首页> 外文OA文献 >Information and technical features of the test for distinctness of new varieties of Lactuca sativa L. var. capitata
【2h】

Information and technical features of the test for distinctness of new varieties of Lactuca sativa L. var. capitata

机译:新品种Lactuca Sativa L. VAR的清晰度测试的信息和技术特征。 Capitata.

代理获取
本网站仅为用户提供外文OA文献查询和代理获取服务,本网站没有原文。下单后我们将采用程序或人工为您竭诚获取高质量的原文,但由于OA文献来源多样且变更频繁,仍可能出现获取不到、文献不完整或与标题不符等情况,如果获取不到我们将提供退款服务。请知悉。

摘要

Мета. Обґрунтувати інформаційно-технічні особливості використання інструментальних засобів IBM SPSS Statistics під час визначення критерію відмінності нових сортів салату посівного Lactuca sativa L. var. capitata на підставі морфологічних кодових формул фенотипів загальновідомих сортів із використанням алгоритму «найближчого сусіда» в групі подібних сортів. Методи. Аналітичний, що ґрунтується на порівнянні методів та засобів інтелектуального аналізу даних, отриманих методом ідентифікації – морфологічний опис сорту з подальшим застосуванням описової та багатовимірної статистики. Відповідно до «Методики проведення експертизи сортів салату посівного Lactuca sativa L. на відмінність, однорідність і стабільність» для групування сортів використовували ознаки, які не варіюють або дуже слабко варіюють. Ці ознаки використовуються окремо або у комбінаціях з іншими. Результати. У результаті моделювання з використанням пакету SPSS було сформовано декілька моделей подібних сортів Lactuca sativa L. var. сapitata. Загальна кількість сортів у вибірці розподілена таким чином: 71,4% репрезентували навчальну вибірку, а 28,6% – конт­рольну. Результативні дані візуалізовано на діаграмах моделі найбільшої подібності. Слід враховувати тип вираження досліджуваної характеристики (ознаки): якісним, кількісним, псевдо-якісним чином. Імітаційний експеримент з моделлю схожих сортів салату головчастого показав залежність результату від обраної цільової змінної. У ролі цільових змінних були ознаки: «рослина: утворення головки», «головка за щільністю», «насінина: забарвлення», «розмір головки». Висновки. Встановлено ефективність технологічних засобів аналізу даних експертизи на відмінність, однорідність і стабільність (ВОС), що значно полегшує пошук закономірностей серед великого набору даних. Розмежування даних на навчальні та контрольні дозволяє провести «тренування» моделі на наборі даних загальновідомих сортів. Під час побудови моделі важливо правильно визначити цільову та фокусні змінні. Як інструментальний засіб рекомендовано використовувати пакет статистичних програм IBM SPSS Statistics.
机译:目标。为了证明信息,并确定新的沙拉品种播种莴苣胁迫下的不同的标准在使用IBM SPSS统计工具的技术特点。实蝇的一组相似的品种使用“最近邻”算法公知的品种表型的形态代码公式的基础上。方法。基于比较的方法和通过识别获得的智能数据分析装置的分析是的各种描述性和多维统计的后续应用形态学描述。按照“开展的沙拉品种播种莴苣属的差异,均匀性和稳定性的检验方法”为分组标志使用不改变或非常弱的变化的品种。这些功能单独使用或与其他组合使用。结果。作为使用SPSS软件包模拟的结果,形成类似品种莴苣胁迫下几种模式。 Sapitata。的样品中的品种总数分布如下:71.4%表示的训练样本,和28.6%的控制。将得到的数据可视化的最大相似性的模型的图表上。的类型的所研究的特征(符号)表达的,应考虑到:定性,定量,伪定性的方式。模拟实验的类似品种元素沙拉的模型显示来自所选择的目标变量结果的依赖性。在目标变量的作用,有迹象显示:“植物:头部的形成”,“每头密度”,“种子:着色”,“头部的大小”。结论。的对差,均匀性和稳定性(VOS)的数据分析的专门知识的技术手段的有效性,这大大方便了大的数据集合中用于规律性搜索。不同的数据对教育事业和控制,您可以保留一组著名的品种数据模型的“训练”。在模型的构建,重要的是正确地确定目标和焦点变量。作为一种工具,建议使用IBM SPSS统计统计数据包。

著录项

相似文献

  • 外文文献
  • 中文文献
  • 专利
代理获取

客服邮箱:kefu@zhangqiaokeyan.com

京公网安备:11010802029741号 ICP备案号:京ICP备15016152号-6 六维联合信息科技 (北京) 有限公司©版权所有
  • 客服微信

  • 服务号