Бесплатный автореферат и диссертация по сельскому хозяйству на тему

Исследование методов статистического анализа ....

ВАК РФ 06.03.01, Лесные культуры, селекция, семеноводство

Автореферат диссертации по теме "Исследование методов статистического анализа ...."

РГ6 ’од

1 5 НОЯ 1993 ВОРОНЕ’ЯйіП OFiffiiïA ДГ/Æ-i НАГСДОЗ

• ЛІДОТЕХіШйЖЇЙ ІШЗГЛТУТ '

Па пр?.гга

І\Л.' '‘ШОВ Гзі'ії.гь Рі,.і?гг.г?ог.л*ї

гсс і - "03.V і: :е тасдоз стдт::сгїп;7сг:ого аю

jгг*^т""v* !—тт р'-'г— ч-' •*?

CG.D3.GI - -опг;;:? г.у.тг/гуглі, с:-.':';'г:п

С0ГТЗЕЮЕ0ДСТГЭ ГЛ “'D'W’J’’}

. А в ? о р з ф о р а ї .

. дпссертацдя па сокскагоіе’ згИпоЯ стопсї: г.апявдата сольскохозяЛсгг'Г.иип; патя

рукоітп<;п

Sopones - 1993

Бабота выполнена в Научно-исследовательском институте лесной генетики и селекции.

Научные руководители: доктор сельскохозяйственных наук

А.Л. Царев ;

. кандидат фнзико-матем. наук '

Ю.Г. Курицын - '

Офицп&цьяиэ оппонентн: доктор солъспохозяйствешшх наук,

профессор Б.Е. Перфильев ; ' ■

каццвдат биологических каук ' доцент В.М. Макскьав .

Ведущая организация - ’ Институт лесовэдения .РосиііскоіІ . ' • Академій наук . '

. Защита диссертации состоится "

года в часов на заседании специализированного совета

К.06.03.01 лря Воронежском лесотехническом институте по адресу: 394043, г .Воронен,' ул. Тимирязева, 8. . ■ •

С диссертацией мэжно ознакомиться в библиотеке Вороног.;-ского лесотехнического института. ' '

Автореферат разослан ".

1993. года

Ученый секретарь специализированного совета кандидат биологических наук

Н.М.Попова

■ ВВЕДЕНИЙ .

Дктуатаюсть теги: Стояние пород лесной наукой и лесным -

хозяйством гадачи по сохраггин'-о п повгаешло продуктивности лесов в значительной море могут -1нгь решены за счет перезола лесного . сз».пиолодства на селекционную основу. Нолевой опыт язлязтся ва7.-нейлг.:*, ?,столом исследования в лесной селекции. Как правило, вп-воды и рл1'.ошндацпи для производства долями проходить обязательную яроверлу в условиях сравнительного полевого опита.

В насто/гдсе время для статистики половил опытов в лссной сел-гсцни ккрочо использупт гзтодн классической статистики. Однако, ~?и[юс о .корректности использования классических мотедсп н

л-’cnoíi СОЛС-ГЦГГ, ДО СИХ ГОО НСДОСТаТОЧНО исследован, НООГЛТрЯ !!■'■

то, чгп п'ля-r ко:щегак«я класстпооко” статясииж вояз'зрг,,лтоя согг» ^.’!¡oíj jnrínoü критике !ЕлЛ:'л Г., 1963: Нялл.’от ?,Л. . .11'/7). ■лл: грозк'гноо лспользотзалле гз голов сллплс'гплл лс^лт к ллглл:"' глл''"лллл ~ Т.Т г.тиглссти селекцночню: :.'0'^:1лллтл:', Та—:'’ 'тг’лтп-чесг.и пч вопрос о всг"л:л ;со:п гслоллллллллл ” "лек: 1

ZZK , байесовского лодллла в СТТ-ТНСТГЛ" , лол аллл,пго ллтектилноств п 'т-оглл о:1л',л:л‘л

(/ :лл . 1071; Гд!‘-та Г., I9Ü3: 1^7).

лесоцолапл? клтллс:> статлсллл'ллгэгл оналлза пол- ллло Л Л Л Л Г' ‘ , "ЛЛ"''1 ■Л\'Т.К!:!Л! г.?~ ллглл ллл'уал’лгл л ллоллоллли1-.

i!'1 -'„л.-л" : ;1: ’ лспл--‘Лорп--;;". Ослолллл ц-лл рлс'пиг з^тл-но' ;

в .-'у..--л-,-- :нл и:л.!-:;: глтсдов от тл отлил л: л~л’л' л"л'ев л л л' л ¡ . .дооллллплл поста~>лл:лл:' Л'Л'1 ■ '^л

- ..л"1 'л\дл’~ллл з"^"Л: ■

. л'зло от ■ 'л'л • ' ллалслчпслолj :■ ба^'з^лл^л: -■ л^ллл'лл л лл r-v тл'/е Л' л ллллиппк экспериментов, л. Рлл1л2опл-. огагполллосллх показателен. хллллллр'л; ■ лл:: лл':~ тивлооть с ллэкпии.

Л. !1рОВЛДЛ'ь!Э численного шдзлировплия СС.ДОКЦГ.ОПЩ'Х процлсллп на ЭВМ. • .

4. л’р'.злонлл' классического и байесовского подходов на глаториг; о псяклеолышх культур соснн обыкновенной.

С. Рлзрл.Зоглл !‘этсдикц статистического анализа ползгяп с л::: ел о учетом спосгдТнки десной селекции.

что сйллпрлняглп классическая процедура статистического г-:.............за

- 4 - ' • •

полевого опыта дает сметанную, завышенную оценку-эффекта селек-цгш. - " . .

Установлено, что байесовский математический-аппарат /шляется оптимальным для описания селекционных процессов. Дана его интерпретация в терминах селекционного эксперимента. '

Б рамках байесовского математического аппарата разработана ' новая статистическая, процедура,' позволяющая на лате риале реальных селекционных экспериментов1 доказать несмещенность байесовских оценок эффекта селекции.' - ■ '. ■ . ' .

' Разработали оптимальные алгоритма статистического' анатаза полевого опыта. ' ■ ■. ' ■ * '

Проведено, сопоставление классических и .вновь предложенных . алгоритмов'статистического анализа полевого ■ опыта на примерз се-гзйстденного отбора в популяциях сосцы обыкновенной.- Показало, ■ что в исследованной ситуации классическая-процедура завышает'эфя . факт селекции в 2,5 раза.. Пгактичпскач ценность паботнг Разработала методика, . позволял пая корректно проводить статистический анализ полевых-отлов в • лесной селекции. ... . ' ".

Апробация работ» и пубд;кл;г,;;;. -Результаты работы долоеэпц на -шздународном симпозиума "Лесная-- генетика, селекция, и ьк&кологня. древесных растений1’. (Вороне*:, 1909.), двух научко^пруктических конферещиях ЩСШДГиС . (Воронен, 1982.; 1985), на- заседании Короне"-. ' сГ.ого отделения.ВОГиС (1935), на. семинаре "Статистика я плсшрова-ило эксперимента" при кгфед'ре-частных производных.к теорий вероятностей ВГУ (1937)'. По выполненном исследованиям опубликовало.9 '

работ. ' - ' - ' '

' Объем лнсоепттг.к. Диссертационная работа состоит лз введения,

5 глав, заключения,,выводов и'предложения, списка литературы, при-, лосенип. Изложена-на 101 -стр., в том числе 19 таблиц, 3 рисунка. Библиография содорглхт 107 наименований, из них 34 на иностранных ' языках. . . . . -

• I. СОСТСНШЕ .ВОПРОСА . ' ' ' -

Сравнение методов статистического анализа полевого опыта показывает, что в течение последних .70 лот эти методы развивались в рамках общей концепции (парадигмы) статистики, сформулированной Р.Фидером. Если классическая процедура статистического анализа

поленого о:і;;та сагла по себо пэчги на подпзргалааь соїліенгл:, то 0Ст:2Я КОЛІЗІЗІЗЯ КЛаССІПвСКОГ. ОТНТИСТ'Л:!: ЯР ЯЛ'ТОЛ объектом иорьоз-::о:і на;_:лзй г.ратккк, что сігосргістзсішо являsrca я крагикоїі :;ліс-оіГієсксгі (•Тіп-jpoDcr.oro) 'Плі'оля і: статист::::' поле::зго сл-лі ¡'¡о F.Paiilü / 1933 ', ?пт.:а зг-.н:’.': ї::п;ра с-ст'> тг-лло

зронл.я ’плашка, очень лош:о обходячого по про с об і:стіі!:::о:' г/лпт-шш спсінип-лото пясгилзтра. Ол танлэ отмочаог, что в практгл;з г:лаес::т: \:::а то стлггптіггоолого 'чга.тза тольло призігатг к у оту псоьтМ!т njpa"jTpc>:j, потогло долтпч пл':::г:- па принятие рсдэян”, ні ;;<•:• ло ло pvenі'я кр;і.*тгся лпиь на осново чисел 0,05 ;; 0.S5 , о::іССгт-С;; пр:!г::р:!о о та:?!”1! "т суогзрн:;м Олагогог:ииом числу J3. П.Биг.од :і Х.Донсаи / 1933 / считав? свопл долгом ::оолт"торо7-:^ чпт.лтпля, что с <5аПесозсг:о8 толлл зронля оі;о;с:с:: ";го-;м їтілсллоплюго црапдопсдобия, п облом случао по язлгзіся у;юз-.’:''т"0;л’т0л:л!!л,гі. Тадио 0Ц9НКП .че г-сегда разуїїпь .

Га-::!і образом. ;н;бор опгкгальяой процедур:: статдсгггслсго гнадяза пологого ипш'з затрагивает пгоблз.лу плбора па;:г.л-'’!гг іля-тпстгші, то ость сзязач о весьма обли;лі лопросагл, обо"гл коюркэ

!!0 ПроДСТЛЕЛЛЙТСЛ ПОЗГОЛНШ.!. . .

Обзор ллторглури показал, что при большом количестве работ , поелл ¡ошпл: г^годкае статистического алалзза пологого опита и сга-гпетлло н ц vton, глюгпэ вопрос’! е:пз но нг.ллн делллого осяс?:цен!'.г;.

Б частности, отсутствует достаточно об.'дол с>:оте;.:а терглшол в ра.у-пх когор-Л :.чтлэ изучать « сраиішвать мзтоды отаткстклп, разрзб..-тялнчз з "Х'с раз них парадигм стагпстикі!. Недостаточно і’ссл°до-плл об адітнатностн п оптимальности .:<ласс."чгслпл гл.? • ' 'зл

статно лі ;т:і:о;о анализа полового опта. Прачтичоскн но изучен гоп-г:с о : зл'ллостп использования балосовского подхода для стагистя-гл долі::;')гу с пита л лесной селекции. . -

Перечисленные попроси явились предметом налего исследования.

' 2. СБЪЕКга И ШТЭДШСЛ ПССЛКЯОЕ\]ЗИ

■ ббЬО.ЧГОМ исслодоиания ЯВИЛИСЬ половые ОПЫТЫ В ЛОСНО> С0ЛПКГЇШ. Для изучения статистических характеристик полових огпггоз и срап-к«пйя глотодоз статистического анализа использовали пспытатольштэ культуры потокств іигосових деровьев сосии обш'.новошюя (ошзтн ,‘с 1 - 7) н испитательнпз культури сог’.зП енбеов и полуспбсов от контролдруолого опшенпл сосни обыкноЕошгой (опити }> 8 - S). Всо-го в дпеелргзция использовали результати обгаров висот 125 со;лэй.

•'v \ - i.—1 n- mcno!; сол'пгпн ’тзото

ноо:"'" : "no/:::::- г~ :•;-л г;

En..’.îconcr.v.1': ",...о: л"' о? ст.мпгстсл '’г -пл^осглэппого

тл:о. гг:. лт: -о - :л" олл:лл от" ;;т5р;по’;:’п:шс оло-

с о’: rc~z::?r.-'.~ г ■ і г =• 'лл.оо) нс<ї5.,гт-;:7?:с.'ї „юно-яп:

ллтолъл: : -• ;:г.л'ллл - лл°::пл I :: ■; олгглпосло" г,зг::;п;;-

.пост:: no .тлс:

. - "cconcx:'^ ■•''-того ■}погг-:;ог'і::;:;ого -vr'"; лг-i

ллло':ооооплллосої: (о;ст:г::та), ■ - .

- ол.гігсд готе.” гіопглі!.г.оглрпгоп (*.-::о“С:хзі”:п.)іí:¿о ?лз:пкга (триста). . ’ ■

ос - Т и^орлоп; і;з:и:гі;:г:п:тз ;:о;'::п:”'С'’. "

;r - ,o:;o::nr:¡'i-:c::n:í ::з’'п:гг::гссть гпгпг:;осз.

го І поопо ;с:то cm :с.тпппп:п:'

. ..........СІгСИ;чК ~а др;;;.:с|:э п:ал>:::п. :;олзг;ою оптгг; і:сі;:;гп,-

• п Г! ¡'joonoo" (гог.:он) щгосопіпс дорзг.ь'зв соо;п об-.::;пппоклоЯ.' Сі::т 'опоп ;:;:;:п::о::о:і лсо'сопз Küro^c::o;i сЗг.'їсгп.

Tad;::njn 1

- .'"7::о :::чооїп го?о"огз по~оос“’™ дэрэпьоп сосші обіли:с:'?::п?'

га в сі)

г . , >■ • • - ...л : r>vi occr-j."";? с:

: >:т /. ї /’ ^'¿ о 1 : С: -• ■ і : ,-j от ■ r. or Г-í

І II? 125 І ІЗ S3 103 S3.

103 TIG • ІС? S3 ІСЗ S3

о S3 ICI 97 ЗІ IK 9-і

’ і;.“] ?r5 ПЗ ”■7 ГЗ ЗО

■П ;п 23 87 87 S3 90

G гз 53 07 сз 97 90

7 so G3 . 6" 97 Ü3

■з ’J б.і G3 G3 со SO сз ..

1) СЭ

:'Л’ 9G S3

' ■ - о - .

Как видно і— данных таблицы по кпк-ч>цонк« ироАуктштостя превосходят отшщарт два варианта, по байесовски»! оценке ни один вариант но превосходит стандарт. То есть, отбор по г.ял- и байесовским оценка;.: дает, вообще говоря, разико ризультоги. Коли сравнить размах изменчивости кнк-оцзнок продуктивности (61 - 112 см) к байесовских оценок (30 - 96 см) то ясно видно, что байесовские оценки ИМОЮТ ШШЛіуО ИЗМСНЧИВОСТЬ. Это объясняется тем, что размах шк-оцонок вшван как факторной, ток и экологической изменчивость», а байесовских оценок только 'факторной. Какая не статистическая: процедура. рптиюльное 'при анализе селекционного эксперимента?- й'осколы.у этот вопрос непосредственно связан с практикой лоспоіі селекции.то его' мо:хно решить чисто практическими средствам'., но затрагивая вислой матедатики. € другой сторони, поскольку он’ связан-с теорией статистики, его можно рэспггь используя методы математики. В диосортащш используются оба вшеуказаияых подхода ' к сравпошт статистических процедур. ■ ■ . - . '

В роаЛьцок половом опите истинная продуктивность упоряцоченн-нііх олемепгов оале'ктируешй'совокупности (вариантов) является ’ ивнаблздаошй величиной. Ташз. является 'ттдбзддарАэй пелпчшюй "истинный" э:]х}ект селекции. Оставишь в рамках одного роатьного эксперимента, лршщиниалыш невозможно установить -какая статисти-. чоохал процедура дает лутсу» 'оценку истинного оф]окта солохцкй. Однако, кизя-.сорип однотишшх••¡жслериг.мнтоЕ-,;т. шздм установить опгк:.-,гчъность той или иной статистической; щюдод.уеа.. ис-пол^зуя. ■ к:ь1д'одасі.:і:о пара;,-.отри серій*, сєлокикоиіінх экспонентов.,' . -

Для того, чюбы на практике- ічіно’шть, какал на• сгат’истичзских процедур, мше- или баііосовская, цаст более истинную оцінку, надо кдедо;-у. селекционному экспегго.:;кту со-рип. посталить в сооуротстпг.о кезавпендоіл, уло не еелекдпошгй ашіг, і,::," іча'/зп!: а еооя долько отсолокгиропаини.? .сорта п сгагаарг. Чом больло повторності. иоза-влсишго оііига, том точное будет оценка ;;сідш:оо aft.3r.ro о:-лок-ции. Овенчу псшиного тЫокта с.¡лекционного экснерим.-лпа, полученную с но:.;:-ць:о независимого оиига. будим наокаа’;. независимой оценкой.

Окспешімент , ;ки;о:.:гліниіі оо.-оо, Ч-.гл л> одной к ;;;гирм ости, мг:но рассматривать как экспзояшгг, ггломеншш г. одной иовторкості: с одновременно залогсшшяі іно-е-чіеі::/:;:::! опктамл. *слк ¡.л олучайкі.м образом отберчм по одной долшь:-:; каждого варианта, то совокупило;'! таких делянок- ш:кно рассматривать как сслскіг.юш'ш: оиопоригшт,

_ р _ '

залояеншй в одной, повторности, а делянки но боіьодшіо в данную совокупность - как незавясише ошгти. Таким обрэ:зоч сіоророван-г .шй одпопопторяиН селекционный, эксперимент вместо с незазпслгядз! опигага г/л обозначили термином "субэкспсрпмелт". ' •

Дисперсионный анализ дан них .исходного опита позволяет получать оцсшш факторной и экологической изменчивости на оантие.ч участке, и , слодозательноесть возможность предсказать' соотиоаъп'.о -между мяк- , байесовскими и независимая оценками -продуктивности упорядоченных элементов селектируемой совокупности, Ясли ттемэтическая .'кодель, исходя из которой вычисляется байесовские оценки, ' соотвотстзует реальности, то следует ожидать хорояаго. совпадения байесовскиг независимых-оценок. . . - . '

Віс'еогаїсаянал процедура предложена нами. Эта' -процедура исполг зовауа для ..анализа солокцибішой программы-состоящей из 9 .ранее- -описанных полевых опытов. При интенсивности селёкции 7.6«-длд -исследованной селекционной.програма шк-оценка' эффекта селс-іжаи, уерэдпешшя по ссем сериям субэксперикентов• (всего 233 ІГГТК)', . ’

срстазлла? 31,8«, байесовская 6,15, -квзавиет.эя.сщонка э$'|-а?:та. сежйодаа 7,0?: Таким образом для одноповторннх’ прпитаталкнкх. ■ кулътуэ сомой 'хгойких процедура мзтода -нглмэиьаих квадратов зато* пгіт спекку сїіекга се.тсгсціш'з среднем более, чем в-4. раза ( 31,8л прзгпз Т,ОЇ). Полученные результаты являотся• экспериментальным ПОДТу>?РЛЦСЯПОИ теоретического шшода о смещенности і-ПК-ОЦЄНКЛ ;, пгТ'гекта селекции для однопозторного эксперлг,тзпта. Отст вявод • ' леи» экстраполируется и на• г.:югоповторпнээксперимэнт'Д.. ВаПосоз-ская и нозавиепмко сценки практически созпадатз?, но езгдегедь-сглует об адзкпаткосгл байесовской процедури. . _

Гал ¡гость мзгтду исследуемзгп оценкам и незавг.сяі'а.і! оц-.!;саі*.:!--наспала п.г-л с( -критерием здекватпосгя процедури. Крота віпоііз-лояелігого применения, сі -крлгорлй адекватности мотет сдузвї;> сб-:тлм.критерием, позволязазім установить адекватность той идя иной статистической процедуры статистической ситушлш в селекционной.: программе. Проведенное на?.:! исследование • «і-критерия едоквгтностя методом численного моделирования показало, что-он позволяет судить

о величине и знаке систематического смещения эффекта селекции п я том случае, когда такое смеленлз вызвано'песоблвдеяясм предположений о нормальном (гауссовом) законе распределения. ' •

- Формулы, по которым зичиолядтся байесовские оценки, выведены п предполо'^сшш, что факторное л околокпескоэ распре деленяя явля--

- 10 - . .

ются нормальными (гауссовыми). Насколько верно эти предположения выполняется на практике обычно совершенно неизвестно. Этот факт часто используется как аргумент против широкого использования байесовской статистики. С целью установления области-применения параметрической байесовской процедури нами проведено исследование робастности параметрической байесовской процедури методом-числэнного моделирования соло’кционных экспериментов на ЭВМ. Численное моделирование является в настоящее время общепринятым '.мэ- • тодом исследования в штеттнческой статистике. Моделирование ' асимметричного распределения проводилось по логнормальному закону (коэЭДнцкокт асимметрии 4,05). Исследовалось 8 различите си- . туаций различавшихся знакали коэффициента асимметрии факторного и экологичоского распределений.-Для каждой'ситуации моделирова- ' лось по 100 селекционншс экспериментов.-Результаты.моделирования приведены в таблице'-2. ■■ ■. ’ • ' ,

■ • • . , _ Таблица 2- . .

- Систематическая ошибка мнк- к байесовских оценок '■ .

■ при есямьитрич.ных распределениях (в % , от .'.истинной ,

величины sjíjeKTa селекции). ' ' •

Коэффициент _ : --.';,;м.г^тр;ш . распределения : Систематическая ошибка •. (в % от истинного' . эффекта селекции ) ' d -критерий "адекватности . ' байесовской процедура .. '

фактор- : ного : экологи-: чэского : мик-оценка : байесовская : оценка. ’

4 *4 ■81 -2' • -3- .

4 0 45 13 • 17

4 ’ -4. •24 -26 ' -45

о ■ 4 .68 : її - ' ■

0 -4 31 19 . - . - .

-4 4 ' 334 121 ' ■ ПО '

-1 0 212 .66 ' . 55

-4 -4 105 22 . -

Как ввдно из данных таблицы, байесовская процедура как правило дает более лучшие результаты по сравнепич с-классической процедурой и в случаях, когда распределения резко асимметричны. Однако имеются ситуации,- когда, и та и другая процедуры дачт но-удовлетворительные результаты, н частности, когда асимметрия .

. - II - ■ • .

факторного и экологического распределения' разіюналрдвлогш. Эта. ситуации номго распознать используя еі-критерий.адекватности.'

Методом численного .моделирования такчэ исследована ситуации: когда стандарт (контроль) ните, равен II вшо по продуктивности средней продуктивности входячих в солекпионннй эксперимент-вариантов. Рис. I иллюстрирует ситуация, когда несмотря на то, • что районируют-ся сорта по тк-оценка продуктивности, равнко-иян '• превосходящие стандарт, "истишшй" рЭДчн'ст сплещшонной программ' отрицателен. Для построения граЛпка моделировалось на ЭВМ'нос-'' колько серий селекционных лкслерикептол. Халііая серия характеризовалась определенной величиной Т, усредненной по всем входящим в нео экспериментам. Для каждого экспершянта Т определялось КОК отноаение сродней продуктивности ВХОДЯЩИХ В 3KCt:epH!,?JHT па-■ряантов к продуктивности стандарта данного эксперигзита*.; Число вариантов в эг.спориманте - 40, Факторная диспегсия - 2Cj, точность егнгга, вщгаенная через критерий 4ягегя равна 2,5. Имнти--ровалпя отбор вариантов, превосходящих стандарт по оЗд-’лршйгсоЗ'• •лье—оцінко продуктивности. Как видно из грл]яаа, при Т. *' 8С£ '•

истгчшй средний ;\v>Lokt для сории селекционных зкслор;’./л:ьтов ‘ Отріш гголик, нисг.птря на то, что- по.тачиііа мік-ононки среднего п-о'ехга гзрия положительна. - ' • '

• Jlp:i других характеристиках срлскнионніпс програ.'?і, отдпаг.і«-сл о.т о::::еал;пн., могут ггі.сл стдольнь’л параметрі; грг?;::га (на;;p;tи величина Т, при которой з^:ст селекции отразится отрнцаге.тмшч), ю обзпй вид гр-іі«кп. оота.-тся изязмсниь—. 1 • .

. 'На риє. І так-.е лрипздени результаты статистического анализа тех г:е серий свлвізіиошшх эхсноримэнтоз с. использование:/: Сайч-совской методологии. Кшс вірі но из гра]дка, байесовская сценка з 5.5 о .ста селег-цнл практически ноемодопа. Tajtxí?4 образом, байосоп--'скал статистика позволяет' избодать нежелательных (отрицатель-- • них) р ■•зультатов селекционной работн. ' •

Ця рис.- 2 показана эавясимо.сть стандартной оакбка оценки- . .• среднего э^окта серии экспериг.янтоз от числа окспори.’г-итоп гь- . серии. ГрлДик получен с по,1,адью численного моделирования. Как'; видно из графика, с увеличением числа экспериментов в-серии . ‘ _

стандартная ошибка байесовской оценки »Кскта'для серил экспо--;'. римштов в целом стремггся к нуля, что доказказот пест-ценность-балесопских оценок э^-окта селекционных эксперш.гонтов (в ситуа- ■ цип, когда факторное и экологическое распределения явл тггся ' '

Рас.

"Истинный" средний >ф$окт серии ,с;едротноаша.з'кспера** M9HTÇB и.его оценки. Т откошвакэ средней ародуктпв- . кости всех вариантов к прощгктдщности стандарт?^ .

I - кнк-оценка среднего 'вф^кта 'çepaa.. 2 - баІізсоЕсісал-рцонка эффекта. З' -■ "истинный”.сффгакт.: . ' . ;

. і Й

PV

tí

о*

Ci

tí

t-*

о

я

et)

s

ci

в

a

H

о

<o f « O

СЭ о о s

Pec. 2.

Зазисиїясть стандартной ouædxn .оценки среднего эффекта-' сорги селекционных экспери/лзнтов от числа экспорн.\аитов D серии, fj - число экспоримзнтов. I - стандартная . ошибка шк-оценки сродного аффекта серпл.. 2 - стандартная озшбка- йайэсовсхоЯ оценки среднего эффекта серпи.

. . - 13 -

нормальншя1). Напротив, ошибка ищ-оцонка среднего эЭДчжта для сепии со.тогашоншдх экспериментов в целом с увеличением числа экспорту.;итоп и сорт; у^знклаотся незначительно, что укапкпаог па значительное см-зисшю шк-оценкв эффекта селвкююшисс. экспе-

рИАЧИТОЦ, ■ ■

4. AJiroPUTi.IJ С ТА'П ¡С ПИЯ!КОГО Л1ШШоЛ ПОДСВОГО 01ШТА НА ОСНОВА БАНКОВСКОГО ШТДОПЗДСКвП) •АППАРАТА '

Алгоритм! стагпсгичсского а-г.тлиза поло по го опита п лоскэв селзклли долмш обязательно отвечать с.гллупц-.гл требованиям? а) дапать иосикюинуя оценку'эффекта сслсшш; 6) ишть шня-мальпуг злучаЯяуз егжбду. Ангшз практики использования статистических штодоп з лссьоК сэлок1Г.!н ко;:аз«ваот, что а деполлопие к щг.-?п »рутелзкнмм тр^ополилм желательно иштолиеяио оде следу-•тцлх yeeoemi: в) последоззтолзкость с.•птксткчоского анализа яолгшг <?.чть строго ллпмвской; г) псе. статистические показателя-до/х-га ¡:-.ягь чоткуо ;• лану:з питергтротздл’э 1з гцрмшах силегсщюк» нсго эксперимента: д) результаты'статистического анализа полового опыта долгдш но 1>;з:ю^!;ости отражать пел сусгсткокиуп п;;-iroг.г-;нг::гл 0 нелепом огт.лтз п ^орг.тз, поззолягцей' со о5.;С';'сн;:о на урезче co.'!<:4”!wmioi! :ir>vrpvr:i;. Иослпнео тпебопа.чио пясьмз лол-чо о у:'•!■::! зршшч олтп.гатьчого нлштролання поолодутг;::;: яоловкх опш’оь. , . ' .

V i’jT.c,:irr:ci:o;i crar.urn.w ;лл ;кгг.\:х:нг.л с^скгиаиосзгц соло;:-Ш(0:Ш'П'.1 птцосса !:оио;плр)тся велиИ'ряд покаэатолзй (з чаетлос-л.: :;г-:ы ' :Л ¡лг5 з лл лзказатзлл хлпгктер:;зу1у:’ з-Мзк-

г";.ч -л;ть лллли'ллл'".ь к^о- ^лно, а и? лгч:о. Ъ рат.ад itrahcos-еллз с-; алзл л:ли предлзлен ¡¡orrJi показатель, nanraruv.ii наг,::;

"•л.'у. лллг; зг:';л1л:гегл е.\T'v:v,лз':л'л,е;л:зу~’лз 1! з'лзлтлз-зоеть о .л .тциояиаго эксперимента в яшгог: ззде.

Уззл’лл.зл; ~ з ^'ллтлззол:;' селзкзгл злл:олязтел по ^рлуло:

/\ = |sv//s]Tsf |

где-: А - :: »о •>;;и;::о.ч? э-Моктезкоотл селекция,

5r-- r! лл.г^рнал пзлнпчззость вагизлт.

S* - зколог;п?с’:?.ч зз'-л'зчлиость пазиант

Патсгпг лдклл коз.*».'лимита иЫоити.чиосги- ачодул’дал. Счерпдно,

- Il -

vc л..;.; зг.ол хллл-ьяле:.' ; ; ‘ л;ї;:;л;ос;: ¡x;-

х і ллот лльла, тол і;:;:-; и g го; і спуски ;.lJx х;г:г,:.;я upar кхлл -. л'тллігог ссхллдасх с ;:сг:лл:х< п; ;,л;:'л’";:ххх>. ГТ-; . л.х;-í.ocvb сллллділ: прл отсутсіїлг.: ;х.о\лл:ч; ело л л.-. / л’.члгостл иt:*

:;а аллл;:лу.' Чс: боліло эпслог:ллоллл лзхлглллогь л;л; Лллсг; оллл-••oil по_ао;ллі- ї:оі.::лгл:і:ас',.л, x;.; sJ/лхсхиллост::- ссллх'Х- Ko-z-f¡xiz¡¿¡:;)Qz:: as. „ідлл коззолдзг Я£Л. .ул

оце:л:у с:і,..*,«мя 0'¿ І:лх;.л:;оогл сгл;.^*, .г.:г.ео.г.сг дать г.эя.: : .сс-tsKfrju сд.глл'у с. ллл::;я п^г.хгшлссп; есл.лцлл ».з-гс'иэлик;.' агл-лсглчгсл. " s:ry::r;r:;3Cin по c~j3’.ío:<:í:c с идзгкьш::.;, t іхс::.'.-ля: .-о полного стслч’схі}.:.: илоло; ..cxx.ci: ло;лл;;;-: еосгя. В >:оіл\/лл tjxis.ох„^£н:пз хол:.7 зшь:г*л, в елглулдз.-

EÍKe: і .. Г- / Г . •

Гу ' і "~'г . ' 4 . : ■ . . ■

' гдо: ÍÍ.,- :л7 ллт сслл'лїдл в зііс-їлізгруслуu'о.чспог л : лщт <з> ‘

R* - z:¡y:,XT сєлллісе і:гл тоіі. ез ііхгсксябгссїс ь-

. гдоалько;,; слухав .доллога ■оіо.ухсіЕЛя зпологл-їссхо 1

. - ллг.лнлллсслл ' ' ’■ ■ /

Тглсло б галлах ¿а^ссоБСлои схатлсїллц-пралло,;зл.иїлїлсп:’:^с-¡::U’ показатели»; .казЕЛцнлЛ ¡;;u.í: ■корп.лщлеи’!',.лехлдрог;; ( D), :• лохзр:;:!-глолох алухлхь морол схлцоплодтл глх-оцяллл х'.л.лх. r-x-; лекцаи, когда 'в. качасгвр схалдарха лололлоуслсл ср.одлгх: і:;, «а- . . лл'тлруехоіі солопупностл. ■ ■ - . ■ '

. ■ B-s;/(S‘*s;i .■ ;

Коз^яцеокх В ::ол:.х лолользоллхісл длл лгїлслоллл ба:.-хол-сгл-.х сцілок по ■ ’ ■ . . • -

: І,- х;нл;

Расллфролли обозкачолгй приЕпдала сило-. • '

В дкссвргсдкоіі’їс-й рабохо подробно лзлолони алгерагіа <стаг;:с-хлчослого алаллза полелоло синха, за.’»..'.з;ь:их .ію схег.:а колл-гсї^-: раядо^зирэзгшкого блока л по сло;.:о рллдохлзлрол-ллик иогторошіі;. Зхп алгоритми хак,т.з олуолілсосани (Каг/ллов P.M. /1930/).

Алторлхм стйхіістктеслого аяал:іза полалого сгшха залох.зї'лсі'о по схемо полностью рідзо!.з:зкрозанного блока продусг. дхрлзаох •

срсднбіі продуктивноеrn солектлруоюіі совокупности к сгг-л.гг.рт,-(uapu:.vrpu ї ) В насгоэд&и вро:.л і:а прхцстиняхи ся і>пз.’.::>;.'н-;" полічить полную картину о статистической с../ улі::;: п пол:: опиі’ах її .іооноіі селекции і: в диссертации р;:ос:.-оі'рона сі.гіьоі:і-чсскол ситуация лгліь с одном ї:іпо по побіг/ опитстз (вошитл^л'.пш: культур), а шдашо -сскзііствонного отбора в копуляция:: сос:н; обккновош.-зіі. Ошісаняе нслкгательн;::-: культур дано раиоо.

Среда:';: кзоаіьппюпт эффективности сслекцвл для агіа-Тіакрусіїліі . с зри и селг^иошшх оксперикоптов рплен 0,61. Это озішоог, чг» когенці:ал,.:ше еоз.чогшостп для еєлекціїи в ерзлном используется только на 6IfJ. То ость для данного типа опытов пот?*Щііачі.-.о '■■'■і'1-í.’dzhd пкатіітсліііоо ;:г>вшоні;о з^.6і;тК£Я00тіі солоігт;.::;; путей и-:.'Jopa nos пешяатолышо культури сЗолоо вировнокнкх участков, повг-пзішя повторності: опшов к так далеэ. Средний ноэ^дццан? п::т::и-кости paiieíi 0,3-3. . ■ , ; - .

В. таблице 4 приведенц. результати отбора по ш.:-- к баЙосорокнм сценкам продуктивності! вариантов прп ііспользое-чи;: в пачестьз ' стандарта средней продуктлв.ностп сзлскті:руе,\:оіі. совокупности. Отбирались варианты, по. соответствующей оценке іірздуктпшсості: про- .. босходядію стандарт на ІЩ'. Как шідно ііз лашій;: таблт.іш; кікчяклі-ка эффекта селокцш: для jcox аксперішонтов' визе,- ’че;-.:..ба‘.'.ес9Бскгі.ч. Как показано ракае, байесовская -оценка эффекта селекцлі: яздяотся '

. ¿.-„олоішоС.. По дайны'.; таблццц 4 щв-оцонки зшлїгг&д о$$вкт «елавг а»п! б’ среднем '¿ ,¡j раза. - .

Рассматриваемый при/ер хорозо і:лл-истр::руст' главный 'недостаток -C!.:eq3HHUX оценок - песозтьетстЕаэ результатов отбора цо.гал ок-о- • ра. Цэлъ’-о отбора б йрдмзрз пшются дости^онио -кровшешш г;рл:у.:-тпьностк отобранных вариантов но срсамешии со стаїцарїом на JJ.'J. хотя Он в сродном, для серая экспериментов ü целом, Из таблиця'.

‘ лзгко ввдеть, что при кепэльзозанщ: с:иі;ен::іц оценок эта цель .но достигается,.так как, несмотря на то, что уцк-оцзнка среднего превіаанпя отобрана их вариантов по сра^пек.:.е со стандартом. річша 27,7.2 , яесыацошш: оцонка превілюїтя (о^.-окта сслокціш) равна 7,2/о. То есть при использовании і.гік-оценок результати отбора для.' селекционной поогракслі (сорт1 зксперну.онгов) в цело:.: не соответствуют поставленні::.' целям. . ,

■ . • ' . • ' Таблгла 4

Сопоставлении рззультатов отоора а. яелытагелышх• культура:: с использованием іск- и daí:cconc;-:nx оценке..

Ніш парамэтра - , : .‘s эксяорл,манта : Срод-

. : I : 2 : 3 : 4 : 5 . : G : 7 : 8 : Э : ни а

■ Отбор ГЇО f-r^-С'ТТРНКЯМ ( ПОРОГ IQt ) .

Oôçaa число вариантов, шт: 12 • 12 15 19 17 II II 8 20 13,9

Число отобранных вариантов, (

шт. 4 4 3 5 3 ■ 2 3 2 5 3,4

¡¿шс-оцашса эффекта езлокцпд,':* 18 14 24 22 IG 15 17 14 19 17,7

Баііасовская оценка зффокта* '

салакцлл, % . 8 4 18 7 3 .7 10 3 5 7,2

\

Праьзчалиа: ' *). С использованием баііосовскоіі ¡.-.стодологпл оценены результати отбора, ' проезд енного по ;.г.:;:-оцо:п:а:л. ‘

5. КЛАССИЧЕСКАЯ СТАТИСТИКА КАК ЧАСТЬ БЛГкГОВСКОП СТАТИСТИКИ '■

Доказано, что критерий йааэра (частным случаем которого является критерий Стыодента) и ьновь предложенное статистические показатели (критерий эффективности селещки л критерий истинности) взал;лю-одкозначно связаны кззду собой сладуэдига форцулаш:’

а = і/(Гі;/г\ '

в=(Р-О/Р

Б практике лесной и сельскохозяйственной селекции критерий Фшзра служит для косвенной, неясной оценки коеМицпентс сффек-тквносту. селекции и коэЗфицкеита истинности и с;.::ел процедур использования критерия дилера раскрывается через сглісл егпх пар'-кетров. Гаосштроии случаи, когда такое кспольоовяккс з:освонаой сценки вместо лрдаюи, да ецо в неявной (гор/о, іге позволяет разли-и :• качествзнно различные ситуации, что ка нргсгкке воде г г. нс. равилы: к:л выводам. .

В качества грубой прэдержки шжко прцчигь, что И2У:\ величина критерия Йигера в опыте больше сем:, то с;..ОчОіи.сг. г.т::; -оценок ї.:о'.аю пренебречь. При такой высокой точности спита результата гласси!’йского и байесовского’ статистических анализе« буду г практически совпадать, и, следовательно, допусти:::) пенельеозет! к-г: байесовские, так и классические процедурі'. Пел;; точность олкта ( У < 7 ) то следует использовать байесовские апецздгр:!.

шводи и црдас.сзс;і

1. Результаты проведениях последовании нокала-''::, что ¡¡¡чес-кап процедура статистического ааализа полевого опита да т ешцаннув ОЦОЯКУ Эф&ОКТа еелепшп.

2. Устаноізлоно, что использование ^Досовского математического аппарата гозеоляет получить несг/?'ценну:о оценку е:ї>їекта селекции. Дана его интерпретация в терг.пнах. селеглионного эксперимента.

3. В рамках байесовского категатнческоі'о аппарата пр-'длокепп новые статистические показатели отрааа'вде суідестьеіпше стороны селекционного процесса, а именно ''Коэффициент эфТоктив-иости селекции" и "Коэффициент истинности". Коэффициент эффективности селекции характеризует эффективности селекционно-

- 19 - • . . .

го эксперимента, коэффициент истинности характеризует смеще--

НИЄ ШК-ОЦСНКИ.

4. Рпзрабстанн оригинальнее алгоритма статистического анализа

нолевого’ опита. .

5. Проведенное сопоставление классических и вновь предлог.зннше

алгоритмов статистического анализа полевого опта на примзре семейственного отбора в популяциях сосны обішіовенноЛ пока-заю, чго в исследованной ситуации классическая процедура зависает эффект селекции в 2,5 раза. .

ПО ШШІАЛАМ ДИССКРТАШШ аПЛШОДОкШ СЯЕДУЩІЕ РАБОТ!!

1. Качалов Р.1Л, Некоторые вопросы планирования ясшггатолышх

кульгу,' при селекции сосни обыкновенной // Роль науки в создании лесов будуглэго: Тез. докл. Всосоязного совеэения галсигх учоных-Д. . I960. - С.82 .

2. Качпта,: P.M. К вопросу о моделировании непитательных культур при С0Л9КЦИИ СОСНЫ обыкновенной // Молод«Э уЧОННЭ- 6ИО.ГОГП "

19 съезду комсомола: Тез. научно-йрактическоЙ конференции. -Воронов, ІУУ2. - С.16-18. Деп. ШНТИлесхоз II.12.84, ЗІ9-.1Х-84.

3. Кзмалоз P.M. Математическое моделирование селекционных

процессов с использованием байесовской методологии // Дости"о-ния лесноЛ генетики, селекции, семеноводства, интродукций.И '

сортолспиггогая: Тез. докл. - Воронея, 1934. - С.. 8-Ю. Деп. ЦБНТ1ЇЛССХСЗ 20.11.86, J5 475-ІІХ-86.

1. Камаюв P.M. Статистический анализ испнтатолыж: культут) при сортоиспытании леснісс пород на базе байесовского подхода // Селекция и семеноводство хвойних: сб.науч.тр. - Воронов:

:і!;;'!ЛГ;;С, 1987. - С. 41-47. *

5. Камалоя P.M. Статистика селекционного эксперимента о к-г-асической и байосовской точки зрония // Достижения ЛОСНОІІ генетики и селекции - научно-тохническо^ прогрессу / ЩПЯПГпС.

- Бороне.-; ЦШПШГиС, 1987. - С. 41-46. Доп. ЦБНТПлесхоз 30.03.80, .*(' 763-ЛХ-88. . '

6. !Са*ілов P.M. Параметрическая и непараметрическая байесовская статистика селекционных процессов // Проблеми использования, воспроизводства и охрани лэеннх ресурсов: Материami рос- . публпкачскои научно-практической конференции (июнь 1989, Йошкар-Ола). - Йошкар-Ола: Марийское изд-во, 1989.- C.I0I-I02.-

7. Камллоз P.M. К методике статистического анализа полевого

«шла с досной селокціт // Лоопая генатш:а, солекинл и отполи-гля д'.ровосньч расгєшіі; / Материалы из^цукародного сишооі;уї.п. (25-30 сентября. 19.39 г., Вэропа"); - IS3Î, - С,133.-'

8. Качалов Р.!.!. Плшп:ро2ані:о лі отапютнг.а. полэхзя;: опшол в •

лесной селсзсцції // Селекция ценных фэргл дрэсосыых • пород II пх клсольсоганпэ для созда!Шя'це.~звю: паса:дзниї: с0.кау-:.тр;ст. -Еэрсшоз; 1989. - C. І07-ІІ0. ' ~ -

9. іСагазов P.M. ІЬтсдзка .статаст-йчоокзго анализа. полового •

ontnra. - ßopoues: ЦШІЖГпС, 1930. - 95 о. Доп. ВНІПЇЦлосросурз-If. 03. SO, !{8І8-ЛХ-90. •/ . ' • ’ ' • • :

Заказ 351 от 26'.10.93 г. .Тир,- IG0 экз. ¿ормзт 60 X 9ü І/І6. Об'.ом

І п.л. Офсетная лаборатория ВГ/. _ ■