在未来几十年内,受大气二氧化碳含量增加产生的温室效应等诸多因素的影响,全球气候变化将给我国小麦生长带来不利影响,北部和西南各冬麦区干旱进一步加剧,而长江中下游冬麦区湿害加重。去年,全国农技中心组织相关专家开展了2013年我国小麦条锈病秋苗考察,结果显示甘肃省、青海省秋苗发病普遍,病田率在80%以上,加之近期土壤湿度大,雨水偏多,这些因素也对条锈病的侵染和发病起到了推波助澜的作用。因此,土壤湿度对小麦产量有显著的影响,小麦不同生育期对土壤湿度有不同的要求,研究不同土壤水分条件对小麦不同生育期生长、发育和产量形成的影响,以及在不同生育期内小麦适宜水分范围,具有一定的理论价值与实践意义。那么,如何评价湿度对小麦产量的影响呢?下面我们将通过线型混合模型来解决。
最近几年,混合模型理论不断进行扩展应用到多种统计方法中,包括Bayes,岭回归,时间序列,平滑曲线等。不过,在这里我们只讨论其“传统”应用--线性混合模型。JMP Pro 11在拟合模型菜单上有一项新的建模功能,即混合模型。何为混合模型?如何用JMP Pro拟合该模型?混合模型适用于哪些情形?评价湿度对小麦产量的影响的如何通过JMP Pro软件来实现?
何为线性混合模型?
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