(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. Объем выборочной совокупности обозначается (выберите правильный ответ): а) α б) n в) m г) p
2. Какой из перечисленных ниже биологических признаков является ранговым? а) длина конечности б) число лепестков в цветке в) вкус яблока г) скорость роста популяции
3. Какие из перечисленных ниже показателей являются мерой центральной тенденции в исследуемой совокупности? а) стандартная ошибка средней арифметической б) дисперсия в) медиана г) стандартное отклонение д) коэффициент эксцесса
4. Генеральное среднее значение обозначается: а) α б) µ в) σ г) p
5. Стандартное отклонение генеральной совокупности обозначается: а) α б) µ в) σ г) p
6. Какие из перечисленных ниже показателей являются мерой разброса значений изучаемого признака? а) стандартная ошибка средней арифметической б) дисперсия в) медиана г) стандартное отклонение д) коэффициент эксцесса
7. Стандартная ошибка средней отражает: а) степень различия между сравниваемыми выборками б) неточность измерительного прибора в) точность средней г) отсутствие необходимого опыта по выполнению измерений у персонала лаборатории
8. Среднее значение характеризует: а) разброс значений изучаемого признака б) положение распределения на числовой оси в) ширину основания распределения г) какое значение признака обладает наибольшей частотой встречаемости
9. У нормального распределения коэффициент асимметрии равен: а) 0 б) +1 в) -1 г) >1 д) <1
10. У нормального распределения коэффициент эксцесса равен: а) 0 б) +1 в) -1 г) >1 д) <1
11. Какой процент наблюдений укладывается в интервал от -σ до +σ у нормального распределения? а) 68% б) 99% в) 95 % г) 97%
12. Какие из тестов реже выявляют различия между сравниваемыми выборками? а) параметрические б) непараметрические
13. Дисперсионный анализ предназначен для нахождения разницы между: а) коэффициентами вариации двух выборок б) арифметическими средними двух и более выборок в) стандартными ошибками двух и более выборок г) стандартными отклонениями двух выборок
14. Нулевую гипотезу следует отклонить, если рассчитанный в ходе теста статистический критерий: а) не попадает в заданную область критических значений б) попадает в заданную область критических значений в) равен 0 г) меньше 0
15. Значение статистического критерия, начиная с которого нулевая гипотеза отклоняется, называется: а) альтернативным б) достоверным в) статистически значимым г) критическим д) нулевым
16. Уровень значимости обозначается: а) α б) β в) σ г) φ
17. Коэффициент ассоциации обозначается: а) α б) β в) σ г) φ
18. Тест Стьюдента предназначен для нахождения разницы между: а) коэффициентами вариации двух выборок б) арифметическими средними двух выборок в) стандартными ошибками двух выборок г) стандартными отклонениями двух выборок
19. В уравнении у = а +bх коэффициент b называют: а) коэффициентом регрессии б) уровнем значимости в) коэффициентом детерминации г) стандартной ошибкой коэффициента регрессии д) свободным членом уравнения
20. В уравнении у = а +bх коэффициент а называют: а) коэффициентом регрессии б) уровнем значимости в) коэффициентом детерминации г) стандартной ошибкой коэффициента регрессии д) свободным членом уравнения
21. Какое из приведенных уравнений является уравнением множественной регрессии? а) Y = a + bX + cZ б) Y = a + bX в) Y = bX г) Y = a
22. Оценивается степень связи между двумя нормально распределенными признаками. Какой коэффициент корреляции для этого лучше использовать? а) коэффициент Пирсона б) коэффициент Спирмена
23. Вероятность справедливости нулевой гипотезы обозначается: а) α б) µ в) σ г) p
24. 95%-ная доверительная область линии регрессии показывает: а) где с вероятностью 0.95 проходит истинная линия регрессии б) разброс 95% выборочных точек относительно линии регрессии в) разброс 95% значений зависимой переменной, которые предсказываются регрессионной моделью
25. Какое из перечисленных ниже условий должно выполняться в отношении линии регрессии? а) сумма квадратов расстояний от выборочных точек до линии регрессии должна быть минимальной б) сумма квадратов расстояний от выборочных точек до линии регрессии должна быть максимальной
26. Кластерный анализ, основан на измерении «расстояния» между «объектами» в многомерном пространстве. Чем больше это «расстояние», тем... а) меньше объекты различаются между собой б) больше объекты различаются между собой
27. Статистическая ошибка I рода состоит в: а) сохранении ложной нулевой гипотезы б) отклонении верной нулевой гипотезы
28. Статистическая ошибка II рода состоит в: а) сохранении ложной нулевой гипотезы б) отклонении верной нулевой гипотезы
29. Размах это: а) разница между максимальным и минимальным значениями признака б) интервал значений признака между 25-м и 75-м процентилями в) расстояние между минимальным значением признака и центром распределения г) расстояние между максимальным значением признака и центром распределения
30. С помощью какого из перечисленных методов можно проверить, подчиняются ли анализируемые данные закону
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