| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-10页 |
| 第一章 数量遗传学及其研究现状 | 第10-16页 |
| ·数量遗传学 | 第10页 |
| ·数量性状的数学模型 | 第10-11页 |
| ·数量遗传学的遗传参数 | 第11-13页 |
| ·选择 | 第13-14页 |
| ·关于多基因-主基因混合遗传体系的数学模型 | 第14页 |
| ·分子标记辅助选择 | 第14-16页 |
| 第二章 随机变量的相关性度量 | 第16-24页 |
| ·两个变量之间的相关性度量 | 第16-17页 |
| ·多个变量之间的相关性度量 | 第17-23页 |
| ·偏相关性分析 | 第17页 |
| ·复相关性分析 | 第17-18页 |
| ·典范相关分析 | 第18-19页 |
| ·广义相关性分析 | 第19-20页 |
| ·广义相关系数的国内外研究历史及现状 | 第20-23页 |
| ·总结 | 第23-24页 |
| 第三章 度量生物性状非线性相关性的广义相关系数（一） | 第24-38页 |
| ·一种新广义相关系数的定义 | 第24-27页 |
| ·广义相关系数的性质 | 第27-30页 |
| ·广义相关系数的假设检验 | 第30-33页 |
| ·定义1 中的广义相关系数（线性的）的抽样分布及假设检验问题 | 第30-32页 |
| ·定义2 中的广义相关系数（非线性的）的抽样分布及假设检验问题 | 第32-33页 |
| ·实例分析步骤 | 第33-35页 |
| ·应用实例 | 第35-37页 |
| ·结论 | 第37-38页 |
| 第四章 相关性度量的研究（二） | 第38-51页 |
| ·利用互信息作为相关性度量 | 第38-43页 |
| ·用互信息度量变量之间的相关性 | 第38-39页 |
| ·用熵导出多元正态分布变量之间的相关性指标及其独立性的检验 | 第39-43页 |
| ·利用集合论作为相关性度量 | 第43-46页 |
| ·用事件发生的概率来刻画事件之间的相关性 | 第43-45页 |
| ·用隶属度刻画变量之间的相关性 | 第45-46页 |
| ·相关性与距离、相似性、一致性之间的关系 | 第46-51页 |
| ·相关与距离的关系 | 第46-47页 |
| ·相关性与相似性的关系 | 第47-48页 |
| ·相关性与一致性的关系 | 第48-49页 |
| ·模拟结果与分析 | 第49-51页 |
| 第五章 结论与讨论 | 第51-52页 |
| 参考文献 | 第52-55页 |
| 致谢 | 第55-56页 |
| 作者简介 | 第56页 |
