王 偉
(青海省大通種牛場,青海 西寧 810102)
大通牦牛是中國農(nóng)科院蘭州畜牧與獸藥研究所和青海省大通種牛場培育成功的牦牛新品種[1]。對大通牦牛體尺與體重相關(guān)性分析未見報道。然而研究牦牛體重與體尺的相關(guān)與回歸在大通牦牛上有著很重要的意義。在以往的畜牧獸醫(yī)工作中,無論是品種資源調(diào)查、選種選配,或者是計算日糧、考慮用藥量等等,都需要了解牛的體重。實(shí)稱牛的體重一般不易做到,尤其是在牧區(qū)更難做到,但根據(jù)牛的體尺來估算牛的體重是可靠易行的簡便方法。在實(shí)際工作中發(fā)現(xiàn),如把每個年齡段的樣本合在一起分析,體重與體尺的相關(guān)系數(shù)差異性不顯著,說明不同的年齡和性別體重與體尺的相關(guān)系數(shù)也有差異,為此按年齡和性別分別進(jìn)行分析,旨在為以后實(shí)際工作中估測體重把誤差控制在最小的范圍內(nèi)。
1.1 材料來源與樣本
青海省大通種牛場2011年11月測定31頭大通牦牛1.5歲公牛。體重是空腹進(jìn)行稱重。為了便于描述,將體重、體斜長、體高、胸圍、管圍5個指標(biāo)用下列大寫字母代替,分別為TZ、TXC、TG、XW、GW。
1.2 統(tǒng)計方法
所得數(shù)據(jù)采用Spss17.0程序Pearson和Linear過程[5]進(jìn)行處理。
1.2.1 Pearson相關(guān)系數(shù)分析計算模型
式中,R為Pearson相關(guān)系數(shù),數(shù)值介于-1~1之間。當(dāng)R值為正數(shù)時為正相關(guān),表示依變量隨自變量的增大而增大;當(dāng)R值為負(fù)數(shù)時為負(fù)相關(guān),表示依變量隨自變量的增大而減小;當(dāng)R值等于0時表示依變量與自變量之間沒有相關(guān)性。X為自變量,Y為依變量。
1.2.2 多元線性回歸分析計算模型
Y=b0+b1X1+b2X2+…+bn+Xn,其中Y為依變量,b0為常數(shù)、b1,b2+…bn,為回歸系數(shù),X1,X2,…Xn,為回歸系數(shù)對應(yīng)的自變量。
2.1 相關(guān)分析
設(shè)TXC、TG、XW、GW的值作為自變量,TZ的值作為依變量。
2.2 回歸分析
分別采用 Linear過程 “Enter”法和“Stepwise”建立多元線性回歸方程,統(tǒng)計結(jié)果見表2和表3。
表1 相關(guān)系數(shù)統(tǒng)計結(jié)果
表2 回歸模型系數(shù)
表3 回歸模型擬合度綜述①
從表2可知,這3個回歸模型分別為:
第1個回歸模型:TZ=-126.519+1.297×TG+0.643×TXC+0.316×XW+6.586×GW
第2個回歸模型:TZ=-126.519+2.499×XW
第3個回歸模型:TZ=-194.740+2.134×XW+7.945×TXC
從表1中可以看出,這3個回歸模型的相關(guān)系數(shù) R分別為0.820、0.603、0.786,擬合度的決定系數(shù) R2值分別為0.673、0.364、0.618,說明線性度較好,尤其第1個回歸模型擬合度的決定系數(shù)R2值就更高,線性度更好。
3.1 通過分析大通牦牛體高、體斜長、胸圍、管圍4個指標(biāo)與體重之間的相關(guān)系數(shù),分別為0.603、0.579、0.453、0.600,說明大通牦牛1.5歲公牦牛體高、體斜長、胸圍、管圍之間存在顯著正相關(guān)。這與窮達(dá)、薛長安的研究結(jié)果一致。
3.2 該研究表明得到了3個估測大通牦牛1.5歲公牦牛體重的回歸模型。表明大通牦牛1.5歲公牦牛體重與體高、體斜長、胸圍、管圍存在明顯的線性關(guān)系,在實(shí)際應(yīng)用中可根據(jù)各回歸模型的R2值大小以及體尺測量的繁瑣程度來對3個模型進(jìn)行選擇。其中最簡單的模型是TZ=-126.519+2.499×XW
3.3 大通牦牛1.5歲公牛體重與體尺指標(biāo)的相關(guān)回歸分析模型在實(shí)際生產(chǎn)中具有重要的意義。牦牛是放牧型動物,活動范圍較為廣,對其稱重較為不便,然而在畜牧獸醫(yī)工作中,無論是品種資源調(diào)查、選種選配,或者是計算日糧、考慮用藥量等都需要了解牛的體重,測量牦牛體尺,通過體重與體尺的回歸模型測算牦牛體重是比較方便可行的方法。
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