作物品种区域试验中品种均值估计的模型和方法--算术平均值、加权最小二乘估值和BLUP的比较

摘要：

针对作物区域试验中的品种均值估计问题,根据混合线性模型的一般原理,总结和提出多种加权最小二乘估计 (WLSE)和最佳线性无偏预测(BLUP)的方法,推导了这些方法的平衡数据计算简式;同时,利用14套2年多点的棉花区试资料和一套4年多点的棉花品种试验对这些方法的预测效果进行验证比较.结果表明,与算术平均值相比,以环境内误差方差倒数加权的WLSE估值的预测精度(包括预测差的大小和品种排名的一致性)明显不同,但其高低因数据而异;其他WLSE估值以及BLUP的预测结果差别不大,和算术平均值以及相互间的相关系数和秩相关系数均在0.93以上.

关键词：区域试验、算术平均值、加权最小二乘估计、BLUP

所属期刊栏目：29

分类号：O212(概率论与数理统计)

资助基金：国家自然科学基金30070433

在线出版日期：2004-03-05（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共8页

页码：884-891