6期 章元明等：数量性状分离分析中分布参数估计的正CM算法 703 H、H,和似然比统计量入可仿上述内容来构造。QM,步是在固定环境方差G和分布平均数 求H。条件下B1和B:或B:2和B:2群体成分分布方差中的多基因方差组分和的条件极 大似然估计，其迭代公式为 do=2”(h)wwr4m=4,)（I 其中，B:和B:群体有A=d和y=g=1CB1:和B:群体有A=Gh,vy=/属，= ,/侯。在H。条件下，无这一步骤。QM3步是在固定B1和B2或B1:,和B:2群体成分分布方 差中的多基因方差组分(dG和)和分布平均数的条件下，求误差方差G的条件极大似然估 计，其迭代公式为 G=[xm+A”nxau月 (12) 其中，B:和B:群体有vv=【dh]/低，=[da]/偏，和A=m,B:和B:群体有v=d/ iv2=d/G,和A=10。 34利用联合多个世代群体分离分析的ECM算法 PF、PB、B:和F,6世代分离分析。其符号、基本假定和似然函数参见文献[5]。 QM2步是在固定环境方差G和分布平均数，求B1,B2和F2群体成分分布方差的多基因方差 组分(d、和)的条件极大似然估计，其迭代公式为： w·3 Go=SSm/na 0 SS= 之∑wG-h)2 (m=4,5,6)(13) QM,步是在固定多基因方差组分(d、和)和分布平均数，求误差方差G的条件极大似 然估计，其迭代公式为： (14) 其中，v=G/(d+d),=4,5,6。 P、F、P、F:和F2:35世代分离分析。其符号、基本假定和似然函数参见文献[4]。 QM:步骤是固定环境方差d和分布平均数，求F,和F2:,群体成分分布方差中的多基因方差 组分（和）的条件极大似然估计，其迭代公式分别为 14 a=SSm-正ss=rxw月 (15a) (15b) 其中，=/店，=L,…,k2。QM,步是在固定多基因方差组分（和）和分布平均数的 条件下，求环境方差正的条件极大似然估计，其迭代公式为 d-[c。…2+iss4+ns月 兀∑n:+v+rr别 (16) 1994-2009 China Academic Journal Electronc Publishing House.All rights reserved.http:/ww.cnki.net© 1994-2009 China Academic Journal Electronic Publishing House. All rights reserved. http://www.cnki.net H 0、H a 和似然比统计量 Κ可仿上述内容来构造。CM 2 步是在固定环境方差 Ρ 2 e 和分布平均数, 求H a 条件下B1 和B2 或B1∶2和B2∶2群体成分分布方差中的多基因方差组分 Ρ 2 40和 Ρ 2 50的条件极 大似然估计, 其迭代公式为: Ρ 2 m 0 = ∑ km - 3 j= 1 v 2 m - 3, j∑ nm i= 1 w m j i (x m i - Λm j) 2 ∑ km - 3 j= 1 vm - 3, j∑ n 4 i= 1 w m j i - A (m = 4, 5) (11) 其中, B1 和B2 群体有A = Ρ 2 e 和 v 1j= v 2j= 1. 0; B1∶2和B2∶2群体有A = Ρ 2 eön, v 1j= Ρ 2 41öΡ 2 4j , v 2j= Ρ 2 5k 2öΡ 2 5j。在H 0 条件下, 无这一步骤。CM 3 步是在固定B1 和B2 或B1∶2和B2∶2群体成分分布方 差中的多基因方差组分(Ρ 2 40和 Ρ 2 50) 和分布平均数的条件下, 求误差方差 Ρ 2 e 的条件极大似然估 计, 其迭代公式为: Ρ 2 e = ∑ 3 j= 1∑ n j i= 1 (x j i - Λj) 2 + A ∑ 5 t= 4 ∑ k t- 3 j= 1 v 2 t- 3, j∑ n t i= 1 w tj i (x ti - Λtj) 2 ∑ 3 i= 1 ni + ∑ 5 t= 4 ∑ k t- 3 j= 1 v t- 3, j∑ n t i= 1 w tj i (12) 其中, B1∶2和B2∶2群体有 v 1j = [ Ρ 2 eön ]öΡ 2 4j , v 2j = [ Ρ 2 eön ]öΡ 2 5j和A = n; B1 和B2 群体有 v 1j = Ρ 2 eö Ρ 2 4j、v 2j= Ρ 2 eöΡ 2 5j和A = 1. 0。 3. 4 利用联合多个世代群体分离分析的 IECM 算法 P1、F1、P2、B1、B2 和 F2 6 世代分离分析。其符号、基本假定和似然函数参见文献[ 5 ]。 CM 2 步是在固定环境方差 Ρ 2 e 和分布平均数, 求B1, B2 和 F2 群体成分分布方差的多基因方差 组分(Ρ 2 40、Ρ 2 50和 Ρ 2 60) 的条件极大似然估计, 其迭代公式为: Ρ 2 m 0 = S S mönm - Ρ 2 e S S m = ∑ km - 3 j= 1∑ nm i= 1 w m j i (x m i - Λm j) 2 (m = 4, 5, 6) (13) CM 3 步是在固定多基因方差组分(Ρ 2 40、Ρ 2 50和 Ρ 2 60) 和分布平均数, 求误差方差 Ρ 2 e 的条件极大似 然估计, 其迭代公式为: Ρ 2 e = ∑ 3 t= 1 ∑ n t i= 1 (x ti - Λt) 2 + ∑ 6 t= 4 v 2 tS S t ∑ 3 t= 1 nt + ∑ 6 t= 4 v tnt (14) 其中, v t= Ρ 2 eö(Ρ 2 t0+ Ρ 2 e ) , t= 4, 5, 6。 P1、F1、P2、F2 和 F2∶3 5 世代分离分析。其符号、基本假定和似然函数参见文献[ 4 ]。 CM 2 步骤是固定环境方差 Ρ 2 e 和分布平均数, 求 F2 和 F2∶3群体成分分布方差中的多基因方差 组分(Ρ 2 40和 Ρ 2 50) 的条件极大似然估计, 其迭代公式分别为: Ρ 2 40 = S S 4ön4 - Ρ 2 e S S 4 = ∑ k 1 j= 1∑ n 4 i= 1 w 4j i (x 4i - Λ4j) 2 (15a) Ρ 2 50 = ∑ k 2 j= 1 v 2 j∑ n 5 i= 1 w 5j i (x 5i - Λ5j) 2 ∑ k 2 j= 1 v j∑ n 5 i= 1 w 5j i - Ρ 2 eön (15b) 其中, v j= Ρ 2 51öΡ 2 5j , j= 1, …, k 2。CM 3 步是在固定多基因方差组分(Ρ 2 40和 Ρ 2 50 ) 和分布平均数的 条件下, 求环境方差 Ρ 2 e 的条件极大似然估计, 其迭代公式为: Ρ 2 e = ∑ 3 t= 1 ∑ n t i= 1 (x ti - Λt) 2 + v 2 4S S 4 + n∑ k 2 j= 1 v 2 5j∑ n 5 i= 1 w 5j i (x 5i - Λ5j) 2 ∑ 3 t= 1 nt + v 4n4 + ∑ k 2 j= 1 v 5j∑ n 5 i= 1 w 5j i (16) 6 期 章元明等: 数量性状分离分析中分布参数估计的 IECM 算法 703