基于最大似然法与矩法的黄土高原小流域土壤碳氮空间变异分析

以黄土高原寺底沟小流域为研究对象,根据不同土地利用方式采集46个样点的土壤样品,通过地统计方法对土壤有机碳和全氮的空间变异特征进行了分析。采用受限最大似然法(REML)和矩法(MOM)两种方法分别对变异函数进行了估计,通过交叉检验选择克里金预测效果较好的变异函数进行地统计插值。(1)与矩法(MOM)相比,在多数情况下受限最大似然法(REML)估计的变异函数进行克里金插值更加准确。(2)土层深度对土壤全氮空间变异影响较小,对土壤有机碳影响较大,表层土壤有机碳含量及变异程度明显高于下层土壤。(3)土地利用方式对土壤有机碳和全氮的空间分布有重要影响,灌木林和天然草地土壤有机碳和全氮水平最高,弃耕地其次,梯田、果园、人工草地最低,表明退耕还林对提高土壤碳氮水平有重要贡献。

应用ML和REML法监测基于Wood模型奶牛泌乳曲线形状的研究

利用最大似然法(ML)估计了内蒙古三河牛泌乳曲线基于不完全伽马函数(Wood)的不同统计模型,对各模型的差异用似然比(LR)进行检验。结果表明,模型Ⅲ显著优于模型Ⅱ和模型Ⅰ(P<0.01)。采用限制性最大似然法(REML)对模型Ⅲ估计得出,泌乳初期奶量在不同胎次(pari)、产犊年度(year)、产犊季节(seas)、场(herd)下具有显著差异(P<0.05);测定日产奶量的变化率随测定日(t)、测定日自然对数(t′)的推移,以及胎次与测定日(t)及其自然对数(t′)交互作用的不同差异极显著(P<0.01),泌乳初期奶量与t′和t的斜率系数之间存在显著的正或负相关(P<0.01)。

ML法和REML法方差组分估计效率的Monte Carlo模拟研究

采用ＭｏｎｔｅＣａｒｌｏ模拟方法，研究了家系数目，家系大小，性状遗传力大小等３个因素在不同组合下，ＭＬ法和ＲＥＭＬ法方差组分估计的准确性。结果表明，在不考虑除均值之外其它固定效应的情况下，ＭＬ法的效率高于ＲＥＭＬ法。

北京荷斯坦牛体细胞数遗传参数估计及其与产量、体型性状的相关性分析

本文配合动物模型用多性状约束最大似然法(REML)分析估计了2000～2007年北京地区81385头荷斯坦母牛的体细胞数自然对数(LSCC)的遗传力,LSCC的遗传力为0.12;个体测定日的LSCC的遗传力为0.06到0.11。体细胞数与产奶量、乳脂量、乳蛋白量的遗传相关分别为0.06、0.14和0.09。头三个泌乳期LSCC间的遗传相关都比较高,特别是第二泌乳期与第三泌乳期间的遗传相关高达0.95,LSCC对第二泌乳期与第三泌乳期可以看作是同一个性状。LSCC预期传递力与体深等大部分体型性状的相关系数几乎为0,但与蹄角度、前乳房附着、后乳房深度有较强的负相关,相关系数分别为-0.17、-0.19、-0.20;与乳头长度呈正相关,相关系数为0.15。体细胞数存在真实的遗传变异,其遗传力高于普遍报道的乳房炎的遗传力估计值的平均值,通过对体细胞数的间接选择来提高乳房炎抗性的育种是可行的,结合部分体型性状的遗传评定也有助于通过遗传育种的方法降低乳房炎的发病率。

基于广义多项式混合效应模型非寿险信度费率厘定

广义线性混合效应模型在非寿险精算中有着广泛的应用。然而,广义线性混合效应模型假设模型的系统成分随时间变化是线性的。但在精算实践中,系统成分随时间的变化并非线性,而是不同时间系统成分的变化率可能不同。当变化为非线性时,通常将时间变量的多项式函数加入广义线性混合效应模型的系统成分中,从而得到广义多项式混合效应模型。文章将广义多项式混合效应模型用于信度费率厘定中,并用美国马塞诸州城镇车身损失责任保险的损失额数据进行实证分析,研究表明,当系统成分随时间非线性变化时,用广义多项式混合效应模型比用广义线性混合效应模型预测效果好。