- •1.Признаки и их классификация.
- •2. Однофакторные и двухфакторные дисперсные комплексы. Примеры этих комплексов.
- •3. Отправные положения и теоретическая основа биометрии.
- •4. Теоретические основы дисперсного анализа.
- •5. Формирование выборочной совокупности.
- •6. Построение динамических рядов.
- •7. Ранжированные и вариационные ряды. Построение вариационных рядов.
- •8. Стохастические процессы. Марковские процессы.
- •9.Структура и место в системе био.Наук дисциплины «Математические методы в биологии. Эвм и программирование».
- •10. Средние величины. Способы вычисления значения средней арифметической и средней геометрической.
- •11. Общая схема цвм и работа ее основных функциональных блоков.
- •12.Основные понятия теории вероятности. Классификация вероятностей.
- •13. Специальные области применения эвм в биологии.
- •14. Биноминальное распределение. Формулы Бернулли, бинома Ньютона и Лапласа.
- •15. Графики распределения значений био.Признаков. Основные правила построения графиков.
- •16. Метод индексов. Достоинства и недостатки метода. Примеры индексов.
- •17. Средства механизации и автоматизации вычислительных работ в биологии, требования к н им со стороны биометрии и математического моделирования биологических систем.
- •18. Показатели вариации. Вычисление среднего квадратического отклонения.
- •19. Общая схема авм и работа ее основных функциональных блоков.
- •20. Арифметические операции над вероятностями.
- •21. История развития эвм и языков программирования.
- •22. Распределение Пауссона.
- •24. Совмещение полигона эмпирического распределения с кривой нормального распределения.
- •25. Отклонение эмпирического распределения от нормального.
- •29. Вычисление теоретических частот эмпирических распределений.
1.Признаки и их классификация.
Признаки - свойства, проявлением которого 1 предмет отличается от другого.
(в биологии) - Характеризующая особенность в строении или функциях биологического объекта, который позволяет отличить одну единицу наблюдения от другой и сравнивать их между собой.
Признаки:
Качественные - воспринимаются непосредственно органами чувств и выражаются по альтернативной схеме (есть или нет) (цвет, запах, вкус).
Количественные - характеризуются с помощью счета и меры. Дискретные признаки. (5 пальцев на руке) определяются с помощью специальных приборов.
Простые: температура возраст рост
Сложные: скорость (Сложные единицы измерения «км\ч»)
Либо
Мерные (в определенных пределах(длинна колосьев, молочность коров)
Метрические
Счетные (число зерен в колосьях, яйценоскость)
Меристические
Порядковые: осуществляют оценку 1 чел. Преподаватель или судья. Группой людей оценка осуществляется в бальной системе, либо местами (1, 2 или 3)или интервалами между разными параметрами и признаками. Мерные признаки могут принимать любые значения.
2. Однофакторные и двухфакторные дисперсные комплексы. Примеры этих комплексов.
Перед началом дисперсного анализа исходные данные группируют в комплексы, представленные обычно в форме таблиц. Статистические, или дисперсионные, комплексы могут формироваться как в планах намечаемых исследований, так и на основании уже собранных данных, подвергаемых дисперсионному анализу. При образовании дисперсионных комплексов необходимо соблюдать по крайней мере два важных условия, гарантирующих правильное применение дисперсионного анализа. 1. Действующие на признак регулируемые факторы должны быть независимы друг от друга. 2. Выборки, группируемые в статистический комплекс, должны производиться по принципу рандомизации, т. е. способом случайного отбора из нормально распределяющейся совокупности. Структуру дисперсионного комплекса определяет число градаций регулируемого фактора или факторов, а также число подразделений или групп, образуемых по результативному признаку. Форму дисперсионного комплекса задают таблицей, в которой число строк соответствует числу подразделений результативного признака, а число столбцов равно числу градаций регулируемого фактора или нескольких факторов с их градациями.
В зависимости от числа факторов, по которым производят анализ, комплексы подразделяются на однофакторные, двухфакторные и многофакторные. Если испытывают действие на признак одного регулируемого фактора, дисперсионный комплекс будет однофакторным, если одновременно исследуют действие на признак двух, трех или большего числа регулируемых факторов, комплекс называют двух-, трех- и многофакторным. Числовые значения результативного признака, т. е. варианты или даты, могут распределяться по градациям комплекса равномерно, пропорционально и неравномерно, поэтому дисперсионные комплексы называют равномерными, пропорциональными и неравномерными. Равномерные и пропорциональные комплексы носят общее название ортогональные, а неравномерные комплексы называют неортогональными.
Примеры ОДНОФАКТОРНЫХ КОМПЛЕКСОВ:
Равночисленные комплексы. Однофакторные дисперсионные комплексы могут быть равномерными и неравномерными.
- влияние различных способов внесения в почву органических удобрений на урожай зеленой массы кукурузы.
- урожайность нескольких сортов пшеницы.
- влияние температуры на активность амилазы слюны человека при постоянном значении pH среды.
Неравночисленные комплексы. неравномерные комплексы, т. е. комплексы, в градациях которых содержатся разные числа вариант Xi.
- Испытывали влияние различных доз минеральных удобрений на урожайность озимой ржи.
Примеры ДВУХФАКТОРНЫХ КОМПЛЕКСОВ:
- Испытывали влияние трех видов микроэлементов нa жирномолочность коров.
- Изучение действия сока и паров чеснока, лука и перца на заживление гноящихся ран.
- Изучение продуктивности пчелиных маток трех групп различных пород (фактор А) в зависимости от условий их расплода (фактор В).
- Влияние температуры (фактор А) и pH среды (фактор В) на активность амилазы слюны человека.