黄姑鱼一龄幼鱼形态性状对体重的影响分析

来源 :浙江海洋学院学报(自然科学版) | 被引量 : 0次 | 上传用户:www123123123123
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随机选取一龄黄姑鱼幼鱼362尾,测量其体重、全长、体长、体厚、体高、头长、尾柄长、尾柄高、吻长、吻尖至背鳍起点长、眼径、眼间距共12个形态学指标。采用相关分析和通径分析方法,揭示了影响黄姑鱼一龄幼鱼体重的主要外部形态性状。结果表明,各形态性状与体重的相关系数均达到极显著水平;影响黄姑鱼一龄幼鱼体重的主要性状是体长、体高、体厚、尾柄高和眼间距;体长对体重的通径系数最大(0.400**),对体重的决定系数最高(16.00%);眼间距对体重的直接作用较小(0.066**)。主要是通过间接作用来影响体重(0.627 6);决定分析的结果和通径分析的变化趋势一致;各形态性状对体重总的决定系数∑d=0.904,它与相关指数R2的数值相等;通过逐步回归分析方法,经偏回归系数显著性检验,建立了体质量为因变量,体长、体高、体厚、尾柄高和眼间距为自变量的多元回归回归方程为:y=-104.906+4.336 x1+11.654 x2+14.015 x3+7.138 x4+8.761 x5。 A total of 362 juvenile yellow croaker fish were selected randomly to measure their body weight, length, body length, body thickness, body height, head length, caudal peduncle length, caudal peduncle height, , A total of 12 morphological indicators of eye spacing. Correlation analysis and path analysis were used to reveal the main external morphological traits affecting the body weight of young yellow croaker. The results showed that the correlation coefficient between morphological traits and body weight reached extremely significant level. The main body weight of the first instar larvae affected the body length, body height, body thickness, caudal peduncle height and interocular distance; body length to body weight The largest path coefficient (0.400 **), the highest coefficient of determination of body weight (16.00%); the direct effect of interocular distance on body weight smaller (0.066 **). Mainly through indirect effects on body weight (0.627 6). The results of the decision analysis and the trend of path analysis are consistent. The total determination coefficient of each morphological trait to weight is Σd = 0.904, which is equal to the value of correlation index R2. Stepwise regression analysis, the partial regression regression coefficient significant test established the body mass as a dependent variable, body length, body height, body thickness, tail height and interocular distance as independent variables multiple regression regression equation: y = -104.906 + 4.336 x1 + 11.654 x2 + 14.015 x3 + 7.138 x4 + 8.761 x5.
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