Курс лекций по дисциплине «Методы исследований в растениеводстве»
жүктеу/скачать 428,83 Kb.
|
- Бұл бет үшін навигация:
- Статистические методы проверки гипотез 9.1.Понятие о нулевой и статистической гипотезе
| Список литературы
Основная литература Основы научных исследований в растениеводстве и селекции: учебное пособие для студентов, обучающихся по направлению110400 «Агрономии» /А.Ф.Дружкин, Ю.В.Лобачев, Л.П.Шевцова ,З.Д.Ляшенко. - Саратов: ФГБОУ ВПО «Саратовский ГАУ»,2013.-283с.-ISBN 978-5-7011-0767-8. Основы опытного дела в растениеводстве: учебное пособие для студентов, обучающихся по направлению подготовки «Агрономия»и агроинженерным специальностям /В.В.Ещенко, М.Ф.Трифонова, П.Г.Копытько, А.М.Соловьев и др.-М.: «Колос»,2009.268с.ISDN 978-5-9532-0711-9. Литвинов С.С. Методика полевого опыта овощеводстве /С.С.Литвинов- М.:ГНУ ВНИИО,2011-636. Основы научных исследований в агрономии: учебник/ Б.Д.Кирюшин, Р.Р.Усманов, И.П.Васильев.- М.: «Колос», 2009,-398с. Дополнительная литература Основы научных исследований в агрономии: учебное пособие для студентов агрономических специальностей/ М.Н.Худенко, А.Ф.Дружкин, В.Б.Нарушев. и др.- Саратов: ФГБОУ ВПО «Саратовский ГАУ»,2003.140с.-ISBN 5-7011-0335-8 Основы научной агрономии: учебное пособие/ Л.П.Шевцова, А.Ф,Дружкин, Н.Н.Кулева и др.;под ред. Л.П.Шевцовой;ФГБОУ ВПО «Саратовский ГАУ».- Саротов,2008,-150с.ISBN 978-5-9758-0697-7. Практикум по основам научных исследований в агрономии/ В.В.Глуховцев ,В.Г.Кириченко, С.Н.Зудилин.- М.: «Колос»,2006,-240с. Лекция 9 .Статистические методы проверки гипотез 9.1.Понятие о нулевой и статистической гипотезе Статистическая гипотеза – это научное предложение о статистических законах распределения случайных величин, которые можно проверить на основе выборки. Статистические методы проверки гипотез применяются в следующих случаях: когда необходимо перенести суждения с выборки на всю генеральную совокупность; когда необходимо оценить существенность различия между выборочными средними; для оценки соответствия между фактическими и теоретическими распределениями частот; при решении вопроса о принадлежности даты к данной совокупности; в корреляционном и регрессионном анализе. В большинстве случаев задача сводится к проверке гипотезы об отсутствии реального развития между фактическими и теоретически ожидаемыми наблюдениями. Такую гипотезу называют нулевой гипотезой и обозначают Н0 : d = 0. Если в результате проверки на различия между фактическими и теоретическими показателями близки к 0, или находятся в области допустимых значений то, Н0 не отвергается, т.е. она принимается. Принятие Н0 означает, что между фактическими и теоретическими распределениями предлагается совпадение. Отбрасывание (отвержение) гипотезы означает, что эмпирические данные несовместимы с Н0, а верна какая-то другая противоположная (альтернативная ) гипотеза. В полевом эксперименте мы имеем дело с гипотезой рабочей и статистической. Рабочая гипотеза предполагает на основании, каких факторов, изменяется результативный признак. Статистическая гипотеза – Н0 предполагает, что разница между средними арифметическими сравниваемых вариантов не существенна, т.е. разница между ними нет Н0 : d = 0 d = х 1 - х 2 Задача: необходимо доказать или отвергнуть нулевую гипотезу (Н0) с помощью определенных критериев. Статистические критерии зависят от характера распределения. Для проверки нулевой гипотезы (Н0) используют критерии двух типов: параметрические и непараметрические. Параметрические – это такие критерии, которые укладываются в определённые границы и подчиняются закону нормального распределения. К таким критериям относятся критерии t, F, χ2, и критерий Пирсона. Непараметрические критерии используют очень редко да и то в предварительных исследованиях. Их используют тогда, когда не известна характер распределения частот в полученном материале, и когда распределение сильно отклоняется от нормального. Точечная и интервальная оценка параметров распределения и методы её проверки. Существуют два метода оценки параметров распределения: Точечная проверка гипотез; Интервальная проверка гипотез. Статистические характеристики выборочной совокупности являются оценками неизвестных параметров генеральной совокупности при определенном уровне значимости. Отсюда оценка параметрических систем может быть точечной. Например, выборочная средняя х является несмещенной точечной оценкой генеральной средней , а выборочна я дисперсия S2 – несмещенной точечной оценкой генеральной дисперсии G2 (сигма). Точечную оценку генеральной средней с ошибкой S х можно записать так: жүктеу/скачать 428,83 Kb. Достарыңызбен бөлісу:
|