奶牛泌乳曲线数学模型的遗传分析

本文采用Wood、改进多项式、回归模型各参数估值及拟合、预报奶量进行了方差分析,遗传力、遗传相关估计及BLUP法育种值估计。方差分析结果表明,产犊季节和胎次对各性状具有较为显著的影响。各遗传相关的估值均较高,这是由环境因素及取样情况所致。实际及估计305天产奶量的遗传力估值较高,Wood模型参数c、改进多项式模型参数d及回归模型参数d、e的遗传力估值也相对较高。各估计、预报奶量及各选定模型参数的BLUP育种值排队序号与实际305天产奶量BLUP育种值排队序号均呈极显著的秩相关(p<0.001).这表明可以用估计和预报奶量及模型参数来评定种公牛的优劣。这对奶牛生产和育种实践具有一定的实践意义。

应用于家畜育种试验中的组内常相关方差分析

在家畜育种中，不同杂交组合试验的比较，如果采用常规的方差分析方法，由于遗传相关的存在，来自同一家系内的样本，个体之间具有相关性，会产生第一类错误．为此，本文从理论上讨论具有组内常相关性样本的方差分析，导出了新的F检验统计量．并举例在家畜育种试验中的应用．

正态常相关样本的抽样分布和方差分析

本文指出了曹胜炎等［１］论文中的一些结论在ＲａｏＣ．Ｒ［２］文中已有论述，并且采用更为简捷的方法证明了文［１］的定理。另外，给出了常相关样本的方差分析。

组内常相关方差分析的多重比较

就从k个独立正态总体N（μi,σ2）中分别抽取的常相关样本,经方差分析否定H0:μ1=μ2=…=μk之后,进一步讨论部分总体均值之间差异显著性的统计检验问题。