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ASReml| R| breedR| python| 数量遗传学| Echidna|

置顶 · 提供数据分析服务-本帖长期有效（5月更新）: 2019-5-30 16:01; 本人从事林业统计分析，主编R与ASReml软件的教材2部，主译学术专著1部。熟悉植物遗传评估，擅长R软件与ASReml软件。熟悉R编程，包括常见的基础统计（方差分析、协方差分析、t检验等）和高级统计（主成分分析、聚类分析、判别分析等）；同时，也善于使用R软件进行图形的绘制，包括高级程序包ggplot2和lattice；此外，本 ...; 个人分类: R|4471 次阅读|没有评论

ASReml-R与遗传评估的使用指南之5--空间分析: 热度 1 林元震 2017-12-28 20:39; 个人分类: ASReml|3047 次阅读|1 个评论热度 1

ASReml-R与遗传评估的使用指南之4--复杂模型: 林元震 2017-12-28 20:27; 个人分类: ASReml|2661 次阅读|没有评论

ASReml-R与遗传评估的使用指南之3--基本模型: 林元震 2017-12-28 20:11; 个人分类: ASReml|2856 次阅读|没有评论

ASReml-R与遗传评估的使用指南之2--多性状模型: 林元震 2017-12-28 19:51; 个人分类: ASReml|3405 次阅读|没有评论

ASReml-R与遗传评估的使用指南之基本用法1: 林元震 2017-12-28 19:35; 个人分类: ASReml|4232 次阅读|没有评论

AAfun升级至新版本AAfun4及其在ASReml-R V4的使用示范: 林元震 2017-10-7 14:46; AAfun4新版本，可以同时适用于ASReml-R V3和V4，而且相比于之前版本，主要函数pin()和asreml.batch()的功能大大增强了。 asreml.batch()，除了可用于之前的那些常规模型，也可用于空间分析的单性状和多性状模型，而且还可用于非正态分布型性状。pin()，在V4中可像V3一样使用方便，比ASReml-R自带的vpredict()好用。 ...; 个人分类: ASReml|4269 次阅读|没有评论

ASReml-R V4的新特性: 林元震 2017-8-26 16:57; 在ASReml-R V4的referrence manual第60页中，终于列出了千呼万唤的计算标准误函数vpredict()，据该函数介绍其可用于遗传力、遗传相关等指标的标准误计算。然我在运行自己的例子时，发现计算结果有误。首先按手册运行其例子，发现运行结果也与手册的不同，不知是何故？应该是手册里的结果有误。实际运行结 ...; 个人分类: ASReml|4044 次阅读|1 个评论

<R与ASReml-R统计学>部分错误更正: 林元震 2017-8-23 10:20; 因部分内容直接保留了上一版，但新版中输出已经不同，导致部分代码和结果有误，例如pp144；第10章中pp499，遗传力计算公式有误，应分别为pin(hs.asr, h2.i~4*V2/(V2+V3+V4))和pin(hs2.asr,h2.it~V2/(V2+V3))。此外，书中仍可能存在部分差误，欢迎读者们告知我，以在将来的下一版更正。谢谢！林元震; 个人分类: ASReml|2469 次阅读|没有评论

基于空间效应与竞争效应的林木遗传分析模型--全文下载: 林元震 2017-8-20 11:13; 中文摘要 : 建立空间效应与竞争效应的分析模型，以提高林木遗传评估的准确性. 利用R软件及其程序包breedR模拟数据，结合实测数据，采用XFA1结构拟合加性效应、近邻竞争效应和AR1结构拟合空间效应，建立随机区组设计模型（RCBM）、空间模型（SM）、空间与测量误差模型（SUM）和空间与竞 ...; 个人分类: ASReml|2162 次阅读|没有评论

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