9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 37 24 26 30 47 30 32 30 28 26 24 21 30 32 2.4 2.0 1.4 2.4 2.0 2.4 2.3 2.6 1.5 1.6 2.2 2.3 2.6 2.0 2.0 2.3 2.5 1.6 1.8 2.4 2.1 1.5 2.5 1.2 1.0 2.3 1.6 1.7 6.68 5.00 2.84 6.12 5.93 5.13 5.85 6.37 2.96 3.98 5.95 5.13 6.29 5.74
aDbHcLAI?cwd两边取以e为底的对数得到 对于
lnLAI?lna?blnD?clnH?dlnCW
利用相应的变换下的实验数据就可以做多元回归模型，变换后的数据如下：
此时做多元回归模型得到如下结果：
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由此看到3个回归系数在0.05显著性水平下均为显著的，拟合的回归方程P-value非常小，说明方程非常显著，并且R方为0.8823也说明了回归方程拟合的比较好。
实验数据的残差图如下：
因为如果多元回归模型的假设成立，从理论上可以证明残差相互独立，并且近似服从均值为0，方差为1的标准正态分布，故残差图中的散点应该随机的分布在-2到+2的均匀带状条里，从上面的残差图可以看出残差基本随机落在-2到+2的均匀带状条里
综上所述，可以得到蚊母的回归模型（保留4位小数）为：
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lnLAI??0.1435?0.3180lnD?1.1961lnH?0.2295lnCW
0.8663D0.3180H1.1961LAI?CW0.2295两边同时以e为底取对数就得到了蚊母的L计算公式：
5.1.2 灌木、草本藤本叶面积指数与高相关性分析及模型建立方法
张莹等人对4种灌木和草本植物使用浸水法和模拟降水法进行了小区实验，结果表明随着灌木生长时间的增加，植物的株高、分蘗、分枝、覆盖面积都会逐渐增加，其茎叶对降水的截留作用也相应逐渐增强，表面灌木的冠幅、株高与降水截留量呈正相关的关系。以植物协调生长为理论依据，灌木草本对于单一物理指标的相关关系通过spearman相关性分析严重，因此关于一元回归模型以草本植物中的阔叶麦冬为例做线性拟合。
即表明L值和高度H的关系为：L=-3.368+26.347H
拟合度R-squared: 0.8817，R2越靠近1，说明拟合的越好，方程的回归系数远小于0.05说明非常显著。并做出拟合图和残差图如下：
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其中大浅红色区域表示95%置信区间，可以看到除了一个点外，其他点都在其中，靠近拟合直线比较窄的区域为mean stracture置信区间，点到直线的连线表示差值。
通过观察残差图，发现残值在区间[-2，2]间，成带状均匀分布。方程式的建立都经历了绘制散点图或残差图、计算相关系数、相关系数显著性测定、拟合线性回归方程和对回归方程进行F测验和t测定5个步骤，决定系数R2是判定一个线性回归直线的拟合程度，用来说明用自变量解释因变量变异的程度(所占比例)，越接近1拟合程度越好，回归直线是不能向两端无限延伸的，因自变量超出一定的范围所估测的因变量可能与事实不符，因此在所有的回归模型中都列出了本次试验所测样本的冠幅、胸径和株高的测量范围，作为以后预测的参考。
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