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        大通牦牛體重與體尺指標的相關(guān)回歸分析羅海青

        2016-02-25 06:05:00趙壽保
        黑龍江動物繁殖 2016年1期
        關(guān)鍵詞:相關(guān)回歸模型體尺

        ,趙壽保

        (1.青海省樂都區(qū)畜牧獸醫(yī)站,青海 海東 810707;2.青海省大通種牛場,青海 西寧 810102)

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        大通牦牛體重與體尺指標的相關(guān)回歸分析羅海青

        1,趙壽保2

        (1.青海省樂都區(qū)畜牧獸醫(yī)站,青海 海東 810707;2.青海省大通種牛場,青海 西寧 810102)

        摘要:為了分析大通牦牛體尺與體重的相關(guān)性,以便在實際工作中得到應(yīng)用,對110頭6~10月齡大通牦牛母牛進行稱重和體尺測量,根據(jù)得出的數(shù)據(jù)分析其體重與體高、體斜長、胸圍的相關(guān)系數(shù),同時估測大通牦牛的體重回歸模型。結(jié)果顯示,大通牦牛體重與體高、體斜長、胸圍的相關(guān)系數(shù)分別為0.702、0.879和0.977,得到了2個估測體重的回歸模型,估測值與實測值之間相關(guān)程度分別為0.993、0.954、0.992和0.993。大通牦牛體重與體高、體斜長、胸圍之間顯著相關(guān),說明體重與體尺之間存在著明顯的線性關(guān)系。

        關(guān)鍵詞:大通牦牛;體重;體尺;相關(guān);回歸模型

        牦牛是利用高寒天然草場牧草生產(chǎn)肉、奶、毛絨、役兼用的多種經(jīng)濟用途的特有畜種[1],生存于其它家畜難以生存的惡劣環(huán)境中[2]。大多為傳統(tǒng)的管理方式,其生產(chǎn)性能低下,在生產(chǎn)中技術(shù)含量較低。對牦牛的很多方面還需做大量的科學(xué)研究,以提高生產(chǎn)性能。但是牦牛產(chǎn)區(qū)大多是些經(jīng)濟欠發(fā)達地區(qū),基礎(chǔ)設(shè)施落后,在進行科學(xué)研究時,沒有稱重條件時,只能對體重進行估算。雖然牦牛體重估算的研究從20世紀70年代開始,到現(xiàn)在為止也有較多相關(guān)的報道,但還是存在一定的誤差。造成這種誤差的原因主要是,現(xiàn)在牲畜體尺測量規(guī)定是在站立姿勢下進行,但是牦牛具有一定的野性,與人的親和力較低,在測量體尺時由于驚恐,站立的姿勢不一,很難在一個標準的姿勢下測量體尺。所以測量的結(jié)果誤差較大,用測量的數(shù)據(jù)估算出的結(jié)果誤差就大。此次對牦牛側(cè)臥保定,人為地對牛的姿勢進行調(diào)整,然后對體重與體尺指標進行相關(guān)回歸分析,旨在減少對牦牛體重估算的誤差。

        1材料與方法

        1.1 試驗牛及體測指標

        試驗牦牛來自于青海省大通種牛場。為了便于描述,將體重、體斜長、體高、胸圍4個指標用下列大寫字母代替,分別為TZ、TXC、TG、XW。

        1.2 測量方法

        將牛做側(cè)臥保定后,將四肢拉直,實驗牛在同一姿勢下進行體尺測量。體重是空腹狀態(tài)進行稱重。

        1.3 統(tǒng)計方法

        所得數(shù)據(jù)采用Spss17.0程序Pearson和Linear過程[3]進行處理。

        1.3.1Pearson相關(guān)系數(shù)分析計算模型

        式中,R為Pearson相關(guān)系數(shù),數(shù)值介于-1~1之間。當R值為正數(shù)是為正相關(guān),表示依變量隨自變量的增大而增大;當R值為負數(shù)時為負相關(guān),表示依變量隨自變量的增大而減?。划擱值等于0時表示依變量與自變量之間沒有相關(guān)性。X為自變量,Y為依變量。

        1.3.2多元線性回歸分析計算模型

        Y=b0+b1X1+b2X2+…+bn+Xn,其中Y為依變量,b0為常數(shù)、b1,b2+…bn,為回歸系數(shù),X1,X2,… Xn,為回歸系數(shù)對應(yīng)的自變量。

        2結(jié)果與分析

        2.1 相關(guān)分析

        設(shè)TXC、TG、XW的值作為自變量,TZ的值作為依變量。

        2.2 回歸分析

        分別采用Linear過程“Enter”法和“Stepwise”建立多元線性回歸方程,統(tǒng)計結(jié)果見表2和表3。

        表1相關(guān)系數(shù)統(tǒng)計結(jié)果

        樣本含量體重相關(guān)系數(shù)TGTXCXW111RTZ0.7020.8790.977

        注:經(jīng)檢驗,TZ、TXC、XW與體重的相關(guān)系數(shù)均達到極顯著水平(P<0.01)。

        表2回歸模型系數(shù)

        模型模型分組非標準化系數(shù)1b0(常數(shù)項)-138.954b1(TG的回歸系數(shù))0.031b2(TXC的回歸系數(shù))0.866b3(XW的回歸系數(shù))1.3482b0(常數(shù)項)-117.177b1(XW的回歸系數(shù))1.7633b0(常數(shù)項)-147.033b1(XW的回歸系數(shù))1.334b2(TXC的回歸系數(shù))0.8614b0(常數(shù)項)-138.629b1(XW的回歸系數(shù))1.353b2(TXC的回歸系數(shù))0.883

        表3回歸模型擬合度綜述①

        模型類別模型的相關(guān)系數(shù)(R)決定系數(shù)(R2)1②0.9960.9932③0.9770.9543④0.9960.9924⑤0.9960.993

        從表3可知,這4個回歸模型分別為:

        第1個回歸模型:TZ=-138.9543+0.031×TG+0.866×TXC+1.348×XW

        第2個回歸模型:TZ=-117.177+1.763×XW

        第3個回歸模型:TZ=-147.033+1.334×XW+0.861×TXC

        第4個回歸模型:TZ=-138.629+1.353×XW+0.833×TXC+0.972

        從表3中可以看出,這2個回歸模型的相關(guān)系數(shù)R分別為0.996、0.977、0.996、0.996,擬合度的決定系數(shù)R2值分別為0.993、0.954、0.992、0.993,說明線性度非常好。

        3討論

        3.1通過分析大通牦牛體高、體斜長、胸圍3個指標與體重之間的相關(guān)系數(shù),分別為0.702、0.879、0.977,說明大通牦牛體高、體斜長、胸圍之間存在顯著正相關(guān)。

        3.2該研究得到了估測大通牦牛體重的回歸模型。表明大通牦牛體重與體高、體斜長、胸圍存在明顯的線性關(guān)系,在實際應(yīng)用中可根據(jù)各回歸模型的R2值大小4個模型進行選擇。其中R2值大的模型為TZ=-138.9543+0.031×TG+0.866×TXC+1.348×XW。

        3.3牦牛體重與體尺指標的相關(guān)回歸分析模型在實際生產(chǎn)中具有重要的意義。牦牛是放牧型動物,活動范圍較為寬廣,對其稱重較為不便,然而牦牛科學(xué)研究、品種資源調(diào)查、選種選配,或者是計算日糧、考慮用藥劑量等等,都需要了解牛的體重,測量牦牛體尺,通過體重與體尺的回歸模型測算牦牛體重是比較方便可行的方法。

        3.4估算體重結(jié)果的誤差大小主要取決于測量體尺的誤差,不在于站立姿勢。據(jù)資料顯示[4~6],站立姿勢下測量的體重與體尺的相關(guān)系數(shù)和回歸模型系數(shù)R顯著低于側(cè)臥保定下測量的各項系數(shù)。

        參考文獻4

        [1]閻萍,潘和平.不同季節(jié)牧草營養(yǎng)成分與牦牛血液激素含量變化的研究[J].甘肅農(nóng)業(yè)大學(xué)學(xué)報,2004(1):50-52.

        [2]周占全,周生明.任崯憑.甘肅牦牛產(chǎn)業(yè)發(fā)展現(xiàn)狀與前景[J].中獸醫(yī)醫(yī)藥雜志,2003(1):43-44.

        [3]凌莉.生物統(tǒng)計學(xué)基礎(chǔ)[M].北京:人民衛(wèi)生出版社:2010:130-135.

        [4]趙壽保,夏宗軍.13月齡母牦牛體重與體尺指標的相關(guān)回歸分析[J].湖北畜牧獸醫(yī),2013(7):8-9.

        [5]王偉.1.5歲大通牦牛公牛體重與體尺指標的相關(guān)回歸分析[J].黑龍江動物繁殖,2012(6):41-42.

        [6]王偉.6月齡大通牦牛母牛體重與體尺指標的相關(guān)回歸分析[J].黑龍江動物繁殖,2012(6):39-40.

        收稿日期:2015-11-13

        中圖分類號:S823.2

        文獻標識碼:A

        文章編號:1005-2739(2016)01-0011-02

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