- •Розділ 1 Методика створення і організація насінництва сорту
- •1.1. Методи селекції озимої пшнениці
- •1.2. Зображення схеми селекційного процесу
- •Розділ 2 Гібридизація
- •2.1. План гібридизації. Трансгресія та новоутворення.
- •2.2. Розрахунок кількості кастрованих колосів залежно від об’ємів добору у f2
- •2.3. Розрахунки потреби у насінні та площ розсадників
- •2.4. Техніка сівби селекційних посівів
- •Розділ 3 Спостереження і оцінка в селекційному процесі
- •3.1. Фенологічні спостереження та визначення вегетаційного періоду
- •3.2 Методи оцінки зимостійкості
- •3.3 Оцінка стійкості проти хвороб
- •Оцінка продуктивності
- •Розділ 4 Генетична і модифікаційна мінливість
- •Методи статистичної обробки даних у селекційному процесі
- •Розділ 5 Параметри моделі майбутнього сорту
- •Розділ 6 Насінництво. Схема і система насінництва
- •6.1 Методика розрахунку обсягу робіт і потреби в насінні у первинному насінництві
- •6.2 Розрахунок потреби в насінних фондах та площі насінних посівів
- •6.3 Заходи післязбиральної обробки зерна
- •Розділ 7 Сортовий і насінний контроль
- •7.1 Документи на сортові і посівні якості
- •Висновок
- •Список використаної літератури
Розділ 4 Генетична і модифікаційна мінливість
Методи статистичної обробки даних у селекційному процесі
Для обробки результатів дослідження найчастіше використовують статистичні методи.
Методи обробки та аналізу результатів дослідження – це способи перетворення емпіричних даних, одержаних в ході дослідження, з метою їх змістовного аналізу, перевірки гіпотез та інтерпретації.
Дану групу методів можна розподілити на методи статистичного аналізу інформації (розрахунок розподілу ознак, середніх величин, кореляційний, регресивний, факторний, дисперсійний аналіз), а також методи моделювання та прогнозування.
Статистичне дослідження незалежно від його мети та масштабів завжди завершується розрахунком та аналізом різних за видами та формою вираження статистичних показників. За допомогою статистичних показників створюється, передається та зберігається інформація про розміри, пропорції, зміни в часі та інші закономірності досліджуваних явищ. Показники, які статистично характеризують досліджувану сукупність в цілому чи її окремі частини, називають узагальнювальними і розрізняють за способом обчислення (первинні та похідні), ознакою часу (інтервальні та моментні) та аналітичними функціями.
Сучасні дослідження в генетиці і селекції нерозривно пов’язані з математично – статистичними методами, які допомагають глибше пізнати суть явищ розвитку і мінливості кількісних і якісних ознак у сортів і гібридів сільськогосподарських культур.
Застосування математичної статистики під час лабораторних робіт можливе за допомогою програмних мікрокалькуляторів.
Основні статистичні показники кількісної мінливості :
N – Загальна кількість об’єктів , взятих для дослідження .
n – об’єм вибірки
x- числове значення ознаки
X min- мінімальне значення ознаки
X max- максимальне значення ознаки
F- частота
X- сер.-середнє значення ознаки
G2 - варіанса
G - середнє квадратне відхилення
V - коефіцієнт варіації
S x - похибка вибіркової середньої.
Визначити показники кількісної мінливості, якщо кількість колосків у головному колосі – 6; 7; 8; 9; 10; 11; 12. Число рослин – 4; 9; 23; 31; 24; 7; 2.
Таблиця 6
Розрахунок статистичний показників кількісної мінливості
К-сть колосків у колосі |
К-сть колосів (частота) |
Xf |
X-Xсер |
(X-Xсер)2 |
(X-Xсер)2f |
6 |
4 |
24 |
-2,91 |
8,47 |
33,88 |
7 |
9 |
62 |
-1,91 |
3,67 |
33,03 |
8 |
23 |
184 |
-0,91 |
0,83 |
19,09 |
9 |
31 |
279 |
0,09 |
0,008 |
0,25 |
10 |
24 |
240 |
1,09 |
1,19 |
28,56 |
11 |
7 |
77 |
2,09 |
4,37 |
30,56 |
12 |
2 |
24 |
3,09 |
9,55 |
19,1 |
|
n=Σf=100 |
Σxf=891 |
|
Σ(X-Xсер)2=28,1 |
f =164,5 |
X= Σ(fx)/n= 8,91 - середне арифметичне;
1,66 – варіанса;
G= =1,29 – середне квадратичне відхилення;
V= 14,48% - коефіцієнт варіації
Sx= 0,129
Одним з найпоширеніших видів степеневих середніх у прикладній статистиці є середня арифметична, оскільки для більшості явищ характерна адитивність(підсумовування) обсягів (зарплата, витрати, виробництво, тираж, продаж тощо). Їїзастосовують при вивченні закономірностей розподілу, коли обсяг ознаки для всієїсукупності є сумою індивідуальних значень її окремих елементів.
Середнє квадратичне відхилення – це квадратний корінь здисперсії. Чим менше стандартне відхилення, тим повніше середня арифметична характеризує усю досліджувану сукупність, тим більш однорідною вона є. Абсолютні показники варіації завжди виражаються у одиницях виміру ознаки. Порівнюючи варіацію різних ознак в одній сукупності чи варіацію однієї ознаки в різних сукупностях, недостатньо виявити абсолютні величини варіації, оскільки вони залежать і від розміру варіації, і від рівня ознаки. Щоб забезпечити порівняння обчислюють відносні показники варіації, значення яких залежить від того, який саме абсолютний показник варіації використовується.
Показники варіації надають можливість оцінити залежність зміни ознаки від суттєвих для неї причин. На основі цих показників оцінюється інтенсивність структурних зрушень, щільність взаємозв′язків, точність результатів вибіркового обстеження.