Биометрия - Рабочая программа дисциплины - 06.03.01. Биология - Направления подготовки

Закреплена за кафедрой	Кафедра зоологии и физиологии
Направление подготовки	06.03.01. Биология
Профиль	Физиология
Форма обучения	Очная
Общая трудоемкость	3 ЗЕТ
Учебный план	06_03_01_Биология-34-2017

Курс (семестр)	3 (6)	Итого
Недель	14
Вид занятий	УП	РПД	УП	РПД
Лекции	20	20	20	20
Лабораторные	24	24	24	24
Сам. работа	64	64	64	64
Итого	108	108	108	108

1. Цели освоения дисциплины

1.1.	Цель преподавания дисциплины: объяснить студентам основные положения вариационного статистического анализа для последующего практического использования при обработке данных и написании курсовых и дипломных работ. Задачи дисциплины: в ходе изучения материала студент должен - рассмотреть общие закономерности группировки первичных данных, планирования полевых опытов и постановки экспериментов; - изучить основные характеристики варьирующих объектов, привести классификацию средних величин и показателей вариации, а также основные формулы для их расчета, дать формулировку основных статистических гипотез и провести их проверку с использованием параметрических и непараметрических критериев достоверности оценок; - определить основные положения и задачи корреляционного, регрессионного и дисперсионного анализа для решения практических вопросов статистической обработки зоологических исследований.

1.1.

Цель преподавания дисциплины: объяснить студентам основные положения вариационного статистического анализа для последующего практического использования при обработке данных и написании курсовых и дипломных работ.
Задачи дисциплины: в ходе изучения материала студент должен - рассмотреть общие закономерности группировки первичных данных, планирования полевых опытов и постановки экспериментов;
- изучить основные характеристики варьирующих объектов, привести классификацию средних величин и показателей вариации, а также основные формулы для их расчета, дать формулировку основных статистических гипотез и провести их проверку с использованием параметрических и непараметрических критериев достоверности оценок;
- определить основные положения и задачи корреляционного, регрессионного и дисперсионного анализа для решения практических вопросов статистической обработки зоологических исследований.

2. Место дисциплины в структуре ООП

Цикл (раздел) ООП: Б1.В.ДВ.06

3. Компетенции обучающегося, формируемые в результате освоения дисциплины

ОПК-1	способностью решать стандартные задачи профессиональной деятельности на основе информационной и библиографической культуры с применением информационно-коммуникационных технологий и с учетом основных требований информационной безопасности
В результате освоения дисциплины обучающийся должен
3.1.	Знать:
3.1.1.	Общие закономерности группировки данных; Все виды статистических рядов и таблиц по группировке первичных данных; Все методы группировки первичных данных и использовать их в практической деятельности.
3.2.	Уметь:
3.2.1.	Решать задачи по биологической статистике с консультацией преподавателя; Самостоятельно анализировать статистические закономерности при решении конкретных задач; Самостоятельно анализировать статистические закономерности при решении конкретных задач и использовать их в практической деятельности.
3.3.	Иметь навыки и (или) опыт деятельности (владеть):
3.3.1.	Навыками использования корреляционного, регрессионного и дисперсионного анализа; Полным аппаратом математической статистики при решении конкретных задач; Полным аппаратом математической статистики в применении практических вопросов зоологических исследований.

4. Структура и содержание дисциплины

Код занятия	Наименование разделов и тем	Вид занятия	Семестр	Часов	Компетенции	Литература
Раздел 1. Введение в статистический анализ.Группировка первичных данных.
1.1.	Предмет и основные понятия вариационной статистики. Определение статистической совокупности и статистического комплекса. Признаки и их свойства. Отличительные свойства биологических признаков. Классификация признаков: атрибутивные, количественные, меристические, пластические, дискретные, непрерывные.	Лекции	6	2	ОПК-1	Л2.3, Л1.1
1.2.	Вариационная статистика	Лабораторные	6	2	ОПК-1	Л2.2, Л1.1
1.3.	Причины варьирования результатов наблюдений. Переменные случайные величины: условия образования, типы и формы обозначений. Формы учета результатов наблюдений. Точность измерений. Действия над приближенными числами. Способы группировки первичных данных. Виды группировок: статистические таблицы и статистические ряды. Определение понятия вариационный ряд, условия его образования и свойства.	Сам. работа	6	10	ОПК-1	Л2.3, Л2.4, Л1.1
Раздел 2. Основные характеристики варьирующих объектов
2.1.	Степенные средние: средняя арифметическая, средняя гармоническая, средняя квадратическая, средняя кубическая, средняя геометрическая. Свойства средней арифметической. Показатели вариации: лимиты, среднее линейное отклонение, дисперсия, среднее квадратичное отклонение, коэффициент вариации, нормированное отклонение.	Лекции	6	2	ОПК-1	Л2.1, Л2.4, Л1.1
2.2.	Средние величины	Лабораторные	6	2	ОПК-1	Л2.1, Л1.1
2.3.	Свойства дисперсии. Способы вычисления степенных средних и показателей вариации. Структурные средние: медиана, мода и способы их вычисления. Статистические характеристики при альтернативной группировке	Сам. работа	6	10	ОПК-1	Л2.1, Л2.4, Л1.1
Раздел 3. Законы распределения
3.1.	Характерные черты варьирования. Случайные события: совместные и несовместные. Вероятность события, ее свойства. Закон больших чисел. Нормальное распределение и его свойства. Показатели асимметрии и эксцесса.	Лекции	6	2	ОПК-1	Л2.1, Л2.4, Л1.1
3.2.	Законы распределения	Лабораторные	6	4	ОПК-1
3.3.	Применение показателей асимметрии и эксцесса для проверки гипотезы нормального распределения. Причины отклонения статистических характеристик биологических объектов от закона нормального распределения.	Сам. работа	6	10	ОПК-1	Л2.4, Л2.2, Л1.1
Раздел 4. Выборочный метод
4.1.	Основные требования к точечным оценкам: эффективность, состоятельность, несмещенность. Интервальные оценки: доверительный интервал для средней, дисперсии, коэффициента вариации, доли и основные способы их вычисления.	Лекции	6	2	ОПК-1	Л2.3, Л2.4, Л2.2, Л1.1
4.2.	Способы вычисления точечных оценок	Лабораторные	6	4	ОПК-1	Л2.3, Л1.1
4.3.	Понятие о генеральной совокупность и выборке. Точечные оценки: статистическая ошибка и показатель точности оценок.	Сам. работа	6	10	ОПК-1	Л2.1, Л2.4, Л1.1
Раздел 5. Критерии достоверности оценок
5.1.	Виды параметрических критериев для средних (критерий Стьюдента) и дисперсий (критерий Фишера), основные способы вычислений. Непараметрические критерии: критерий Ван-дер-Вардена, критерий Манна-Уитни, критерий знаков, критерий Уилкоксона; основные способы вычислений.	Лекции	6	2	ОПК-1	Л2.3, Л2.4, Л1.1
5.2.	Критерии достоверности оценок	Лабораторные	6	2	ОПК-1	Л2.3, Л2.4, Л1.1
5.3.	Статистические гипотезы и их проверка. Понятие о нулевой и альтернативной гипотезе. Параметрические критерии: условия применения, преимущества и недостки.	Сам. работа	6	10	ОПК-1	Л2.3, Л2.4, Л1.1
Раздел 6. Дисперсионный анализ
6.1.	Способы разложения выборочных дисперсий комплекса на составляющие. Анализ однофакторных, двухфакторных, многофакторных и иерархических комплексов. Оценка силы влияния регулируемых и нерегулируемых факторов на результирующий признак различными методами.	Лекции	6	4	ОПК-1	Л2.3, Л2.4, Л1.1
6.2.	Дисперсионный анализ	Лабораторные	6	2	ОПК-1	Л2.2, Л1.1
6.3.	Сущность и требования к методу. Условия образования и виды дисперсионных комплексов.	Сам. работа	6	14	ОПК-1	Л2.2, Л1.1
Раздел 7. Корреляционный анализ
7.1.	Определение понятия корреляция. Задачи корреляционного анализа. Параметрические показатели связи: коэффициент корреляции и корреляционное отношение. Условия применения, преимущества и недостатки параметрических показателей корреляции. Непараметрические показатели связи: коэффициент корреляции рангов; коэффициент ассоциации и коэффициент корреляции знаков; преимущества непараметрических показателей связи над параметрическими. Множественная и частная корреляция.	Лекции	6	4	ОПК-1	Л2.3, Л2.1, Л2.4
7.2.	Корреляционный анализ	Лабораторные	6	2	ОПК-1	Л1.1
Раздел 8. Регрессионный анализ
8.1.	Определение понятия регрессия. Задачи регрессионного анализа. Способы построения эмпирической линии регрессии. Линейная регрессия. Способы составления уравнения линейной регрессии по эмпирическим данным: метод средних уравнений и метод наименьших квадратов. Нелинейная регрессия. Основные виды уравнений нелинейной регрессии и способы их линеаризации. Оценка достоверности показателей регрессии. Выбор уравнений регрессии.	Лекции	6	2	ОПК-1	Л2.1, Л2.4
8.2.	Регрессионный анализ	Лабораторные	6	1	ОПК-1	Л2.1, Л1.1
Раздел 9. Решение задач
9.1.	Решение задач	Лабораторные	6	5	ОПК-1	Л2.1, Л1.1

5. Фонд оценочных средств

5.1. Контрольные вопросы и задания для проведения текущего контроля и промежуточной аттестации по итогам освоения дисциплины

1. Предмет и основные понятия вариационной статистики
2. Способы группировки первичных данных
3. Степенные средние и способы их расчета.
4. Свойства средней арифметической
5. Структурные средние и способы их расчета
6. Показатели вариации и способы их расчета
7. Свойства дисперсии.
8. Нормальное распределение и его свойства
9. Показатели асимметрии и эксцесса: терминология и основные способы вычисления.
10. Точеные и интервальные оценки генеральных параметров. Способы вычисления.
11. Параметрические и непараметрические критерии достоверности оценок
12. Критерий Стьюдента и критерий Фишера. Способы их расчета.
13. Критерии Вар-ден-Вардена, Манна-Уитни, Уилкоксона, знаков и способы расчета.
14.Условия образования и виды дисперсионных комплексов.
15. Составление и анализ однофакторных и двухфакторных дисперсионных комплексов.
16. Оценка силы влияния фактора на признак по Плохинскому и Снедекору.
17.Задачи корреляционного анализа. Множественная и частная корреляция.
18. Коэффициент линейной корреляции Бравэ-Пирсона и способы его вычисления.
19. Тетрахорический и полихорический коэффициенты корреляции для качественных признаков.
20. Задачи регрессионного анализа. Понятие о интерполяции и экстраполяции.
21. Уравнение линейной регрессии и способы его решения по методу скользящих средних и методом наименьших квадратов Гаусса.
22. Виды нелинейной регрессии и способы их линеаризации. Выбор уравнения регрессии.

5.2. Темы письменных работ для проведения текущего контроля (эссе, рефераты, курсовые работы и др.)

1.2. Вариационная статистика:
Определение статистической совокупности и статистического комплекса. Признаки и их свойства. Отличительные свойства биологических признаков. Классификация признаков: атрибутивные, количественные, меристические, пластические, дискретные, непрерывные.
2.2. Средние величины:
Степенные средние: средняя арифметическая, средняя гармоническая, средняя квадратическая, средняя кубическая, средняя геометрическая и способы их вычисления. Показатели вариации: лимиты, среднее линейное отклонение, дисперсия, среднее квадратичное отклонение, коэффициент вариации, нормированное отклонение и способы их вычисления
3.2. Законы распределения:
Проверка нормальности распределения биологических признаков по показателям ассиметрии, эксцесса и критерия хи-квадрат.Основные свойства биноминального распределения, распредеделения Пуасона и распределения Максвелла.
4.2. Способы вычисления точечных оценок:
Основные формулы для расчетов ошибки средней арифметической и показателя точности оценки. Расчет ошибок дисперсии, стандартного отклонения, коэффициента вариации, медианы и моды.
5.2. Критерии достоверности оценок:
Виды параметрических критериев для средних (критерий Стьюдента) и дисперсий (критерий Фишера), основные способы вычислений. Непараметрические критерии: критерий Ван-дер-Вардена, критерий Манна-Уитни, критерий знаков, критерий Уилкоксона; основные способы вычислений
6.2. Дисперсионный анализ
Составление и решение однофакторных и двухфакторных дисперсионных комплексов, оценка силы влияния факторов по Плохинскому и Снедекору.
7.2. Корреляционный анализ:
Способы вычисления линейного коэффициета корреляции Бравэ-Пирсона, способы вычисления коээфициента корреляции качественных признаков
8.2. Регрессионный анализ:
Составление уравнение линейной регрессии и методы накождения коээфициентов регрессии. Виды нелинейной регрессии и способы их линеаризации

5.3. Фонд оценочных средств для проведения промежуточной аттестации

проблемная лекция,практические занятия,самостоятельная работа студентов

6. Учебно-методическое и информационное обеспечение дисциплины

6.1. Рекомендуемая литература
6.1.1. Основная литература
	Авторы	Заглавие	Издательство, год	Эл. адрес
Л1.1	М. В. Боченина и др.; под ред. И. И. Елисеева	Статистика. Базовый курс:	М. : Юрайт-, 2019	www.biblio-online.ru
6.1.2. Дополнительная литература
	Авторы	Заглавие	Издательство, год	Эл. адрес
Л2.1	Рокитский П.Ф.	Биологическая статистика:	. Минск, «Вышэйш. школа», 1973	http://bookre.org/reader?file=473412
Л2.2	Э. В. Ивантер, А. В. Коросов	Основы биометрии. Введение в статистический анализ биологических явлений и процессов : учеб. пособие	Петрозаводск :ПГУ,, 1992.
Л2.3	Берк К., Кэйри П.	Анализ данных с помощью Microsoft Excel: учебник	М.: Издательский дом «Вильямс», 2005	http://bookre.org/reader?file=489483
Л2.4	Лакин Г.Ф.	Биометрия:	М. : Высш. шк., 1990.
6.2. Перечень ресурсов информационно-телекоммуникационной сети "Интернет"
	Название		Эл. адрес
Э1	Биоинформатика, программирование и анализ данных [Электронный ресурс]. – Режим доступа: http://bioinformatics.ru. – Загл. с экрана.
Э2	Московский Государственный Университет имени М.В.Ломоносова/ Биологический факультет/ Кафедра биофизики [Электронный ресурс]. – Режим доступа: http://www.biophys.msu.ru. – Загл. с экрана.
Э3	Биометрика [Электронный ресурс]. – Режим доступа: http://www.biometrica.tomsk.ru. – Загл. с экрана.
6.3. Перечень программного обеспечения
Exel, Statistica, SPSS
6.4. Перечень информационных справочных систем
Э1 Биометрика [Электронный ресурс]. – Режим доступа: http://www.biometrica.tomsk.ru. – Загл. с экрана. Э2 Московский Государственный Университет имени М.В.Ломоносова/ Биологический факультет/ Кафедра биофизики [Электронный ресурс]. – Режим доступа: http://www.biophys.msu.ru. – Загл. с экрана. Э3 Биоинформатика, программирование и анализ данных [Электронный ресурс]. – Режим доступа: http://bioinformatics.ru. – Загл. с экрана.

7. Материально-техническое обеспечение дисциплины

Персональный компьютер (12 машин)
Компьютерный класс

8. Методические указания для обучающихся по освоению дисциплины

В экзаменационный билет включено два теоретических вопроса и практическое задание, соответствующие содержанию формируемых компетенций. Экзамен проводится в устной форме. На ответ и решение задачи студенту отводится 45 минут. За ответ на теоретические вопросы студент может получить максимально __80__баллов, за решение задачи __20__ баллов.