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

发布时间：2021-11-18 15:43

　　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。 

【文章来源】：中国食品卫生杂志. 2020,32(06)北大核心CSCD

【文章页数】：5 页

【文章目录】：
1 材料与方法
    1.1 材料
    1.2 方法
        1.2.1 皮尔森相关系数
        1.2.2 偏相关分析
2 结果与分析
    2.1 皮尔森相关系数结果分析
    2.2 偏相关系数结果分析
3 讨论


【参考文献】：
期刊论文
[1]基于粗糙集与偏相关分析的机床热误差温度测点约简[J]. 蔡力钢,李广朋,程强,李伟硕.  北京工业大学学报. 2016(07)
[2]向量组的线性相关性的若干应用[J]. 梁建秀.  高等数学研究. 2015(06)
[3]向量组的线性相关性证明方法初探[J]. 张玉平,董昌州.  教育教学论坛. 2015(16)
[4]缺血性中风病中医证候要素动态变化与NIHSS评分变化相关性的贝叶斯网络分析[J]. 江丽杰,胡镜清,易丹辉,陈倩,刘保延.  世界中医药. 2013(06)
[5]判定向量组线性相关性的若干方法[J]. 张沛华.  教育教学论坛. 2013(19)
[6]三峡库区主要粮食作物和土壤中重金属的相关性及富积特征分析[J]. 李其林,黄昀,王萍,刘丰祎.  生态环境学报. 2012(04)
[7]交通事故致因分析的贝叶斯网络建模[J]. 许洪国,张慧永,宗芳.  吉林大学学报(工学版). 2011(S1)
[8]互联网发展和技术创新能力的偏相关分析[J]. 武阿璟.  机械制造. 2011(03)
[9]茶汤色差与茶叶感官品质相关性研究[J]. 陆建良,梁月荣,龚淑英,顾志蕾,张凌云,徐月荣.  茶叶科学. 2002(01)

硕士论文
[1]土壤—水稻系统重金属迁移特征与区域污染风险评价[D]. 甘国娟.中南林业科技大学 2013



本文编号：3503167