判别函数在优树多性状同步判别分级中的应用

摘要

本文讨论了优树多性状同步判别分级的方法,并以湿地松选优实例作了验证。采用单个Fisher判别函数,贡献率为91.98％,分级判对率为79.49％,而用二个判别函数,累计贡献率达98.17％,分级判对率提高到89.74％;应用Bayes判别函数,不考虑先验概率时,判对率为94.87％,而考虑先验概率时,判对率达97.44％。说明适当地选用判别函数,可以显著地提高判别效果。