遗传方差

遗传方差Tag内容描述：<p>1、世代方差的遗传分析 莫惠栋 A Genetic Analysis for Generation Variances 一 群体性质和方差分量 在遗传学上 根据等位基因的是否相同 可把基因型分为两类 1 纯合的 homozygous 即等位基因相同的 如 这种基因型的自。</p><p>2、遗传方差的计算 遗传方差的计算是数量遗传分析中常需要用的计算之一 其实原理并不复杂 但 对于新接触数据遗传的朋友或者是非数据遗传专业的研究者 这个问题还是有一 定 难度的 由于原理非常简单 并且多数情况也只是。</p><p>3、世代方差的遗传分析 续 莫惠栋 A Genetic Analysis for Generation Variances Continued 三 方差估值的利用 方差是群体的重要特征之一 在遗传理论和育种实践上 都可由之得到一些重要的科学信息 以下列述几个重要方面。</p><p>4、群体数量遗传学 第11讲 育种值估计1 测定值的方差协方差分析 估计个体育种值的信息来源 个体 子女 外祖母外祖父 祖母祖父 父亲 全同胞 半同胞 母亲 父亲其 他亲属 配偶 母亲其 他亲属 单个性状的选择依据 个体成绩个体测验 (选择 ) 祖先成绩系谱测验 (选择 ) 同胞成绩同胞测验 (选择 ) 后裔成绩后裔测验 (选择 ) 个体成绩+同胞成绩家系选择 个体成绩-家系成绩家系内选择 个体成绩祖先成绩同胞成绩后裔成 绩复合指数选择 方差与协方差的性质 h2、re和c2 一、测定值的方差协方差分析 v(表型、遗传)方差分析 个体k次测定值均值 n个同类亲属1。</p><p>5、方差分析 analysis of variance 简称ANOVA 最早由英国统计学家R A Fisher提出 主要应用于对三个以上的数据样本进行差异性检验 方差分析能够解决t检验 z检验所无法解决的问题 对统计学和行为科学的发展起了巨大促进作。</p><p>6、随机变量的数字特征一、数学期望E（x)的性质：性质一：常数C，E（C)=C;性质二：X为随机变量，C为常数，则E(CX）=CE（X)；性质三：X，Y为随机变量，则E(X+Y)=E(X)+E(Y)；性质三：X,Y为相互独立的随机变量时，E（XY）=E（）（）2、 方差的性质：D(X)=E(X）-E(X。</p><p>7、4 3 C A 1 n Pn i 1xi 2 1 n n X i 1 xi 2 1 X 1 du EX j knj pj P X j nj n 2 100 X j 0 j 2 pj E X EX 2 June 25 20091 1 4 3 C A 1 n Pn i 1xi 2 1 n n X i 1 xi 2 1 X 1 du EX j knj pj P X j nj n 2 100 X j 0。</p><p>8、2 方差、协方差与相关系数2.1方差例1 比较甲乙两人的射击技术，已知两人每次击中环数分布为：.问哪一个技术较好？首先看两人平均击中环数，此时，从均值来看无法分辩孰优孰劣. 但从直观上看，甲基本上稳定在8环左右，而乙却一会儿击中10环，一会儿击中6环，较不稳定.因此从直观上可以讲甲的射击技术较好.上例说明：对一随机变量，除考虑它的平均取值外，还要考虑它取值的离散程。</p><p>9、l e c t u r e,10,FINANCIAL MODELING,金融建模,第10章 计算方差-协方差矩阵,要计算有效投资组合，我们就必须计算股票收益数据的方差-协方差矩阵。本章中，我们将讨论在Excel中怎样实现这个计算。其中最显而易见的计算为样本方差-协方差矩阵：这是直接由历史收益计算而得的矩阵。我们介绍几种计算方差-协方差的方法，包括在电子表中用超额收益矩阵直接计算、VBA实现该方法计算。 即使样本方差-协方差矩阵看起来像一个很明显的选择，但我们将用大量的文字说明它也许不是方差与协方差最好的估计。样本方差-协方差矩阵有两个不尽人意的缺陷：。</p><p>10、2 方差 协方差与相关系数 2 1方差 例1 比较甲乙两人的射击技术 已知两人每次击中环数分布为 问哪一个技术较好 首先看两人平均击中环数 此时 从均值来看无法分辩孰优孰劣 但从直观上看 甲基本上稳定在8环左右 而乙却。</p><p>11、第2课时用样本方差估计总体方差,方差的计算公式，请举例说明方差的意义,方差的适用条件：当两组数据的平均数相等或相近时，才利用方差来判断它们的波动情况,方差越大，数据的波动越大；方差越小，数据的波动越小,问题发现感受新知,.,甲、乙两名运动员在10次百米跑练习中的成绩（单位：秒）如下：甲：10.8、10.9、11.0、10.7、11.2、11.1、10.8、11.0、10.7、10.9；乙：1。</p><p>12、随机变量的数学期望(均值),它体现了随机变量取值的平均水平,是随机变量的一个重要的数字特征.,但是在很多场合,仅仅知道平均值是不够的.,2随机变量的方差,例如,某零件的真实长度为a,现在用甲、乙两台仪器各测量10次,并将测量结果X用坐标上的点表示如图：,问:哪台仪器的测量效果好一些？,因为乙仪器的测量结果更集中在均值附近.,为此需要引进另一个数字特征,用它来度量随机变量在其中心(即均值)附近。</p><p>13、6 2方差 教学目标 1 了解方差的定义和计算公式 2 理解方差概念的产生和形成的过程 3 会用方差计算公式来比较两组数据的波动大小 4 经历探索极差 方差的应用过程 体会数据波动中的极差 方差的求法时以及区别 积累统计。</p><p>14、实验五 风险价值计算的方差 协方差法 1 实验目的 通过本次实验 掌握计算风险价值的方差 协方差法 2 基本原理 1 风险价值的定义 风险价值是指在一定的持有期内 在给定的置信水平下 利率 汇率等市场风险因素发生变化给。</p><p>15、样本方差与总体方差的区别之前一直对于样本方差与总体方差的概念区分不清，对于前者不仅多了“样本”两个字，而且公式中除数是N-1，而不是N。现在写下这么写东西，以能彻底把他们的区别搞清楚。总体方差：也叫做有偏估计，其实就是我们从初高中就学到的那个标准定义的方差，除数是N。如“果实现已知期望值，比如测水的沸点，那么测量10次，测量值和期望值之间是独立的（期望值不依测量值而改变，随你怎么折腾。</p><p>16、五年制师范学校统编教材 数学 课题 用样本方差估计总体方差 教学目标 理解方差和标准差的意义 会求样本方差和标准差 教学重点 理解用样本估计总体方差的思想方法 教学难点 理解用样本估计总体方差的思想方法 教学过。</p>