各分布型理论频次数的卡方检验表 每样方虫数 实查频次 理论频欢（NP)》 卡方值(X) (r》 (f) 正二项 泊松 核心 嵌纹 正二项泊松核心 嵌纹 0 1224 1098 1126.54 1245.34 1233.4 14,4598.43150.36570.0716 1 524 686.55 646.63 480.58 506.76 38.485923.256 3.923 0.5865 2 177 183.98 185.58 188.12 176.11 0.26480.3967 0.6573 0.0045 3 45 27.39 35.51 61.63 57.48 11.32212.5362 4.362 2.7096 4 19 2.45 5.1 18.03 18.15 291.417 37.8843 0.0522 0.398 5 8 0.13 0.58 4.9 5.61 167.7033.2097 1.0128 6 2 0.0038 0.09 1.25 1.71 0.2741 0.00005 0.01 03 0.51 2000 2000 2000 2000 2000 355.949 240.207 12.57 4.7043 df-3 0us-1,82 -l34 自由度 -2-3 -2=4 3=3 -3=4 概率 p.01 0.01 P<0.01 P>0.05 d4xas=7.94=l3.28 适合程度极不适合 极不适合 不适合 适合
每样方虫数 实查频次 卡方值（ X 2 ） （r） （f） 正二项 泊松 核心 嵌纹 正二项 泊松 核心 嵌纹 0 1224 1098 1126.54 1245.34 1233.4 14.459 8.4315 0.3657 0.0716 1 524 686.55 646.63 480.58 506.76 38.4859 23.2561 3.923 0.5865 2 177 183.98 185.58 188.12 176.11 0.2648 0.3967 0.6573 0.0045 3 45 27.39 35.51 61.63 57.48 11.3221 2.5362 4.362 2.7096 4 19 2.45 5.1 18.03 18.15 291.417 37.8843 0.0522 0.398 5 8 0.13 0.58 4.9 5.61 167.703 3.2097 1.0128 6 2 0.0038 0.09 1.25 1.71 0.2741 7 1 0.00005 0.01 0.3 0.51 2000 2000 2000 2000 2000 355.949 240.207 12.57 4.7043 df=3 x 2 0.05=7.82 x 2 0.01=11.34 自由度 n-2=3 n-2=4 n-3=3 n-3=4 概率 p<0.01 p<0.01 P<0.01 P>0.05 df=4 x 2 0.05 =7.94 x 2 0.01=13.28 适合程度 极不适合 极不适合 不适合 适合 各分布型理论频次数的卡方检验表 理论频次（ NP）
第七李数理镜计预测法 •数理统计预测法，是利用统计学原理，从害 虫发生的历史资料中，概括出环境因子与虫 害发生之间的内在联系，建立数学模型，然 后根据目前环境因子的情况，来预报未来害 虫发生的情况。 ·数理统计预测预报必须要有多年的田间系统 调查资料，将这些资料选择其中有关部分， 进行统计分析，得出有关预测预报实用的数 学模型，才能加以应用
第七章 数理统计预测法 •数理统计预测法，是利用统计学原理，从害 虫发生的历史资料中，概括出环境因子与虫 害发生之间的内在联系，建立数学模型，然 后根据目前环境因子的情况，来预报未来害 虫发生的情况。 •数理统计预测预报必须要有多年的田间系统 调查资料，将这些资料选择其中有关部分， 进行统计分析，得出有关预测预报实用的数 学模型，才能加以应用
数理统计预测法的优点 ·以前各类预测预报方法，可以称为实验生态、生物学方 去，优点：是生态学、生物学、生理学意义较明确.缺点： 以须进行田间的系统调查和室内饲养观察，工作量比较大 另外实验法一般只能作中、短期预报，时间较短。 统计预报法，是 多年的历史资料进行统计分析，尔 后得出数学模型，就可以不用田间系统调查和室内饲养观 察，因而可以大大减少工作量，同时，可作较长时期的预 报，并能进一步利用电子计算机作害虫的预报。近二十年 来，特别是近十年来，数学方法大量渗入害虫预测预报中！ 而气象预测预报中的手段也大量引入害虫预测预报中，致 吏害虫预测预报从方法上，使害虫预报工作向前迈进了一 步，为进入电子计算机时代打下了基础。现将预测预报中 常用数理统计方法介绍如下
数理统计预测法的优点 •以前各类预测预报方法，可以称为实验生态、生物学方 法，优点:是生态学、生物学、生理学意义较明确.缺点： 必须进行田间的系统调查和室内饲养观察，工作量比较大、 另外实验法一般只能作中、短期预报，时间较短。 •统计预报法，是利用多年的历史资料进行统计分析，尔 后得出数学模型，就可以不用田间系统调查和室内饲养观 察，因而可以大大减少工作量，同时，可作较长时期的预 报，并能进一步利用电子计算机作害虫的预报。近二十年 来，特别是近十年来，数学方法大量渗入害虫预测预报中， 而气象预测预报中的手段也大量引入害虫预测预报中，致 使害虫预测预报从方法上，使害虫预报工作向前迈进了一 步，为进入电子计算机时代打下了基础。现将预测预报中 常用数理统计方法介绍如下
第一节须报因子的选取 预报因子的选取 •预报因子的选取，是进行数理测报工作的前提，在准备 建立预测模式前，首先要从多年积累的资料中，筛选同预 报量有关的因子。 •预报量 是指预报害虫发生的主要特征， (即在不同的 情况下) 预报害虫的发生期、发生量、发生范围以及危害 程度等。 预报因子 简称为因子，影响害虫发生的因素都是预报 因子（但不一定都能入选）预报因子有生物的如天敌；非 生物的如气温、降雨量、相对温度、光照等。 。须报因子和须报量通称弥为须的要去
第一节 预报因子的选取 •一、预报因子的选取 •预报因子的选取，是进行数理测报工作的前提，在准备 建立预测模式前，首先要从多年积累的资料中，筛选同预 报量有关的因子。 •预报量 是指预报害虫发生的主要特征，（即在不同的 情况下）预报害虫的发生期、发生量、发生范围以及危害 程度等。 •预报因子 简称为因子，影响害虫发生的因素都是预报 因子（但不一定都能入选）预报因子有生物的如天敌；非 生物的如气温、降雨量、相对温度、光照等。 •预报因子和预报量通称为预报的要素
选取预报因子的原则 （1)样本数要足够多。样本数量太少，容易碰到由于样 本的随机波动而造成较高的符合率的假象。一般有10-20 个就可以了。 。(2)选择因子的数目要恰当，因为选择因子太少，则提 供信息不足，预报能力差，选择因子过多，计算麻烦且当 样本数较少更易引起误差。一般认为选择因子的数目最好 不超过样本的1/5-1/10，如10个样本选1-2个因子。 。(3)选择准主导因子，并要选好能互相配合，互相弥补 的次要因子，与主导因子互相搭配，但注意不要把一些虽 然与预报量相关性好，但它们的作用是重复的因子。这样 的因子，只是单独对预报量发生作用，并不是同主导因子 配合共同起作用，也不能起到弥补的作用，这样的因子不 宜作为辅助因子。如某个月的平均气温和平均最高气温以 及积温，不宜同时采用
二 、选取预报因子的原则 •（1）样本数要足够多。样本数量太少，容易碰到由于样 本的随机波动而造成较高的符合率的假象。一般有10-20 个就可以了。 •（2)选择因子的数目要恰当，因为选择因子太少，则提 供信息不足，预报能力差，选择因子过多,计算麻烦且当 样本数较少更易引起误差。一般认为选择因子的数目最好 不超过样本的1/5-1/10,如10个样本选1-2个因子。 •（3)选择准主导因子，并要选好能互相配合，互相弥补 的次要因子，与主导因子互相搭配，但注意不要把一些虽 然与预报量相关性好，但它们的作用是重复的因子。这样 的因子，只是单独对预报量发生作用，并不是同主导因子 配合共同起作用，也不能起到弥补的作用，这样的因子不 宜作为辅助因子。如某个月的平均气温和平均最高气温以 及积温，不宜同时采用