利用种猪的体尺预测体重的方法技术

本发明专利技术公开了一种利用种猪的体尺预测体重的方法，包括以下步骤：S1.测量体尺：经过测量得出种猪的多个体尺相关的数据，并将上述数据进行记录；S2.构建多变量模型：利用SAS的CANCORR过程进行分析得到体尺数据与体重之间的相关系数，通过SAS的REG过程和GLM过程计算得到多变量的回归方程；S3.根据侧得的体尺数据不同选定不同的多变量的回归方程；S4.利用选定的回归方程进行计算预测体重。利用该方法，可以根据体尺数据对种猪的体重进行预测，所得到的体重数据准确度高，方便进行育种选种工作。

A method of predicting body weight by body size of breeding pigs

The invention discloses a method for predicting body weight by using the body size of breeding pigs, which comprises the following steps: S1. Measuring the body size: the data related to the multi-body size of breeding pigs are obtained through measurement, and the above data are recorded; S2. Building the multi variable model: the correlation coefficient between the body size data and the body weight is obtained by analyzing the cancor process of SAS, and the reg process and GLM process of SAS The regression equation of multivariate was obtained; S3. The regression equation of multivariate was selected according to the body size data; S4. The weight was calculated and predicted by the selected regression equation. By using this method, we can predict the body weight of breeding pigs according to the body size data, and the obtained body weight data has high accuracy, which is convenient for breeding and selection.

【技术实现步骤摘要】
利用种猪的体尺预测体重的方法
本专利技术涉及到畜牧养殖领域的技术，具体是一种通过种猪的体尺估算体重的方法。
技术介绍
在种猪场或进行科学试验时，都要定期测定种猪的体重和体尺，以便了解其生长发育情况。根据猪的体重和体尺数据，既可以正确判断种猪的生长发育好坏，饲养管理是否合理，还可以通过对测量数据进行统计分析，了解种猪的生长发育规律，作为合理培育和选种选配的依据。所以测量种猪的体重和体尺，是猪的养殖产业中不可缺少的一项技术措施。对留作种用的猪，一般要称初生重和断奶体重，并且在6月龄第一次配种和2岁成年时测量体重和体尺。猪的体尺一般只测量体长和胸围两项，因为体长和胸围两项指标足以表示猪的体躯大小，并可以此估测猪的体重。猪的体重应在早晨空腹时进行称重，测量体重时，由于猪的应激大，一直处于活动状态，因此会导致测量数据不准确，同时也增大了工作人员的劳动强度。另一方面因为普通的称重工具通常不便于携带，因此如称重不方便，可根据测量得到的体尺数据进行推算。目前国内、外常用的利用体尺预测体重的公式分别有下面几种：1.兰巨生在1963年提出的预测公式：体重＝75×胸围2×体长-5；2.许振英提出的预测公式：3.姜志华在1993年提出的预测公式：4.Johnson在1994年提出：若预测体重在68Kg以下，则加3.25Kg；若预测体重在68～132Kg范围之内则不变；5.孙宗德提出的预测公式：体重＝-107.96+0.63×胸围+1.15×体长；6.李剑秋在2002年提出预测公式：体重＝-155.29+0.22×体长+1.15×体高+0.95×胸围+0.70×腿围。然而通过上述利用体尺预测猪体重的公式由于缺乏各类体尺数据与体重的相关性的分析，普遍存在准确性偏低的问题，并且由于不区分种猪的品种，给工作人员在如何选择种猪的问题上带来了诸多麻烦。
技术实现思路
本专利技术的一个目的在于提供一种利用种猪的体尺预测体重的方法，其相关性高，提高了得到的体重数据的准确度。为达到上述目的，本专利技术所采取的技术方案是，一种利用种猪的体尺预测体重的方法包括以下步骤：S1.测量体尺：经过测量得出种猪的多个体尺相关的数据，并将上述数据进行记录；S2.构建多变量模型：利用SAS的CANCORR过程进行分析得到体尺数据与体重之间的相关系数，通过SAS的REG过程和GLM过程计算得到多变量的回归方程；S3.根据侧得的体尺数据不同选定不同的多变量的回归方程；S4.利用选定的回归方程进行计算预测体重。其中，所述步骤S1中，体尺相关的数据至少包括体长和胸围。其进一步的改进在于：体尺相关的数据还包括体高或者体高和管围。种猪的胸围、体长、体高和管围都对体重有一定的预测能力，并且胸围和体长的预算能力最高。进一步地，在步骤S2中，当体尺数据为体长、体高、胸围和管围时，所述回归方程为体重＝-51.5262+0.5693×体长+0.3768×体高+0.8721×胸围-1.0387×管围。进一步地，在步骤S2中，当体尺数据为体长、体高和胸围时，所述回归方程为体重＝-67.6904+0.5540×体长+0.3376×体高+0.8763×胸围。进一步地，在步骤S2中，当体尺数据为胸围和体长时，回归方程为体重＝-57.3845+0.6064×体长+0.9396×胸围。本专利技术的另一个目的在于根据种猪的品种不同采取不同的预测方法，其相关性高，提高得到的体重数据的准确度，有助于种猪的选育。为达到上述目的，本专利技术所采取的技术方案是，一种利用种猪的体尺预测体重的方法，包括以下步骤：S1.对需要测量体尺的种猪依据品种特征将种猪分为大白种猪、长白种猪或杜洛克种猪三类并分别用耳号钳做出标记；S2.分别测量各个种猪的体长和胸围的数据，并将上述数据进行记录；S3.通过SAS的REG过程和GLM过程计算得到针对不同品种种猪的多变量的回归方程，根据测得的体长和胸围的数据选定不同的多变量的回归方程；S4.利用选定的回归方程，完成体重预测。进一步地，所述大白种猪的回归方程为体重＝-46.0530+0.6562×体长+0.7989×胸围。进一步地，所述长白种猪的回归方程为体重＝-70.8583+0.6573×体长+0.9978×胸围。进一步地，所述杜洛克种猪的回归方程为体重＝-69.928+0.3763×体长+1.261×胸围。本专利技术的有益效果是：本专利技术所述的利用种猪的体尺预测体重的方法，根据得到的不同种类的体尺数据选择不同的回归方程，以此对种猪的体重进行预测。所得到的体重数据准确度高，方便进行育种选种工作。只需简单测量体尺、不需借助称重工具也能了解种猪的体重，操作简便快捷。本专利技术改善了目前利用体尺预测体重准确性偏低的问题，还通过区分种猪品种，对不同品种的种猪，使用不同的回归方程进行体重的预测，相关性高，准确度高。具体实施方式下面结合本专利技术实施例，对本专利技术的技术方案进行清楚、完整地描述。在下面的描述中阐述了很多具体细节以便于充分理解本专利技术，但是本专利技术还可以采用其他不同于在此描述的其它方式来实施，本领域技术人员可以在不违背本专利技术内涵的情况下做类似推广，因此本专利技术不受下面公开的具体实施例的限制。一种利用种猪的体尺预测体重的方法，其中，所述体尺主要指的是种猪的体长、胸围、体高和管围等数据。体长是从两耳根之间的中点起，沿背线一直量到尾根的长度。胸围即肩胛后围绕体躯一周的长度。体高是耆甲至地面的垂直距离。管围是在种猪正常站立时，左前肢管部最细处的周径。所述方法主要包括以下几个步骤：S0.体尺与体重的相关分析：首先分析简单相关系数和偏相关系数。简单相关系数和偏相关系数均利用SAS软件的CORR过程计算得到，其中在CORR过程中设定PARTIAL参数得到偏相关系数。所述简单相关又称Pearson相关，是表示两变量间的直线关系。当对多个变量的相关性进行分析时，仅仅根据两个变量间的简单相关系数往往不能很好的说明彼此间的相关关系，只有去除其他变量影响的情况下，计算出它们之间的相关系数，才能更好的解释变量间的相关情况，故而还需要计算体重与各体尺性状的偏相关系数，以剔除其他所有变量。表1是体重与各个体尺性状的相关系数。表1性状简单相关系数偏相关系数体长0.72220.3294体高0.60820.1101胸围0.76300.4431管围0.0746-0.1194计算得到的相关系数需要进行假设检验，零假设是(偏)相关系数为零，备则假设是(偏)相关系数不等于零，若P值小于0.05，则接受备则假设，所计算得到的(偏)相关系数有统计学意义。在此利用F检验对(偏)相关系数进行显著性检验，根据所得的相关系数求解出F值，然后根据F分布得到对应的P值。表1中所有的相关系数和偏相关系数经统计检验后，其P值均小于10-4，因此表中数据具有统计学意义。从表1中的结果可以看出体重与体长和胸围的相关程度高于体高和管围性状。接下来，对于体重与各个体尺性状进行典型相关分析。典型相关分析是度量两组变量间的整体相关性，利用典型相关分析研究体重与体尺性状这两类性状之间的关系。利用SAS的CANCORR过程，计算得到两组变量间的简单相关系数，构建出相应的矩阵L阵和M阵(L＝Rxx-1RxyRyy-1Ryx；M＝Ryy-1RyxRxx-1Rxy)，随后求解出两个矩阵的特征向本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种利用种猪的体尺预测体重的方法，其特征在于，包括以下步骤：S1.测量体尺：经过测量得出种猪的多个体尺相关的数据，并将上述数据进行记录；S2.构建多变量模型：利用SAS的CANCORR过程进行分析得到体尺数据与体重之间的相关系数，通过SAS的REG过程和GLM过程计算得到多变量的回归方程；S3.根据侧得的体尺数据不同选定不同的多变量的回归方程；S4.利用选定的回归方程进行计算预测体重。

【技术特征摘要】
1.一种利用种猪的体尺预测体重的方法，其特征在于，包括以下步骤：S1.测量体尺：经过测量得出种猪的多个体尺相关的数据，并将上述数据进行记录；S2.构建多变量模型：利用SAS的CANCORR过程进行分析得到体尺数据与体重之间的相关系数，通过SAS的REG过程和GLM过程计算得到多变量的回归方程；S3.根据侧得的体尺数据不同选定不同的多变量的回归方程；S4.利用选定的回归方程进行计算预测体重。2.根据权利要求1所述的利用种猪的体尺预测体重的方法，其特征在于：步骤S1中，体尺相关的数据至少包括体长和胸围。3.根据权利要求2所述的利用种猪的体尺预测体重的方法，其特征在于：体尺相关的数据还包括体高或者体高和管围。4.根据权利要求3所述的利用种猪的体尺预测体重的方法，其特征在于：步骤S2中，当体尺数据为体长、体高、胸围和管围时，所述回归方程为体重=-51.5262+0.5693×体长+0.3768×体高+0.8721×胸围-1.0387×管围。5.根据权利要求3所述的利用种猪的体尺预测体重的方法，其特征在于：步骤S2中，当体尺数据为体长、体高和胸围时，所述回归方程为体重=-67.6904+0.5540×体长+0.3376×体高+0.8763×胸围。...

【专利技术属性】
技术研发人员：孟庆利，周海深，张军，张钊，李兴元，鲁春刚，武建亮，葛富涛，王超，
申请(专利权)人：北京中育种猪有限责任公司，
类型：发明
国别省市：北京,11