Informacja

Drogi użytkowniku, aplikacja do prawidłowego działania wymaga obsługi JavaScript. Proszę włącz obsługę JavaScript w Twojej przeglądarce.

English (EN)·Polski (PL)·Yкраїнський (UK)
Przejdź do strony domowej biblioteki Centralna Biblioteka Wojskowa Link otwiera się w nowym oknie Logo biblioteki Prolib Integro - strona głównaCentralna Biblioteka Wojskowa

Wyszukujesz frazę "multivariate methods" wg kryterium: Wszystkie pola

  Lista filtrów
Wyrównaj
    Wyświetlanie 1-4 z 4
    Tytuł:
    Historia rozwoju statystycznych metod planowania i analizy doświadczeń rolniczych na świecie oraz w Polsce
    A history of the development of statistical methods for designing and analyzing agricultural experiments in the world and in Poland
    Autorzy:
    Mądry, Wiesław
    Gozdowski, Dariusz
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/2199478.pdf
    Data publikacji:
    2020-02-12
    Wydawca:
    Instytut Hodowli i Aklimatyzacji Roślin
    Tematy:
    metody statystyczne
    metody wielowymiarowe
    modele statystyczne
    estymacja parametrów statystycznych
    hipotezy
    testowanie hipotez
    układy doświadczalne
    wnioskowanie statystyczne
    statystycy
    biometrycy
    statistical methods
    multivariate methods
    estimation
    hypothesis testing
    experimental designs
    statistical inference
    statisticians
    biometricians
    Opis:
    W pracy przedstawiono główne kierunki badań, ich chronologię oraz osiągnięcia w zakresie metod statystyki matematycznej w zastosowaniu do biometrii i doświadczalnictwa rolniczego, dokonywane od XVII wieku do czasów współczesnych. Uwzględniono dorobek uczonych na świecie oraz w Polsce. Podkreślono historyczne i współczesne znaczenie tych osiągnięć matematycznych i metodycznych dla rozwoju i postępu nauk empirycznych w ogóle, a zwłaszcza nauk rolniczych i biologicznych. Przedstawiono znaczenie zastosowania metod statystycznych w uznaniu empirycznych badań rolniczych, jako nauki rolnicze. Świadectwa i rozważania oraz autorskie osądy odkryć i wynalazków statystycznych na przestrzeni wieków i lat są udokumentowane i zilustrowane oryginalnymi publikacjami, a także realnymi dokonaniami pionierów statystyki, biometrii i doświadczalnictwa rolniczego oraz współczesnych uczonych w tych dziedzinach i specjalnościach.  
    The paper presents the main directions, chronology and achievements in the field of mathematical statistical methods applied to biometrics and agricultural experimentation, conducted from the 17th century to modern times. The achievements of scientists globally and in Poland are taken into account. The historical and present importance of these mathematical and methodological findings for the development and progress of empirical sciences in general, and especially agricultural and biological sciences, is emphasized. The importance of using statistical methods in the recognition of empirical agricultural research as agricultural science is presented. Testimonies and considerations on statistical discoveries and inventions over the centuries are documented and illustrated by the original publications and real activities of the pioneers of statistics, biometrics and agricultural experimentation, as well as contemporary scientists in these fields.  
    Źródło:
    Biuletyn Instytutu Hodowli i Aklimatyzacji Roślin; 2020, 288; 23-40
    0373-7837
    2657-8913
    Pojawia się w:
    Biuletyn Instytutu Hodowli i Aklimatyzacji Roślin
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Badanie zmienności i współzależności cech użytkowych w kolekcji roboczej pszenicy ozimej (Triticum aestivum L.) za pomocą metod wielowymiarowych. Część I. Korelacje fenotypowe i genotypowe
    An examination of diversity and interrelationships among traits in a winter wheat (Triticum aestivum L.) germplasm collection by multivariate methods. Part I. Phenotypic and genotypic correlations
    Autorzy:
    Ukalski, Krzysztof
    Ukalska, Joanna
    Śmiałowski, Tadeusz
    Mądry, Wiesław
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/41496995.pdf
    Data publikacji:
    2008
    Wydawca:
    Instytut Hodowli i Aklimatyzacji Roślin
    Tematy:
    korelacje fenotypowe
    korelacje genotypowe
    pszenica ozima
    wielowymiarowa analiza wariancji
    zasoby genowe
    genotypic correlations
    germplasm
    multivariate analysis of variance
    phenotypic correlations
    winter wheat
    Opis:
    W pracy badano zmienność i współzależność 14 cech użytkowych pszenicy ozimej na podstawie obserwacji 51 obiektów w kolekcji roboczej zgromadzonej przez Zakład Oceny Jakości i Metod Hodowli Zbóż w Krakowie. Rozpatrywano zarówno cechy struktury plonu, cechy odporności na najważniejsze choroby jak i cechy charakteryzujące właściwości technologiczne badanych obiektów kolekcyjnych. Obserwacje pochodziły z lat 1999–2002 i stanowiły niekompletną, dwukierunkową klasyfikację krzyżową obiekty × lata. Wykonano wielowymiarową analizę wariancji według modelu losowego. Oszacowano komponenty wariancyjne i kowariancyjne dotyczące efektów genotypowych i błędu. Wyznaczono współczynniki korelacji fenotypowej oraz korelacji genotypowej i zbadano ich istotność. Obliczenia wykonano za pomocą metody REML wykorzystując procedurę VARCOMP i MIXED pakietu SAS. Stwierdzono istotne wartości komponentów genotypowych i efektów lat dla badanych cech. Wartości współczynników powtarzalności były dla wszystkich cech, za wyjątkiem liczby opadania, większe od 0,7. Pary cech skorelowane na poziomie fenotypowym były również skorelowane na poziomie genotypowym. Wartości bezwzględne współczynników korelacji genotypowych były na ogół znacznie większe od wartości współczynników korelacji fenotypowych.
    A phenotypic variation and interrelationships between 51 genotypes (cultivars and clones) from the winter wheat working collection maintained at the Plant Breeding and Acclimatization Institute, Department of Cereal Crops in Cracow, were assessed. Yield structure traits and susceptibility to the most important winter wheat diseases were evaluated during 4-year investigations carried out in the years 1999 to 2002. The input data were arranged in an incomplete two-way genotype × year classification. Variance components were estimated separately for each trait by REML method for a random model of the two-way classification. Coefficients of heritability for the four-year phenotypic means were estimated on the basis of variance components. Genotypic and phenotypic correlation coefficients and their standard errors were estimated. The VARCOMP procedure and Multivariate REML option of MIXED procedure of the SAS package were used for all computing. The genotypic variance components and variance components of the year effects appeared to be significant for the examined traits. The repeatability coefficients were higher than 0.7 for all the traits except a falling number. The pairs of traits which were correlated at the phenotypic level were also correlated at the genotypic one. The absolute values for genotypic correlation coefficients were mostly much higher than those for the phenotypic ones.
    Źródło:
    Biuletyn Instytutu Hodowli i Aklimatyzacji Roślin; 2008, 249; 35-43
    0373-7837
    2657-8913
    Pojawia się w:
    Biuletyn Instytutu Hodowli i Aklimatyzacji Roślin
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Zmienność cech ilościowych u wybranych odmian lokalnych lędźwianu siewnego (Lathyrus sativus L.)
    Variation of quantitative traits in Polish local grasspea accessions (Lathyrus sativus L.)
    Autorzy:
    Rybiński, Wojciech
    Bocianowski, Jan
    Dziamba, Szymon
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/2198311.pdf
    Data publikacji:
    2012-06-28
    Wydawca:
    Instytut Hodowli i Aklimatyzacji Roślin
    Tematy:
    cechy ilościowe
    doświadczenia polowe
    formy lokalne
    Lathyrus sativus
    wielocechowa metoda statystyczna
    field trials
    accessions
    multivariate statistic methods
    quantitative traits
    Opis:
    W latach 2004–2006 w warunkach pola doświadczalnego IGR PAN w Poznaniu założono doświadczenia polowe z 40 obiektami reprezentującymi lokalne odmiany lędźwianu siewnego z Podlasia i innych regionów wschodniej Polski. Oceniono termin kwitnienia oraz jedenaście cech ilościowych związanych z cechami plonotwórczymi roślin. Uzyskane wyniki opracowano statystycznie za pomocą wielocechowej analizy statystycznej. Dwuczynnikowa analiza wariancji (obiekty, lata) pozwoliła stwierdzić istotne różnice pomiędzy obiektami dla długości i szerokości strąka, liczby nasion ze strąka, i masy 1000 nasion. Rok badań determinował zmienność wszystkich badanych cech za wyjątkiem liczby nasion ze strąka. Nie stwierdzono interakcji genotypy × lata dla wszystkich obserwowanych cech lędźwianu. Analizowane obiekty charakteryzowały się szerokim zakresem zmienności cech. Najbardziej korzystnym pod względem cech plonotwórczych okazał się pierwszy oraz drugi rok badań. Pośród analizowanych dwunastu cech aż dla dziewięciu uzyskano najwyższe wartości średnich w pierwszym roku, w drugim dla trzech, a w trzecim dla żadnej z cech. Najbardziej różnicującym z kolei okazał się drugi rok badań, w którym najwyższe wartości współczynnika zmienności obserwowano dla siedmiu cech, w pierwszym dla pięciu, a w trzecim dla żadnej. Cechami wyróżniającymi analizowane obiekty były między innymi: barwa kwiatu i okrywy nasiennej, kształt strąka i nasion. MTN charakteryzuje się szerokim zakresem zmienności. MTN była istotnie i pozytywnie skorelowana z szerokością strąka i masą nasion ze strąka a ujemnie z liczbą nasion ze strąka i z rośliny. Wyrażając stopień podobieństwa obiektów pod względem analizowanych cech łącznie, najmniejszym podobieństwem od kilku obiektów (DZ: 21; 31; 38; 26; 7; 30, 6; 51; 37) charakteryzowała się forma DZ 2. Na podstawie wyliczonych odległości Mahalanobisa wyróżniono pary obiektów o największym, jak i najmniejszym podobieństwie, wskazując na szeroki zakres zróżnicowania analizowanego materiału pod względem kompleksu ocenianych cech. Umożliwia to efektywną selekcję najbardziej obiecujących genotypów jako materiału rodzicielskiego do krzyżowań i tym samym ulepszenia krajowych odmian lędźwianu siewnego.
    The field trials were conducted in 2004–2006 in conditions of experimental field of Cerekwica. For experiment 40 accessions (landraces) derived from Podlasie and other regions of West Poland were chosen. The flowering time and eleven quantitative traits connected with yield structure were assessed. Obtained results were analyzed with a use of multivariate statistical method. A two-way analysis of variance (genotypes, years) allowed to detect significant differences between objects concerning pod length and width, seed number per pod as well as weight of 1000 seeds. The genotypes × years interactions had no significant effect on any of the analyzed traits. Analyzed objects presented a broad range of variability in tested traits. In analyzed years of field trials the most promising yield parameters were observed in the first year and at the lower level in the second. Among the 12 estimated traits, for nine traits the highest mean values were observed in the first year, for three in the second one and for none in third year. The second year had the biggest influence on variability of traits. In this year the highest coefficient of variation were obtained for seven traits, for five in first and for none in third year. Flower and seed coat colour, pod and seed shape belong to traits which allowed to distinguish analyzed forms: 1000 seed weight showed a very broad range of variation for analyzed forms. Weight of 1000 seeds showed significant and positive correlation with width of pod and weight of seeds per pod and a negative one with seed number per pod and per plant. The similarity of objects for all traits together on phenotypic level were expressed by Mahalanobis distance. The lowest similarity was observed for accession DZ 2, as compared to DZ: 21; 31; 38; 26; 7; 30, 6; 51; 37. On the basis of Mahalanobis distance we identified pairs of accessions with highest and lowest similarities indicating broad range of phenotypic variability of landraces derived from Podlasie region and another part of West Poland. This allowed an effective selection of most promising genotypes for parental initial material for crosses and improvement of domestic cultivars of grasspea.
    Źródło:
    Biuletyn Instytutu Hodowli i Aklimatyzacji Roślin; 2012, 264; 195-209
    0373-7837
    2657-8913
    Pojawia się w:
    Biuletyn Instytutu Hodowli i Aklimatyzacji Roślin
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Badanie zmienności i współzależności cech użytkowych w kolekcji roboczej pszenicy ozimej (Triticum aestivum L.) za pomocą metod wielowymiarowych. Część II. Analiza składowych głównych na podstawie macierzy korelacji fenotypowych i genotypowych
    An examination of diversity and interrelationships among traits in a winter wheat (Triticum aestivum L.) germplasm collection by multivariate methods. Part II. Principal component analysis using the phenotypic and genotypic correlation matrix
    Autorzy:
    Ukalska, Joanna
    Ukalski, Krzysztof
    Śmiałowski, Tadeusz
    Mądry, Wiesław
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/41496813.pdf
    Data publikacji:
    2008
    Wydawca:
    Instytut Hodowli i Aklimatyzacji Roślin
    Tematy:
    analiza składowych głównych
    korelacje fenotypowe
    korelacje genotypowe
    pszenica ozima
    zasoby genowe
    genotypic correlation matrix
    germplasm collection
    phenotypic correlation matrix
    principal component analysis
    winter wheat
    Opis:
    W pracy przedstawiono dwa podejścia do badania zależności między cechami w kolekcji roboczej pszenicy ozimej wykorzystujące zastosowania metody głównych składowych (PCA). Pierwsze, klasyczne podejście, polegało na przeprowadzeniu PCA na podstawie macierzy współczynników korelacji fenotypowych tj. macierzy uzyskanej w oparciu o estymatory średnich fenotypowych z rozważanych lat, a następnie wyznaczeniu współczynników korelacji między składowymi, a wartościami estymatorów średnich dla rozważanych cech. Drugie podejście, przedstawione w pracy, polegało na wykonaniu analizy składowych głównych na macierzy współczynników korelacji genotypowych analizowanych cech, czyli macierzy korelacji pomiędzy nieobserwowalnymi efektami genotypowymi badanych cech. Podejście takie umożliwia zbadanie genetycznych uwarunkowań, niepodatnych na wpływy środowiska, pomiędzy badanymi cechami. Uzyskano dużą zbieżność wyników obu metod. Jednak zastosowanie PCA na podstawie macierzy korelacji genotypowych pozwoliło na wyjaśnienie ok. 15% zmienności wielocechowej, więcej niż przy zastosowaniu klasycznej metody PCA. Ponadto stwierdzono większe bezwzględne wartości współczynników korelacji badanych cech ze składowymi głównymi.
    In the paper, the diversity among quantitative traits in the winter wheat germplasm working collection using Principal Component Analysis (PCA) was studied. Fifty-one genotypes (cultivars and clones) from the Plant Breeding and Acclimatization Institute, Department of Cereal Crops in Cracow, were evaluated in the years 1999–2002. Two approaches of the PCA were applied. The first, classical approach, involved the phenotypic correlation matrix, i.e. correlation coefficients between across year phenotypic means. In the second, new approach, application of genotypic correlation matrix, i.e. correlation coefficients matrix between the unobservable genotypic effects for considered traits in PCA, has been proposed. Coincident results were obtained using the above methods. However, the first three principal components obtained using the genotypic correlation matrix compared to the classical PCA accounted for 15% more of the overall variation among genotypes. Moreover, higher absolute values of correlation coefficients between principal components and the evaluated traits were recorded.
    Źródło:
    Biuletyn Instytutu Hodowli i Aklimatyzacji Roślin; 2008, 249; 45-57
    0373-7837
    2657-8913
    Pojawia się w:
    Biuletyn Instytutu Hodowli i Aklimatyzacji Roślin
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
      Wyświetlanie 1-4 z 4

      Ta witryna wykorzystuje pliki cookies do przechowywania informacji na Twoim komputerze. Pliki cookies stosujemy w celu świadczenia usług na najwyższym poziomie, w tym w sposób dostosowany do indywidualnych potrzeb. Korzystanie z witryny bez zmiany ustawień dotyczących cookies oznacza, że będą one zamieszczane w Twoim komputerze. W każdym momencie możesz dokonać zmiany ustawień dotyczących cookies