问答题
A一P值分配原则
发布日期：2020-12-11
试题解析
加性效应
加性效应(additive effects)就是影响数量性状的多个微效基因的基因型值的累加，也称性状的育种值，是性状表型值的主要成分。亲本里中亲值的差称为加性效应。若用aa表示较小的亲本基因型，AA表示较大的亲本基因型，P1表示P1(AA)的平均表现，P2表示P2(aa)的平均表现，则亲本中亲值m=1/2（P1+P2），加性效应a即为1/2(P1-P2)。
- 中文名
- 加性效应
- 也称
- 性状的
- 影响
- 数量性状
- 外文名
- additive effects
- 概念
- 性状
- 累加
- 多个
约当阵
约当阵，数学术语，A为具有n个特征值的矩阵，其中前m个特征值相同，后n-m个不相同，则我们知道前m个特征值对应特征向量P1、P2......Pm，而后n-m个特征值的特征向量是不同的为Pm+1，Pm+2，等等。令P=[P1 P2......Pm+1 Pm+2....Pn],则J=（P^-1）AP，（P^-1）表示P的逆矩阵，J为约当阵(Jordan Matrix)。
- 中文名
- 约当阵
- 矩阵形式
- 图中没有指明数值的全为0
- 数学定义
- 为具有n个特征值的矩阵
- 现代控制论
- 在现代控制理论，线性系统
P值
P值是用来判定假设检验结果的一个参数，也可以根据不同的分布使用分布的拒绝域进行比较。由R·A·Fisher首先提出。P值（P value）就是当原假设为真时，比所得到的样本观察结果更极端的结果出现的概率。如果P值很小，说明原假设情况的发生的概率很小，而如果出现了，根据小概率原理，我们就有理由拒绝原假设，P值越小，我们拒绝原假设的理由越充分。总之，P值越小，表明结果越显著。但是检验的结果究竟是“显著的”、“中度显著的”还是“高度显著的”需要我们自己根据P值的大小和实际问题来解决。
- 中文名
- P值
- 计算方法
- 3种情况
- 创立者
- R·A·Fisher
- 外文名
- P value
- 作用
- 用来判定假设检验结果的一个参数
标签： 分配原则
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