2.2联合方差分析和线性回归模型分析

    联合方差分析见表3，受体间、环境间以及GEI存在极显著差异，三者所引起的化感指数变异平方和分别占总处理平方和的28.44%，48.27%，23.29%，表明环境条件间的差异是引起化感指数差异的主要原因，GEI的影响也很大。因此，进行三七对不同受体化感作用稳定性分析很重要。从表3回归分析结果看出，联合回归、基因回归和环境回归三者加起来仅解释了GEI SS的26.05%，残差占73.95%，且极显著，说明回归模型解释的互作少，回归模型对试验数据拟合得不够好。

    2.3AMMI模型分析

    采用AMMI模型对GEI进行分解，从表3的AMMI模型分析结果可以看出，前3个IPCA轴极显著，分别解释了GEI SS的55.11%，21.08%，13.66%，3个IPCA轴加起来解释了GEI SS的89.85%，残差仅为10.15%。由此可见，AMMI模型比较透彻地分析了GEI信息，明显优于传统的回归模型。

    2.4受体稳定性分析

    2.4.1AMMI双标图法由AMMI1双标图可知 ...... 婵″倹鐏夐幃銊ユ躬娴ｈ法鏁ら幍瀣簚缁涘绁︾憴鍫熸閺冪姵纭堕弻銉ф箙閹存牔绗呮潪钘夊弿閺傚浄绱濋崣顖濆厴閺勵垵顫﹂幖婊呭偍瀵洘鎼告径杈╂埂閳ユ粏娴嗛惍浣测偓婵撶礉鐠囬鍋ｉ崙璇茬潌楠炴洘娓舵稉瀣煙閻ㄥ嫧鈧粎鏁搁懘鎴犲閳ユ繃鍨ㄩ垾婊冨斧缂冩垿銆夐垾婵婎問闂傤喓鈧拷


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