litceysel.ru
добавить свой файл
1


ПРИМЕРНАЯ ПРОГРАММА


Наименование дисциплины - ОСНОВЫ НАУЧНЫХ ИССЛЕДОВАНИЙ

В САДОВОДСТВЕ


Рекомендуется для направления подготовки

110500 «Садоводство»


Квалификация (степень) выпускника - бакалавр


1. Цели и задачи дисциплины: формирование знаний и умений по основам методики научных исследований, закладки опытов с садовыми культурами, использованию математической статистики для анализа биологических явлений и процессов.


2. Место дисциплины в структуре ООП: дисциплина входит в «Профессиональный цикл», его базовую часть. Предшествующие дисциплины: математика, информатика, физика, химия, ботаника, почвоведение, питание и удобрение садовых культур, фитопатология и энтомология, метеорология и климатология. Последующие дисциплины: декоративное садоводство с основами ландшафтного проектирования, виноградарство, плодоводство, общее земледелие.


3. Требования к результатам освоения дисциплины


    Процесс изучения дисциплины направлен на формирование следующих компетенций:

  • владение культурой мышления, способности к обобщению, анализу, восприятию информации, постановке цели и выбору путей её достижения;

  • умение логически верно, аргументировано и ясно строить устную и письменную речь;

  • использование основных законов естественнонаучных дисциплин в профессиональной деятельности, применение методов математического анализа и моделирования, теоретического и экспериментального исследования;

  • способности применять современные методы научных исследований в области садоводства согласно утвержденным программам;

  • готовности к анализу и критическому осмыслению отечественной и зарубежной научно-технической информации в области садоводства;
  • способности к лабораторному анализу почвенных и растительных образцов, оценке качества продукции садоводства;


  • способности к обобщению и статистической обработке результатов полевых и лабораторных исследований, формулированию выводов.


В результате изучения дисциплины студент должен:

    знать: элементы методики и планирования эксперимента, наблюдений и учетов, технику закладки и проведения опыта, документацию и отчетность, алгоритмы применения статистических методов анализа;

    уметь: вычислять основные статистические параметры выборки, оценивать их достоверность, оценивать сопряженность признаков, проводить анализ структуры изменчивости признаков, прогнозировать значение признаков, закладывать полевой опыт с садовыми растениями;

    владеть: методами математической статистики в биологии, методами планирования эксперимента.



4. Объем дисциплины и виды учебной работы


Вид учебной работы

Всего

часов

Семестр

5

Аудиторные занятия (всего)

54

54

В том числе:

-

-

Лекции

20

20

Практические занятия (ПЗ)

34

34

Самостоятельная работа (всего)


54

54

В том числе:

-

-

Другие виды самостоятельной работы

54

54

Вид промежуточной аттестации (зачет, экзамен)

зачет

зачет

Общая трудоемкость часы

зачетные единицы

108

108

3

3


5. Содержание дисциплины

5.1. Содержание разделов дисциплины

№ п./п

Наименование раздела дисциплины

Содержание раздела

1.

Статистические параметры выборки

Понятие об основах научных исследований в биологии. Понятие о совокупности. Понятие о переменных (признаках). Способы учета признаков – шкалы оценки. Номинальная (категориальная) шкала. Порядковая (ранговая, ординальная) шкала. Интервальная шкала. Группировка данных при качественной вариации. Группировка данных при количественной дискретной вариации. Группировка данных при количественной непрерывной вариации. Закономерности распределения вариант в вариационном ряду.

Две группы статистических показателей совокупности. Мода. Медиана. Среднее арифметическое. Взвешенное среднее арифметическое. Среднее геометрическое. Размах изменчивости. Среднее абсолютное отклонение. Дисперсия. Среднее квадратическое отклонение. Взвешенная дисперсия. Коэффициент вариации. Коэффициент асимметрии распределения. Основные статистические параметры выборки.


Понятие о вероятности и статистической закономерности. Теорема сложения вероятностей. Теорема умножения вероятностей. Эмпирическая и теоретическая вероятности. Распределение вероятностей. Биномиальное распределение. Распределение Пуассона. Нормальное распределение. Доверительные вероятности. Уровни значимости. Односторонние и двусторонние оценки. Проблема достоверности в статистике. Ошибка репрезентативности средней арифметической. Распределение средних арифметических малых выборок. Доверительный интервал средней арифметической генеральной совокупности. Определение необходимого объема выборочной совокупности. Ошибка репрезентативности и доверительный интервал для среднего квадратического отклонения и коэффициента вариации.

Нулевая гипотеза. Два типа статистических ошибок и мощность статистического критерия. Оценка достоверности различий между выборочными средними арифметическими. Сравнение средних квадратических отклонений и дисперсий. Альтернативная вариация. Средняя арифметическая и среднее квадратическое отклонение для альтернативной вариации. Ошибка репрезентативности для альтернативной вариации. Доверительный интервал для альтернативной вариации. Расчет необходимой численности выборочной совокупности при альтернативной вариации. Оценка достоверности различий между долями. Понятие о непараметрической статистике. Критерии оценки независимости элементов выборки. Критерии однородности выборок. Критерий хи-квадрат.


2.

Корреляционно-регрессионный анализ

Понятие о корреляции. Типы корреляций. Коэффициент корреляции. Оценка достоверности выборочного коэффициента корреляции. Определение достоверности разницы между «r». Доверительный интервал коэффициента корреляции генеральной совокупности. Корреляция и причинность. Множественная и частная корреляция. Ошибка разности между средними арифметическими при наличии корреляции. Анализ корреляции при альтернативной вариации. Непараметрические критерии оценки корреляции.


Понятие о регрессии. Эмпирические линии регрессии. Выравнивание эмпирических линий регрессии. Уравнение регрессии и теоретическая линия регрессии. Коэффициент регрессии. Достоверность линии регрессии и коэффициента регрессии. Сравнение коэффициентов регрессии. Связь между регрессией и корреляцией. Криволинейная регрессия.


3

Дисперсионный анализ

Задачи дисперсионного анализа. Общие теоретические предпосылки анализа. Градации факторов. Схемы дисперсионного анализа. Ограничения. Нулевая гипотеза. Общие этапы дисперсионного анализа. Однофакторный дисперсионный анализ.

Структура двухфакторного дисперсионного комплекса. Типы варьирования переменных при двухфакторной схеме. Суммы квадратов отклонений вариант от средней. Числа степеней свободы. Средние квадраты. Критерии Фишера. Структура средних квадратов и вычисление дисперсий. Определение долей влияния факторов. Определение НСР. Сравнение групповых средних. Иерархический дисперсионный анализ. Двухфакторный иерархический дисперсионный анализ.

4

Основы методики закладки опыта

Понятие об эксперименте. Планирование исследования. Понятия о вариантах и повторностях. Размер и форма делянки. Размещение вариантов в повторности. Документация опыта.



5.2 Разделы дисциплины и междисциплинарные связи с обеспечиваемыми (последующими) дисциплинами

№ п/п

Наименование обеспечиваемых (последующих) дисциплин

№ № разделов данной дисциплины, необходимых для изучения обеспечиваемых (последующих) дисциплин


1

2

3

4

1.

Плодоводство

+

+

+

+

2.

Овощеводство

+

+

+

+

3

Селекция садовых культур

+

+

+

+

4

Декоративное садоводство с основами ландшафтного проектирования

+

+

+

+

5

Лекарственные и эфиромасличные культуры

+

+

+

+

6

Виноградарство

+

+

+

+


5.3. Разделы дисциплин и виды занятий

№ п/п


Наименование раздела дисциплины

Лек

ПЗ

СРС

Всего

1.

Статистические параметры выборки

8

14

22

44

2.

Корреляционно-регрессионный анализ

4

6

10

20

3.

Дисперсионный анализ

6

10

16

32

4

Основы методики закладки опыта

2

4

6

12




ВСЕГО

20

34

54

108

6. Практические занятия

№ п/п

№ раздела

дисциплины

Наименование практических занятий

Трудоемкость,

часы



1

Шкалы оценки признаков, группировка данных при качественной, количественной дискретной и непрерывной вариации признаков


2



1

Статистические параметры, характеризующие среднюю тенденцию и вариацию выборки

2



1

Ошибка репрезентативности выборочных параметров и доверительный интервал выборочных параметров, сравнение выборочных параметров

2



1

Проверка соответствия выборочного распределения тому или иному закону распределения вероятностей, промежуточное тестирование «Статистические параметры выборки и оценка их достоверности»

2



1

Статистические параметры при альтернативной вариации, ошибки репрезентативности, доверительные интервалы статистических параметров при альтернативной вариации, проверка статистических гипотез при альтернативной вариации

2



1

Непараметрические статистические критерии, промежуточное тестирование «Статистический анализ вариации качественных признаков»

2



1

Рубежная контрольная работа №1 «Статистические параметры выборки»

2




2

Построение и анализ корреляционных решеток признаков, коэффициент корреляции, способы оценки достоверности коэффициента корреляции, доверительный интервал коэффициента корреляции, сравнение коэффициентов корреляции, частная корреляция, коэффициент корреляции Чупрова, коэффициент корреляции Спирмена, промежуточное тестирование «Корреляционный анализ»

2



2

Построение эмпирических линий регрессии, выравнивание эмпирических линий регрессии, построение уравнений регрессии и теоретических линий регрессии, коэффициент регрессии и его достоверность, промежуточное тестирование «Регрессионный анализ»

2



2

Рубежная контрольная работа №2 «Корреляционно-регрессионный анализ»

2



3

Типы дисперсионных комплексов, ограничения при проведении дисперсионного анализа, структура однофакторного дисперсионного комплекса

2



3

Статистические параметры однофакторного дисперсионного комплекса, интерпретация результатов однофакторного дисперсионного анализа, промежуточное тестирование «Основы дисперсионного анализа. Однофакторный дисперсионный анализ»

2

3


Структура двухфакторного дисперсионного комплекса, статистические параметры двухфакторного дисперсионного комплекса, интерпретация результатов двухфакторного дисперсионного анализа

2



3

Структура двухфакторного иерархического дисперсионного комплекса, статистические параметры двухфакторного иерархического дисперсионного комплекса, интерпретация результатов двухфакторного иерархического дисперсионного анализа, промежуточное тестирование «Двухфакторный дисперсионный анализ»

2



3

Рубежная контрольная работа №3 «Дисперсионный анализ»

2



4

Методы научных исследований. Наблюдение, эксперимент, опыт: вегетационный, лизиметрический, полевой, производственный, выбор участка для опыта

2



4

Вариант опыта, повторность, форма и размер делянки, способы размещения вариантов в повторностях, документация, промежуточное тестирование «Методика закладки опыта»

2


7. Примерная тематика курсовых проектов (работ) – не предусмотрено.

8. Учебно-методическое и информационное обеспечение дисциплины:

а) основная литература:
  1. Кирюшин Б.Д., Усманов Р.Р., Васильев И.П. Основы научных исследований в агрономии – М.: Колос, 2009. - 397 с.


  2. Доспехов Б.А. Методика полевого опыта. – М.: Колос, 1985. – 416 с.

  3. Лакин Г.Ф. Биометрия. – М.: Высшая школа, 1980. – 352 с.

б) дополнительная литература:

  1. Мойсеченко В.Ф., Трифонова М.Ф., Заверюха А.Х. Основы научных исследований в плодоводстве, овощеводстве и виноградарстве. – М.: Колос, 1994.- 384 с.

  2. Мюллер П. Таблицы по математической статистике. – М.: Финансы и статистика, 1982. – 271 с.

  3. Медик В.А., Токмачев В.С. Математическая статистика в медицине. – М.: Финансы и статистика, 2007 – 800 с.

  4. Снедекор Д.У. Статистические методы в применении к исследованиям в сельском хозяйстве и биологии. – М.: изд-во с.-х.лит., 1961.- 504 си

  5. Урбах В.Ю.Биометрические методы. – М.: Наука, 1964. – 410 с.


в) программное обеспечение: Пакеты прикладных программ по статистике: «STRAZ», «STATISTICA» «EXELL2, «STATGRAPHICS Plus for Windows2

г) базы данных, информационно-справочные и поисковые системы

КОНСОР, полнотекстовая база данных иностранных журналов Doal, реферативная база данных Агрикола и ВИНИТИ, научная электронная библиотека e-library, Агропоиск; информационным справочным и поисковым системам: Rambler, Yandex, Google.


9. Материально-техническое обеспечение дисциплины

Аудитории, оснащенные мультимедийным оборудованием. Лаборатории, оснащенные современным оборудованием и приборами, компьютерные классы, мультимедийное оборудование для демонстрации учебных материалов.


10. Методические рекомендации по организации изучения дисциплины

Рубежный контроль проводится в виде устных опросов, выполнения тестовых заданий и контрольных работ в конце изучения каждого модуля. Итоговый контроль проводится в виде зачета.

Интерактивные формы лекций и практических занятий:

Лекции представлены в виде презентаций. Некоторые дидактические единицы практических занятий также представлены в виде презентаций.


Разработчик:

РГАУ-МСХА

им. К.А.Тимирязева

зав. каф. декоративного растениеводства,

профессор

А.В.Исачкин










Эксперт:








ВНИИГиСПР

им. И.В.Мичурина

директор, академик РАСХН

Н.И.Савельев