D.G.佩雷拉。;Mexia，J.T。 选择性F检验在联合回归分析中的应用。 （英语） Zbl 1427.62060号 J.统计理论实践。 2，第1号，71-81（2008）. 摘要：联合回归分析（JRA）已广泛用于品种比较。在这项技术中，对每个品种进行线性回归调整。每个回归的斜率衡量相应品种应对生产力变化的能力。最近，我们主要关注对高肥力反应更好的品种。为了挑选出这样的品种，在联合回归分析的背景下，使用选择性（F）检验来查看是否有坡度显著较大的品种。 MSC公司： 62J05型 线性回归；混合模型 62F03型 参数假设检验 62K10型 统计块设计 62页第12页 统计在环境和相关主题中的应用 关键词：联合回归分析;选择性（F）试验;线性回归;\（L_2）环境指数 PDF格式BibTeX公司 XML格式引用 \textit{D.G.Pereira}和\textit{J.T.Mexia}，J.Stat.理论与实践。2，编号1，71--81（2008；Zbl 1427.62060） 全文： 内政部 参考文献： [1] Benjamini，Y.、Hochberg，Y.，1995年。控制错误发现率：一种实用且强大的多重测试方法。皇家统计学会期刊B辑，57289-300·Zbl 0809.62014号 [2] 迪格比，P.G.N.，1979年。不完全品种×环境数据的改进联合回归分析。《农业科学杂志》，剑桥，93，81-86·文件编号：10.1017/S0021859600086159 [3] 1971年奥运会。平均值的多重比较。《美国教育研究杂志》，8（3），531-565·doi:10.3102/00028312008003531 [4] 路易斯安那州古斯芒，1985年。产量试验回归分析的适当设计。理论与应用遗传学，71，314-319。 [5] 路易斯安那州古斯芒，1985年b。品种产量试验中阻塞不足。理论与应用遗传学，72，98-104。 [6] Hancock，G.R.，Klockars，A.J.，1996年。对α的追求：自1971年奥运会以来的25年里，多重比较程序的发展。《教育研究评论》，66，269-306。 [7] Kendal，M.，1961年。n维几何课程。查尔斯·格里芬公司，伦敦·Zbl 0103.12002号 [8] Mexia，J.T.，Amaro，A.P.，Gusmáo，L.，Baeta J.，1997年。联合回归分析的上轮廓，遗传学与育种杂志，51，253-255。 [9] Mexia，J.T.、Pereira，D.G.、Baeta，J.1999年。L2环境指数。《生物医学快报》，第36期，第137-143页·Zbl 1152.62400号 [10] Mexia，J.T.，Pereira，D.G.，Baeta，J..，2001年。加权线性联合回归分析。《生物医学快报》，38，33-40。 [11] Ng，M.P.，Grunwald，G.K.，1997年。联合回归模型的非线性回归分析。生物统计学，531366-1372·Zbl 0911.62053号 ·doi:10.307/2533503 [12] Ng，M.P.，Williams，E.R.，2001年。不完整双向表的联合回归分析。澳大利亚和新西兰统计杂志，43（2），201-206·Zbl 1009.62554号 [13] Nunes，C.，Pinto，I.，Mexia，J.T.，2006年。使用平衡交叉嵌套和相关模型进行F和选择性F测试。数学讨论，26（2），193-205·Zbl 1128.62080号 [14] Patterson，H.D.，Williams，E.R.，1976年。一类新的可解不完全块设计。生物特征，63，83-92·Zbl 0338.62044号 ·doi:10.1093/生物技术/63.183 [15] Scheffé，H.，1959年。方差分析。约翰·威利父子公司，纽约·Zbl 0086.34603号 [16] Shrikhande，S.S.，Raghavarao，D.，1963年。不完整块设计的构造方法。Sankhya系列。A、 25399-402·Zbl 0126.35601号 [17] Shrikhande，S.S。；拉加瓦劳，D。；Rao，C.R（编辑），Affineα-可解不完全块设计，471-480（1964） 此参考列表基于出版商或数字数学图书馆提供的信息。其项与zbMATH标识符进行启发式匹配，可能包含数据转换错误。在某些情况下，zbMATH Open的数据对这些数据进行了补充/增强。这试图尽可能准确地反映原始论文中列出的参考文献，而不要求完整或完全匹配。