Khai thác và sử dụng SPSS để xử lý số liệu nghiên cứu trong lâm nghiệp - Chương 7
Số trang: 31
Loại file: pdf
Dung lượng: 344.09 KB
Lượt xem: 18
Lượt tải: 0
Xem trước 4 trang đầu tiên của tài liệu này:
Thông tin tài liệu:
Các dạng đ-ờng cong Và hàm phi tuyến
7.1 Các dạng đ-ờng cong Trong nhiều tr-ờng hợp với một số liệu đã cho của biến X và Y ta cần so sánh và lựa chọn một dạng liên hệ nào đó tốt nhất trong số những dạng đã thăm dò. SPSS cho phép ta xác định nhanh một số dạng sau đây: Linear hàm logarithmic hàm inverse (y= a+b/X) hàm Parabol bậc 2 và 3 hàm Power (Y= B0XB1) hàm compound (Y=B0*B1X ) hàm chữ S (Y= exp(B0 + B1/x) hàm mũ và một số hàm khác. Tiêu chuẩn lựa...
Nội dung trích xuất từ tài liệu:
Khai thác và sử dụng SPSS để xử lý số liệu nghiên cứu trong lâm nghiệp - Chương 7 Ch−¬ng 7 C¸c d¹ng ®−êng cong Vμ hμm phi tuyÕn 7.1 C¸c d¹ng ®−êng cong Trong nhiÒu tr−êng hîp víi mét sè liÖu ®· cho cña biÕn X vµ Y ta cÇn so s¸nh vµ lùa chän mét d¹ng liªn hÖ nµo ®ã tèt nhÊt trong sè nh÷ng d¹ng ®· th¨m dß. SPSS cho phÐp ta x¸c ®Þnh nhanh mét sè d¹ng sau ®©y: Linear hµm logarithmic hµm inverse (y= a+b/X) hµm Parabol bËc 2 vµ 3 hµm Power (Y= B0XB1) hµm compound (Y=B0*B1X ) hµm ch÷ S (Y= exp(B0 + B1/x) hµm mò vµ mét sè hµm kh¸c. Tiªu chuÈn lùa chän chñ yÕu lµ dùa vµo hÖ sè x¸c ®Þnh R2. VÝ dô 7.1: Sinh Tr−ëng chiÒu cao Hvn cña th¶o qu¶ cã quan hÖ víi c¸c nh©n tè hoµn c¶nh : M (hµm l−îng mïn) pH( ®é chua) Ws (Èm dé) Dc (®é chÆt cña ®Êt) Tc (®é tµn che) ®−îc cho trong b¶ng sau (nguån Phan V¨n Th¾ng – LuËn v¨n cao häc n¨m 2002) (xem b¶ng 7.19 cuèi ch−¬ng ). Ta cã quy tr×nh tÝnh theo SPSS nh− sau: QT7.1 1. Analyze\ Regression\Curve Estimation 2. Trong hép tho¹i Curve Estimation ®−a biÕn Hvn vµo Dependent (S). Mét trong c¸c biÕn hoµn c¶nh ®−a vµo Independent vµ khai b¸o c¸c hµm cÇn th¨m dß (cã thÓ khai b¸o Plot model ®Ó xem biÓu ®å liªn hÖ). Nh− vÝ dô cña ta cÇn thö c¸c d¹ng sau: Linear, logarithmic, inverse, quadratic, cubic, power, compound, S vµ hµm exponential cho biÕn ®é xèp 3. OK 151 H×nh 7.1 Hép tho¹i Curve Estimaton víi viÖc lùa chän c¸c hµm B¶ng 7.1 Quan hÖ gi÷a biÕn ®é xèp vµ chiÒu cao cña Th¶o qu¶ Independent: X Dependent Mth Rsq d.f. F Sigf b0 b1 b2 b3 HVN LIN .486 148 139.78 . 000 -1.0810 .0519 HVN LOG .496 148 145.67 . 000 11.978 3.4252 HVN INV .501 148 148.62 .000 5.7422 -220.40 HVN QUA .501 147 73.80 .000 -5.2934 .1810 -.0010 HVN CUB .501 147 73.80 000 -5.2934 . 1810 -.0010 HVN COM .517 148 158.41 .000 .4562 1.0245 HVN POW .540 148 173.43 .000 .0026 1.6143 HVN S .558 148 186.53 .000 2.4298 -105.06 HVN EXP .517 148 158.41 . 000 .4562 .0242 Gi¶i thÝch: Cét ®Çu tiªn cña b¶ng 7.1 lµ Hvn, cét 2 viÕt t¾t c¸c hµm, cét 3 hÖ sè x¸c ®Þnh R , cét 4 bËc tù do, cét 5 trÞ sè F kiÓm tra sù tån t¹i cña R2, cét 6 x¸c suÊt cña F. NÕu 2 Sig cña F < 0.05 th× R2 tån t¹i trong tæng thÓ (R02 >0). Nh− vÝ dô cña ta c¸c hÖ sè x¸c ®Þnh ®Òu tån t¹i. Theo kÕt qu¶ trªn th× hµm S (Y = exp(B0+B1/x) cã hÖ sè x¸c ®Þnh cao nhÊt trong sè nh÷ng hµm ®· thö nghiÖm. Nã ®−îc chän ®Ó m« pháng quan hÖ gi÷a chiÒu cao vµ ®é xèp cña th¶o qu¶. C h iÒ u c a o 4 .0 O b s e rv e d 3 .5 L in e a r L o g a rith m ic 3 .0 I n v e rs e 2 .5 Q u a d ra tic 2 .0 C u b ic C om pound 1 .5 P ower 1 .0 S .5 E x p o n e n tia l 40 50 60 70 80 90 § é xèp H×nh 7.2 §å thÞ vÒ quan hÖ gi÷a sinh tr−ëng chiÒu cao vµ nh©n tè ®é xèp ®Êt cña th¶o qu¶ theo c¸c hµm lý thuyÕt Theo kÕt qu¶ trªn ta chän hµm ch÷ S ®Ó biÓu thÞ quan hÖ gi÷a sinh tr−ëng chiÒu cao vµ nh©n tè ®é xèp ®Êt cña th¶o qu¶. Muèn n¾m s©u h¬n hµm nµy tiÕp theo c¸c b−íc 152 c ...
Nội dung trích xuất từ tài liệu:
Khai thác và sử dụng SPSS để xử lý số liệu nghiên cứu trong lâm nghiệp - Chương 7 Ch−¬ng 7 C¸c d¹ng ®−êng cong Vμ hμm phi tuyÕn 7.1 C¸c d¹ng ®−êng cong Trong nhiÒu tr−êng hîp víi mét sè liÖu ®· cho cña biÕn X vµ Y ta cÇn so s¸nh vµ lùa chän mét d¹ng liªn hÖ nµo ®ã tèt nhÊt trong sè nh÷ng d¹ng ®· th¨m dß. SPSS cho phÐp ta x¸c ®Þnh nhanh mét sè d¹ng sau ®©y: Linear hµm logarithmic hµm inverse (y= a+b/X) hµm Parabol bËc 2 vµ 3 hµm Power (Y= B0XB1) hµm compound (Y=B0*B1X ) hµm ch÷ S (Y= exp(B0 + B1/x) hµm mò vµ mét sè hµm kh¸c. Tiªu chuÈn lùa chän chñ yÕu lµ dùa vµo hÖ sè x¸c ®Þnh R2. VÝ dô 7.1: Sinh Tr−ëng chiÒu cao Hvn cña th¶o qu¶ cã quan hÖ víi c¸c nh©n tè hoµn c¶nh : M (hµm l−îng mïn) pH( ®é chua) Ws (Èm dé) Dc (®é chÆt cña ®Êt) Tc (®é tµn che) ®−îc cho trong b¶ng sau (nguån Phan V¨n Th¾ng – LuËn v¨n cao häc n¨m 2002) (xem b¶ng 7.19 cuèi ch−¬ng ). Ta cã quy tr×nh tÝnh theo SPSS nh− sau: QT7.1 1. Analyze\ Regression\Curve Estimation 2. Trong hép tho¹i Curve Estimation ®−a biÕn Hvn vµo Dependent (S). Mét trong c¸c biÕn hoµn c¶nh ®−a vµo Independent vµ khai b¸o c¸c hµm cÇn th¨m dß (cã thÓ khai b¸o Plot model ®Ó xem biÓu ®å liªn hÖ). Nh− vÝ dô cña ta cÇn thö c¸c d¹ng sau: Linear, logarithmic, inverse, quadratic, cubic, power, compound, S vµ hµm exponential cho biÕn ®é xèp 3. OK 151 H×nh 7.1 Hép tho¹i Curve Estimaton víi viÖc lùa chän c¸c hµm B¶ng 7.1 Quan hÖ gi÷a biÕn ®é xèp vµ chiÒu cao cña Th¶o qu¶ Independent: X Dependent Mth Rsq d.f. F Sigf b0 b1 b2 b3 HVN LIN .486 148 139.78 . 000 -1.0810 .0519 HVN LOG .496 148 145.67 . 000 11.978 3.4252 HVN INV .501 148 148.62 .000 5.7422 -220.40 HVN QUA .501 147 73.80 .000 -5.2934 .1810 -.0010 HVN CUB .501 147 73.80 000 -5.2934 . 1810 -.0010 HVN COM .517 148 158.41 .000 .4562 1.0245 HVN POW .540 148 173.43 .000 .0026 1.6143 HVN S .558 148 186.53 .000 2.4298 -105.06 HVN EXP .517 148 158.41 . 000 .4562 .0242 Gi¶i thÝch: Cét ®Çu tiªn cña b¶ng 7.1 lµ Hvn, cét 2 viÕt t¾t c¸c hµm, cét 3 hÖ sè x¸c ®Þnh R , cét 4 bËc tù do, cét 5 trÞ sè F kiÓm tra sù tån t¹i cña R2, cét 6 x¸c suÊt cña F. NÕu 2 Sig cña F < 0.05 th× R2 tån t¹i trong tæng thÓ (R02 >0). Nh− vÝ dô cña ta c¸c hÖ sè x¸c ®Þnh ®Òu tån t¹i. Theo kÕt qu¶ trªn th× hµm S (Y = exp(B0+B1/x) cã hÖ sè x¸c ®Þnh cao nhÊt trong sè nh÷ng hµm ®· thö nghiÖm. Nã ®−îc chän ®Ó m« pháng quan hÖ gi÷a chiÒu cao vµ ®é xèp cña th¶o qu¶. C h iÒ u c a o 4 .0 O b s e rv e d 3 .5 L in e a r L o g a rith m ic 3 .0 I n v e rs e 2 .5 Q u a d ra tic 2 .0 C u b ic C om pound 1 .5 P ower 1 .0 S .5 E x p o n e n tia l 40 50 60 70 80 90 § é xèp H×nh 7.2 §å thÞ vÒ quan hÖ gi÷a sinh tr−ëng chiÒu cao vµ nh©n tè ®é xèp ®Êt cña th¶o qu¶ theo c¸c hµm lý thuyÕt Theo kÕt qu¶ trªn ta chän hµm ch÷ S ®Ó biÓu thÞ quan hÖ gi÷a sinh tr−ëng chiÒu cao vµ nh©n tè ®é xèp ®Êt cña th¶o qu¶. Muèn n¾m s©u h¬n hµm nµy tiÕp theo c¸c b−íc 152 c ...
Tìm kiếm theo từ khóa liên quan:
Khai thác SPSS sử dụng SPSS xử lý số liệu số liệu nghiên cứu Thống kê toán họcGợi ý tài liệu liên quan:
-
19 trang 251 0 0
-
BÀI GIẢNG VỀ ỨNG DỤNG TIN HỌC TRONG THIẾT KẾ THÍ NGHIỆM VÀ XỬ LÝ SỐ LIỆU
48 trang 87 0 0 -
Giáo trình Lý thuyết xác suất và thống kê toán học - Phần 1
91 trang 69 0 0 -
Giáo trình Xác suất và Thống kê - PGS.TS. Phạm Văn Kiều
253 trang 39 0 0 -
Giáo trình Tin học ứng dụng ngành kế toán: Phần 2
84 trang 27 0 0 -
Nghiên cứu ứng dụng ước lượng vững phát hiện sai số thô trong xử lý số liệu trắc địa
6 trang 26 0 0 -
Bài giảng Tin học đại cương: Chương 6.1 - Trường ĐH Sư phạm TP. Hồ Chí Minh
37 trang 25 0 0 -
Phân tích và xử lý số liệu bằng SPSS - Phần 3
17 trang 23 0 0 -
Xác suất và thống kê toán học: Phần 1
67 trang 23 0 0 -
Bài giảng Tin học đại cương: Chương 6.2 - Trường ĐH Sư phạm TP. Hồ Chí Minh
16 trang 23 0 0