《表4 不同组别性状典型线性结构》

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《辽宁省水稻品种品质性状多样性及相关性分析》

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在典型相关分析中，通过线性结构变换可以构建以多个性状为目标的综合选择指数，可达到间接改良多个性状的目的[7-9]。由于第1、2典型相关性达到显著或极显著相关水平，由此构成的2个预测模型是有效的。由表4可见，当选择目标为加工品质较高时，其综合选择指数I1=-0.141X1-0.345X2-0.623X3+0.056X4-0.406X5；当选择目标为碱消值较低、胶稠度较高、直链淀粉含量和蛋白质含量较低时，其综合选择指数I2=0.160X1+0.313X2+0.337X3+0.393X4+0.933X5。