国家自然科学基金(30872286)
- 作品数：4 被引量：2H指数：1
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- 饲养试验动态指标模型参数差异的统计比较
- 2009年
- 不同处理动态指标的统计比较方法,应视试验目的而定。当研究者只注重处理的最终效果时,可灵活地选用方差或协方差分析法;若重视动态指标变化规律时,应首先采用数学模型方法,将个体动态指标的变化规律用为数不多的模型参数来描述,不同处理间这些参数之差异便反映了动态指标变化规律之差异,考虑到每个参数的估计误差,为提高统计检验的准确度,还有必要引入广义方差分析法。
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- 关键词：统计比较
- 亲缘分组资料的遗传参数估计新方法被引量：2
- 2010年
- 定义了一类比同胞资料更具普遍意义的资料——亲缘分组资料。依然按常规的单因素方差分析法计算该资料的组间均方和组内均方,而采用个体模型推导组间均方和组内均方中所包含的期望育种值和环境效应方差组分,然后直接根据定义来估计遗传参数,并论证利用亲缘分组资料估计遗传参数的充要条件。相对常规的同胞资料,虽然采用个体模型得到了与公畜模型或公畜—母畜模型相同的估计结果,但亲缘分组资料遗传参数估计方法的适用范围将更大。
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- 动态性状育种值的估计(预测)方法探讨
- 2010年
- 为探讨更具一般性的动态性状育种值估计方法,在二步估计法的基础上建立了用于动态性状育种值估计(预测)的数学模型,采用该模型可实现对动态性状育种值的一步估计(预测),并保证估计结果的最优性。按线性与非线性模型两种情况分别论述了动态性状育种值的估计(预测)方法。结果表明:与随机回归模型相比,所提出的数学模型不仅具有明显的优越性,更具一般性;还证明了当每个个体动态性状的观测点一一对应且个体之间不存在亲缘关系时,一步分析法与二步分析法的估计结果相同。
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- 关键词：动态性状育种值数学模型
- 动态指标的非线性最小二乘分析
- 2009年
- 传统的二步分析法由于估计对象不同而无法保证最终的分析结果能满足动态指标(性状)的估计误差平方和最小即估计值的最优性。为提高对动态指标(性状)分析的准确度,重新建立了一类非线性方差分析模型,采用非线性最小二乘分析法不仅实现了对动态指标(性状)的一步分析,而且可以获得模型参数效应的近似最优估计值。非线性最小二乘分析法作为次级样本含量不等资料最小二乘分析法的一般形式,具有广泛的应用价值。
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