Примерная программа математические методы в биологии рекомендуется для направления подготовки icon

Примерная программа математические методы в биологии рекомендуется для направления подготовки


Смотрите также:
Примерная программа наименование дисциплины: «Криптографические протоколы» Рекомендуется для...
Примерная программа наименование дисциплины: «Криптографические протоколы» Рекомендуется для...
Примерная программа наименование дисциплины плодоводство рекомендуется для направления...
Программа дисциплины Оптимизация и математические методы принятия решений для направления 080700...
Программа наименование дисциплины Линейная алгебра Рекомендуется для направления (ий) подготовки...
Программа дисциплины Оптимизация и математические методы принятия решений для направления 080700...
Программа дисциплины Оптимизация и математические методы принятия решений для направления 080700...
Примерная программа наименование дисциплины: «Теоретико-числовые методы в криптографии»...
Примерная программа наименование дисциплины: «Теоретико-числовые методы в криптографии»...
Примерная программа наименование дисциплины аналитическая химия рекомендуется для направления...
Примерная программа наименование дисциплины: «Криптографические методы защиты информации»...
Примерная программа наименование дисциплины: «Криптографические методы защиты информации»...



Загрузка...
скачать
Министерство образования и науки Российской Федерации








ПРИМЕРНАЯ ПРОГРАММА


МАТЕМАТИЧЕСКИЕ МЕТОДЫ В БИОЛОГИИ


Рекомендуется для направления подготовки –


111100 «ЗООТЕХНИЯ»


Квалификация (степень) выпускника

«магистр»


Звание «магистр-инженер»


Москва 2011

1. Цели и задачи освоения дисциплины:

Целью освоения дисциплины является расширение и углубление базовых знаний и навыков по вопросам выбора и применения математических и статистических методов обработки экспериментальных данных в биологии, что позволит выпускнику обладать универсальными и профессиональными компетенциями, способствующими его успешной профессиональной карьере.

Исходя из цели, в процессе изучения дисциплины решаются следующие задачи:

– изучить математическую основу алгоритмов, используемых в биологических исследованиях;

– научиться составлять репрезентативные выборки, адекватно выбирать методы обработки экспериментальных данных;

– овладеть методами обработки результатов эксперимента;

– научиться формулировать и проверять статистические гипотезы.


^ 2. Место дисциплины в структуре магистерской программы

Дисциплина «Математические методы в биологии» относится к базовой части общенаучного цикла и направлена на развитие умений адекватного использования математических и статистических методов при планировании научных исследований, статистической обработки полученных данных, формулировки выводов.

Теоретическая основа дисциплины базируется на знаниях и умениях, полученных магистрами после освоения дисциплин математического и естественнонаучного, профессионального циклов бакалавриата («Информатика», «Генетика и биометрия», «Статистические методы обработки экспериментальных данных», «Методика научных исследований»).

В результате освоения дисциплины «Математические методы в биологии» приобретенные знания позволят выпускникам статистически обработать экспериментальные данные, полученные в результате выполнения научно-исследовательской работы в период прохождения научно-исследовательской практики, и успешно выполнить выпускную квалификационную работу.


^ 3. Компетенции обучающегося, формируемые в результате освоения дисциплины «Математические методы в биологии».

Изучение дисциплины направлено на формирование следующих общекультурных компетенций (ОК):

  • способен совершенствовать и развивать свой интеллектуальный и общекультурный уровень;

  • способен к самостоятельному обучению новым методам исследования, к изменению научного и научно-производственного профиля своей профессиональной деятельности;

  • способен самостоятельно приобретать с помощью информационных технологий и использовать в практической деятельности новые знания и умения, в том числе в новых областях знаний, непосредственно не связанных со сферой деятельности.

Выпускник должен обладать следующими профессиональными компетенциями (ПК):

в научно-исследовательской деятельности:

  • способен формировать решения, основанные на исследованиях проблем, путем интеграции знаний из новых или междисциплинарных областей.

в проектной деятельности:

  • способен к разработке научно обоснованных систем ведения и технологий отрасли.

В результате освоения дисциплины обучающийся должен:

  • знать основы теории вероятностей и математической статистики, классические и современные математические и статистические методы, основные математические модели, используемые в биологии;

  • уметь производить статистическую обработку результатов эксперимента, устанавливать характер и тип распределения объектов с разными параметрами признака, выявлять изменчивость признака, оценивать значимость различия показателей в разных совокупностях, определять величину и направление связи между переменными величинами признаков объектов совокупности, изучать степень влияния того или иного фактора на изменчивость анализируемого признака и прогнозировать показатели-отклики при заданных значениях воздействующих факторов, формулировать и проверять выдвигаемые статистические гипотезы, организовать и провести научный эксперимент, обобщать результаты опыта и формулировать выводы.

  • владеть современными математическими методами, используемыми в биологических исследованиях.


^ 4. Объём учебной дисциплины и виды учебной работы

Общая трудоемкость дисциплины составляет 3 зачетные единицы.


^ Вид учебной работы

Всего часов

Семестры

1 семестр

Аудиторные занятия (всего)


32



32

В том числе:

Лекции

12

12

Практические занятия (ПЗ)

20

20

Семинары (С)







Лабораторные работы (ЛР)







Самостоятельная работа (Всего)

76

76

В том числе







Курсовой проект (работа)







Расчётно-графические работы.







Реферат







Вид промежуточной аттестации

зачет

зачет

Общая трудоемкость дисциплины часы


зачётные единицы


\


108


3



108


3



^ 5. Содержание дисциплины

5.1. Содержание разделов дисциплины «Математические методы в биологии»

Раздел 1. Предмет, методы и задачи дисциплины.

Предмет, методы и задачи дисциплины. Первичная обработка экспериментальных данных. Проверка статистических гипотез: о соответствии эмпирического распределения объектов в совокупности теоретически ожидаемому; о равенстве математических ожиданий двух нормальных распределений с известными дисперсиями.


Раздел 2. Корреляционно-регрессионный анализ.

Корреляционно-регрессионный анализ: функциональная, стохастическая, корреляционная зависимости; оценка достоверности коэффициента корреляции; - доверительные интервалы для коэффициентов корреляции; коэффициенты и уравнения регрессии; построение прогноза по уравнению регрессии и оценка его точности и надежности.


Раздел 3. Дисперсионный анализ.

Дисперсионный анализ: анализ компонентов общего разнообразия: факториальное и случайное разнообразие; однофакторный дисперсионный комплекс (фиксированная и случайная модели); критерий достоверности; организация и анализ многофакторного дисперсионного комплекса (фиксированная и случайная модели); коэффициент внутриклассовой корреляции.


Раздел 4. Анализ качественных признаков.

Анализ качественных признаков: вероятность, частоты, частности; малые частоты, -преобразование Фишера; организация и анализ дисперсионных комплексов по признакам с альтернативной изменчивостью.


Раздел 5. Методы непараметрической статистики.

Методы непараметрической статистики:2-критерий, метод Смирнова-Колмогорова, Вилкоксона-Манна-Уитни; критерий Крускала-Уоллиса и др.


Раздел 6. Принципы построения исследования.

Принципы построения исследования: рандомизация; выбор адекватного метода, критерия.


^ 5.2 РАЗДЕЛЫ ДИСЦИПЛИНЫ И МЕЖДИСЦИПЛИНАРНЫЕ СВЯЗИ С ОБЕСПЕЧИВАЕМЫМИ (ПОСЛЕДУЮЩИМИ) ДИСЦИПЛИНАМИ



Наименование обеспечиваемых (последующих) дисциплин

№№ разделов данной дисциплины, необходимых для изучения обеспечиваемых (последующих) дисциплин

1

2

3

4

5

6

Информационные технологии в науке и производстве

+

+

+

+

+

+

Современные проблемы зоотехнии

+

+

+

+

+

+

Практика педагогическая

-

+

-

-

+

-

Практика производственная

-

+

+

-

+

-

Практика научно-исследовательская (научно-производственная)

+

+

+

+

+

+

Научно-исследовательская работа

+

+

+

+

+

+


^ 5.3. РАЗДЕЛЫ ДИСЦИПЛИН И ВИДЫ ЗАНЯТИЙ


Наименование

раздела дисциплин


Лекции

Практ.

занятия

СРС

Всего

Предмет, методы и задачи дисциплины

2

2

18

22

Корреляционно-регрессионный анализ

4

6

22

32

Дисперсионный анализ

2

6

20

28

Анализ качественных признаков

2

2

4

8

Методы непараметрической статистики

2

2

8

12

Принципы построения исследования




2

4

6

Всего

12

20

76

108



^ 6.Практические занятия.





п/п

Тема лабораторного (семинарского) занятия

Кол-во часов

1.

Первичная обработка экспериментальных данных.

2

2.

Корреляционно-регрессионный анализ: функциональная, стохастическая, корреляционная зависимости.

2

3.

Оценка достоверности коэффициента корреляции; доверительные интервалы для коэффициентов корреляции.

2

4.

Коэффициенты и уравнения регрессии; построение прогноза по уравнению регрессии и оценка его точности и надежности.

2

5.

Дисперсионный анализ: анализ компонентов общего разнообразия: факториальное и случайное разнообразие.

2

6.

Однофакторный дисперсионный комплекс (фиксированная и случайная модели); критерий достоверности; организация и анализ многофакторного дисперсионного комплекса (фиксированная и случайная модели); коэффициент внутриклассовой корреляции.

4

7.

Анализ качественных признаков: вероятность, частоты, частности; малые частоты, -преобразование Фишера; организация и анализ дисперсионных комплексов по признакам с альтернативной изменчивостью.



2

8.

Методы непараметрической статистики:2-критерий, метод Смирнова-Колмогорова, Вилкоксона-Манна-Уитни; критерий Крускала-Уоллиса и др.

2

9.

Принципы построения исследования: рандомизация; выбор адекватного метода, критерия.

2




Всего:

20



^ 7.Лабораторный практикум(семинары) не предусмотрен

8. Примерная тематика курсовых работ (не предусмотрено)


9. Учебно-методическое и информационное обеспечение дисциплины.

а) основная литература:

  1. Васильева Л.А. Статистические методы в биологии: Учебное пособие. – Новосибирск: ИЦиГ СО РАН, 2009. – 128 с.

  2. Васильева Л.А. Биологическая статистика: Учебное пособие по курсу лекций “Биометрия”. – Новосибирск: ИЦиГ СО РАН, 2007. – 124 с.

б) дополнительная литература:

  1. Лакин Г.Ф. Биометрия.- М.: Высшая школа, 1990.- 352 с.

  2. Ларцева С. Х., Муксинов М. К., Практикум по генетике. – М.: Агропромиздат, 1985. – 288 с.

  3. Рокицкий П.Ф. Биологическая статистика.- Минск: Высшая школа, 1973.- 319 с.

  4. Плохинский Н.А. Биометрия.- Новосибирск: Наука, СО АН СССР, 1961.- 364 с.

  5. Снедекор Дж.У. Статистические методы в приложении к исследованиям в сельском хозяйстве и биологии.- М.: Сельхозиздат,- 1961.- 503 с.

  6. Урбах В.Ю. Биометрические методы.- М.: Наука, 1964.- 415 с.

  7. Глотов Н.В., Животовский Л.А., Хованов Н.В. и др. Биометрия.- Л.: ЛГУ, 1982.- 463 с.

  8. Ван дер Варден Б.Л. Математическая статистика.- М.: ИЛ,1960.-434 с.

  9. Шеффе Г. Дисперсионный анализ.- М.: Физикоматематическая литература, 1963.- 625 с.

в) программное обеспечение и Интернет-ресурсы:

http://www.statsoft.ru/ (электронный учебник по статистике — русский перевод электронной помощи к пакету программ Statistica).


^ 8. Материально-техническое обеспечение дисциплины

Специализированная аудитория, оснащенная мультимедийным оборудованием.

Компьютерный класс на 20 рабочих мест.


Программу разработали:

Профессор кафедры ветеринарной генетики

и биотехнологии ФГБОУ ВПО

Новосибирский ГАУ, доктор биологических

наук, доцент М. Л.Кочнева


Профессор кафедры ветеринарной генетики

и биотехнологии ФГБОУ ВПО

Новосибирский ГАУ, доктор биологических

наук, профессор, заслуженный деятель

науки РФ Л. А.Васильева


Эксперты


Председатель УМС по направлению подготовки 111100 «Зоотехния», зав.кафедрой интенсивных технологий в животноводстве ФГБОУ ВПО РГАУ-МСХА им. К.А.Тимирязева, доктор сельскохозяйственных наук, профессор







Г.Д.Афанасьев


Заместитель председателя УМС по направлению подготовки 111100 «Зоотехния», декан факультета зоотехнологии и агробизнеса ФГБОУ ВПО МГАВМиБ, доктор сельскохозяйственных наук, профессор







А.В.Бакай




Скачать 132,56 Kb.
оставить комментарий
Дата25.09.2012
Размер132,56 Kb.
ТипПримерная программа, Образовательные материалы
Добавить документ в свой блог или на сайт

Ваша оценка этого документа будет первой.
Ваша оценка:
Разместите кнопку на своём сайте или блоге:
rudocs.exdat.com

Загрузка...
База данных защищена авторским правом ©exdat 2000-2017
При копировании материала укажите ссылку
обратиться к администрации
Анализ
Справочники
Сценарии
Рефераты
Курсовые работы
Авторефераты
Программы
Методички
Документы
Понятия

опубликовать
Загрузка...
Документы

наверх