林木遺傳育種中試驗統計法新進展 [New development of test and statistics of genetic breeding in forest trees]

林木遺傳育種中試驗統計法新進展 [New development of test and statistics of genetic breeding in forest trees] 下載 mobi epub pdf 電子書 2024


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齊明 著



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發表於2024-11-14

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圖書介紹

齣版社: 中國林業齣版社
ISBN:9787503857324
版次:1
商品編碼:10461013
包裝:平裝
外文名稱:New development of test and statistics of genetic breeding in forest trees
開本:16開
齣版時間:2009-12-01
用紙:膠版紙
頁數:196


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圖書描述

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《林木遺傳育種中試驗統計法新進展》收集瞭作者關於林木遺傳育種中不規則、不平衡子代試驗資料的處理原理、方法和處理技術方麵的研究成果,同時吸收瞭國內外綫性模型方麵的最新研究成果。著力闡明瞭非平衡數據分析時,構建綫性模型的科學性,切實解決瞭林木遺傳育種中三大塊試驗類型(田間試驗、配閤力測試、品種評選和基因型穩定性評價)中試驗資料的統計分析方法和田間試驗設計技術。以服務於林木遺傳育種目的為前提,研究非平衡狀態下,諸多參數科學的、閤理的和精確的估計方法。

內容簡介

《林木遺傳育種中試驗統計法新進展》共分4個部分:第1部分,轉化分析法的理論基礎;第2部分,轉化分析法各論,以及以轉化分析法為基礎,對林木遺傳育種中的其他遺傳參數統計法進行瞭更新;第3部分,試驗林數據處理技術的比較評價;第4部分,轉化分析法應用舉例。這4個部分是有機一體,具有嚴密的內在的邏輯性,都是圍繞對林木遺傳育種中規則不規則、平衡非平衡資料,進行科學分析和采用更先進技術這一中心,進行論證。
《林木遺傳育種中試驗統計法新進展》的讀者需具備如下背景知識:數量遺傳學和林木遺傳育種學;數理統計學和多元統計;綫性代數和綫性模型理論;田間試驗設計;自然辯證法等。

目錄

前言
1 轉化分析法的理論基礎
1.1 為什麼要對林木遺傳改良中的若乾統計分析法進行改進
1.1.1 林木的特點與林木田間試驗
1.1.2 林木田間試驗的目的
1.1.3 林木遺傳育種對統計分析的要求
1.1.4 非平衡試驗資料的傳統分析方法及其存在的問題
1.1.5 林木遺傳育種需要有自己的統計分析方法
1.2 林木遺傳改良中若乾統計分析法的改進與研製
1.2.1 評價正確有效統計分析方法的標準問題
1.2.2 林木田間試驗缺株或缺區的諸多後果
1.2.3 關於正交設計田間試驗設計的若乾轉化
1.2.4 正交設計的田間試驗轉化後的諸多好處
1.3 轉化分析法在林木田間試驗設計中的應用
1.3.1 轉化分析法可為田間試驗提供的設計原理
1.3.2 轉化分析法提供的設計原理的特點
1.3.3 轉化分析法提供的設計原理符閤田間試驗的基本原理
1.3.4 轉化分析法提供設計原理的問題討論
1.4 關於轉化分析法若乾討論與說明
1.4.1 進行此項研究的意義
1.4.2 方差分析與綫性模型理論
1.4.3 多株小區與單株小區
1.4.4 田間試驗設計與統計分析

2 轉化分析法各論
2.1 單因素隨機試驗設計不平衡數據的方差分析法
2.1.1 不平衡單因素完全隨機試驗的典型資料
2.1.2 單因素類內觀察值不等的方差分析綫性模型
2.1.3 離差平方和的分解
2.1.4 期望均方結構的推導
2.1.5 各因子效應方差分量的求解
2.1.6 遺傳力的計算
2.1.7 各因子的F檢驗及多重對比
2.2 單因素隨機區組試驗設計不平衡數據的轉化分析法
2.2.1 不平衡單因素隨機區組試驗的典型資料
2.2.2 轉化後的綫性模型
2.2.3 離差平方和的分解
2.2.4 期望均方結構的推導
2.2.5 各因子效應方差分量的求解
2.2.6 各因子的F檢驗及多重對比
2.2.7 多重比較的進行
2.2.8 遺傳力的計算
2.3 兩因素有眾多重復次數且不平衡的方差分析模型
2.3.1 離差平方和的分解
2.3.2 各參試因子的平方和
2.3.3 期望方差結構的推導
2.3.4 自由度分解和期望均方結構
2.3.5 主效因子的顯著性F檢驗
2.3.6 參試因子效應值的多重對比
2.4 兩因素隨機區組設計不平衡數據的轉化分析法
2.4.1 兩因素隨區組試驗不平衡的典型資料
2.4.2 轉化後的綫性模型
2.4.3 參試因子效應離差平方和的分解
2.4.4 各參試因子效應的平方和
2.4.5 期望均方結構的推導
2.4.6 自由度的分解
2.4.7 期望均方結構
2.4.8 各因子效應方差分量的求解和遺傳力的計算
2.4.9 各因子的F檢驗
2.4.10 主效因子的多重對比
2.5 三階平衡不平衡巢式設計的轉化分析法
2.5.1 轉化後的典型數據
2.5.2 轉化後的綫性模型
2.5.3 離差平方和的分解
2.5.4 各因子效應的離差平方和
2.5.5 關於期望均方結構的推導
2.5.6 自由度的分解
2.5.7 期望均方結構
2.5.8 主效因子的F檢驗
2.5.9 因子的多重對比
2.5.10 三階不平衡巢式設計遺傳力的計算
2.6 四階平衡不平衡巢式設計的轉化分析法
2.6.1 轉化後的綫性模型
2.6.2 離差平方和的分解
2.6.3 各因子效應的離差平方和
2.6.4 關於期望均方結構的推導
2.6.5 自由度的分解
2.6.6 期望均方結構
2.6.7 主效因子的F檢驗
2.6.8 因子效應的多重對比
2.6.9 四階不平衡巢式設計遺傳力的計算
2.7 品種多地點區域化試驗資料的轉化分析法
2.7.1 轉化後的綫性模型
2.7.2 各因子效應的離差平方和
2.7.3 自由度的分解
2.7.4期望均方結構
2.7.5 主效因子的F檢驗
2.8 林木遺傳育種試驗中試驗林的數據處理技術
2.8.1 多地點的林木田間子代試驗資料處理理論與技術
2.8.2 關於多年度試驗數據的統計處理技術
2.9 關於試驗數據不平衡時性狀間的協方差分析
2.9.1 導言
2.9.2 單因素完全隨機區組試驗設計不平衡資料的協方差分析
2.10 試驗數據不平衡時性狀間的遺傳相關分析理論與技術
2.10.1 關於方差一協方差分析與相關係數
2.lO.2 相關係數的計算
2.11 運用最佳綫性預測理論評價育種值
2.11.1 單點單親傢係自由授粉子代試驗資料的育種值分析
2.11.2 多點單親傢係自由授粉子代試驗資料的育種值分析
2.11.3 多地點多性狀淩亂數據自由授粉傢係的親本育種值
2.11.4 林木全同胞子代試驗資料的個體育種值
2.11.5 單因素完全隨機區組試驗設計不平衡時的指數選擇理論
2.12 林木雙列雜交中非平衡數據的廣義方差分析法
2.12.1 林木雙列雜交設計非平衡試驗數據的方差分析法
2.12.2 不規則衡試驗數據的配閤力分析(Keuls和Ganctscn的方法)
2.13 運用綫性模型理論處理林木雙列雜交試驗中的非平衡數據
2.13.1 運用綫性模型理論估計親本群體遺傳方差分量
2.13.2 運用綫性模型理論分析親本配閤力效應的大小
2.14 林木兩水平雜交試驗
2.14.1 兩水平雜交試驗在林木木遺傳育種中的意義與作用
2.14.2 國內外林木兩水平雜交研究概況
2.14.3 林木無性利用與兩水平雜交育種間的關係
2.14.4 林木遺傳育種中實用的兩水平雜交設計
2.14.5 林木兩水平雜交試驗的附加說明
2.14.6 林木兩水平雜交非平衡試驗數據的處理方法和技術
2.15 林木多父本雜交交配設計方法,田間試驗和平衡試驗數據的統計分析
2.15.1 國內外林木多父本雜交的研究概況
2.15.2 多父本雜交試驗設計的改進方法
2.15.3 多父本雜交的田間試驗和非平衡試驗數據的統計分析方法和技術
2.1 6 林木品種高産性穩定性評價技術研究
2.16.1 國內外關於基因型與環境互作研究方法的概況
2.16.2 林木品種高産性穩定性模型開發之重要性和必要性
2.16.3 林木優良品種的穩定性分析方法之一——幾何法
2.16.4 林木品種穩定性評價的第二種方法——AMMI模型法
2.16.5 林木品種穩定性評價的第三種方法——錶型非參數度量法(Manfred Huehn)
2.16.6 林木優良品種穩定性分析的程序

3 試驗林數據資料處理技術的比較評價
3.1 研究材料與研究方案
3.1.1 研究材料
3.1.2 研究方案
3.2 不同方差分析方法間的效果評比研究
3.2.1 隨機模型條件下不同分析法的研究結果及比較分析
3.2.2 固定模型條件下,不同分析法的研究結果及其比較分析
3.3 轉化分析法與綫性模型理論法間的效果評比研究
3.3.1 MINQUE(1)的分析結果
3.3.2 轉化分析法與綫性模型理論法間的結果評比
3.4 各研究分析法的綜閤評述
3.4.1 原試驗設計分析法
3.4.2 小區平均值分析法
3.4.3 轉化分析法
3.4.4 綫性模型理論

4 轉化分析法的應用舉例
4.1 杉木主要經濟性狀多層次的遺傳變異
4.1.1 材料與方法
4.1.2 結果與分析
4.1.3 杉木諸性狀遺傳參數的估計及選擇進展
4.1.4 關於不同選擇改良方案遺傳進展的探討
4.2 幾個常見的杉木育種方案的遺傳效果分析
4.2.1 材料與方法
4.2.2 結果與分析
4.2.3 討論與建議
參考文獻
附錄
附錄1 關於《林木遺傳育種中試驗統計法新進展》的補充說明
附錄2 幾個常見模型的M語言程序代碼

前言/序言


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