四川化肥施用量数据分析李梅(北方民族大学 宁夏银川)摘要:本文对1990年到2017年的四川化肥施用量进行数据分析发现,通过散点图发现两者之的英语翻译

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四川化肥施用量数据分析李梅(北方民族大学 宁夏银川)摘要:本文对1990年到2017年的四川化肥施用量进行数据分析发现,通过散点图发现两者之间存在相关的关系,给人一个感性的印象。要确认两者是否真正相关必须要有客观的数字。这就是相关系数。对此我用回归分析对数据进行分析和未来预测。关键词:化肥总施用量;散点图;一元线性组合
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Sichuan fertilizer consumption data analysis Li Mei <br>(Northern University for Nationalities, Yinchuan) <br>Abstract: The application rate of fertilizer Sichuan Province from 1990 to 2017 for data analysis found that there is correlation between the two was found by a scatter plot, giving a sensual impression. To confirm whether the two must be related to the real objective numbers. This is the correlation coefficient. I am using regression analysis of data for analysis and future predictions. <br>Key words: The total amount of chemical fertilizer; scattergram; unitary linear combination
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Li Mei, Data Analysis of Fertilizer Application in Sichuan<br>(Northern National University Ningxia Yinchuan)<br>Abstract: This paper analyzes the amount of fertilizer applied in Sichuan from 1990 to 2017 and finds that there is a correlation between the two through scatterplots, giving an emotional impression. Objective numbers are required to confirm whether the two are truly relevant. This is the correlation coefficient. To this, I use regression analysis to analyze the data and future forecasts.<br>Keywords: Total fertilizer application; scatter plot; one-yuan linear combination
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Data analysis of chemical fertilizer application in Sichuan Li Mei<br>(Northern University for Nationalities Yinchuan, Ningxia)<br>Abstract: Based on the data analysis of chemical fertilizer application in Sichuan from 1990 to 2017, this paper finds that there is a correlation between the two, which gives a perceptual impression. To confirm whether the two are really related, there must be objective figures. This is the correlation coefficient. I use regression analysis to analyze the data and predict the future.<br>Key words: total application amount of chemical fertilizer; scatter diagram; linear combination of one variable
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