最高产量农艺方案

1、最高产量农艺方案本示例以“3414”优化设计试验统计分析章节中所构建的水稻方程为例进行分析。其方程如下：步骤１：输入方程系数任意新建一个工作薄（表），将方程系数输入，如下所示。其中单元格区域C3:C12为所输入的方程系数（这里的数据保留小数点的位数与所写方程稍有不同，是因为本数据是将原计算结果复制后转置粘贴后调整的结果）。在输入时要注意：１）数据要按竖向（纵向）排列；２）在输入的顺序上，要按常数项、一次项、交互项和二次项依次输入，且无颠倒位置，否则计算的结果是错误的。步骤２：选中待处理的数据如上图所示，选中所有的数据C3：C12。在这里要注意是，选中的数据区域中，活动单元格要位于第一个数据上，如本例的C3单元格，如果活动单元格位于C3以外的单元格中，其运算结果将有误。B3：B12单元格区域数据为注释项，是为了让用户清晰看到输入方程系数（数值数据），用户为了方便起见也可仿照这样的做法。步骤３：单击菜单指令单击“试验分析/方程模拟（田间仿真）/最高产量农艺方案”开始运行。如下所示为菜单位置。运行后出现选择模拟因子数的对话框，如下所示。本示例为3因子，故单击“3因子”单选钮，然后按“确定”命令按钮。运行后出现整个的输出结果。以下对输出结果进行几点解释：输出结果的第一部分是对原二次方程经求偏导降维运算后所得的联立线性方程组的A阵和C阵，如下所示。在A阵中，第一列为x1的系数，第二列为x2的系数，依次类推，第n例为xn的系数。本示例是三元二次方程，故降维后所得的是三元线性方程组，用户据此A阵和C阵可写出下列方程（系数小数点后保留了２位）：-110.06x1-5.30x2-26.43x3=-369.41-5.30x1-29.41x2+51.28x3=14.68-26.43x1+51.28x2-27.93x3=-12.24输出结果的第二部分是A阵的逆阵，为运算的中间过程，是给关心运算过程用户准备的。输出结果的第三部分是联立线性方程组的解，即最高产量的因子水平组合。输出结果的第四部分是求解的最高产量。由于涉及相关专业知识，限于内容篇幅的限制，请用户自行查找相关的专业书刊。2、经济产量农艺方案本示例以“3414”优化设计试验统计分析章节中所构建的水稻方程为例进行分析。其方程如下：步骤１：输入方程系数任意新建一个工作薄（表），将方程系数输入，如下所示。其中单元格区域C3:C12为所输入的方程系数（这里的数据保留小数点的位数与所写方程稍有不同，是因为本数据是将原计算结果复制后转置粘贴后调整的结果）。在输入时要注意：１）数据要按竖向（纵向）排列；２）在输入的顺序上，要按常数项、一次项、交互项和二次项依次输入，且无颠倒位置，否则计算的结果是错误的。步骤２：选中待处理的数据如上图所示，选中所有的数据C3：C12。在这里要注意是，选中的数据区域中，活动单元格要位于第一个数据上，如本例的C3单元格，如果活动单元格位于C3以外的单元格中，其运算结果将有误。B3：B12单元格区域数据为注释项，是为了让用户清晰看到输入方程系数（数值数据），用户为了方便起见也可仿照这样的做法。步骤３：单击菜单指令单击“试验分析/方程模拟（田间仿真）/经济产量农艺方案”开始运行。如下所示为菜单位置。运行后出现选择模拟因子数的对话框，如下所示。本示例为3因子，故单击“3因子”单选钮，然后按“确定”命令按钮。运行后出现要求输入作物产品价格和因子价格的对话框，如下所示。在这个对话框中，要求用户依次输入作物产品的价格、因子x1、x2、x3、...、xn的价格。本例假设水稻的价格为1.8元/公斤，x1（纯N）的价格为3.9元/公斤，x2（P2O5）的价格为4.0元/公斤，x3(K2O)的价格为4.5元/公斤，故输入“{1.8,3.9,4.0,4.5}”。输入时要注意用大括号“｛｝”括起来，数据之间用逗号“,”隔开，如上所示。在这里还要提清用户注意的是，为了保证输入的正确，请使用英文状态输入法进行输入；用其它括号如中括号“[]”、小括号“()”以及单双引号引起来的形式都是错误的，会出现错误的提示。输入好编码值数据后，请仔细审查输入数据的正确与否及形式合理性，然后按“确定”。运行后出现整个的输出结果。以下对输出结果进行几点解释：输出结果的第一部分是对原二次方程经求偏导降维运算后所得的联立线性方程组的A阵和C阵，如下所示。在A阵中，第一列为x1的系数，第二列为x2的系数，依次类推，第n例为xn的系数本示例是三元二次方程，故降维后所得的是三元线性方程组，用户据此A阵和C阵可写出下列方程（系数小数点后保留了２位）：-110.06x1-5.30x2-26.43x3=-367.25-5.30x1-29.41x2+51.28x3=16.90-26.43x1+51.28x2-27.93x3=-9.74输出结果的第二部分是A阵的逆阵，为运算的中间过程，是给关心运算过程用户准备的。输出结果的第三部分是联立线性方程组的解，即最高产量的因子水平组合。输出结果的第四部分是求解的经济产量。由于涉及相关专业知识，限于内容篇幅的限制，请用户自行查找相关的专业书刊。3、Excel中常用统计函数sum返回某一单元格区域中所有数字之和。AVERAGE返回参数的平均值（算术平均值）。MAX返回一组值中的最大值。min返回一组值中的最小值。CORREL返回单元格区域array1和array2之间的相关系数。COVAR返回协方差，即每对数据点的偏差乘积的平均数，利用协方差可以决定两个数据集之间的关系。DEVSQ返回数据点与各自样本平均值偏差的平方和。STDEV估算样本的标准偏差。FINV返回F概率分布的反函数值。TINV返回作为概率和自由度函数的学生t分布的t值。linest使用最小二乘法对已知数据进行最佳直线拟合，并返回描述此直线的数组。MINVERSE返回数组矩阵的逆距阵。MMULT返回两数组的矩阵乘积。SUMPRODUCT在给定的几组数组中，将数组间对应的元素相乘，并返回乘积之和。SUMSQ返回参数的平方和。4、“3414”优化设计试验统计分析本分析以一个虚拟的水稻“3414”优化设计试验统计分析为例，假设所有的函数关系都成立，其试验结构矩阵及结果如下表。本分析方法同样适用于“3417”优化设计试验统计分析。处理号编码水平产量x0x1x2x3NP2O5K2Okg/亩11000000314.521022075432.631122775545.2412021405685.551212143.55782.3612221475830.6712321410.55830.6812201470733.8912211472.5733.81012231477.5798.41113222175814.512111273.55653.2131121772.5645.2141211143.52.5830.6步骤１：输入原始试验结果任意新建一个工作薄（表），将原始试验结果输入，如下所示。其中单元格区域B3：B16为试验结果数据。在输入时要注意以下几点：１）数据要按竖向（纵向）排列；２）要注意数据的顺序与原试验结构矩阵的对应关系（请参阅shyfxExcel内含的二次D饱和最优设计试验结构矩阵表一节）；３）运算后如果发现数据与原试验结构矩阵对应有误，可根据输出的试验结构矩阵作相应调整，重新运算，方有正确的结果。步骤２：选中待处理的数据如下图所示，选中所有的试验数据B3：B16。在这里要注意是，选中的数据区域中，活动单元格要位于第一个数据上，如本例的B3单元格，如果活动单元格位于B3以外的单元格中，其运算结果将有误。步骤３：单击菜单指令单击“试验分析/3414和3417”后开始运行。如下所示为菜单位置。运行后出现供选择试验方案的对话框，如下所示。单击“d3414”单选钮，然后按“确定”按钮，即输出计算结果。以下对输出结果进行几点解释：输出结果的第一部分是试验结构矩阵、试验结果（实际观测值，即为前面输入的原始数据）和预测值，如下所示。在这里，用户可发现试验结果数据与试验结构矩阵的对应关系，如果发现对应顺序有误，可据此调整重新进行运算。输出结果的第二部分是B阵，即为∑xy，见下。输出结果的第三部分是据试验结构矩阵构建的A阵，见上。输出结果的第四部分是A阵的逆阵C，见下。输出结果的第五部分是方程系数，见下。其中，b11、b22、b33分别为x1^2、x2^2、x3^2的系数，b12、b13、b23分别是x1x2、x1x3、x2x3的系数。用户据此可写成如下回归方程（请用户注意所写方程中交互项、二次项系数与方程系数输出结果的位置关系）：输出结果的第六部分是回归方程的复相关系数和限定系数，见上。输出结果的第七部分是对回归方程的方差分析，见上。其中，单元格F75和G75是F查表值，本例表达的是自由度为（9，4）下的查表值。输出结果的第八部分是方程回归系数的t测定值，见上。其中，单元格C82和F82是t测验查表值，本例表达的是自由度为4下的查表值。以上结果中，大部分用户关心的是第五部分到第八部分，对于第二部分至第四部分是给关心运算过程的用户设计的。由于涉及相关专业知识，限于内容篇幅的限制，请用户查找相关的专业书刊。