文档介绍：第三讲 DPS应用(5、专业试验统计)
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一、生物测定
生物测定，又称为半数效量，是生物、医学研究中最普遍的一类实验，通常包括供试因子(如化学或生物性杀虫剂、杀菌剂、除草剂、植物生长调节剂、新医药、保健品或可中来。时间-剂量-死亡率(time-dose-mortality，缩为TDM)模型就是这样的模型，按其数学结构又称互补重对数模型(complementary log-log model)，简称CLL 模型。
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一、生物测定
时间-剂量-死亡率模型分析
如：用乙酰甲***磷的5 个浓度处理西红柿上某害虫。 处理后试虫死亡过程缓慢，故适合用TDM 模型分析数据。
分析前，先将数据编辑定义。其数据编辑和存放格式为：数据块第一列为供试药剂的浓度，以后各列为用药后不同时间的试虫存活数。
然后执行“专业统计→生物测定→时间－剂量死亡率模型”功能项
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一、生物测定
输出结果包括：
①模型系数的协方差矩阵；
②所求系数即各参数的估计值、参数标准误、t 测验值、显著水平；
③模型拟合值、残差、标准残差。
结果表列中有些行显示“数据不合理，未进行处理”的字样，这主要因为在最高剂量下试虫在整个实验观察完成前的数个时间区间已经全部死亡，即累计死亡率在前一个时间区间已达100%，此后各时间区间的条件死亡率在数学上无法计算(0/0)。每当这种情况出现时，DPS系统自动将该数据视为无效，但截至前一时间区间的拟合仍然有效，并且不影响其余各剂量数据的继续拟合。
结果中，如果皮尔逊卡方检验能通过，，则模型的拟合效果很好。而实际上，一般皮尔逊卡方检验不能通过()，这表明模型异质性的假设成立。但Nowierski 等提出用Hosmer 和Lemeshow 改进的方法进行拟合度测验，如Hosmer-Lemeshow ，则可认为数据拟合是成功的。
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新引入、新育成的品种或品系，在大面积推广之前，都需要经过区域试验，来鉴定其产量水平和适应性，为其推广和合理利用提供依据。
区域试验中需要研究的主要效应有：
① 品种效应，即品种的产量或品质效应，因区域试验中供试品种是一定的，故品种效应是固定型效应；
② 地区效应，即地区之间土壤类型、耕作制度、生产水平和管理方法等可以预见的环境差异对品种的影响效应，一般亦属固定型效应；
③ 年际效应，即不同年份的温度、雨量、偶然性灾害等难以预知的随机性环境差异对品种的影响效应，一般属随机型效应；
④ 品种×地区的互作效应，即研究品种对于可预知的环境差异是否具有特殊的适应性，若品种与地区互作效应显著，说明品种对地区有特殊适应性，反之则说明适应性广泛，故该互作效应一般亦属固定型效应；
⑤ 品种×年份的互作效应，反映品种对难以预测的环境差异是否有特殊适应性，一般属随机型效应；
⑥ 品种×地点×年份的互作效应，反映品种与地点的互作效应是否随难以预知的环境变化而改变，因此该效应属于随机型效应。
二、品种区域试验
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二、品种区域试验
评定一个品种的应用价值，主要考虑以下三个效应值：
① 品种效应；
② 品种×地区点的互作效应及方差；
③ 品种×年份的互作效应及方差。
品种效应显著而互作效应小的品种是具有广泛适应性的丰产型品种，适于大面积推广；而互作效应显著的品种具有特殊适应性(如对环境条件有特殊要求)，只能在特定地区推广才能发挥增产作用。
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（一）一年多点试验稳定性分析
例如，对5个品种5个地点的品种区域试验结果进行稳定性分析，得到的结果如图。
分析时按图中的阴影部分编辑并用鼠标选中待分析的数据。
然后执行“专业统计→品种区域试验→ 品种稳定性分析”功能，这时系统会要求你输入地点数、品种数(这里分别是5、5)。输入后系统立即给出George C. C. Tai 模型的品种稳定性分析图。
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（一）一年多点试验稳定性分析
αi用以量测第i 个品种对环境效应的线性响应，而λi是表示以误差均方为单位的线性回归离差。
此图表示α与λ的分布图。图中两条正交轴分别以α、λ值表示，如果αi =0为真，那么将有95％的 落在双曲线内。第一、二条垂直线是λ0=1时90％置信区间的上、下限，若途中还有其余垂直线则是λ0 >1时的置信上限。这些直线把α、λ区分成不同的稳定性区域。
从图中各个品种分布位置可以看出，供试品种3 表现最稳定，其次是品种1 和品种4；而品种2 的稳定性最差。
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（一）一年多点试验稳定性分析
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