Знать: Основные понятия биометрии, причины

МИНОБРНАУКИ РОССИИ
Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение
высшего профессионального образования
«Майкопский государственный технологический университет»
Факультет
Кафедра
Экологический
Ландшафтной архитектуры и лесного дела
УТВЕРЖДАЮ
Проректор по учебной работе
___________Л.И. Задорожная
«_____»__________ 20____г.
РАБОЧАЯ ПРОГРАММА
по дисциплине
В. В. 2. 3. Методика научных исследований
по направлению
подготовки бакалавров 250100.62. Лесное дело
по профилю подготовки
Лесомелиорация ландшафтов и инженерная биология
Квалификация (степень)
выпускника
Бакалавр
Форма обучения
Очная, заочная
Майкоп
Рабочая программа составлена на основе ФГОС ВПО и учебного плана МГТУ по
направлению (специальности) 250100.62. Лесное дело
Составитель рабочей программы:
Доцент кафедры ландшафтной архитектуры и
лесного дела, кандидат сельскохозяйственных
наук, доцент
Биганова С.Г.
Рабочая программа утверждена на заседании кафедры
Ландшафтной архитектуры и лесного дела
Заведующий кафедрой
«___»________20__г.
Одобрено учебно-методической комиссией факультета
(где осуществляется обучение)
Варзарева В.Г..
«___»_________20__г.
Председатель
учебно-методического
совета направления (специальности)
(где осуществляется обучение)
Варзарева В.Г.
Декан факультета
(где осуществляется обучение)
«___»_________20__г.
Сухоруких Ю.И.
СОГЛАСОВАНО:
Начальник УМУ
«___»_________20__г.
Зав. выпускающей кафедрой
по направлению (специальности)
Гук Г.А.
Варзарева В.Г.
2
1. Цели и задачи освоения дисциплины
Целью изучения дисциплины является глубокая профессиональная подготовка
бакалавра лесного хозяйства для научных исследований в области биологии. В курсе
даются основные понятия, принципы и фундаментальные законы биометрии. Изучение
дисциплины помогает готовить дипломированных специалистов, имеющих представление
о многообразии статистических методов в биологии; способствует формированию у
студентов навыков владения математическим аппаратом для успешного решения
практических задач будущей деятельности с точки зрения рационального ведения лесного
хозяйства.
Для реализации поставленной цели необходимо решить следующие задачи:
 дать понятие о методах группировки первичных данных;
 показать методы проведения статистических исследований;
 дать представление о роли методов в научных исследованиях ;
 раскрыть особенности и закономерности анализа результатов статистического
исследования;
 привить навыки работы с учебной, методической, научной и справочной
литературой;
 научить применять полученные теоретические знания для сбора, обработки данных,
их анализа с помощью обобщающих показателей;
 дать представление о подходах к статистическому моделированию и
прогнозированию.
2. Место дисциплины в структуре ООП бакалавриата
Дисциплина входит в перечень курсов вариативной части профессионального
цикла ООП. Она имеет логические и содержательно-методические связи с
дисциплинами «Высшая математика», дисциплинами профессионального цикла,
«Лесная селекция».
Дисциплина основана на знаниях фундаментальных и прикладных наук
математики, статистики, биологии. Для освоения дисциплины необходимы знания
теории математической статистики, математики.
Дисциплина направлена на изучение основных законов и методов биометрии, их
применения для решения конкретных профессиональных задач, применение
современных методов обоснования технических решений при разработке процессов
рационального использования, охраны, защиты лесов, научной оценке при
планировании лесохозяйственных мероприятий.
Освоению данной дисциплины должно предшествовать изучение дисциплины
«Высшая математика».
3. Компетенции обучающегося, формируемые в результате освоения
дисциплины
В результате освоения дисциплины студент должен:
знать: основные понятия биометрии, основные принципы использования её
методов и достижений, назначение различных компьютерных программ для
автоматизированного расчёта её основных характеристик (ОК-5, ПК-1);
уметь: применять полученные знания, методы группировки данных, применять
критерии оценок, определять формы распределения, применять методы корреляционного
и дисперсионного анализа (ПК-21,ПК-32);
владеть основными методами, способами и средствами биометрии (ПК-29, ПК32,ПК-34).
Общая трудоемкость дисциплины составляет 4 зачетных единицы (144 часа).
3
4. Объем дисциплины и виды учебной работы
4.1. Объём дисциплины и виды учебной работы по очной форме обучения.
Общая трудоёмкость дисциплины составляет __4__зачетных единиц
(144 часа).
Семестры
Всего
часов/з.е.
72/2
5
72/2
36/1
36/1
36/1
36/1
72/2
72/2
12/0,3
24/0,7
12/0,3
24/0,7
Форма промежуточной аттестации:
Экзамен
36/1
36/1
Общая трудоемкость
144/4
144/4
Вид учебной работы
Аудиторные занятия (всего)
В том числе:
Лекции (Л)
Практические занятия (ПЗ)
Семинары (С)
Лабораторные работы (ЛР)
Самостоятельная работа студентов
(всего)
В том числе:
Измерение биометрических показателей
Расчёт основных характеристик
(СРС)
Другие виды СРС (если предусматриваются,
приводится перечень видов СРС)
4.2. Объём дисциплины и виды учебной работы по заочной форме обучения.
Общая трудоёмкость дисциплины составляет __4__зачётных единиц
(_144_ часа).
Вид учебной работы
Аудиторные занятия (всего)
В том числе:
Лекции (Л)
Практические занятия (ПЗ)
Семинары (С)
Лабораторные работы (ЛР)
Самостоятельная работа студентов (СРС), (всего)
В том числе:
Работа в прикладных программах
Другие виды СРС (если предусматриваются,
приводится перечень видов СРС)
Форма промежуточной аттестации:
Экзамен
Общая трудоемкость
Всего
часов/з.е.
14/0,39
Семестры
5
14/0,39
6/0,17
8/0,22
6/0,17
8/0,22
130/3,6
130/3,6
130/3,6
130/3,6
144/4
144/4
4
5. Структура и содержание дисциплины
5.1. Структура дисциплины
№
Раздел дисциплины
п/п
Неделя
семест
ра
Виды учебной работы,
включая самостоятельную
и трудоемкость (в часах)
Л
С/ПЗ
ЛР
СРС
Формы текущего
контроля
успеваемости
(по неделям семестра)
Форма
промежуточной
аттестации
(по семестрам)
Обсуждение
темы
1. Биометрия, как наука.
1
2
-
Обобщающие
2. характеристики
варьирующих объектов
2-3
4
2
12
Проверка выполнения
заданий
3. Показатели вариации
4-5
4
6
4
Проверка выполнения
заданий
4. Законы распределения
6-7
4
4
4
Проверка выполнения
заданий
4
6
4
Проверка выполнения
заданий
6
4
4
Контрольная 1
2
4
4
2
4
4
8
6
-
-
36
Экзамен
36
36
72
144
5.
6.
7.
8.
9.
Оценки. Выборочный
8-9
метод
Критерии
достоверности оценок.
10-11
Параметрические
критерии
Непараметрические
12
критерии.
Проверка гипотез о
13
законах распределения.
Дисперсионный анализ 14-17
Промежуточная
18
аттестация.
ИТОГО:
Проверка выполнения
заданий
Проверка выполнения
заданий
Контрольная 2
5
5.2. Структура дисциплины для заочной формы обучения
№
п/п
Неделя
семестра
Раздел дисциплины
Виды учебной работы, включая
самостоятельную работу и
трудоемкость (в часах)
Л
С/ПЗ
ЛР
СРС
1семестр
1. Биометрия, как наука.
2. Обобщающие характеристики
варьирующих объектов
Показатели вариации
Законы распределения
Оценки. Выборочный метод
Критерии достоверности оценок.
Параметрические критерии
7. Непараметрические критерии.
8. Проверка гипотез о законах распределения.
9. Дисперсионный анализ
3.
4.
5.
6.
Промежуточная аттестация.
ИТОГО
10
2
2
2
2
10
2
2
20
10
10
2
15
15
20
20
Экзамен
6
8
130
6
5.2. Содержание разделов дисциплины «Методика научных исследований», образовательные технологии
Трудоёмкост
№
Наименование
ь (часы / зач.
п/п темы дисциплины
ед.)
Тема Биометрия,
1. наука.
ОФО ЗФО
как 2/0,06
Тема Обобщающие
2.
характеристики
варьирующих
объектов.
Содержание
Формируем
ые
компетенци
и
Результаты освоения
(знать, уметь, владеть)
Образовательн
ые технологии
Введение. Цели и задачи курса.
Предмет и основные понятия
Статистики.
Диалектика
связи
между единичным и общим.
Признаки
и
их
свойства.
Классификация
признаков.
Причины варьирования результатов
наблюдений.
Формы
учёта
результатов наблюдений. Точность
измерений.
Действия
над
приближёнными числами. Способы
группировки первичных данных.
Применение
стандартных
прикладных
программ
для
первичной группировки данных.
ОК-5
ПК-1
Знать: Основные понятия
биометрии,
причины
варьирования
результатов
наблюдений.
Уметь:
Классифицировать
признаки.
Группировать
первичные данные.
Владеть: навыками работы с
прикладными
программами
для первичной группировки
данных.
Лекция
4/0,11 2/0,06 Средние
величины.
Средняя
арифметическая.
Свойства
средней арифметической. Средняя
гармоническая.
Средняя
квадратическая.
Средняя
кубическая.
Средняя
геометрическая.
ОК-5
ПК-1
Знать:
Статистические
характеристики.
Уметь: Рассчитывать все
виды средних величин.
Владеть: умением определять
вид средней для расчёта в
практической
задаче.
Применять
для
расчёта
функции и формулы Excel.
Лекция
7
Тема Показатели
3.
вариации
Лимиты. Размах вариации. Среднее
линейное отклонение. Дисперсия и
её
свойства.
Среднее
квадратическое
отклонение.
Поправка Шеппарда. Коэффициент
вариации.
Нормированное
отклонение. Структурные средние.
Медиана.
Мода.
Квантили.
Статистические
характеристики
при альтернативной группировке
вариант.
ОК-5
ПК-1
ПК-21
Знать: Основные показатели
вариации. Виды средних.
Уметь:
Применение
стандартных
прикладных
программ
для
расчёта
основных
статистических
характеристик.
Владеть: навыками расчёта
основных
характеристик
вручную и с помощью
прикладных программ.
Лекция
4/0,11 2/0,06 Закономерности
варьирования.
Случайные величины. Вероятность
события и её свойства. Закон
больших чисел. Дискретные законы
распределения.
Биноминальное
распределение.
Распределение
Пуассона. Параметры дискретных
распределений.
Нормальное
распределение.
Параметры
нормального
распределения.
Свойства
нормального
распределения.
Асимметрия.
Эксцесс.
Тема Оценки.
4/0,11 2/0,06 Выборочный метод. Генеральная
5. Выборочный метод
совокупность и выборка. Виды
отбора. Объём выборки. Точечные
оценки.
Ошибки
репрезентативности.
Показатель
точности оценок. Интервальные
оценки.
ОК-5
ПК-32
ПК 29
Знать: Законы варьирования.
Понятие вероятности. Закон
больших чисел.
Уметь:
вычислять
вероятность
случайного
события.
Рассчитывать
асимметрию и эксцесс и
проверять
гипотезу
о
нормальности распределения.
Владеть: навыками расчёта
асимметрии и эксцесса в
Excel.
Лекция
ПК - 1
ПК-32
Знать:
Понятия
репрезентативности
и
рандомизацию.
Уметь: Правильно выбрать
метод отбора из совокупности
Владеть: навыками расчёта
объёма
выборки.
Определением интервала.
Лекция
Тема Законы
4. распределения.
4/0,11
8
Тема Критерии
6. достоверности
оценок.
Параметрические
критерии.
6/0,17
Параметрические
критерии.
Статистические гипотезы. Нулевая
гипотеза. Альтернативная гипотеза.
Параметрические
критерии.
Критерий
Стьюдента.
Оценка
разности средних. Оценка средней
разности между выборками с
попарно связанными вариантами.
Оценка разности между долями.
Оценка
разности
между
генеральной и выборочной долями.
Критерий
Фишера.
Оценка
разности между коэффициентами
вариации.
ОК-5
ПК-1
ПК-29
Знать:
Основные
параметрические критерии.
Уметь: Ставить нулевую
гипотезу.
Рассчитывать
критерий Стьюдента, Фишера.
Владеть:
Стандартными
прикладными
программами
для оценки разности средних.
Лекция
Тема Непараметрические 2/0,06
7. критерии.
Ранговые критерии. Х – критерий
Ван – дер – Вардена. U – критерий
Уилкоксона (Манна – Уитни).
Критерий знаков. Т – критерий
Уилкоксона .
ОК-5
ПК-36
ПК-29
Лекция
Тема Проверка гипотез о 2/0,06
8. законах
распределения
Проверка
нормальности
распределения
с
помощью
асимметрии, эксцесса, средней,
медианы
и
моды.
Критерий
согласия хи- квадрат. Критерий
Ястремского. Причины асимметрии
эмпирических
распределений.
Оценка
трансгрессии
рядов.
Проверка сомнительных вариант.
ОК-5
ПК-36
Знать: Ранговые критерии.
Уметь:
Рассчитывать
с
помощью электронных таблиц
непараметрические критерии.
Владеть: навыками работы в
электронной таблице.
Знать: Критерии согласия.
Уметь:
Проверять
распределение
на
нормальность.
Оценивать
трансгрессию рядов данных.
Владеть: Навыком проверки
сомнительных
вариант.
Техникой расчёта критериев
согласия.
Тема Дисперсионный
9. анализ.
Элементы дисперсионного анализа.
Анализ статистического комплекса.
ОК-5
ПК-36
Знать:
дисперсионного
Лекция
8/0,22
Основы
анализа.
Лекция
9
Результативные
признаки.
Факторы.
Градации.
Виды
дисперсионных
комплексов.
Анализ
однофакторных
комплексов.
Равночисленные
комплексы.
Неравночисленные
комплексы.
Корреляционные
таблицы. Применение стандартных
прикладных
программ
для
дисперсионного анализа.
Итого
36/1
ПК-21
Виды
дисперсионных
комплексов.
Уметь:
применять
полученные
знания
на
практических задачах и при
обработке
полевого
материала.
Работать
с
анализом данных в Excel.
Владеть:
методикой
дисперсионного анализа.
6/0,17
10
5.3. Практические и семинарские занятия, их наименование, содержание и объем
в часах
№
№ раздела
Наименование
Объем в часах /
п/п
дисциплины
практических работ
трудоемкость в з.е.
ОФО
ЗФО
Общие
понятия
о
признаках,
1 Биометрия, как наука.
2/0,06
событиях, величинах.
Обобщающие
Средние величины.
2 характеристики
2/0,06
2/0,06
варьирующих объектов
3
Показатели вариации
Показатели вариации.
6/0,17
4
Законы распределения
Законы распределения.
4/0,11
2/0,06
Оценки. Выборочный
метод
Критерии достоверности
оценок. Параметрические
критерии
Непараметрические
критерии.
Проверка гипотез о
законах распределения.
Дисперсионный анализ
Выборочные оценки и ошибки
репрезентативности.
4/0,11
2/0,06
4/0,11
2/0,06
5
6
7
8
9
10
Промежуточная
аттестация.
Итого
Параметрические критерии.
Непараметрические критерии
Проверка гипотез
распределения.
о
законах
Дисперсионный анализ
4/0,11
4/0,11
6/0,17
Экзамен
-
72/2
8/0,22
5.4 Лабораторные занятия, их наименование и объем в часах
5.5. Примерная тематика курсовых проектов (работ)
Курсовой проект (работа) учебным планом не предусмотрены.
11
5.6. Самостоятельная работа студентов
Содержание и объем самостоятельной работы студентов
№
п/п
Разделы и темы рабочей
программы
самостоятельного изучения
Перечень домашних
заданий и других
вопросов для
самостоятельного
изучения
Объем в часах
Сроки
/ трудоемкость
выполнения
в з.е.
ОФО
1. Биометрия, как наука.
2.
3.
4.
5.
6.
7.
8.
9.
Произвести
измерение
длины листа растения.
Обобщающие
Записать
первичные
характеристики
данные.
Произвести
варьирующих объектов
первичную
группировку.
Занести
данные
в
компьютер.
Для
сгруппированных
данных
рассчитать
Показатели вариации
основные характеристики
вариации.
Найти примеры различных
распределений
для
Законы распределения
биологических объектов и
явлений.
Произвести
различным
способом
отбор
из
Оценки. Выборочный метод
совокупности. Рассчитать
интервальные оценки.
Сделать
две
выборки.
Критерии достоверности
Рассчитать все показатели.
оценок. Параметрические
Оценить
с
помощью
критерии
критерия
Стьюдента
разность средних выборок.
Сделать
2
выборки.
Непараметрические
Оценить
качественный
критерии.
признак.
Применить
ранговые критерии.
Проверить выборки на
Проверка гипотез о законах
нормальность.
Оценить
распределения.
сомнительные варианты
Дисперсионный анализ
Итого
1 неделя
ЗФО
10
2-3неделя
12/0,3 10/0,28
4-5 неделя
4/0,11 20/0,56
6-7 неделя
4/0,11 10/0,28
8-9 неделя
4/0,11 10/0,28
10-11 неделя 4/0,11 15/0,42
12 неделя
4/0,11 15/0,42
13 неделя
4/0,11 20/0,56
36/1
20/0,56
130/3,6
12
6. Оценочные средства для текущего контроля успеваемости, промежуточной
аттестации по итогам освоения
6.1. Контрольные вопросы и задания для проведения текущего контроля
1. Какого признака не существует
 Качественного
 Некачественного
 Количественного
 Счётного
2. Укажите признак, не являющийся количественным
 Длина прироста
 Масса плода
 Цвет плода
 Число почек на годичном приросте
3. Укажите дискретную величину
 Диаметр дерева
 Длина ствола
 Число стволов
 Вес плода
4. Каких средних не бывает
 Средней арифметической
 Средней логической
 Средней гармонической
 Средней кубической
5. Вероятность – это
 Количественная мера возможности события
 Количественная мера веса
 Количественная мера длины
 Количественная мера результата испытания
6. Мода – это
 Наиболее часто встречающееся значение,
 Максимальное значение
 Минимальное значение
 Наименее часто встречающееся значение
7. На сколько частей делит ряд перцентиль
 На 5
 На 10
 На 50
 На 100
8. Что показывает кривая распределения
 Кривизну распределения
 Отклонение распределения от нормального
 Закон распределения непрерывной случайной величины
 Распределённость значений случайной величины во времени
9. Какого распределения не существует
 Нормального распределения
 Логнормального распределения
 Биноминального распределения
 Ненормального распределения
13
10. Асимметрию вычисляют с помощью центрального момента
 Первого порядка
 Второго порядка
 Третьего порядка
 Четвёртого порядка
11. Какой асимметрии не бывает
 Правосторонней
 Средней
 Левосторонней
12. Укажите правильный вид отбора вариант из совокупности
 Естественный отбор
 Механический отбор
 Физический отбор
 Биологический отбор
13. Какой интервал применяют для интервальных оценок
 Доверительный
 Доверчивый
 Достаточный
 Дополнительный
14. Дисперсия – это показатель, построеный на
 Отклонениях вариант
 Квадратах отклонений
 Кубах отклонений
 Модулях отклонений
15. Какое правило существует в биометрии
 Трёх альф
 Трёх омег
 Трёх дельт
 Трёх сигм
16. Объём выборки – это
 Сумма членов
 Произведение членов
 Сумма произведения членов
 Произведение суммы членов
17. Какой отбор существует
 Бесповторный
 Неповторимый
 Бесповоротный
 Безвозвратный
18. Каких ошибок измерений не существует
 Технических
 Личных
 Общественных
 Случайных
19. Какого ряда не бывает
 Безынтервального
 Равноинтервального
 Неравноинтервального
 Многоинтервального
14
КОНТРОЛЬНАЯ № 1
1. К каким признакам – качественным или количественным – относятся:
 Возраст дерева
 Порода дерева
 Продуктивность насаждений
 Стоимость кубометра древесины
 Форма кроны
2. Пользуясь формулой Стерджесса, определите интервал группировки плодов яблони по
массе, если общая численность плодов составляет 20 штук, а минимальная и
максимальная масса соответственно равна 12 и 400 г.
3. Осуществите группировку в совокупности и постройте вариационный ряд.
30,8
29,1
45,1
25,7
56,3
24,5
26,4
24,9
31,2
25,3
39,6
37,1
20,9
59,6
23,4
47,3
44,9
15,8
43,7
32,2
34,9
4. Для построенного ряда изобразите полигон частот, кумуляту.
КОНТРОЛЬНАЯ № 2
1. По результатам оценки фитосанитарного состояния леса были получены данные
Балл
фитосанитарного
2
3
4
5
Итого
состояния
6
75
120
Число деревьев
Определите:
 Средний балл оценки фитосанитарного состояния деревьев
 Модальный балл и медианное значение балла
 Сделать вывод о характере данного распределения.
2. Распределение возраста деревьев в исследуемой биогруппе:
Возраст
7
8
9
10
11
12
13
14
15
деревьев
Число
7
12
13
12
15
24
29
36
42
деревьев
99
300
16
Итого
30
220
Определите показатели вариации:
 Размах
 Среднее линейное отклонение
 Среднее квадратическое отклонение
 Коэффициент вариации
15
6.2. Контрольные вопросы и задания для проведения промежуточной аттестации
Примерный перечень вопросов к экзамену по дисциплине
«Методика научных исследований»
1. Основные понятия Биометрии
2. Классификация признаков
3. Средние величины
4. Показатели вариации
5. Нормальное распределение
6. Другие законы распределения
7. Асимметрия и эксцесс
8. Выборочный метод
9. Ошибки репрезентативности
10. Статистические гипотезы.
11. Параметрические критерии
12. Непараметрические критерии
13. Проверка нормальности распределения
14. Критерии согласия
15. Трансгрессия и проверка сомнительных вариант
16. Дисперсионный анализ
17. Ранговый анализ
18. Оценка силы влияния факторов.
7. Учебно-методическое и информационное обеспечение дисциплины
а) основная литература
1. ЭБС «Znanium.com» Аттетков А.В Методы оптимизации: Учебное пособие /.
Аттетков, В.С. Зарубин, А.Н. Канатников. - М.: ИЦ РИОР: НИЦ Инфра-М, 2013. 270 с. - Режим доступа: http://znanium.com/
2. ЭБС «Znanium.com» Гмурман В.Е. Теория вероятностей и математическая статистика
12-е изд. учеб. пособие для вузов. - М.: Издательство Юрайт, 2010, 479 с. - Режим
доступа: http://znanium.com/
б) дополнительная литература
1. ЭБС «Znanium.com» Гусева Е.Н. Теория вероятностей и математическая статистика. М.: Флинта: Наука, 2011. – 220 с. - Режим доступа: http://znanium.com/
2. ЭБС «Znanium.com» Гусаров В.М. Статистика. Учебное пособие для студентов вузов.
– М.: ЮНИТИ, 2001 – 463с. - Режим доступа: http://znanium.com/
16
в) программное обеспечение и Интернет-ресурсы
1. Операционная система Windows XP и офис приложений;
2. Пакет прикладных программ;
3. Электронное методическое пособие;
4. http://znanium.com/ .
8. Материально-техническое обеспечение дисциплины
Материально-техническое обеспечение дисциплины включает:
1) библиотечный фонд ГОУ ВПО «МГТУ»;
2) компьютерный класс;
3) мультимедийное оборудование для чтения лекций-презентаций;
4) методические пособия для выполнения лабораторных заданий;
5) периферийные устройства.
17
Дополнения и изменения в рабочей программе
за ________/________ учебный год
В рабочую программу
(наименование дисциплины)
для направления (специальности)
(номер направления (специальности)
вносятся следующие дополнения и изменения:
Дополнения и изменения внес
(должность, Ф.И.О., подпись)
Рабочая программа пересмотрена и одобрена на заседании кафедры
_
(наименование кафедры)
«____»___________________20____г.
Заведующий кафедрой __________________
(подпись)
_____________
18