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ML法和REML法方差组分估计效率的Monte Carlo模拟研究 被引量:3
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作者 王勇强 张沅 +1 位作者 张勤 张胜利 《黄牛杂志》 1998年第3期9-12,共4页
采用MonteCarlo模拟方法,研究了家系数目,家系大小,性状遗传力大小等3个因素在不同组合下,ML法和REML法方差组分估计的准确性。结果表明,在不考虑除均值之外其它固定效应的情况下,ML法的效率高于REML法。
关键词 ML法 REML法 方差组分估计 最大似然法
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奶山羊产奶性能遗传参数的约束极大似然估计 被引量:2
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作者 雒鸣峰 常智杰 《西北农林科技大学学报(自然科学版)》 CSCD 1990年第3期109-111,共3页
应用约束极大似然法(REML)估计几项奶山羊产奶性状的遗传力、遗传相关和表型相关系数,旨在为奶山羊的选育提供最基本的参数。1 材料与方法1.1 材料 根据西北农业大学教学试验农场1981~1986年奶山羊群的产奶记录,共获得22只种公羊的305... 应用约束极大似然法(REML)估计几项奶山羊产奶性状的遗传力、遗传相关和表型相关系数,旨在为奶山羊的选育提供最基本的参数。1 材料与方法1.1 材料 根据西北农业大学教学试验农场1981~1986年奶山羊群的产奶记录,共获得22只种公羊的305只初产女儿的最高日产奶量、90d产奶量和300d校正产奶量。1.2 方法 展开更多
关键词 奶山羊 方差组分估计 约束极大仍然法
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数据非平衡性对试验分析结果的影响 被引量:5
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作者 胡希远 《西北农林科技大学学报(自然科学版)》 CSCD 北大核心 2004年第1期103-107,112,共6页
 利用蒙特卡罗(MonteCarlo)模拟考察了随机区组设计、裂区设计和条区设计因数据缺失形成的数据非平衡性对试验分析结果的影响。结果表明,数据非平衡性可导致方差组分估计的精准度降低、固定效应误差的偏低估计以及固定效应测验一类统...  利用蒙特卡罗(MonteCarlo)模拟考察了随机区组设计、裂区设计和条区设计因数据缺失形成的数据非平衡性对试验分析结果的影响。结果表明,数据非平衡性可导致方差组分估计的精准度降低、固定效应误差的偏低估计以及固定效应测验一类统计错误率的增大。缺失数据越多,这一现象表现越明显。数据缺失对随机区组设计分析精准度的影响小,而对裂区和条区设计分析精准度的影响大。 展开更多
关键词 数据非平衡性 试验分析 影响因素 方差组分估计 固定效应测验
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