【摘 要】
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旨在挑选出适宜的冬小麦品种稳定性分析参数及其计算方法。利用冬小麦实验数据,首次通过python语言计算了5个稳定性参数,并采用秩相关性和主成分分析,研究了参数的相关性。结
【机 构】
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河南省新乡市农业科学院,中国农业科学院农田灌溉研究所
【基金项目】
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国家现代农业产业技术体系建设专项资金项目“冬小麦优质高效节水机理研究”(CARS-3-2-35),2018年河南省重大科技专项“优质专用小麦新品种选育与示范”(18110011020)
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旨在挑选出适宜的冬小麦品种稳定性分析参数及其计算方法。利用冬小麦实验数据,首次通过python语言计算了5个稳定性参数,并采用秩相关性和主成分分析,研究了参数的相关性。结果表明,python语言可以方便、灵活的计算各类参数,计算相关性和进行主成分分析。相关分析表明,PCOA和产量显著正相关,CV和Bi和产量极显著负相关。研究表明,PCOA模型能够同时评价品种产量及其稳定性。多元统计方法是单变量参数模型的有益补充。
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