应用Jackknife技术统计昆虫生命表参数变异的VFP实现

利用生殖力生命表来研究昆虫种群动态非 常普遍
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Jackknife 技术编制了求 r m 及其变异的 PASCAL 程序 。 汪 信 庚 等 也 做 了 相 应 的 补 充 与 介 绍 。Maia 等利用 Jackknife 技术编制了求生命 表综合参数及其变异的 SAS 程序 , 近年来, 国 外应用 jackknife 技术研究生命表综合参数变异 程度的报道较多 泛进展。 SAS 程序是优秀的统计软 件之一, 但使用 成本高, 操作复杂 , 不易普及。PASCAL 语言要 求掌握较多的语法规则。现在许多大学一年级 都相继开设了 !新编 Visual FoxPro 教程∀ , 且软 件非常普及。Visual Foxቤተ መጻሕፍቲ ባይዱro 中文版软 件 ( 简称 VFP) 是在 Windows 环境下运行的一个数据库管
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∃e
x
- r %x
m
lx m x = 1,
( 1)
设 r mi 为依次从试验种群中去除 第 i 个个 体时 , 再根据余下的 ( n - 1) 个个体计算得到的
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昆虫知识
Chinese Bulletin of Entomology
2006 43( 2)
确算法 - 迭代 法求出 精确 r m , 采用 公式 ( 5) , ( 6) , ( 7) , ( 8) 求出其它综合参数值。 净增殖率( R 0 ) = l x % mx ,
rm
次循环。 ( 8) 根据 smbcsby 表中数据 , 利用公式 ( 3) , ( 4) 计算 5 个综合参数的平均值和标准误。 2 结果与分析 VFP 程 序 计 算 结 果 和 Hulting 文 献 中 PASCAL 程序计算结果见表 2。表 中结果表示 为平均数 ∋ 标准误 ( Mean ∋ std. Error mean) , 周 限增 长 率, 世 代 平均 周 期 , 种 群 倍增 时 间 的 Jackknife 统计数据 Hulting 文献中没有提供。本 程序计算出了这 3 个综合参数的变异程度。
。生殖力生命表的综合参数常用内
禀增 长率 ( intrinsic rat e of increase) , 净增 殖 率 ( net reproduct ive rate) , 周限增长率 ( finite rate of increase) , 世代平均周期 ( mean generation time) , 种群倍增时间 ( Doubling time) 来描述。为比较 不同昆虫种群生命表综合参数如内 禀增长率 ( r m ) 的差异, 必 须知道综合参 数的变异程度。 但是传统的生命表统计方法无法计算综合参数 的变异程度, 因为生命表综合参数是根据种群 出生率和死亡率综合计算得到的一个数据, 因 此无法从统计上比较它们的变异程度。在这种 情 况 下, 变 异 的 计 算 可 采 用 如 jackknife, bootstrap 和 randomization tests 等方法 。Meyer 等利用 Jackknife 原理提出了计算 r m 及其变异 的方法, 并 通过 MonteCarlo 模拟证明这是 一种 相对 有效的 变异 估计方 法 。Hulting 等利 用
成虫年龄 代表年龄 雌虫 1 雌虫 2 雌虫 3 雌虫 4 雌虫 5 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 10 5 11 5 12 5 13 5 14 5 15 5 16 5 17 5 18 5 19 5 5, 1 4, 1 2, 0 2, 1 0, 1 0, 0 0, 1D 6, 2 3, 1 3, 2 2, 2 1, 1 0, 0 0, 0 0, 0 0, 0D 2, 2 1, 2 1, 1 0, 0D 3, 1 4, 1 3, 1 2, 1 1, 1 2, 1 1, 1 0, 1 1, 1 0, 0D 3, 2 3, 1 2, 1 1, 1 0, 0 0, 0 0, 0D
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昆虫知识
Chinese Bulletin of Entomology
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应用 Jackknife 技术统计昆虫生命表 * 参数变异的 VFP 实现
陶士强
1 ** 212018;
吴福安
1, 2 *** 镇江 212018)
( 1 江苏科技大学生物技术学院 镇江
2 中国农业科学院蚕业研究所
长动态的估计 , 常用 5 个主要参数来描述 : 净增 殖率、 内禀增 长率、 世代 平均周期、 种 群倍增时 间和周 限 增长率 , Jackknife 技术可以用来 估计内禀增长率等参数的变异程度 , 利用 VFP 编程实现了 生命表参 数变 异程度的计算。 关键词 生命表 , Jackknife, VFP
注 : D 表示至此时 , 该个体已死亡。
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Jackknife 算法介绍 Jackknife 技术是一种估计复杂函数变量变
异程度的非参数估计方法, 其基本原理为 : ( 1) 重组原始数据; ( 2) 利用重组的原始数据计算变 量的 假值 ( Pseudo Values) ; ( 3) 这些 假值 构 成一个新的样本, 根据这些 假值 计算该变量 的平均值和标准误差。Meyer 首次利用该方法 计算了昆虫种群内禀增长率及其标准误差 。 基本算法如下: 假设有一试验种群 , 其供试的雌 性个体数量为 n , 并设 r m 为根据( 1) 式 Lotka 方 法计算的该种群的内禀增长率。
( 5) ( 6) ( 7) ( 8)
种群倍增时间( DT ) = ln( 2) r m , 周限增长率 ( ) = e , 世代平均周期( T ) = ln( R 0 ) r m , 假值 。
( 5) 根据公式 ( 2) 计算出 r m 等综合参数的 ( 6) 采用 insert into SQL 命令将 5 个综合参 数的 假值 插入到 smbcsby 表文件中, ( 7) 用 recall all 恢复被删除记录 , 进入下一
表1 种群 A 各个个体每日产后代数 ( 雌 , 雄 )
∃
n
ri ,
( 3)
相应的 ^ r i 的标准误差 S ^ i 为: S ^i = 1 n ( n - 1)
i= 1
∃(r
n
i
- ^r i ) 。
2
( 4)
1 3 方法 ( 1) 创建 原始 数据表 , 表 中字 段名 以 T1, T 2, T3 &&TL 命名, L 值为 被试昆虫种群中个 体寿命最长的天数 , 数据数型为 N( 3) , 表示数 值型, 宽度为 3 位, 无小数。并输入每虫每日产 雌卵数 据, 如 T10 列 中输 入该 种群 个体 在第 10 d所产的雌卵数量。昆虫个体死亡后则每天 输入 - 1 作为标记。为避免实验中有产卵和 死亡时间数据完全相同的 2 个个体出现 , 造成 VFP 系统不能接受。表中增加 1 个试虫代号字 段 , 用以标记第 n 个昆虫个体, 保证表中不会 有重复的记录出现, 该数据不参加运算。 ( 2) 用 create table SQL 命 令 创 建 表 文 件 lxmx. dbf 和 smbcsby. dbf , 分别用以存放 lx, mx 和 生命表综合参数的数据。 ( 3) 构建双重循环, 设置 2 个循环变量 i 和 j , 第一重循环使用 delete record i 依次删除 1 条 记录 , 第二重循环采用 T ( j) = T + alltrim ( str ( j) ) 和 sum &T ( j) to egg for &T ( j) < > 1 及 sum &T ( j) to death for &T ( j) = - 1 计算每天总的产 卵数和死亡数。来实现依次去除第 i 个样本后 统计其余( n - 1) 个样本数据的计算。Alltrim( ) 函数的功能是 删除指定字符表达式的前后空 格 , 返回删除空格后的字符串。Str( ) 函数的功 能是将数值表达式的值转换为对应的字符串。 ( 4) 采 用 insert into SQL 命令 将每天的 lx , mx 数据插入到 lxmx 表文件中, 利用循环计算 出 lx % mx 和 x % lx % mx , 由公式 ( 1) 采用精
Abstract Knowledge of population growth potential is crucial for studying population dynamics. Population growth can be estimated by fertility life tables. The parameters associated with a fertility life table are the net reproductive rate, the intrinsic rate of increase, the mean generation time, the doubling time, the finite rate of increase. Jackknife technique is used to calculate the variance of the intrinsic rate of increase, which can be extended to the other parameters of life tables. VFP programing was used to compute the variance for estimated parameters of life tables. Key words life table, Jackknife, VFP 摘 要 研究昆虫种群的动态 , 掌握种群增长的 潜力是非 常重要 的。应用生 殖力生 命表可进 行种群 增
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, 推动了生命表技术的广
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