农业试验的设计与分析.ppt

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1、1,计算机在农业中的应用,第二章 农业试验的设计与分析,主讲：梁 茹 冰联系方式：,2,引 言,科学研究是人类认识自然、改造自然、服务社会的原动力。农业领域中所涉及的学科大多数属于实验科学，主要是通过周密设计的实验进行探索。农业科学试验及农业生产调查都会获得大量的数据，在千差万别的数字后面往往隐藏着事物的内在规律性。农业数据处理与分析就是挖掘与利用这些规律。相应的农业试验和调查数据分析软件。,3,农业数据处理与分析,农业是一巨型复杂的系统。农业数据具有大量、多维、动态、不完整、不确定性（数据中的系统或随机噪声）、稀疏性（很少甚至没有有用的记录）、并且与时间相关等特点。农业试验设计主要在介绍经典

2、的农业设计方法的基础上还介绍正交设计、均匀设计和回归设计等方法。,4,农业数据分析的基本方法,农业数据分析的基本方法是农业数学建模和生物统计。农业数学模型用来揭示农业过程中的机理关系，描述农业各因子之间的动态的定量关系，如农业产量与其他生态因子的关系。生物统计用来检验、归类和判别农业的最终结果，如在一定的置信度下判断农业因子对指标如作物产量是否有影响，比较不同的农业措施下农业产量是否有差别。农业数学建模和生物统计是相互联系的：首先生物统计模型是一类重要的数学模型；其次由于农业数据具有的不确定性，数学建模中时常要考虑随机误差的影响，因此在农业数据分析中，农业数学建模和生物统计这两种方法经常一起使

3、用。,5,第一节农业试验数据分析,6,农业试验数据分析,农业试验设计的基本原则重复、随机化和区域控制农业试验设计的方法随机完全区组设计等农业试验设计的数据处理方法描述性统计、统计推断、回归分析、主成分分析等,农业数学建模,生物统计,7,第二节SAS(Statistical Analysis System)简介,8,附：SAS 9.0安装步骤,调时间(2004年9月前)Setup disksetup.exe 选择设置语言：英语 3)Install SAS Software 选择SAS Installation Data:sas9834961.txt next Select Licensed So

4、ftware next 选择Disk1 68%时，选择Disk2 76%时，选择Secure windows 81%时，选择SAS Shared Components 进度条消失，选择Setup Disk Finish 将sashost.dll复制到安装目录下，即“C:Program FilesSASSAS System9.0”下，覆盖原文件调回时间 完成！,9,关于SAS软件,SAS是美国SAS软件研究所于本上世纪70年代研制的一套大型集成应用软件系统，因其最初功能(Statistical Analysis System)而得名。经过二十多年的发展,已成为综合软件系统,其功能涉及数据访问、管

5、理、分析和显示。作为管理信息系统(MIS)或决策支持系统(DSS)的开发平台,1996 年评为建立数据仓库系统的首选产品。,10,关于SAS软件,SAS软件为模块式结构,用户可根据需要选择譬如,我们可以只选Base SAS(基本模块),用于数据管理、制表和描述性统计。或再加上SAS/STAT(统计模块)和SAS/GRAPH(图形模块),组成一套具有数据管理、统计分析和图形表达功能的软件系统。若在公司或工商企业工作,再选两种模块,SAS/QC(质控)和SAS/OR(运筹),就可使软件系统在质量管理、计划运筹、规划、决策等方面的功能大为增强。而SAS/ETS 则是计量经济学、时序分析和预测的有力工

6、具等等。,11,SAS软件的界面P16,12,SAS软件的界面P16,编辑窗口（PROGRAM EDITOR）：编辑程序和数据文件。日志窗口（LOG）：记录运行情况，显示error信息。输出窗口（OUTPUT）：输出运行的结果。图形窗口（GRAPH）：输出图形。,13,SAS软件的界面P16,编辑窗口（PROGRAM EDITOR）：编辑程式和数据文件。日志窗口（LOG）：记录运行情况，显示error信息。输出窗口（OUTPUT）：输出运行的结果。图形窗口（GRAPH）：输出图形。,点击 Globals 菜单中的 Program editor、Log、Output、Graph 命令可以进入编辑

7、、日志、输出及图形窗口。按功能键F5、F6、F7也可以进入编辑、日志及输出窗口。,14,SAS程序初步,在SAS中，对数据的处理可分为两大步：将数据读入SAS建立的SAS数据集，称为数据步（DATA）。调用SAS的模块处理和分析数据集中的数据，称为过程步（PROC）。每一数据步都是以DATA语句开始，以RUN语句结束；而每一过程步则都是以PROC语句开始，以RUN语句结束。每个语句的后面都要用符号“；”作为这个语句结束的标志。下面看一个简单的例程。,15,SAS程序初步例程,在“*”号与分号“;”之间的内容(第一行的汉字)为注释，SAS是不理会的。指令作用的SAS 关键词决不允许拼错,一般用大

8、写。其它词,如数据集名(DATA后面的juli“距离”的汉语拼音)、变量名(miles英里,km 公里)最好用小写,以资区别。名称的长度不可超过8个英文字符(所以公里用缩写km)。每一SAS 语句必须以分号结尾。,数据步以DATA开头,接着是即将建立的数据集的名称。过程步以PROC开始,后面是要运行的过程的名称,如PRINT(显示/打印出)、SORT(分类)、PLOT(制图)等。程序的结尾是“RUN;”。,16,SAS程序初步例程,SAS程序编好后,不会自动出结果。必须经过发送(常用的方式是在命令行键入SUBMIT再按回车键)所编程序才会被执行。或者通过菜单操作“run”-“submit”，也

9、可执行SAS程序。该程序运行结果如图：,17,SAS程序的输入及运行步骤：,进入SAS的显示管理系统。进入并扩大编辑窗口。调出、编辑或修改SAS程式或数据文件。将编辑窗口的SAS程式或数据文件存盘。按功能键F8或点击“RUN”键运行SAS程式并注意观察日志窗口中的信息，如有error出现，应将光标移到日志窗口，用PgUp或PgDn翻页，找到错误的所在。将光标移到编辑窗口，按功能键F4或点击 Locals菜单中的 Recall text命令调出已经运行的SAS程式，改正错误后转入步骤（4），直到日志窗口中的信息没有error出现为止。将光标移到输出窗口，用PgUp或PgDn翻页阅读输出的结果。,

10、18,SAS的菜单操作系统,SAS不仅提供了灵活的程序模块来进行数据处理和分析，还提供了功能强大的菜单操作系统，借助SAS的菜单系统可以方便的进行数据的导入、导出、修改和统计分析、作图，并可以进行试验设计、时间序列预测。下面的试验设计与数据分析学习全部是基于菜单操作展开的。,19,第三节SAS在农业试验设计与数据分析中的应用,20,应用SAS对试验数据作方差分析,SAS在农业单因素试验中的应用举例：有一水稻施肥试验，设有5个处理（TRT），分别为A（施氨水1），B（施氨水2），C（施碳氨），D（施尿素）和E（不施肥）。每个处理均种植4盆，随机排列，得稻谷产量如表2.3。试分析各处理平均数差异的

11、显著性。,21,应用SAS对试验数据作方差分析,SAS在农业单因素试验中的应用举例：（1）建立数据库文件 按图示录入数据表。,22,应用SAS对试验数据作方差分析,SAS在农业单因素试验中的应用举例：（2）进入方差分析，选取方差分析类型与检验内容，StatisticsANOVAOne-Way ANOVA（单因素方差分析），弹出单因素方差分析对话框，在该对话框中选择可控（自）变量independent与响应（因）变量dependent。操作如图所示：,23,应用SAS对试验数据作方差分析,SAS在农业单因素试验中的应用举例：（2）进入方差分析，选取方差分析类型与检验内容，StatisticsAN

12、OVAOne-Way ANOVA（单因素方差分析），弹出单因素方差分析对话框，在该对话框中选择可控（自）变量independent与响应（因）变量dependent。操作如图所示：,24,应用SAS对试验数据作方差分析,（3）进行多重比较。点击单因素方差分析对话框中的Means项，并选择要进行多重比较的主效应及相应的多重比较方法，点击Add添加。操作如图所示：,25,应用SAS对试验数据作方差分析,（3）进行多重比较。点击单因素方差分析对话框中的Means项，并选择要进行多重比较的主效应及相应的多重比较方法，点击Add添加。操作如图所示：,26,应用SAS对试验数据作方差分析,方差分析结果：P

13、0.00020.05，即处理结果差异具有统计学意义。,说明：Source变异来源；DF自由度；Type I SSSum of Squares(平方和)；Mean Square均方；F ValueF值（F值接近1，说明各组均数间的差异没有统计学意义，即没有差异；F值远大于1，说明各组均数间的差异具有统计学意义，即有差异。）PrF即P值，如果该值小于0.05（显著性水平），则具有统计学意义，反之没有统计学意义。,27,应用SAS对试验数据作方差分析,多重比较结果说明：为了便于理解，SAS将两两比较的结果直接用英文字母的形式标示出来。两两比较结果的最右侧是处理因素变量的取值，最左侧标以字母A、B、C

14、等等，用以表示该处理组和其它组有无差异。如果两组有相同的字母（如d、c、a三组），则两者之间无差异；而如果两组间只有不同的字母，则表示两组间的差异有统计学意义。,28,应用SAS对试验数据作方差分析,多重比较结果：结果显示施尿素(d组)稻田产量最高，但施尿素(d组)的稻田产量与施氨水1(a组)、施碳氨(c组)的稻田产量之间的差别并不具备统计学意义，施尿素(d组)的稻田产量与施氨水2(b组)、不施肥(e组)的稻田产量之间的差别具有统计学意义。,29,SAS对农业正交试验设计数据的变异分析,正交试验设计的直观分析几因素几水平的正交试验正交表采用L8(27)通过观察SAS输出的结果，得出最优的策略正

15、交试验设计的方差分析方差分析多重比较,30,正交试验设计的直观分析,例题：为了解决花菜留种问题，以进一步提高花菜种子的产量和质量，科技人员考察了浇水、施肥、病害防治和移入温室时间对花菜留种的影响，进行了四个因素各两个水平的正交试验。各因素及其水平见表2.6,31,正交试验设计的直观分析,首先，选用L8(27)正交表：8表示总共要做8次试验，2表示每个因子都有两个水平，7表示这个表最多可安排7个因子。试验结果如表2.7,32,正交试验设计直观分析:SAS操作步骤,第一步：SolutionsAnalysisAnalysts，出现分析员界面后，输入表2.7的数据，其中交互作用列不必输入数据录入如图所

16、示：,33,正交试验设计直观分析:SAS操作步骤,第二步：StatisticsDescriptiveSummary Statistics，出现分析员描述性统计对话框，在该对话框中，Analysis按钮是选中要进行描述性统计的变量，我们选择产量y。Class按钮是选中分组变量，我们首先选择浇水次数A,34,正交试验设计直观分析:SAS操作步骤,第三步：点击Statistics按钮，弹出对话框，在此对话框中你可以选择要输出的描述性统计量，打“”表示选中，我们选择均值（Mean），最小值（Minimum）和最大值（Maximum），极差（Range），和（Sum）,35,正交试验设计直观分析:SAS

17、操作步骤,第四步：分别选择其他因素作为分组变量进行描述性统计。分析结果如下表所示,36,结果直观分析：根据各试验因子的总计数或平均数可以看出：A取A1，B取B2，C取C2，D取D2为好，即花椰菜留种最好的栽培管理方式为：A1 B2 C2 D2,37,正交试验设计的方差分析：SAS操作,第一步：在SAS分析员中，从StatisticsANOVAFactorial ANOVA(多因素方差分析)，进入多因素方差分析的对话框。Dependent按钮是选择因变量，我们选择产量y，Independent 按钮是选择进行方差分析的因素，我们将全部因素都选入。,38,正交试验设计的方差分析：SAS操作,第二步

18、：在SAS分析员方差分析对话框中，点击按钮Model，会弹出效应选择对话框，这里我们只选择主效应(main effects only)。,39,第三步：多重比较：在方差分析对话框中，点击按钮Means，在弹出对话框中，点击Add按钮可添加要进行多重比较的主效应（将ABCD均Add进来），多重比较的方法由Comparison method中的下拉列表框中的选项决定（选择Duncans multiple-range test）,40,正交试验设计的方差分析：SAS操作,最后一步：查看方差分析结果,41,正交试验设计的方差分析：SAS操作,结果分析：,42,正交试验设计的方差分析：SAS操作,结果分

19、析：从方差分析表可以看出，浇水次数（A）和喷药次数（B）对产量的影响具有统计学意义；对浇水次数（A）效应进行多重比较发现：在不干死为原则，整个生长期只浇水1-2次的浇水措施（水平1）下其花菜的产量明显高于根据生长需水量和自然条件浇水，但不过湿的浇水措施（水平2）花椰菜的产量。,43,应用SAS作回归设计分析,例1为了研究杂交水稻的施氮量和密度与产量之间的关系，现做有关施氮量、水稻密度的试验，试求其回归关系。因素编码水平表见2.13试验结果见表2.14,更改为：2.51.5,44,操 作 步 骤,步骤（1）：进入两水平正交实验窗口,45,操 作 步 骤,步骤（1）：进入两水平正交实验(Two-l

20、evel)窗口,46,操 作 步 骤,步骤（2）：定义变量(Define Variables),47,操 作 步 骤,步骤（2）：定义变量,48,操 作 步 骤,步骤（2）：定义变量,49,操 作 步 骤,步骤（3）：选择实验设计,50,操 作 步 骤,步骤（3）：选择实验设计,51,操 作 步 骤,步骤（4）：设置中心点数为2,52,操 作 步 骤,步骤（4）：设置中心点数为2,53,操 作 步 骤,步骤（5）：输入试验结果,54,操 作 步 骤,步骤（5）：输入试验结果,55,操 作 步 骤,步骤（6）：输出分析结果,56,操 作 步 骤,步骤（6）：输出分析结果,57,操 作 步 骤,步

21、骤（6）：输出分析结果,58,操 作 步 骤,步骤（7）：数值优化,59,操 作 步 骤,步骤（7）：数值优化,60,操 作 步 骤,步骤（7）：数值优化,61,操 作 步 骤,步骤（7）：数值优化,62,操 作 步 骤,步骤（7）：数值优化,63,步骤（7）：数值优化,64,应用SAS作回归设计分析,例4我们以玉米 N、P和 K 三因素三水平二次正交旋转组合设计试验为例，应用SAS探索玉米高产高效的施肥方案，试验因素及编码水平见表2.18，试验结果见表 2.19。求出产量对N、P和 K三种肥料的回归模型三元二次方程进行方差分析，回归系数检验在 1.682与-1.682 的约束范围内模拟优化找

22、出产量最高的方案。,65,操 作 步 骤,步骤（1）：选择试验设计(Response Surface响应面设计)，定义变量,66,操 作 步 骤,步骤（1）：选择试验设计，定义变量,67,操 作 步 骤,步骤（1）：选择试验设计，定义变量,68,操 作 步 骤,步骤（1）：选择试验设计，定义变量,69,操 作 步 骤,步骤（2）：选择试验设计方案,70,操 作 步 骤,步骤（3）：输入试验结果,71,操 作 步 骤,步骤（4）：产量模型,72,操 作 步 骤,步骤（5）：查看结果,73,操 作 步 骤,步骤（6）：数值优化,74,步骤（6）：数值优化,75,SAS在农业混料试验设计与数据处理中

23、的应用,农业领域遇到的不少问题可用混料设计方法处理，如复合肥、饲料、农药等的配方问题。在总施肥量确定的前提下，作物不同生长时期应施肥的比例问题也属于混料试验研究的问题。常见的复合肥料由氮、磷、钾三种养分组成，各养分所占的比例可以用混料试验的方法确定;下面是确定肥料的合理施用比例的应用实例。,76,混料试验设计举例,步骤（1）：选择试验设计，定义变量,77,操 作 步 骤,步骤（1）：选择试验设计，定义变量,78,操 作 步 骤,步骤（1）：选择试验设计，定义变量,79,操 作 步 骤,步骤（1）：选择试验设计，定义变量,80,操 作 步 骤,步骤（1）：选择试验设计，定义变量,81,操 作 步 骤,步骤（2）：查看结果,82,步骤（2）：查看结果,83,作业1SAS实验设计与分析,作业内容：（1）43页第1题（2）44页第3题作业要求：报告中要详细地说明实验过程并附相关操作图，能够对实验结果进行分析，给出相关分析结论。提交作业截止时间：3月22日形式：发送电子稿到我的QQ邮箱或 注意：迟交或不交，成绩为零。,