Учебно-методический комплекс дисциплины сд. В , ен. Р. 1, Фтд. 1 Биометрия


РАЗДЕЛ 4. Словарь терминов (Глоссарий)



бет3/3
Дата11.07.2016
өлшемі490.86 Kb.
#192580
түріУчебно-методический комплекс
1   2   3

РАЗДЕЛ 4. Словарь терминов (Глоссарий).


Варианта – член совокупности.

Выборочная совокупность (выборка) – отобранная тем или иным способом часть генеральной совокупности.

Выборочные характеристики (статистики) – числовые показатели, характеризующие выборку.

Генеральная совокупность – совокупность, из которой отбирают определенную часть ее членов для совместного изучения.

Дискретная совокупность – совокупность, в которой варианты отличаются друг от друга на целое число единиц.

Доверительные вероятности – вероятности, признанные достаточными для уверенного суждения о генеральных параметрах на основании известных выборочных показателей.

Качественные признаки - это такие признаки, при которых нет не только количественной оценки, но и ранжирования.

Квартили – это три значения признака (Q1, Q2, Q3), делящие ранжированный вариационный ряд на четыре равные части.

Количественные признаки – признаки, которые могут быть охарактеризованы количественно – вес зерен, процент жира в молоке, число деревьев на делянке и др.

Медиана – средняя, относительно которой ряд распределения делится на две равные части.

Мода – величина, наиболее часто встречающаяся в данной совокупности.

Непрерывная совокупность – совокупность, в которой варианты отличаются друг от друга на сколь угодно малую величину, определяемую точностью измерения.

Несмещённая оценка – оценка параметра распределения вероятностей по наблюдённым значениям, лишённая систематической ошибки.

Объем совокупности - число вариант в совокупности.

Параметры – числовые показатели, характеризующие генеральную совокупность.

Порядковые признаки – признаки, для которых точная количественная характеристика либо невозможна, либо нецелесообразна, но в то же время имеется возможность расположить варианты в определенном порядке.

Размах вариации – показатель, представляющий собой разность между максимальной и минимальной вариантами совокупности.

Рандомизация – случайный отбор вариант из генеральной совокупности.

Ранжирование – расположение вариант по порядку от меньшей к большей величине; процесс приписывания каждой варианте определенного ранга.

Регрессия – зависимость среднего значения какой-либо величины от некоторой другой величины или от нескольких величин.

Среднее арифметическое значение – величина, равная сумме всех членов совокупности, деленной на их общее число.

Статистическая гипотеза – предположительное суждение о вероятностных закономерностях, которым подчиняется изучаемое явление.

Статистическая ошибка – величина отклонения выборочного показателя от его генерального параметра.

Статистическая проверка гипотез – система приёмов в математической статистике, предназначенных для проверки соответствия опытных данных некоторой статистической гипотезе.

Статистическая совокупность – ряд значений, варьирующих в силу тех или иных причин, но относящихся к одному и тому же признаку.


Уровень значимости – вероятность ошибочно отвергнуть основную проверяемую гипотезу, когда она верна.

РАЗДЕЛ 5. Практикум по решению задач


Пример решения задачи:

Приведены данные о весе взрослых землероек в выборке (в г).



Составьте вариационный ряд и постройте полигон распределения. Вычислите , σ2, σ, моду, медиану, а также коэффициенты асимметрии и эксцесса для данного вариационного ряда.



Решение:

  1. Размещаем данные в столбце А листа Excell (рис. 1).

Рис. 1.

  1. Упорядочиваем данные, используя функцию «Сортировка данных» (Рис. 2).

Рис. 2.

Так как совокупность является непрерывной, делим весь интервал вариаций на несколько классов.

  1. Определяем объем выборки N, введя формулу в ячейку В1 = СЧЁТ(А1:А63).

  2. Рассчитаем пределы размаха изменчивости значений lim = Xmax – xmin = 11,9 – 7,3 = 4,6.

С1 = МАКС(А1:А63)-МИН(А1:А63).

  1. Определяем число классов вариационного ряда по формуле k = 1+3.32*lg(N), где N – объем выборки. В нашем случае k = 1 + 3.32*lg(63) = 1 + 3.32*1.8 = 7.

D1 = 1+3,32*LOG10(B1).

  1. Найдем ширину класса x = lim/k = 4,6/7 = 0,7.

Е1 = С1/D1 (Получившееся значение 0,659611 округляем до одного знака после запятой, выбрав числовой формат во вкладке «Числовые форматы» опции «Формат ячеек»).

  1. Установим границы классов; в качестве первой границы имеет смысл взять округленное минимальное значение (Е2=7). Для расчетов на листе Excell удобно к значениям предыдущей предыдущей границы прибавлять значение ширины интервала Е3=Е2+0,7 (или Е3=Е2+$E$1); далее формулу следует ввести еще в семь ячеек, удобнее всего с помощью приема «Автозаполнение».

  2. Вычислим центральное значение признака в каждом классе. На листе Excell вычисления аналогичны рассмотренным в предыдущем пункте. Исходным берется значение центра первого интервала:

F3=СРЗНАЧ(Е2:Е3) (Рис. 3).

Рис. 3.

  1. Производим разноску вариант в соответствующие классы с подсчетом их числа. Для подсчета частот на листе Excell следует вызвать программу построения вариационного ряда командой меню Данные/Анализ данных/Гистограмма и заполнить меню. Каждое действие выполняется в три приема. Выбрав нужное окошко, сначала щелкните мышкой на стрелочку, расположенную справа от окошка; затем мышкой выделите соответствующие диапазоны ячеек листа Excell, нажимая левую кнопку над первой ячейкой диапазона и отпуская над последней; наконец, снова щелкните мышкой по стрелочке, расположенной справа от окошка.

В качестве входного интервала задайте массив ячеек, содержащих исходные значения вариант (А1:А63). «Интервал карманов» - это блок значений правых границ классовых интервалов (Е3:Е10). Для выходного интервала достаточно указать мышью одну ячейку (G2), это будет верхняя левая ячейка для блока результатов подсчета частот. После этого нажмите ОК. если все сделано правильно, появятся следующие результаты (Рис. 4):

Рис. 4.

Однако необходимо помнить, что на листе Excell значения частот ставятся в соответствие не центрам классовых интервалов, но их правым границам. Чтобы в дальнейшем не путаться, можно сразу переместить значения центров интервалов на место соответствующих карманов. Для этого выделим диапазон (F3:F10) и перетащим его на место (G3:G10), подтвердив замену содержимого ячеек (рис. 5).



Рис. 5.

  1. Теперь данные можно представить графически, в виде полигона частот или гистограммы распределения. Выделим диапазон G3:H10 и с помощью Мастера диаграмм построим гистограмму или график (рис. 6).




Рис. 6. Распределение бурозубок по весу тела.

  1. Рассчитаем среднее арифметическое и стандартное отклонение. В среде Excell значение средней арифметической вычисляет функция =СРЗНАЧ(диапазон). Выделите любую пустую ячейку, например, А64, вызовите функцию СРЗНАЧ и введите в появившееся окошко диапазон данных (А1:А63). В нашем случае =9,298412698. При расчетах статистических параметров следует помнить, что оставлять большое число знаков после запятой не имеет никакого биологического смысла. Поэтому обычно среднее арифметическое записывают в том же разрешении, что и значения признака, а при записи стандартного отклонения оставляют на одну значащую цифру больше. Таким образом, в данном примере =9,3.

Стандартное отклонение в среде Excell вычисляется с помощью функции =СТАНДОТКЛОН(диапазон). Выделите любую пустую ячейку, например, А65, вызовите функцию СТАНДОТКЛОН и введите в появившееся окошко диапазон данных (А1:А63). В нашем случае sx = 0,90.

  1. Рассчитаем моду и медиану для данной эмпирической совокупности. В среде Excell эти показатели вычисляют функции =МОДА(диапазон) и =МЕДИАНА(диапазон). В нашем случае Мо = 8,8 г; Ме = 9,2 г.

  2. Показатели асимметрии и эксцесса используются для проверки соответствия эмпирического распределения нормальному или биномиальному законам. Статистическая значимость этих показателей говорит о нарушении нормальной формы кривой распределения. Критерии Стьюдента для df = ∞ проверяют нулевую гипотезу Но: «коэффициент асимметрии (эксцесса) существенно от нуля не отличается, следовательно, асимметрия (эксцесс) достоверно не выражена».

В среде Excell расчет коэффициента асимметрии осуществляет функция =СКОС(диапазон), коэффициента эксцесса – функция =ЭКСЦЕСС(диапазон). В нашем случае

А =СКОС(А1:А63) = 0,61

Е =ЭКСЦЕСС(А1:А63) = 1,13.


  1. Расчет коэффициентов Стьюдента для асимметрии и эксцесса осуществляют по формулам:

где m – статистическая ошибка соответствующего коэффициента.

Формулы для расчета статистической ошибки показателя асимметрии и эксцесса составляют:





mA =КОРЕНЬ(6*63*62)/(61*64*66)) = 0,301589

ТА = 2,033

mE =КОРЕНЬ(24*63*63^2/(60*61*66*71) = 0,5915

ТЕ = 1.91

Табличное значение критерия Стьюдента Т(0,05;∞) = 1,96. Поскольку полученное значение ТЕ = 1,91 меньше табличного, коэффициент эксцесса значимо от нуля не отличается. Так как полученное значение ТА = 2,03 больше табличного, коэффициент асимметрии значимо отличается от нуля и является положительным. По массе тела бурозубки распределены с правосторонней асимметрией. Это связано с тем, что в летних уловах большинство животных составляют молодые особи (нормальное распределение слева), а меньшинство – перезимовавшие особи (справа).

Вычислить все рассмотренные параметры вариационного ряда можно в среде Excell с помощью макроса, который вызывается командой меню Данные/Анализ данных/Описательная статистика. В нашем случае обработка данных дает следующие результаты (рис. 7):

Рис. 7.

РАЗДЕЛ 6. Изменения в рабочей программе, которые произошли после

утверждения программы.


Характер изменений в программе

Номер и дата протокола заседания кафедры, на котором было принято данное решение

Подпись заведующего кафедрой, утверждающего внесенное изменение

Подпись декана факультета (проректора по учебной работе), утверждающего данное изменение














РАЗДЕЛ 7. Учебные занятия по дисциплине ведут:


Ф.И.О., ученое звание и степень преподавателя

Учебный год

Факультет

Специальность

Ст. преподаватель каф. биологии и химии Икко Н.В.

2009/2010

ЕГФ

050102 Биология


Икко Н.В., к.б.н.

2010/2011

ЕФКиБЖД

050102.00 Биология с дополнительной специальностью география

050102 Биология ЗФО
















Достарыңызбен бөлісу:
1   2   3




©dereksiz.org 2024
әкімшілігінің қараңыз

    Басты бет