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玉米是我国重要的粮食作物和饲料作物之一，对保障我国粮食安全具有重要的意义[1]。
吉林省是我国重要的玉米产区，为我国玉米产业发展做出了重要的贡献。
长期以来，大量的化肥投入成为维持玉米产量的主要方法，但其导致土壤有机质含量低、土壤板结、通透性能差、贮水能力弱、养分比例失衡，作物产量低下[2]。
因此，发展并完善玉米栽培技术，改善土壤性质，提高玉米产量、品质成为目前的研究重点[3]。
研究表明，秸秆还田能够改善土壤理化结构，增强土壤保墒能力，减少地面蒸发，协调水、肥、气、热关系，提高土壤水分利用率，进而促进作物生长，加快作物的生育进程，显著提高作物产量和种植效益[4]。
吉林地区玉米秸秆资源丰富，而玉米秸秆综合利用水平相对较低。
将玉米秸秆通过还田的方式进行利用不仅能有效减少环境污染，而且能提高资源的利用效率[5]。
北方春玉米区土壤含水量少、春秋温度低，秸秆腐解速率较慢，所需时间长，导致秸秆养分不能在玉米关键生育期充分释放，秸秆碳氮资源不能有效利用[6]。
研究认为，通过秸秆处理能够加快秸秆分解，显著提高利用效率[7]。
赵懿等[8]认为，秸秆发酵还田提高了秸秆腐解效率，有效改善土壤微生物特性，提升秸秆还田的肥力效应。
邵云等[9]的研究表明，不同秸秆还田方式显著提高了土壤保水能力，增加了干物质积累量和单茎干重。
目前，有关秸秆还田利用的研究较多，而针对区域范围内不同秸秆还田方式对玉米生长和产量的研究较少，因此，本试验设计不同秸秆还田方式，研究玉米叶面积、干物质积累和产量的变化特征，为玉米秸秆高效利用和玉米高产栽培提供参考。
1 材料与方法1.1 试验地点和材料实验地位于吉林省舒兰市朝阳镇，该地区属于温带大陆性季风气候，年均降雨683mm，年均气温4.3℃，年均有效积温2708.6℃，年平均日照2426.5h，年无霜期140d。
土壤类型为黑钙土。
土壤基础肥力为：有机质27.42g·kg -1，全氮1.75g·kg -1，碱解氮98.72mg·kg -1，速效磷45.38mg·kg -1，速效钾153.47mg·kg -1，pH值为6.82。
一、实验背景玉米（Zea mays L.）作为我国重要的粮食作物之一，其产量和品质受到多种因素的影响，其中花期相遇对授粉结实率具有至关重要的作用。
为了探究花期相遇对玉米制种产量的影响，本实验针对不同种植条件下玉米的花期相遇情况进行了研究。
二、实验目的1. 了解玉米花期相遇的基本规律；2. 分析不同种植条件下玉米花期相遇的影响因素；3. 探讨花期相遇对玉米制种产量的影响；4. 为提高玉米制种产量提供理论依据。
三、实验材料与方法1. 实验材料：玉米品种为‘郑单958’，种植地点为某农业大学试验田。
2. 实验方法：（1）播种：于4月20日播种，种植密度为每亩6000株；（2）观察：自播种后每隔5天观察玉米植株的生长状况，记录花期相遇情况；（3）测量：分别于花期相遇初期、中期、后期，测量玉米株高、叶片数、穗位等指标；（4）统计分析：采用SPSS软件对数据进行统计分析。
四、实验结果与分析1. 玉米花期相遇规律根据观察记录，玉米花期相遇主要分为三个阶段：花期相遇初期、中期、后期。
其中，花期相遇初期，雄花与雌花开始出现，但数量较少；花期相遇中期，雄花与雌花数量增多，且相互接触机会增加；花期相遇后期，雄花与雌花数量达到高峰，授粉率最高。
2. 不同种植条件下玉米花期相遇的影响因素（1）种植密度：随着种植密度的增加，玉米花期相遇初期和中期雄花与雌花数量均有所增加，但后期差异不明显。
这表明种植密度对玉米花期相遇有一定影响，但影响程度有限。
（2）气温：气温对玉米花期相遇影响较大。
在高温条件下，玉米花期相遇时间提前，雄花与雌花数量增多，授粉率提高；在低温条件下，玉米花期相遇时间延后，雄花与雌花数量减少，授粉率降低。
（3）水分：水分对玉米花期相遇也有一定影响。
在干旱条件下，玉米花期相遇时间延后，雄花与雌花数量减少，授粉率降低；在湿润条件下，玉米花期相遇时间提前，雄花与雌花数量增多，授粉率提高。
3. 花期相遇对玉米制种产量的影响通过统计分析，发现花期相遇对玉米制种产量有显著影响。
夏谷播期与籽粒产量的回归分析摘要：为了夏播谷子丰产，探索夏谷播期（转换值）与产量的最佳拟合曲线预测模型。
采用田间小区试验和非线性回归分析的方法，对主要的11种函数模型进行模拟和比较。
结果表明，夏谷播期对产量具有重要影响。
二次曲线模型是模拟冀谷19与冀谷31播期与产量关系的最优模型。
冀谷19的方程式为yj19=10.978+0.066x-0.004x2，最适播期为6月18日，对应的最高产量为5 625.15 kg·hm-2，较对照（7月9日播种）增产17.53%；冀谷31的方程式为yj31= 11.532+0.039x-0.003x2，最适播期为6月17日，对应的最高产量为5 829.40 kg·hm-2，较对照增产18.72%。
冀谷19与冀谷31的适播期均为6月12—24日，较对照平均增产16.8%以上。
本研究确定的适宜播期，将为夏谷生产提供理论支撑。
关键词：谷子；播期；产量；回归分析谷子是我国古老的粮食作物之一，抗旱耐瘠、营养丰富、粮草兼用[1-3]，已有8 700多年的栽培历史[4]。
主要分布在干旱和半干旱地区。
在禾谷类作物中，谷子营养价值最高，含有人体必需的8种氨基酸[5]，谷子还是含硒较高的作物[6]，平均为77 μg·l-1。
由于水资源日趋短缺，谷物等杂粮食品需求旺盛，谷子产品越来越受到人们的青睐。
据报道，播期是影响作物产量的重要因素[7-10]。
谷子播种期是根据各地无霜期长短、主栽品种的特征特性确定的。
关于播期与产量的报道，1982年朱佩华[11]报道了播种期对谷子生长发育及产量结构的影响，明确了在沈阳、铁岭地区的谷子适宜播期。
2003年陈淑艳等[12]报道了中早熟谷子品种不同播种时期对产量结构的影响。
2010年李书田等[13]报道了谷子新品种播期、密度与施肥的复因子试验，研究了影响产量的主要的因素，明确了内蒙谷子品种、播期、密度与产量的关系。
2012 年赵海超等[10]报道了不同播期对旱作谷子生长及产量的影响，明确了张家口地区谷子的最佳播期。
杨德臣，王 慧.基本苗数量对济麦25产量构成因素及产量的影响[J].南方农业，2023，17（10）：50-53.基本苗数量对济麦25产量构成因素及产量的影响杨德臣，王 慧（郯城县农业农村局，山东郯城 276100）摘 要小麦是山东省临沂市郯城县主要粮食作物，为加快大穗大粒型超高产小麦新品种济麦25的推广应用，开展济麦25不同基本苗对产量构成因素及产量影响的试验。
试验表明：籽粒产量随着基本苗的增加而提高，超出适应范围后又减产；基本苗15万/667 m2的处理产量最高，20万/667 m2的处理产量次之，降幅为0.23%。
建议济麦25在大田生产中的基本苗为15万～20万/667 m2。
关键词济麦25；基本苗；茎蘖动态；产量构成因素；产量中图分类号：S512.1 文献标志码：A DOI：10.19415/ki.1673-890x.2023.10.017济麦25（参加区域试验名：济麦5198）是山东省农业科学院作物研究所育成的大穗大粒型超高产小麦新品种，曾创下了山东省百亩攻关区881.8 kg/667 m2的高产纪录。
该品种于2022年底通过山东省农作物品种审定委员会审定。
基于良种良法同步配套推广的需要，于2021—2022年度的小麦生产周期内进行了济麦25不同基本苗对产量构成因素及产量影响的试验。
试验结果可为济麦25良种在山东省临沂市郯城县的推广应用提供强有力的技术支撑。
1 材料与方法1.1 试验设计1.1.1 试验地概况济麦25不同基本苗数量对产量构成因素及产量影响的试验于2021—2022年在山东省郯城县红花镇兴玲家庭农场进行。
试验地为壤土。
前茬作物是小麦－玉米（一年两熟制的秋收玉米）。
播种前测定，试验地块pH值6.7；0～20 cm耕作层各种养分含量分别是，有机质11.9 g·kg-1、全氮0.87 g·kg-1、碱解氮86.90 mg·kg-1、速效磷17.80 mg·kg-1、速效钾56.30 mg·kg-1。
影响我国粮食价格因素的因子分析【关键词】粮食价格；因子分析；回归分析0.背景在1978到2006年这二十多年的时间里，我国将传统的粮食统购统销制度逐渐减弱并取缔，我国进入了粮食价格以双轨制运行的时代，粮食价格开始大幅波动。
在通过实施提高粮食销售价格的同时放开粮食价格和粮食经营，并建立最低保护价和销售最高限价后，我国粮食价格出现了全国性的大涨趋势。
但随后出现了持续下降，主要是受了粮食产量持续丰收及一些宏观因素的影响。
针对此状况，国家采取了有效的扶农惠农政策，使我国粮食价格恢复到原来的上涨[1]。
即使在国际粮食价格发生大幅上涨的期间内，我国粮食市场价格依然以平稳的趋势运行。
我国粮食价格制度经过多年的实施，改进，已逐渐完善。
根据国家在1978-2007年发布的各种政策，条款对粮食产量、价格形成的影响，可以将我国粮食价格发展历程概括为一下五个阶段：第一阶段是1978-1989年，粮食价格呈震荡盘升。
第二阶段是1990-1991年，粮食价格与之前相比持续处在最低点。
第三阶段1992年-1996年，粮食价格出现持续的大幅度上涨。
第四阶段是1997-2002年，粮食价格开始持续下降。
第五阶段是2003年-2007年，粮食价格呈恢复性上涨趋势。
1.指标体系设计影响粮食价格的因素有很多，大多数是能用数据来表示的，还有些是人们主观的想法，做法造成的，所以无法表示出来。
所以我们只能按照一定的原则从中挑选一些有重要影响的，有利于我们进行分析的数据。
我们筛选后的统计指标：（1）挑选由国家统计局发布的，与粮食价格有直接关联的指标：粮食产量x1，粮食播种面积x2，粮食生产价格指数x3；（2）根据粮食的需求对象的需求程度、经济能力的指标：城镇居民人均消费量x4，农村居民人均消费量x5；（3）重要程度不是很高但不可省略的数据项，因为由于恶劣天气的影响会导致粮食价格快速上升或下降：成灾面积x6。
中国的粮食市场属于官方管制市场，与国际市场粮价关联性不强，因为中国粮食自给率已经达到95%，进口依存度很低[2]；而且我国粮食生产稳定，储备充裕，粮食安全基本有保证，加上政府一系列支农惠农政策不断加强和完善、限制粮食出口政策逐步发挥作用。
江西红壤旱地不同播期对玉米生长发育及产量的影响目录一、内容概述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．21.1 研究背景与意义．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．2 1.2 国内外研究进展．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．3 1.3 研究目的与问题提出．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．41.4 技术路线．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．5二、材料与方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．52.1 研究区概况．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．6 2.2 试验材料．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．7 2.3 试验设计．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．7 2.4 数据采集．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．8 2.4.1 生长指标测定．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．9 2.4.2 产量评估方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．102.5 数据分析方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．11三、结果与分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．133.1 不同播期对玉米生长阶段的影响．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．14 3.1.1 出苗至拔节期．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．15 3.1.2 拔节至抽雄期．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．163.1.3 抽雄至成熟期．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．173.2 不同播期对玉米生理特性的影响．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．183.2.1 叶片光合作用效率．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．203.2.2 根系活力变化．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．213.3 不同播期对玉米产量构成因素的影响．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．223.3.1 单株产量．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．233.3.2 总产量．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．243.4 经济效益分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．24四、讨论．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．26五、结论．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．275.1 主要研究发现总结．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．285.2 对农业实践的指导意义．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．285.3 研究贡献．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．30一、内容概述本文旨在探讨江西红壤旱地不同播期对玉米生长发育及产量的影响。
劳均耕地面积与粮食产量关系分析(共2694字)影响粮食产量的因素很多,诸如化肥投入量、机械投入量、劳动力投入量、灌溉面积等，以及提高粮价的同时分配给农民土地和调整种植业结构传统政策手段[2]等等；伍山林等通过对全国截面数据的回归得出影响中国粮食生产主要因素为人均耕地资源与非农产业就业拉力,肯定了人均耕地资源与对粮食产量的重要影响作用[3]；据马文杰等借助Cobb-Douglas函数构建粮食生产的PanelData模型，并通过粮食产出的弹性系数比较，得出粮食播种面积是影响目前中国粮食生产的最主要因素的结论，并建议增加粮食产量应该稳定和扩大粮食播种面积[4]。
笔者以此为研究起点，并在自身研究的基础上，提出一个现实的问题：粮食播种面积的一味扩大带有主观意味，在生产实践中可行性不大，笔者认为在既有耕种面积下，拓展粮食产量提升空间，才是当前迫切需要解决的问题。
这里我们引入劳均耕地面积的变量，利用数学分析工具，站在公共行政视角，着重探讨劳均耕地面积与粮食产量的关系。
劳均耕地面积与粮食产量关系分析：回归理想模型的构建与解读此文所指粮食生产的理想回归模型，就是排除自然因素（如气候）和非农因素（如战争）以外的粮食产量与劳均耕地面积关系的回归模型。
1以SPSS和EXCEL为工具的理想回归模型的构建根据《中国统计年鉴—2007》中关于粮食产量、耕地面积和劳动力数量的数据，并计算，通过excel可以绘制图1，如其所示：粮食产量与劳均耕地面积两变量呈非一次幂线性关系，可以尝试N次多项式进行曲线估计，并利用曲线估计进行本质线性模型分析。
其中，粮食产量为被解释变量，劳均耕地面积为解释变量，分析结果如表1。
由表1可知，拟合优度最高的是二次曲线，其次是三次曲线。
由此可优先考虑二次曲线，但从输出的方差分析和显著性检验结果来看，二次曲线中包含回归系数的不显著的解释变量，因此，该模型不可采纳。
这里可以考虑使用三次曲线，经检验显著性通过。
高频率干旱对仁寿县水稻产量的影响李奇穗;李秀梅【摘要】干旱是限制水稻作物产量的主要生态因子之一.仁寿县作为十年九旱的农业大县,水稻生长经常发生缺水现象,研究水稻产量受干旱胁迫的影响对粮食安全具有十分重要的意义.以岗优21为分析对象,收集1990-2008年水稻产量及同时段5-7月积温、日照、蒸发、降水等气象要素,利用SPSS10.0中的逐步回归法(Stepwise)建立水稻产量和各气象要素间的回归模型.根据SPSS10.0中的逐步回归法,把变量的选择和别除标准分别设为0.15和0.20.根据标准选择进入回归方程的变量,包括5月的积温总数、5月和6月的日照总时数、5月的蒸发总量和7月的降水总量.建立了相应的回归模型.建立的回归方程取得了较好的拟合效果,可以作为水稻产量的估测模型使用.【期刊名称】《现代农业科技》【年(卷),期】2010(000)023【总页数】3页(P278-279,281)【关键词】水稻;高频率干旱;产量;影响;四川仁寿【作者】李奇穗;李秀梅【作者单位】四川省眉山市气象局,四川眉山,620020;四川省眉山市气象局,四川眉山,620020【正文语种】中文【中图分类】S511仁寿县位于四川盆地西南部的浅丘地区，地处东经104°0′~104°30′，北纬29°40′~30°16′，全县总面积 2 606.36 km2，耕地总面积 7.99万 hm2，其中旱地 4.07万 hm2，水田3.92万hm2，水稻种植面积3.92万hm2。
仁寿县冷热四季分明，干湿两季明显，属亚热带季风气候。
由于季风作用，加上大气在运行过程中产生降水的随机性、偶然性，造成降水量无论在月、季、年的变化均差异大，因此干旱是仁寿县农业气象灾害之首。
干旱常以冬干、春旱、夏旱、伏旱等类型交替出现。
春季、初夏时节，常因热带、副热带暖湿气团尚未入侵或入侵季节偏迟，原南下控制仁寿县的干冷气团，由于季节转换，太阳辐射能量大增而剧烈增温，形成仁寿县春季、初夏气温回升快、空气干燥、降水少、日照多、蒸发大，春、夏旱显著的气候特点。
影响粮食产量的因素spss 目录 摘要： ............................................................................. II 一．前言 ............................................................................ 1 二．理论背景 ........................................................................ 1 2.1多元线性回归模型的基本理论 .................................................. 1 2.1.1多元线性回归模型一般形式 ............................................. 1 2.1.2多元线性回归模型的基本假定： ......................................... 1 三．模型的建立及求解 ................................................................ 2 3.1 一些基本的符号说明 ......................................................... 2 3.2 多元回归模型的初步建立与初步检验............................................ 2 3.2.1 多元回归模型的初步建立 ............................................... 2 3.2.2 模型的初步检验 ....................................................... 4 3.3 模型的优化 ................................................................. 4 3.3.1多重共线性的诊断与模型的建立 ......................................... 4 3.3.1.1 多重共线性的诊断——方差扩大因子法 ............................ 4 3.3.1.2 多重共线性的处理与检验 ........................................ 5 3.3.2 异方性差检验及处理 ................................................... 7 3.3.2.1 异方差检验 .................................................... 7 3.3.3 自相关性检验及处理 ................................................... 8 3.3.3.1 自相关检验 .................................................... 8 3.4 最终模型的确定 ............................................................. 9 四．模型评价 ........................................................................ 9 参考文献 ........................................................................... 10 附录 ............................................................................... 11 影响我国粮食产量因素的分析 摘要： 本文主要对我国粮食产量的变动进行多因素分析，选取1990年-2007年18年的数据，利用SPSS软件，建立以粮食产量为被解释变量，以有效灌溉面积、粮食作物播种面积、化肥使用量、受灾面积、农用机械总动力、农业基本建设投资为解释变量的多元线性回归模型，通过对模型进行异方差检验，自相关检验，自变量的选择以及多重共线性诊断，最后建立了合乎经济意义的粮食生产函数，从而通过对我国粮食生产的影响因素分析粮食产量的决定因素。 关键词：最小二乘估计 多元线性回归分析 异方差 自相关 多重共线性 残差图 怀特检
验 迭代法，差分法 逐步回归 方差扩大因子。 一．前言 粮食是人类最基本的生活消费品，一个国家的粮食问题是关系到本国的国计民生的头等大事。人们都知道，农业是国民经济发展的基础，粮食是基础的基础，因此粮食生产是关系到一个国家生产与发展的一个永恒的主题。 根据理论和经验分析，影响粮食生产的主要因素有有效灌溉面积、粮食作物播种面积、化肥使用量、受灾面积、农用机械总动力、农业基本建设投资。为此，本文收集了我国自1990年至2007年有效灌溉面积、粮食作物播种面积、化肥使用量、受灾面积、农用机械总动力、农业基本建设投资的相关数据。数据资料均来源于《中国统计年鉴》，见附录一。 粮食的产量随着投入生产要素的变化而变化，反映出一种投入与产出之间存在着一种数量关系，这种关系可以用一种数学表达式表现出来，这种表达式常称作生产函数。多元线性函数就是用于表示农业生产投入产出的一种生产函数。 本文首先用最小二乘估计，建立多元线性回归模型ppxxxy......
22110，对参数进行估计，然后进行参数检验，方程显著性
检验，经济意义的检验。通过建立数学模型来研究我国粮食投入与产出的生产函数，找出影响粮食产量的关键指标加以改善，确保粮食产量稳步增长，建立粮食生产模型，且对此模型进行评估。
二．理论背景 2.1多元线性回归模型的基本理论 2.1.1多元线性回归模型一般形式
设随机变量y与一般变量12,,,pxxx的理论线性回归模型为：
01122...ppyxxx...(1),其中01,,,p是1p个未知参数，0称为回
归常数，12,,,p称为回归系数。y称为被解释变量（因变量），12,,,pxxx是p个
可以精确测量并可控制的一般变量，称为解释变量（自变量），是随机误差。 对一个实际问题，如果我们获得n组观测数据);,...,(21iipiiyxxx（ni,...,2,1），则
线性回归模型(1)式可表示为：
nnppnnnppppxxxyxxxyxxxy..........)2........(......2211022222211021112211101
写成矩阵的形式为：)3...(Xy，X是一个)1(pn阶矩阵，称为回归设计矩阵或资料矩阵。 2.1.2多元线性回归模型的基本假定： 为了方便地进行模型的参数估计，对回归方程（2）式有如下一些基本的假定： （1）解释变量12,,,pxxx是确定性变量，不是随机变量，且要求
nPXrank1)( ，这里的nPXrank1)(，表明设计矩阵X中的自变量列之间不相关，样本量的个数应大于解释变量的个数，X是以个满秩矩阵。 （2）高斯-马尔科夫条件：随机误差项具有零均值和同方差性，即： nEi,...,2,1,0)(；
cov(,)0,(,,1,2,...)ijijijn；
2cov(,),(,,1,2,...)ijijijn；
,0)(iE即假设观测值没有系统误差，随机误差项i的平均值为零。随机误差项i的
协方差为零，表明随机误差项在不同的样本之间是不相关的，不存在序列相关，并且有相同的精度。 （3）正态分布的假定条件为：
相互独立niniN,...,,,...,2,1),,0(212
对于多元线性回归的矩阵模型（3）式，这个条件还可以表示为：～),0(2nIN，由上
述假定和多元正态分布的性质可知，随机向量y服从n维正态分布，回归模型（3）式的
期望向量nIyXyE2)var()(，因此y～),(2nIXN
三．模型的建立及求解 3.1 一些基本的符号说明 用y表示粮食产量（万吨）；1x表示有效灌溉面积（千公顷）；2x表示播种面积
（千公顷）；3x表示化肥施用量（万吨）；4x表示是受灾面积（千公顷）；5x表示农用
机械总动力（万千瓦时）；6x表示农业基本建设投资（亿元）。
3.2 多元回归模型的初步建立与初步检验 3.2.1 多元回归模型的初步建立 （1）建立粮食产量与有效灌溉面积、播种面积化肥施用量，受灾面积，农业机械总动力，农业基本建设投资的一个6元线性回归模型: 6655443322110xxxxxxy
其中：654320,,,,,是待定参数.
（2）利用SPSS软件，通过最小二乘估计得到系数的估计值，结果如表5-1所示：
表5-1
