- •Федеральное государственное образовательное
- •В ведение
- •Задание 1. Понятие о средних величинах и показателях вариации
- •Распределение хозяйств области по урожайности зерновых культур
- •Производство зерна в районе
- •2.1 Построение и оценка однофакторных связей
- •2.2 Построение многофакторных корреляционных моделей
- •2.3 Расчет показателей тесноты корреляционной связи
- •2.4 Оценка показателей регрессии и корреляции
- •Урожайность пшеницы в зависимости от плодородия почвы
- •Расчет коэффициентов системы нормальных уравнений (линейная регрессия)
- •Задание 3. Дисперсионный анализ
- •3.1 Однофакторный дисперсионный анализ
- •Урожай яровой пшеницы в зависимости от орошения, ц/га
- •3.2 Двухфакторный дисперсионный анализ
- •Урожайность яровой пшеницы в зависимости от доз азотных и фосфорных удобрений
- •Результаты двухфакторного дисперсионного анализа
- •Урожайность яровой пшеницы в зависимости от предшественника, ц/га
- •Распределение земли по угодьям в зао «Победа»
- •Размеры земельной площади и производство продукции животноводства
- •Размеры землепользования сельскохозяйственных предприятий
- •Задание 5. Анализ посевных площадей
- •Посевные площади в зао «Прогресс»
- •Состав посевных площадей некоторых сельскохозяйственных предприятий
- •Задание 6. Методика определения урожая и урожайности
- •Исходные данные
- •Задание 7. Производительность труда Показатели наличия рабочей силы
- •Показатели оборота рабочей силы
- •Показатели производительности труда
- •Исходные данные для расчета трудового индекса производительности труда
- •Натуральные и трудовые показатели производительности труда в зао «Восход»
- •Задание 8. Механизация сельскохозяйственного производства
- •Запас энергетических ресурсов и их структура
- •Энергообеспеченность, электро- и энерговооруженность труда
- •Перевод в эталонные тракторы
- •Данные по хозяйству
- •Использование тракторов, комбайнов
- •Темы для самостоятельного изучения дисциплины студентами очной формы обучения
- •Темы для самостоятельного изучения студентами
- •Методические указания по выполнению контрольной работы студентами заочной формы обучения
- •Варианты заданий для выполнения теоретической части контрольной работы
- •Варианты задания для выполнения практической части контрольной работы
- •Рекомендованная литература Основная:
- •Дополнительная:
- •Критические точки распределения f Фишера при уровне
- •Критические точки распределения Стьюдента
- •Содержание
- •311000 «Земельный кадастр»
- •410600, Саратов, Театральная пл., 1.
МИНИСТЕРСТВО СЕЛЬСКОГО ХОЗЯЙСТВА РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ
Федеральное государственное образовательное
учреждение высшего профессионального образования
«Саратовский государственный аграрный университет
имени Н.И. Вавилова»
МЕТОДИКА НАУЧНЫХ
ИССЛЕДОВАНИЙ В
ЗЕМЛЕУСТРОЙСТВЕ
Методические указания
по проведению практических занятий для студентов специальностей 120301 «Землеустройство» и
120302 «Земельный кадастр»
Методика научных исследований в землеустройстве: методические указания по проведению практических занятий для студентов специальностей 120301 «Землеустройство» и 120302 «Земельный кадастр».
Составители: проф. Туктаров Б.И., доц. Тарасенко П.В., доц. Тарбаев В.А. Саратов, ФГОУ ВПО "Саратовский ГАУ им. Н.И. Вавилова", 2008, 72с.
Одобрено и рекомендовано к изданию кафедрой землеустройства и земельного кадастра (протокол №6 от 15 января 2008 г.) и методической комиссией сельскохозяйственного института Саратовского аграрного университета им. Н.И. Вавилова (протокол № 7 от 29.01.2008 г.)
В ведение
В решении задач, стоящих перед сельским хозяйством, первостепенную роль играет землеустроительная наука. Она одновременно является и непрерывно развивающейся системой знаний, теоретических положений и методов исследования, а также важнейшим инструментом воздействия и управления материальным производством.
Важнейшую роль в современной землеустроительной науке играют статистические методы планирования исследований, прогнозирования и обработки полученных данных. Наряду с задачей планирования и прогнозирования современные математические методы составляют неотъемлемую часть процесса обработки и интерпретации результатов экспериментов. Они позволяют оценить существенность различий между вариантами, установить коэффициенты уравнений корреляции, регрессии, математические модели формирования урожаев сельскохозяйственных культур.
Настоящие методические указания содержат основы статистической обработки результатов исследований и технику математической обработки данных методами дисперсионного, корреляционного и регрессивного анализа. В них логично и последовательно изложены теоретические положения математической статистики, даны понятия о распределениях Стьюдента, Фишера, являющихся исходными для построения ряда критериев, о параметрах распределения и статистических оценках, о проверке гипотез.
Задание 1. Понятие о средних величинах и показателях вариации
Средней величиной называется показатель, характеризующий типичный уровень варьирующего признака и вычисленный на единицу однородной совокупности. Средняя величина отражает общее, что характерно для всех единиц совокупности. Индивидуальные значения признака называются вариантами. Количество одинаковых значений признака в данной совокупности называется весом.
Виды средних величин различаются тем, какое свойство, какой параметр исходной варьирующей массы индивидуальных значений признака должен быть сохранен неизменным.
В расчетах используют разные виды средних величин: средняя арифметическая, средняя квадратическая, средняя геометрическая, средняя гармоническая.
Средней арифметической величиной называется такое среднее значение признака при вычислении которого общий объем признака в совокупности сохраняется неизменным.
Если значение каждого варианта встречается только один раз, то для расчета средней используют формулу средней простой. Если значение вариантов встречаются неоднократно, пользуются формулой взвешенной.
Средняя арифметическая простая вычисляется по формуле:
,
где - средняя арифметическая;
xi (x1, x2, x3…xn) – варианты осредняемого признака;
i – номер варианта,
i=1,2,3…n;
n – число вариантов.
Средняя арифметическая взвешенная определяется по формуле:
,
где n1, n2,…nК – веса осредняемого признака.
Если необходимо, чтобы неизменной оставалось при осреднении сумма величин, обратных индивидуальным значениям признака, то средняя величина является гармонической средней.
Средняя гармоническая вычисляется по формуле:
;
Например: необходимо рассчитать среднюю урожайность ячменя по хозяйству (таблица 1).
Таблица 1
№ отделения |
Урожайность, ц/га |
Валовый сбор, ц |
1 2 3 4 5 |
9,6 12,4 10,2 13,1 10,8 |
3500 4350 3720 4630 3325 |
отсюда, Wi – валовый сбор; Xi – урожайность;
ni – посевная площадь.
ц/га
Вариацией значений какого-либо признака в совокупности называется различие его значений у разных единиц данной совокупности в один и тот же период или момент времени.
Вариационный ряд – упорядоченое распределение единиц совокупности по возрастающим или по убывающим значениям признака и подсчет числа единиц с тем или иным значением признака.
Существуют три формы вариационного ряда: ранжированный ряд, дискретный ряд, интервальный ряд.
Ранжированный ряд – это перечень отдельных единиц совокупности в порядке возрастания (убывания) изучаемого признака.
Дискретный вариационный ряд – это таблица, состоящая из двух строк или граф: конкретных значений варьирующего признака xi и числа единиц совокупности с данным значением признака ni частот.
Интервальный вариационный ряд - представляет собой таблицу, состоящую из двух граф (или строк) – интервалов признака, вариация которого изучается, и числа единиц совокупности, попадающих в данный интервал (частот), или долей этого числа от общей численности совокупности (частостей).
При построении интервального вариационного ряда необходимо выбрать оптимальное число групп (интервалов признака) и установить длину интервала. Оптимальное число групп выбирается так, чтобы в достаточной мере отразилось разнообразие значений признака в совокупности и в то же время закономерность распределения, его форма не искажалась случайными колебаниями частот.
Чаще всего число групп в вариационном ряду устанавливают, придерживаясь формулы, рекомендованной американским ученым Стерджессом (Sturgess):
n=1+3,32·1,44 lgN, N+1,
где n – число групп
N – число объектов в совокупности
Для определения примерного количества групп в зависимости от числа наблюдений рекомендуется следующая шкала:
Число наблюдений |
до 40 |
40-60 |
60-100 |
100-300 |
более 300 |
Примерное число групп |
3 |
3-4 |
4-5 |
5-7 |
8-10 |
Например, необходимо построить вариационный ряд распределения предприятий области по урожайности зерновых культур за 2004 год. Число сельхозпредприятий, имевших посевы зерновых культур, составило 143. Наименьшее значение урожайности – 10,7 ц/га, наибольшее – 53,1 ц/га. Имеем:
n=1+3,32lg·143=8,16
Следовательно, рекомендуется построить 8 или 9 групп. Зная число групп, рассчитываем величину интервала:
i=,
где xmax – максимальное значение группировочного признака в совокупности;
xmin – минимальное значение группировочного признака;
n – число групп.
В нашем примере величина интервала составляет:
а) при 8 группах:
i=ц/га
б) при 9 группах:
i=
Для построения ряда и анализа вариации лучше иметь округленные значения величины интервала и его границ. Поэтому наилучшим решением будет построение вариационного ряда с 9 группами с интервалом 5 ц/га (таблица 2).
Таблица 2