- •6.070800, 7.070801, 8.070801 — «Екологія та охорона навколишнього середовища»
- •Тема 6. Дисперсійний аналіз 46
- •Тема 7. Непараметрична статистика 51
- •Тема 8. Використання табличного процессору Microsoft Excel для проведення статистичних розрахунків 63
- •Тема 1. Складання варіаційних рядів та їх графічне зображення.
- •Тема 2. Вирахування середньої арифметичної
- •2.1. Вирахування середньої арифметичної прямим способом у малих вибірках.
- •2.2. Обчислення середньої арифметичної у великих вибірках.
- •2.3. Вирахування середньої зваженої.
- •Тема 3. Показники різноманітності ознаки в сукупностях.
- •3.1. Вирахування середнього квадратичного відхилення в малих вибірках.
- •3.2. Вирахування середнього квадратичного відхилення великих вибірках.
- •3.4. Вирахування коефіцієнту варіації.
- •3.5. Вирахування нормованого відхилення.
- •Тема 4. Визначення зв’язку між ознаками
- •4.1 Обчислення коефіцієнту фенотипічної кореляції в малих вибірках.
- •4.2 Обчислення коефіцієнту фенотипічної кореляції у великих вибірках
- •Добові надої (х)‚ жива вага (у) корів
- •Розрахунок коефіцієнту кореляції між добовими надоями та живою вагою корів.
- •4.3 Обчислення коефіцієнту прямолінійної регресії
- •4.4 Обчислення коефіцієнту генетичної кореляції
- •Тема 5. Помилка репрезентативності. Оцінка достовірності вибіркових показників.
- •5.1 Обчислення допустимих границь для середньої арифметичної генеральної сукупності
- •Допустимі ймовірності (ймовірності безпомилкового прогнозу), відповідні їм значення та допустимі границі у великих вибірках *
- •5.2 Обчислення достовірності різниці між середніми арифметичними
- •5.3 Обчислення критерію відповідності.
- •Вирахування критерію χ2
- •5.3.1 Кількісний аналіз успадкування кольору тіла дрозофілами з використанням критерію відповідності
- •Статистична обробка отриманих результатів
- •5.3.2 Використання критерію відповідності при порівнянні двох емпіричних рядів.
- •5.3.3 Застосування критерію відповідності при визначенні достовірності між двома групами тварин
- •Тема 6. Дисперсійний аналіз
- •Приклад розрахунків при дисперсійному аналізі однофакторних комплексів для малих груп ( число ягнят у потомстві овець каракульської породи).
- •6.1 Визначення коефіцієнту спадкування в однофакторному комплексі
- •Тема 7. Непараметрична статистика
- •7.1 Перевірка гіпотез про закон розподілу. Застосування коефіцієнтів асиметрії та ексцесу для перевірки нормальності розподілу
- •7.2 Особливості представлення непараметичних даних
- •7.2.1 Мода та медіана
- •7.2.2 Довірчі імовірності та рівні значущості
- •7.2.3 Довірчій інтервал
- •7.3 Непараметричні критерії
- •Тема 8. Використання табличного процессору Microsoft Excel для проведення статистичних розрахунків
- •8.1 Точкове й інтервальне оцінювання параметрів розподілів
- •8.1.1. Точкове оцінювання
- •8.1.2. Інтервальне оцінювання
- •8.2 Перевірка статистичних гіпотез про вид розподілу
- •8.3 Перевірка гіпотез про рівність дисперсій і математичних очікувань
- •8.3.1. Критерій Фишера для порівняння дисперсій
- •8.3.2. Критерій Ст’юдента порівняння середніх
- •8.4 Основи регресійного й кореляційного аналізу
- •Додатки
- •Стандартні значення критерію t для малих вибірок (за Стьюдентом).
- •Значення χ2 (хі-квадрат), які відповідають різним рівням значимості та ступеням свободи
- •Стандартні значення критерію для дисперсійного аналізу (за н.А. Плохінським)
- •Критичні значення коефіцієнту асиметрії As
- •Критичні значення коефіцієнту ексцесу Ex
- •Критичні точки t-крітерію Ст’юдента
- •Критичні значення критерію u Манна-Уітні
- •Список рекомендованої літератури
- •Основи статистичного аналізу в екології
- •6.070800, 7.070801, 8.070801 — «Екологія та охорона навколишнього середовища»
Розрахунок коефіцієнту кореляції між добовими надоями та живою вагою корів.
y x |
12-13.9 |
14-15.9 |
16-17.9 |
18-19.9 |
20-21.9 |
22-23.9 |
24-25.9 |
26-27.9 |
28-29.9 |
30-31.9 |
fy |
ay |
fyay |
fyay2 |
550-569 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
1 |
+5 |
+5 |
+25 |
530-549 |
|
2 |
I |
|
|
|
|
5 |
|
II |
7 |
+4 |
+28 |
112 |
510-529 |
|
|
|
|
|
|
8 |
|
2 |
|
10 |
+3 |
+30 |
90 |
490-509 |
|
1 |
|
|
|
1 |
|
3 |
|
|
5 |
+2 |
+10 |
20 |
470-489 |
|
|
|
4 |
15 |
|
|
|
|
|
19 |
+1 |
+19 |
19 |
450-469 |
|
|
|
|
20 |
16 |
|
|
|
|
36 |
0 |
0 |
0 |
430-449 |
|
|
5 |
|
|
|
|
|
|
|
5 |
-1 |
-5 |
5 |
410-429 |
|
2 |
IV |
|
7 |
|
1 |
|
|
III |
10 |
-2 |
-20 |
40 |
390-409 |
|
4 |
|
|
|
|
|
|
|
|
4 |
-3 |
-12 |
36 |
370-389 |
|
1 |
|
|
|
|
1 |
|
|
|
3 |
-4 |
-12 |
48 |
fx |
1 |
10 |
5 |
4 |
42 |
17 |
10 |
8 |
2 |
1 |
100 |
|
|
|
ax |
1 |
-3 |
-2 |
-1 |
0 |
+1 |
+2 |
+3 |
+4 |
+5 |
|
|
|
|
fxax |
-4 |
-30 |
-10 |
-4 |
0 |
+17 |
+20 |
+24 |
+8 |
+5 |
|
|
|
|
fxax2 |
16 |
90 |
20 |
4 |
0 |
17 |
40 |
72 |
32 |
25 |
|
|
|
|
Після цього виконують звичайні обчислення в кожному варіаційному ряді окремо так, як це було описано в розділі “Обчислення середнього квадратичного відхилення у великих вибірках”. Дані у варіаційному ряді надоїв показують у чотирьох рядках, розміщених внизу таблиці: в рядку fx – частоти класів за надоями (підсумовують число особин у всіх клітинках кожної графи); у рядку ax – відхилення від умовного середнього класу (виражене числом класових проміжків). Клас 20-21,9 прийняли за умовний середній клас. Його відхилення дорівнює 0. Зліва від нього розміщені класи з від’ємними відхиленнями (-1,-2,-3,-4), справа – з додатними (+1,+2,+3,+4, +5). Помноживши fx в кожному класі на ax , отримаємо fxax і добуток вносимо в третій рядок. Помноживши далі fxax на ax , отримаємо fxax2 (четвертий рядок).
В такий спосіб оброблюють матеріал за класами живої ваги і результати вписують у графи, розміщені справа від решітки.
Підсумовуючи (з урахуванням знаку ) значення fa для кожного ряду, отримаємо:
виконуючи таку ж операцію зі значенням а2, отримаємо:
Щоб обчислити коефіцієнт кореляції (за формулою 13), крім значень β та S, необхідно знати Σ axay,де:
ax – відхилення від умовного середнього класу за молочністю;
ay - відхилення від умовного середнього класу за живою вагою;
f – число тварин в одній клітинці решітки.
Обчислюють окремо в кожному з чотирьох квадратів. Для прикладу нижче наведені результати обчислень другого квадрату.
Умовний середній клас за молочністю |
|
|
|
|
1х (+5)х(+5) |
|
|
5х(+3)х(+4) |
|
|
|
|
8х(+2)х(+3) |
|
2х(+4)х(+3) |
|
|
1х(+1)х(+2) |
|
3х(+3)х(+2) |
|
|
Умовний середній клас за живою вагою.
У клітинках цього квадрату представлено по три множники: перший (f) – число тварин в одній клітинці решітки‚другий (ax) – відхилення від умовного середнього класу за молочністю‚ третій (ay) - відхилення від умовного середнього класу за живою вагою. Клітинки‚ в яких f=0, не заповнюють.
Для обчислення Σfaxay три числа множать і всі добутки сумують:
ІІ квадрат
1х(+1)х(+2)=2
8х(+2)х(+3)=48
5х(+3)х(+4)=60
3х(+3)х(+2)=18
2х(+4)х(+3)=24
1х(+5)х(+5)=25
____----------------------_____
Сума = + 117
Розраховуючи в такий же спосіб добуток в першому‚ третьому та четвертому квадраті‚отримаємо:
І квадрат ІІІ квадрат ІV квадрат
2х(-3)х(+4)= - 24 1х(+2)х(-2)= - 4 5х(-2)х(-1)= + 10
1х(-3)х(+2)= - 6 1х(+2)х(-4)= - 8 2х(-3)х(-2)= + 12
4х(-1)х(+1)= - 4 ----------------------- 4х(-3)х(-3)= + 36
---------------------- Сума = - 12 1х(-3)х(-4)= + 12
Сума = - 34 1х(-4)х(-4)= + 16
----------------------
Сума = + 86
Сума f axay значень всіх чотирьох квадратів дорівнює:
+177 +86 -34 –12 =+217.
Підставляючи значення Σ f axay ‚ βх‚ βу‚ Sх‚ Sу у формулу 13‚отримаємо:
Отримане значення свідчить про те‚ що між добовими надоями обстежуваних корів та їх живою вагою існує позитивна кореляція‚ яка вимірюється r = +0.64