NRC(2012)猪饲料成分表的深度分析及饲料能值的模型构建 - 图文

2.3、饲料中代谢能(ME)回归模型的构建

2.3.1 “玉米及其加工派生原料”饲料的ME的回归模 型

R2=0 8882~00.7231 C.V.=6 21~88.76%0.8882 6.21

22.33 饲料中代谢能(ME)回归模型的构建

2.3.2 “大豆及其加工派生原料”饲料的ME的回归模 型

R2=0.9994~0.8727 C.V.=0.84~5.98%

2.3 饲料中代谢能(ME)回归模型的构建

2.3.3 饲料ME的回归模型的应用

可以利用获得的回归模型，预测出的97号、101号及102

号饲料的代谢能ME值。

采用ME14大豆类（式(51)）模型计算得到3种饲料代谢能分别为 3435,3850及3862kcal/kg，而该3种对应的消化能计算得到的分别为

3861、4163及4127kcal/kg，符合代谢能低于消化能的基本规律，且分

别的代谢率为89.0%，92.5%及93.6%，体现了不同饲料间的差异性，

表明通过预测模型推算的3种饲料的消化能及代谢能基本可行

2.3 饲料中代谢能(ME)回归模型的构建 2.3.4 DE回归模型与ME回归模型的比较

对具有相同自变量的回归模型的变量系数对比发现，预测 ME与ME的模型的主要差别在于变量x2的系数差异明显， 而

其他变量的系数甚至截距数值都非常接近。例如，就DE01玉

米类模型(式(19))与ME01玉米类模型(式(38))比较，两者的回归

系数(均取2位有效数)的对比为：

-13620/-13594， 213.92/213.59； – 20.70/-27.46；98.82/98.76；-21.61/-21.59；

-14.66/-14.63； 55.46/55.56；-19.53/-19.50；-77.46/-77.45; 28.26/28.37；

2.08/2.11； 149.84/149.74。