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作物品种区域试验中品种均值估计的模型和方法——算术平均值、加权最小二乘估值和BLUP的比较
被引量：
10
1
作者
张群远
孔繁玲
杨付新
《作物学报》
CAS
CSCD
北大核心
2003年第6期884-891,共8页
针对作物区域试验中的品种均值估计问题 ,根据混合线性模型的一般原理 ,总结和提出多种加权最小二乘估计(WLSE)和最佳线性无偏预测 (BLUP)的方法 ,推导了这些方法的平衡数据计算简式 ;同时 ,利用 14套 2年多点的棉花区试资料和一套 4年...
针对作物区域试验中的品种均值估计问题 ,根据混合线性模型的一般原理 ,总结和提出多种加权最小二乘估计(WLSE)和最佳线性无偏预测 (BLUP)的方法 ,推导了这些方法的平衡数据计算简式 ;同时 ,利用 14套 2年多点的棉花区试资料和一套 4年多点的棉花品种试验对这些方法的预测效果进行验证比较。结果表明 ,与算术平均值相比 ,以环境内误差方差倒数加权的WLSE估值的预测精度 (包括预测差的大小和品种排名的一致性 )明显不同 ,但其高低因数据而异 ;其他WLSE估值以及BLUP的预测结果差别不大 ,和算术平均值以及相互间的相关系数和秩相关系数均在 0 93以上。
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关键词
作物
品种
区域试验
品种
均值
估计模型
算术平
均值
加权最小二乘估计
BLUP
下载PDF
职称材料
作物品种区域试验中品种均值的Bayes估计
2
作者
张群远
孔繁玲
《中国农业大学学报》
CAS
CSCD
北大核心
2001年第3期44-49,共6页
本研究根据 Bayes统计原理 ,提出作物品种区域试验中品种均值的 Bayes估计方法 ;并利用一套包含 4年、7个试点和 10个棉花品种的多年多点试验对 Bayes估值和算术平均值的预测精度进行比较。结果表明 ,Bayes估值和算术平均值的平均预测...
本研究根据 Bayes统计原理 ,提出作物品种区域试验中品种均值的 Bayes估计方法 ;并利用一套包含 4年、7个试点和 10个棉花品种的多年多点试验对 Bayes估值和算术平均值的预测精度进行比较。结果表明 ,Bayes估值和算术平均值的平均预测差分别为 6.88%和 12 .77% ;而且 Bayes估值与验证值之间在数值和品种排序上都有着更高的相关 ,相关系数分别达 0 .963和 0 .976,高于算术平均值的 0 .876和 0 .830 ;
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关键词
品种
区域试验
BAYES估计
算术平
均值
预测精度
品种
均值
作物
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职称材料
题名
作物品种区域试验中品种均值估计的模型和方法——算术平均值、加权最小二乘估值和BLUP的比较
被引量：
10
1
作者
张群远
孔繁玲
杨付新
机构
中国农业大学植物遗传育种系
中国农业科学院棉花研究所
出处
《作物学报》
CAS
CSCD
北大核心
2003年第6期884-891,共8页
基金
国家自然科学基金资助项目 (3 0 0 70 43 3 )
文摘
针对作物区域试验中的品种均值估计问题 ,根据混合线性模型的一般原理 ,总结和提出多种加权最小二乘估计(WLSE)和最佳线性无偏预测 (BLUP)的方法 ,推导了这些方法的平衡数据计算简式 ;同时 ,利用 14套 2年多点的棉花区试资料和一套 4年多点的棉花品种试验对这些方法的预测效果进行验证比较。结果表明 ,与算术平均值相比 ,以环境内误差方差倒数加权的WLSE估值的预测精度 (包括预测差的大小和品种排名的一致性 )明显不同 ,但其高低因数据而异 ;其他WLSE估值以及BLUP的预测结果差别不大 ,和算术平均值以及相互间的相关系数和秩相关系数均在 0 93以上。
关键词
作物
品种
区域试验
品种
均值
估计模型
算术平
均值
加权最小二乘估计
BLUP
Keywords
Regional trial
Arithmetic mean
Weighted least squares estimate
BLUP
Prediction
分类号
S32 [农业科学—作物遗传育种]
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职称材料
题名
作物品种区域试验中品种均值的Bayes估计
2
作者
张群远
孔繁玲
机构
中国农业大学作物学院
出处
《中国农业大学学报》
CAS
CSCD
北大核心
2001年第3期44-49,共6页
基金
国家自然科学基金资助项目! ( 30 0 70 4 33)
文摘
本研究根据 Bayes统计原理 ,提出作物品种区域试验中品种均值的 Bayes估计方法 ;并利用一套包含 4年、7个试点和 10个棉花品种的多年多点试验对 Bayes估值和算术平均值的预测精度进行比较。结果表明 ,Bayes估值和算术平均值的平均预测差分别为 6.88%和 12 .77% ;而且 Bayes估值与验证值之间在数值和品种排序上都有着更高的相关 ,相关系数分别达 0 .963和 0 .976,高于算术平均值的 0 .876和 0 .830 ;
关键词
品种
区域试验
BAYES估计
算术平
均值
预测精度
品种
均值
作物
Keywords
regional trial
Bayesian estimation
arithmetic mean
predictive accuracy
分类号
S322.1 [农业科学—作物遗传育种]
S114 [农业科学—农艺学]
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出处
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被引量
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1
作物品种区域试验中品种均值估计的模型和方法——算术平均值、加权最小二乘估值和BLUP的比较
张群远
孔繁玲
杨付新
《作物学报》
CAS
CSCD
北大核心
2003
10
下载PDF
职称材料
2
作物品种区域试验中品种均值的Bayes估计
张群远
孔繁玲
《中国农业大学学报》
CAS
CSCD
北大核心
2001
0
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职称材料
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