(完整word版)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。
分析水稻低产原因及改良措施
分析水稻低产原因及改良措施
水稻是我国的主要粮食作物，也是世界上最主要的粮食作物之一。
在实际生产中，水
稻的低产始终是一个严重的问题，严重影响了我国的粮食生产能力。
分析水稻低产的原因，并提出相应的改良措施具有重要的现实意义。
一、水稻低产的原因分析
1. 土壤条件不佳
水稻对土壤的要求较高，对光照、水分和温度等环境因素的适应性也较强。
由于土壤
污染、酸碱度不适宜、土壤贫瘠等原因，导致了水稻的低产。
2. 病虫害防治不力
水稻生长过程中容易受到各种病虫害的侵袭，如果防治措施不力，将会导致水稻生长
受到严重的影响，进而导致低产。
3. 养分供应不足
水稻需要大量的养分来满足生长发育的需要，如果土壤中的养分供应不足，就会导致
水稻的生长受到限制，产量自然就会降低。
4. 水稻种植结构不合理
部分地区的水稻种植结构不合理，单一品种种植过多，容易引起病虫害的大面积爆发，从而导致低产。
5. 农业技术水平低
部分农民的农业技术水平不高，对水稻的种植管理和病虫害防治等方面的知识掌握不够，导致了水稻的低产。
二、水稻低产的改良措施
1. 合理施肥
在水稻生长季节，合理施入氮、磷、钾等养分，以及有机肥，可以有效地提高土壤的
肥力，促进水稻生长，提高产量。
2. 种植抗病虫害品种
选择抗病虫害的水稻品种进行种植，可以有效地减少病虫害对水稻的侵害，提高产
量。
3. 加强土壤管理
改善土壤的酸碱度，清除有害物质，保持土壤的肥力，为水稻的生长提供良好的土壤环境。
中国粮食产量影响因素分析
中国粮食产量影响因素分析影响粮食总产量的因素有很多，有的影响因素可能会对粮食产量的预测产生直接的影响，而有些因素的影响可以忽略。
对粮食产量影响显著的因素是必须要考虑的，影响不是很显著的可以忽略。
下面主要选取农业机械总动力、有效灌溉面积、化肥施用量、农村用电量、粮食作物播种面积、受灾面积这六个因素来探讨他们对粮食总产量的影响。
这些变量分别用下面的字母表示。
y：粮食总产量（万吨）x1：农业机械总动力（万千瓦）x2:有效灌溉面积（千公顷）x3：化肥施用量（万吨）x4:农村用电量（亿千瓦小时）x5：粮食作物播种面积（千公顷）x6：成灾面积（千公顷）通过查阅各年的中国统计年鉴，搜集整理了从1991年到2010年的粮食总产量、农业机械总动力、有效灌溉面积、化肥施用量、农村用电量、农作物播种面积、成灾面积的数据。
见下表（表一）要想知道哪些因素对粮食总产量的影响显著，下面用一些模型方法和Eviews软件对数据进行分析。
1. 多元线性回归:1.1最小二乘法对数据进行回归用最小二乘法对数据进行回归，编写程序及相关结果如下编写程序：LS y c x1 x2 x3 x4 x5 x6Eviews运行结果：Dependent Variable: YMethod: Least SquaresDate: 04/18/12 Time: 13:29Sample: 1991 2010Included observations: 20Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.C -59476.77 17101.57 -3.477854 0.0041X1 -0.474401 0.194104 -2.444054 0.0295X2 0.999522 0.549567 1.818744 0.0921X3 5.260176 0.777593 6.764690 0.0000X4 2.566848 1.123099 2.285504 0.0397X5 0.495208 0.053717 9.218897 0.0000X6 -0.134343 0.031293 -4.293066 0.0009R-squared 0.984131 Mean dependent var 48136.30Adjusted R-squared 0.976806 S.D. dependent var 3424.003S.E. of regression 521.4577 Akaike info criterion 15.62035Sum squared resid 3534935. Schwarz criterion 15.96886Log likelihood -149.2035 Hannan-Quinn criter. 15.68838F-statistic 134.3647 Durbin-Watson stat 2.566516Prob(F-statistic) 0.000000结果分析：从上面的运行结果可以看出方程的拟合优度R2=0.984，调整后的拟合优度为0.9768，说明模型拟合效果很好。
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。
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。
分析水稻低产原因及改良措施
分析水稻低产原因及改良措施水稻作为世界上最重要的粮食作物之一，在许多国家都是主要的农作物之一，尤其是在亚洲地区。
由于种种原因，水稻的产量一直存在着低产的问题，这不仅影响着农民的收入，也对粮食安全造成了负面影响。
有必要对水稻的低产原因进行深入分析，并提出相应的改良措施，以提高水稻的产量和品质。
一、水稻低产的原因1. 土壤质量不佳水稻的生长需要良好的土壤质量，但由于土地的过度开发、土壤质量下降、酸性土壤等原因，导致了土壤质量不佳，影响了水稻的生长发育和产量。
2. 病虫害防治不到位水稻易受到各种病虫害的侵袭，如果防治不到位，就会对水稻的产量造成一定的损失。
3. 水稻品种选择不当选择适合当地气候和土壤条件的优质水稻品种对于提高产量至关重要，但是有些农民或许选用了不适合的水稻品种，导致了低产。
4. 施肥不当过度施肥或是施肥不足都会对水稻的生长发育产生不良影响，影响产量和品质。
5. 灌溉管理不当水稻需要充足的水分才能健康生长，如果灌溉不足或是灌溉过多都会影响水稻的产量。
二、改良措施1. 改善土壤质量通过合理的农耕措施和土壤调理，改善土壤质量是提高水稻产量的重要手段。
可以采用有机肥料、矿质肥料等来改善土壤的养分状况，提高土壤的保水保肥能力。
2. 加强病虫害防治措施加强病虫害的监测和防治工作，采用生物防治、物理防治等环保的方式来控制病虫害的发生，减少农药的使用，降低对环境的影响。
4. 施肥科学化根据土壤肥力状况和水稻生长需要，科学施肥，合理搭配各种肥料，循序渐进地进行施肥管理，避免过度或不足。
5. 合理管理灌溉采用合理的灌溉方式，根据水稻的生长需求，合理浇水，避免造成水分过量或不足的情况。
水稻的低产问题是一个影响着农业生产和粮食安全的重要问题，解决水稻低产问题需要各方共同努力，农民要积极学习科学种植技术，政府要加大对农业生产的支持力度，科研院所也要加大水稻生产技术改良研究的力度，共同推动水稻产业的可持续发展。
只有这样，才能更好地保障粮食安全，提高农业生产效益，增加农民的收入，促进农村经济的发展。
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。
《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。
统计预测与决策作业完整版
统计预测与决策作业 HEN system office room 【HEN16H-HENS2AHENS8Q8-HENH1688】多元线性回归分析在粮食产量预测中的应用摘要：本文主要是以粮食产量及其影响因素为变量建立多元线性回归分析模型，并通过SPSS软件对数据进行处理，来预测粮食产量。
关键词:多元回归分析粮食产量预测 SPSS1.研究问题阐述及理论依据中国是一个人口大国，粮食关系着国计民生和国家战略安全。
为了养活14亿中国人，我国必须保证粮食产量的稳定高产。
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。
粮食产量的回归分析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。
2.指标选取、数据来源及处理（一）指标的选择根据理论和经验分析，影响粮食产量的因素有农业机械总动力、机耕面积、粮食播种面积、成灾面积、农业化肥施用量、气温、降水量、日照等，但是后面几个因素的数据统计的误差较大且不容易找到，所以本文只考虑前面几个因素；对于机耕面积，众所周知它在减少，但是我国的粮食产量却在增加，主要是由于耕种技术的进步，因此本文将其以常量来对待，不予考虑。
所以，本文选取的指标有粮食总播种面积（x1），成灾面积（x2），农业机械总动力（x3）。
（二）数据来源因此，本文收集了我国自1991年至2012年粮食产量、粮食总播种面积、成灾面积和农业机械总动力的相关数据。
数据资料均来源于《2013年中国统计年鉴》。
以下为搜集到的数据：表1-1 1991-2012主要农业数据资料来源：2013年中国统计年鉴3.模型设计多元线性回归分析是研究一个因变量与多个自变量之间相关关系的最基本方法。
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。
水稻产量的形成产量构成因素物质积累与分配
水稻产量的形成/产量构成因素/物质积累与分配（一）水稻的产量构成因素及其形成水稻的产量是由每亩穗数、每穗粒数（颖花数）、结实率及粒重（千粒重）四个因素组成的。
它们之间是相互联系、相互制约和相互补偿的，并不是每亩穗数愈多，或每穗粒数，或结实率，或粒重愈高，产量就愈高。
而是当每亩有效穗数超过某一定数量时，每穗粒数、结实率和粒重并不增加，反而有所下降或减轻，反之穗数不足时，虽能穗大粒多，但因穗数不足，也不能高产。
因此只有各个因素协调增长，当全田总实粒数达到最高时，粒重相对稳定或有所提高的情况下，才能获得高产，产量构成因素中穗数是由群体发展所决定的，而群体是由个体所组成，群体的发展反过来又影响了个体发育，影响到各个体的每穗粒数和粒重。
因此，它们之间的关系也是群体与个体对立统一关系的反映。
从双季稻千斤高产田的构成因素来看，可分三种类型：第一种类型，每亩穗数与粒数并重，每亩35一40万左右，每穗粒数50一60粒左右，高产田块多属于这一类型，多数是在基本苗中等时产生的。
第二种类型：每亩穗数多，但每穗粒数少。
每亩穗数40万以上，每穗实粒数在40一50粒，大多是在基本苗较多时产生的。
第三种类型：以大穗为主。
每亩穗数以35万以下，每穗实粒数60粒以上，大多是基本苗较少时产生的。
由此可见，高产水稻不同群体各产量因素的组成不是一成不变的，而是根据品种类型、生育期长短、环境和栽培条件的不同以及施肥水平的高低等而转移的，并对水稻产量的形成过程和各因素的组合都有不同程度的影响。
因此，必须因地制宜地制定栽培管理措施，在生长过程中不断协调各因素间的相互关系，从而达到合理的产量构成因素。
水稻的各产量因素是水稻一生的不同生育期形成的，它与不同生育期的器官建成过程有着密切相关联系，见图2。
以江苏省沿江地区为例：早稻（中熟品种）4月初播种，5月初移栽，5月上中旬始蘖，5月下旬进入分蘖盛期，7月上旬始穗，7月底8月初成熟。
双季晚稻（沪选19）于6月中旬播种，7月底8月初移栽，8月中旬始蘖，9月上中旬抽穗，10月底11月初成熟。
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。
水稻产量的构成三要素,水稻产量下降的主要原因
水稻产量的构成三要素，水稻产量下降的主要原因回答水稻产量的构成三要素为亩穗数、每穗粒数、千粒重，水稻的种植历史是公元前12000-16000年前的中国湖南。
适合水稻生长的土壤性质在砂土与粘土之间，这样的土壤耕性和肥力非常好，而且这种质地的土壤水与气也比较融合，通气透水。
如果在砂土中种植水稻，一般施肥见效的速度非常快，可以使水稻早生快发，但没有后劲。
一、水稻产量的构成三要素1、水稻产量的构成三要素分别是亩穗数、每穗粒数、千粒重。
水稻的种植历史可追溯到约公元前12000-16000年前的中国湖南。
在1993年，中美联合考古队在道县玉蟾岩发现了世界最早的古栽培水稻，水稻在中国被广泛种植后，逐渐向西传播到印度，中世纪引入欧洲南部。
我们的祖先早在1万多年以前就会开始驯化和栽培野生稻，而在距今7000多年以前水稻生产技术已达到非常高的水平。
2、适合水稻生长的土壤性质介于砂土与粘土之间，这样的土壤耕性和肥力较好。
而且这种质地的土壤水与气的矛盾不是很强烈，通气透水，供肥保肥的能力适中，耐旱耐涝，抗逆性强。
这种土地适种性广，适耕期长，容易培育成高产稳产土壤。
3、一般在砂土中种植水稻施肥见效的速度比较快，可以使水稻早生快发，但没有后劲，而且后期容易出现缺肥早衰，结实率低，籽粒不饱满的现象。
这类土壤既不保肥，也不耐肥，如果不小心施肥过多，不仅会造成流失浪费，还会导致水稻疯长。
二、水稻产量下降的主要原因1、水稻育苗出现问题（1）水稻的播种量太大，导致水稻形成弱苗。
（2）水稻秧苗如果遇到连续低温，就会出现出苗慢，生长慢的现象。
（3）如果水稻青枯、立枯病发生较重，而且又没有采取正确的防治措施，就会导致很多水稻苗出现徒长现象，严重影响生长发育进程。
2、水稻品种原因如果选择了质量不好的水稻品种，就会导致水稻在成熟时产量以及出米率出现下降。
3、春季阶段性低温的影响（1）春季温度如果出现变化剧烈，就会导致春天插到田里的水稻秧苗缓苗时间长，分蘖推迟，肥效反应拖后出现集中反应。
水稻产量变化表
水稻产量变化表水稻产量变化表是用来记录水稻产量随时间变化的表格。
它通常包括年份、产量、主要影响因素等内容。
下面是一个水稻产量变化表的例子：年份产量（公斤/亩）主要影响因素2010 700 水稻品种选择、天气条件2011 680 干旱、虫害2012 720 水稻品种选择、施肥2013 690 水稻病虫害、天气条件2014 670 干旱、土壤肥力2015 710 施肥、水稻品种选择2016 730 天气条件、水稻病虫害2017 700 干旱、施肥2018 720 水稻品种选择、天气条件2019 710 施肥、水稻病虫害2020 740 天气条件、水稻品种选择从上述表格可以看出，水稻产量在不同年份之间有所波动。
下面我将分析一下主要影响水稻产量变化的因素。
水稻品种选择：水稻是一个广泛种植的粮食作物，不同品种的水稻在适应能力、抗病虫害能力、产量等方面存在差异。
根据表格可知，在2012年、2015年、2018年和2019年，水稻产量较高，可能是因为选择了高产水稻品种。
天气条件：水稻对水分和温度要求较高，适宜的水分和温度有利于水稻的生长发育和产量的形成。
从表格中可以看出，干旱是影响水稻产量下降的重要因素，如2011年、2014年和2017年。
而在2010年、2012年、2016年和2020年水稻产量较高，可能是由于适宜的天气条件。
施肥：适量的施肥对水稻产量的提高具有重要作用。
通过对比表格中产量的变化和施肥情况，可以发现施肥对水稻产量的影响。
例如，在2012年、2015年、2017年和2019年进行了较好的施肥，结果水稻产量相对较高。
病虫害：水稻易受到多种病虫害的攻击，病虫害的严重程度也会对水稻产量产生较大的影响。
根据表格可以看出，病虫害是影响水稻产量下降的原因之一。
例如，在2011年、2013年和2016年水稻产量较低，可能是由于水稻病虫害的侵袭。
土壤肥力：土壤肥力直接影响水稻的生长发育和产量。
而根据表格来看，土壤肥力较低可能是导致水稻产量下降的原因之一。
(完整word版)《统计分析与SPSS的应用(第五版)》课后练习答案(第9章)
《统计分析与SPSS的应用（第五版）》（薛薇）课后练习答案第9章SPSS的线性回归分析1、利用第2章第9题的数据，任意选择两门课程成绩作为解释变量和被解释变量，利用SPSS 提供的绘制散点图功能进行一元线性回归分析。
请绘制全部样本以及不同性别下两门课程成绩的散点图，并在图上绘制三条回归直线，其中，第一条针对全体样本，第二和第三条分别针对男生样本和女生样本，并对各回归直线的拟和效果进行评价。
选择fore和phy两门成绩体系散点图步骤：图形→旧对话框→散点图→简单散点图→定义→将fore导入Y轴，将phy导入X轴，将sex导入设置标记→确定。
接下来在SPSS输出查看器中，双击上图，打开图表编辑→点击子组拟合线→选择线性→应用。
分析：如上图所示，通过散点图，被解释变量y(即：fore)与解释变量phy有一定的线性关系。
但回归直线的拟合效果都不是很好。
2、请说明线性回归分析与相关分析的关系是怎样的？相关分析是回归分析的基础和前提，回归分析则是相关分析的深入和继续。
相关分析需要依靠回归分析来表现变量之间数量相关的具体形式，而回归分析则需要依靠相关分析来表现变量之间数量变化的相关程度。
只有当变量之间存在高度相关时，进行回归分析寻求其相关的具体形式才有意义。
如果在没有对变量之间是否相关以及相关方向和程度做出正确判断之前，就进行回归分析，很容易造成“虚假回归”。
与此同时，相关分析只研究变量之间相关的方向和程度，不能推断变量之间相互关系的具体形式，也无法从一个变量的变化来推测另一个变量的变化情况，因此，在具体应用过程中，只有把相关分析和回归分析结合起来，才能达到研究和分析的目的。
线性回归分析是相关性回归分析的一种，研究的是一个变量的增加或减少会不会引起另一个变量的增加或减少。
3、请说明为什么需要对线性回归方程进行统计检验？一般需要对哪些方面进行检验？检验其可信程度并找出哪些变量的影响显著、哪些不显著。
主要包括回归方程的拟合优度检验、显著性检验、回归系数的显著性检验、残差分析等。
分析水稻低产原因及改良措施
分析水稻低产原因及改良措施水稻是我国的主要粮食作物之一，但是近年来水稻产量普遍低于潜力产量，这给粮食安全带来了很大的压力。
下面是对水稻低产原因的分析和改良措施的介绍。
1.土壤质量下降：土壤质量是影响水稻产量的重要因素之一。
近年来，由于土地过度利用、化肥过量使用以及农药滥用等原因，导致土壤质量下降，影响了水稻的生长发育。
2.气候变化：全球气候变暖引起了极端天气事件的增加，如干旱、洪涝等，这些天气事件对水稻生长发育造成了严重的影响。
3.种植结构单一：由于长期以来单一的水稻种植结构，导致了病虫害的大规模流行，影响了水稻的产量。
4.农业技术水平不高：我国农业技术水平仍然相对较低，缺乏科学的种植管理措施，使得水稻生长发育受到了很大的限制。
1.合理施肥：根据土壤质量和水稻生长需求，合理施肥是提高产量的重要措施之一。
应通过土壤检测，了解土壤的养分含量，然后有针对性地追肥补充不足的养分，避免过量施肥。
2.土壤改良：通过土壤改良来提高土壤质量，增强水稻的适应能力和生长发育。
可以采取有机肥、微生物肥料等方式来改善土壤结构和提高养分供给能力。
3.调整品种结构：适时引进抗病虫害、适应气候变化的新品种，调整种植结构，减少对单一品种的依赖，提高水稻对病虫害的抵抗力和适应性。
4.科学管理：通过科学管理来提高水稻的产量。
包括合理的田间管理，如及时灌溉、杂草防控、疏穗等，使水稻能够获得充分的光合作用和生长发育的空间。
5.农业技术培训：加强对农民和农业技术人员的培训，提高他们的农业技术水平，使其能够更好地掌握种植管理技术，科学种植和管理水稻。
水稻低产主要是由于土壤质量下降、气候变化、种植结构单一和农业技术水平不高等因素造成的。
通过合理施肥、土壤改良、调整品种结构、科学管理和农业技术培训等措施，可以有效提高水稻的产量，保证粮食安全。
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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.
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
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
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。
从拟合优度来看，模型2的拟合优度最高，其次是模型1.。