Программа по курсу дисциплины «Биометрия» Направление подготовки

Программа по курсу дисциплины

Биология 020201

Очная

Курс реализуется в рамках ООП по направлению подготовки 020201 «Биология» (уровень подготовки - специалист). Относится к циклу общих математических и естественнонаучных дисциплин, региональная компонента (ЕН.Р.4.). Предназначен для студентов 5-го курса, 9 семестр, 78 ч.: 25 лекции, 25 семинары, 25 самостоятельная работа, 3 ч. контроля, зачет без оценки.

Курс биометрии необходим для обучения студентов методам современного генетического анализа как обязательного элемента при проведении экспериментальных генетических исследований в области биологии, медицины и сельского хозяйства.

1. 
   Ознакомление с методами биологической статистики, как обязательного элемента обработки и анализа экспериментальных данных.
   
2. 
   Ознакомление студентов с различными статистическими распределениями (биномиальное, нормальное, редких событий).
   
3. 
   Освоение методов выбора статистических методов обработки экспериментального материала, адекватных поставленным задачам эксперимента.
   
4. 
   Освоение методов математической статистики, используемых для обработки экспериментальных данных: параметры выборочных совокупностей для количественных и качественных признаков; критерии сравнения параметров выборочных совокупностей; непараметрические методы сравнения характера распределений; анализ факторов, вносящих вклад в формирование признаков.
   

В результате освоения дисциплины обучающийся должен:

• 
  иметь представление о возможностях, которые дает биометрия, для выработки правильного научного общебиологического мировоззрения и для корректной и правильной постановки экспериментов и обработки материала, полученного в эксперименте;
  
• 
  знать все разделы биологической статистики, предусмотренные программой курса, а это означает, что студент должен уметь сформулировать проблему, выбрать правильно статистические модели, с помощью которых будет обработан экспериментальный материал; уметь правильно оценить необходимые статистические параметры; уметь проанализировать полученные оценки и сделать правильные выводы на основе полученных результатов целом;
  
• 
  иметь теоретическое представление о современных методах биологической статистики, используемых для обработки экспериментальных данных в различных областях биологии, медицины и сельском хозяйстве;
  
• 
  иметь практические навыки обработки конкретного экспериментального материала различными методами математической статистики;
  
• 
  научиться правильно выбирать статистические методы, адекватные поставленным научным задачам;
  
• 
  уметь на основе полученных количественных оценок и сравнения этих оценок со стандартами правильно сформулировать выводы.
  

Курс «Биометрия» представляет собой переложение математической статистики для решения биологических, медицинских задач. Курс рассчитан на знание студентами основ математической статистики.

Курс «Биометрия» содержит основные главы статистики в переложении к биологическим задачам. Это знакомство студентов с типами статистических распределений, более подробную характеристику нормального и биномиального распределений. Оценка параметров нормального и биномиального распределений. Построение доверительных интервалов для оценки генеральных значений параметров (прогноз). Оценка достоверности различий двух выборочных совокупностей через критерий Стьюдента. Оценка корреляционных и регрессионных связей. Правила оценки стандартных выборочных ошибок. Сравнение теоретических и ожидаемых распределений с помощью пирсоновского критерия хи-квадрат, метода Смирнова –Колмогорова, методов Манна-Уитни, метода Вилкоксена для независимых и сопряженных распределений. В спецальном разделе статистики - Дисперсионный анализ - рассмотриваются различные типы дисперсионного анализа: одно-, двухфакторные модели для качественных и количественных признаков, случайные и фиксированные модели и иерархическая двухфакторная модель. Курс отвечает всем современным методам статистической обработки экспериментального материала, принятым за рубежом и в России.

2.2.Тематический план курса.

№ п/п	Раздел дисциплины	Семестр	Неделя семестра		Виды учебной работы, включая самостоятельную работу студентов и трудоемкость (в часах)					Формы текущего контроля успеваемости (по неделям семестра) Форма промежуточной аттестации (по семестрам)
					Лекция	Лабор. работа	Самост. работа	Контр. работа	Зачет
1.1	Генеральные и выборочные совокупности	9		1	3	3	3
1.2	Оценка параметров выборочных совокупностей количественных признаков	9		2	3	3	3
1.3	Оценка параметров выборочных совокупностей альтернативных признаков для больших и малых частот	9		2	4	4	4
1.4	Оценка достоверности различий параметров двух выборочных совокупностей	9		3	3	3	3	1		контрольная
1.5	Оценка коэффициента корреляции и регрессии.	9		4	3	3	3	1		контрольная
1.6	Сравнение ожидаемых (теоретических) распределений с фактическими распределениями	9		4	3	3	3
1.7	Однофакторный дисперсионный анализ	9		5	3	3	3
1.8	Двухфакторный дисперсионный анализ	9		6	3	3	3	1		контрольная
									1	зачет
Итого					25	25	25	3

3. 
   Содержание разделов и тем.
   

2.Оценка параметров выборочных совокупностей количественных признаков (нормальное распределение)

3.Оценка параметров совокупностей с альтернативным характером изменчивости (биномиальное распределение)

4.Сравнение достоверности различий двух выборочных совокупностей. Оценка параметров генеральной совокупности по параметрам выборочной совокупности.

5.Оценка коэффициентов корреляции и регрессии. Построение линии регрессии.

6.Сравнение ожидаемых (теоретических) распределений с фактическими (экспериментальными). Метод хи-квадрат. Метод Смирнова-Колмогорова.

Метод Вилкенсена. Метод Манна-Уитни.

7.Однофакторный дисперсионный анализ. Случайные и фиксированные модели для количественных и качественных признаков.

8.Двухфакторные модели дисперсионного комплекса для количественных и качественных признаков. Иерархическая модель дисперсионного комплекса. Критерий Фишера.

3. 
   Учебно-методическое обеспечение дисциплины.
   

Оценка параметров двух выборочных совокупностей (среднее значение, дисперсия, варианса, среднее квадратическое отклонение, стандартная ошибка). С помощью критерия Стьюдента оценить достоверность различий между параметрами двух выборочных совокупностей.

Оценка коэффициента корреляции между двумя признаками. Построение корреляционной матрицы. Оценка одним из методов коэффициента корреляции. Оценка стандартной ошибки коэфиициента корреляции. Через критерий Стьюдента оценка достоверности полученного коэффициента корреляции

Построение модели двухфакторного дисперсионного комплекса. Оценка фактороиальных и случайной дисперсии. Оценка средних квадратов различных факторов. Оценка достоверности факториальных средних квадратов через критерий Фишера.

2. 
   Образцы вопросов к зачету
   

1. 
   Оцените параметры выборочной совокупности x, , S, S_x..
   
2. 
   Оцените достоверность различий между x₁ и x₂ через t-критерий.
   
3. 
   Оцените достоверность различий между p₁ и p₂ через t-критерий.
   
4. 
   Постройте µ-прогноз для p=0.95; 0.99; 0.999.
   
5. 
   Сравните соответствие ожидаемого (теоретического) и фактического распределения через χ².
   
6. 
   Какие типы дисперсионных анализов существуют?
   
7. 
   От чего зависит величина внутриклассового коэффициента корреляции?
   

2. 
   Список основной и дополнительной литературы
   

• 
  Васильева Л.А. Биометрия (избранные главы) Новосибирск: ИЦиГ СО РАН.1999.
  
• 
  Васильева Л.А. Биологическая статистика (избранные главы) Новосибирск: ИЦиГ СО РАН.2000.
  
• 
  Васильева.Л.А. Биологиеская статистика. Новосибирск: ИЦиГ СО РАН. 2004.
  
• 
  Васильева Л.А. Статистические методы в биологии, медицине и сельском хозяйстве. Новосибирск: ИЦиГ СО РАН. 2007.
  
• 
  Рокицкий П.Ф. Биологическая статистика. Минск: Высшая школа.1973.
  
• 
  Глотов Н.В.и др. Биометрия.Ленинград :ЛГУ.1982.
  
• 
  Плохинский Н.А. Биометрия. Новосибирск:Из-во СОАНСССР.1961
  
• 
  Урбах В.Ю. Биометрические методы. М:Наука.1964.
  

3. 
   Материально-техническое обеспечение дисциплины
   

• 
  Выборка биологических объектов для статистической обработки (листья, семена).
  
• 
  Калькуляторы.
  
• 
  Ноутбук, медиа-проектор, экран.
  
• 
  Программное обеспечение
  

Программа составлена в соответствии с требованиями ФГОС ВПО с учетом рекомендаций и ПрООП ВПО по направлению «Биология».

профессор кафедры цитологии и генетики НГУ,

главный научный сотрудник ИциГ

Программа рассмотрена и одобрена на заседании кафедры цитологии и генетики ФЕН