我看到一篇关于叶氮素状况与光谱特性的文献。作者在拔节期、孕穗期、抽穗期、开花期、灌浆初期、灌浆中期和灌浆末期分别建立了回归方程。作者在”小结与讨论”中，这样写到：”单个生育时期最佳回归方程的决定系数为X.XX ，并不高于全生育期的决定系数，说明分生育时期建立回归模型并没有提高模型的精度。因此，可以建立一个统一的适用于全生育期的小麦氮素监测模型。”

现在想和大家探讨”小结与讨论”中的这句话。回归方程的决定系数的大小直接反映的是数据拟合度。决定系数越大，即表明数据拟合度越高。当数据拟合度 均高于某个值时，如0.900，两组或多组数据的回归方程是否可以统一起来呢？我个人认识，回归方程拟合度与方程统一没有直接联系。也就是说，拟合度高是 方程统一的前提条件，而能否统一方程则取决于回归系数检验。

至于如何进行回归系数检验，我也在”如何检验两组回归系数之间的差异 性“中进行了介绍。你也可以在UCLA的网页中找到。 我在”不同株型小麦干物质积累与分配对氮肥响应的动态分析”使用了一种方法，叫”残差平方和简化测验(sum of square reduction test, SSRT)”，这种方法是比较参数组间的差异，还非单个参数的差异，你可以在这里找到（点 我）。我还找到一种”approximate F-test”方法，你可以参考文献”Wheat Grain Yield Response to N Application Evaluated through Canopy Reflectance“。 你需要哪种方法还要具体分析，大体可分为线性回归参数比较和非线性回归系数比较，SSRT就属于非线性的。在”Statistical methods in agriculture and experimental biology”一书的第九章和第十章有详细的描述，有意可详读。

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