Цель изучения дисциплины | 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. |
---|---|
Место дисциплины в учебном плане | Б1.В.ДВ.01.04 |
Формируемые компетенции | ПК-2 | Знания, умения и навыки, получаемые в результате освоения дисциплины |
Знать:
- 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. Уметь:
- 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. Иметь навыки и (или) опыт деятельности (владеть):
- 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. |
Содержание дисциплины | Введение в статистический анализ.Группировка первичных данных. . Основные характеристики варьирующих объектов. Законы распределения . Выборочный метод. Критерии достоверности оценок. Дисперсионный анализ. Корреляционный анализ. Регрессионный анализ. Решение задач. |
Виды учебной работы | Лекции, лабораторные, самостоятельная работа. |
Используемые информационные, инструментальные и программные средства |
Microsoft Windows
Microsoft Office 7-Zip AcrobatReader СПС КонсультантПлюс (инсталлированный ресурс АлтГУ или http://www.consultant.ru/).
Профессиональные базы данных: Электронная база данных «Scopus» (http://www.scopus.com); Электронная библиотечная система Алтайского государственного университета (http://elibrary.asu.ru/); Научная электронная библиотека elibrary (http://elibrary.ru) 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. |
Форма промежуточной аттестации | Зачет. |