
- •Предисловие
- •I. Элементы теории вероятностей
- •1.1. Случайные величины. Вероятность случайного события
- •1.2. Закон распределения дискретной случайной величины
- •1.3. Интегральная функция распределения
- •1.4. Дифференциальная функция распределения
- •1.5. Равномерное распределение непрерывной случайной величины
- •1.6. Числовые характеристики случайных величин
- •1.7. Нормальный закон распределения вероятностей непрерывной случайной величины
- •II. Элементы математической статистики
- •1. Предмет и задачи математической статистики
- •2. Вариационные ряды распределения
- •Яйценоскость кур-несушек
- •Интервальный ряд распределения яйценоскости
- •3. Средние величины
- •3.1. Средняя арифметическая
- •Удой коровы
- •3.2. Мода и медиана
- •Приплод норок
- •4. Показатели вариации
- •Поголовье бычков, поступивших на мясокомбинат
- •5. Показатели распределения
- •6.Точность и надежность оценки. Доверительные интервалы
- •7.1. Статистические гипотезы. Нулевая и альтернативная гипотезы
- •7.2. Ошибки первого и второго рода
- •7.3. Статистический критерий проверки нулевой гипотезы. Наблюдаемое значение критерия
- •7.4. Критерий 2 как критерий согласия
- •7.5. Критерии достоверности выборочных показателей
- •Конверсия корма на 1 кг прироста живой массы высокопродуктивных бройлеров при разных системах содержания
- •8. Дисперсионный анализ
- •Однофакторный дисперсионный анализ.
- •Показатели, выводимые с помощью надстройки Анализ данных
- •9. Элементы корреляционного анализа
- •9.1. Статистическая зависимость случайных величин. Уравнения регрессии.
- •9.2. Корреляционная зависимость. Коэффициент корреляции.
- •9.3. Надежность зависимости.
- •Решение с помощью функции линейн
- •Название показателей, выводимых с помощью функции линейн
- •Название показателей, выводимых с помощью надстройки Анализ данных
- •III. Задание к расчетно-графической работе по математической статистике на тему «Статистический анализ вариационных рядов распределения (на примере настрига шерсти овец и длины волоса шерсти)»
- •План работы
- •Образец оформления
- •Интервальные ряды распределения. Графическое представлен данных
- •Графическое представление данных
- •II. Статистические оценки параметров распределения. Точечные оценки
- •III. Интервальные оценки. Доверительные интервалы. Ошибки выборочной средней.
- •IV. Статистические гипотезы. Проверка гипотезы о соответствии рядов распределения настрига и длины волоса шерсти нормальному закону распределения
- •VI. Корреляционный анализ. Регрессия. Уравнение линии регрессии.
Конверсия корма на 1 кг прироста живой массы высокопродуктивных бройлеров при разных системах содержания
Кросс
|
Система содержания |
||||||||
Напольная на глубокой подстилке |
Клеточная (в батареях типа БКМ-3Б) |
Напольная в реконструированных птичниках |
|||||||
|
|
|
|
|
% |
|
|
% |
|
СМЕНА-4 |
2,17
|
0,11 |
5,0 |
2,2 *** |
0,07 |
3,2 |
2,06
|
0,10 |
4,8 |
ИЗА |
1,99 0,01*** |
0,10 |
4,3 |
2,05 *** |
0,10 |
3,4 |
1,90
|
0,06 |
3,2 |
РОСС-308 |
2,07 0,02 |
0,12
|
4,8 |
2,10
|
0,08 |
3,8 |
2,03
|
0,09 |
4,4 |
КОББ-500 |
1,97 0,02* |
0,10 |
5,1 |
2,07
|
0,15 |
7,2 |
1,90
|
0,07 |
3,7 |
АРБОР АЙКРЕС |
2,02 0,02* |
0,13 |
4,9 |
2,02
|
0,10 |
4,9 |
1,95
|
0,03 |
1,5 |
*/ Достоверно выше по сравнению с напольным содержанием в реконструированных птичниках с регулируемым микроклиматом при Р<0,05;
**/ при Р<0,01;
***/ при Р<0,001
Определим достоверность различий в показателях по конверсии корма на 1 кг прироста живой массы бройлеров при разных системах содержания. Сравнение проведём с данными при содержании бройлеров в реконструированных птичниках с регулируемым микроклиматом.
Вычислим
критерий достоверности разности между
средними арифметическими для кросса
«Смена-4»
различие
достоверно при уровне значимости P<0,001
Для
кросса «Кобб-500»
различие
достоверно при уровне значимости P<0,01
Для
кросса «Арбор-Айкрес"
различие
недостоверно
8. Дисперсионный анализ
Дисперсионный анализ – это статистический метод анализа результатов наблюдений, зависящих от различных, одновременно действующих факторов, выбор наиболее важных факторов и оценка их влияния. Дисперсионный анализ находит применение в различных областях науки и техники.
Известно, что многие признаки и свойства живых организмов находятся под влиянием различных факторов: наследственности, условий среды, внутренних факторов организма, искусственного отбора. Степень и направленность воздействия различных факторов неодинаковы, поэтому важно определить долю влияния отдельных факторов на изменчивость признака. Для решения подобной задачи используют метод дисперсионного анализа, разработанный Р.Фишером.
Сущность дисперсионного анализа состоит в установлении роли отдельных факторов в изменчивости признака.
В зависимости от количества изучаемых факторов различают однофакторный и многофакторный дисперсионный анализ. Рассмотрим подробнее метод однофакторного дисперсионного анализа.