Аннотация рабочей программы дисциплины
«Биометрия»

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.