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一个数据统计建模的问题
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实验室主要做土壤对农药（Y）的吸附实验，考虑的是外部环境条件（A：A1、A2、A3等，具体就是温度、pH啥的）、内部组分（B：B1、B2、B3等，具体就是土壤里有机质、金属氧化物等）和共存污染物（C：C1、C2、C3等，具体就是铜和铅等常规重金属）对土壤吸附能力的影响。 原来大家是分工做的，有人做Ａ+B对Y的影响，有人做B+C对Y的影响，还有人做A+C对Y的影响，都有了一些实验数据。 在数据分析的时候一般采用了多元线性回归或者Bp神经网络建模的方法研究互相之间的机理影响，现在想做A+B+C对Y的影响，建立统一的一个数学模型（线性或者非线性均可），不知道有没有合适的方法？ 补充和说明：（1）ABC对土壤的影响的数据都是分开的，没有ABC同时对土壤吸附农药量（Y）影响的数据。 （2）没有反应理论支持，没有ABC三者之间的相关性数据，只有纯线性回归的规律。 （3）ABC对土壤吸附农药量（Y）的影响是不是完全独立的，假设A通过影响B的活性、或者A影响C的活性或者A影响BC之间的关系（当然，建设可以少一条两条）假设，最终影响B吸附Y。 还请高手点拨一下，有没有合适的方法。如果说在现有数据条件下，这个想法是不可行的，请问为什么，谢谢大家。 |
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【答案】应助回帖
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感谢参与，应助指数 +1
TonyGeN: 金币+2, 感谢提供建议 欢迎常来环境版参与交流 2013-03-14 09:51:09
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不可行，在吸附试验中，一般不用正交实验。 正交实验，尤其是交互作用正交试验，主要是在大规模中试，田间实验中使用，不适用于实验室各类实验。 几个方面，一个方面是实验室做实验，数据量太少，另一个方面是有些探索性实验，基础数据还没拿出来，不到正交实验的程度。 Bp神经网络建模，这都是大学数学竞赛编编程序，你看那些数学模型的一些经典文章，你看人家多少数据，尤其人家是拿仪器测出来的，跟你千辛万苦、多步实验得出数据相比，不具可比性。 吸附实验是很难做的，一个试验点，至少24小时，想积累大量数据，先盘算一下自己博士阶段4年时间够不够用。 |
2楼2013-03-14 08:50:40
