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中国水稻科学, ,,:~
水稻产量和穗粒结构关系的估计『‘
王磊农德峰陈希春谢芙贤’蔡体常’
希平张申龙郑朝华张狄标
中国水稻研究所,杭州;’浙江卉农调队,杭州

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摘要:水稻产量足由有技穗数、缸穗寅牝数和千牝重构成. 扦相乘得到的值定卫为理论产.【耻
论产量和虫烁产量有时相差甚远。本文提出拟台产量结构的一般模型:产量理产壁线
随机瑶差. ;地
的产量估计,对小样本的品种的产量估十可借用同‘
同时持出. 作为实例,文章分析从浙江绍;和富阳樽到的数据。
关键词:理论产量:线性纠:经验蛆Ⅱ斯计:借用信息:预测间
水稻产量是由单位面积的有效穗数、每穗产量结构’我们有必要求一种较合适的模型,

的产量为理论产量但穗数、.
必须由抽样得到,因为抽样误差存在,
很大,理论产量与实测产量因而可能相差甚
远。这说明用理论产量并不能准确地反映水稻收到.
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叶国水稻科学第卷第期
较为自然的修正模型,模型: 态分布在实例分析中,我们将会看到、埘我
, 们采集到的数据,模型或线
.,和、,但卜述模型则拟合得
粒重, 、.,凡为未知参数。作如此修正, 顿令人满意为方便计,上述模型叫做校正模
对于我们采集到的数据,拟合仍然不好。同时, 型。
为估计模型中的未知参数,、,和,需
经验贝叶斯估计
对模型作对数变换,使之成为通常的线性模型,
然后得到常规的最小二乘估计· 这样,

,则在此观察值样本。我们有可能得到此晶
分布,也就是属于对数正态分布这一假设种的精确的产量模型竹计。
往往是不成立的,因为通常本身属于正态分常常得不到上述较理想的样本。例如,对泉一
布。另外,因为模型的指数形式,用上述模型预品种,可能只有少量的观察值在这屿观察值
测产量,预蒯值对参数的竹计值相当敏感,略微上建芷拘模型很有可能是不可靠的。为改进此
不好的参数估计可能导致很坏的预测。时这一品种的模型估计,我们可借刷同一地
在模型估计中遇到的另一问题是模型的普其它品种的信息也就是其它品种的观察值。
遍适用性。按不同地区和不同品种计算得到的同时为得某一地区总的产量竹计.:占忽略
模型往往差别较大,这样得到的模型没有普遍同品种数据的币同的抽样误差,特别是问
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