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1、拟合度检验是对已制作好的预测模型进行检验,比较它们的预测结果与病害实际发生情况的吻合程度.通常是对数个预测模型同时进行检验,选其拟合度较好的进行试用.常用的拟合度检验方法有：剩余平方和检验、卡方(c2)检验和线性回归检验等.

⑴．剩余平方和检验是将利用预测的理论预测值（ ）与病害发生的实际情况(y)进行比较,求得它们的差异平方和(Q)、回归误差(S)及曲线相关比(r)的值,希望Q、S的值愈小愈好,曲线相关比（r）愈大愈好.




,

r(曲)＝1－(Q/Lyy)

⑵．卡方（c2）检验的计算公式








⑶．回归误差检验法 （Sy/x检验）

通常,多因素预测方程的通式为： y＝b0＋b1x1＋b2x2＋···＋bnxn±2Sy/x

方程尾部的Sy/x为方程的回归误差.在利用预测方程的回归误差进行预测效果的检验时,认为预测值落在2个回归误差的范围之内,就认为预测正确,其实,回归误差是由建立预测方程的原始数据决定的,当原始数据的摆动范围愈大,所建方程的回归误差Sy/x也就愈大,此时用Sy/x作为检验标准,也就扩大了误差范围,因此,该方法的使用尚需探讨.

⑷．参数检验法（线性回归检验法）

在预测模型研制一章中已经提到,要比较几个模型的预测效果时可用参数检验法检查预测值 与病害发生的实测值y的符合情况,即 ＝y时,它们应符合： =0+1y,

用预测方程所得到的 的与相应的病害发生实测值进行回归,就可以得到如下的线性回归式

=a + by,

当有数个预测方程时,便可得到数个如下的线性回归式：



=a1 + b1y,


=a2 + b2y,











． ．
．


． ．
．


=an + bny, .

此时比较几个a值和b值,当a值愈趋近于0,b愈趋近于1,则说明该方程的预测效果愈好.








按。

本文到此结束，希望对大家有所帮助。

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