vcvetu.ru:
Советы
Доклады
Лекции

Растения
Цветы
Дерьвья
Огород
Удобрения
Уход

опубликовать

Протокол №3 от 23. 11


НазваниеПротокол №3 от 23. 11
страница1/12
Дата22.04.2013
Размер1.29 Mb.
ТипПротокол
vcvetu.ru > Растения > Протокол
  1   2   3   4   5   6   7   8   9   ...   12


МИНИСТЕРСТВО СЕЛЬСКОГО ХОЗЯЙСТВА РФ

Федеральное государственное образовательное учреждение

высшего профессионального образования

«КУБАНСКИЙ ГОСУДАРСТВЕНЫЙ АГРАРНЫЙ УНИВЕРСИТЕТ»
КАФЕДРА ФИТОПАТОЛОГИИ, ЭНТОМОЛОГИИ

И ЗАЩИТЫ РАСТЕНИЙ

Учебно-методическое пособие

для практических занятий

по курсу « Математические методы в защите растений» для студентов 4 курса факультета защиты растений

по специальности 110203 «Защита растений»


Краснодар, 2010
Печатается по решению учебно-методической комиссии

факультета защиты растений.

Протокол №_3__ от __23.11. 2009 года.

Составили: Э.А. Пикушова

Л.А. Шадрина

ВВЕДЕНИЕ
В области защиты растений в практической и научной работе для объективной оценки научных данных и их характеристики используются методы математической статистики. Использование математических методов в защите растений позволяет объективно вести наблюдения за изучаемым объектом, правильно планировать эксперименты, на основе полученных математических показателей делать научные и практические выводы. Знание методов математической статистики необходимо на всех этапах исследований - от планирования до анализа окончательных результатов исследования.

По мнению Б.А. Доспехова: «Никакая статистическая обработка не может заставить плохой опыт дать хорошие результаты». Поэтому перед исследователями всегда стоит главная задача- постановка опытов, отвечающих предъявленным к ним требованиям (типичность или репрезентативность, принцип единственного различия, достоверность опыта по существу). Выполнение этих условий позволит экспериментатору избежать систематических, а тем более грубых ошибок.

Для студентов факультета защиты растений изучение математических методов имеет важное значение, прежде всего потому что использование их позволяет:

- получить обширный цифровой материал, систематизировать его;

- определить тип распределения признаков и выбрать схему их обработки;

- определить среднее значение признаков и пределы их колебаний;

- показать существенность различий между средними значениями признаков;

- доказать достоверность опытных данных;

- рассчитать точность опыта и определить величину случайных ошибок;

- вычислить определённые математические показатели, на основе

которых можно сделать объективную оценку экспериментальных данных.

В настоящее время уделяется большое внимание математической обработке экспериментальных исследований. Любая опубликованная зарубежная статья всегда содержит статистическую обработку. Научный труд теряет свою ценность, если он не подтвержден математически.

В учебно-методическом пособии рассмотрены методы вычисления основных статистических показателей для характеристики больших и малых выборок, рассмотрены основные этапы обработки экспериментальных данных методами дисперсионного и корреляционно-регрессионного анализов.

Изучение методов математического анализа является подготовкой студентов к работе в научно- исследовательских учреждениях.

Работа 1 - ОПРЕДЕЛЕНИЕ ТИПА РАСПРЕДЕЛЕНИЯ БОЛЬШОЙ ВЫБОРКИ И ЕГО ГРАФИЧЕСКОЕ ИЗОБРАЖЕНИЕ
Основная задача математической статистики в том, чтобы путем анализа выборочных объектов, сделать выводы обо всех объектах, подлежащих изучению, исследованию.

Все объекты, подлежащие изучению, называют генеральной совокупностью (все растения на поле, насекомые определенного вида).

Исследовать всю генеральную совокупность невозможно. Поэтому для того, чтобы провести исследование, изучают часть объектов, по которым делают общее заключение.

Часть объектов, которая попала на исследование, называют выборочной совокупностью или выборкой.

Количество исследуемых объектов в выборке называется ее объемом, и обозначается буквой n. Выборка, объем которой включает больше 20 наблюдений, считается маленькой. Если объем выборки превышает 20 наблюдений, то выборка считается большой. Именно такие выборки, в соответствии с общепринятыми методиками, используются в фитопатологии и энтомологии (учет болезней и вредителей как правило проводится на 50-100 растениях).

Прежде чем приступить к анализу полученной выборки, необходимо установить тип ее распределения. Правильно подобранная выборка с учетом принципов репрезентативности, рендомизации и знания особенностей биологии учитываемых объектов должна подчиняться закону нормального распределения, который проявляется при размере выборки более 20-30. Именно такие выборки подвергаются математической обработке изучаемых нами методов.

Цель работы: по заданной выборке определить подчиняется ли она закону нормального распределения.

Если выборка подчиняется закону нормального распределения, то необходимо рассчитать ее основные статистические показатели.

Многие исследования начинаются со сбора обширного цифрового материала, понимание которого облегчается систематизацией и представлением исходных данных в виде таблиц и графиков.

Пример: во время обследования поля озимой пшеницы сорта Победа-50 в период эпифитотии септориоза развитие заболевания на каждом растении составило, в %:

49, 63, 62, 55, 45, 45, 35, 39, 60, 49, 40, 40, 36, 40, 42, 42, 45, 60, 45, 30,

30, 50, 55, 65, 50, 55, 60, 70, 59, 61, 40, 51, 53, 35, 55, 50, 45, 50, 55, 75,

55, 60, 35, 20, 40, 45, 50,45, 30, 55.

В таком виде ряд цифр полученной выборки мало приспособлен, для того чтобы судить о развитии септориоза. Поэтому необходимо сгруппировать значения выборки Х1, Х2, Х3……Хn в k групп с интервалом каждой группы I.
Группировка осуществляется в следующей последовательности:

1. Определяется число групп k. Ориентировочно число групп равно корню квадратному из объема выборки n (формула 1)

k = n =50 = 7 (1)

2.Определяется размах варьирования признака R, т.е. разница между максимальным и минимальным значениями признаков (формула 2):

R = XmaxXmin =75-20 =55; (2)

3.Устанавливается размер интервала I :

R 55

I = k = 7 = 8 (3)

4.Далее подготавливается таблица сгруппированного распределения частот результатов обследования. В первой колонке записывается интервал группировки (группы), а во второй-число результатов обследования, входящих в данный интервал, т. е. частоту f (таблица 1).

Таблица 1 - Сгруппированное распределение частот по данным

результатов обследования растений озимой пшеницы

на пораженность септориозом, %

Группы

( интервал группировки)

Частота,

f

Средние значения групп (групповые варианты)

20-27

1

24

28-35

6

32

36-43

9

40

44-51

15

48

52-59

9

56

60-67

8

64

68-76

2

72

Σf = n

50 = 50

Начало каждой группы находят последовательно, прибавляя к Хmin величину интервала I, конец предшествующей группы должен отличаться от начала следующей группы на величину равную точности опыта.

Средние значения групп находятся прибавлением к началу группы половины интервала.

Указанный в таблице 1 ряд пар чисел составляет эмпирическое распределение частот - распределение частот f по значениям Хn.

Визуальное представление о распределении признака становится еще более наглядным при графическом изображении данных. Этот способ удобен, он позволяет охватить важнейшие черты- закономерности распределения признака.

Графическое изображение вариационного ряда называется кривой распределения или вариационной кривой.

Для построения кривой распределения на оси абсцисс наносят значения интервала группировки, а по вертикали – частоту f.







Рисунок 1 – Гистограмма и полигон распределения 50 растений, поражённых

септориозом, развитие в %.
Ступенчатый график в виде столбиков, имеющих высоту, пропорциональную частотам и ширину равную интервалам классов - называется гистограммой (рисунок 1). Если соединить средние значения групп, то получаем полигон - кривую распределения (т.к. показывает распределение по классам.)

Из рисунка 1 видно, что характер поражения растений септориозом имеет общие закономерности: в области средней, равной по нашему заданию 48 %, признак встречается чаще всего, частота встречаемости его равна 15 По мере отклонения от средней вероятность его появления снижается, т.е. кривая выборки подчиняется закону нормального распределения.

Если говорить языком специалиста по защите растений, то можно сделать вывод, что среднее развитие септориоза равно 48%, количество растений с развитием септориоза, приближенным к среднему значению в пределах 44-52% чаще всего встречается в данной выборке. По мере отклонения развития септориоза от среднего значения, частота встречаемости признака снижается. Меньше всего встречается в данной выборке растений с развитием септориоза от 20-27 и 68-76% (частота встречаемости их равна 1-2), т.е. кривая выборки по степени пораженности растений озимой пшеницы септориозом подчиняется закону нормального распределения.
Задание 1. При взвешивании самок колорадского жука выявлена различная масса жуков (мг):

180, 200, 210, 167, 132, 157, 167, 170, 185, 150, 170, 195, 205, 183, 132, 135, 165, 168, 187, 155, 158, 120, 250, 210, 159, 156, 125, 172, 200, 149, 95, 160, 191, 170, 100, 168, 205, 165, 172, 148, 151, 152, 174, 150, 157, 160, 185, 187,132, 159.
Задание 2. При взвешивании 50 гусениц яблонной плодожорки лабораторной популяции масса отдельных гусениц (мг) составила:

20, 40, 45, 50, 45, 30, 55, 40, 51, 53, 35, 60, 50,45, 50, 55, 75, 65,60, 35, 49, 63, 62, 65, 43, 45, 35, 39, 60, 49, 40, 40, 36, 40, 42, 42, 45, 60, 27, 30, 30, 52, 55, 65, 50,55, 59, 70, 51, 59.
Задание 3. При обследовании лесной полосы на заселенность гусеницами американской белой бабочкой на 50 деревьях обнаружено различное количество гусениц летнего поколения (экз/дерево):

64, 46, 48, 65, 54, 63, 29, 68, 84, 61, 96, 54, 74, 54, 78, 81, 54, 31, 89, 100, 70, 61, 26, 68, 40, 68, 72, 85, 10, 80, 86, 67, 128, 90, 79, 115, 65, 62, 78, 71, 110, 111, 60, 85, 60, 60, 85, 50, 88, 46.
Задание 4. Выборка растений сахарной свеклы, заселенных свекловичными блошками на 50 растениях составила (экз/растение):

10, 3, 9, 7, 9, 10, 8, 10, 7, 9, 9, 1, 10, 4, 11, 5, 12, 6, 9, 13, 11, 13, 12, 1, 5, 7, 10, 7, 3, 7, 4, 11, 6, 5, 7, 10, 11, 7, 3, 5, 8, 6, 4, 7, 8, 6, 6, 8, 5, 8.
Задание 5. При изучении плодовитости самок колорадского жука получены следующие данные (яиц/на самку):

201, 317, 405, 388, 650, 640, 422, 437, 380, 419, 375, 371, 580, 608, 367, 508, 525, 483, 465, 533, 517, 505, 437, 530, 483, 420, 305, 420, 499, 605, 631, 635, 539, 529, 853, 860, 680, 750, 644, 708, 399, 749, 750, 790, 875, 964, 400, 760, 635, 580.
Задание 6. В период эпифитотийного развития пиренофороза развитие заболевания на растениях озимой пшеницы составило, %:

55, 62,63,49, 45, 45, 35, 39, 60, 49, 40, 40, 36, 40, 42, 42, 45, 60, 45, 30, 30, 50, 55, 65, 50, 55, 60, 70, 59, 61, 40, 51, 53, 35, 55, 50, 45, 50, 55, 75,55, 60, 35, 20, 40, 45, 50,45, 30, 55.
Задание 7. При взвешивании самок колорадского жука осенью выявлена различная масса самок жуков (мг):

157, 160, 185, 187, 132, 159, 149,95, 160, 191, 170, 100, 168, 205, 165, 172, 148, 151, 152, 174, 150, 180, 200, 210, 167, 132, 157, 167, 170, 185, 150, 170, 195, 205,183, 132, 135, 165, 168, 187, 155, 158, 120, 250, 210, 159, 156, 125, 172, 200.


Задание 8. При взвешивании 50 гусениц яблонной плодожорки лабораторной популяции масса отдельных гусениц (мг) составила:

49, 63, 62, 55, 45, 45, 35, 39, 60, 49, 40, 40, 36, 40, 42, 42, 45, 60, 45, 30, 30, 50, 55, 65, 50, 55, 60, 70, 59, 61, 40, 51, 53, 35, 55, 50, 45, 50, 55, 75, 55, 60, 35, 20, 40, 45, 50,45, 30, 55.
Задание 9. При изучении плодовитости колорадского жука получены следующие данные ( яиц/на самку):

335, 323, 317, 215, 963, 420, 366, 555, 850, 608, 366, 201, 468,472, 470, 550, 401, 631,830,627, 388, 209, 361, 685, 385, 550, 389, 387, 890, 631, 264, 418, 620, 756, 405, 408, 388, 358, 793, 432, 273, 363, 558, 634, 408, 284, 210, 295, 725, 511.
Задание 10. При изучении плодовитости колорадского жука получены следующие данные ( яиц/на самку):

185, 160, 157, 159, 132, 187, 149, 95, 160, 191, 170, 100, 168, 205, 165, 172, 148, 151, 152, 174, 150, 180, 200, 210, 167, 132, 157, 167, 170, 185, 150, 170, 195, 205, 183, 132, 135, 165, 168, 187, 155, 158, 120, 250, 210, 159, 156, 125, 172, 200.
Задание 11. Выборка колосьев озимой пшеницы сорта Нота на заселенность пшеничным трипсом составила экз/колос:

10 , 3, 9, 7, 9, 10, 8, 10, 7, 9, 9, 1, 10, 4,11, 5, 12, 6, 9, 13, 11, 13, 12, 1, 5, 7, 10, 7, 3, 7, 4, 11, 6, 5, 7, 10, 11, 7, 3, 5 ,8, 6, 4, 7, 8, 6, 6, 5, 8, 8.
Задание 12. Выборка колосьев озимой пшеницы сорта Фортуна на заселенность пшеничным комариком составила экз/колос:

8, 6, 4, 7, 8, 6, 6, 5, 8, 8, 10, 3, 9, 7, 9, 10, 8, 10, 7, 9, 9, 1, 10, 4, 11, 5, 12, 6, 9, 13, 11, 13, 12, 1, 5, 7, 10, 7, 3, 7, 4, 11, 6, 5, 7, 10, 11, 7, 3, 5.
Задание 13. При взвешивании самок колорадского жука в период начала выхода из почвы масса их (мг) оказалась равной:

200, 172, 125, 156, 159, 210, 250, 120,158, 155, 187, 168, 165, 135, 185, 160, 157,159, 132, 187, 149, 95, 160, 191, 170, 100,168, 205, 165, 172, 148, 151, 152,174, 150, 180, 200, 210, 167, 132, 157, 167, 170, 185, 150, 170, 195, 205, 183, 132.
Задание 14. Выборка колосьев озимой пшеницы на заселенность пшеничным трипсом составила (экз/растение):

20, 13, 19 , 17, 19, 20, 18, 20, 17, 19, 18, 11, 20, 14, 21, 15, 22, 16, 19, 23, 21, 23, 22, 10, 15, 17, 20, 17, 12, 17, 14, 18, 16, 15, 17, 20, 18, 17, 13, 15, 18, 16, 14, 17, 18, 16, 16, 18, 15, 18.
Задание 15. При обследовании лесной полосы на заселенность гусеницами американской белой бабочки на 50 деревьях обнаружено различное количество гусениц летнего поколения ( экз/дерево):
  1   2   3   4   5   6   7   8   9   ...   12

Добавить документ в свой блог или на сайт

Похожие:

Протокол №4 от 24. 03. 2009 г
Рассмотрено на заседании Управляющего совета протокол №6 от 10. 04. 2009 г. Председатель ус

Учебно-методическое пособие по выполнению лабораторных работ по курсу
Одобрено и рекомендовано к изданию кафедрой землеустройства и агроэкологии кгау (протокол №6 от 31. 02. 09) и методической комиссией...

Утвержден советом Директоров Протокол №5/2011 от 06 мая 2011 года...
России благодаря бренду «Хлебный Дом» и стремится к дальнейшему расширению деятельности. Цель «Фацер» – стать лидером, задающим стандарт...

Протокол решения Правления ОАО «асб беларусбанк»
Протокол решения Правления ОАО «асб беларусбанк» от 16. 01. 2008 №4 с изменениями, утвержденными протоколом решения Правления от...

Протокол №1 от «24»
Открытое акционерное общество «Имени Героя Великой Отечественной войны Данильченко В. И.»

Протокол по итогам конкурса
Марийского регионального отделения Всероссийской политической партии «Единая Россия»

Протокол №11 от «28»
Департамент по мелиорации и водному хозяйству Министерства сельского хозяйства и продовольствия Республики Беларусь

Протокол 27. 09. 2012
Пермского отделения №6984 Западно-Уральского банка ОАО «Сбербанк России» (по согласованию)

Программа дисциплины для студентов
Одобрена Учебно-методическим Советом агротехнологического факультета Протокол №3 11. 2009 г

Протокол №2
Анопко Елена Владимировна – начальник отдела экономики, финансов, бухгалтерского учета администрации города Суража



База данных защищена авторским правом © 2013-2019
обратиться к администрации
vcvetu.ru