Моделирование экосистем: методические указания к выполнению лабораторных работ (110,00 руб.)

Стр.1

Стр.2

Стр.3

Стр.52

Министерство образования и науки российской федерации Федеральное государственное автономное образовательное учреждение высшего профессионального образования «Северный (Арктический) федеральный университет имени М.В. Ломоносова» МОДЕЛИРОВАНИЕ ЭКОСИСТЕМ Методические указания к выполнению лабораторных работ Архангельск ИД САФУ 2014 1

Стр.1

Рекомендовано к изданию редакционно-издательским советом Северного Арктического федерального университета имени М.В. Ломоносова Составители: Коптев С.В., кандидат сельскохозяйственных наук, доцент Бахтин А.А., кандидат сельскохозяйственных наук, доцент Рецензент Минин Н.С., кандидат сельскохозяйственных наук, доцент Рассмотрены алгоритмы обработки статистических материалов: группировка исходных материалов, вычисление статистических показателей распределения признака, вычисление кривой нормального распределения, критериев достоверности различия, показателей меры связи. Рассмотрен пример вычисления простейших регрессионных уравнеий и их оценка. В приложении приведены необходимые исходные и справочные материалы. Предназначены для студентов лесотехнического института направлений подготовки 250100.62 “Лесное дело” и 250700.62 “Ландшафтная архитектура” очной и заочной формы обучения. © Северный (Арктический) федеральный университет им. М.В. Ломоносова, 2014 2

Стр.2

ВВЕДЕНИЕ Статистические методы исследований позволяют давать объективную оценку качественных и количественных сторон отдельных экспериментов, явлений и процессов. Основными объектами исследований в деятельности специалистов лесного хозяйства являются биологические совокупности растений или животных. Все результаты исследований, взятые из однородной биологической совокупности при исключенном субъективном влиянии исследователя, являются статистическими совокупностями и для них применимы методы статистического анализа. Эти методы дают возможность получать оценки и выводы, распространяющиеся за пределы непосредственно изученных данных. В основе статистических методов лежит предположение, называемое статистической устойчивостью или законом больших чисел. Суть его состоит в том, что заключения, неприменимые к отдельному событию, могут быть использованы по отношению к большим совокупностям. Поведение отдельной единицы наблюдения или результата наблюдения является случайным и непредсказуемым, а закономерности, поддающиеся численной оценке, проявляются только в совокупностях. Закономерности, проявляющиеся в природных явлениях, как правило, не строгие. Поэтому оценки явлений, получаемые по выборочным данным, выражаются в вероятностной форме. Изучение различных статистических методов студенты проводят на примере совокупности данных (прил. 1). Данные представляют из себя результаты измерений основных параметров деревьев на однородном участке леса: диаметра на высоте 1,3 м, в сантиметрах (признак Х), высоты, в метрах (признак Y), а также вычисленный параметр – объем ствола в кубических метрах (признак Z). Для каждого дерева определена его качественная характеристика (признак K). Последний параметр используется при изучении группировок качественных признаков, определении показателей меры связи между качественными и количественными признаками, дисперсионном анализе. 3

Стр.3

ОГЛАВЛЕНИЕ Введение ................................................................................................... Работа 1. Построение вариационных рядов и графическое их изображение.................................................................................... Работа 2. Вычисление статистических показателей вариационного ряда непосредственным способом ........................................ 2 4 9 Работа 3. Вычисление статистических показателей вариационного ряда с использованием начальных моментов по способу произведений .......................................................................... 15 Работа 4. Вычисление статистических показателей для несгруппированных данных непосредственным способом ................. 18 Работа 5. Вычисление теоретических численностей нормального распределения с использованием функции Гаусса– Лапласа .................................................................................... 21 Работа 6. Критерии достоверности различия фактического и теоретического распределений ....................................................... 23 Работа 7. Показатели меры связи статистических величин ................ 26 Работа 8. Регрессионный анализ ............................................................ 33 Приложения ............................................................................................. 39 Оригинал-макет С.А. Банниковой Подписано в печать 05.03.2014. Формат 60×84/16. Усл. печ. л. 3,0. Тираж 75 экз. Заказ № 1776. Издательский дом ФГАОУ ВПО САФУ 163060, г. Архангельск, ул. Урицкого, д. 56 52

Стр.52