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正文內(nèi)容

生物統(tǒng)計(jì)與田間試驗(yàn)曲線回歸(編輯修改稿)

2024-10-04 18:23 本頁(yè)面
 

【文章內(nèi)容簡(jiǎn)介】 kTyykSS122)(2 7 . 5 63 2 2 0 . 1 78 1 0 3 . 99 1 . 08 3 . 1222?????? ?????k ttt CnTyynSS122)( 2 2 0 . 1 73 222?????? ?tRTk ntre SSSSSSyyyySS ???? ? ???? 1 12)(? (2) F 測(cè)驗(yàn) 將上述計(jì)算結(jié)果列入表 , 算得各變異來(lái)源的 MS值 。 表 表 變異來(lái)源 DF SS MS F 區(qū) 組 間 2 品 種 間 7 誤 差 14 總 變 異 23 ? 對(duì)區(qū)組間 MS作 F測(cè)驗(yàn),在此有 H0: ,HA: 、 、 不全相等 ( 、 、 分別代表區(qū)組 Ⅰ 、 Ⅱ 、 Ⅲ 的總體平均數(shù) ), ? 得 F => ,所以 H0應(yīng)予否定,說明 3個(gè)區(qū)組間的土壤肥力有顯著差別。在這個(gè)試驗(yàn)中,區(qū)組作為局部控制的一項(xiàng)手段,對(duì)于減少誤差是相當(dāng)有效的 (一般區(qū)組間的 F測(cè)驗(yàn)可以不必進(jìn)行,因?yàn)樵囼?yàn)?zāi)康牟皇茄芯繀^(qū)組效應(yīng) )。 321 ??? ??1? 2? 3? 3?2?1?? 對(duì)品種間 MS 作 F 測(cè)驗(yàn) , 有 H0: ,HA: 、 、 … 、 不全相等 ( 、 、 … 、 分別代表品種 A、 B、 … 、 H的總體平均數(shù) ), 得 F => , 所以 H0應(yīng)予否定 , 說明 8個(gè)供試品種的總體平均數(shù)有顯著差異 。 需進(jìn)一步作多重比較 。 ? (3) 品種間平均數(shù)的多重比較 ? ① 最小顯著差數(shù)法 (LSD法 ) 本例目的是要測(cè)驗(yàn)各供試品種是否與標(biāo)準(zhǔn)品種 A有顯著差異 , 宜應(yīng)用 LSD HBA ??? ??? ?A? B? H? A? B?H?? 法 。 首先應(yīng)算得品種間平均數(shù)或總和數(shù)差數(shù)的標(biāo)準(zhǔn)誤 。 在以各品種的小區(qū)平均產(chǎn)量作比較時(shí) , 差數(shù)標(biāo)準(zhǔn)誤為: nMSs eyy2??21(124) 從而 ?????????2121tsL S DtsL S Dyyyy (125) 如果以各品種的小區(qū)總產(chǎn)量作比較,則因總產(chǎn)量大 n 倍,故差數(shù)標(biāo)準(zhǔn)誤為: ? (124)— (127)中,為方差分析表中的誤差項(xiàng)均方 MS;t值的,即誤差項(xiàng)自由度。凡品種與對(duì)照的差異達(dá)到或超過者為顯著,達(dá)到或超過者為極顯著。 ? 如果試驗(yàn)結(jié)果需以畝產(chǎn)量表示 , 只要將總產(chǎn)量和總產(chǎn)量的 LSD皆乘以 cf即可 。 eeTT n M SnnMSs 22 ???? 21(126) 并有: ?????????2121tsL S DtsL S DTTTT (127) ? 在此 , 如以各品種的小區(qū)平均產(chǎn)量 (即表 )進(jìn)行比較 , 則 ? 由于 時(shí) , =, =, 故 ? (kg), ? (kg) ? 如對(duì)各品種的三個(gè)小區(qū)總產(chǎn)量 (表 )進(jìn)行比較 , 則 3 ???? 21 yys(kg) 14?? ??? S D ??? S DtT ? 如以畝產(chǎn)量表示試驗(yàn)結(jié)果,則可算得化各品種總產(chǎn)量為畝產(chǎn)量的改算系數(shù): ? 因此 , 品種 A的畝產(chǎn)量 = (kg) 3 . 1 421 ????? 1 . 6 432TTs6 . 7 42 . 1 4 53 . 1 4 ??? S D(kg) (kg) (kg) ??? S D8 . 8 82536 6 6 . 6 7 ???cf2 8 68 . 8 83 2 . 2 ???? cfT A? 品種 B的畝產(chǎn)量 = (kg) ? …… , 余類推 ? 并且有 ? 畝產(chǎn)量 (kg) ? 畝產(chǎn)量 (kg) ? 上述結(jié)果皆列于表 , 結(jié)果都完全一樣 , 只有 E品種與對(duì)照有極顯著的差異 , 其余品種都和對(duì)照沒有顯著差異 。 3 3 08 . 8 83 7 . 1 ???? cfT B5 9 . 88 . 8 86 . 7 4 ??? S D8 3 . 08 . 8 89 . 3 5 ??? S D 表 表 tyT品 種 的 比 較 的 比 較 畝產(chǎn)量的比較 差 異 差 異 kg/畝 差 異 E ** ** 378 92** B 330 44 G 316 30 H 302 16 C 302 16 F 288 2 A(CK) 286 D 266 20 ? ② 新復(fù)極差測(cè)驗(yàn) (LSR法 ) 如果我們不僅要測(cè)驗(yàn)各品種和對(duì)照相比的差異顯著性 , 而且要測(cè)驗(yàn)各品種相互比較的差異顯著性 , 則宜應(yīng)用 LSR法 。 首先 , 應(yīng)算得品種的標(biāo)準(zhǔn)誤 SE。 ? 在小區(qū)平均數(shù)的比較時(shí)為 nMSSE e? (128) 在小區(qū)總數(shù)的比較時(shí)為 en M SSE ?(129) ? 在畝產(chǎn)量的比較時(shí)為 ? 然后,查附表 8當(dāng) 時(shí), 自 2至 的 ,進(jìn)而算得 。 ? 本例如以小區(qū)平均數(shù)為比較標(biāo)準(zhǔn) , 則有 ? 查附表 8, 得到自由度 、 不同顯著水平和秩次距 p下的 SSR值 , 進(jìn)而算得 LSR值 (表 )。 品種平均數(shù)差 cf?? en M SSE(1210) 1)1)(( ??? kn? p k0. 7 431. 6 4 ??SE(kg) ? 異顯著性結(jié)果見表 。 表 表 14,14,14, S R14, S Rp 2 3 4 5 6 7 8 表 表 產(chǎn) 量 ( ty品 種 ) 差 異 顯 著 性 5% 1% E a A B ab AB G ab AB H b AB C b AB F b AB A b AB D b B ? 結(jié)果表明: E品種與 H、 C、 F、 A、 D 5個(gè)品種有 5%水平上的差異顯著性 , E品種與 D品種有 1%水平上的差異顯著性 , 其余各品種之間都沒有顯著差異 。 ? 以上是以各品種的小區(qū)平均產(chǎn)量為比較標(biāo)準(zhǔn) 。 如以各品種總產(chǎn)量或畝產(chǎn)量為比較標(biāo)準(zhǔn) , 則只要應(yīng)用由(129)或 (1210)算出的 SE 值即可 , 方法類同 , 不再贅述 。 ? 用時(shí) , 僅需選擇上述 3種比較的任一種 。 三、隨機(jī)區(qū)組的線性模型與期望均方 ? (一 ) 線性模型 ? 一個(gè)隨機(jī)區(qū)組的試驗(yàn)結(jié)果,若以 I 代橫行 (處理 ),則 i=1, 2, … , k ;以 j 代縱行 (區(qū)組 ),則 j =1,2, … , n,整個(gè)資料共有 k行 n列。所以,在第 i行 j列的方格可以 ij表示之 (參見表 )。如果每一方格僅有一個(gè)觀察值 yij,則其線性模型為: ? ? 上式中, 為總體平均, 為行的效應(yīng)或處理效應(yīng),可為固定模型或隨機(jī)模型,在固定模型中,假定 ,在隨機(jī)模型中,假定 ~ N(0, ); 為列的效應(yīng)或區(qū)組效應(yīng),一般為隨機(jī)模型,假定 ~N(0, ),若為固定模型則假定 ;而 則為相互獨(dú)立的隨機(jī)誤差,服從 N(0, )。 ijjiijy ???? ????? i?0?? i?i?2??j?2?? 0??j? ij?2?(1211) j?? (二 ) 期望均方 ? 隨機(jī)區(qū)組的各種效應(yīng)一般有 3種模型 (參見第六章 ),即固定模型 (稱模型 Ⅰ) , 隨機(jī)模型 (稱模型 Ⅱ) 和混合模型 。 這 3種模型的期望均方 (EMS )列于表 。 表 隨機(jī)區(qū)組設(shè)計(jì)的期望均方 變異來(lái)源 DF MS 固定模型 (區(qū)組、處理均固定 ) 隨機(jī)模型 (區(qū)組、處理均隨機(jī) ) 混 合 模 型 (區(qū)組隨機(jī), 處理固定 ) (區(qū)組固定, 處理隨機(jī) ) 區(qū) 組 間 MSR 處理或品種 MSt 試驗(yàn)誤差 MSe 1)( ?n1)( ?k1)1)(( ?? kn22 ??? k?22 ??? n?2?22 ??? k?22 ??? n?2?22 ??? k?22 ??? n?2? 2?22 ??? k?22 ??? n?? 固定模型:隨機(jī)區(qū)組中僅有兩個(gè)或較少的處理或品種時(shí)是適用。 ? 隨機(jī)區(qū)組試驗(yàn)是隨機(jī)模型,則表示處理 (或品種 )和區(qū)組都是從處理 (或品種 )總體和區(qū)組總體中隨機(jī)抽取的。試驗(yàn)結(jié)論則推斷到有關(guān)處理 (或品種 )和區(qū)組總體,而不是僅涉及某一特定處理 (或特定品種 )。 四、隨機(jī)區(qū)組試驗(yàn)的缺區(qū)估計(jì)和結(jié)果分析 ? 缺區(qū)估計(jì)可采用最小二乘法 ? (1212) ? 移項(xiàng)可得缺區(qū)估計(jì)值為: 0??????????nkyTkyTnyTy eerete1)1)(( ????????knTTkTny tre(1213) ? (一 ) 隨機(jī)區(qū)組試驗(yàn)缺一個(gè)小區(qū)產(chǎn)量的結(jié)果分析 ? [例 ] 有一玉米栽培試驗(yàn),缺失一區(qū)產(chǎn)量 ye(kg),其結(jié)果如表 ,試作分析。 表 玉米隨機(jī)區(qū)組試驗(yàn)缺一區(qū)產(chǎn)量 (kg)的試驗(yàn)結(jié)果 tTrT處 理 區(qū) 組 Ⅰ Ⅱ Ⅲ Ⅳ A B ye +ye C D E F +ye +ye ? 首先,應(yīng)估計(jì)出缺值 ye。根據(jù) (1212)可得: ? 如將表 (1213),也同樣可得: 0245 7 0 . 761 1 7 . 949 8 . 9 ??????? eeee yyyy即 4 9 4 . 315 ?ey所以, 3 3 . 03 2 . 9 5 ??ey(kg) 3 3 . 03 2 . 9 51)1 ) ( 6(4 5 7 0 . 79 8 . 961 1 7 . 94 ???? ?????ey? 然后,將該置入表 ye的位置,得表 。表 ,因此可同樣進(jìn)行平方和的分解;但在分解自由度時(shí)需注意:因?yàn)槭且粋€(gè)沒有誤差的理論值,它不占有自由度,所以誤差項(xiàng)和總變異項(xiàng)的自由度都要比常規(guī)的少 1個(gè)。由此得到的方差分析表如表 。 表 玉米隨機(jī)區(qū)組試驗(yàn)結(jié)果 tTrT處 理 區(qū) 組 Ⅰ Ⅱ Ⅲ Ⅳ A B C D E F 表 玉米栽培試驗(yàn) (缺一區(qū) )的方差分析 變異來(lái)源 DF SS MS F 區(qū) 組 3 處 理 5 誤 差 14 總 變 異 22 在進(jìn)行處理間的比較時(shí),一般用 t 測(cè)驗(yàn)。對(duì)于非缺 區(qū)處理間的比較,其仍由 (124)式算出 (假定以小區(qū) 平均產(chǎn)量作為比較標(biāo)準(zhǔn) ),對(duì)于缺區(qū)處理和非缺區(qū)處 理間的比較, 21 yys? ???????????1)1)((2knknMSs eyy 21(1214) 上式的 MSe為誤差項(xiàng)均方, n為區(qū)組數(shù), k為處理數(shù)。在本例可求得: 2 . 4 71)1 ) ( 6(46241 0 . 1 7 ??
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