Учебное пособие. — Томск: Томский государственный университет,
2009. — 128 с.
В работе излагаются все основные методы современной биометрии.
Материал иллюстрируется примерами из биологии и смежных дисциплин.
Особое внимание обращено на подробный разбор техники расчётов.
Содержит необходимые математико-статистические и другие
вспомогательные таблицы.
В данном пособии приведено 6 математических моделей. Для каждой из них показана извлекаемая информация. Экспериментатору становится ясно, какую информацию можно получить из имеющихся у него данных и по какому алгоритму обрабатывать. В связи с тем, что моделей немного, облегчается не только правильный выбор метода, но и верное планирование опыта в соответствии с требованиями как методики, так и способа статистической обработки данных.
В начале алгоритмов даны условия их применения. Зная математические модели и границы применения алгоритмов, можно к одним и тем же данным применять разные алгоритмы для извлечения дополнительной информации. В конце алгоритмов показано, как нужно оформлять результаты статистической обработки и ссылку на метод с целью постепенного перехода к унифицированным ссылкам.
Настоящее пособие является существенно переработанным и значительно дополненным переизданием учебного пособия автора "Математические методы в лесоводстве" (Томск, 1996).
Для студентов специальности 260400 "Лесное и лесопарковое хозяйство" и 260500 "Садово-парковое и ландшафтное строительство". Введение
Сбор экспериментального материала
Анализ малочисленного вариационного ряда
Анализ вариационного ряда большой численности
Выравнивание эмпирических вариационных кривых по нормальному закону
Корреляционный анализ
Дисперсионный анализ
Простейший способ вычисления некоторых корреляционных уравнений
Литература
Приложения
В данном пособии приведено 6 математических моделей. Для каждой из них показана извлекаемая информация. Экспериментатору становится ясно, какую информацию можно получить из имеющихся у него данных и по какому алгоритму обрабатывать. В связи с тем, что моделей немного, облегчается не только правильный выбор метода, но и верное планирование опыта в соответствии с требованиями как методики, так и способа статистической обработки данных.
В начале алгоритмов даны условия их применения. Зная математические модели и границы применения алгоритмов, можно к одним и тем же данным применять разные алгоритмы для извлечения дополнительной информации. В конце алгоритмов показано, как нужно оформлять результаты статистической обработки и ссылку на метод с целью постепенного перехода к унифицированным ссылкам.
Настоящее пособие является существенно переработанным и значительно дополненным переизданием учебного пособия автора "Математические методы в лесоводстве" (Томск, 1996).
Для студентов специальности 260400 "Лесное и лесопарковое хозяйство" и 260500 "Садово-парковое и ландшафтное строительство". Введение
Сбор экспериментального материала
Анализ малочисленного вариационного ряда
Анализ вариационного ряда большой численности
Выравнивание эмпирических вариационных кривых по нормальному закону
Корреляционный анализ
Дисперсионный анализ
Простейший способ вычисления некоторых корреляционных уравнений
Литература
Приложения