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卷积4202023
EBWFF2023-国际科学会议动植物生态生物福利 |
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文章号 | 01001 | |
页数 | 7 | |
段内 | 作物种植进步 | |
多尔市 | https://doi.org/10.1051/e3sconf/202342001001 | |
在线发布 | 2023年9月4日 |
数据分布和叶片不对称普鲁纳斯板L.
一号弗拉基米尔州立大学命名和N.G.stoletov,Gor'kogo,79,600005,俄罗斯联邦
2州人道主义技术大学22号,俄罗斯联邦Zelenaya街142611Orekhovo-Zuevo
3I.M.塞切诺夫第一国立医科大学11991 8-2Trubetskayastr莫斯科,俄罗斯联邦
4极山植物园,摩尔曼斯克州基罗夫斯克市,184209,俄罗斯联邦
*对应作者 :bar.serg58@gmail.com
测试植物发育稳定度常使用叶片偏差指标由此产生的系统叠加和倍增错误取决于分布样本数据的性质鸟樱桃例子普鲁纳斯板叶片两种样本分布显示正常指数统计分析由STATISTICA 10执行(Stat.Ink)。指数分布无法获取样本平均值样本正常化变换有助于获取平均值并发现相对水平的人口发育稳定摩尔曼斯克人群发现叶片高变异性,但尽管在正常化差值公式中发现严重不对称性,但它没有统计上显著波动性不对称性(FA)。Vladimir居民样本显示FA最高值(0.018+0.04)高库尔特松斯、斜率和差值,双向分析证实了这一点(双向分析确认差值)(公元前0.05莫斯科居民(Elektrostal)在正规化公式中也得到了高度不对称,但在双向ANOVA中没有得到确认。因此,只有Vladimir居民显示两种方法的发展稳定有偏差。作者建议注意左对右特征值分布性质,并用双向差异分析最终判定FA值
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