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.
^
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.
^
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.
^ Объём учебной дисциплины и виды учебной работы
Общая трудоемкость дисциплины составляет 3 зачетные единицы.
-
^
|
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
|
^
5.1. 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.
^
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
|
+
|
+
|
+
|
+
|
+
|
+
|
^
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
|
^
№
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
|
^
8. Примерная тематика курсовых работ (не предусмотрено)
9. Учебно-методическое и информационное обеспечение дисциплины.
а) основная литература:
Васильева Л.А. Статистические методы в биологии: Учебное пособие. – Новосибирск: ИЦиГ СО РАН, 2009. – 128 с.
Васильева Л.А. Биологическая статистика: Учебное пособие по курсу лекций “Биометрия”. – Новосибирск: ИЦиГ СО РАН, 2007. – 124 с.
б) дополнительная литература:
Лакин Г.Ф. Биометрия.- М.: Высшая школа, 1990.- 352 с.
Ларцева С. Х., Муксинов М. К., Практикум по генетике. – М.: Агропромиздат, 1985. – 288 с.
Рокицкий П.Ф. Биологическая статистика.- Минск: Высшая школа, 1973.- 319 с.
Плохинский Н.А. Биометрия.- Новосибирск: Наука, СО АН СССР, 1961.- 364 с.
Снедекор Дж.У. Статистические методы в приложении к исследованиям в сельском хозяйстве и биологии.- М.: Сельхозиздат,- 1961.- 503 с.
Урбах В.Ю. Биометрические методы.- М.: Наука, 1964.- 415 с.
Глотов Н.В., Животовский Л.А., Хованов Н.В. и др. Биометрия.- Л.: ЛГУ, 1982.- 463 с.
Ван дер Варден Б.Л. Математическая статистика.- М.: ИЛ,1960.-434 с.
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).
^
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
|
Добавить документ в свой блог или на сайт
|
