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1、擬合度檢驗是對已制作好的預測模型進行檢驗,比較它們的預測結果與病害實際發(fā)生情況的吻合程度.通常是對數個預測模型同時進行檢驗,選其擬合度較好的進行試用.常用的擬合度檢驗方法有：剩余平方和檢驗、卡方(c2)檢驗和線性回歸檢驗等.

⑴．剩余平方和檢驗是將利用預測的理論預測值（ ）與病害發(fā)生的實際情況(y)進行比較,求得它們的差異平方和(Q)、回歸誤差(S)及曲線相關比(r)的值,希望Q、S的值愈小愈好,曲線相關比（r）愈大愈好.




,

r(曲)＝1－(Q/Lyy)

⑵．卡方（c2）檢驗的計算公式








⑶．回歸誤差檢驗法 （Sy/x檢驗）

通常,多因素預測方程的通式為： y＝b0＋b1x1＋b2x2＋···＋bnxn±2Sy/x

方程尾部的Sy/x為方程的回歸誤差.在利用預測方程的回歸誤差進行預測效果的檢驗時,認為預測值落在2個回歸誤差的范圍之內,就認為預測正確,其實,回歸誤差是由建立預測方程的原始數據決定的,當原始數據的擺動范圍愈大,所建方程的回歸誤差Sy/x也就愈大,此時用Sy/x作為檢驗標準,也就擴大了誤差范圍,因此,該方法的使用尚需探討.

⑷．參數檢驗法（線性回歸檢驗法）

在預測模型研制一章中已經提到,要比較幾個模型的預測效果時可用參數檢驗法檢查預測值 與病害發(fā)生的實測值y的符合情況,即 ＝y(tǒng)時,它們應符合： =0+1y,

用預測方程所得到的 的與相應的病害發(fā)生實測值進行回歸,就可以得到如下的線性回歸式

=a + by,

當有數個預測方程時,便可得到數個如下的線性回歸式：



=a1 + b1y,


=a2 + b2y,











． ．
．


． ．
．


=an + bny, .

此時比較幾個a值和b值,當a值愈趨近于0,b愈趨近于1,則說明該方程的預測效果愈好.








按。

本文到此結束，希望對大家有所幫助。

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