Краткие теоретические сведения
Ю. М. ЖУЧЕНКО
ИНФОРМАЦИОННЫЕ ТЕХНОЛОГИИ В БИОЛОГИИ И ХИМИИ
ЛАБОРАТОРНЫЙ ПРАКТИКУМ
Гомель УО «ГГУ им. Ф. Скорины»
Министерство образования Республики Беларусь
Учреждение образования
«Гомельский государственный университет
имени Франциска Скорины»
Ю. М. ЖУЧЕНКО
ИНФОРМАЦИОННЫЕ ТЕХНОЛОГИИ В БИОЛОГИИ И ХИМИИ
ЛАБОРАТОРНЫЙ ПРАКТИКУМ
Рекомендовано УМО вузов Республики Беларусь по образованию в области информатики и радиоэлектроники в качестве учебно-методического пособия для студентов учреждений, обеспечивающих получение высшего образования по специальности 1-31 01 01 “Биология”
Гомель УО «ГГУ им. Ф. Скорины»
2010
УДК 57; 004.9+54; 004.9 (075.8)
ББК 28c51+24c51я73
Ж 834
Рецензенты:
С. В. Буга профессор, доктор биол. наук,
заведующий кафедрой зоологии Белорусского государственного университета;
А. К. Баев доктор хим. наук, профессор кафедры биохимии и биофизики учреждения образования «Международный государственный экологический университет им. А. Д. Сахарова
Рекомендовано к изданию научно-методическим советом учреждения образования «Гомельский государственный университет имени Франциска Скорины»
Жученко, Ю. М.
Ж 834 Информационные технологии в биологии и химии: лабораторный практикум для студентов вузов по специальности 1-31 01 01 «Биология» / Ю. М. Жученко; М-во образования РБ, Гомельский гос. ун-т им. Ф. Скорины. – Гомель: ГГУ им. Ф. Скорины, 2010.– 148 с.
ISBN
Целью лабораторного практикума является оказание помощи студентам в усвоении основ курса информационных технологий в биологии и химии, в частности математической статистики, обработки результатов экспериментов с применением возможностей персональных компьютеров.
Лабораторный практикум адресован студентам специальности 1-31 01 01 «Биология».
УДК 57; 004.9+54; 004.9 (075.8)
ББК 28c51+24c51я73
ISBN Ó Жученко Ю. М., 2010
Ó УО «Гомельский государственный
университет им Ф. Скорины», 2010
СОДЕРЖАНИЕ
Введение 6
Лабораторная работа 1 Дискретные распределения. 7
Краткие теоретические сведения. 7
Задания для выполнения. 16
Лабораторная работа 2 Основные модели теоретических распределений (Statistica 6) 18
Краткие теоретические сведения. 18
Задания для выполнения. 25
Лабораторная работа 3 Распределение параметров выборки. 26
Краткие теоретические сведения. 26
Задания для выполнения. 30
Лабораторная работа 4 Разнообразие значений признака (MS Excel) 31
Краткие теоретические сведения. 31
Задания для выполнения. 40
Лабораторная работа 5 Разнообразие значений признака (Statistica 6) 41
Краткие теоретические сведения. 41
Задания для выполнения. 48
Лабораторная работа 6 Парная корреляция (MS Excel) 49
Краткие теоретические сведения. 49
Задания для выполнения. 55
Лабораторная работа 7 Парная корреляция (Statistica 6) 57
Краткие теоретические сведения. 57
Задания для выполнения. 61
Лабораторная работа 8 Частная и множественная линейные корреляции и регрессия (Statistica 6) 62
Краткие теоретические сведения. 62
Задания для выполнения. 72
Лабораторная работа 9 Криволинейная корреляция и регрессия (MS Excel) 73
Краткие теоретические сведения. 73
Задания для выполнения. 77
Лабораторная работа 10 Криволинейная корреляция и регрессия (Statistica 6) 78
Краткие теоретические сведения. 78
Задания для выполнения. 84
Лабораторная работа 11 Однофакторный дисперсионный анализ (однофакторный комплекс в MS Excel) 85
Краткие теоретические сведения. 85
Задания для выполнения. 88
Лабораторная работа 12 Однофакторный дисперсионный анализ (однофакторный комплекс в Statistica 6) 89
Краткие теоретические сведения. 89
Задания для выполнения. 95
Лабораторная работа 13 Многофакторный дисперсионный анализ (двухфакторный комплекс в MS Excel) 96
Краткие теоретические сведения. 96
Задания для выполнения. 100
Лабораторная работа 14 Многофакторный дисперсионный анализ (многофакторный комплекс в Statistica 6) 101
Краткие теоретические сведения. 101
Задания для выполнения. 109
Лабораторная работа 15 Классификация (дискриминантный анализ в Statistica 6) 110
Краткие теоретические сведения. 110
Задания для выполнения. 119
Лабораторная работа 16 Классификация (кластерный анализ в Statistica 6) 120
Краткие теоретические сведения. 120
Задания для выполнения. 136
Литература 137
Приложение А (обязательное) 138
Приложение Б (обязательное) 139
Приложение В (обязательное) 140
Приложение Г (обязательное) 141
Приложение Д (обязательное) 142
Приложение Е (обязательное) 144
Приложение Ж (обязательное) 146
Приложение И (обязательное) 147
Введение
Некоторые биологические вопросы не могут быть решены без применения специальных математических методов. К таким вопросам относятся: сравнение выборочных групп по изучаемым показателям и определение достоверности результатов такого сравнения с заданной вероятностью безошибочных прогнозов, определение достаточной численности подопытных объектов, измерение силы влияния различных факторов на биологические процессы и явления и т. д. Современный этап развития науки характеризуется широким применением средств вычислительной техники. Применительно к современным персональным компьютерам, в арсенале математической обработки информации пользователем существует огромное количество программных продуктов. Среди них важное место занимают табличный процессор MS Excel и программа Statistica 6.0 для статистического анализа данных в среде WINDOWS.
Целью лабораторного практикума является ознакомление с указанными программами, в которых материал расположен таким образом, что пользователь может повторить все описанные действия на своем компьютере. Самостоятельная работа в форме упражнений и задач позволит углубить понимание разбираемых примеров. Ранее каждый шаг исследований, начиная от представления данных, перевода их в нужный формат, проверки, группировки, сортировки, графической интерпретации, подготовки программ обработки до просмотра результатов, был трудной задачей. Теперь достаточно двух-трех щелчков мыши, чтобы огромные объемы данных чрезвычайно быстро преобразовались, обработались и появились на экране в виде графиков, диаграмм и таблиц.
На простых и доступных примерах, взятых из различных сфер жизни, показаны возможности этих систем по статистической обработке данных.
В основу лабораторного практикума положены материалы, опубликованные в работах (1–14) и адаптированы к современным версиям табличного процессора MS Excel и пакета статистического анализа Statistica 6.0.
Лабораторный практикум может быть адресован не только студентам специальности 1-31 01 01 «Биология», но и студентам других специальностей, работающих на персональных компьютерах.
Лабораторная работа 1 Дискретные распределения
Цель работы: научиться вычислять отдельные биноминальные вероятности и суммировать их далее по определенному множеству целых чисел на вероятностном калькуляторе в Statistica 6.
Краткие теоретические сведения
Классический подход к определению вероятностей событий лежит в основе теории анализа случайных событий и теоретических (модельных) распределений исходов испытаний. В свою очередь, теория математического анализа случайных событий и модели распределений исходов испытаний являются базой статистических методов, в частности, базой статистических заключений.
Дискретно варьирующие признаки, распределяются так, что вероятные численности их появления могут быть найдены по формуле бинома Ньютона:
,
где n – число независимых исходов в одном испытании; р – вероятность благоприятного исхода одного случая; q – вероятность неблагоприятного исхода; N – общее число испытаний (исходов).
Когда вероятности альтернатив неравны, т. е. р ≠ q, биноминальное распределение асимметрично. При очень малой вероятности ожидаемого события, исчисляемой сотыми или тысячными долями единицы, по сравнению с вероятностью q противоположного события распределение вероятности или частоты таких событий описывается формулой Пуассона:
,
В этом выражении m – частота ожидаемого события в n испытаниях, е = 2,7183; параметр λ = nр равен математическому ожиданию или наиболее вероятной частоте события , а также дисперсии.
Не нашли, что искали? Воспользуйтесь поиском по сайту:
©2015 - 2024 stydopedia.ru Все материалы защищены законодательством РФ.
|