Курс лекций по дисциплине «Методы исследований в растениеводстве»
жүктеу/скачать 428,83 Kb.
|
Лекция 7Теоретические основы применения математической статистики для обработки опытных данныхЗначение математической статистики для планирования и обработки опытных данных, анализа и обоснований закономерности изучаемых явлений. Современная биология и сельскохозяйственная наука не может развиваться без связи с математикой. Отдельные вопросы научных знаний, такие как популяции, моделирование, биологических процессов не могут быть разработаны без специальных математических методов. Нельзя серьезно мыслить о программировании урожайности полевых культур без использования методов множественной корреляции и регрессии. Поэтому новая наука – биометрия – возникла на стыке биологии и математики. По Н.А. Плохинскому – биометрия – это наука о статистическом анализе групповых свойств в биологическом анализе групповых свойств в биологии. Под статистическим анализом понимается применение постулатов и методов теории вероятностей и математической статистики применительно к биологическим исследованиям. Математическая статистика и теория вероятностей – науки сугубо теоретически, абстрактные: они изучают массовые явления безотносительно к специфике составляющих их элементов. Биометрия – наука эмпирическая, т.е. конкретная, она исследует эмпирические совокупности, преследуя не математические, а биологические цели. Отсюда ставить знак равенства между биометрией и математической статистикой нельзя. Теория вероятностей и математическая статистика – разделы математики. Теория вероятностей изучает общие законы в массе случайных величин, а математическая статистика разрабатывает вопросы, связанные с теорией выборочного метода и вероятностной оценкой гипотез, возникающих в исследовательской работе. Таким образом, биометрия – это не математика и не простая сумма биологии математики. Это новая синтетическая наука. Только в этом случаи применение математических методов в биологии дает возможность решить сложные проблемы. А теперь немного истории. В середине XVII века было, положено начало теории вероятностей. Определенная роль в этом принадлежит Паскаля, Лапласа, Гаусса. Пуассона. К этому времени относится и становление математической статистики являющейся теоретической основой выборочного метода. Нужен был метод, позволяющий по части наблюдений (выборке) судить о состоянии всей совокупности в целом. Разработка нового метода и привела к обоснованию нового направления в науке – математической статистике. Известная заслуга в этом принадлежит английской школе и политических арифметиков во главе с Петти. Большой вклад в развитие теории вероятностей и математической статистике в XIX начале XX века внесли ученые Петербургских школ Гебышова , Чупрова и др. Теория вероятностей возникла на почве азартных игр, статистики – из потребностей государства, а биометрия – в процессе развития биологии – в ответ на социальный заказ капитального общества. В XX веке появились классические трубы В. Госсета, печатавшегося под псевдонимом «Стьюдент», Р.А. Фишера и других представителей английской школы биометриков. С именем Стьюдента связано обоснование так называемой «теории малой выборки». Р.Фишер разработал метод дисперсионного анализа применяемый сейчас не только в биологии, но и в техники. Большую роль в развитие математических методов для биологии сыграли работы Пирсона, Романовского, Берштейна, Снедекора, Колмогорова и др. Современная биометрия дает достоверные результаты теории на основе анализа больших групп объектов. Но возможно получение объективных результатов при анализе малых групп объектов. Поэтому групповые свойства объектов бывают основные и сопряженные: основные свойства объектов следующие: Средней уровень признака; Разнообразие признака (т.е. неодинаковость объекта по изучаемому признаку); Распределение признака, т.е. соотношение в количественных особей имеющих различную степень варьирования признака; Репрезентативность выборочных групп, дающая возможность на основе изучения относительно – небольшой выборки (группы) получить достаточно надежную характеристику большой группы объектов (генеральной совокупности). Сопряженные свойства. Появляются связи или сопряжения в развитии основных свойств. Это означает, что применение одной средней по одному признаку происходит в большей или меньшей зависимости от изменения средней по второму признаку. Это сопряженное групповое свойство получили название регрессии первого признака по второму или второго по первому. 2. Учение о сопряженном разнообразии, т.е. о зависимости степени и структуры разнообразия одного признака от степени и структуры разнообразия одновременно изучаемого другого признака. Это явление получило название корреляции. Сила и достоверность таких влияний измеряется различными показателями дисперсионного анализа. Показатели биометрии. Некоторые математические переменные слишком абстрактны для биометрии. Например, в математике первичные измерения называются величиной или переменной величиной. Для биометрии более применимы термины: «значение признака», или «величина изучаемого признака» (это вкладывается в содержание термина «дата»). Биометрия изучает признаки: А) количественные, поддающиеся измерению (см, кг, т. Шт. и т.д.). Б) качественные, не поддающиеся точному измерению; они выражаются в баллах, окраске, экстерьерных статьях или альтернативных признаках – есть, нет. Неизбежное различие особей в группе в биометрии правильно называть разнообразием признака, а не изменчивостью их. Изменчивость генотипов надо отличать от разнообразия генотипов. Рассеяние диких зверей по ареалу их обитания нельзя путать с их разнообразием. Лучше пользоваться терминами:
Однако нельзя преувеличивать роль статистических методов для биологии. Пользу они дают только при анализе данных из правильно поставленных опытов. Плохой опыт нельзя исправить никакой статистической обработкой. Вместе с тем. Неправильное применение статистических методов может привести к заблуждениям. жүктеу/скачать 428,83 Kb. Достарыңызбен бөлісу:
| |||||||||||||||||||||