摘要：農作物在實際生長的過程中會受到多方面因素的影響，很大程度上決定了農作物生產產量，線性回歸分析法作為分析多個自變量與因變量之間關系的模型,能夠分析出農作物生長過程中的各個因素與產量之間的聯系。文章以小麥種植為例，采用線性回歸分析法分析溫度、光照影響因素與小麥產量之間的線性關系，為促進農業種植的科學化、合理化管理提供依據。

　　關鍵詞：線性回歸分析；農業種植；農業生產

　　1線性回歸分析概念線性回歸分析主要是指根據一個或者多個自變量的變化情況來預測與其相關的隨機變量的未來變化及走勢的一種數學分析方法，從而分析及預測出所需的數據。線性回歸分析主要分為一元線性回歸分析以及多元線性回歸分析，其區別在于一元線性回歸分析僅有一個因變量，多元線性回歸分析有多個因變量。對于一元線性回歸分析來講，要想準確預測出所需的數值，自變量與因變量之間應該滿足以下3點要求：其一、自變量與因變量的值之間彼此獨立，服從正態分布；其二、沿回歸線方向的不同自變量下因變量值的方差相同；其三、因變量與自變量之間呈現線性相關。多元線性回歸分析由于涉及到多個自變量，因此分析起來較為復雜，一般借助計算機來實現。

　　2線性回歸分析法在農業生產中的作用

　　2.1有效促進農業科學化管理，提升產量

　　在農作物實際生長的過程中，農作物的長勢會受到陽光、雨水、種植者們的人為管理等多方面因素的影響，這些因素在很大程度上決定了農作物的產量，通過線性回歸分析可以有效幫助農業工作者分析出不同影響因素條件下的農作物生產產量，并且能夠得出農作物產量最大化的情況下農作物的生長條件。此時，農業種植者就可以人為為農作物提供科學化的生長環境，對農作物進行良好的管理，從而能夠有效提升農作物的生產產量。

　　2.2有效幫助農業種植者發現并解決種植問題

　　不同的生長條件不僅會影響農作物的產量，還很有可能導致農作物出現生病、壞死等情況，從而極大地降低其生產產量。最主要的解決方式就是找到根源所在，并且從源頭上采取措施改善農作物生長條件。但是在實際種植的過程中，由于農作物生長所涉及的影響因素過多，從而大大加大了找出問題根源的難度。通過線性回歸分析實驗，可以模擬出不同生長條件下農作物的生長情況，幫助農業種植者有效找出農作物生長的問題所在，并有針對性地人為改善農作物的生長條件，促進農作物良好生長。

　　3線性回歸分析法

　　在農業生產中的實際應用在眾多農作物中，小麥作為人們日常生活中必不可少的主食之一，在我國每年的種植量一直名列前茅，對我國居民的正常生活給予了最基本的保障。因此，為進一步闡述線性回歸分析在我國農業生產中的實際應用，本文以寧夏銀川地區的小麥生產作為主要的研究對象，通過線性回歸分析法分析出小麥生長的影響因素與小麥產量之間具體的影響關系。

　　3.1自變量選取

　　小麥是南方諸多地區主要種植的經濟作物之一，并且大多數的小麥種植區為灌溉區，有充足的水源，與此同時，小麥實際生長過程中天氣因素對于其生長來講具有十分重要的影響作用。由于小麥種植的過程中會受到多種復雜因素的影響，且大多數小麥種植地都能夠保證有較為充足的水源，因此，本文僅將小麥生長的溫度、光照時間作為研究小麥生長的因變量，其余因素暫不做考慮。

　　3.2因變量選取

　　本文將小麥的生產產量作為研究的因變量，分析其不同溫度及光照時長下，小麥生產產量的變化及趨勢。

　　4結束語總之，農作物生產產量與其生產條件息息相關，大部分影響因素都與生產產量之間呈線性關系。為此，農業種植者應該提升有關農業管理方向的數據分析意識，善于應用線性回歸分析方法分析及總結出某種農作物在不同生長條件下的產量，科學有效地采取相關對策促進農作物產量的提升，與此同時，在農作物種植過程中所遇到的難題也應多用數學分析方法來快速找出問題的根源所在，從而有針對性地人為改善農作物的生長環境，最大化提升農作物的生產產量，這對于我國農業經濟的長期穩定發展來講具有十分重要的作用。

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　　李晶