信息量准则aic在玉米品种区域试验分析的应用论文

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1、信息量准则AIC在玉米品种区域试验分析的应用孙京波指导教师胡希远摘要：作物区域试验对育种和农业生产具有非常重要的意义。关于作物区域试验数据分析的模型和方法在文献中多种多样，对于实际试验分析者，究竟选用什么样的模型和方法分析作物区域试验才合理是目前必须解决的一个重要现实问题。本文通过SAS这一国际标准的分析软件，基于混合线性模型拟合的信息量准则（AIC）对玉米区域试验数据资料进行了有关模型的构建、筛选和处理，对各种模型在玉米品种区域试验数据拟合效果和稳定性分析结果进行了比较。结果发现不存在广泛最适的

2、玉米品种稳定性分析模型，对不同的区域试验数据应利用AIC准则选用最佳的模型进行稳定性分析。关键词：区域试验，玉米，方差分析，混合模型，信息量准则APPLICATIONOFINFORMATIONCRITERIAINTHEVARIETYREGIONALTESTABSTRACTRegionaltrialproductionplaysanimportantroleinAgriculture,butdataanalysismethodsoftheexperimentarevariedwithabitconf

3、using.Inthispaper,throughSAStheanalysisoftheinternationalstandardsoftware,wewillanalyzetheexperimentaldataofcornforthemodelconstructing,slectingandtreating.Meantime,themixedmodelanalysisisappliedundertheinformationcriterion(AIC).Theresultsshowedthat t

4、hereisno optimal modelfor stabilityanalysis ofmaizevarieties,buttests ofdifferent varieties ofregional stabilityanalysishave thebestmodel.Keywords:RegionalTrial，cornvariance，mixedmodel，Informationcretion目　录第一章绪论41.1研究背景41.2模型选择方法及其研究现状41.3拟研究的内容51.3.1

5、信息量准则在品种稳定性分析模型选择应用研究51.4本研究的创新点6第二章模型和模型选择准则62.1模型的概念62.2模型选择的两类标准62.2.1有效准则62.2.2相合准则62.3模型选择的方法72.3.1AIC准则72.3.2Cp统计量72.3.3基于F检验的逐步回归法72.3.3.1向前法82.3.3.2向后法82.3.3.3逐步法82.3.4准则82.3.5校正准则82.4准则法和逐步回归法的优缺点9第三章信息量准则在区域试验稳定性分析模型选择应用研究93.1线性混合模型和模型选择应用于区

6、试的必要性103.2区域试验品种稳定性分析的发展113.3品种稳定性分析模型113.3.1.稳定性方差模型123.3.2Finlay-Wilkinson回归模型123.3.3Eberhart-Russell回归模型123.3.4AMMI-1模型133.3.5环境方差模型133.4稳定性模型分析的程序143.5模型评价与选择143.6数据资料143.6.1材料和方法143.6.2试验数据初步分析163.6.3不同分析模型的数据拟合效果163.6.4不同品种稳定性分析模型对品种稳定性的评判18第四章结

7、论32参考文献33致谢34附件1：SAS程序以2004年01组为例35第一章绪论1.1研究背景及其研究现状区域试验布点多、范围广，能在较多样的生态环境和接近大田生产的条件下进行试验，有助于迅速明确新品种的推广价值和适应范围。而与之配套的方差分析却是工农业生产和科学研究中对试验数据进行分析的一种重要的数理统计方法，其应用极其广泛。但是，可供应用统计方法和分析软件等因素的限制，传统上通常是依据一定试验设计中试验因子、环境因子及其之间互作等可能效应的多少来确定ANOVA模型，极少考虑针对特定试验数据的最

8、佳ANOVA模型选择。因此ANOVA模型未必就一定能最佳体现所有试验数据的信息；即使偶尔有考虑ANOVA模型的选择问题，多是采用传统的具有一定局限性的F检验结果进行因子选择[1]。传统方差分析法分析结果的准确性及其研究结论的可靠性会受到不同程度地限制。由于多环境下品种与环境互作效应形成机理的复杂性，关于区域试验数据的分析目前还没形成一个普遍认可的最佳模型或方法。但是，Akaike于1973年从信息论的角度出发提出了AIC准则，赤池弘次建议，当要从一组可供选择的模型中选出一个最佳模型