Statistical AnalysisThe grain yield

Statistical Analysis
The grain yield data was subjected to analysis of variance. Since, crosses effect was significant
(Table I) then the biplot analysis was performed following the method of Yan and Hunt, (2002) and Bertoia
et al., (2006). Applying GGE biplot methods to diallel data, the terms “average yield” and “stability” of the
genotypes correspond to GCA and SCA, respectively. The mean values for hybrids and parental
populations across environments are used to form a symmetrical diallel data matrix from which the first
two principal components (PC1 and PC2) were extracted. In this matrix, each population corresponds to
one row and one column of data, where the row is considered an “entry” and the column a “tester” (Yan
and Hunt, 2002). Thus, each population can be considered both an entry and a tester. Means of each
column are calculated and a new, adjusted (nonsymmetrical) data matrix is obtained by subtracting the
column (tester) mean from each cell. After obtaining the first two principal components of the adjusted data
matrix, the biplot model can be written as:

Kết quả (Việt) 1:

phân tích thống kê
các dữ liệu sản lượng ngũ cốc đã bị phân tích phương sai. Kể từ đó, thánh giá tác động có ý nghĩa
(bảng i) sau đó phân tích biplot được thực hiện theo phương pháp của yan và săn bắn, (2002) và bertoia
và cộng sự (2006).. áp dụng phương pháp biplot GGE dữ liệu diallel, các từ ngữ "năng suất trung bình" và "ổn định" của các kiểu gen
tương ứng với GCA và SCA, tương ứng.giá trị trung bình cho xe hybrid và các quần
cha mẹ trên các môi trường được sử dụng để tạo thành một ma trận dữ liệu diallel đối xứng từ đó
hai thành phần chính đầu tiên (PC1 và PC2) được trích xuất. trong ma trận này, mỗi dân số tương ứng với
một hàng và một cột dữ liệu, nơi hàng được xem là một "nhập cảnh" và cột một "thử nghiệm" (yan
và săn bắn, 2002). do đó,mỗi dân số có thể được xem xét cả một mục và một thử nghiệm. phương tiện của mỗi cột
được tính toán và một mới, điều chỉnh (không đối xứng) ma trận dữ liệu thu được bằng cách trừ cột
(thử nghiệm) có nghĩa là từ mỗi tế bào. sau khi có hai thành phần chính đầu tiên của dữ liệu điều chỉnh
ma trận, mô hình biplot có thể được viết như sau:

Kết quả (Việt) 2:

Phân tích thống kê
dữ liệu sản lượng ngũ cốc đã phải chịu để phân tích các phương sai. Kể từ khi, có hiệu lực thánh giá là quan trọng
(Table I) sau đó phân tích biplot được thực hiện theo phương pháp của Yan và Hunt, (2002) và Bertoia
et al., (năm 2006). Áp dụng GGE biplot phương pháp diallel dữ liệu, thuật ngữ "trung bình sản lượng" và "ổn định" của các
kiểu gen tương ứng với GCA và SCA, tương ứng. Các giá trị có nghĩa là cho lai và của cha mẹ
quần thể trên môi trường được sử dụng để tạo thành một ma trận đối xứng diallel dữ liệu mà từ đó người đầu tiên
hai thành phần chính (PC1 và PC2) được chiết xuất. Trong ma trận này, mỗi dân tương ứng với
một hàng và cột một dữ liệu, nơi dòng là coi mục"" và các cột một "thử" (Yan
và Hunt, 2002). Do đó, mỗi dân có thể được coi là một mục và một thử. Các phương tiện của mỗi
cột được tính và một ma trận dữ liệu (nonsymmetrical) mới, điều chỉnh thu được bằng cách trừ các
cột (thử nghiệm) có nghĩa là từ mỗi tế bào. Sau khi có lần đầu tiên hai thành phần chính của các dữ liệu điều chỉnh
ma trận, mô hình biplot có thể được viết dưới dạng: