皮尔森和偏相关系数模型在稻谷重金属污染程度研究中应用
Application of Pearson and partial correlation coefficient model in the research of heavy metal pollution in rice
摘要目的 建立稻谷中14种元素(钡、钒、镉、锂、铝、锰、铅、铊、锑、铜、硒、铬、汞、砷)含量相关性分析方法,并比较其相关性.方法 基于皮尔森相关系数法和偏相关系数法,建立稻谷中14种元素的相关性分析,并对两种方法及结果进行比较.结果 两种方法均能从数据中发现多种元素间的相关性关系,并在运算复杂度、反映信息等方面各有特点:其中皮尔森相关系数法运算量较小,但反映的信息也较少;偏相关系数法的计算量和反映信息量均大于皮尔森相关系数法.通过皮尔森相关系数法比较稻谷中各元素含量,正相关性很强的元素对包括钡-钒、钡-铅、钒-锂、铝-锑、铜-铊;其余各项元素之间无显著相关性.偏相关系数法比较稻谷中各元素含量,正相关性很强的元素对包括钒-钡、铅-钡、总汞-钡、锑-铝;其余各项元素之间无显著相关性.结论 在当前的数据和软硬件条件下,建议采用偏相关系数法进行稻谷中元素含量的相关性分析.
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