- •Компьютерные технологии в биометрии
- •Аннотация
- •Оглавление
- •1. Исходная матрица данных
- •2. Унификация порядковых признаков в номинальную шкалу
- •4. Числа модальностей по признакам
- •6. Построение матрицы исходных данных в оцифрованной (0/1) номинальной шкале Матрица исходных данных в оцифрованной (0/1) номинальной шкале
- •1. Исходная матрица данных
- •2. Перевод всех признаков в баллы или индексы
- •3. Матрица исходных данных в балльной шкале
- •3. Перевод балльных признаков в ранги
- •Раздел 2. Корреляционные плеяды признаков (8 часов)
- •1. Исходная матрица коэффициентов корреляции
- •1. Состав корреляционных плеяд
- •2. Проверка корректности выделения корреляционных плеяд
- •3. Выделение информативных признаков в пределах плеяды
- •Раздел 3. Многофакторный дисперсионный анализ (14 часов)
- •1. Полный двухфакторный дисперсионный анализ
- •2. Двухфакторный анализ без повторностей
- •1. Двухфакторный иерархически дисперсионный анализ
- •2. Четырехфакторный иерархический дисперсионный анализ
- •Исачкин Александр Викторович Крючкова Виктория Александровна
2. Перевод всех признаков в баллы или индексы
2.1. Признак «форма листовой пластинки»: исходные данные не позволяют ранжировать модальности, поэтому необходимо данный признак представить как комбинацию двух признаков:
1) степени сжатия листовой пластинки относительно центральной жилки (индекс овальности);
2) степени сдвига максимальной ширины листовой пластинки от середины центральной жилки (индекс яйцевидности).
Обозначим длину листовой пластинки – «a», максимальную ширину листовой пластинки – «b», расстояние от основания листовой пластинки до максимальной ширины - «с».
Степень сжатия листовой пластинки (индекс овальности):
узкий
=___________
овальный =___________
широко овальный =___________
Степень яйцевидности листовой пластинки (индекс яйцевидности):
яйцевидная
=___________
овальный (без яйцевидности) =___________
обратно-яйцевидный =___________
Форма листовой пластинки кодируется в виде комбинации двух индексов, которые легко ранжируются в индексах (или баллах):
№ п.п. |
форма листовой пластинки |
индекс овальности |
индекс яйцевидности |
1 |
узко яйцевидный |
|
|
2 |
узко овальный |
|
|
3 |
узко обратно яйцевидный |
|
|
4 |
овально яйцевидный |
|
|
5 |
овальный |
|
|
6 |
овально обратно яйцевидный |
|
|
7 |
широко яйцевидный |
|
|
8 |
широко овальный |
|
|
9 |
широко обратно яйцевидный |
|
|
2.2. Признак «форма основания листовой пластинки»: исходные модальности легко ранжируются по степени изменения угла отхождения основания листа от черешка:
округлая – ________
округло-коническая – ________
коническая – ________
2.3. Признак «окраска листа»: исходные модальности легко ранжируются по степени изменения окраски листа:
зеленый, темно зеленый лист – ________
антоциановый – ________
2.4. Признак «опушение листа снизу»: исходные модальности легко ранжируются по степени интенсивности опушения:
отсутствует – ________
слабое – ________
среднее – ________
сильное – ________
2.5. Признак «поражение морозами, балл»: исходные модальности представлены баллами (1-5), которые легко ранжируются:
1 балл - ________
2 балла - ________
3 балла - ________
4 балла - ________
5 баллов - ________
2.6. Признак «дата начала цветения»: исходные данные представлены в интервальной шкале. Для того чтобы их перевести в баллы необходимо выборку разбить на оптимальное число классов (см. практическое занятие 1):
____________ – __________
____________ – __________
____________ - __________
2.7. Признак «диаметр цветка, мм»: исходные данные представлены в интервальной шкале. Для того чтобы их перевести в баллы необходимо выборку разбить на оптимальное число классов (см. практическое занятие 1):
____________ – 1 ___________
____________ – 2 ___________
____________ – 3 ___________
2.8. Признак «окраска кожицы плода»: исходные данные представлены в номинальной шкале, но модальности можно ранжировать по мере уменьшения длины волны:
________________ – ___________
________________ – ___________
________________ – ___________
________________ – ___________
2.9. Признак «масса плода, г»: исходные данные представлены в интервальной шкале. Для того чтобы их перевести в баллы необходимо выборку разбить на оптимальное число классов (см. практическое занятие 1):
_________________ – ____________
_________________ – ____________
_________________ – ____________
_________________ – ____________
2.10. Признак «вкус плода, балл»: исходные данные представлены в балльной шкале. Для того чтобы снизить вероятность субъективизма дегустационной оценки необходимо выборку разбить на оптимальное число классов (см. практическое занятие 1):
_________________ – _____________
_________________ – _____________
_________________ – _____________
