研究生数据分析测试2013.doc

2012级研究生生物实验设计与统计课程测试第一部分 方差分析初步1. 作一水稻施肥的盆栽试验，设5个处理，A和B系分别施用两种不同工艺流程的氨水，C施碳酸氢铵，D施尿素，E不施氮肥。每处理4盆(施肥处理的施肥量每盆皆为折合纯氮1.2克)，共54=20盆，随机放置于同一温室中，其稻谷产量(克/盆)列于表1，试进行方差分析，并用LSD法、SNK法进行多重比较。(12分)表1 水稻施肥盆栽试验的产量结果处 理观察值(yij)(克/盆)A (氨水1)24302826B (氨水2)27242126C (碳酸氢铵)31282530D (尿素)32333328E (不施)212216212 . 对6个水稻品种产量进行平衡不完全区组试验设计，将试验资料按品种和区组整理成两向表小区产量（表3），试作方差分析并采用SNK法进行多重比较。(15分)表2 6个水稻品种平衡不完全区组试验小区产量结果区组品种1234566.87.58.57.08.07.27.58.57.56.58.07.87.27.59.08.59.28.67.89.09.68.58.28.08.09.88.28.09.57.53 有一甜菜试验，研究绿肥耕翻时期（A因素）与施肥用氮肥量（B因素）对甜菜产量的效果。A因素（绿肥翻耕时期）分为早、晚2个水平（A1、A2）；B因素（氮肥施用量）分为4个水平（B1、B2、B3、B4）。田间种植如下表所示（表4）。(18分)（1）试具体描述试验所采用的设计；（2）检验甜菜产量数据是否服从正分布；（3）试作方差分析：对比主效应和交互效应；甜菜最优增产试验组合。表3 甜菜绿肥耕翻时期与氮肥施用量试验IIIIIIA1A2A1A2A1A2B1B2B3B4B1B2B3B4B1B2B3B4B1B2B3B4B1B2B3B4B1B2B3B413.815.521.018.919.322.225.325.913.515.022.718.318.024.224.826.713.215.222.319.620.525.428.427.6细节要求：步骤：数据录入局部切图解读SPSS output 切图：Descriptive StatisticsLevenes Test of Equality of Error VariancesTests of Between-Subjects EffectsMultiple Comparisons结果分析试验结果表明：处理平均值tsx=0.051234表 表 增产组合平均值=0.05A1B1A1B2A1B37第二部分 回归分析1. 根据某林场对木荷人工林不同林龄单株材积进行测定，得到如下数据，试根据已有数据预测该地区某木荷人工林（密度1665株/ hm2）30年蓄积量（m3/hm2），据调查，30年生的木荷单株材积为0.2 m3，试作散点图，写出预测方程，并给出第20年林木蓄积量估算结果。（10分）先算单株，再算总量（公式参考PPT）林龄单株材积m330.000240.00150.008260.008270.014280.021290.0317100.0436110.056120.0692130.0772140.0886150.0985160.10822 测定了15株小麦的单株穗数x1、每穗结实小穗数x2、百粒重x3 (g)、株高x4 (cm)和单株籽粒产量y (g)，结果如下表。（15分）(1)计算4个自变量与因变量y的相关系数、偏相关系数(作表格)(2)试应用逐步回归方法求预报单株籽粒产量的最优线性回归方程，并作检验。x1x2x3x4y10233.611315.79203.610614.510223.711117.513213.710922.510223.611015.510233.510316.98233.31008.610243.41141710203.410413.710213.411013.410233.910420.38213.510910.26233.21147.48213.711311.69223.610512.3细节要求：关键步骤切图解读SPSS output 切图：model summary，AVOVA，coefficient写出方程及检验结果。第三部分 系统聚类与主成分分析1. 根据下表给出的数据，以21个地区为样本对某农业生态经济系统做主成分分析。根据降维思想，提取相互独立的综合变量来取代原来的9项农业经济指标，同时说明提取主成分的依据，并解释其涵义。（15分）注：结果分析部分，可考虑从三方面进行分析：绘制相系系数矩阵，检验是否合适进行主成分分析；该提取几个主成分，原因是什么；简单分析每个主成分与其所组成的变量间相关关系；最后，写出主成分得分表达式；并试谈谈所提取的主成分所代表的实际意义。有主成份分析与没有之间的差别样本序号x1：人口密度(人/km2)x 2：人均耕地面积(ha)x 3：森林覆盖率(%)x 4：农民人均纯收入(元/人)x 5：人均粮食产量 (kg/人)x 6：经济作物占农作物播面比例()x 7：耕地占土地面积比率()x 8：果园与林地面积之比()x 9：灌溉田占耕地面积之比()1363.9120.35216.101192.11295.3426.72418.4922.23126.2622141.5031.68424.3011752.35452.2632.31414.4641.45527.0663100.6951.06765.6011181.54270.1218.2660.1627.47412.4894143.7391.33633.2051436.12354.2617.48611.8051.89217.5345131.4121.62316.6071405.09586.5940.68314.4010.30322.932668.3372.03276.2041540.29216.398.1284.0650.0114.861795.4160.80171.106926.35291.528.1354.0630.0124.862862.9011.65273.3071501.24225.2518.3522.6450.0343.201986.6240.84168.904897.36196.3716.8615.1760.0556.1671091.3940.81266.502911.24226.5118.2795.6430.0764.4771176.9120.85850.302103.52217.0919.7934.8810.0016.1651251.2741.04164.609968.33181.384.0054.0660.0155.4021368.8310.83662.804957.14194.049.114.4840.0025.791477.3010.62360.102824.37188.0919.4095.7215.0558.4131576.9481.02268.0011255.42211.5511.1023.1330.013.4251699.2650.65460.7021251.03220.914.3834.6150.0115.59317118.5050.66163.3041246.47242.1610.7066.0530.1548.70118141.4730.73754.206814.21193.4611.4196.4420.01212.94519137.7610.59855.9011124.05228.449.5217.8810.06912.65420117.6121.24554.503805.67175.2318.1065.7890.0488.46121122.7810.73149.1021313.11236.2926.7247.1620.09210.0782. 植被垂直分布生活型谱系统聚类与主成分综合分析（15分） 生活型是植物对综合生境条件长期适应而形成的植物类型。生活型是用来描述群落外貌特征的重要参数之一。分析生活型谱可以了解植物群落与环境之间的相互关系，还可以为群落结构特征的揭示和群落数量分类提供重要的依据。 已知某研究试验地处于亚热带湿润季风气候区，气候温和，雨量充沛，四季分明，该地区地形复杂，最高海拔4989m，最低海拔950m。山体的垂直气候变化明显,保存了该地区较完整的自然生态系统和典型的垂直植被带谱（次生落叶阔叶林；常绿、落叶阔叶混交林；针阔混交林；亚高山针叶林；高山灌丛、草甸）。 用典型样方法对山体东坡不同海拔高度的28个样方进行调查，样地面积20m20m，对各样地进行种名、株高、株数等群落学调查，采用目前应用最广泛的Raunkiner生活型分类系统，确定各个种的生活型，然后统计总种数和每类生活型的种数，用下列公式计算生活型谱：某群落某生活型的百分数()=(该群落内某生活型种数100)该群落内植物总种数。 借助于SPSS软件的系统聚类和主成分分析功能，依据各样地生活型谱的相似性原则，试对东坡28个样地进行聚类处理，选出较好的聚类数n，同时，作出28个样方的分类树状图和分类结果表，并简单说明样方分类的依据，以及各类特征。分析过程应包括对比10个变量采用主成分分析降维前后聚类结果差异,最后分析所划分类型的各项指标统计特征。样地海拔（米）生活型总和大高位芽比例Ma中高位芽比例Me小高位芽比例Mi矮高位芽比例N高位芽比例Ph地上芽比例Ch地面芽比例H地下芽比例G一年生比例Th11025263.85 7.69 11.54 19.23 42.31 3.85 11.54 11.54 30.77 21120240.00 8.33 16.67 16.67 41.67 4.17 12.50 12.50 29.17 31157263.85 7.69 11.54 19.23 42.31 3.85 11.54 11.54 30.77 41256230.00 13.04 13.04 17.39 43.48 4.35 13.04 13.04 26.09 51350230.00 14.29 14.29 19.05 47.62 4.76 14.29 9.52 23.81 61460214.35 8.70 17.39 21.74 52.17 4.35 17.39 8.70 17.39 71570214.76 9.52 19.05 19.05 52.38 4.76 19.05 9.52 14.29 81673224.55 13.64 18.18 18.18 54.55 9.09 13.64 9.09 13.64 91818185.56 11.11 16.67 22.22 55.56 5.56 16.67 11.11 11.11 101852185.56 16.67 16.67 16.67 55.56 5.56 16.67 11.11 11.11 111960190.00 10.53 15.79 26.32 52.63 10.53 15.79 10.53 10.53 122136210.00 9.52 14.29 23.81 47.62 9.52 23.81 9.52 9.52 132233214.76 9.52 14.29 19.05 47.62 9.52 19.05 9.52 14.29 142282210.00 9.52 19.05 19.05 47.62 9.52 19.05 9.52 14.29 152377180.00 11.11 16.67 16.67 44.44 11.11 22.22 11.11 11.11 162485170.00 11.76 17.65 17.65 47.06 11.76 23.53 5.88 11.76 172637160.00 12.50 12.50 18.75 43.75 12.50 25.00 6.25 12.50 182748160.00 12.50 18.75 12.50 43.75 12.50 25.00 6.25 12.50 192792170.00 5.88 17.65 17.65 41.18 17.65 23.53 5.88 11.76 202875180.00 11.11 11.11 16.67 38.89 16.67 27.78 5.56 11.11 213018180.00 5.56 11.11 16.67 33.33 16.67 27.78 5.56 16.67 223098190.00 10.53 5.26 15.79 31.58 21.05 26.32 5.26 15.79 233244220.00 9.09 4.55 9.09 22.73 22.73 31.82 4.55 18.18 243350230.00 4.35 4.35 8.70 17.39 26.09 30.43 4.35 21.74 253479240.00 4.17 4.17 4.17 12.50 25.00 29.17 4.17 29.17 263589250.00 0.00 4.00 4.00 8.00 24.00 32.00 4.00 32.00 27