浅析线性回归分析法在农业生产中的应用

　　摘要：农作物在实际生长的过程中会受到多方面因素的影响，很大程度上决定了农作物生产产量，线性回归分析法作为分析多个自变量与因变量之间关系的模型,能够分析出农作物生长过程中的各个因素与产量之间的联系。文章以小麦种植为例，采用线性回归分析法分析温度、光照影响因素与小麦产量之间的线性关系，为促进农业种植的科学化、合理化管理提供依据。

　　关键词：线性回归分析；农业种植；农业生产

　　1线性回归分析概念线性回归分析主要是指根据一个或者多个自变量的变化情况来预测与其相关的随机变量的未来变化及走势的一种数学分析方法，从而分析及预测出所需的数据。线性回归分析主要分为一元线性回归分析以及多元线性回归分析，其区别在于一元线性回归分析仅有一个因变量，多元线性回归分析有多个因变量。对于一元线性回归分析来讲，要想准确预测出所需的数值，自变量与因变量之间应该满足以下3点要求：其一、自变量与因变量的值之间彼此独立，服从正态分布；其二、沿回归线方向的不同自变量下因变量值的方差相同；其三、因变量与自变量之间呈现线性相关。多元线性回归分析由于涉及到多个自变量，因此分析起来较为复杂，一般借助计算机来实现。

　　2线性回归分析法在农业生产中的作用

　　2.1有效促进农业科学化管理，提升产量

　　在农作物实际生长的过程中，农作物的长势会受到阳光、雨水、种植者们的人为管理等多方面因素的影响，这些因素在很大程度上决定了农作物的产量，通过线性回归分析可以有效帮助农业工作者分析出不同影响因素条件下的农作物生产产量，并且能够得出农作物产量最大化的情况下农作物的生长条件。此时，农业种植者就可以人为为农作物提供科学化的生长环境，对农作物进行良好的管理，从而能够有效提升农作物的生产产量。

　　2.2有效帮助农业种植者发现并解决种植问题

　　不同的生长条件不仅会影响农作物的产量，还很有可能导致农作物出现生病、坏死等情况，从而极大地降低其生产产量。最主要的解决方式就是找到根源所在，并且从源头上采取措施改善农作物生长条件。但是在实际种植的过程中，由于农作物生长所涉及的影响因素过多，从而大大加大了找出问题根源的难度。通过线性回归分析实验，可以模拟出不同生长条件下农作物的生长情况，帮助农业种植者有效找出农作物生长的问题所在，并有针对性地人为改善农作物的生长条件，促进农作物良好生长。

　　3线性回归分析法

　　在农业生产中的实际应用在众多农作物中，小麦作为人们日常生活中必不可少的主食之一，在我国每年的种植量一直名列前茅，对我国居民的正常生活给予了最基本的保障。因此，为进一步阐述线性回归分析在我国农业生产中的实际应用，本文以宁夏银川地区的小麦生产作为主要的研究对象，通过线性回归分析法分析出小麦生长的影响因素与小麦产量之间具体的影响关系。

　　3.1自变量选取

　　小麦是南方诸多地区主要种植的经济作物之一，并且大多数的小麦种植区为灌溉区，有充足的水源，与此同时，小麦实际生长过程中天气因素对于其生长来讲具有十分重要的影响作用。由于小麦种植的过程中会受到多种复杂因素的影响，且大多数小麦种植地都能够保证有较为充足的水源，因此，本文仅将小麦生长的温度、光照时间作为研究小麦生长的因变量，其余因素暂不做考虑。

　　3.2因变量选取

　　本文将小麦的生产产量作为研究的因变量，分析其不同温度及光照时长下，小麦生产产量的变化及趋势。

　　4结束语总之，农作物生产产量与其生产条件息息相关，大部分影响因素都与生产产量之间呈线性关系。为此，农业种植者应该提升有关农业管理方向的数据分析意识，善于应用线性回归分析方法分析及总结出某种农作物在不同生长条件下的产量，科学有效地采取相关对策促进农作物产量的提升，与此同时，在农作物种植过程中所遇到的难题也应多用数学分析方法来快速找出问题的根源所在，从而有针对性地人为改善农作物的生长环境，最大化提升农作物的生产产量，这对于我国农业经济的长期稳定发展来讲具有十分重要的作用。

　　参考文献

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　　李晶

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