农艺性状分析的结论？ 什么是农艺性状对比分析？

<h2>一、农艺性状分析的结论？</h2><p>农艺性状 　　（agronomic traits）　　指农作物的生育期、株高、叶面积、果实重量等可以代表作物品种特点的相关性状。 　　一些作物的农艺性状举例： 　　小麦：生育期、株高、叶数、分蘖数、小穗数、穗粒数、千粒重...... 　　水稻：生育期、有效分孽数、主茎叶数、株高、剑叶长、剑叶宽、穗数、穗长、穗粒数、穗实粒数、千粒重.... 　　玉米：千粒重、穗粗、株高、穗行数、行粒数、穗重.... 　　大豆：单株粒数、百粒重、单株荚数、株高；（单株荚数、单株粒数与单株产量呈显著正相关，百粒重与单株产量呈显著正相关） 农艺性状测定就是测定农作物的这些农艺性状。可以代表作物品种。</p><h2>二、什么是农艺性状对比分析？</h2><p>借用数理统计的方法，对不同品种的农艺性状进行比较分析。</p><p>主要作物的农艺性状举例：</p><p>小麦：生育期、株高、叶数、分蘖数、小穗数、穗粒数、千粒重......</p><p>水稻：生育期、有效分蘖数、主茎叶数、株高、剑叶长、剑叶宽、穗数、穗长、穗粒数、穗实粒数、千粒重....</p><p>玉米：千粒重、穗粗、株高、穗行数、行粒数、穗重....</p><p>大豆：单株粒数、百粒重、单株荚数、株高；（单株荚数、单株粒数与单株产量呈显著正相关，百粒重与单株产量呈显著正相关）</p><h2>三、作物种植密度与性状的相关性分析？</h2><p >以具有相同特性的玉米品种作为试验对象，研究不同种植密度对作物主要农艺性状和产量的影响。</p><p>以玉米为例，种植密度对玉米的空秆率、穗夹角、株高与穗位高等均有影响，对影响玉米产量的相关种植密度也有关联。，种植密度对提高玉米产量的重要性，也就是过去常说的“密”，合理密植。</p><h2>四、水稻的农艺性状什么时期？</h2><p>培育的水稻品种在遗传改良过程中其农艺性状和叶片光合能力的变化,以不同时期育成的24个水稻品种为材料进行田间随机区组试验,在抽穗后测定并分析其农艺性状、叶片特性和光合功能等指标的变化。</p><p>结果表明:吉林省第二时期育成品种的产量、有效分蘖数、单位面积穗数、每穗粒数和收获指数较第一时期显著增加,而株高显著降低。</p><p>第三时期育成品种的单株生物量、剑叶光合能力和单株光合能力比第一期和第二时期显著增加。</p><p>吉林省水稻品种改良过程中,第二时期较第一时期品种产量的提高,主要是通过农艺性状和叶片特征的遗传改良提高经济系数来实现的;而第三时期与第二时期育成品种的农艺性状和叶片特征变化不大,产量的提高主要是通过提高叶片和植株光合能力,增加生物量来实现的。……&nbsp; &nbsp;</p><h2>五、马铃薯主要农艺性状测定的目的？</h2><p>马铃薯农艺性状测定目的意义是鉴定马铃薯品种抗逆性、丰产性、适应性。</p><p>2015年中国农业部宣布启动 马铃薯主粮化战略，推动马铃薯逐渐成为水稻、小麦、玉米之后的第四大主粮作物，马铃薯的战略地位空前提升。应当抢抓历史机遇，充分挖掘耕地资源优势，着力提升马铃薯生产能力。</p><h2>六、马铃薯农艺性状的测定目的及其意义？</h2><p>马铃薯农艺性状测定目的意义是鉴定马铃薯品种抗逆性、丰产性、适应性。</p><p>2015年中国农业部宣布启动 马铃薯主粮化战略，推动马铃薯逐渐成为水稻、小麦、玉米之后的第四大主粮作物，马铃薯的战略地位空前提升。应当抢抓历史机遇，充分挖掘耕地资源优势，着力提升马铃薯生产能力。</p><h2>七、相关性分析的意义？</h2><p>相关性分析是指对两个或多个具备相关性的变量元素进行分析，从而衡量两个变量因素的相关密切程度。相关性的元素之间需要存在一定的联系或者概率才可以进行相关性分析。</p><p>相关性不等于因果性，也不是简单的个性化，相关性所涵盖的范围和领域几乎覆盖了我们所见到的方方面面，相关性在不同的学科里面的定义也有很大的差异。</p><p >相关性横跨了几乎所有象限，在上述的各种相关性过滤方法中，没有哪一种是“最好的办法”，因为对于相关性来说，不存在“杀手级”的方法。支持多种发现方法，多种过滤方法，具有灵活性，并支持多种移动平台的服务才会更具竞争优势。</p><p>由相关性驱动的互联网，其影响深远而广泛。</p><h2>八、相关性分析的条件？</h2><p>个人觉得典型相关分析主要是研究一组变量与另一组变量之间的相关性，满足的前提条件与简单相关分析类似，不过这里应该是多元正态分布。</p><p>为了研究两组变量量X= (X1, ...,Xn) 和Y= (Y1, ...,Ym) 之间的相关关系，采用类似于主成分分析的方法，在两组变量中，分别选取若干有代表性的变量组成有代表性的综合指标，通过研究这两组综合指标之间的相关关系，来代替这两组变量间的相关关系，这些综合指标称为典型变量。</p><p>典型相关分析最早哈罗德·霍特林首次引入。他所提出的方法于 1936 年在《生物统计》期刊上发表的一篇论文《两组变式之间的关系》经过多年的应用及发展，逐渐达到完善，在 70 年代臻于成熟。</p><p>由于典型相关分析涉及较大量的矩阵计算， 其方法的应用在早期曾受到相当的限制。但随着当代计算机技术及其软件的迅速发展，弥补了应用典型相关分析中的困难，因此它的应用开始走向普及化。 典型相关分析是研究两组变量之间相关关系的一种统计分析方法。</p><h2>九、性状表型值分析的原理？</h2><p>数量性状基因座（quantitative trait locus，QTL）指的是控制数量性状的基因在基因组中的位置。QTL定位的理论依据是Morgan的连锁遗传规律，通过数量性状观察值与标记间的关联分析，当标记与特定性状连锁时，不同标记基因型个体的表型值存在显著差异，来确定影响各个数量性状的基因（QTL）在染色体上的位置、效应，甚至各个QTL间的相关作用。</p><p>QTL定位检测的是分子标记与QTL之间的连锁关系，通过分析整个染色体组的DNA标记和数量性状表型值的关系，将QTL逐一的定位到连锁群的相应位置，并估算出相应的QTL效应值。</p><p>QTL定位实质上是基于一个特定模型的遗传假设，与数量性状基因有本质区别，是统计学上的一个概念，有可信度（如95%、99%等）。 </p><h2>十、spss相关性分析的类型？</h2><p >相关性是指两个变量之间的变化趋势的一致性,如果两个变量变化趋势一致,那么就可以认为这两个变量之间存在着一定的关系(但必须是有实际经济意义的两个变量才能说有一定的关系)。相关性分析也是常用的统计方法,用SPSS统计软件操作起来也很简单,具体方法步骤如下。</p><p>方法步骤</p><p>1</p><p>选取在理论上有一定关系的两个变量,如用X,Y表示,数据输入到SPSS中。</p><p>2</p><p>从总体上来看,X和Y的趋势有一定的一致性。</p><p>3</p><p>为了解决相似性强弱用SPSS进行分析,从分析-相关-双变量。</p><p>4</p><p>打开双变量相关对话框,将X和Y选中导入到变量窗口。</p><p>5</p><p>然后相关系数选择Pearson相关系数,也可以选择其他两个,这个只是统计方法稍有差异,一般不影响结论。</p><p>6</p><p>点击确定在结果输出窗口显示相关性分析结果,可以看到X和Y的相关性系数为0.766,对应的显著性为0.076,如果设置的显著性水平位0.05,则未通过显著性检验,即认为虽然两个变量总体趋势有一致性,但并不显著。</p><p>注意事项</p><p>相关分析研究的是两个变量的相关性,但你研究的两个变量必须是有关联的,如果你把历年人口总量和你历年的身高做相关性分析,分析结果会呈现显著地相关,但它没有实际的意义,因为人口总量和你的身高都是逐步增加的,从数据上来说是有一致性,但他们没有现实意义。</p>