初烤烟叶霉变率随时间变化的SPSS曲线拟合分析

TS445; 本研究旨在筛选一个合适的模型,以表征初烤烟叶霉变率随时间变化的规律.为达到研究目的,以昆明卷烟厂整理车间2007-2010年3个烤季在不同时间段的烟叶霉变率平均值为基础,利用SPSS软件进行曲线拟合,采用偏差因子(Bf)和准确因子(Af)评价预测模型的可靠性.结果表明,初烤烟叶霉变率与时间两个变量之间呈极显著正相关(P＜0.01),在7种非线性模型中,Cubic(三次曲线)模型的R2值均大于其他模型,而且只有Cubic模型的判定系数R2值(0.999)大于0.99,非常接近1,标准误最小(0.031),因此Cubic模型最合适用来表征初烤烟叶霉变率随时间变化的规律.Cubic模型...

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Published in西南农业学报 Vol. 27; no. 3; pp. 1130 - 1135
Main Authors 袁逢春, 苏罗毅, 李庆华, 胡伟, 飞旭云, 李文鹏
Format Journal Article
LanguageChinese
Published 红云红河烟草(集团)有限责任公司昆明卷烟厂,云南昆明,650202%云南大学生命科学学院,云南昆明,650091 2014
Subjects
Bias factor
Flue-cured tobacco leaves
偏差因子
Rate of spoilage
准确因子
Accuracy factor
初烤烟叶
霉变率
Curve estimation
SPSS
曲线估计
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Summary:TS445; 本研究旨在筛选一个合适的模型,以表征初烤烟叶霉变率随时间变化的规律.为达到研究目的,以昆明卷烟厂整理车间2007-2010年3个烤季在不同时间段的烟叶霉变率平均值为基础,利用SPSS软件进行曲线拟合,采用偏差因子(Bf)和准确因子(Af)评价预测模型的可靠性.结果表明,初烤烟叶霉变率与时间两个变量之间呈极显著正相关(P＜0.01),在7种非线性模型中,Cubic(三次曲线)模型的R2值均大于其他模型,而且只有Cubic模型的判定系数R2值(0.999)大于0.99,非常接近1,标准误最小(0.031),因此Cubic模型最合适用来表征初烤烟叶霉变率随时间变化的规律.Cubic模型的三个烤季平均偏差因子为1.04,平均准确因子为1.28,故通过验证,Cubic模型能快速准确地预测初烤烟叶随时间变化的霉变率.
ISSN:1001-4829