300 351 399 421 432
Y= 4 4 1 419 405 410 420 412 412 432 425
39Βιβλιοθήκη b=301.7688 8.096014 15.39657 3.544531 -0.32668 -0.46581 -0.36176 -0.30181 0.474463 -0.56017
31
1. 回归分析
回归分析的主要目的是建立产量与施肥量之间的 二次回归方程,然后通过方程确定最大施肥量与最佳 施肥量,根据施肥量预测产量。运用3414完全实施方 案的14个处理,可以建立N、P、K三个因素与产量的 全模型效应方程(三元二次方程),部分实施方案(或 选择完全实施方案的部分处理)可建立某一个或某二 个因素与产量的效应方程(一元二次或二元二次方程)。 选择那些试验处理建立回归方程在试验方案设计一节 中有详细描述。
• 单因子回归设计 • 多因子回归设计 • 单因子随机区组设计 • 多因子随面区组设计 • 对比试验
11
(二)肥料效应田间试验的实施
12
(一)实验地的选择
1. 有代表性,充分代表当地的生产水平,必要 时,可选择高、中、低肥力全部实施。
2. 试验地的土壤肥力要均匀。 3. 试验地的地势要平坦。 4. 位置要适当 5. 有足够的面积和适合的形状
5
432
5
425
37
3414试验结果整理
编号
N
P
K
N2
P2
K2
NP
NK
PK
产量
1
0
0
0
0
0
0
0
0
0
300
2
0
8
10