《表4 分类函数系数：沙漠沙地风沙与湖相沉积物粒度判别方法及环境指示意义》

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《沙漠沙地风沙与湖相沉积物粒度判别方法及环境指示意义》

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组均值均等性检验显示，4个变量的显著性概率均小于0.05（表2），表明Mz、Sd、SK和Kg的组均值有显著的差异，拒绝原假设，说明4个变量对函数的正确分类都起到了作用。判别函数的显著性检验结果表明，Wilk’λ值很小，为0.534，卡方统计量为134.166，自由度为4，显著性概率远远小于0.05（表3）。所以，建立的判别函数有意义。由协方差相等的Box’s M检验结果可知，Box’s M统计量为159.343，远大于0.05，可认为各类协方差矩阵相等，这意味着能够得到满意的判别结果。同时，F检验的显著性概率远小于0.05，表明函数的判错率很小。方差贡献率（表3）可以用来解释所得判别函数的贡献量，判别函数1的方差贡献率为100%，利用判别函数1就可完成所有样品的判别。结构矩阵（表3）可表明判别变量和其函数之间的相关性，由大到小排序依次为Mz(0.971）、Sd(0.357）、Kg(0.299）和SK(-0.195）。这可能是由于干旱环境下的风沙沉积和湖相沉积平均值和分选性差异明显，与塔克拉玛干沙漠风水复合地貌的研究中出现的情况相符[34]。表4给出了判别函数最终的系数和常数项，可得到的判别函数1和判别函数2分别为：