线性混合模型在作物育种无重复试验数据实证分析中的应用

【目的】提出针对无重复试验数据进行分析的方法,并演示用SAS提供的Proc mixed程序分析无重复试验数据的过程。【方法】基于国际标准统计分析软件(SAS)的Proc mixed过程和实际试验设计,应用线性混合模型对作物育种中的无重复试验数据进行分析,在分析植物育种无重复试验数据特点和传统方差分析法应用缺陷的基础上,将线性混合模型分析法中利用协方差结构反映试验误差特征的原理,用于植物育种无重复试验数据的统计与分析中,采用模型拟合信息量准则选择最优的试验误差协方差结构模型,最后进行实证分析。【结果】线性混合模型分析法给出了植物育种无重复试验品系产量效应估计及其差异显著性测验的结果;采用效应估计值得到的品系效应排序及入选优良系,与直接采用品系产量观测值法所得的结果存在较大差异;误差协方差结构模型的选择,对无重复试验分析结果的影响较大。【结论】利用线性混合模型原理和SAS软件的Proc mixed程序,可实现对植物育种无重复试验数据的分析,能解决植物育种无重复试验品系间可比性差及不能进行效应差异显著性统计测验的问题。     

作物品种区域试验非平衡资料的分析方法——单一性状的分析

本文运用混合线性模型的分析原理,提出了作物区域试验非平衡数据的统计分析方法。用MINQUE法估算各项方差分量,然后对品种效应的线性对比作显著性测验。品种稳定性分析采用Jackknife数值重复抽样方法,计算回归参数的估计值及其标准误,并通过分析回归参数置信区间来评价稳定性。作为分析区域试验非平衡数据的实例,分析了黄河流域棉花区域试验的皮棉产量。     

分类性状基因定位的多性状似然分析法

简单线性模型统计方法是业已被证明的与GLM法具有相近参数估计准确度和检测效率的一种二歧性状基因定位分析的简化方法。将适于二歧性状的一元线性模型推广到多类别分类性状基因定位分析中,文中提出采用多元线性模型对多类别分类性状进行基因定位分析。该方法首先将分类性状的各个类别转化为不同的二歧性状,并把每个二维数据看作是连续的,然后采用似然分析法,根据多性状联合定位的统计准则判断QTL的位置和估计QTL效应。模拟结果表明：新方法在大样本和中等遗传力条件下,能够以很高的计算效率相当准确地估计分类性状隐含变量给定的QTL位置和效应。     

水稻品种区域试验单一性状非平衡资料的分析方法

目前，国内水稻品种区域试验分析只限于对产量及其性状进行方差分析和显著性测验，而对非产量性状的评价多限于根据品种的平均表现来排位，这样有可能带来误差，从而不能准确、科学地评价参试品种。而本文阐述的混合线性模型（MLM）分析原理，则可以避免该误差，从而对非平衡数据进行准确的统计分析。     

全基因组关联分析中混合模型的原理、优化与应用

全基因组关联分析（genome-wide association study,GWAS）是定位基因组中与性状显著关联的变异位点的有效方法。随着表型记录的完善、高通量基因型分型技术的发展,以及统计方法的改进,全基因组关联分析在人类疾病、动物植物遗传等领域得到了广泛的应用。假阳性是影响全基因组关联分析结果可靠性的重要因素之一。为了控制假阳性,除了校正P值,GWAS模型从最简单的方差分析（或用于质量性状的卡方检验）到加入固定效应协变量的普通线性模型（general linear model,GLM）,再到加入随机效应的混合线性模型（mixed linear model,MLM）持续改进,控制了多种混杂因素导致的假阳性。将个体的遗传效应拟合为由基因组亲缘关系矩阵（genomic relationships matrix,GRM）定义的随机效应是目前常用的方法。由于MLM的参数估计大量消耗计算资源,研究人员不断尝试模型求解优化和GRM的构建优化（GRM的构建优化同时也提高了计算效率）,最终将基于MLM计算的时间复杂度由O(MN3)逐步改进到O(MN),实现了计算速度与统计功效的飞跃。针对质量性状...     

基于时间序列数据的粮食播种面积单产预测模型研究

采用了一种基于时间序列数据的灰色—线性回归模型对广西某市的粮食作物播种面积的单产进行了预测,并将预测结果及预测误差与线性回归模型及灰色GM（1,1）模型的预测结果进行了比较。结果表明,灰色—线性回归组合模型进行粮食作物耕地需求量预测精度较高,具有科学可行性。     

单因素随机区组试验中重复测量数据分析及其SAS实现方法

结合两个实例,讨论了单因素随机区组试验中重复测量数据的分析方法,并用SAS程序进行了统计计算。对于不同地点的重复测量数据,在其变异来源中增加了一个地点取样误差,其SAS程序中,采用了Proc Anova语句,巧妙地在Model语句后加入了Test语句。对于不同时间点的重复测量数据,可以将单因素随机区组设计转化为裂区设计,单因素为主区因素,时间因素为副区因素,其SAS程序中,采用了Proc Mixed语句,并进行了同质性检验。     

广义线性模型在农作物品种区域试验非平衡数据分析中的应用

应用广义线性模型(GLM)对2002年南方稻区国家水稻品种区域试验的非平衡数据进行了分析,与传统方差分析模型比较,显示了GLM模型是处理农作物品种区域试验非平衡数据非常有效的工具。     

GLM模型和回归树模型在CPUE标准化中的比较分析

在渔业资源评估中,CPUE(catch per unit effort)标准化是基础性工作。一般线性模型(generalized linear model,GLM)已成为CPUE标准化的基本方法,但GLM模型在误差结构、自变量的选择、缺失数据、复杂交互效应及异常值处理等方面仍然缺乏灵活性。本文基于模拟数据及我国东、黄海鲐鱼(Scomber japonicus)灯光围网渔业数据,比较和分析了基于GLM模型与回归树模型在CPUE标准化中的效果。研究表明:当渔业数据不存在非线性关系与异常值时,GLM模型与回归树模型均能较好地对CPUE进行标准化,但由于回归树模型具有阶跃函数特征,因而GLM模型更具优势;在非线性关系及异常值存在的条件下,回归树模型对CPUE的标准化具有相对较小的估计误差,模型更简约、有效。由于回归树模型能可视化显示自变量与应变量间的复杂关系,因此,更有利于探索和分析渔业数据。     

基于遥感的高山松连清固定样地地上生物量估测模型构建

  目的  研究利用遥感方法构建高山松固定样地地上生物量估测的参数模型，可以在今后前期样地的基础上直接快速、准确地估测生物量，或者开展少量的外业调查即可获取地上生物量。  方法  基于遥感因子与样地地上生物量变化量和线性混合模型提高生物量估测精度，以香格里拉市1987、1992、1997、2002、2007、2012、2017年7期国家森林资源清查固定样地和对应年份Landsat TM、OLI的Level-1数据为基础，首先对遥感数据进行预处理:包括辐射定标、大气校正、几何校正和地形校正，提取原始波段、比值因子、植被指数、图像增强信息、纹理指数、混合像元分解后的丰度、叶面积指数，计算5 ~ 30年间隔样地对应的遥感因子变化值。根据森林资源二类调查的高山松分布特征，选择地形因子作为线性混合模型的固定和随机效应，采用多元线性回归、非线性回归、地理加权回归、线性混合模型构建高山松地上生物量估测的静态模型，基于遥感光谱信息变化量构建了有树高和无树高参与的动态模型。最后对不同的建模方法和验证结果进行对比分析，选择最优结果作为估测模型并验证。  结果  （1）分析静态数据建模和验证的结果，采用样地号为固定因子、坡度等级为随机因子的线性混合模型的拟合R2最高，为0.75；但利用训练数据集和2017年数据验证，其精度都较低。（2）分析变化量数据建模和验证的结果，采用样地号为固定因子、坡度等级为随机因子、遥感因子变化量为自变量的线性混合模型拟合R2最高，为0.70，预测精度P值为（68.86 ± 11.93）%；增加平均树高变化量，拟合R2最高为0.79，预测P值为（73.39 ± 6.18）%。（3）无论是有、还是无树高参与的变化量模型其拟合和预测精度都达到80%，其预测精度达到了非参数模型预测精度。  结论  基于变化量的估测模型的拟合和预测精度较静态模型有所提高；综合遥感因子、地形因子构建的高山松地上生物量估测线性混合模型，其精度有较大提高；采用遥感因子变化量构建的高山松地上生物量估测模型，有效弥补了静态光学遥感数据估测生物量的不足，经检验可用于其他年期的估测。      

Visual Basic在农药田间药效试验统计分析中的应用

介绍应用Visual Basic进行农药田间药效试验统计分析的计算程序,并以实例说明该程序的使用方法和应用技巧。结果表明,用户只需输入试验的原始数据,即可快速进行药效试验的统计分析,并可对各因素间的差异显著性进行比较,其计算结果与专业统计软件DPS相比,二者计算结果基本一致,且该方法快捷方便,操作简单,而且结果准确可靠,可大大提高药物配方优化的效率。     

SPSS嵌套设计资料的分析研究

目前,嵌套设计在农业上应用较多,但是分析其试验数据比较复杂,涉及到平方和的分解类型、试验因素的处理效应,以及软件使用中试验因素的前后顺序。本文针对嵌套设计资料的平方和分解方法、固定模型和随机模型的F值计算方法以及正确使用SPSS分析嵌套设计资料的方法进行剖析,并通过两个案例给出了详细的解决步骤,以达到正确使用数理统计方法和统计软件的目的。     

博苑试验统计软件包DYES的设计

 博苑试验统计软件包DYES是根据科学试验设计与数据统计分析的需要而开发的试验统计分析系统。该系统具有涉及面广（包括试验设计、统计分析、试验设计与分析、遗传分析、教育统计分析、统计图表6个子系统）、包含的统计分析方法多（共包括120个功能模块）、操作简单、界面友好、计算结果准确性高和稳定性好等特点。本文主要介绍了DYES 1.2.1的设计和开发方法,以及该软件的主要功能。     

森林资源规划设计统计表的生成系统

对森林资源管理系统加以理论上的抽象和概括，并定义了典范式的森林资源统计表矩阵。在森林资源数据库参考设计的支持下，对国家林业局规定的13种森林资源统计表进行统计表矩阵参数的文件(包括统计变量、基变量、非基变量、约束方程)设计和统计表矩阵的扩充，开发出了森林资源表的统计和输出打印的模版程序，形成在一定专业规范的约束条件下用程序生成的森林资源管理系统。     

饱和试验设计程序包

本文介绍了采用 C 语言以弹出式菜单的人机对话方式研制的最优或似最优饱和试验设计应用软件,阐明了此应用软件的功能和实现,以及实现的重点和解决方法,并给出一个计算实例。     

农业气象观测基数统计系统设计

根据农业气象业务现状,提出了农业气象观测和软件应用基数统计设计方案,分析了日常农业气象业务中作物生育状况、土壤水分、自然物候以及畜牧气象观测所发生的观测基数和软件应用所发生的操作、数据传输、报表等基数内容,研发"观测基数统计分析"软件,实现了台站发生的工作基数自动统计功能,提高了农业气象观测质量的准确性。     

博苑试验统计分析系统的开发与应用

本文介绍了一种试验统计分析系统———博苑试验统计分析系统,该系统具有试验设计、试验统计、试验设计与分析、遗传分析、统计图表五大模块,可视化的中文友好界面,分析的结果有较高的精确度,可广泛地应用在农业、工业、医学等领域。