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1回歸分析

回歸分析（regressionanalysis）是統(tǒng)計(jì)學(xué)中一種常用的分析數(shù)據(jù)的方法，旨在研究一個變量Y與其他若干變量X之間的相關(guān)關(guān)系，實(shí)際應(yīng)用較為廣泛。根據(jù)涉及自變量的個數(shù)，可將其分為一元回歸分析、多元回歸分析；根據(jù)自變量與因變量之間的關(guān)系類型，可將其分為線性回歸分析、非線性回歸分析。當(dāng)回歸分析中僅包含一個自變量、一個因變量，且二者關(guān)系可用一條直線近似表示，該回歸分析為一元線性回歸分析。當(dāng)回歸分析中包含兩個或兩個以上的自變量，且因變量與自變量之間是線性關(guān)系，則稱為多元線性回歸分析?；貧w分析常用于觀測數(shù)據(jù)，目的是獲得因果結(jié)論?；貧w分析的結(jié)果是最佳擬合直線的數(shù)學(xué)方程，該方程的用途之一是預(yù)測［5－6］。曾憲昌等［7］較早運(yùn)用通徑分析原理對貴州省58頭不同年齡、性別的沿河山羊的體尺和體質(zhì)量關(guān)系作出較為系統(tǒng)深入的分析。借助通徑圖解簡明地表達(dá)各變量之間的關(guān)系，并在區(qū)分各自變量在多元回歸中的相對重要性后，剔除影響不大的自變量，在偏回歸系數(shù)顯著性檢驗(yàn)合格的基礎(chǔ)上，建立最優(yōu)回歸方程，直接用體長和胸圍估計(jì)體質(zhì)量和屠宰率對山羊產(chǎn)肉性能進(jìn)行預(yù)測。陳永軍等［8］運(yùn)用SPSS14．0分析成年大足黑山羊體尺與體質(zhì)量的相關(guān)關(guān)系、體尺對體質(zhì)量的直接和間接作用以及決定程度，最后建立體質(zhì)量與體尺的最優(yōu)回歸模型。結(jié)果表明：胸寬和管圍是影響公羊體質(zhì)量最主要的體尺指標(biāo)，胸圍是影響母羊體質(zhì)量最主要的體尺指標(biāo)。公羊最優(yōu)回歸模型為：Y＝19．630－0．940X6＋4．346X7，母羊最優(yōu)回歸模型為：Y＝－17．942＋0．661X4。（注：Y指體質(zhì)量、X6指胸寬、X7指管圍、X4指胸圍）王高富等［9］采用SAS軟件CORR對重慶黑山羊成年羊體尺、體質(zhì)量指標(biāo)與胴體凈肉率進(jìn)行相關(guān)分析，并以成年重慶黑山羊體高、體斜長、胸圍、胸寬、胸深、成年體質(zhì)量為自變量，胴體凈肉率為應(yīng)變量，采用REG過程BACKWARD（后退法）的多元回歸分析方法，構(gòu)建估測重慶黑山羊胴體凈肉率的最優(yōu)回歸方程，結(jié)果表明：胸圍、胸寬和胸深可以作為選擇胴體凈肉率的間接指標(biāo)。韓學(xué)平［10］采用逐步回歸的方法對隨機(jī)抽測的青海省河南縣40只歐拉型藏羊成年公羊和104只成年母羊的體質(zhì)量和8個主要體尺指標(biāo)進(jìn)行回歸分析，得到歐拉型藏羊成年公羊體質(zhì)量和主要體尺指標(biāo)的最優(yōu)回歸方程為Y＝0．88X2＋13．64X6－4．35X7＋1．28X4－114．51（P＜0．01）（R＝0．889）；成年母羊體尺與體質(zhì)量的最優(yōu)回歸方程為Y＝0．49X1＋0．46X2＋0．30X3＋0．43X4－43．51（P＜0．01）（R＝0．649）。（注：Y指體質(zhì)量、X2指體長、X6指管圍、X7指尾寬、X4指胸深、X1指體高、X3指胸圍）馮平等［11］采用相關(guān)分析、通徑分析和回歸分析的方法研究不同年齡段陜北白絨山羊體尺、體質(zhì)量、絨長、毛長和產(chǎn)絨量的最優(yōu)回歸模型。結(jié)果表明：陜北白絨山羊在4歲時處于最佳生長階段，產(chǎn)肉和產(chǎn)絨性能最好；產(chǎn)絨量和體尺、體質(zhì)量、毛長、絨長的最優(yōu)回歸模型為Y＝0．559X10＋0．391X4－0．176X9＋0．196X7－0．169X8。（注：Y指產(chǎn)絨量、X10指絨長、X4指胸圍、X9指毛長、X7指管圍、X8指腰角寬）陳碧紅等［12］運(yùn)用SAS軟件分析戴云山羊體尺與體質(zhì)量間的相關(guān)、體尺對體質(zhì)量的直接和間接影響以及體尺對體質(zhì)量的決策程度，最后建立體質(zhì)量與體尺的最優(yōu)回歸模型。結(jié)果表明：各體尺性狀因素都在不同程度上影響戴云山羊的體質(zhì)量。選育戴云山羊時應(yīng)以胸部為主并兼顧體高，以取得較好的選育效果。

2主成分分析

主成分分析（principalcomponentanalysis）是由K．皮爾森對非隨機(jī)變量引入的，用于分析數(shù)據(jù)及建立數(shù)理模型，爾后H．霍特林將此法推廣應(yīng)用于隨機(jī)變量中。主成分分析又稱主分量分析，是將多個變量通過線性變換以選出較少個重要變量的一種多元統(tǒng)計(jì)分析方法。在實(shí)際課題的研究中，為了全面系統(tǒng)地分析問題，常會涉及眾多與此有關(guān)的變量，每個變量在不同程度上反映該課題的部分信息。信息的大小通常用離差平方和或方差來衡量。主成分分析可設(shè)法將原來變量重新組合成一組新的互相無關(guān)的幾個綜合變量，同時根據(jù)實(shí)際需要從中取出幾個較少的綜合變量盡可能多地反映原來變量的信息，是數(shù)學(xué)上處理降維的一種方法。主成分分析是多元統(tǒng)計(jì)中的重要內(nèi)容，是當(dāng)前許多研究的主題，其原則是將多個相關(guān)指標(biāo)簡化為少數(shù)不相關(guān)指標(biāo)，它能夠在不損失過多遺傳信息的基礎(chǔ)上進(jìn)行多性狀的方向性選擇，同時提高選擇效果［13］。近年來，該方法已被廣泛應(yīng)用于牛、羊、豬等家畜性狀的選育工作中。姜加華［14］于2004年對波爾山羊雜交二代（F2）羔羊各階段體質(zhì)量和體尺指標(biāo)進(jìn)行主成分分析，建立F2的生長模型，為制定新品種培育方案、飼養(yǎng)管理方案提供理論依據(jù)，為確定綜合選育指標(biāo)奠定基礎(chǔ)。劉錚鑄等［15］采用主成分分析法，分析波爾山羊與唐山奶山羊的級進(jìn)雜交三代羔羊不同年齡階段體高、體長、腿臀圍、胸圍和體質(zhì)量等與生長相關(guān)的性狀，綜合為幾個主成分，并由此確定衡量波唐三代羔羊生長發(fā)育性狀的指標(biāo)，探討評估個體羊的生長發(fā)育狀況。結(jié)果表明，在波唐三代羔羊l周齡時，體質(zhì)量對主成分影響最大，隨著年齡增長，在1月齡、2月齡和4月齡對主成分影響最大的是體長和腿臀圍，在1月齡和2月齡，第二主成分主要反映羔羊的體高信息。白俊艷等［16］對成年大尾寒羊的體長、體高、體質(zhì)量、胸圍、尾長、尾寬進(jìn)行測量，利用SPSS軟件對以上6個體尺指標(biāo)進(jìn)行主成分分析。結(jié)果表明，第一主成分的貢獻(xiàn)率較高為59．043％，其中高載荷的指標(biāo)有體高、體長，這些體尺決定大尾寒羊體形的長短高矮，將其命名為高度因子。第二主成分的貢獻(xiàn)率為16．919％，其中高載荷的指標(biāo)有尾長、尾寬，其反映大尾寒羊尾巴形狀的變化特征，將其命名為尾形因子。第三主成分的貢獻(xiàn)率為11．081％，其中高載荷的指標(biāo)有體質(zhì)量、胸圍，這些體尺與大尾寒羊體形結(jié)構(gòu)均衡性密切相關(guān)，反映大尾寒羊軀體大小程度，將其命名為軀體因子。若取前3個主成分，其特征根值可使累積貢獻(xiàn)率達(dá)到87．043％，即用這3個主成分可解釋6個體尺指標(biāo)總體信息，且信息損失部分較小，信息損失僅占12．957％。

3因子分析

因子分析（factoranalysis）是研究從變量群中提取共性因子的統(tǒng)計(jì)技術(shù)。因子分析的模型最早由J．Penrson和C．S．Pearman提出，首先應(yīng)用于心理學(xué)研究。由于這種研究收到較好的效果，因而引起科學(xué)界的注意。數(shù)十年來許多統(tǒng)計(jì)學(xué)家以及其他科學(xué)工作者在因子分析的理論、方法和實(shí)際應(yīng)用等方面做大量的工作，使因子分析不斷得到充實(shí)并成為多元統(tǒng)計(jì)學(xué)的重要組成部分。與此同時因子分析的應(yīng)用也逐漸推廣到心理學(xué)以外的其他學(xué)科，如經(jīng)濟(jì)學(xué)、生物學(xué)、植物學(xué)、地質(zhì)學(xué)、化學(xué)等［17－18］。因子分析與主成分分析都有清理多個原始變量內(nèi)在結(jié)構(gòu)關(guān)系的作用，但主成分分析重在綜合原始變量的信息，而因子分析重在解釋原始變量間的關(guān)系，是比主成分分析更深入的一種多元統(tǒng)計(jì)方法［19］。因子分析旨在從許多變量中找出隱藏的具有代表性的因子，并將相同本質(zhì)的變量歸入公因子，通過建立公因子與原變量之間的數(shù)量關(guān)系來預(yù)報(bào)公因子的狀態(tài)，幫助發(fā)現(xiàn)隱藏在原變量之間的某種客觀規(guī)律性。因子分析可減少變量數(shù)目，還可檢驗(yàn)變量間關(guān)系的假設(shè)。在因子分析過程中，因子數(shù)的準(zhǔn)確確定是極其重要的。由于分析數(shù)據(jù)（通常由試驗(yàn)測得）存在誤差，這就給確定因子數(shù)帶來很大困難。如何在摻和誤差的試驗(yàn)數(shù)據(jù)中準(zhǔn)確地找出影響原始分析數(shù)據(jù)的因子數(shù)，是因子分析研究中的一個特別重要也很困難的研究課題。多年來，不少致力于因子分析理論研究的工作者在這方面作了很大的努力。然而，迄今還沒有現(xiàn)成的準(zhǔn)確確定一套試驗(yàn)數(shù)據(jù)中有多少有意義的因子的嚴(yán)格的方法。不過，已有不少判據(jù)在確定因子數(shù)時是行之有效的，其中被應(yīng)用得較多的有E．R．Malinowk等提出的判據(jù)（如RE、IND等），用交互校驗(yàn)和頻串分布等方法確定因子數(shù)也是相當(dāng)有效的，這一方面的研究尚有待進(jìn)一步的深入［17］。葉昌輝等［20］應(yīng)用主因子分析的方法對廣東省96頭雷州山羊成年母羊的8個主要體尺性狀進(jìn)行研究分析，結(jié)果顯示，雷州山羊成年母羊的8個體尺性狀之間的相關(guān)系數(shù)均為正值，為正相關(guān)，可區(qū)分為相對獨(dú)立的3個主因子。其中，第一主因子的貢獻(xiàn)率最大，為60．00％，其中腰角寬、胸寬、胸圍和胸深的因子載荷值較高，考慮其生物學(xué)意義，稱第一主因子為軀體因子。同時，山羊軀體大小與屠宰率相關(guān)聯(lián)，故軀體因子是山羊產(chǎn)肉率的一個間接指標(biāo)。此外，第二主因子的貢獻(xiàn)率為16．59％，稱為高度因子；第三主因子的貢獻(xiàn)率僅為7．64％，稱為肢體因子。第一主因子的方差解釋量最大，是雷州山羊變異的主要來源，故在今后的選育工作中應(yīng)給予足夠重視，以主因子為單位進(jìn)行選種，結(jié)合其他性狀的選擇，提高雷州山羊的選育效率。

4聚類分析

聚類分析（clusteranalysis）又稱集群分析，它是研究“物以類聚”的一種數(shù)理統(tǒng)計(jì)方法。聚類分析可將一些觀察對象依據(jù)某些特征加以歸類，在生物學(xué)和醫(yī)學(xué)分類問題中有著廣泛的應(yīng)用［21］。聚類分析的基本思想是：所研究的樣品或指標(biāo)之間存在著程度不同的相似性。于是根據(jù)一批樣品的多個觀測指標(biāo)，具體找出一些能夠度量樣品或指標(biāo)間相似程度的統(tǒng)計(jì)量，以這些統(tǒng)計(jì)量為劃分類型的依據(jù)，將相似程度較大的樣品聚為一類。聚類分析的目標(biāo)就是在相似的基礎(chǔ)上收集數(shù)據(jù)并分類，關(guān)系密切的對象聚為一個小的分類單位，關(guān)系疏遠(yuǎn)的對象聚為一個大的分類單位，最終把所有的樣品或指標(biāo)聚類完畢，即可形成一個由小到大的分類系統(tǒng)。聚類結(jié)果體現(xiàn)數(shù)據(jù)的分布特征，聚類方法多種多樣，針對不同的問題應(yīng)該采取不同的方法［22］。聚類分析有不同的分類［23－24］：按聚類變量可分為樣品聚類（caseclusteranalysis，又稱Q聚類），和指標(biāo)聚類（variableclusteranalysis，又稱R聚類）；按聚類方法可分為系統(tǒng)聚類（joiningclusterprocedures）和動態(tài)聚類（iteractivepartitioningprocedures）；按數(shù)據(jù)的歐幾里得距離的遠(yuǎn)近進(jìn)行分類分析，常用的有譜系聚類法（hierarchicalcluster）和分類聚類法（disjointcluster）。趙宗勝等［25］對3種不同類型雜交肉用羊的體尺指標(biāo)進(jìn)行聚類和主成分分析，將所分析的17項(xiàng)體尺指標(biāo)分為三大類：特征類、圍度類、高長度類。運(yùn)用這兩種方法，所得結(jié)果基本一致，但對于不同的雜交組合，結(jié)果有一定的差異。根據(jù)3種雜交組合的體尺與主成分分析結(jié)果，3種羊的第一、二主測指標(biāo)略有不同，表明其對于不同類型雜交系各種指標(biāo)的度量應(yīng)有不同的側(cè)重點(diǎn)。從而揭示出不同類型雜交肉羊體尺差異性的規(guī)律，為今后的肉羊品種選育、鑒定、評價(jià)提供新的思路和依據(jù)。侯洪梅［26］采用SPSS軟件對62只7月齡青海加什科公羔體尺和體質(zhì)量指標(biāo)進(jìn)行聚類分析，分為4類，并對各類羊只的各項(xiàng)指標(biāo)計(jì)算類內(nèi)均值和標(biāo)準(zhǔn)差，根據(jù)均值差異確定4類各項(xiàng)指標(biāo)區(qū)間，得出更具操作性和實(shí)用性的加什科羊品種鑒定結(jié)果。

5判別分析

判別分析（discriminantanalysis）是在分類確定的條件下，根據(jù)某一研究對象的各種特征值判別其類型歸屬問題的一種多變量統(tǒng)計(jì)分析方法。進(jìn)行判別分析時通常根據(jù)已知樣本的分類及所測的指標(biāo)，篩選出能提供較多信息的指標(biāo)，從而建立判別方程，使其錯判率最小。其基本原理是按照一定的判別準(zhǔn)則，建立一個或多個判別函數(shù)，用研究對象的大量資料確定判別函數(shù)中的待定系數(shù)，并計(jì)算判別指標(biāo)。據(jù)此即可確定某一樣本屬于何類。判別分析的目的是建立一個判別函數(shù)式，建立判別函數(shù)式的法則主要有Fisher判別準(zhǔn)則和Bayes判別準(zhǔn)則。根據(jù)已知分類的數(shù)目、是否篩選變量和變量間是否有共線性，判別分析可分為二類判別、多類判別、逐步判別和典則判別分析［27－28］。敖學(xué)成等［29］經(jīng)3個點(diǎn)抽樣測定，用體尺、體質(zhì)量性狀指標(biāo)對四川省美姑縣58只成年母羊的遺傳多樣性進(jìn)行聚類分析和判別分析，表明美姑縣高繁山羊類群中存在大、中、小類型，具有選擇高產(chǎn)肉用山羊的基礎(chǔ)，得出從當(dāng)前羊群綜合性狀結(jié)構(gòu)的多樣性特點(diǎn)開展有計(jì)劃的選育十分必要。提出并分析母羊分類的三個判別函數(shù)式，其中體高、十字部高、體長、胸圍、胸深、胸寬、體質(zhì)量等性狀類別間組內(nèi)均值相等性檢驗(yàn)均達(dá)到極顯著和顯著水平，可從表型值作出判定，因此可作為當(dāng)前選育的參考依據(jù)。陳暖等［30］用SPSS軟件對崇明白山羊、海門山羊、徐淮山羊、關(guān)中奶山羊的17個體尺指標(biāo)進(jìn)行典型判別和逐步判別分析，提供一種基于體尺指標(biāo)的山羊不同品種和地理類型的量化分析方法。結(jié)果表明：該方法總體判別率可達(dá)到95．5％，當(dāng)要求交叉驗(yàn)證正確率＞90％時，至少需要9個體尺指標(biāo)；在品種間兩兩進(jìn)行比較時，對判別貢獻(xiàn)率最大的指標(biāo)因品種不同而異。在該研究范圍內(nèi)，角型和胸寬是崇明白山羊區(qū)別于其他山羊的兩個最具區(qū)分度的體尺指標(biāo)。

6相關(guān)分析

相關(guān)分析（correlationanalysis）是研究變量之間密切程度的一種常用統(tǒng)計(jì)方法。兩個變量之間的變化關(guān)系，既表現(xiàn)在變化方向上，又表現(xiàn)在密切程度上。相關(guān)分析旨在研究變量之間是否存在某種依存關(guān)系，且對存在依存關(guān)系的變量探討其變化方向、密切程度。若兩個變量變化方向一致則為正相關(guān)，若兩個變量變化方向相反則為負(fù)相關(guān)。簡單相關(guān)系數(shù)（由KarlPearson提出，有時也稱作Pearson相關(guān)系數(shù)）用來度量變量間的線性相關(guān)關(guān)系的強(qiáng)弱程度。相關(guān)系數(shù)的符號（＋或－）代表著變量間相關(guān)關(guān)系的方向（正相關(guān)或負(fù)相關(guān)）［31－32］。狄江［33］對中國美利奴羊（新疆型）體大品系育種群的2歲母羊進(jìn)行體尺與主要性狀的相關(guān)及通徑分析。結(jié)果表明，體大品系羊體長、胸圍與體質(zhì)量呈顯著的正相關(guān)（P＜0．01）；體高、體長、胸圍通過提高凈毛率而間接增加凈毛量；毛長對污毛量、凈毛量無直接影響；凈毛率與污毛量是極顯著的負(fù)相關(guān)（P＜0．01）。劉金福等［34］在昌黎和盧龍兩地測定89只唐山奶山羊成年母羊的體尺和體質(zhì)量，并利用國際上通用的SAS統(tǒng)計(jì)分析軟件對所測的各項(xiàng)資料進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析，得出唐山奶山羊成年母羊體質(zhì)量和體尺性狀間的生長發(fā)育存在著較強(qiáng)的內(nèi)在聯(lián)系，在性狀的選擇方面可以利用這些較強(qiáng)的相關(guān)關(guān)系達(dá)到育種目的。賈存靈等［35］運(yùn)用SAS軟件分析薩?？恕粒o角陶賽特×小尾寒羊）三元雜交組合3月齡公羔體尺與體質(zhì)量間的表型相關(guān)、體尺對體質(zhì)量的直接和間接影響，并建立最優(yōu)回歸模型。薩?？恕粒o角陶賽特×小尾寒羊）三元雜交組合3月齡羔羊體尺各指標(biāo)均與體質(zhì)量有極顯著的相關(guān)關(guān)系（P＜0．01），其中胸深和胸圍是影響三元雜交公羔體質(zhì)量的主要因素。在選擇三元雜交公羔體質(zhì)量的同時，應(yīng)加強(qiáng)對胸深和胸圍的選擇力度。吳平等［36］采用MicrosoftExcel2007和SPSS16．0軟件進(jìn)行基本處理和相關(guān)分析，用全回歸法（Enter）對體質(zhì)量和體尺指標(biāo)進(jìn)行回歸分析。研究主要針對關(guān)中奶山羊羔羊在3月齡內(nèi)的體質(zhì)量與體尺的生長發(fā)育情況而進(jìn)行。研究表明，從初生到4月齡，羔羊生長發(fā)育迅速，尤其表現(xiàn)在初生后的前2個月左右，而此時也是母羊泌乳的最高峰期。通過對體質(zhì)量與體尺之間相關(guān)性的研究得知，體質(zhì)量與體長、胸圍、體高之間都存在極顯著的相關(guān)。在進(jìn)行飼養(yǎng)培育時這3個指標(biāo)都很重要，可作為此階段選育的依據(jù)。

7綜合分析

綜合分析是指同時引用多種多元統(tǒng)計(jì)方法進(jìn)行分析。較常見的是相關(guān)分析和回歸分析的綜合運(yùn)用。扎西卓瑪?shù)龋?7］應(yīng)用相關(guān)分析的方法，對83只柴達(dá)木絨山羊（互交羊）周歲母羊的胸圍、抓絨前體質(zhì)量、絨層厚度、粗毛量4個性狀與產(chǎn)絨量性狀的關(guān)系進(jìn)行分析。結(jié)果表明這4項(xiàng)性狀與產(chǎn)絨量均具有顯著的相關(guān)性，用這4項(xiàng)性狀估測產(chǎn)絨量的回歸方程：Y＾＝114．7689－3．3302X1＋5．6125X2＋0．1935X3＋1．1142X4。經(jīng)F檢驗(yàn)得該回歸方程具有一定的可靠性。（注：Y指產(chǎn)絨量、X1指胸圍、X2指抓絨前體質(zhì)量、X3指絨層厚度、X4指粗毛量）王欣榮等［38］采用多元逐步回歸分析方法，對隨機(jī)抽測的甘肅省甘南州草地型藏羊225只成年公羊和290只成年母羊的體質(zhì)量和主要體尺指標(biāo)進(jìn)行相關(guān)性分析。結(jié)果表明：甘南草地型藏羊成年公羊體質(zhì)量和主要體尺指標(biāo)的最優(yōu)回歸方程為Y＝0．118X1＋0．652X3＋0．196X4（R＝0．901，0．01＜P＜0．05）；成年母羊體質(zhì)量和主要體尺指標(biāo)的最優(yōu)回歸方程為Y＝0．111X1＋0．186X2＋0．626X3（R＝0．849，P＜0．01）（注：Y指體質(zhì)量、X1指體高、X3指胸圍、X4指管圍、X2指體長）。回歸模型顯示，胸圍和體高是影響甘南草地型藏羊體質(zhì)量的主要體尺指標(biāo)，建議在今后的選育工作中加大對胸圍和體高的選擇力度，以提高藏羊的平均體質(zhì)量。梁學(xué)武等運(yùn)用SPSS13．0軟件［39－40］，分別用Logistic、Bertalanffy和Gompertz模型對波爾山羊的體質(zhì)量性狀進(jìn)行非線性擬合，并對體質(zhì)量與體高、體長、胸圍的相關(guān)性進(jìn)行分析［41］。得出波爾山羊生長曲線采用Logistic模型擬合效果最佳，公母羊生長模型分別為：W＝51．59×（1＋6．15×e－1．82）－1（R2＝0．9815）和W＝52．56×（1＋7．15×e－2．08）－1（R2＝0．9834）（注：W指體質(zhì)量）。公羊的生長拐點(diǎn)為14月齡，體質(zhì)量25．80kg，成熟體質(zhì)量為51．59kg；母羊的生長拐點(diǎn)為16月齡，體質(zhì)量26．28kg，成熟體質(zhì)量為52．56kg。在山羊的生長拐點(diǎn)前，加強(qiáng)飼養(yǎng)，可充分發(fā)揮其生長潛力，提高生產(chǎn)性能。波爾山羊體質(zhì)量與胸圍性狀呈極顯著正相關(guān)（P＜0．01），與體高性狀呈顯著正相關(guān)（P＜0．05），體質(zhì)量與體高及胸圍的二元回歸方程為：Y＝0．279Btg＋0．893Bxw－19．28（注：Y指體質(zhì)量、Btg指體高、Bxw指胸圍）。生產(chǎn)實(shí)踐中，可利用此回歸方程估測體質(zhì)量。

8小結(jié)

綜上所述，利用多元統(tǒng)計(jì)分析深化對羊體質(zhì)量與體尺方面的研究，許多研究人員已經(jīng)作出較好的研究成果。以上介紹的運(yùn)用多元統(tǒng)計(jì)方法對羊的體質(zhì)量體尺各項(xiàng)指標(biāo)綜合分析，結(jié)果較好地反映體質(zhì)量體尺性狀信息與研究對象的關(guān)系。多元統(tǒng)計(jì)分析方法應(yīng)用于畜牧統(tǒng)計(jì)分析，具有較強(qiáng)的科學(xué)性，生物數(shù)學(xué)、統(tǒng)計(jì)學(xué)的發(fā)展為動物醫(yī)學(xué)的現(xiàn)代化研究提供新的方法和理論思考。值得一提的是，多元統(tǒng)計(jì)分析是研究多因素和多指標(biāo)問題的統(tǒng)計(jì)方法，各種具體的分析方法在實(shí)際應(yīng)用中各有優(yōu)缺點(diǎn)，其中有些缺陷通過兩種或多種方法聯(lián)用可以克服，但有些缺陷卻是克服不了的，在生產(chǎn)實(shí)踐中需要靈活掌握。

作者：張帆顏亭玉楊佐君郭勇杜曉林單位：北京農(nóng)學(xué)院動物科學(xué)技術(shù)學(xué)院基礎(chǔ)教學(xué)部