判别函数在优树多性状同步判别分级中的应用

本文讨论了优树多性状同步判别分级的方法，并以湿地松选优实例作了验证。采用单个Fisher判别函数，贡献率为91.98%，分级判对率为79.49%，而用二个判别函数，累计贡献率达98.17%，分级判别率提高到89.74%；应用Bayes判别函数，不考虑先验概率时，判对率为84.87%，而考虑先验概率时，判对率达97.44%。说明适当地选用判别函数，可以显著地提高判别效果。