- •Типовая учебная программа дисциплины (приложение 1)
- •Рабочая учебная программа дневного отделения
- •Программа обучения по дисциплине (syllabus)
- •3.2 Пререквизиты:
- •3.4 Краткое описание дисциплины:
- •График выполнения и сдачи заданий по дисциплине
- •Карта учебно-методической обеспеченности дисциплины
- •Лекционный комплекс (тезисы лекций)
- •Тема 1. Введение. Изменчивость и пути ее изучения.
- •Тема 2
- •Тема 3. Вычисление арифметического среднего, основного (квадратического) отклонения, коэффициента вариации.
- •Тема 5. Среднее квадратическое отклонение (сигма). Ошибка среднего арифметического.
- •Тема 6. Определение достоверности различий между средними.
- •Тема 7. Учение о корреляциях.
- •Тема 8. Вычисление коэффициента корреляции.
- •7. Планы семинарских занятий.
- •Тема 1. Введение. Изменчивость и пути ее изучения.
- •Тема 2. Разбивка вариант на классы. Составление гистограмм, замена гистограмм кривыми. Двухвершинные и многовершинные кривые, протуберанцы ошибок.
- •Тема 4. Показатели разнообразия признаков.
- •Тема 5. Среднее квадратическое отклонение (сигма). Ошибка среднего арифметического.
- •Тема 6. Определение достоверности различий между средними.
- •Тема 7. Учение о корреляциях.
- •Тема 8. Вычисление коэффициента корреляции.
- •9. Методические рекомендации по изучению дисциплины
- •10. Методические рекомендации и указания по выполнению расчетно-графических, курсовых проектов:
- •11. Планы занятий в рамках самостоятельной работы студентов под руководством преподавателя Форма проведения срсп
- •Тема 1 Введение. Изменчивость и пути ее изучения.
- •Методические рекомендации
- •Тема 2. Разбивка вариант на классы. Составление гистограмм, замена гистограмм кривыми. Двухвершинные и многовершинные кривые, протуберанцы ошибок.
- •Методические рекомендации
- •Тема 3. Вычисление арифметического среднего, основного (квадратического) отклонения, коэффициента вариации.
- •Методические рекомендации
- •Тема 4. Показатели разнообразия признаков.
- •Методические рекомендации
- •Тема 5. Среднее квадратическое отклонение (сигма). Ошибка среднего арифметического.
- •Методические рекомендации
- •Тема 6. Определение достоверности различий между средними.
- •Тема 7. Учение о корреляциях.
- •Тема 8. Вычисление коэффициента корреляции.
- •Планы занятий в рамках самостоятельной работы студентов
- •Тема 1 Введение. Изменчивость и пути ее изучения
- •2.По написанию аннотации
- •Тема 2. Разбивка вариант на классы. Составление гистограмм, замена гистограмм кривыми. Двухвершинные и многовершинные кривые, протуберанцы ошибок.
- •Методические рекомендации
- •Тема 3. Вычисление арифметического среднего, основного (квадратического) отклонения, коэффициента вариации.
- •Методические рекомендации
- •Тема 4. Показатели разнообразия признаков.
- •Методические указания
- •Тема 5. Среднее квадратическое отклонение (сигма). Ошибка среднего арифметического.
- •Методические рекомендации
- •Тема 6. Определение достоверности различий между средними.
- •Тема 7. Учение о корреляциях.
- •Тема 8. Вычисление коэффициента корреляции.
- •Темы рефератов
- •Информация по оценке
- •15.Тестовые задания для самоконтроля
- •16.Экзаменационные вопросы по курсу.
- •17.Программное и мультимедийное сопровождение учебных занятий
- •100012, Караганда, ул. Гоголя, 38
Лекционный комплекс (тезисы лекций)
Тема 1. Введение. Изменчивость и пути ее изучения.
Биометрия как наука. Научно-технический прогресс, превращение науки в непосредственную производительную силу общества предъявляют к подготовке специалистов все более высокие требования. Современный биолог, агроном, зоотехник или врач, инженер, учитель или психолог должны не только хорошо знать свою специальность, но и приобщаться к исследовательской работе, вносить посильный вклад в сокровищницу знаний о природе.
Знания о природе приобретаются путем наблюдения, сравнения и опыта. Под наблюдением подразумевают процесс планомерного добывания и накопления фактов независимо от того, как оно осуществляется - в эксперименте или непосредственным описанием изучаемого предмета. «Истинная наука, - по словам Тимирязева, - основывается только на фактах и на логике и постоянно продвигается по пути достоверности своего знания». «Факты - это воздух ученого, - писал И. П. Павлов.- Без них ваши «теории» - пустые потуги». «Факты, если взять их в их целом, в их связи, не только «упрямая», но и безусловно доказательная вещь», - указывал В. И. Ленин.
Но факты - это еще не наука. Как груда строительных материалов не является зданием, так и масса накопленных фактов не составляет содержание науки. Только сведенные в некую систему факты приобретают определенный смысл, позволяют извлечь заключенную в них информацию. Эта работа требует от исследователя не только профессионального мастерства, но и умения правильно планировать эксперименты, анализировать их результаты, делать из фактов научно обоснованные выводы. Система таких знаний и составляет содержание биометрии — науки, призванной играть хотя и вспомогательную, но весьма важную роль в биологических исследованиях.
Биометрия в своем историческом развитии прошла долгий и сложный путь — от чисто словесного описания биологических объектов к их измерениям, от статистических сводок и таблиц к статистическому анализу массовых явлений. В истории биометрии можно отметить несколько периодов, или этапов.
Первый период, описательный, берет свое начало в XVII столетии. В это время происходит переход от словесного описания и элементарного количественного учета биологических объектов к их числовым характеристикам. Измерения рассматриваются как метод научного познания живой природы.
Второй период, начавшийся в первой половине XIX в., ознаменован работами А. Кетле. В это время закладываются основы биометрии как науки, целью которой является не описание явлений, а их анализ, направленный на открытие статистических закономерностей, которые действуют в сфере массовых явлений. Биометрию рассматривают одновременно и как науку, и как метод научного познания.
Третий период, формалистический, характеризуется возникновением и развитием английской биометрической школы во главе с Ф. Гальтоном и К. Пирсоном. В это время создают математический аппарат биометрии и предпринимают попытки применить его к изучению проблемы наследственности и изменчивости организмов.
Четвертый период, рационалистический, начинается с 1902 г. классическими исследованиями Иогансена, показавшего, что в области биологических исследований первое место должно принадлежать биологическому эксперименту, а не математике. Математические методы должны применяться как вспомогательный аппарат при обработке экспериментальных данных.
Пятый период в развитии биометрии открывают классические работы Стьюдента и Р. Фишера. В это время создаются основы теории малой выборки, теории планирования экспериментов, вводятся в содержание биометрии новые термины и понятия. Все эти новшества связаны с революцией в биологии, с ломкой устаревших принципов и понятий в области исследовательской работы, с усилением процесса математизации биологии. Происходит все более заметная специализация биометрии, применения ее методов в самых различных областях биологии, медицины, антропологии и других смежных науках.
Основные понятия биометрии. группировка первичных данных. Предмет и основные понятия биометрии
Предметом биометрии служит любой биологический объект, изучаемый с применением счета или меры, т.е. с количественной стороны в целях более или менее точной оценки его качественного состояния. При этом, как уже сообщалось, имеются в виду не единичные, а групповые объекты, т.е. явления массовые, в сфере которых проявляют свое действие статистические законы. Например, врач принял больного и назначил необходимое ему лекарство - это единичное явление, отдельный акт. Если же врач принял несколько больных или подверг неоднократному осмотру одного и того же больного, - это массовое явление независимо от того, каким был объект наблюдения - единичным или групповым.
Обычно наблюдения проводят на групповых объектах, например на особях одного и того же вида, пола и возраста, которые рассматривают как составные элементы, или члены группового объекта, и называют единицами наблюдения. Множество относительно однородных, но индивидуально различимых единиц, объединенных для совместного (группового) изучения, называют статистической совокупностью.
Основная литература: [1-7]
Дополнительная литература: [8-14; 15-17]
