畜牧场育种数据统计分析
畜牧业智能养殖技术的数据统计与模型分析
畜牧业智能养殖技术的数据统计与模型分析目录一、声明 (2)二、数据来源与可靠性评估 (3)三、智能养殖技术在畜牧业中的应用现状 (6)四、智能养殖技术推动畜牧业可持续发展的意义 (9)五、总结 (11)一、声明声明：本文内容来源于公开渠道或根据行业大模型生成，对文中内容的准确性不作任何保证。
本文内容仅供参考，不构成相关领域的建议和依据。
智能养殖技术通过数据分析，能够提前预测和防控疾病，优化饲料配方和投喂策略，减少资源浪费。
它还能够根据市场需求和动物生长状况，灵活调整生产计划，实现资源的优化配置。
这种精细化的管理方式，不仅提高了生产效率，还促进了畜牧业的可持续发展。
智能养殖技术结合机器视觉与AI算法，对动物行为进行实时监测与分析，能够及时发现异常行为，预警潜在疾病风险。
建立动物健康档案，实现疾病的早期发现与精准治疗。
这不仅降低了疾病发生率，减少了因疾病导致的经济损失，还保障了动物产品的安全性。
智能系统可以实现自动化生产流程，减少人力成本，提高生产效率。
例如，通过智能饲喂系统，可以精准控制饲料的投喂量，避免浪费和污染，降低饲料成本。
智能监测系统可以实时监测畜禽的生长情况和健康状况，及时发现并处理异常情况，减少疾病的发生和传播，降低治疗成本。
智能养殖技术在畜牧业中得到了广泛应用，并取得了显著成效。
仍面临一些挑战和不足。
未来，需要进一步加强技术研发和应用，提高智能化系统的精准度、稳定性和数据利用率，以推动畜牧业的可持续发展。
二、数据来源与可靠性评估（一）主要数据来源1、官方统计数据官方统计数据是本次分析的重要数据来源之一。
例如，《中国统计年鉴》等官方出版物提供了关于畜牧业规模、产值、养殖情况等多方面的详细数据。
这些数据由政府部门通过严格的统计程序收集并发布，具有较高的权威性和可靠性。
2、学术研究文献学术研究文献，包括期刊文章、学位论文和书籍等，也是本次分析的重要数据来源。
这些文献通常由专家学者在深入研究后撰写，包含了大量的实地调查数据、实验结果和理论分析，为本次分析提供了丰富的背景信息和理论支持。
如何利用畜牧业中的数据分析和模型
如何利用畜牧业中的数据分析和模型畜牧业是农业的重要组成部分，对于人类的食品供应和经济发展具有重要意义。
在现代畜牧业中，数据分析和模型的应用变得越来越重要，可以帮助农场主和农业专家更好地管理和优化畜牧业生产。
一、数据收集与清理在利用数据分析和模型进行畜牧业管理之前，首先需要进行数据收集和清理。
这包括收集畜牧养殖行业的相关数据，例如：动物的品种、数量、生长速度、健康状况、饲养环境等。
同时也需要考虑数据的完整性和准确性，排除掉错误或异常数据，以确保后续分析和建模的准确性。
二、数据分析与预测利用收集到的数据，可以进行各种数据分析和预测模型的建立。
例如，可以通过统计分析找出不同品种动物的生长速度和饲养环境之间的关系，从而优化饲养条件，提高生产效率。
同时还可以利用机器学习算法构建预测模型，预测动物的生长趋势和未来产量，帮助农场主进行决策和规划。
三、疾病监测与防控数据分析和模型在畜牧业中还可以应用于疾病监测与防控。
通过分析动物的健康数据，可以及时发现并预测疾病的爆发，采取相应的防控措施，减少疾病对养殖业的影响。
同时还可以通过模型建立动物健康评估指标，及时识别疾病风险较高的动物，提高养殖管理的精确性和效率。
四、资源优化与环境可持续发展利用数据分析和模型还可以实现畜牧业的资源优化和环境可持续发展。
通过模型模拟不同养殖规模和饲养方式对资源消耗的影响，寻找最佳方案，实现资源的有效利用。
同时，还可以探索利用可再生能源、减少废弃物排放等方式，推动畜牧业向环境友好型转型。
五、市场需求与消费升级数据分析和模型在畜牧业中还可以帮助农场主和农业专家了解市场需求和消费升级趋势。
通过分析市场数据，预测不同品种动物的需求量和价格趋势，指导农场主进行饲养规划和市场营销策略的制定。
同时还可以通过模型预测消费升级的趋势，调整品种和品质，满足市场对高品质畜产品的需求。
综上所述，数据分析和模型在畜牧业中有着广泛的应用前景。
通过合理收集、清洗和分析畜牧业数据，建立预测模型，可以优化饲养环境、预测生产趋势、预警疾病风险，实现资源优化与环境可持续发展，满足市场需求和消费升级。
畜牧业养殖业务数据统计与分析
畜牧业养殖业务数据统计与分析畜牧业养殖业务数据的统计和分析是农业发展中至关重要的一环。
通过准确的数据统计和深入的分析，有助于对畜牧业养殖业务的发展趋势和问题进行全面评估，进而采取相应的措施，提升畜牧业养殖业务的效益和可持续发展能力。
本文将介绍畜牧业养殖业务数据统计与分析的重要性，以及一些常用的统计指标和分析方法。
一、畜牧业养殖业务数据的重要性畜牧业养殖业务数据统计的重要性不言而喻。
首先，数据统计可以帮助农业部门和相关机构全面了解畜牧业的发展状况。
通过收集和整理各项数据，可以直观地反映出畜牧业养殖规模、品种结构、养殖方式、产量等方面的情况，有助于制定相应的政策和规划。
其次，数据统计能够帮助决策者及时掌握畜牧业市场的需求和变化。
通过对市场需求的统计分析，可以预测市场的发展趋势，调整养殖品种和规模，更好地满足市场需求，提高养殖业的盈利能力。
最后，数据统计有助于发现问题和提出解决方案。
通过对养殖过程中各项数据的统计和分析，可以及时发现和解决问题，比如饲料供应不足、疾病防控不到位等，从而提高养殖效益，减少损失。
二、常用的数据统计指标1. 畜禽养殖量畜禽养殖量是衡量畜牧业养殖规模的一个重要指标。
可以根据不同畜禽的品种和产量，统计每个月或每年的养殖量，并与前期的数据进行对比分析，了解畜禽的数量变化和趋势。
2. 饲养数量饲养数量是反映畜牧业养殖规模和需求的重要指标。
可以统计每个养殖场的饲养数量，并根据不同养殖方式和品种进行分类统计和分析，以了解饲养规模的变化和发展情况。
3. 饲料供应量饲料供应量是畜牧业养殖过程中关键的一个环节。
可以统计每个养殖场的饲料供应量，并根据不同养殖方式和养殖品种进行分类统计和分析，以确定饲料供应是否充足，进而调整养殖规模和饲养方式。
4. 疾病发生率疾病发生率是衡量畜牧业养殖健康状况的重要指标。
可以统计每个养殖场的疾病发生率，并根据不同养殖品种和养殖方式进行分类统计和分析，以了解养殖疾病的发展趋势和原因，并采取相应的预防和控制措施。
畜禽育种场育种资料统计sas_2016_1
过程步——调用SAS系统中已编好的各种过程 来处理和分析数据集中的数据。 —每一个过程步均以PROC语句开始，RUN语 句结束，并且每个语句后均以“;”结束。
• （二）程序的输入、修改调试和运行
SAS程序只能在PGM窗口输入、修改，可在 各行的任何位置开始SAS语句的书写。一个语 句可以连续写在几行中，一行中也可以同时写 上几个语句，但每个语句后面必须用“；”隔 开。
SAS 函数
SAS系统中定义了内容丰富的函数， 它主要用于编辑程序，特别是在建立 SAS数据集的数值计算和数据处理中， 利用函数可以帮助用户直接计算出所需 的函数值，从而简化运算程序，减少运 算时间。所有的SAS函数均可用在数据 步中。
SAS 函数
1、一般形式 y = 函数名( x 或 x 的表达式)
软件有效期内才能运行
OUTPUT（SAS结果输出窗口） LOG（SAS日志窗口，随着SAS语句的执行， 显示出SAS系统的信息和已执行的语句） PGM（SAS程序编辑窗口） （二）退出
退出
SAS常用功能键
• 按功能键“F9”，激活Keys窗口，可查看功能 键的定义。
三、SAS中的常量、变量、函数和表 达式
SAS结构化语句
* If Then Else
Data Temp; Input score@@; If score<60 then class=2; Else class=1; Cards; 68 43 57 44 81 66 44 56 76 92 ; Proc print; Run;
当一个程序输入完后，发送程序的命令为F10 功能键或SUBMIT。当程序发送到SAS系统后， PGM的程序语句全部自动清除，LOG窗口将逐 步记下程序运行的过程和出现的错误信息（用 红色提示错误）。 —如果过程步没有错误，运行完成后，通常会 在OUTPUT窗口打印出结果 —如果程序运行出错，则需要在PGM窗口用 RECALL（或F9）命令调回已发送的程序进行 修改。
畜牧业统计监测数据质量分析
畜牧业统计监测数据质量分析展开全文统计监测工作是畜牧业最重要的基础性工作。
为贯彻落实农业部、省级会议精神和市局畜牧生产统计监测预警工作安排，进一步加强畜禽生产动态监测和分析预警，固安县切实提高对统计工作重要性的认识，将畜牧生产统计监测预警工作作为最重要的基础性工作来抓，建设完备的工作体系，提高统计监测队伍人员素质，确保统计监测数据及时、准确、真实、完整。
本县自2008年开始承担农业部饲料及畜产品价格周报监测工作，以后陆续承担蛋鸡养殖企业月报监测、肉羊生产月报监测和畜产品市场交易量监测。
现将近几年畜牧业统计监测工作总结汇报如下：1主要做法1.1建立组织加强领导为确保监测调查工作有人管，有人做，确保各项工作任务能够落到实处，本县成立了由主管局长任组长，畜牧站、各乡（镇）畜牧水产站站长为成员的畜牧生产统计监测预警工作领导小组。
加强对此项工作的组织领导，分解任务，把责任落实到每个环节和每个人。
1.2严把“三关”确保数据质量为确保数据信息的真实性，重点严把“三关”。
一是严把统计关。
按照“依法统计、分级负责”和“谁出数、谁负责”的原则，对容易出错的地方进行集中会审，确保了数据信息的真实可靠。
在畜产品及饲料价格周报信息采集时，要注意有些商品价格没有代表性。
要给上级提供可参考价格，应考虑多方面因素，采报平均价格。
在农贸市场上同样规格、同样质量的商品在市场不同位置价格差异有时也会比较大。
需要多走几个摊位，多询问几个价格，才能及时、准确地提供准确的市场价格信息。
二是把好审核关。
每次调查时，都要按照审核的要点和要求，审核数据之间的逻辑关系和平衡关系是否相符，发现问题及时核实。
三是严把上报。
为提高价格监测工作的质量，采报价人员严格遵守采报价时间，认真选择采价点，按照上级要求，能够全面、及时地采集并上报各类监测品种价格信息，未发现迟报、漏报、瞒报等现象。
1.3制定管理制度用制度约束统计监测人员2012年本县被纳入全国100个肉羊定点监测县，全县确定5个行政村、15户作为定点监测对象。
全球畜牧业数据分析报告(3篇)
第1篇一、摘要畜牧业是全球重要的食品来源之一，对全球粮食安全和经济发展具有重要意义。
本报告通过对全球畜牧业数据的分析，旨在揭示全球畜牧业的发展现状、趋势和挑战，为相关决策者和从业者提供参考。
二、数据来源与处理本报告数据来源于联合国粮食及农业组织（FAO）、世界银行、国际畜牧生产者协会（IFIP）等权威机构。
数据主要包括全球畜牧业生产、消费、贸易、投资等方面的数据。
在数据处理过程中，我们对数据进行清洗、整合和标准化，确保数据的准确性和可靠性。
三、全球畜牧业发展现状1. 生产规模全球畜牧业生产规模庞大，涵盖了牛、羊、猪、家禽等多种动物。
据统计，2019年全球畜牧业总产量约为5.3亿吨，其中肉类产量约为4.4亿吨，奶类产量约为1.9亿吨。
2. 生产结构全球畜牧业生产结构呈现多样化趋势。
发达国家以集约化、规模化养殖为主，发展中国家则以家庭养殖和传统养殖为主。
在肉类生产中，猪肉产量占比最高，其次是牛肉和禽肉。
3. 生产区域分布全球畜牧业生产区域分布不均。
欧洲、北美洲和南美洲是畜牧业生产的主要区域，亚洲和非洲的畜牧业发展相对滞后。
四、全球畜牧业发展趋势1. 生产规模扩大随着全球人口增长和消费水平提高，畜牧业生产规模将进一步扩大。
预计到2030年，全球畜牧业总产量将超过6亿吨。
2. 生产结构优化为了提高畜牧业生产效率和降低环境污染，全球畜牧业生产结构将不断优化。
发达国家将继续推进集约化、规模化养殖，发展中国家将逐步提高养殖技术水平。
3. 贸易格局变化全球畜牧业贸易格局将发生变化。
随着新兴经济体畜牧业的发展，亚洲和非洲等地区的肉类和奶类产品出口将逐步增加。
五、全球畜牧业面临的挑战1. 环境污染畜牧业生产过程中，大量排放的温室气体和有机污染物对环境造成严重影响。
为应对这一挑战，全球畜牧业将加大环保投入，提高资源利用效率。
2. 食品安全畜牧业生产过程中，食品安全问题不容忽视。
为保障食品安全，全球畜牧业将加强动物疫病防控，提高产品质量。
牧场管理数据分析报告(3篇)
第1篇一、引言随着我国农业现代化进程的加快，牧场管理作为畜牧业的重要组成部分，其重要性日益凸显。
为了提高牧场管理水平，实现牧场经济效益的最大化，对牧场管理进行数据分析具有重要意义。
本报告通过对牧场管理数据的收集、整理和分析，旨在为牧场管理者提供决策依据，优化牧场管理，提高牧场经济效益。
二、牧场管理数据概述1. 数据来源牧场管理数据来源于牧场生产、经营、财务等各个方面的原始记录，包括牧场人员、设备、生产资料、产品销售、成本费用等。
2. 数据类型牧场管理数据类型主要包括以下几种：（1）人员数据：牧场人员数量、年龄、性别、学历、工种等。
（2）设备数据：牧场设备数量、型号、购置时间、折旧情况等。
（3）生产资料数据：饲料、种子、农药、化肥等消耗量。
（4）产品销售数据：产品产量、销售额、销售渠道、客户满意度等。
（5）成本费用数据：生产成本、管理费用、销售费用、财务费用等。
三、牧场管理数据分析1. 人员数据分析（1）人员结构分析：通过分析牧场人员年龄、性别、学历等结构，了解牧场人员整体素质，为招聘和培训提供依据。
（2）人员效率分析：计算人均产量、人均销售额等指标，评估牧场人员工作效率。
2. 设备数据分析（1）设备利用率分析：通过分析设备运行时间、故障率等指标，评估设备运行状况。
（2）设备更新换代分析：根据设备使用年限、性能等因素，评估设备更新换代需求。
3. 生产资料数据分析（1）饲料消耗分析：分析饲料消耗量、饲料成本等指标，为优化饲料配方提供依据。
（2）种子、农药、化肥等消耗分析：分析消耗量、成本等指标，为降低生产成本提供依据。
4. 产品销售数据分析（1）产品产量分析：分析产品产量、增长率等指标，了解牧场生产状况。
（2）销售额分析：分析销售额、增长率等指标，了解牧场经济效益。
（3）销售渠道分析：分析不同销售渠道的销售额、占比等指标，为优化销售策略提供依据。
5. 成本费用数据分析（1）生产成本分析：分析生产成本构成、成本控制措施等，为降低生产成本提供依据。
畜牧场育种数据统计分析
0.847488 0.718236 0.683016 4.51192 10 df SS 1 8 9 Coefficients -115.375 2.546875 415.1406 162.8594 578 Standard Error 40.63234 0.56399 t Stat -2.83949 4.515816 P-value 0.021829 0.001961 MS 415.1406 20.35742 F 20.39259 Significance F 0.001961
Regression Residual Total Intercept 胸围（x）
2.2 多元线性回归
• 有人测定了18头猪的背膘厚(BF, cm)，眼肌面积 (LA, cm2)，后腿比例(LEG, %)，肥育期日增重 (GAIN, g)和胴体瘦肉率(LEAN, %)5项指标，数 据如下表。 试求胴体瘦肉率(LEAN, %)对背膘厚(BF, cm)， 眼肌面积(LA, cm2)，后腿比例(LEG, %)，肥育 期日增重(GAIN, g)的多元回归方程。
Anova: Two-Factor Without Replication SUMMARY Count Sum Average Variance
A1
A2 A3
3
3 3
156
171 141
52.00
57.00 47.00
1.00
1.00 4.00
A4
B1 B2
3
4 4
129
194 203
43.00
48.50 50.75
20.4
24.9 23.6 21.8 20.9 19.9 18.6
250
280 310
18.1
养殖业务数据的统计和分析方法
养殖业务数据的统计和分析方法养殖业务数据的统计和分析是现代养殖业管理中不可或缺的一部分。
通过对养殖业务数据的系统统计和深度分析，可以帮助农场主和经理们制定科学的决策，提高养殖业务的效益。
一、数据采集和整理养殖业务数据的采集是数据统计和分析的前提，只有准确的数据才能得到可靠的结果。
在养殖过程中，可以采集到的相关数据包括：养殖周期、批次数、养殖种类、饲料投放量、养殖密度、死亡率等。
这些数据可以通过传感器、监测设备、人工记录等方式进行采集。
采集到的数据需要经过整理和清洗，去除异常值和误差，确保数据的准确性。
同时，还可以通过建立数据库的方式，将数据存储和管理起来，方便后续的分析和应用。
二、常用的数据统计方法对养殖业务数据进行统计可以帮助我们了解养殖业务的基本情况和运行状态。
常用的统计方法包括：频数统计、平均数统计、标准差统计、比例统计等。
频数统计可以统计养殖业务中不同事件发生的次数，比如不同批次的数量、饲料投放量的次数等。
通过频数统计还可以观察到养殖业务中的异常现象，比如死亡率异常高的批次等。
平均数统计可以帮助我们计算出养殖业务中一些重要指标的平均水平，比如养殖周期、饲料投放量的平均值等。
通过比较不同批次的平均值，可以得出一些对养殖效益有重要意义的结论。
标准差统计可以衡量养殖业务数据的波动程度，进一步了解养殖业务的风险情况。
标准差较大的数据说明养殖业务存在较大的不确定性，需要采取相应策略来降低风险。
比例统计可以帮助我们计算出不同因素在养殖业务中所占的比重，比如不同饲料种类的比例、不同养殖种类的比例等。
通过比例统计，我们可以了解到不同因素对养殖业务的影响程度，从而做出相应的决策。
三、深度分析方法除了基本的统计方法，深度分析方法可以帮助我们挖掘数据背后的隐藏信息，发现潜在的规律和趋势。
回归分析是一种常用的深度分析方法，可以找出数据间的相关关系。
通过回归分析，可以研究养殖业务数据与其他因素（比如饲料成本、气候条件等）之间的关系，从而预测未来可能发生的情况。
畜牧业养殖业务数据统计与分析
畜牧业养殖业务数据统计与分析畜牧业作为农业的重要组成部分，对于国民经济和农村发展都具有重要意义。
为了有效管理畜牧业养殖业务，数据统计与分析成为不可或缺的工具。
本文将介绍畜牧业养殖业务数据统计与分析的重要性，并探讨如何进行有效的数据统计与分析。
一、畜牧业养殖业务数据统计的重要性1. 了解行业发展情况通过对畜牧业养殖业务数据的统计，可以清楚地了解行业的发展趋势和特点。
比如，可以分析养殖品种的变化情况、养殖规模的扩大或缩小程度，以及民众对畜产品需求的变化等。
这些数据可以为政府决策部门提供依据，调整农业政策，促进畜牧业的健康发展。
2. 制定科学的养殖计划养殖业务的数据统计为制定科学的养殖计划提供了依据。
通过对生产数量、销售额以及供需状况等数据的统计，可以预测养殖业的前景，并相应地制定生产目标和销售策略。
这样可以提高畜牧业的竞争力，促进养殖业务的可持续发展。
3. 发现问题并及时处理数据统计可以帮助我们及时发现畜牧业养殖业务中存在的问题，并采取措施进行处理。
比如，通过对生产成本、养殖环境和动物健康状况等数据的统计，可以发现养殖成本过高、环境污染严重或动物疾病多发等问题，及时采取相应的改进措施，确保养殖业务的顺利进行。
二、畜牧业养殖业务数据统计与分析方法1. 数据收集数据统计的第一步是收集相关的数据。
可以通过调查问卷、行业报告、市场调研等方式，收集畜牧业养殖业务的相关数据。
这些数据可以包括养殖数量、销售额、进出口情况、价格指数等。
2. 数据整理与归纳收集到的数据需要进行整理和归纳，以便更好地进行分析。
可以使用Excel等电子表格软件对数据进行整理和处理，将数据分门别类、分类别，便于后续的数据分析工作。
3. 数据分析数据分析是数据统计的重要环节。
可以运用统计学的方法对数据进行分析，比如计算平均值、标准差、相关系数等，以获取有关养殖业务发展的信息。
此外，还可以采用数据可视化的方式，比如绘制图表、制作统计图等，使数据更加直观、易于理解。
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2.1 一元线性回归
• 现有10只绵羊的胸围（x）和体重（y）的
数据见图13，请进行回归分析。
胸围（x）
体重（y）
68
50
70
60
70
68
71
65
71
69
71
72
73
71
74
73
76
75
76
77
Multiple R R Square Adjusted R Square Standard Error Observations ANOVA
Source of Variation Rows Columns Error
4 194 4 203 4 200
48.50 50.75 50.00
SS
df
332.25
3
10.5
2
3.5
6
MS 110.75
5.25 0.58
39.00 30.92 42.00
F 189.86
9.00
P-value 0.00 0.02
4
5
5
4
SS
68.96 63.2
Sum Average Variance
60
10
4
32
8
2
72
12
2
48
9.6
4.3
52
13 3.333333
df
4 20
MS
F
P-value F crit
17.24 5.455696 0.003889 2.866081 3.16
Total
132.16
24
1.2 双向交叉分组无重复资料
MS
14.836 127.911 45.1842 4.6066
F
P-value
F crit
3.220 0.035576266 2.901117568 27.766 4.9187E-09 2.901117568 9.808 5.11452E-07 2.188762949
Total
982.31
47
2 数据回归分析
F crit 4.76 5.14
Total
346.25 11
1.3双向交叉分组有重复资料
• 为了考察饲料中钙和磷的含量对仔猪的生 长发育影响，将钙（A）和磷（B）在饲料 中的含量各分为4个水平进行试验，每个水 平组合3头猪，经2个月的饲养试验，得仔 猪增重结果见表。试分析钙和磷及它们之 间的交互作用对仔猪生长发育的影响。
33.5
24.6
19.5
A4
34.5
29
27.5
18.5
31.4
27.5
26.3
20
29.3
28
28.5
19
ANOVA Source of Variation
Sample Columns Interaction Within
SS
44.51 383.73 406.65 147.41
df
3 3 9 32
Regression Residual Total
Intercept 胸围（x）
0.847488 0.718236 0.683016
4.51192 10
df 1 8 9
Coefficients -115.375 2.546875
SS 415.1406 162.8594
578 Standard Error
Anova: Two-Factor Without Replication
SUMMARY
Count Sum
A1
3 156
A2
3 171
A3
3 141
A4
3 129
Average 52.00 57.00 47.00 43.00
Variance 1.00 1.00 4.00 1.00
B1 B2 B3 ANOVA
• 试求胴体瘦肉率(LEAN, %)对背膘厚(BF, cm)， 眼肌面积(LA, cm2)，后腿比例(LEG, %)，肥育 期日增重(GAIN, g)的多元回归方程。
猪号 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18
背膘厚 4.68 4.70 3.74 3.56 2.56 3.42 3.32 2.86 2.56 2.80 2.69 3.42 3.45 3.42 3.48 2.95 2.07 2.02
40.63234 0.56399
MS 415.1406 20.35742
t Stat -2.83949 4.515816
F 20.39259
P-value 0.021829 0.001961
Significance F 0.001961
2.2 多元线性回归
• 有人测定了18头猪的背膘厚(BF, cm)，眼肌面积 (LA, cm2)，后腿比例(LEG, %)，肥育期日增重 (GAIN, g)和胴体瘦肉率(LEAN, %)5项指标，数 据如下表。
• 有4个品种猪（A因素），每品种3头，分别 饲用一种配合饲料（B因素），3个月的增 重结果见图，试进行方差分析以研究品种 与饲料对猪的增重影响。
因素
B1
B2
B3
A1
51
53
52
A2
56
57
58
A3
45
49
47
A4
42
44
43
Anova: Two-Factor Without Replication
品种号
产仔数
1
8
13
12
9
9
9
2
7
8
பைடு நூலகம்
10
7
3
13
14
10
11
12
12
4
13
9
8
8
10
5
12
11
15
14
Anova: Single Factor
SUMMARY Groups
ANOVA Source of Variation
Between Groups Within Groups
Count
1
6
2
4
3
6
畜牧场育种数据统计分析 (2)—EXCEL应用高级
实习目的
• 利用EXCEL进行 • 单因素、多因素、重复数据方差分析 • 一元、多元回归分析 • 线性、非线性拟合
1 方差分析
• 单项分类资料 • 双向交叉分组无重复资料 • 双向交叉分组有重复资料
1.1 单项分类资料
• 有5个不同品种的若干头母猪的窝产仔数资 料见表8，试检验不同品种母猪平均窝产仔 数的差异显著性。
眼肌面积 18.09 18.03 24.57 26.50 27.75 30.86 26.78 27.82 27.75 28.80 26.11 25.36 24.98 25.02 23.45 26.08 32.23 33.28
后腿比例 25.31 25.20 27.49 27.84 29.54 27.12 29.59 29.06 29.37 29.12 30.08 27.32 27.54 26.83 27.28 30.50 30.51 30.82
表 不同钙磷用量的试验猪增重结果
（单位：kg）
A
B
C
D
E
B1
B2
B3
B4
A1
22
30
32.4
30.5
26.5
27.5
26.5
27
24.4
26
27
25.1
A2
23.5
33.2
38
26.5
25.8
28.5
35.5
24
27
30.1
33
25
A3
30.5
36.5
28
20.5
26.8
34
30.5
22.5
25.5