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多元回归分析

在大多数的实际问题中，影响因变量的因素不是一个而是多个，我们称这类回问题为多元回归分析。可以建立因变量y与

各自变量x(j=1,2,3,…,n)之间的多元线性回归模型：

j

o

o

bbe

其中：0是回归常数；k(k=1,2,3,…,n)是回归参数；是随机误差。g

e

多元回归在病虫预报中的应用实例:r

a

某地区病虫测报站用相关系数法选取了以下4个预报因子；x1为最多连续10天诱蛾量(头)；x2为4月上、中旬百束小谷

g

n

草把累计落卵量(块)；x3为4月中旬降水量(毫米)，x4为4月中旬雨日(天)；预报一代粘虫幼虫发生量y（头/m2）。分级别数

i

e

值列成表2-1。b

r

y

预报量：每平方米幼虫0~10头为1级，11~20头为2级，21~40头为3级，40头以上为4级。

i

e

h

xtx

预报因子：1诱蛾量0~300头为l级，301~600头为2级，601~1000头为3级，1000头以上为4级；2卵量0~150块为

n

1级，15l~300块为2级，301~550块为3级，550块以上为4级；x3降水量0~10.0毫米为1级，10.1~13.2毫米为2级，

i

xs

13.3~17.0毫米为3级，17.0毫米以上为4级；4雨日0~2天为1级，3~4天为2级，5天为3级，6天或6天以上为4级。

g

n

表2-1i

h

t

x1x2x3x4y

l

l幼虫密

年蛾量级别卵量级别降水量级别雨日级别级别

度