Informacja

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

Wyszukujesz frazę "joint regression analysis" wg kryterium: Temat


Wyświetlanie 1-1 z 1
Tytuł:
Joint Regression Analysis applied to genotype stability evaluation over years
Zastosowanie analizy regresji łącznej do badania stabilności genotypów w doświadczeniach wieloletnich
Autorzy:
Oliveira, Amílcar
Oliveira, Teresa
Mejza, Stanisław
Mexia, João T.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/41512366.pdf
Data publikacji:
2008
Wydawca:
Instytut Hodowli i Aklimatyzacji Roślin
Tematy:
analiza regresji łącznej
owies
stabilność genotypów
genotype stability
joint regression analysis
oat
Opis:
Most genotype differences connected with yield stability are due to genotype environment interaction. The presence and dimension of this interaction are the factors that determine the performance of genotypes in distinct environments. The environmental factors, like annual rainfall, temperature, diseases or soil fertility, can only explain part of this interaction. Many statistical tools have been developed with the aim to explain the information contained in the GE interaction data matrix. In our work we use the Joint Regression Analysis (JRA), the Zig-Zag Algorithm to estimate the regression coefficients and the multiple comparison tests of Scheffé, Tukey and Bonferroni. We point out not just the limitations of the JRA when used year by year, but also genotype selection advantage from general JRA over years. Data of the Portuguese Plant Breeding Board were used to carry the year and over years analyses of yielding stability of 22 different genotypes of oat (Avena sativa L.) at six different locations in the years 2002, 2003 and 2004.
Interakcja genotypowo-środowiskowa jest jednym z głównych źródeł różnic w plonowaniu odmian. Istnienie i zakres interakcji determinuje przydatność odmian w różnych środowiskach. Częściowo możemy ją wyjaśnić poprzez niektóre cechy charakteryzujące środowisko takie jak np.: roczna wielkość opadów, temperatura powietrza, częstość występowania chorób, żyzność gleby. W celu wyjaśnienia interakcji genotypowo-środowiskowej wykorzystujemy w pracy informację zawartą w dwuwymiarowej tabeli danych, stosując przy tym następujące metody statystyczne: analiza regresji łącznej, algorytm naprzemienny Zig-Zag, estymacja parametrów równań regresji oraz testy jednoczesne Scheffego, Tukeya i Bonferroniego. Ponadto dyskutujemy użyteczność metody regresji łącznej do selekcji odmian w doświadczeniach pojedynczych oraz w doświadczeniach wielokrotnych i wieloletnich. Rozważania teoretyczne ilustrujemy danymi pochodzącymi z Portugalskiej Sekcji Hodowli Roślin. Dane dotyczą badania stabilności plonu 22 genotypów owsa (Avena sativa L.) na podstawie doświadczeń przeprowadzonych w sześciu miejscowościach w latach 2002, 2003 i 2004.
Źródło:
Biuletyn Instytutu Hodowli i Aklimatyzacji Roślin; 2008, 250; 225-235
0373-7837
2657-8913
Pojawia się w:
Biuletyn Instytutu Hodowli i Aklimatyzacji Roślin
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
    Wyświetlanie 1-1 z 1

    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