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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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