- •Основы научных исследований
- •Введение
- •Литература:
- •Вычисление статистических характеристик выборки при количественной изменчивости признака
- •Статистическая обработка данных при качественной изменчивости признаков
- •Дисперсионный анализ данных вегетационного опыта.
- •2. Пример 1. Влияние освещенности на урожайность зеленой массы кукурузы, кг/сосуд:
- •3. Пример 2. Урожайность зерна ячменя при разных способах заделки удобрений в почву, г/сосуд
- •Дисперсионный анализ данных однофакторного полевого опыта
- •Латинский квадрат и латинский прямоугольник
- •Дисперсионный анализ данных двухфакторного полевого опыта.
- •Корреляция и регрессия
- •Ковариационный анализ
- •Статистическая обработка данных производственных испытаний при размещении вариантов стандартным методом.
- •Определение коэффициента наследуемости
- •Оценка соответствия между эмпирическим и теоретическим распределением по критерию Пирсона (хи – квадрат)
- •Пробит-анализ.
- •1. Влияние доз дихлофоса на гибель рисового долгоносика:
- •Планирование полевого опыта
- •Основные характеристики земельных участков
- •Содержание
Ковариационный анализ
Контрольные вопросы:
1. Понятие ковариация (cov) и ее значение в агрономических экспериментах ________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________
2. Этапы проведения ковариационного анализа.
____________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________
3. Определение сумм квадратов отклонений, обусловленных регрессией Y и Х.
____________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________
4. Определение коэффициента регрессии ХиY и выравнивания результативного признакаY.
____________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________
Задание
По данным таблиц 1 и 2 оценить существенность частных различий до введения поправок, и после проведения ковариационного анализа в выровненных условиях эксперимента.
Таблица 1. В опыте с разными сортами картофеля провели учет урожайности клубней (Yт/га)и густота стояния картофеля на каждой делянке (Хтыс. шт/га)
Варианты опыта |
Повторения |
Суммы VxиVy |
Средние
| |||
1 |
2 |
3 |
4 | |||
1.Бирюса Х Y |
65.3 29.3 |
54.4 26.4 |
65.8 30.1 |
68.0 31.2 |
|
|
2. Темп Х Y |
60.1 27.7 |
50.3 24.0 |
63.4 29.4 |
65.6 31.5 |
|
|
3. Невский Х Y |
65.2 32.5 |
53.0 30.2 |
65.0 32.7 |
66.3 36.8 |
|
|
4. Огонек Х Y |
61.4 26.5 |
68.5 28.4 |
65.3 26.9 |
54.8 24.1 |
|
|
5. Лорх Х Y |
63.5 23.7 |
58.0 19.4 |
62.5 22.9 |
64.7 23.0 |
|
|
Сумма Рx |
|
|
|
|
ΣХ = | |
Рy |
|
|
|
|
ΣY = |
.Таблица 2 Сравнить биологическую эффективность различных инсектицидов в борьбе с крестоцветными блошками Пример 2 (Х, число жуков 1 м2до обработки;Y – смертность, %).
Варианты опыта |
Повторения |
Суммы VxиVy |
Средние
| |||
1 |
2 |
3 |
4 | |||
1. Х Y |
49 100 |
47 82.3 |
51 96.3 |
53 89.5 |
|
|
2. Х Y |
48 90.1 |
46 76.9 |
50 93.8 |
53 96.6 |
|
|
3. Х Y |
54 96.0 |
51 79.5 |
57 95.9 |
60 97.9 |
|
|
4. Х Y |
47 90.0 |
49 99.7 |
47 97.3 |
44 83.7 |
|
|
Сумма Рx |
|
|
|
|
ΣХ = | |
Рy |
|
|
|
|
ΣY = |
Решение
Подсчитывают суммы по вариантам VxиVy, суммы по повторениям Рx и Рy, общие суммыΣХ и ΣY и средние урожаи. Правильность вычислений проверяют по соотношениюΣVx = ΣРx = ΣХ и ΣVy = ΣРy = ΣY.
Вычисляют суммы квадратов по ряду XиY, суммы произведенийXYпо формулам таблицы 3.
Таблица 3. Формулы для определения сумм квадратов отклонений и произведений.
Дисперсия |
Суммы квадратов и произведений | ||
х2 |
ху |
у2 | |
Общая Су Повторений Ср Вариантов Сv Остаток Cz |
Суммы квадратов для ряда Х
N = ln= _____________________________________________________________
С = (ΣХ)2: N = ________________________________________________________
Cy =ΣX2 – С =________________________________________________________
Cp = ΣP2x : l – C =_____________________________________________________
Cv= ΣV2x : n – C =_____________________________________________________
Cz =Cy – Cp- Cv = ______________________________________________________
Суммы произведений ХY
____________________________________________________
Cy =ΣXY – C = _______________________________________________________
_____________________________________________________
_____________________________________________________
_____________________________________________________
Суммы квадратов для ряда Y
C = (ΣY)2 : N = _______________________________________________________
Cy = ΣY2 – C = _______________________________________________________
Cp =ΣPy2 : l – C = _____________________________________________________
Cv =ΣYy2 : n – C = ____________________________________________________
Cz =Cy – Cp – Cy = ____________________________________________________
Суммы квадратов записывают в таблицу 4 ковариационного анализа и определяют коэффициент регрессии Yи Х.
Таблица 4. Результаты дисперсионного анализа ряда Х,Y и коварианс:
Дисперсия |
Суммы квадратов и произведений |
Степени свободы |
Коэффициент регрессии |
Средний квадрат |
Fф |
F05 | ||
х2 |
ху |
у2 | ||||||
Общая Повторений Вариантов Остаток 1 РегрессияСv Остаток 11 |
|
|
|
|
|
|
|
|
Сумма квадратов для регрессии YпоX.
________________________________________________________
Остаточную сумму квадратов после корректировки опытных данных находят по разности: остаток 11 = 1 - Cb = _______________
Если Fф >F05, то связьYсXне случайна и ее можно использовать для корректировки опытных данных. КогдаFф < F05 то введение поправок бесполезно – это не приведет к уточнению эксперимента.
В средние урожаи по вариантам вводят полправки на регрессию, т.е. к урожаям делянок , которые, по данным предварительного учета. Оказались ниже среднегно урожая, прибавляют величину поправки, равную byx, а если их урожаи превышали средний уровень, то поправку вычитают (табл. 5). Корректированные средние урожаи по вариантам приводятся к условиям полной выравненности предварительного учета.
Таблица 5.Внесение поправки для приведения средних урожаев в опыте к выравненным условиям предварительного учета.
Варианты |
Х |
|
Урожай фактический, Y |
Корректированный | |
1 2 3 4 5 |
|
|
|
|
|
|
|
|
Для оценку существенности частных различий вычисляют----- =
________________________________________________________
Вывод:
________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________
____________________________________________________________________
«____»_________________200 года, преподаватель________________________
Работа 9.