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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关键词：数据统计 统计建模 多元线性回归 BP神经网络 线性回归 建模 统计

交叉回归可以试试

范新妍 发表于 2013-4-14 14:17
交叉回归可以试试

快一年了，刚看到，谢谢哈