- Tytuł:
-
Use of principal component analysis for the assessment of spring wheat characteristics
Wykorzystanie metody analizy składowych głównych do oceny cech pszenicy jarej - Autorzy:
-
Rymuza, K.
Turska, E.
Wielogorska, G.
Bombik, A. - Powiązania:
- https://bibliotekanauki.pl/articles/47062.pdf
- Data publikacji:
- 2012
- Wydawca:
- Politechnika Bydgoska im. Jana i Jędrzeja Śniadeckich. Wydawnictwo PB
- Opis:
-
In the studies, the analysis of the diversification of spring wheat characteristics
was carried out depending on the growth system. Field experiment was carried out in
years 2004-2006 at the Agricultural Experimental Station in Zawady, which is part of the
Siedlce University of Natural Sciences and Humanities. The obtained correlation
coefficients prove that the relation between wheat characteristics depends on the growth
system. The applied method of principal component analysis (PCA) allowed a complex
assessment of the relations between the characteristics. It also made it possible to reduce
the original seven characteristics to three new variables, which carried over 75% of the
information of the input data obtained from the direct sowing and almost 80% for the
conventional tillage. The greatest discriminatory power, which diversified the studied
plants, was shown by the mass of 1000 grains and grain yield.
W badaniach dokonano analizy zróżnicowania cech pszenicy jarej w zależności od systemu uprawy. Doświadczenie polowe przeprowadzono w latach 2004- -2006 w Rolniczej Stacji Doświadczalnej Zawady, należącej do Uniwersytetu Przyrodniczo-Humanistycznego w Siedlcach. Uzyskane wartości współczynników korelacji dowodzą, że współzależność pomiędzy cechami pszenicy zależy od systemu uprawy. Zastosowana metoda analizy składowych głównych (PCA) pozwoliła na kompleksową ocenę współzależności cech. Umożliwiła jednocześnie zredukowanie siedmiu pierwotnych cech do trzech nowych zmiennych, które przenosiły ponad 75% informacji danych wejściowych uzyskanych dla siewu bezpośredniego i prawie 80% dla uprawy tradycyjnej. Najsilniejszą moc dyskryminacyjną, różnicującą badane obiekty, wykazały masa tysiąca ziaren i plon ziarna. - Źródło:
-
Acta Scientiarum Polonorum. Agricultura; 2012, 11, 1
1644-0625 - Pojawia się w:
- Acta Scientiarum Polonorum. Agricultura
- Dostawca treści:
- Biblioteka Nauki
Artykuł