y, 2 y) 1112 0 求使 cov(u2,v2 ) 2122 达到最大的 2 和 2 。
同对则协方差为i ，不同对则为零。
22
3、原始变量与典型变量之间的相关系数
原始变量相关系数矩阵 x典型变量系数矩阵
R
R11 R21
R12 R22
a11 a12 a1r
A a1
a2
ar pr
a21
a22
a2
r
a p1
ap2
a
pr
y典型变量系数矩阵
b11 b12 b1r
B b1
p
( yi ,u j )
a
k 1
kj
yi ,xk
/ yi
cov(yi ,v j ) cov(yi ,b1 j y1 b2 j y2 bpj yq )
cov(xi ,b1 j y1) cov(xi ,b2 j y2 ) cov(xi ,bpj yp )
q
第二章 通径分析
第二章通径分析 (Path Analysis)在科学研究中常常要研究相关变量间的线性关系研究二个相关变量间的线性关系时可采用直线回归分析与相关分析。
在研究多个相关变量间的线性关系时：如研究y(单株产量)与x1(每株穗数)、x2(每穗粒数)、x3(粒重)的关系，可采用多元线性回归分析与偏相关分析。
还可以采用本章新介绍的通径分析。
通径分析具有精确、直观的优点，在遗传育种学中，在分析相关变量关系中，有着十分重要的应用。
第一节通径系数与决定系数一、通径系数的定义(一) 通径、相关线与通径图设相关变量：y, x1, x2, 其中y—后果(依变量)；x1、x2—原因(自变量)。
若x1、x2相互独立(r12=0)，可图示为x1 父本y ，例如子代父、母无亲缘关系x2 母本若x1、x2彼此相关 (r12≠0)，可图示为x1体长y x3例如黄牛体重饲料x2胸围用x1 x2代替x1 x2 x3，改画为x1yx2通径——箭形图中的单箭头“ ”，表示变量间呈因果关系，方向由原因到结果。
相关线——箭形图中的双箭头“ ”，表示变量间呈平行关系。
一条相关线相当于两条尾端相联的通径。
通径图——表示相关变量间呈因果关系或平行关系的箭形图。
(二) 通径系数与决定系数通过作通径图，形象直观地表达了相关变量间的关系，但这是定性地表达。
仅定性表还不？，还须进一步用数量表示因果关系中原因对结果影响的相对重要程度与性质，平行关系中变量间相关的相对重复程度与性质。
换句话说还须用数量表示“通径”与“相关线”的相对重要程度和性质，也就是将“通径”、“相关线”、“通径图”数量化。
表示“通径”相对重要程度和性质的数量叫通径系数。
表示“相关线”相对重要程度和性质的数量叫相关系数生物统计学已给出了计算相关系数的方法，即：若二相关变量x1、x2有几组观测值，则x1与x2的相关系数r12的计算公式为：下面给出通径系数的确切定义与数学表达式。
设y与x1、x2间存在线性关系 x1回归方程： =b0+b1x1+b2x2 y或 y=b0+b1x1+b2x2+e 2-1 x2e (图2-1)其中。
通径分析 (2)
通径分析简介通径分析（Path Analysis）是一种统计方法，用于研究多个变量之间的因果关系。
它基于结构方程模型，通过估计观测变量和潜在变量之间的关系，来探究变量之间的直接和间接影响。
方法通径分析可以被视为回归分析的推广。
通过构建一个结构方程模型，在该模型中，变量之间的可能因果关系由路径表示。
每个路径都代表一个直接影响，而其他变量可以通过这些路径的多次间接影响来相互影响。
在进行通径分析时，必须首先确定变量之间的因果关系假设。
然后，可以使用最小二乘法或最大似然法来估计路径系数。
最后，可以进行统计检验以评估模型的拟合程度和路径系数的显著性。
应用领域通径分析在社会科学、教育、心理学等领域中得到广泛应用。
它可以用于研究教育政策对学生成绩的影响，分析心理因素对健康状况的作用，或者评估社会因素对人们意见和态度的影响。
通径分析还可以用于研究营销策略对消费者购买决策的影响，分析企业发展过程中各因素之间的关系，或者评估投资组合中各项指标对绩效的影响。
优势和局限通径分析具有以下优势：1.通过考虑多个因素之间的直接和间接影响，可以提供更全面的因果解释。
2.允许检验路径系数的统计显著性，从而增强分析的可信度。
3.可以对模型进行拟合度检验，评估模型是否与现实数据一致。
然而，通径分析也存在一些局限：1.通径分析基于一系列假设，包括线性关系和可观测的数据。
2.需要大量的数据以确保模型的稳定性和准确性。
3.分析结果只能提供相关性而非因果性的证据，因为观察数据无法确定因果关系的存在。
实例分析为了更好地理解通径分析的应用，我们举一个教育领域的实例。
假设我们想研究教师培训对学生学业成绩的影响。
我们收集了以下变量的数据：教师培训时间、学生参与度、学生学业成绩。
我们建立以下结构方程模型：教师培训时间 -> 学生参与度 -> 学生学业成绩通过进行通径分析，我们可以估计教师培训时间对学生成绩的直接影响，以及通过学生参与度间接影响。
第九章通径分析
(9-5)
( y y)2 n 1
b12
(x1 x1)2 n 1
b22
(x2 x2)2 n 1
e2 n 1
2b1b2
(x1 x1)(x2 n 1
x2)
2 b1
( x1 n
x1)e 1
2b2
( x2 n
x2)e 1
∵x1、x2 与 e 独立无关； Cov(x1, e)=0, Cov(x2, e)=0
且 r12≠0，通径图如图(9-3)所示。 则 (一) r10=P0.1+r12P0.2
r20=P0.2+r21P0.1 (二) d 0.1 + d 0.2+d0.e+2 P0.1r12P0.2=1
x1
y
x2
e
(图 9-3)
证明(一)：
yy 0
P0.1
x1 x1 1
P0.2
x2 x2 2
P0.e
d0.1+d0.2+d0.12+d0.e=1 d0.e=1-(d0.1+d0.2+d0.12)
P0.e d0.e
又
d 0.1 d 0.2
d 0.12
(d 0.1
1 2 d 0.12 ) (d 0.2
1 2 d 0.12 )
(P02.1 P0.1r12 P0.2 ) (P02.2 P0.1r12 P0.2 )
0
分别称为 x1、x2.e到y的通径系数。
定义的推广： 若 =b0+b1x1+b2x2+b3x3
或 y=b0+b1x1+b2x2+b3x3+e
rij≠0，通径图如(图 2-2)所示
通径分析法在腰果播种中的应用_兼论通径分析的SAS实施
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成年酉州乌羊体尺长与体质量的关系
成年酉州乌羊体尺长与体质量的关系王高富;刘良佳;任航行;蒋婧;余琴;黎年富;夏元友;周鹏【摘要】为研究成年酉州乌羊体尺长与体质量的关系,测定16只酉州乌羊成年公羊和74只成年母羊的体斜长、体高、胸围、管围和体质量等指标,运用SPSS软件分别分析公母羊体尺长与体质量间的相关系数、体尺长对体质量的直接和间接影响以及对体质量的决策程度,分别建立公羊和母羊体尺长与体质量的最优回归模型.结果表明,胸围和体斜长是酉州乌羊母羊体质量的最主要决策变量,胸围是公羊体质量的最主要决策变量.母羊和公羊体尺对体质量的最优回归模型分别是y=-37.569+0.262X1+0.702X3,Y=-44.157+ 1.035X3,其中X1表示体斜长,X3表示胸围.【期刊名称】《江苏农业科学》【年(卷),期】2017(045)021【总页数】4页(P165-168)【关键词】酉州乌羊;体斜长;胸围;体质量;回归分析【作者】王高富;刘良佳;任航行;蒋婧;余琴;黎年富;夏元友;周鹏【作者单位】重庆市畜牧科学院/重庆市山羊工程技术研究中心,重庆402460;重庆市畜牧科学院/重庆市山羊工程技术研究中心,重庆402460;重庆市畜牧科学院/重庆市山羊工程技术研究中心,重庆402460;重庆市畜牧科学院/重庆市山羊工程技术研究中心,重庆402460;重庆市荣昌区昌州街道畜牧兽医站,重庆402460;重庆市酉阳县畜牧兽医局,重庆酉阳409800;重庆市酉阳县畜牧兽医局,重庆酉阳409800;重庆市畜牧科学院/重庆市山羊工程技术研究中心,重庆402460【正文语种】中文【中图分类】S826.8+92酉州乌羊主要分布于武陵山区腹地的酉阳土家族苗族自治县，是重庆市特有的本地山羊品种，2009年正式被评定为国家级遗传资源[1]，该羊肉质细嫩，全身皮肤、眼、鼻、嘴、肛门、阴门等可视黏膜均为乌色[2]，肉、骨、内脏均可入药[3-4]，被当地群众称为“药羊”[3]。
第六章 通径分析
L yy = ∑ y 2 − (∑ y ) N
2
L12 = ∑ x1 x 2 − (∑ x1 )(∑ x 2 ) N L13 = ∑ x1 x3 − (∑ x1 )(∑ x3 ) N L23 = ∑ x 2 x3 − (∑ x 2 )(∑ x3 ) N L1 y = ∑ x1 y − (∑ x1 )(∑ y ) N L2 y = ∑ x 2 y − (∑ x 2 )(∑ y ) N L3 y = ∑ x3 y − (∑ x3 )(∑ y ) N
两自变量对 y 的决定系数以 d ij 表示，计算式及计算方法为：
d ij = 2rij piy p jy
x1 x 2
d12 = 2r12 p1 y p 2 y = 2 × 0.704694 × 0.059493 × 0.666606 = 0.05589
d13 = 2r13 p1 y p3 y = 2 × 0.144536 × 0.059493 × 0.154500 = 0.00266
1、 xi 对 y 的影响力分析
xi 与 y 的单相关系数可分解为该自变量对 y 的直接通径
系数和间接通径系数，即
riy = p iy + ∑ riy p iy
（1） x1 对 y 的影响力分解 0.506915 = 0.059493 + 0.469753 – 0.022331 r1y = p1y + r12 p2y + r13 p3y
表示变量间的因果关系， 箭头方向是原因到结果， 图中： “←” 称为“通径” 。 “ ↔ ”表示变量间存在相关关系，称为相关线， 相当于两条尾端相连的通径。
通径分析PathAnalysis--简介
年龄
p31
收入
p21
上学
p32
对结构方程求解（spss） 上学＝-0.295年龄 收入＝0.053年龄＋0.196上学
年龄
P31
0.053
收入
ˆ 3 p31z1 p32 p 21z1 z p31 p32 p 21 z1 (2')
通径分析的特点
• 通径分析的目的：分解回归系数(或相关系数)
• • 通径分析可视为多环节的一组回归分析。 通径模型代表理论假设。
通径分析的有关概念：
1、通径(path)、通径系数 (如P32) 2、相关关系（略） 3、外生变量(exogenous variable) 4、内生变量（endogenous variable） 5、误差(error) （略） 6、最终结果变量(ultimate response variable)
2、以不同通径传递的间接影响
ˆ 2 p 21z1 z ˆ 3 p31z1 p32z2 z z ˆ 4 p41z1 p42z2 p43z3
(1)代入(2)：
(1) (2) (3)
z1
p31 p21
p41
z3
p32
p43
通径模型的结构方程组
ˆ 2 p21z1 z ˆ 3 p31z1 p32 z 2 z
第二节
通径模型的设置
通径模型既可以用结构方程组的形式来表示，也可 以用通径图来表示 为了表达和分析上的简明，一般在通径分析中采用 标准化的变量，并按照因果序列给出相应的下标
{
z1
z2=p21z1 z3=p31z1+p32z2
第七章 通径分析
第七章 通径分析通径系数理论于 1921年由 Sewall Wright 提出，并经以后的。
遗传和统计工作者不断完善，证明在几乎所有的相关变数系统中作因果分析都是有效的。
这一理论用于群体遗传学和动植物育种，为我们解决许多复杂的相关分析问题提供了一个简捷而灵活的方法。
限于本课程的范围，我们这里只简要介绍通径系数的基本概念和一般性质及其在动植物遗传（育传）育种中的应用。
第一节 通往系数的定义 通径系数理论，又称通径分析或相关剖分，是通过在一个相关变数系统中把某一结果（或相关）按其成因（或相关变量）剖分成不同组分，从而研究各因果间或组分变量间的相互关系。
因此，我们首先以相关变量分析人手引出我们的定义。
一、决定系数设有一组相关系数，如猪的初生重（ A ）、增重（ B ）和屠宰重（X ）组成一个相关变数系统，其中屠宰重决定于初生重和增重。
我们称屠宰重为依变量（结果），初生重和增重为自变量（原因），则它们之间的关系表示为图7－1。
为了进行量的分析，我们必须确定每一原因的相对重要性。
如图7- 1 中屠宰重既决定于初重，又决定于增重，但哪个原因决定程度更大些？于是需要用一个数值来表示每一原因对结果的决定程度，这种数值称系数。
为了引出普遍的定义，下面作一般性讨论。
设有相关变数系统A 、B 和X ，X 为依变量，A 和B 为自变量且r AB = 0，于是这一系统表示为X= A ＋B ，如图7－1。
这里依变量X 决定于自变量A 和B ，但决定的是什么呢？由于我们研究的是变量间的关系，也就是依变量的改变量有多大比例是由自变量的改变量决定的。
例如上例中我们研究的是一组个体的屠宰重中出现的变异，有多大比例是这组个体初重的变异决定的。
换句话说，也就是依变量的方差有多大比例产生于自变量的方差。
所以，我们所说的决定程度，就是自变量方差在依变量方差中所占的比例。
根据方差剖分原理，对于X= A ＋B ，当r AB ＝0时，有： δX 2＝δ A 2 ＋δ B 2 除以δX 2 : 1=δ A 2/δX 2+δ B 2/δX 2其中δ A 2/δX 2和δ B 2/δX 2 分别称为A 和B 对X 的决定系数。
第二讲 通径分析解析
（2—2）
（2—2）式中b0为常数项，b1 ，b2 分别为y对x1 ，x2 的偏回归系数，e为与各变 量相互独立的误差项（或剩余项）。x1 ，x2 间存在相关，则（2—2）式的关系可 用图1示之。
图1 通径图
图1中，单箭头表示自变量间存在因果关系，方向由原因到结果，称为通径。双 箭头表示变量间存在平行关系，称为相关线，
163.66583 166.4516 2.83775 19.659498 0.7345968
23.325504
27.128761
4.5901316
0.7345968
0.0385129
解得：
Py.1=23.3255， Py.2=27.1288， Py.3=4.5902 ，Py.4=0.7346 3、作出通径图（略）
（2—1）
( y y)2 n 1
b12
(x1 x1 )2 n 1
b22
(x2 x2 )2 n 1
2b1b2
( x1
x1 )( x2 n 1
x2 )
即
S
2 y
b12
S
2 x1
b22
S
2 x2
2b1b2COV12
（2—6）式两边同除以
S
பைடு நூலகம்
2 y
得：
（2—6）
b1
S x1 Sy
2
b2
89.032143
R (2)
2.471164
8.681726
5.604968
89.032143 89.53353 3.421524 8.960605 4.841078
2.471164 3.421524 0.002113 0.000305 0.009923
通径分析
如按变量的“因果关系”分类,即按通径图 中箭头的指向去划分变量,则可以把箭头起 始的变量(也称原因变量) 称为“外生变 量”( Exogenous Variable) 、独立变量 ( Independent ) 、源变量(Source) 或上游 变量;这是因为此变量的变化由通径图以外 的原因产生的。
图1. 3 的结构方程式为: A 2 = aA 1 + bB1 + eX B3 = cB1 + dA 2 + f Y
但A 1 与B1 间的相关性无法在方程式中表示出 来。图1. 3 中B1 在B3 上的直接作用是c ;而 B1 通过A 2 作用于B3 上的间接作用为bd ; 因此B1 对于B3 的总的作用(也称总效应)是c + bd 。 在早期的通径分析中,由于A 1 与B1 有相关性 ( r) ,而认为B1 可以通过A1 ,再经过A 2 ,可以 间接地作用于B3 ,大小为rad 。
图1. 3 是表示有时间性的通径图,其中A 、 B 表示两个变量,X、Y是残差,足标1 、2 、 3 分别表示在时间1 、时间2 、时间3 。
变量的分类
按可否直接测量到该变量,变量可分为“表 型变量”(Manifest Variable ,也称显变量,它 总是用一个方框去识别它) 、及隐型变量 (Latent Variable ,它总是用一个圆形框去识 别它) 。 这里的隐型变量(即隐变量) 是无法直接测 量到的,它应当是客观存在的。
(1) 恰好通径图:通径图中独立未知参数(包括隐变 量的方差、残差的方差) 的个数恰好与样本中所 能得出的方程组的个数相等。 (2) 识别不足通径图:通径图中独立未知参数的个 数多于样本中所能得出的方程组的个数。因为 这时参数的解有无限多组,即解很不确定,这是不 能允许的。 (3) 过度识别通径图:通径图中独立未知参数的个 数少于样本中所能得出的方程组的个数。统计 学家偏爱这种模型,因为人们可以在待估的参数 上附加不同的条件以使所求得的参数满足统计 学要求。
通径分析及其在林业试验统计分析中的应用
通径分析及其在林业试验统计分析中的应用
陈强
【期刊名称】《云南林业科技》
【年(卷),期】1996(000)001
【摘要】通径分析是在相关分析基础上，用来进一步剖分各性状之间关系的一种方法，它对了解性状间的因素关系及自变量对因变量的直接影响和间接影响很有帮助。
本文简要地介绍了相关分析和通径分析的原理、计算方法，并例举了其在林业试验统计分析上的应用。
【总页数】8页(P54-61)
【作者】陈强
【作者单位】无
【正文语种】中文
【中图分类】S711
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EXCEL在通径分析中的应用
EXCEL在通径分析中的应用
任红松;朱家辉;杨斌;袁继勇;詹发强;宋羽
【期刊名称】《农业网络信息》
【年(卷),期】2006(000)003
【摘要】通径分析是标准化的线性回归分析.本文应用EXCEL"工具"菜单"数据分析"选项中的"描述统计"、"相关系数"和"回归"分析工具以小麦丰产3号主要农艺性状资料为例阐述了用EXCEL做通径分析的详细过程.实践证明用该电子表格软件做通径分析完全可行,且操作简单、易行.最后还就通径分析的应用要点和注意事项进行了探讨.
【总页数】3页(P90-92)
【作者】任红松;朱家辉;杨斌;袁继勇;詹发强;宋羽
【作者单位】新疆农业科学院,科研管理处,新疆,乌鲁木齐,830000;新疆天合种业,北疆育种站,新疆,乌鲁木齐,830003;膳善县农业技术推广中心,新疆,吐鲁番,838000;新疆农业科学院,经济作物研究所,新疆,乌鲁木齐,830000;新疆农业科学院,微生物研究所,新疆,乌鲁木齐,830000;新疆农业科学院,品种资源研究所,新疆,乌鲁木齐,830000【正文语种】中文
【中图分类】S126
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