关于水稻产量影响因素的多元回归分析
影响粮食产量的因素分析
影响粮食产量的因素分析The document was finally revised on 2021影响我国粮食产量的因素分析摘要:通过时1990一2012年间我国粮食产量的分析,在影响我国粮食产量的诸多原因中选出了3个主要影响因素,建立了多元线性回归模型，利用模型对粮食产量情况进行多元线性回归分析,研究了这些影响因素对粮食产量的影响与作用,最后,在此基础上提出了提高我国粮食产量的对策建议.关键词:粮食产量;影响因素;回归分析;建议一、研究意义粮食安全问题是一个关系到国计民生的重要战略问题! 它影响到经济的发展" 人民生活质量的提高和社会的稳定#尽管我国粮食总体上虽然保持了较高的自给率! 但大豆进口量近年来持续快速增长! 目前我国超过70% 的大豆依赖进口 ! 而其中30%以上进口自美国$当前的形势提醒我们! 必须进一步加强对粮食安全问题的重视$ 而对我国这样一个人口众多的农业大国来说! 粮食供给必须首先立足于国内生产$ 随着我国粮食需求日益增长! 以及城市化和工业化的加速推进! 大量资源不断流向城市! 农业可耕地面积日益萎缩! 使得粮食生产面临较为严峻的形势$ 粮食生产问题如果解决不好! 就会给我国的经济发展和社会稳定带来制约和冲击粮食是人民生存之本、经济发展之柱，对稳定社会、经济具有重要的作用。
粮食问题是一个关系到国计民生的重要战略问题，它更影响到经济的发展和社会的稳定。
中国是世界上的农业大国，同时又是一个农业相对落后的国家。
近几年世界粮食价格的大范围浮动，应该引起我们的注意，大起大落更使我们重新审视起粮食生产的重要性。
同时只有抓住了影响粮食产量的主要因素，改府才能正确的做出举措来将粮食生产引向健康合理的发展路线并且实现农业的现代化。
二、文献回顾影响粮食产量的因素很多,我国学者从不同角度研究了粮食生产问题.于法稳选择有效灌溉面积、化肥施用量、农业机械总动力、粮食播种面积和受灾面积等5个指标作为影响粮食生产的因素,并采用灰色关联分析的方法对这5个因素进行了分析,指出有效灌溉面积、农机总动力和粮食播种面积是影响粮食生产的3个最主要因素;肖海峰将影响粮食综合生产能力的影响因素选择为粮食播种面积、其他物质费用、成灾面积、劳动力和化肥费用,通过柯布一道格拉斯生产函数证实了粮食播种面积是影响粮食产量最重要的因素;熊华等人应用灰色关联分析和C一D生产函数相结合的分析方法证实了化肥施用量、粮食作物播种面积和有效灌溉面积均对粮食生产具有重要影响[’〕;此外,xinagL采用粗糙集理论,张建平、Yun zhang和Wu Y等人运用灰色关联分析与BP神经网络相结合的方法,在对影响粮食产量的因素中又加人了农村用电量、地膜覆盖面积、水电建设投资和支农支出等因素,从多种角度验证了这些影响因素对粮食产量的重要性。
粮食产量影响因素回归分析
粮食产量影响因素回归分析粮食产量是一个复杂的系统工程，受到多个因素的影响，包括自然因素和人为因素。
为了深入了解这些影响因素，可以运用回归分析方法对其进行量化分析。
下面将详细介绍粮食产量影响因素回归分析的步骤和应用。
回归分析是一种统计学方法，用于确定自变量与因变量之间的关系。
在粮食产量影响因素回归分析中，因变量是粮食产量，自变量则包括多个可能的因素，如天气、土壤条件、农业技术等。
首先，需要收集相关的数据，包括粮食产量的历史数据和可能的影响因素的数据。
对于年度产量数据，可以从农业统计年鉴等公开渠道获取，而对于自变量数据，可以通过相关研究或者实地调查获得。
接下来，对数据进行预处理，包括缺失值填充、异常值处理、数据标准化等。
这些步骤可以提高回归模型的准确性和可靠性。
然后，选择适当的回归模型进行分析。
根据问题的具体情况，可以选择线性回归模型、多项式回归模型、逻辑回归模型等。
线性回归模型是一种常用的回归模型，假设因变量与自变量之间存在线性关系。
而多项式回归模型可以描述因变量和自变量之间的非线性关系。
逻辑回归模型则用于因变量为分类变量的情况。
在建立回归模型后，需要对模型进行拟合和评估。
拟合是指找到最佳的回归系数，使得模型对数据的误差最小化。
评估包括解释模型的统计显著性、对模型的拟合优度进行检验等。
常用的评估指标包括R平方、调整R平方、F统计量等。
最后，根据回归模型得到的结果，可以分析各个自变量对粮食产量的影响程度和方向。
通过回归系数的正负来判断自变量对因变量的增益或减益作用。
此外，还可以进行模型的预测和验证，对未来的粮食产量进行预测，并与实际数据进行比较以验证模型的准确性。
总之，粮食产量影响因素回归分析是一种有效的量化分析方法，可以深入了解粮食产量背后的驱动因素，为农业生产提供科学指导。
这一方法在农业经济学、农业科学等领域具有广泛应用前景。
水稻产量预测模型的研究与应用
水稻产量预测模型的研究与应用随着人们生活水平的提高，对粮食的需求量逐渐增加。
水稻作为我国主要的粮食作物之一，拥有着广泛的种植面积和高产量的特点。
因此，对于水稻产量的预测与掌握是极为重要的。
而在现代技术的支持下，水稻产量预测模型的研究与应用已经成为了一个热门的话题。
一、水稻种植与产量影响因素水稻作为一种生态环境敏感的作物，其种植过程中受到的环境因素影响很大。
由于我国南北气候差异较大，不同地区对于水稻的种植也有所不同。
以南方地区为例，其中的水稻种植主要受到气温、降水、光照等气象因素的影响。
除此之外，还有土壤肥力、气候变化和病虫害等因素会对水稻产量造成影响。
因此，在进行水稻产量预测之前，必须深入了解水稻种植的影响因素。
二、水稻产量预测模型基于各种水稻生长因素和环境因素，我们可以得出以下水稻产量预测模型：WaterRice = f(Water, Soil, Air, Sunshine, Pests)。
其中Water、Soil、Air、Sunshine、Pests代表实际环境中水、土、气温、光照和病虫害等因素。
该预测模型被广泛应用于全国的水稻产量预测。
除此之外，还有许多其他的水稻产量预测模型，如基于后缀回归的模型、BP神经网络模型等。
这些模型均基于相关因素建立，精度和可靠性在实践应用中得到了证明。
尤其是在人工智能技术的支持下，这些模型在水稻产量预测中逐渐得到推广和应用。
三、水稻产量预测模型的应用水稻产量预测模型的应用主要体现在数据收集、决策支持和区域化水稻生产指导等方面。
利用水稻产量预测模型，可以及时得到水稻生长环境中重要因素的变化情况，及时发现问题并进行调整。
此外，还可以在不同的生态环境下得出更为准确的水稻产量预测，为农业生产的决策和规划提供参考依据。
例如，在某一地区中，历史数据表明该地区水稻生长环境的最佳温度为18~25摄氏度，而在某一年中，该地区的气温较高、降水较少，为预测该年水稻产量的变化，我们只需利用相关预测模型，根据实际气候数据计算出该年的产量指数，即可得出较为准确的预测结果。
水稻产量与品质关键因素分析与优化
水稻产量与品质关键因素分析与优化水稻作为我国的重要粮食作物之一，其产量和品质关乎着国家的粮食安全和人民的饮食健康。
对于提升水稻产量和品质，有着诸多的因素影响。
本文将对水稻产量与品质的关键因素进行分析和优化，以期能够提高水稻的产量和品质。
一、水稻产量关键因素1. 水肥管理水肥管理是影响水稻产量的关键因素之一。
在水稻的生长期内，水肥管理的恰当与否将会对产量有着直接的影响。
例如，过量的用水和肥料会导致水稻过度生长，从而影响水稻的发育和产量。
而缺水和缺肥则会限制水稻的生长和发育，从而导致产量的降低。
因此，在水肥管理方面，应该根据不同的生长期和不同的地理位置而采取不同的措施。
同时，还需注意选用优质的肥料，以及在灌溉和施肥过程中合理控制用水和肥料的用量，以达到最佳的肥料利用率，提高水稻的产量。
2. 生物学措施生物学措施同样也是影响水稻产量的重要因素。
生物学措施包括病虫害的防治、植物营养和土地改良等方面。
病虫害的防治包括药物或者生物治疗等措施，以保护水稻作物免受病虫害的危害。
而植物营养和土地改良则可以促进水稻的生长，提高产量。
在选择生物措施时，应该注意选择符合当地土地、气候和作物习惯的生物措施，以充分发挥生物措施的效果。
同时，还需注意及时清理草、夯实土壤，以便于水稻的成长，提高产量。
3. 种植方式种植方式也会影响水稻的产量。
一种优秀的种植方式能够在短时间内有效的提高水稻产量。
而错误或不适当的种植方式则会导致产量的降低。
在选择种植方式时，应该根据当地的土质、气候、水源等因素，选择适合当地条件的种植方式。
例如，在土壤肥力较高的地区，可以采用直播种植方式，以提高水稻的产量。
而在土质相对偏瘠或乾旱的地区，则应该采用适合的栽培方式，以促进水稻的生长。
二、水稻品质关键因素1. 稻种品种的选择稻种品种的选择是影响水稻品质的一个关键因素。
在不同的气候、土质和地理条件下，选用不同的稻种品种，可以使水稻产出的品质得到充分的发挥。
关于水稻产量影响因素的多元回归分析报告
目录摘要1、研究背景及意义2、问题的提出3、模型的建立和求解3.1 相关分析—简单散点图3.2 多元回归分析—参数估计3.3 三种检验3.3.1 回归方程的拟合优度检验3.3.2 回归方程的显著性检验—F 检验3.3.3 参数显著性检验—t 检验4、多重共线性检验分析5、自相关分析6、模型的修正6.1 逐步修正法关于水稻产量影响因素的多元线性回归分析摘要本文的主要内目的是对影响水稻产量的因素进行分析，主要运用了SPSS18，采用多元线性回归分析的方法对我国最近18 年影响水稻产量的主要因素进行了分析，建立了以水稻产量为因变量，水稻播种面积、化肥施用量、生猪存栏量和降水量四种影响因素为自变量的多元线性回归模型，利用模型对各个因素进行了统计分析，并且对模型进行了修正检验，在此基础上提出一些提高水稻产量的合理化建议。
关键词：SPSS18 水稻产量多元回归线性分析1、研究背景及意义我国是一个人口大国，众所周知，很多偏远地方的人们仍然处在饥饿的边缘，水稻产量的提高首先可以很好的改善部分地区的粮食紧张问题，为我国经济的发展和社会的稳定提供有效的保障，其次，水稻产量的提高有利于稳定粮食的价格。
因此，对影响水稻产量的因素进行多元回归线性分析可以得出各个因素的影响程度，从而采取正确的措施，以最少的投入得到最大的产量，这对于农业的科学发展是十分必要的。
2、问题的提出下面的表格给出了我国最近18 年来水稻产量与影响和制约水稻产量的主要因素的有关数据。
表1 18 年来水稻产量和相关影响数据水稻播种面化肥施用量生猪存栏量降水量水稻总产量（万积（万亩）（万公斤）（万口）（10mm ）公斤）147.00 2.00 15.00 27.00 154.50 148.00 3.00 26.00 38.00 200.00154.00 5.00 33.00 20.00 227.50 157.00 9.00 38.00 99.00 260.00 153.00 6.50 41.00 43.00 208.00 151.00 5.00 39.00 33.00 229.50 151.00 7.50 37.00 46.00 265.50 154.00 8.00 38.00 78.00 229.00 155.00 13.50 44.00 52.00 303.50 155.00 18.00 51.00 22.00 270.50 156.00 23.00 53.00 39.00 298.50 155.00 23.50 51.00 28.00 229.00 157.00 24.00 51.00 46.00 309.50 156.00 30.00 52.00 59.00 309.00 159.00 48.00 52.00 70.00 371.00 164.00 95.50 57.00 52.00 402.50 164.00 93.00 68.00 38.00 429.50 156.00 97.50 74.00 32.00 427.50 数据来源：中国国家统计局，《中国统计年鉴》在现实生活中，影响水稻产量的因素有很多，但是不能一一列举，我们只是选择了水稻播种面积、化肥施用量、生猪存栏量和降水量 4 个影响因素作为解释变量进行了回归分析。
基于多元回归模型的粮食产量影响因素分析——以河南省为例
2017年月（中）行政事业资产财务与粮食产量出现明显的加速上升，但是在2006年以后粮食产量逐渐趋于平稳增长。
2.因素分析影响粮食产量的因素是多方面的，粮食生产能力是一个受自然条件、经济环境以及社会条件制约的综合系统，单单的从一个特定的指标出发来研究问题只能反映其特定视角对粮食产量的影响，因此粮食生产能力指标的选择上必须考虑综合因素，采取不同的指标从不同的角度来进行分析。
首先需要对影响河南省粮食产量的各个因素进行详细的定性分析，确定影响河南省粮食产量的主要因素，然后再根据这些具体影响粮食产量的因素通过使用最小二乘法，将这些影响河南省粮食产量的主要因素作为影响粮食产量的自变量，将河南省的粮食产量作为因变量构建数学模型。
本文在综合考虑前人的研究成果，根据量化可得与全面代表性原则，考虑针对产量有重要影响的土地利用率（粮食播种面积X1）、农业科技进步水平（化肥使用量X2、有效灌溉面积X3和农用机械总动力X4）、自然资源（受灾面积X5）以及劳动力成本（农业从业人员X6），本文采用这几个指数指标作为自变量，把河南省的粮食产量作为因变量，建立多元线性回归模型，使用Eviews 软件对其进行分析。
在进行分析是选取河南1978-2014年的年度数据(以上数据来源于《河南省统计年鉴》)。
设定粮食产量与其影响因素之间的回归模型为：ln Y =+1ln X 1+2ln X 2+3ln X 3+4ln X 4+5ln X 5+6ln X 63.模型建立与检验利用eviews7.0对河南省的粮食产量Y 关于X 1、X 2、X 3、X 4、X 5和X 6进行多元线性回归分析，拟合结果显示，决定系数R 2=0.976463，可以看出回归模型高度显著。
又由F 统计量为207.4353，P 值为0.00000，表明回归模型通过了F 检验，6个自变量整体对因变量Y 产生显著线性影响的判断所犯错误的概率仅为0.0000，说明回归方程式显著的。
影响水稻产量的因素
影响水稻产量的因素篇一：拖累水稻产量的因素与利空因素分蘖期的管理影响水稻产量的因素与分蘖期的阻碍管理水稻产量是由单位面积穗数、每穗实粒数和千粒重三个因素所构成，这三个因素分别在相同生育时期形成，相辅相成相互促进决定着水稻的高低。
农作物产量是由单位面积穗数、每穗实粒数和千粒重三个因素所构成，这两个因素分别在不同生育风险因素时期形成。
单位面积穗数是由主茎数、单株分蘖数、分蘖成穗率三者组成的。
主茎数取决于插秧的密度及移栽成活率，其基础是在秧田期，所以育好秧，育壮秧，才能确保插秧返青快、分蘖早、成穗多。
逼不得已单位面积穗数的国土面积关键时期是在分蘖期。
在壮秧、合理密植的基础上，每亩穗数多少，便取决于单株分蘖数的成穗率。
一般分蘖越早，成穗的可能性越大;后期出生的分蘖，不容易成穗。
所以积极促进前期抽穗，适当控制后期分蘖，是水稻分蘖期栽培的基本要求。
水稻分蘖期的影响风险因素因素和管理要点番木瓜水稻分蘖实质上是水稻茎秆的分枝，幼苗多发生在基部节间极短的分蘖节上，主茎上所的分枝称一级分蘖，一级分蘖上的分枝称二级分蘖，依此类推。
水稻大葱的发生是有规律的。
正常情况从第一完成叶的丁叶腋伸出分蘖。
但是，特殊情况下也有分蘖不轨迹现象，如健壮秧苗有时分蘖从不完全叶长出，细弱秧苗出现蘖位较低、分蘖晚或不分蘖等情况。
一、影响分蘖的因素1.分蘖发生与秧苗营养状况有关：秧田期由于播种较密，养分、光照不足，基部节上的一直处于分蘖梢大都处于休眠状态。
瘤果以后生长中心转移，走向市场上部节的分蘖芽也都潜伏而不萌发，所以一般只有中位节上的分蘖节可以发育。
秧苗营养充足，生长粗壮，移栽质量保证，低位蘖多，成穗率高。
2.分蘖爆发与温度有关：分蘖生长最适热量为30～32℃，低于20℃或高于37℃对分蘖生长不利，16℃以下分蘖终止生长发育。
3.分蘖遭遇与光照有关：在自然光照下，水稻返青后3天开始分蘖；自然光照为50％时，返青后13天开始分蘖；当光强降到自然光强光照强度的5％时，分蘖不发生，主茎也会死亡。
基于回归分析的粮食产量影响因素分析——以江西省为例
效 灌溉 面积 Ｘ 直 接摘 录 自《 中国统计 年鉴 》 （ １ ９ ９ ５ －２ ０ １ ２）
ｐ ｚ ｌ ｎ ｘ ２ ＋ ｐ ３ ｌ ｎ Ｘ ３ ＋ ４ ｌ ｎ Ｘ ４ ＋ Ｂ ５ ｌ ｎ Ｘ ５ ＋ （ 为随机误差 项 ） ； 模 型 的
对的是江 西省 的粮食播 种面积长久 以来一直维持 在 ３ ５ ０多
万公顷左右 ， 加 快 提 高 粮 食 产 能 成 为 提 高 粮 食 产 量 的 重 中 之
（ 一） 数 据 收集 本 文 以江 西 省粮 食 产 量为 研 究 对象 ， 收 集 了 江 西 省
１ ９ ９ ４ —２ ０ １ １ 年的农业 生产相关数据 ， 数据（ 粮食产量 Ｙ、 粮食 播种面积 Ｘ ， 、 成灾 面积 Ｘ 、 化肥施用量 ｘ ， 、 农机 总动力 ｘ 、 有
（ 青 岛农业大学 经济与管理学院 ， 山东 青岛 ２ ６ ６ １ ０ ９ ）
摘
要： 江西 省 作 为 中国 南方 水 稻 主 产 区 ， 在 提 高粮 食 产 量 方 面发 挥 着十 分 重 要 的 作 用 ， 根 据 江 西省 １ ９ ９ ４ ～２ ０ ｌ １
年 的相 关统计资料 ， 选取粮食播种 面积 、 成 灾面积等五个影响 江西省粮食 产量 的指标 ， 采 用回 归分析 法 ， 解释影响江西
（ 中华人民共和 国国家统计局编 ） ， 相关数据 （ 见下页表 １ ） 。
（ 二） 预 测模 型 的设 计
将 Ｙ作为 因变量 ， ｘ均为 自变量 ， 参照柯 布一 道格拉斯 生产 函数 ， 将 江西 省粮食 生 产模 型设 计 为 ： ｌ ｎ Ｙ ＝ Ｃ ＋ ￣ ． １ ｎ Ｘ ＋
关于中国粮食相关投入对中国粮食产量影响回归分析
关于中国粮食相关投入对中国粮食产量影响回归分析一、研究的目的和要求民以食为天，粮食对一个国家是非常重要的，因为粮食安全始终是国家安全的重要基石，是社会稳定的压舱石。
根据粮食年产量统计和粮食进出口统计，我国粮食年总产量居世界第一，粮食进口量仍居世界第一。
粮食是粮农的重要经济来源，也是很多工业产品的原料。
充足的粮食供应，对国民经济长期稳定发展意义具有重大意义。
我国人多地少，农业资源总量不足，人均资源量远低于世界平均水平，确保国家粮食安全具有极端的重要性和紧迫性。
从理论上说，粮食增产是多种综合因素共同作用的结果，研究粮食相关投入对粮食产量的影响对于增加粮食产量具有重要的现实意义。
二、数据来源与变量说明分析数据来自2022年中国统计年鉴，数据如下表1所示。
经过分析，影响粮食产量的主要因素，除农业化肥使用量和粮食播种面积以外，还可能与成灾面积，农业机械总动力，农业劳动力有关。
表1中国粮食生产与相关投入资料年份粮食产量(万化肥施用量播种面积成灾面积机械动力农业劳动吨)(万公斤)(千公顷)(公顷)(万千瓦)力(万人)1998387281660114047162091802231151 1999407311740112884152641949730868 2000379111776108845227052091331130 2001391511931110933236562295031254 2002402081999111268203932483631663 2003394082142110123239452657532249 2004407552357112205244492806733225 2005446242590113466178192870838914 2006435292806112314278142938939098 2007442642930110560258953030838699 2008456493152110509231333181737680 2009445103318109544313833380236628 2010466623594110060222673611835530 2011504543828112548212333854734820 2012494173981112912303094201634840 2013512304084113787251814520835177 2014508394124113161267314899635768 20154621841461084633437452574360432016452644254106080317935517236513 2017457064339103891273195793036870 201843070441299410325166038736546 2019469474637101606162976402835269 2020484024766104278199666839833970 2021498044928104958246327252232561 2022501605108105638250647659031444三、模型构建3.1数据预处理本文对整理的数据进行了数据预处理。
影响粮食产量的因素分析
计量经济学论文影响粮食产量的因素分析影响粮食产量的因素分析我国土地资源稀缺，人口多而粮食需求量大，因此粮食产量的稳定增长，直接影响着人民生活和社会的稳定与发展。
本文严格按照计量经济分析方法,以1996-2021年中国粮食产量及其重要因素的时间序列数据为样本,对影响中国粮食生产的多种因素进行了分析。
一、模型的建立以Y i=粮食产量、X1=粮食播种面积、X2=农用化肥施用量、X3=农用机械总动力、X4=农、林、牧、渔业劳动力、X5=耕地灌溉面积，设定Y i=c+β1X1i+β2X2i+β3X3i+β4X4i+β5X5i+u i理论模型。
由经济规律知β1、β2、β3、β4、β5都应大于零。
三、模型的参数估计利用Eviews8得到结果如下：Dependent Variable: YMethod: Least SquaresDate: 06/01/17 Time: 20:10Sample: 1996 2021Included observations: 20Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.C -66773.87 37106.01 -1.799543 0.0935X1 0.790068 0.119139 6.631499 0.0000X2 1.768843 8.059923 0.219462 0.8295X3 -0.028692 0.338671 -0.084720 0.9337X4 -0.087017 0.051349 -1.694614 0.1123X5 0.477765 0.663745 0.719802 0.4835R-squared 0.976250 Mean dependent var 51861.43 Adjusted R-squared 0.967768 S.D. dependent var 5548.066 S.E. of regression 996.0571 Akaike info criterion 16.88881 Sum squared resid 13889816 Schwarz criterion 17.18753 Log likelihood -162.8881 Hannan-Quinn criter. 16.94712 F-statistic 115.0958 Durbin-Watson stat 1.811852 Prob(F-statistic) 0.000000由此数据看出，可决系数和修正可决系数为0.976250和0.967768，F的检验值为115.0958，明显显著，拟合效果还可以。
河北省粮食产量影响因素多元回归分析
河北省粮食产量影响因素多元回归分析
河北省是中国粮食生产大省之一，其产量受多种因素的影响。
本文将利用多元回归分析方法，探究影响河北省粮食产量的多个因素。
在多元回归分析中，我们需要确定一个依赖变量和多个自变量。
在本文中，依赖变量为河北省粮食产量，而自变量可能包括气候因素（如降雨量、气温等）、土地利用情况、农业技术水平等。
为了进行分析，我们需要收集相关数据。
我们可以收集河北省的粮食产量数据、气象数据、土地利用数据、农业技术数据等。
这些数据可以从相关机构、研究报告、统计年鉴等渠道获取。
获取数据后，我们可以进行多元回归分析。
根据多元回归模型，我们可以得到每个自变量对粮食产量的影响程度和方向。
通过分析回归系数，我们可以确定哪些因素对粮食产量的影响比较大，哪些因素对粮食产量的影响比较小。
在分析中，需要注意的是，多元回归分析只能确定相关关系，并不能确定因果关系。
我们需要谨慎解释结果，不能过于绝对地认为某个因素对粮食产量有直接的因果影响。
除了多元回归分析，我们还可以通过分组分析、趋势分析等方法来进一步研究影响粮食产量的因素。
这些方法可以更全面地了解不同因素对粮食产量的影响。
通过多元回归分析等方法，我们可以揭示影响河北省粮食产量的多个因素。
这对于指导粮食生产、优化农业结构和提高粮食产量具有重要意义。
需要注意的是，多元回归分析只是其中的一种方法，我们还需要综合运用其他分析方法来更全面地研究这一问题。
《2024年水稻收获损失主要影响因素的实证分析——基于有序多分类Logistic模型》范文
《水稻收获损失主要影响因素的实证分析——基于有序多分类Logistic模型》篇一一、引言水稻作为我国的主要粮食作物之一，其产量与收获过程中的损失情况直接关系到粮食安全和农民的经济利益。
为了更准确地分析水稻收获损失的主要影响因素，本文基于有序多分类Logistic模型，对水稻收获过程中的损失因素进行实证分析。
二、研究背景与意义随着农业科技的发展，虽然水稻产量得到了显著提升，但收获过程中的损失问题依然存在。
这些损失不仅影响到农民的收入，还对国家的粮食安全构成潜在威胁。
因此，深入研究水稻收获损失的主要影响因素，并采取有效措施降低损失，具有十分重要的现实意义。
三、文献综述前人关于水稻收获损失的研究多集中在天气条件、品种差异、农机设备以及操作方法等方面。
但很少有研究综合多种因素进行系统分析，尤其是采用有序多分类Logistic模型进行实证分析的较少。
因此，本文旨在通过该模型，更全面地探讨水稻收获损失的影响因素。
四、研究方法与数据来源本研究采用有序多分类Logistic模型进行分析，以水稻收获过程中的损失程度作为因变量，将可能影响损失程度的因素作为自变量。
数据来源于某省份多个水稻产区的实际调查数据。
五、变量选择与模型构建1. 变量选择：选择可能影响水稻收获损失的自变量，包括天气条件（如降雨量、温度）、品种特性、农机设备类型、操作方法、土地条件等。
2. 模型构建：以水稻收获损失程度作为有序多分类变量，建立Logistic回归模型。
模型中，因变量为损失程度（如轻微损失、中等损失、严重损失），自变量为上述选定的各种影响因素。
六、实证分析结果1. 描述性统计分析：对所选自变量进行描述性统计分析，了解各变量的分布情况和特征。
2. Logistic回归分析：运用SPSS软件进行Logistic回归分析，得出各因素对水稻收获损失的影响程度及显著性。
3. 结果解读：根据回归分析结果，可以得出各因素对水稻收获损失的影响程度，以及哪些因素对损失的影响较为显著。
我国水稻产出增长影响因素的实证分析
国在农技研 发和推 广 、技术 创新方面 的政策支持 较为薄 弱 ，
【 Ｓ ｌ 陈秀芝 ，许秀梅 我国公共农业技术推广效率激 励体 制
Ｊ 】 ． 安徽农业科学 ，２ Ｏ 。 ７ ，３ ５ （ ２ １ ） ： ６ ６ ４ ｌ — ６ ６ ４ ２ 应健全对农 户使用农业高新技 术的激励制度 ，政府给予政 策 的重构【 ●作者单位 ：东北农业大学经济管理学院 和资金以及人员方面的支持 。 （ 三 ）健 全市场服 务体系 。由于农 业产业 的弱势以及农
弱质性 产业 ，技 术不易 被生产者 掌握 ，服 务体系又 不健全 ， 参考文献 ： 【 ｌ 】 ｝ 蔫明俊 ，周 民良 ，李 同异 农户采用不 同属性技 术行为 ｝ 向 差异分析…中国农村经济 ，２ ０ １ ０ ，２ ： ６ ８ — ７ ０ ．
从而抑制了农业生产者使用新技术 、购买新设备的积极性。
关 键 词 ：水稻 产量增长 主 成 分 回 归
水稻 是我 国的 主要粮 食作 物之 一 ，具有 悠久 的栽培 历
１ ． 变量选取和数 据说 明
本文 建立模型所选用的因变量是水稻产出 （ 丫 ） ，自变量
史 。在我 国自北宋以来其产量一直处于五谷之 首。亚洲生产
水稻 约 占世界 水稻总产 量 的 ９ 。 ％ ，而其 中我 国约 占 ３ ５ ％左 分别 是 ：水稻 播种面积 【 ｘ ＿ 】 、水稻 有效灌溉面 积【 ｘ 劳 动投 右 ，居 世界 第一位 。水稻生产对保 障全 球粮 食安全 ，减少贫 入（ Ｘ 。 ｝ 、化肥投入 ｝ 、租 赁作业费投入Ｉ Ｘ Ｊ 、农药投入（ ） （ ６ ） 、种 困人 口和扩 大农 村劳动力就业发挥着重 要作 用。我国的水稻 子费 用（ Ｘ ） 、万 人农业技术 人员数ｆ Ｘ Ｊ 和商 品率（ Ｘ 。 ） 为 自变量 。 生产 自新中国成立以来 ，由于矮化 育种 、杂交水稻 、超级稻 其 中水稻产 出以备年水稻产量表示 。播种 面积 以各年水稻 的
多重共线性小论文——影响我国粮食产量的因素研究分析
多重共线性小论文——影响我国粮食产量的因素分析————————————————————————————————作者：————————————————————————————————日期：2影响我国粮食产量的因素一、问题的提出改革开放以来，中国经济迅速发展，人口增长迅猛，对粮食的需求日益增加。
粮食产量无疑成了影响中国经济发展的重大因素。
同时，粮食的产量直接关系到农业劳动力的生活水平，因此，“三农”问题成为中国经济研究的热点问题，提高粮食产量，关注农村居民收入迫在眉睫。
为此，本文将就粮食产量影响因素进行分析，希望从中发现一些对粮食产量关键作用的因素。
二．研究方案与数据的搜集统计通过对影响粮食产量的主要因素的分析，把影响农民收入的因素主要归结与以下几个方面：农业化肥施用量，粮食播种面积，成灾面积，农业机械总动力，农业劳动力。
通过查找中国统计年鉴，我们得到如下的统计资料：表1.1 中国粮食生产与相关投入资料年份粮食产量(万吨)农业化肥施用量（万公斤）粮食播种面积（千公顷）成灾面积（公顷）农业机械总动力（万千瓦）农业劳动力（万人）1985 38728 1660 114047 16209 18022 31151 1986 40731 1740 112884 15264 19497 30868 1987 37911 1776 108845 22705 20913 31130 1988 39151 1931 110933 23656 22950 31254 1989 40208 1999 111268 20393 24836 31663 1990 39408 2142 110123 23945 26575 32249 1991 40755 2357 112205 24449 28067 33225 1992 44624 2590 113466 17819 28708 38914 1993 43529 2806 112314 27814 29389 39098 1994 44264 2930 110560 25895 30308 38699 1995 45649 3152 110509 23133 31817 37680 1996 44510 3318 109544 31383 33802 36628 1997 46662 3594 110060 22267 36118 35530 1998 50454 3828 112548 21233 38547 34820 1999 49417 3981 112912 30309 42016 34840 2000 51230 4084 113787 25181 45208 35177 2001 50839 4124 113161 26731 48996 35768 2002 46218 4146 108463 34374 52574 36043 2003 45264 4254 106080 31793 55172 36513 2004 45706 4339 103891 27319 57930 36870 2005 43070 4412 99410 32516 60387 36546 2006 46947 4637 101606 16297 64028 35269 2007 48402 4766 104278 19966 68398 33970 2008 49804 4928 104958 24632 72522 32561 2009 50160 5108 105638 25064 76590 31444注：这里由于没有从事粮食生产的农业劳动数据，用第一产业劳动力替代。
沙地水稻各农艺性状与产量关系的回归分析
２ ． Ｔ ｏ ｎ ｇ ｌ ｉ ａ ｏ Ａｃ ａ ｄ ｅ ｍｙ ｏ ｆ Ａｇ ｒｉ ｃ ｕ ｌ ｔ ｕ ｒ ｌ ａ Ｓ ｃ ｉ ｅ ｎ ｃ ｅ， Ｔ ｏ ｎ ｇ ｌ ｉ ａ ｏ ０ ２ ８ ０ １ ５ ， Ｃ ｈ ｉ ｎ ａ ；
３ ． Ｔ ｏ ｎ ｇ ｌ ｉ ａ ｏ Ｃ ｉ ｔ ｙ Ａ ｇ ｒ ｉ ｃ ｕ ｌ ｔ ｕ ｒ ａ ｌ Ｔ ｅ ｃ ｈ ｎ ｏ ｌ ｏ ｇ ｙ Ｐ ｒ ｏ ｍ ｏ ｔ ｉ ｏ ｎ Ｓ ｔ ｔｉ ａ ｏ ｎ ， Ｔ ｏ ｎ ｇ ｌ ｉ ａ ｏ ０ ２ ８ ０ ０ ０ ， Ｃ ｈ ｉ ｎ ａ ）
我国粮食产量的影响因素分析 计量经济学模型
我国粮食产量的影响因素分析一。
研究背景：改革开放以来，中国经济迅速发展，人口增长迅猛,对粮食的需求日益增加。
粮食产量无疑成了影响中国经济发展的重大因素.同时，粮食的产量直接关系到农业劳动力的生活水平,因此,“三农"问题成为中国经济研究的热点问题，提高粮食产量，关注农村居民收入迫在眉睫。
为此,本文将就粮食产量影响因素进行分析，希望从中发现一些对粮食产量关键作用的因素。
二.研究方案与数据的搜集统计：影响粮食总产量的因素有很多，包括粮食作物耕种面积、粮食面积单产、有效灌溉面积、化肥用量、农药用量、农业机械总动力、农用塑料薄膜用量、受灾面积、成灾面积等，根据实际情况及模型建立需要选取其中五个作为研究对象，分别农业化肥施用量（x1），粮食播种面积(x2)，成灾面积(x3),农业机械总动力(x4),农业劳动力(x5)。
表中列出了中国粮食生产的相关数据，拟建立中国粮食生产函数：表1 中国粮食生产与相关投入资料2001 45264 4254 106080 31793 55172 36513 2002 45706 4339 103891 27319 57930 36870 2003 43070 4412 99410 32516 60387 36546 2004 46947 4637 101606 16297 64028 35269 2005 48402 4766 104278 19966 68398 33970 2006 49804 4928 104958 24632 72522 32561 2007 50160 5108 105638 25064 76590 31444 注:这里由于没有从事粮食生产的农业劳动数据，用第一产业劳动力替代。
资料来源：《中国统计年鉴》（1995，2008）。
研究假设：农业化肥施用量（x1）与粮食产量正相关粮食播种面积（x2) 与粮食产量正相关成灾面积（x3）与粮食产量负相关农业机械总动力(x4) 与粮食产量正相关农业劳动力（x5）与粮食产量正相关三、模型的估计、检验、确认1。
多元线性回归分析在粮食产量预测中的应用讲解
多元线性回归分析在粮食产量预测中的应用摘要：本文主要介绍了如何用SPSS 软件，运用多元线性回归的方法对中国1991至2010年度的粮食产量进行处理分析和预测。
首先导入数据建立回归方程，然后对回归方程进行了显著性检验和残差分析，并对粮食产量进行了预测。
关键词:多元回归分析 粮食产量预测 SPSS 多元线性回归 1. 引言回归分析是统计学的一个重要分支，它基于观测数据建立变量之间的某种依赖关系，分析数据的内在规律，并可用于预测等方面。
常用的粮食产量数据处理方法有回归分析法、时间序列分析法、灰色系统分析法等。
而回归分析法是在获得大量粮食产量、粮食播种面积、自然灾害对农田的影响面积以及机械化农耕的数据的基础上，利用多元统计的方法建立自变量和因变量之间的回归关系，并对所建立的模型进行检验，以通过回归模型进行预测，对粮食安全形势的预警有着至关重要的作用。
本文在介绍多元线性回归的基本原理、方法的基础上，将其引入变形监测的数据处理中，接着说明了回归方程的建立、回归方程的显著性和回归系数的显著性，最后结合实例数据处理分析，说明回归分析在粮食产量数据处理中的应用是可行的。
2. 多元线性回归模型（1）多元线性回归分析是研究一个变量(因变量)与多个因子（自变量）之间非确定关系（相关关系）的最基本方法。
设y 是一个可观测的随机变量，它受到p 个随机因素的影响，其数学模型为01122t t t p tp ty x x x ββββε=+++++式中：（1,2,,t n =）, ()2~0,t N εσ，0β，1,,pββ是待定参数；ε是随机变量，它表示出x 以外其它随机因素对y 影响的总和；其中称01122()t t p tpE y x x x ββββ=++++为理论回归方程。
（2）多元线性回归方程中的未知参数一般采用最小二乘法进行估计，即选择0β，1,,pββ使误差平方和Q=最小。
然后利用微积分的极值求法，由最小二乘原理可求得β的估值，在求得多元线性回归方程后，还需要对其进行统计检验。
优化施肥对水稻产量的影响及策略分析
优化施肥对水稻产量的影响及策略分析引言：水稻是世界上最重要的粮食作物之一，也是许多国家的主要粮食来源。
在全球范围内，水稻的产量和质量对粮食安全至关重要。
由于自然环境和土壤条件的不同，水稻生长过程中可能会遇到各种问题，其中施肥问题是其中之一。
优化施肥对水稻产量的影响是一个重要的课题，需要深入研究和分析，以制定合理的施肥策略，提高水稻产量和质量。
本文将对优化施肥对水稻产量的影响及策略进行讨论和分析。
一、施肥对水稻产量的影响1. 施肥对土壤肥力的改善水稻生长需要充足的养分供应，而施肥是改善土壤肥力的主要手段之一。
合理施肥可以增加土壤中的养分含量，提高土壤肥力，从而促进水稻的生长和发育。
适量施肥还可以改善土壤结构，增加土壤通气性和保水性，有利于水稻根系的生长和养分吸收。
2. 施肥对水稻生长发育的影响水稻生长阶段需要不同种类和比例的养分，合理施肥可以提供所需的养分，促进水稻生长和发育。
在不同的生长阶段，适时施肥可以提高水稻的养分利用率，增加产量和品质。
在水稻拔节期和抽穗期适时施氮肥和钾肥，可以促进水稻的穗茎生长，增加籽粒数和重量；在水稻灌浆期适时施磷肥和钾肥，可以增加水稻籽粒的充实度和品质。
1. 调整施肥种类和比例2. 采用有机肥和微量元素肥料有机肥料和微量元素肥料对提高水稻产量和品质有积极作用。
有机肥料可以改善土壤肥力，促进土壤微生物的活动，提高养分的释放和供应；微量元素肥料可以促进水稻的生长和发育，提高水稻的产量和品质。
可以适量采用有机肥和微量元素肥料，以提高施肥效果，增加水稻产量和品质。
3. 施肥与灌溉、轮作等农业措施的协调施肥与灌溉、轮作等农业措施应该协调配合，以提高水稻产量和品质。
合理的灌溉措施可以保证水稻的充足供水，提高养分的吸收和利用；轮作可以改善土壤肥力，减少土壤病虫害的侵害，提高水稻产量和品质。
在施肥过程中，需要注意与其他农业措施的协调配合，以提高施肥效果，增加水稻产量和品质。
4. 农户培训和技术支持为了提高施肥的科学性和有效性，需要加强农户培训和技术支持。
沙地水稻各农艺性状与产量关系的回归分析
沙地水稻各农艺性状与产量关系的回归分析张力焱;吕岩;王宇飞;朱立国【摘要】采用通辽地区沙地水稻生产上常用的品种为试验材料，对其产量与主要农艺性状进行了相关及多元回归分析，结果表明：水稻单穴产量与结实率和千粒重呈显著正相关，与空粒数呈显著负相关，与其它性状呈不显著负相关；通过逐步回归分析建立了数学模型，通径分析结果表明，穗长、实粒数、千粒重对产量具有正向效应，而生育期、株高、分蘖数却对水稻的单穴产量具有负向效应。
在沙地衬膜条件下，应选择穗长、生育期适中、千粒重大、分蘖数较少、实粒数多、株高适中的品种易获得高产。
%Using the common varieties in Tongliao sand rice production, the yield and the main agronomic characters are disposed by correlation analysis and multiple regression analysis. The results show that is significant positive corre-lation between single cavity production of rice and setting percentage,thousand-grain weight, is significant negative correlation with empty grain number, is not significant negative correlation with other characters. Through the stepwise to establish the mathematical model, path analysis results show that ear length, grain number and thousand-grain weight have positive effect on the production, but growth period, plant height and tiller number have negative effect on the single cavity production of rice. In the sand lining membrane conditions, choosing variety of moderate ear length and growth period, high thousand-grain weight, less tiller number, many grain numbers, moderate plant height, to ac-quire high yield.【期刊名称】《内蒙古民族大学学报（自然科学版）》【年(卷),期】2013(000)003【总页数】4页(P287-290)【关键词】沙地水稻;农艺性状;产量;回归分析【作者】张力焱;吕岩;王宇飞;朱立国【作者单位】内蒙古民族大学农学院，内蒙古通辽 028043; 通辽市农业科学研究院，内蒙古通辽 028015;通辽市农业技术推广站，内蒙古通辽 028000;通辽市农业技术推广站，内蒙古通辽 028000;通辽市农业科学研究院，内蒙古通辽 028015【正文语种】中文【中图分类】S511沙地水稻即是在有水源的沙区，通过铺设塑料防渗层克服漏水漏肥的方法，在养分含量极低、风沙活动强烈，自然条件下农作物根本无法生长的沙丘上种植水稻.通辽市沙地水稻已经有二十多年的种植历史，近些年，随着政府对生态环境保护力度的加大，以及农牧民改善生态环境意识的增强，沙地水稻种植面积迅速扩大，目前开发出的沙地水稻面积已经达到一万亩以上.沙地水稻种植不同于传统的水稻种植，尤其是生长环境差异较大，所以各农艺性状对水稻产量的影响也必然和传统水稻有一定的差异.水稻栽培在我国研究开展的比较早，但是在沙地种植条件下的研究甚少，可参考的文献也较少.本试验通过对8个水稻品种的产量与主要农艺性状的相关及多元回归的分析，来探讨与产量相关及对产量影响较大的性状，为沙地水稻的高产栽培提供一些理论依据.1 材料与方法1.1 供试材料供试材料为一见丰优、绿香稻、丰优307、吉粳88、吉特639、五优603、五优一号、稻花香2号.1.2 试验方法试验采用随机区组设计，两次重复，三行区，行长45米，行株距30×13cm，小区面积40.5m2.成熟前每区中心行随机连续取10穴进行农艺性状调查，包括株高、分蘖数、有效分蘖，成熟后每区随机取两穴进行室内考种，包括穗长、实粒数、空粒数、千粒重、单穴产量.1.3 统计分析方法采用多元相关分析产量与各农艺性状的相关性，通过逐步回归分析建立了产量与农艺性状的多元回归方程.数据分析采用DPS系统在计算机上进行分析.2 结果与分析2.1 产量与农艺性状的相关分析表1 产量与主要农艺性状之间的相关分析Table 1 Correlation analysis between yield and main agronomic characters变量 x 1平均值标准差p值株高（cm）x2穗长（cm）x3分蘖数（个）x4有效分蘖（个）x5实粒数（个/穗）x6空粒数（个/穗）x7结实率%x8千粒重（g）x9单穴产量（g）x10131.003.460.18生育期（d）x1 1.00 x2 x3 x4 x5 96.12 16.42 12.54 11.47 1.40 0.78 0.84 1.11 0.83 0.62 0.36 0.28 0.57 0.66 0.72*0.75*1.00 0.88**0.680.75*1.00 0.66 0.67 1.00 0.93**1.00 x6115.1321.340.32-0.24-0.32-0.050.01-0.031.00 x7 x8 x9 x10 23.65 0.84 24.77 28.58 28.28 0.16 2.39 6.53 0.03 0.01 0.01 0.00 0.45-0.43-0.26-0.52 0.42-0.40-0.41-0.09-0.05 0.07 0.13 0.20 0.35-0.31-0.41-0.27 0.43-0.39-0.52-0.12-0.65 0.68*0.32 0.39 1.00-0.99**-0.87*-0.74*1.00 0.86*0.79*1.00 0.80*1.00表1列出了水稻产量与各农艺性状间相关系数.通过分析可以看与出：与水稻单穴产量间的相关性达到显著水平的农艺性状有3个，分别是空粒数、结实率和千粒重，与空粒数呈显著负相关，与结实率和千粒重呈显著正相关，其中与千粒重的相关系数最大.2.2 产量和主要农艺性状的多元回归分析2.2.1 产量与主要农艺性状的多元回归方程通过逐步回归分析建立了单穴产量与主要农艺性状的多元回归方程：Y=262.21-3.65x1-3.63x2+12.90x3-1.01x4+0.13x6+0.12x9，共有6个变量——x1（生育期）、x2（株高）、x3（穗长）、x4（分蘖数）、x6（实粒数）、x9（千粒重）被引入了方程.方差分析结果（见表2）表明：相关系数R=0.99993，方程P值=0.012＜0.05达显著水平，说明引入方程的6个变量是有实际意义的.2.2.2 产量与主要农艺性状的偏相关分析通过组建的回归方程对产量和主要农艺性状进行偏相关分析，结果（见表3）表明，水稻单穴产量与生育期、株高、分蘖数之间的偏相关系数分别为：-0.9998、-0.8779、-0.6398，呈显著负的偏相关.而水稻单穴产量与穗长、千粒重、实粒数之间的偏相关系数分别为0.99978、0.99885、0.89963，呈显著正的偏相关.其中穗长对产量的贡献最大、其次为千粒重、实粒数次之，而生育期、株高、分蘖数却对水稻的单穴产量显著地负向效应.回归方程的复相关系数R=0.996981、决定系数Ra2=0.889262、剩余标准差SSE=8.7801、调整相关系数Ra=0.959868、调整决定系数Ra2=0.839735.表2产量与主要农艺性状多元回归方程的方差分析Table 2 Variance table of Yield and main agronomic characters multiple regression analysis变异来源回归残差总变异平方和204.432 0.008 204.440自由度6 1 7均方34.072 0.008F值4404.501*p值0.012表3 产量与主要农艺性状的偏相关分析Table 3 Partial correlation analysis of yield and main agronomic charactersx1 x2 x3 X4 x6 X9回归系数-3.6549-3.6329 12.9001-1.0085 0.1262 0.1247标准回归系数-1.0608-0.4252 1.8625-0.5288 0.4982 0.6527偏相关-0.9998-0.8779 0.9998-0.6398 0.8996 0.9989 t 值51.1229 15.3459 47.6236 39.2629 36.5269 20.8332 p值0.0125 0.0414 0.0134 0.0164 0.0174 0.03052.2.3 回归方程的拟合对水稻单穴产量与主要农艺性状的多元回归方程进行了拟合，结果见表4.Durbin-Watson统计量d=2.0211，满足0＜DW＜4的条件，并接近于2，表示残差相互独立，表明建立的方程是可用的.表4 多元回归方程拟合分析Table 4 Fitting analysis of Multivariate regression equation样本1 2 3 4 5 6 7 8一见丰优绿香稻丰优307吉粳88吉特639五优603五优一号稻花香2号观察值61.8 68.5 71.4 72.3 79.6 70.4 73.3 77.1拟合值61.810 68.479 71.381 72.330 79.599 70.434 73.237 77.129拟合误差-0.0103 0.02058 0.01920-0.02952 0.00092-0.03440 0.06270-0.02915相对误差%0.0167 0.0300 0.0269 0.0408 0.0012 0.0489 0.08550.03782.3 产量与主要农艺性状的通径分析对进入方程的因子做通径分析，结果（见表5）表明：水稻单穴产量对6个农艺性状的直通径系数按绝对值大小排序为穗长＞生育期＞千粒重＞分蘖数＞实粒数＞株高.穗长与单穴产量的直接通径系数最大，通过生育期的间接通径是较大的正向作用，而通过株高、分蘖数、实粒数和千粒重的间接通径是负向作用.因此，通过增加穗长可以大幅度提高水稻单穴产量.生育期、株高、分蘖数与产量的直接通径系数是负值，呈显著负的偏相关，其通过穗长的间接通径是较大的正向作用因此当其他性状固定时，生育期的延长、株高的增加或分蘖数的增加都将不利于产量的提高.千粒重与产量的直接通径系数也较大，呈显著正的偏相关，因此当其他性状固定时，千粒重的增加将利于产量的提高.实粒数与单穴产量的直接通径系数排在正向作用的第三位，呈显著正的偏相关，因此通过实粒数的增加可提高水稻单穴产量.表5 产量与主要农艺性状的通径分析Table 5 Path analysis of yield and main agronomic characters注：决定系数R2=0.99996，剩余通径系数=0.00615变量x1 x2 x3 X4 x6 X9直接系数-1.06079-0.42517 1.86248-0.52878 0.49819 0.65270通过x1通过x2-0.24589-0.61350 0.70084-0.80130 0.25736-0.48693通过x3 1.23050 1.46001-0.33330-0.32179 0.13810-0.18019通过x4-0.62604-0.62726-0.56000 1.25843-0.09455-0.11031通过x6-0.12087-0.16183-0.02530-0.01686 0.02804-0.35768通过x7 0.29961 0.27662-0.03866 0.28169-0.42875-0.327263 小结3.1 沙地衬膜水稻的诸多农艺性状中，单穴产量与生育期、株高、分蘖数、有效分蘖数间呈不显著负相关，与穗长、实粒数呈不显著正相关，与空粒数呈显著负相关，与结实率和千粒重呈显著正相关，其中与千粒重的相关系数较大，与结实率和空粒数的相关系数次之.3.2 建立了水稻单穴产量与主要农艺性状的多元回归方程：Y=262.21-3.65x1-3.63x2+12.90x3-1.01x4+0.13x6+0.12x9，可以借助这一数学模型对产量进行预测.3.3 通过偏相关分析表明，沙地水稻单穴产量与生育期、株高、分蘖数之间呈显著负的偏相关，与穗长、千粒重、实粒数之间呈显著正的偏相关.对产量贡献大小依次为穗长、实粒数、千粒重次之，而生育期、株高、分蘖数却对水稻的单穴产量呈负向地影响.3.4 从通径分析来看，沙地水稻各农艺性状对产量影响大小排序为：穗长＞生育期＞千粒重＞分蘖数＞实粒数＞株高综上所述，在沙地衬膜条件下，选择穗长、生育期适中、千粒重大、分蘖数较少、实粒数多、株高适中的品种易获得高产.参考文献【相关文献】〔1〕王婷，沙地衬膜水稻品种观察试验研究〔J〕.榆林学院学报，2007（2）:44-45.〔2〕黄学文，何宗颖，严哲洙，科尔沁沙地奈曼旗水稻生产潜力与增产途径〔J〕.中国沙漠，1994（1）:53-55.〔3〕郎有忠，水稻生育期对籽粒产量及品质的影响〔J〕.作物学报，2012,38（3）:528-534.。
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目录
摘要
1、研究背景及意义
2、问题的提出
3、模型的建立和求解
3.1相关分析—简单散点图
3.2多元回归分析—参数估计
3.3三种检验
3.3.1回归方程的拟合优度检验
3.3.2回归方程的显著性检验—F检验
3.3.3参数显著性检验—t检验
4、多重共线性检验分析
5、自相关分析
6、模型的修正
6.1逐步修正法
关于水稻产量影响因素的多元线性回归分析
摘要
本文的主要内目的是对影响水稻产量的因素进行分析，主要运用了SPSS18，采用多元线性回归分析的方法对我国最近18年影响水稻产量的主要因素进行了分析，建立了以水稻产量为因变量，水稻播种面积、化肥施用量、生猪存栏量和降水量四种影响因素为自变量的多元线性回归模型，利用模型对各个因素进行了统计分析，并且对模型进行了修正检验，在此基础上提出一些提高水稻产量的合理化建议。
关键词：SPSS18 水稻产量多元回归线性分析
1、研究背景及意义
我国是一个人口大国，众所周知，很多偏远地方的人们仍然处在饥饿的边缘，水稻产量的提高首先可以很好的改善部分地区的粮食紧张问题，为我国经济的发展和社会的稳定提供有效的保障，其次，水稻产量的提高有利于稳定粮食的价格。
因此，对影响水稻产量的因素进行多元回归线性分析可以得出各个因素的影响程度，从而采取正确的措施，以最少的投入得到最大的产量，这对于农业的科学发展是十分必要的。
2、问题的提出
下面的表格给出了我国最近18年来水稻产量与影响和制约水稻产量的主要因素的有关数据。
表1 18年来水稻产量和相关影响数据
水稻播种面积（万亩）化肥施用量（万
公斤）
生猪存栏量（万
口）
降水量
（10mm）
水稻总产量（万
公斤）
147.00 2.00 15.00 27.00 154.50 148.00 3.00 26.00 38.00 200.00
154.00 5.00 33.00 20.00 227.50 157.00 9.00 38.00 99.00 260.00 153.00 6.50 41.00 43.00 208.00 151.00 5.00 39.00 33.00 229.50 151.00 7.50 37.00 46.00 265.50 154.00 8.00 38.00 78.00 229.00 155.00 13.50 44.00 52.00 303.50 155.00 18.00 51.00 22.00 270.50 156.00 23.00 53.00 39.00 298.50 155.00 23.50 51.00 28.00 229.00 157.00 24.00 51.00 46.00 309.50 156.00 30.00 52.00 59.00 309.00 159.00 48.00 52.00 70.00 371.00 164.00 95.50 57.00 52.00 402.50 164.00 93.00 68.00 38.00 429.50 156.00 97.50 74.00 32.00 427.50 数据来源：中国国家统计局，《中国统计年鉴》
在现实生活中，影响水稻产量的因素有很多，但是不能一一列举，我们只是选择了水稻播种面积、化肥施用量、生猪存栏量和降水量4个影响因素作为解释变量进行了回归分析。
变量的定义如下：
Y: 水稻总产量（万公斤）
X1: 水稻播种面积（万亩）
X2: 化肥施用量（万公斤）
X3: 生猪存栏量（万口）
X4: 降水量（10mm）
下面利用SPSS18对变量间的关系进行求解。
3、模型的建立和求解
3.1相关分析—简单散点图
按：“图形—旧对话框—散点/点状图”顺序做，做数据散点图，观测因变量和自变量之间关系是否存在线性关系。
图1 水稻产量与水稻播种面积之间的简单散点图
图2 水稻产量与化肥施用量之间的简单散点图
图3 水稻产量与生猪存栏量之间的简单散点图
图4 水稻产量与降水量之间的简单散点图
从上面四个散点图可以看出，水稻种植面积、化肥施用量、生猪存栏量和水稻产量存在明显的相关关系，降水量与水稻产量的相关关系不是那么的明显。
这样的话，我们就可以建立水稻产量与水稻播种面积、化肥施用量、生猪存栏量、降水量之间建立线性回归模型。
3.2多元回归线性分析—参数估计
以水稻产量Y为因变量，X1: 水稻播种面积（万亩），X2: 化肥施用量（万公斤），X3: 生猪存栏量（万口），X4: 降水量（10mm）为自变量，用“分析—回归—线性—进入”方法进行参数的最小二乘估计，得到回归系数的表格，结果如表2所示：
初步得到该问题的多元回归线性分析模型：
Y=-160.312+1.878X1+1.284X2+2.090X3+0.483X4
从经济意义上讲，水稻的播种面积增大，化肥施用量加大，生猪存栏量变多，，降水量变大，水稻的产量会变大，因变量与4个自变量之间成正相关的关系，得到的模型符合现实的经济意义。
3.3三种检验
3.3．1回归方程的拟合优度检验
表3显示了相关系数R、相关系数的平方、调整的相关系数的平方和估计值误差和DW,这些数据反映了因变量与自变量之间的线性相关强度。
由表3可以看出，R的平方=0.918 调整后的R的平方=0.893
样本决定系数和调整样本系数都很接近于1，拟合度很高，故通过拟合优度检验，认为解释变量应该对被解释变量有显著解释能力。
3.3.2回归方程的显著性检验—F检验
表4显示因变量的方差来源、方差平方和、自由度、均方、F检验统计量的
观测值和显著性水平。
方差来源有回归、残差、和总和。
从表中可以看出，F=36.355,回归的自由度是4，残差的自由度是13，总计的自由度是17.显著性水平是0.05.
表4 Anova b
模型平方和df 均方 F Sig.
1 回归99271.465 4 24817.866 36.355 .000a
残差8874.605 13 682.662
总计108146.069 17
a. 预测变量: (常量), 降水量（10mm）, 生猪存栏量（万口）, 化肥施用量（万公斤）, 水
稻播种面积（万亩）。
b. 因变量: 水稻总产量（万公斤）
此模型中样本数是18，自由变量是4个，故该模型的F统计量服从F(4,13),由此查表得到临界值F（4，13）=3.18，由上表可知本模型的F值是36.355.大于临界值，故拒绝原假设，认为回归方程显著，即模型通过方程的显著性检验。
3.3.3参数的显著性检验—T检验，显著性水平为0.05
此模型中样本是18，自变量个数是4，则该模型各回归系数的T统计量应服从T(13)的分布，查询临界值为1.77，由上表得到的5个回归系数的T的值分别是
-0.391、0.662、3.391、2.361、1.343，水稻播种面积降水量T的绝对值小于临界
值，化肥施用量和生猪存栏量大雨临界值，这些模型可能存在多重共线性，下面将进行该模型是否存在多重共线性检验。
4、多重共线性分析
由以下三种方法均能看出该模型是否存在多重共线性。
A、变量间的相关分析
表6 相关性
上表中每一横隔的第一行构成了解释变量间的相关系数矩阵，相关系数汇总如下：
由上图可以看出，水稻播种面积与化肥施用量、生猪存栏量三者之间的相关关系明显，这表明模型存在共线性。
B、共线性诊断
第2个特征值，水稻播种面积与化肥施用量发生了多重共线性，第3个特征值化肥施用量和降水量发生了多重共线性，降水量和所有的自变量多重共线性。
C、通过各自变量的方差膨胀因子来判断
容差在0—1之间变化，越接近0说明共线性越强，越接近1说明共线性越弱。
方差膨胀因子VIF,VIF越接近1说明共线性越弱，VIF大于10，说明自变量之间存在严重的多重共线性。
自变量的VIF都是小于10的，但是水稻播种面积，化肥施用量，生猪存栏量容差接近1，说明共线性强。
5、自相关分析
该模型样本个数是18，解释变量是4，显著水平为0.05，此模型的DW=2.705,查到临界值Dl=0.82 Du=1.87,DW处于不确定区间，无法用DW检验检验。
6、逐步修正法
对模型进行逐步回归，得到下图：
得到两个回归模型：
Y1=221.684+2.215X2
Y2=137.123+1.369X2+2.385X3
模型1和模型2都通过了T检验，
Anova c
模型平方和df 均方 F Sig.
1 回归90221.429 1 90221.429 80.534 .000a
残差17924.640 16 1120.290
总计108146.069 17
2 回归96376.790 2 48188.395 61.416 .000b
残差11769.280 15 784.619
总计108146.069 17
a. 预测变量: (常量), 化肥施用量（万公斤）。
b. 预测变量: (常量), 化肥施用量（万公斤）, 生猪存栏量（万口）。
c. 因变量: 水稻总产量（万公斤）
由上图可以看出模型1和2都通过了F方检验，回归方程显著。
模型汇总
模型
R R 方调整R 方标准估计的误
差
1 .913a.834 .824 33.47073
2 .944b.891 .877 28.01105
a. 预测变量: (常量), 化肥施用量（万公斤）。
b. 预测变量: (常量), 化肥施用量（万公斤）, 生猪存栏量（万口）。
从拟合优度来看，模型2的拟合优度最高，其次是模型1.。