297 / 928
класс - образцы с высокой урожайностью зеленой массы. 2 класс - с
низкой урожайностью, каждый объектбыл охарактеризован 24 пара
метрам.
Далее строили Функциональнуюмодель состояния по критерию
урожайности:
Z1 = - 10.48 + 0.47 ХЗЗ- 0.03Х39+ 0.10 Х41 ♦ 0.20 Х43 +
+ 0.25 Х52- 1.42 Х54+ 0.01 Х57 - 2.6 Х59 - 0.12Х60 (1)
и решаюшее правило(РП1. доверительная вероятность85/.): если Z1
> 0.59 - образец принадлежитк высокоурожайной группе, еслиZ1 <
- 0.25 - образец принадлежитк низкоурожайной группе, если -0.25
< Z1 < 0.59- неопределен ое решение.
После приведения функциональной модели (1) к безразмерному
виду, мы оценили весомость вкладакаждогоизпоказателейв иско
мые различия (высокоурожайные объекты- низкоурожайные) по абсо
лютной величине коэф ициентови знаку
при них
:
доля
генеративных
побегов - +0.59. число вегетативных побегов- +0.44, длина колоса
- +0.26, число колосков в колосе - +0.24. плошадь листа - +0.16,
доля колосав длине побега- -0.46. плотностьколоса - -0.24. до
ля
воздушной сухой
массы - -о.16. длина листа- -о.12.
Аналогичным образом
строили
модель
(2)
:
1
классобразовали
растения с высокой семенной
продуктивностью
,
2
клас - с низкой,
для построения моделибылииспользованы
27
показателей. После ми
нимизации модельприняла вид:
Z2 = 10.69♦ 0.03Х32- 0.25ХЗЗ♦ 0.60 Х34 - 0.07 Х35♦
♦ 0.02Х39 + 0.15 Х41 ♦ 0.18 Х42- 0.19 Х52 + 0.51 Х53 - (2)
- 1.06 Х54 -0.20 Х56 ♦ 0.12 ХбЗ
и решаюшее правило РП2 (доверительнаявероятность 85/): если Z2 >
о. 33 - образец принадлежитк высокоурожайной группе, если Z2 <-
о. 70 - образец принадлежитк низкоурожайной группе, если -0.70<
Z2 < 0.33- неопределен оерешение.
294
Научная электронная библиотека ЦНСХБ