三、3个注意 应有科学的依据 自然界的事物都是有联系的，如害虫的发生 规律性和客观环境之间是有联系的，不能把没有科学依据的资料硬往一块 凑，例如预测粘虫幼虫的发生量，应从温度、湿度、作物种类，以及天敌 等经前人研究已经认可的有关因子出发考虑，而不能把蚜虫的天敌蚜茧蜂 作为预报粘虫发生的因子，至少是不能作为主导因子。 应有推理的依据 所选因子要经得起推敲，如不少人认为蚜虫 的基数与其发生量关系较密切，但仔细分析，蚜虫世代短， 繁殖快，天敌 控制复杂，到7-8月间受气温影响很大，而基数则是无关紧要的。 应有实验的依据 所选因子最好在实验基础上，确认该因子与 预报量有关，尔后再作分析
三、 3个注意 •① 应有科学的依据 自然界的事物都是有联系的，如害虫的发生 规律性和客观环境之间是有联系的，不能把没有科学依据的资料硬往一块 凑，例如预测粘虫幼虫的发生量，应从温度、湿度、作物种类，以及天敌 等经前人研究已经认可的有关因子出发考虑，而不能把蚜虫的天敌蚜茧蜂 作为预报粘虫发生的因子，至少是不能作为主导因子。 •② 应有推理的依据 所选因子要经得起推敲，如不少人认为蚜虫 的基数与其发生量关系较密切，但仔细分析，蚜虫世代短，繁殖快，天敌 控制复杂，到7-8月间受气温影响很大，而基数则是无关紧要的。 •③ 应有实验的依据 所选因子最好在实验基础上，确认该因子与 预报量有关，尔后再作分析
第二节线性相关与一元回归式的 建立及应用 选取预报因子 资料分布图方法 将预报量(Y)作Y轴，将预报因 子(X)作X轴，将历年的Y、X数值，描点在坐标上。点子密集在一 条狭长的带内，而接近一条直线或一条曲线，说明二者相关性比较 密切，可以选作预报因子；如果点子分散，不在一条狭长的带内， 表示相关性不强，不宜选作预报因子；如果点子排成圆形，或排成 平行于轴的矩形，则表示无线性相关性；点子排列接近一条直线者， 称为有“线性相关”；点子排列接近一条曲线者，称为有“非线性 相关”，或称有曲线相关。 相关系数法 衡量两变量相关的最好方法是求相关 系数，然后查相关系数检验表，检验相关是否达到一定显著水平。 如果达到，则可选作预报因子
第二节 线性相关与一元回归式的 建立及应用 •一、选取预报因子 •（一） 资料分布图方法 将预报量（Y）作Y轴，将预报因 子（X）作X轴，将历年的Y、X数值，描点在坐标上。点子密集在一 条狭长的带内，而接近一条直线或一条曲线，说明二者相关性比较 密切，可以选作预报因子；如果点子分散，不在一条狭长的带内， 表示相关性不强，不宜选作预报因子；如果点子排成圆形，或排成 平行于轴的矩形，则表示无线性相关性；点子排列接近一条直线者， 称为有“线性相关”；点子排列接近一条曲线者，称为有“非线性 相关”，或称有曲线相关。 •（二） 相关系数法 衡量两变量相关的最好方法是求相关 系数，然后查相关系数检验表，检验相关是否达到一定显著水平。 如果达到，则可选作预报因子
二、相关系数的计算 r=Σ(x-00y-)/Sgr∑(x-x)2*Σ0-)2] =Exy-xx3y/m/Sgr区x2-(21m区y2-(区21m1 =Lxy/Sqr[Lxx.Lyy]
二、相关系数的计算 / [ . ] / )] 2 ( ) 2 / )( 2 ( ) 2 [ / ]/ [( ] 2 * ( ) 2 ( )( )/ [ ( ) Lxy Sqr Lxx Lyy xy x y n Sqr x x n y y n r x x y y Sqr x x y y = = − − − = − − − −
三、一元线性回归式的建立和应用 ·▣归-词(Regression) 原来含义较狭窄，英国高尔登 氏(F.Galton)在1889年，在遗传学论文中首先应用此词。 他发现儿子的平均成长高度，介于父亲高度和一般种族平 均高度之间，父亲矮的其儿子的平均高度较父亲高，比一 般低，父亲高的其儿子的平均高度，较父亲低，但比一般 平均高度又高，这就是说后代的高度有返回于种族平均高 度的趋势，亦即回归一般平均高度，这就是最初在遗传学 上“回归”的意义。现在统计上，多表示观察点回归于某 一 数学模型，比如直线、曲线等
三、一元线性回归式的建立和应用 •回归一词（Regression）原来含义较狭窄，英国高尔登 氏（F.Galton）在1889年，在遗传学论文中首先应用此词。 他发现儿子的平均成长高度，介于父亲高度和一般种族平 均高度之间，父亲矮的其儿子的平均高度较父亲高，比一 般低，父亲高的其儿子的平均高度，较父亲低，但比一般 平均高度又高，这就是说后代的高度有返回于种族平均高 度的趋势，亦即回归一般平均高度，这就是最初在遗传学 上“回归”的意义。现在统计上，多表示观察点回归于某 一数学模型，比如直线、曲线等