(ФГБОУ ВО Чувашский ГАУ)
и научной работе
Направленность (профиль) Ресурсосберегающие технологии возделывания сельскохозяйственных культур
(<Курс>.<Семестр на курсе>)
Направленность (профиль) Ресурсосберегающие технологии возделывания сельскохозяйственных культур, одобренный Ученым советом ФГБОУ ВО Чувашский ГАУ от 26.03.2024 г., протокол № 12.
ции
ракт.
подг.
Э1 Э2
Э1 Э2
2. Краткая история развития статистики
3. Данные и их типы
4. Генеральная совокупность и выборка.
5. Случайный отбор объектов из генеральной совокупности. Способы рандомизации.
6. Группировка данных
7. Среднее значение и стандартное отклонение
8. Медиана и процентили
9. Показатели описательной статистики при качественной изменчивости
10. Коэффициент вариации
11. Стандартная ошибка
12. Представление средних величин, мер разброса и стандартных ошибок в научных публикациях
13. Эмпирические и теоретические распределения вероятностей случайных величин
14. Вероятности и их свойства
15. Закон нормального распределения вероятностей
16. Биномиальное распределение
17. Негативное биномиальное распределение
18. Закон Пуассона
19. Параметрические и непараметрические критерии
20. Дисперсионный анализ (ANOVA): постановка задачи
21. Две оценки дисперсии в ANOVA
22. Критическое значение F-критерия
23. Статистические ошибки I и II рода
24. Трансформация данных
25. Принцип теста Стьюдента (t-теста).
26. Критическое значение t
27. Типичные ошибки в использовании критерия Стьюдента
28. Непараметрические методы сравнения двух выборок
29. Методы множественных сравнений
30. Анализ частот: z-критерий
31. Таблицы сопряженности: критерий %2
32. Способы определения нормальности распределения данных
33. Точный критерий Фишера (Fisher’s exact test)
34. Доверительный интервал для разности средних и долей
35. Доверительный интервал для средней арифметической и доли
36. Проверка гипотез с помощью доверительных интервалов
37. Расчет репрезентативного объема выборки
38. Основные типы зависимостей между переменными
39. Коэффициент корреляции
40. Статистическая значимость коэффициента корреляции
41. z-преобразование Фишера
42. Минимальное число наблюдений для планируемой точности коэффициента корреляции
43. Сравнение двух коэффициентов корреляции
44. Коэффициент корреляции Спирмена
45. Корреляция между качественными признаками
46. Общее представление о регрессии
47. Оценка параметров регрессионного уравнения по выборке
48. Разброс значений вокруг регрессионной прямой
49. Стандартные ошибки коэффициентов регрессионного уравнения
50. Оценка статистической значимости регрессии
51. Оценка значимости регрессии с помощью доверительных интервалов
52. Доверительная область для линии регрессии
53. Дисперсионный анализ регрессии
54. Анализ остатков
55. Связь регрессии и корреляции
56. Понятие о множественной и нелинейной регрессии
57. Понятие о многомерной совокупности
59. Дискриминантный анализ
60. Анализ главных компонент
1. Способы браковки сомнительных дат.
2. Какова нулевая гипотеза при браковке сомнительных дат?
3. Браковка сомнительных дат с помощью критерия «тау».
4. Что такое доверительный интервал и, как он используется при браковке сомнительных дат?
5. Браковка сомнительных дат с помощью нормированного отклонения.
6. Порядок проведения браковки сомнительных дат с помощью метода Н.Ф. Деревицкого.
7. Вариационный ряд и его особенности.
8. Каковы принципы группировки данных при качественной и количественной дискретной изменчивости.
9. Каковы принципы группировки данных при количественной непрерывной изменчивости.
10. Графическое изображение вариационного ряда. Тип вариационной кривой и, что он отражает?
Опрос 2
1. Какие признаки называются количественными?
2. Приведите примеры количественных признаков?
3. Показатели описательной статистики для количественных признаков?
4. Какова методика удаления сомнительных данных по количественным признакам?
5. Принцип определения достоверности различий средних по критерию Стьюдента.
6. Какие выборки называются независимыми?
7. Какие выборки называются зависимыми?
8. Методика определения достоверности различий средних при помощи функции СТЬЮДЕНТ.ТЕСТ(ТТЕСТ).
9. Методика определения достоверности различий средних при помощи двухвыборочного t-теста для средних с одинаковыми дисперсиями.
10. Методика определения достоверности различий средних при помощи двухвыборочного t-теста для средних с различными дисперсиями.
11. Методика определения достоверности различий средних при помощи парного двухвыборочного t-теста для средних.
12. Объем первой выборки составляет 25, второй выборки – 30. Чему равна степень свободы для определения критического значения критерия Стьюдента?
13. Какая гипотеза принимается, если tфакт.=t05?
14. Изучали количества митохондрий в клетке до и после облучения. Выберите метод определения достоверности различий средних.
15. В каком случае используют парный двухвыборочнный t-тест для средних?
Опрос 3
1. Какие признаки называются качественными?
2. Приведите примеры качественных признаков.
3. Показатели описательной статистики качественных признаков.
4. Как определяется стандартное отклонение для качественных признаков?
5. Как определяется коэффициент вариации для качественных признаков?
6. Как определяется ошибка выборочной доли?
7. Кто разработал критерий хи-квадрат?
8. Для чего применяют критерий хи-квадрат?
9. Принцип критерий хи-квадрат.
10. Как определяется степень свободы для критерия хи-квадрат?
11. Чему равно критические значения критерия хи-квадрат при степени свободы 5?
12. Условия для соответствия фактических данных теоретически ожидаемым данным на основе критерия хи-квадрат.
13. Как определяют теоретически ожидаемые данные для критерия хи-квадрат.?
14. Число классов составляет 3. Фактическое значение хи-квадрат оказался равным 8,15. Соответствуют ли фактические данные теоретически ожидаемым данным?
15. У яровой тритикале изучали высоту растений, количество зерен, масса 1000 зерен, число колосков, окраску зерна. Какие признаки относятся к качественным?
Опрос 4
1. Что из себя представляет дисперсионный анализ?
2. Необходимые условия для использования дисперсионного анализа.
3. Кто разработал дисперсионный анализ?
4. В каких случаях можно использовать однофакторный дисперсионный анализ?
5. Методика дисперсионного анализа при полной рандомизации.
6. Методика дисперсионного анализа при организованных повторений (неполная рандомизация).
7. Как определяют сумму квадратов при дисперсионном анализе?
9. Как определяют средние квадраты(дисперсии) при дисперсионном анализе?
10. Как определяют фактическое значение критерия Фишера при дисперсионном анализе?
11. Как определяют теоретическое(критическое) значение критерия Фишера при дисперсионном анализе?
12. Как определяют значение НСР?
13. При каком условии между вариантами есть существенные различия?
14. Урожайность в контроле 29,8 ц/га, в опытном варианте - 31,5 ц/га. Значение НСР05 равно 1,7 ц/га. Есть ли существенные различия между вариантами? Ответ обосновать.
15. Определить критическое значение критерия Фишера, если в опыте изучались 5 вариантов в шестикратной повторности.
Опрос 5
1. Что собой представляет двухфакторный полевой опыт?
2. Как определяют средний квадрат случайных отклонений?
3. Особенности проведения двухфакторного дисперсионного анализа.
4. В каких случаях различия считаются достоверными?
5. Методика расчета НСР для оценки частных различий.
Система знаний по дисциплине «Биометрия сельскохозяйственных растений» формируется в ходе аудиторных и внеаудиторных (самостоятельных) занятий. Используя лекционный материал, учебники и учебные пособия, дополнительную литературу, проявляя творческий подход, обучающийся готовится к практическим занятиям, рассматривая их как пополнение, углубление, систематизацию своих теоретических знаний.
Для освоения дисциплины студентами необходимо:
1. Посещать лекции, на которых в сжатом и системном виде излагаются основы дисциплины: даются определения понятий, методику закладки опытов и наблюдения за ними, проведение необходимых дисперсионных анализов, которые должны знать студенты. Студенту важно понять, что лекция есть своеобразная творческая форма самостоятельной работы. Надо пытаться стать активным соучастником лекции: думать, сравнивать известное с вновь получаемыми знаниями, войти в логику изложения материала лектором, следить за ходом его мыслей, за его аргументацией, находить в ней кажущиеся вам слабости. Во время лекции можно задать лектору вопрос, желательно в письменной форме, чтобы не мешать и не нарушать логики проведения лекции. Слушая лекцию, следует зафиксировать основные идеи, положения, обобщения, выводы. Работа над записью лекции завершается дома. На свежую голову (пока еще лекция в памяти) надо уточнить то, что записано, обогатить запись тем, что не удалось зафиксировать в ходе лекции, записать в виде вопросов то, что надо прояснить, до конца понять. Важно соотнести материал лекции с темой учебной программы и установить, какие ее вопросы нашли освещение в прослушанной лекции. Тогда полезно обращаться и к учебнику. Лекция и учебник не заменяют, а дополняют друг друга.
2. Посещать практические занятия, к которым следует готовиться и активно на них работать. Задание к практическому занятию выдает преподаватель. Задание включает в себя основные вопросы, задачи, тесты и рефераты для самостоятельной работы, литературу. Практические занятия начинаются с вступительного слова преподавателя, в котором называются цель, задачи и вопросы занятия. В процессе проведения занятий преподаватель задает основные и дополнительные вопросы, организует их обсуждение. На практических занятиях решаются конкретные задачи по биометрии, разбираются тестовые задания и задания, выданные для самостоятельной работы, заслушиваются реферативные выступления. Студенты, пропустившие занятие, или не подготовившиеся к нему, приглашаются на консультацию к преподавателю. Практические занятие заканчивается подведением итогов: выводами по теме и выставлением оценок.
3. Систематически заниматься самостоятельной работой, которая включает в себя изучение материалов учебников и статей из методической литературы, решение задач, написание докладов, рефератов, эссе. Задания для самостоятельной работы выдаются преподавателем.
4. Под руководством преподавателя заниматься научно-исследовательской работой, что предполагает выступления с докладами на научно-практических конференциях и публикацию тезисов и статей по их результатам.
5. При возникающих затруднениях при освоении дисциплины «Биометрия сельскохозяйственных растений», для неуспевающих студентов и студентов, не посещающих занятия, проводятся еженедельные консультации, на которые приглашаются неуспевающие студенты, а также студенты, испытывающие потребность в помощи преподавателя при изучении дисциплины.
При изучении дисциплины «Биометрия сельскохозяйственных растений» следует усвоить:
- ключевые понятия, законы математической статистики в планировании и проведении лабораторных и полевых опытов
- усвоить и применять методы математического анализа и моделирования, теоретического и экспериментального исследования.
- знать логические основы научного исследования.
в 20___ /20___ учебном году
в 20___ /20___ учебном году
в 20___ /20___ учебном году
в 20___ /20___ учебном году
в 20___ /20___ учебном году
в 20___ /20___ учебном году