Биометрия негіздері

Мазмұны


Кіріспе ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ...3
1 Генетикалық және зооветеринарлық зерттеулер
жүйесіндегі биометрия мақсаттары мен әдістері ... ... ... ... ...5
2 Вариацияланатын мәндердің статистикалық талдауы ... .12
3 Статистикалық өзара байланыс пен олардың
шамасын есептеу әдістері ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... .26
4 Дисперсиялық талдау ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ...31
5 Ұрпаққа берілу қасиеті мен қайталанудың статистикалық
талдауы ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ..35
6 Популяцияның генетикалық құрылымы және
оның өзгерістріне талдау ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... . 42
7 Инбридинг. Гомозиготаның коэффициентін есептеу ... ... .. 46 8 Асылтұқымды құдылықты анықтау әдістемесі ... ... ... ... ... 47
9 Биометрикалық есептеулерді зоотехникалық
және ветеринарлық тәжірибе үлгісінде жүргізу ... ... ... ... ... .49
Әдебиеттер ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ..
        
        Қазақстан Республикасының білім және ғылым министрлігі
Т.К. Бексеитов, А.А.Темиржанова, М. Е. Жагипарова
БИОМЕТРИЯ НЕГІЗДЕРІ
«Зоотехния» мамандығы ... ... ... 57.087.1 ... ... ... ПМУ Ғылыми кеңесінің ұсынуымен
Рецензент:
ауыл шаруашылық ғылымдарының кандидаты, ... ... ... Т.К. ... ... М.Е. Жагипарова.
Биометрия негіздері: «Зоотехния» мамандығы
студенттеріне
арналған оқу құралы.-
Павлодар, 2007. 73 б.
Әдістемеде мал шаруашылығында негізгі биометриялық ... ... ... ... әдістері, өндірушілердің селекциялық
индекстері және стандартты мәндердің математикалық кестесі берілген.
УДК 57.087.1 ... ... ... Т.К., ... А.А., М.Е. Жагипарова 2007
© С. Торайғыров
атындағы Павлодар
мемлекеттік университеті, 2007
Мазмұны
Кіріспе
............................................................................
...........3
1 Генетикалық және зооветеринарлық зерттеулер
жүйесіндегі биометрия ... мен ... ... ... ... талдауы.....12
3 Статистикалық ... ... пен ... ... ... ... берілу қасиеті мен қайталанудың статистикалық
талдауы.....................................................................
.................35
6 Популяцияның генетикалық ... ... ... 42
7 ... ... ... ... 46 8
Асылтұқымды құдылықты анықтау әдістемесі ....................47
9 Биометрикалық есептеулерді зоотехникалық
және ... ... ... мен мал дәрігерінің шығармашылық жұмысында, тәжірибелі
зерттеулер өткізу мен ... ... ... ... орын
алады. Ол үшін математикалық ... және жай ... ... мал дәрігерлік зерттеулер өткізгенде
ғылыми - зерттеу институттарында, ... ... ... өзін ... ... ... құбылыстарды анықтау
қажеттілігі туындайды. Болжаулар мен ғылыми диагноздердің ... ... ... ... ... мен емдеу,
азықтандыру жаңа ... ... ... ... ... берілген ... мен ... ... ... ... ... ... етеді.
Көптеген теориялық және қолданбалы тәжірбиелік зоотехникалық және
малдәрігерлік жұмыстардағыдай, ... ... ... ... ... ... ... Әрбір ғылымның ... сол ... ... ... ... қаншалықты
қолданылатына қарап бағалуға болады (К. Маркс бойынша).
Биометрия - ғылымының әдістерін ... ... ... ... және зоотехния мен ветеринарияда математикалық
статистикалық , ықтимал теория ... мен ... ... ... ... мен ... жаңа ... құбылыстарын
анықтауға мүмкіншілік жасайды. Математикалық ... ... бар ... ... ... жеке ... малдардың
деректерін дәл және айқын белгілейміз.
Биометрикалық ... ... мал ... мамандары мен
жұмыскерлері, сондай – ақ, жоғары оқу орын студенттері мен аспиранттары,
оқытушылары пайдаланады.
Қазіргі ... ... ... ... іргелі болжамдар
бар, бірақта оларға ... ... ...... ... ол студенттердің жеке ... ... ... мен ... ... жасайды.
Әдістемелік ұсыныстарда биометрикалық мәндердің ... ... ... ... ... техникасы мен пайдалану
саласы қарастырылады. Биометриялық есептердің ... ... және мал ... ... ... ... ... нәтижелерімен байқалады.
Мұнда, сондай – ақ, ЭВМ - СМ – 2М ... ... ... іске ... ... келтірілген.
1 Генетикалық және зооветеринарлық зерттеулер жүйесіндегі биометрия
мақсаттары мен әдістері
1.1 ... ... ... ... қалаушылар болып А. Кетлэ, Ф. ... ... ... ... ... ... орта мәндер түсінігін ... ... ... және қазіргі статистика негізін қалады.
Ф. Галатон регресия заңын ... Ол ілім ... ... ... ... ... тұқым коэффициенті аталып,
тұқымда еркін шағылысатын популяциясы бар.
К. Пирсонның философиялық ... ... ... болып,
бірақ та, математикалық – статистикалық саласында орташа ... ... ... ... хи – ... ... тура ... қисық сызықты корреляция генетикалы – ... ... – ақ, ... ... мен ... саласында кеңінен
пайдаланылады.
Ықтималдық теориясының ... ... ұлы ... және ... ... ... үлкен маңызға
ие.
Дат ғалымы В. Л. Иогансен генетикалық талдама жасаудың әдістемелік
негізін салды: таза ... ... ... мен жасанды
шағылысу.
Г.Харди (Ұлы британия) және А. ... ... ... ... негізін қалады.
В. Госсет ( лақап аты Стъюдент) шағын таңдау ... ... ... ... ... ... Р. А. ... талдау әдісін ұсынды.
Ю. А. Филипченко Мендель ... ... ... ... талдауларда пайдаланатын бірқатар математикалық формулалар
ұсынды.
С. С. ... ... ... математикалық
әдістерді орнықтырудағы еңбегі зор.
Соңғы ... ... елде және шет ... ... бойынша:
П. Ф. Рокицкийдің «Биологиялық статистика» және ... ... Д. У. ... ... мен ... зерттеулерінде
пайдаланылатын статистикалық әдістері»; Н.А. ... ... үшін ... ... ... Е. К. ... ... биометрия», Д. С. Фолкердің « Генетикаға сандық
белгілерді ... Г. Ф. ... ... және ... бірқатар
кітаптар мен оқулықтары баспадан ... ... ... ... ... ... зерттелетін кездейсоқ жайлармен байланысты.
Зерттелетін құбылыстарға статистикалық көзқараспен ... үшін ... ... түсініктері мен әдістерімен танысу қажет.
Тәжірибе – бақылау кезіңде тіркеуге ... ... ... ... іске аспайтын) процессі. Тәжірбие барысына әсер
ететін,белгілі, ... бар ... ... ... ... деп ... Осы ... болуы мүмкін
оқиғалар ... деп ... ... ... ... ... бірге - сынақты құрайды.
Белгілі жағдайда міндетті түрде ... ... ( ... ... ... ал ... - ... емес деп аталады; ал туындайтын, бірақ
та туындамауы мүмкіндер – кездейсоқтық деп ...... бір ... ... болу ... ... ... ол шексіз сан есебінен ... ... ... бірлікке мүмкін болмайтын нольге тең.
Егер, тәжірбиеде бір жайдың ... ... ... ... ... ... онда олар ... емес, басқадай жағдайда ... ... ... ... формасы және осымен бірге ол
қажеттікті толықтырушы.
Объективті кездейсоқтық туралы диалектиканың ... ... ... ретінде табиғи құбылыстардың заңдылығын, оның
ішінде ... пен ... ... ... ... дұрыс бағалауға мүмкіншілік береді.
Статистикалық заңдылықтар жеке жайлардың пайда болуы, сондай – ақ,
жеке ... өз ... ... болуын айқындауға мүмкіндік бермейді.
Статистикалық ... ... ... олар ... ... мен ... қасиеттер бірлігін көруге көмек етеді.
Статистикалық генетикадағы ... ... ... ... ықтималдық теориясы ... ... ... ... үшін ... осы ... ... негізін
құрайды.
1.3 Статистикалық жиынтық, оның ... ... ... – ол тірі ... ... ... ... Вариациялық статистика әдістері көмегімен ол өзгергіштік ... ... ... ... нысандары болып малдар саналады, олардың
өзгеруі мен ... ... ... ... пен ... қуалау заңдылығы көп санды даналардан алынған
массалық ... ...... айырмашылықты және де көптеген белгілер бойынша сәйкес
жекелей ... әр ... ... ... ... ол ... және
таңдамалы боп бөлінеді.
Негізгі жиынтық дербестік құрап, ол ... ... ... ... ... көзқарасынан олардың ... ... бар ... ... ... жиынтығы, толығымен
тұқым немесе осы аймақ).
Бірақ, бар малды зерттеу, ... ... ... ... ... ... ... емес, өйткені ол көптеген шығын мен ... ... ... негізгі жиынтықтың дербес бөлігін зерттейді
( тәжірибеге ... ... ( ... – ол ... өткізу үшін негізгі
жиынтықтан кейдесоқ таңдау әдісімен бөлінеді. ... ... ... ... негізгі жиынтықты сипаттайды. Таңдамалы ... ... ... анықтау үшін оның негізгі ережелерін ескеру
керек:
- таңдау толығымен тұлғалы ... ... ... ... ... ... ... саны болуы керек;
- таңдау объективті болуы керек, яғни оның ... ... ... ... ... ... ... таңдау сапалы біркелкі болуы керек ( тәжірибе бөлінген ... ... ... ... ... және ... көлемдері бойынша аз санды 30 дербестіктен құралған және көп
санды боп бөлінеді.
Жеке дербес белгінің ... ... ... деп атайды ( лат.
Varians). Тірі жануардың қасиеті мен ... ... ... ... Белгісіз жүйесіз ( зерттеудегі) бақылаудағы алынған
вариант ... ... ( ... ... ( рет) деп ... өсу ... ... ( немесе құлдырау, азаю)
ранжирлеу деп ... ... рет, ... ... мәнінен
тәуелді, ол вариациялық рет, қатар деп аталады.
Биологиялық ... ... ... бір ... ... басқа белгілердің ... ... ... ... ... орташа мәнін, корреляция деп атайды.
Биологиялық ... егер олар есеп пен ... ... ... мәнін алса; орташа арифметикалық, орташа квадраттық,
өзгергіштік коэффициенті, ... ... және ... ... ... ... – ақ, олардың вариациялау
ерекшеліктері, өзара ... мен ... ... ... ... ... ( 1 кесте)
Кесте 1
|Символдар | |
| ... ... |
| | |
| | |
| | ... ... ... ... | ... |басшылықтағы және басқа| |
| ... | |
|1 |2 |3 |
|v |V, X, x, y, a ... ... |
| | ... ... |
| | ... |
|N |N, n ... |
| | ... |
| | ... саны |
|n |n ... |
| | ... ... X |Max V ... ... V |Min V ... және |
| | ... мәні ... |Lim ... өзгергіштік|
| | ... |
1 ... ... 1 | 2 | 3 |
|i |k ... аралық өлшем |
|P |f ... |
| | ... ... |
| | ... ... |A ... ... сандық |
| | ... |
| | ... ... |
| | ... |
| | ... ... |
|b |b ... ... |
| | ... |
| | ... ... |
| | ... арифметикалық |
| | ... |
| | ... |
| | ... |
| | ... |
|C | ... ... |
| | ... квадраттық |
| | ... |
|S |S ... ... |
| | ... ... |
| | ... ( ... |
| | ... ... ... |CV, ... |
| | ... |
| | ...... |
| | ... ... |
|m |m ... ... |
| | |( ... |
| | ... |
1 ... ... 1 | 2 | 3 |
|d |d |Екі орта ... |
| | ... |
|t |t ... ... |
| | ... |
| | ... |
| | ... |
|F |F ... ... |
| | ... |
| | ... |
| | ... |
|P |P,B ... |
| | ... ... |
| | ... |
|r |r ... |
| | ... |
|R |R ... ... | ... ( ... |
| | |Хи – ... ( |
| | ... ... |
|E |E ... ... |
| | ... ... сан |
|O |O ... ... |
| | ... сан |
| | ... ... |
| | ... |
1 ... ... 1 | 2 | 3 |
| | ... корреляция |
| | ... |
| | ... ... |
| | ... |
| | | ... |
| | ... |
| | | ... |
| | ... |
| | ... ... |
1.4 Биологиялық белгілер және оларды ... ... мен оның ... ... ... ... статистикалық
жиынтықты құрау нақты белгілер бойынша ... олар ... және ... ... көрсетіп дербес арасында айырмашылық пен
салыстыруға мүмкіншілік етеді.
Өзінің табиғи тұқым ... ... және ... ... ол ... және ... ( ... бөлінеді.
Сапалық белгілер, заң бойынша, көп ... іс - ... ( ... альтернативті сызба бойынша ... ... ... түр – ... дене ... ... ... мен басқалардың дәмі ... ... ... ... өңдеуде малдардың ранжирлік
ретте орын алу көрсететін сан ... ( ... ... – ол ... ... мен ... мәні ... және санмен өрнектелді. Өз ... олар ... ... боп ... ... санау жолмен ескеріліп дискретті ... ... мәні тек қана ... ... ... (мы
салы, тауықтардың жұмыртқалағыштығы, ана торайлардың көп ... ... ... ... және олардың мәні ... яғни ... және ... ... ( ... сүт ... тірі ... т.б. ).
Мөлшерлі белгілер, заң бойынша, полигонды тұқым ... ... және ... өзгереді ( ... бір ... ... бір ... іс – ... ... ... мәндердің статистикалық талдауы
2.1 Статистикалық топтасудың негіздері
Өткізілген зерттеулер ... есеп ... ... ... ... ... журналдарға жазылып,
белгілі бір талдауға түсіп, статистикалық бақылауға ... ... үшін ... ... ... жүйеге келтіріп, өңдеу қажет.
Бақылдаудан алынған материал ... ... ... бақылауға алады. Логикалық бақылау деректердің мәндік
келісімімен бақылауға түседі, ол ... ... ... ... 18 см тең ... ол оның сәйкестікке жатпайды).
Арифметикалық бақылау жекелей ... ... ... ... ... ... оқу шаруашылығында 970 сиыр
бар, ал бір ірі қара мал 870 бас. ... ... ... аспайтындықтан, бұл
әрине қателік болып есептеледі.
Зерттеу процесінде жинақталған ... ... ... ... ... ... ... береді.Бірақ та, материал
бойынша ... ... ... бермейді. Осы процестер мен
құбылыстардың айқындалу заңдылығын тек қана белгілі ... ... ... Ол ... арқылы шешіледі.
Бірліктерді топқа қосу әр жеке жағдайда ... ... ... ... ... сол ... басқадай белгі жатады. Мысалы,
сиырлар тобынын сүттілігі бойынша, сүт ... ... тірі ... жасы және т.б. ... ... болады.
Топтастыру процесінде вариациялық рет ( қатарлар) құрылады. Рет
(қатар) үш түрлі ... қана ... ... ... ... ... ... қатары ( өнімділік, жас, т.б.).
Мәтіндік жазбада тіркелетін ... ... ... ... ... ... ... жақындығы (тұқымдық құрамы, жыныстық жас ... типі және т.б.) ... ... ... емес әріп көмегімен
жазылады.
-географиялық ... ... ... ... ... қатар топтасуды кластар бойынша ... ... ол ... ... ... көрсетіп, статистикалық шама
қатарын есептейді. Вариация қатарын құру үшін ... ... ... ... варианттан артық болады.
Вариациялық қатардың мысалы ретінде сиырлар табынын ... ... бөлу ... (2 ... 2
|W - ... |Р - ... ... ... | |
| ... ... |
|2000 дейін |4 ... – 2500 |21 ... – 3000 |33 ... – 3500 |58 ... – 4000 |37 ... – 4500 |19 ... – 5000 |5 ... – 5500 |6 ... – және одан |2 ... | |
Σ ... ... ... ... ... құру
тәртібі және оның талдауы 9.2. п. келтірілген.
Вариациялық ... ... ... бөлу ... ... графикалық өрнектеуге болады.
Сурет 1
1 суретте жалпы ... ... ... ... ... ... ... сызықпен – бөлу полигоны
берілген.Гистограмманың сатылығы мен ... ... ... ... ... ... вариантының аздаған мөлшерімен түсіндіріледі.
Егер бақылау саны үлкен ... ... ... бағу сипатта
болып ол теориялық түрге айналып, бас ... ... ... ... ... ... пен түрі ... ... еске ... ... ... ... ... пайдалана, М орташа арифметикалық
және орташа квадраттық ... ... ... ... ... ... мен ... есептеу әдістері
Зерттелетін белгінің ... ... ... ... көрсеткіш болып орташа арифметика боп ... Ол ... жиын ... ... ... және ... құбылыстарды
көрсетіп, оның құрамын толығымен өрнектейді. Орташа шамада ... ... ... ... ... орташаның бірнеше ... ... ... ... ... ... ... квадраттық,
орташа гармониялық, орташа параметрлік емес, мода, ... және ... ... арифметикалықты есептеу М
М- ні вариантты бар ... ... ... есептейді.
онан соң жиынды варианттар мөлшеріне бөледі:
=
М – ... ... ... ... - ... ... ... - таңдау көлемі ( вариант мөлшері)
мысалы,егер сүттілік жекелік 12,3; 10,7; 9,5; 14,5; 13,5; 15,0 ... ... алты ... ... ... ... анықтау қажет
= = = кг
Есеп техникасы ... ... ... ... ... ... санның мөлшерін шығаруға тиімді. ... ... ... және ... ... қосу ... соқса, онда
вариациялық қатарды құру арқылы есептеудің айналма ... ... ... ... аздап төмендеу есебінен, есептеу жұмысы
біршама жеңілденеді. Есептеудің екі ... ... ... М –
көбейту және жинақтау.
ЭВМ пайдалану есебінен және әр түрлі ... ... үшін ... есептеу техникасы 1, 2, 3 алгоритмдерді және
« БОИ» бағдарламасының 0І режимінде көрсетілген.
2.2.2 М - ... ... ... ... ... ... жиынтықты орташа арифметикалықтың
орталанған нәтижелерін көрсетіп мына формула бойынша есептеледі
мұнда - ... ... ... ... ... Мжое – есептегенде бір топтағы малдар үшін, онда екі белгі
еске алынады ( ... ... сүт майы ... ... ... ... ... орта майлылығымен еске алынады), мына ... V – ... ... Р - ... орталанған математикалық
салмағы.
Мысалы, лактациядағы 10 ай ішіндегі ... ... ... майлылығын есептеу 3 ... ... ... мүмкін.
Кесте 3
|Лактац. айлар ... топ 10 10 12 13 13 13 13 13 13 17 ... ... ... ... ... ... анықтау
үшін орташа квадраттық ... ... ... ауытқу (сигма), әр орташа вариант осы қатарда
орташа арифметикалық, жиынтық осы ... ... ... Сигманың мәні артқан сайын, оның өзгергіштігі ... ... ... ... бірлікпен өлшенеді.
Сигманы есептеп шығару бойынша көптеген әдістер бар, олардың ... ... ... ... Осы және ... формуланы
пайдалану тек қана есептердің техникалық қолайлығымен белгіленеді. Бар
формулалардың негізіне ... ... ... ... таңдауларда сигманы тікелей әдіспен есептеуге ... ... ... С – дисперсия ауытқу квадраттарынң жиыны, яғни әр вариант
пен ... ... ... ... ... ... дәрежесінің саны ( бірсіз таңдау саны). Мысалы, үш
бас мөлшердегі бойынша 3,0; 4,0 және 5,0 % ... ... ... есептеледі:
| 3,0 4,0 5,0 |
| |
| 9,0 16,0 25,0 |
| |
; ... ... ... ... ... ... ... таңдауларда сигманы осылайша машинасыз өңдеуде есептеу
қиынға ... Бұл ... ... ... ... әдіспен мына формулаға келтіреміз
( көбейту ...... ... ...... 3)
Сигма, топтағы белгінің әр ... ... ... ... ... ... ... боп, мына ережелермен
анықталады:
шегінде жиынтықтың бар варианттары бар ( ... 99,7 ... ... ... 3 ... ... ... сапасын арифметикалық орташа ауытқуын мына ... ... р – осы ... бар ... ... - осы белгісі жоқ дербес үлесі.
Мысалы, ... ... ... 570 бас қара ... оның ... ... көрсеткіші бойынша сұр түсті есептеу керек.
Бар мал басы N = 570 + 150 = 720 ... ; ... ... ... ... биометриялық көрсеткіштерді құру
үшін пайдаланылады: вариация коэффицентің, репрезентативтік қателік ... ... мен ... ... ... талдау
элементтерінде. Абсолюттік шамада өрнектелетін ... ... әр ... ... ... ... ... бағалануын қамтамассыз етпейді.
Мысалы, 4 кесте ... ... ... ... ... ... оның қайсысы аса біркелкі және ... ... ... ... тобы |Белгі |n | |
|1 ... ... ... |93 | |
| |см | | |
|2 ... ... бас |137 | |
|3 ... |Сүттегі |75 | |
| ... ... | |
| |% | | ... жағдайларда вариацияның коэффициенті ... ... ... ... пайызын өрнектейді және мына формула
бойынша ... көп ... онда ... ... ... ... өзгергіштікті бөледі, әлсіз - орташа -
Біздің мысал үшін анықтап
1) ;
2) ;
3) ... ... ... ... ... аса көп ... ... тобын көптөлдігі – аса көп өзгергіштікті деп тұжырымдаймыз.
Сигма мен әртүрліктің көрсеткіштері боп санадып, ... ... ... ... ... ... ... алатын болсақ, онда малдар
шектеулі ауытқумен ... ол ... ... осы ... ауытқуда сигма үлесі айқын көрінеді
Шектеулі ауытқу селекциялық және мал ... ... ... ... ... сапасы бойынша бағалағанда, малдардың
денсаулығын түзеуінде және т.б. ... бір ... екі ... ... ... лактацияда
біріншісі - 3600 кг, ал екіншісі – 4700 кг сүт ... ... ... ... ... болмайды, өйткені ол ... жасы ... ... үшін және ... ... және ... туатын
сиырларды есептеу керек. Келесі деректер ... деп ... кг, кг, ... ... ... орташадан өз тобы бойынша +2 ... ал ... сиыр + 1,7 ... ғана алып ... ... ... сиыр жоғары сүт ... ... ... артық
береді.
Мал дәрігерлік практикада ... ... ... ... сау ... қан ... ... ақуыз 6,52%, ал ауруларда –
4,52%. Ауытқудың негізгі шамасын біле ... ... ... ... ... ... ауру дара осы белгі бойынша ... сау ... ... ... болады.
2.4 Статистикалық ағаттықтар мен таңдау көрсеткіштерінің анықтығын
бағалау
Статистикалық ағаттықтар таңдаудағы алынған ... ... ... ... көрсетеді. Ол әрбір таңдау басты
жиынтықта, бөлігі болып, оның қасиетін толығымен ... ... ... белгілі дәлдігі мен анық беріктігі сәйкес
бас жиынтықтағы ... ... деп ... Ол ... бар жиынтығы тек қана оның ... ... ... ... ... болған сайын, статистикалық ағаттық
аз болады. Нақты орташа таңдау М теориялық орташа бас ... ... ... ауытқиды. Репрезентативтік ағаттың орташа
таңдауды мына формула бойынша ... ... ... үшін ... ... ... әрі ... ағаттығын биометриялық есептеу ... ... ... мен бас ... сенімдік шегін
анықтауға мүмкіншілік береді.
Бас параметрдің ... ... ... шеткі мәнді
шектеуде болып, сенімдік шек деп ... ... ... ... ... ... ағаттығын m біле отырып, анықтықты ... және дәл оның ... ... М бас ... анықтауға
болады.Таңдаудың арифметикалық орташасы бас ... ... ... 95 % ... 1,96 m болатынын
дәлелдеді. 95 % көрсеткіші пайызбен ... ал ... ... ... деп ... ( р = 0,95) және ... ... ықтималына
көрсетеді. Зоотехния мен мал дәрігерлігінде үш ... ... ; ; ... ... ... ... ... болады, ; және .
Шаманың статистикалық ... мен анық ... біле ... анықтығы қаншама екенін анықтауға ... ... ... ... ... ... бас жиынтықтың нақты
деректеріне сәйкес ... ... ... ... ... ... ... анықтық көрсеткіші болып
анықтық критерий мен ... ... ... саналады.
Арифметикалық орташа немесе орташа екі топ ... ... ... ... яғни оның ... бір мөлшері ағаттықтағы
бірнеше есе артып, сенімдік шегі ... ... Ол шама ... тәуелді болып, оның Стъюдент кестесі бойынша ... ... ... ... бағалау үшін жалпы ... үш ... ... одан бас ... ... ...
арасында болады. Анықтық критерий мына формула ... ... ... зерттеулерінде таңдамалы топтар арасындағы айырмашылық,
бас параметрлердің арасындағы белгіге сәйкес ... ... ... ... ... ... тұжырымы жалпыланып, сәйкес бас
жиынтыққа ауыстырылады.
1 ... ... ... 10 ... мен 10 ... ... биіктігі
айырмашылығы анық па екенін білу керек. Өлшем өткізу үшін 10 ... 10 ... ... таңдау әдісімен жүргізді. Биометриялық
өңдеу нәтижелері бойынша ... ... ... ♂ = 10 ... ♀ = 10 ... ... стандартты мәндерімен салыстыра гарфа
бойынша
мұнда және Ол ... ... ... анықтық пен ықтимал ... кем ... яғни ... белгіленген
көрсеткіштен артық. Ол зерттеулерді ... ... 100 деп 95 ... ... ... ... анықтығын анықтағанда осы әдістемемен
басқарады.
2 мысал. Шошқалардың орташа көп ... ... ... ... бас) бас, ал ... бас, ... есептеп, оны кесте мәнімен салыстырып, графа ... ; ; ... ... ... ... бас ... ... жақындайды, яғни
табындағы бар шошқалар көрсеткішіне сәйкес ... ... және ... ... ... сәйкестік
критерий
Зоотехникалық және мал ... ... ... ... жиілікті немесе күтілетін ... ... ... ... ... ... ... нәтижелерін нақты бағалауға тура келеді. ... мен ... ... ... хи – квадрат ... ... хи- ... ... салыстырмалы таңдаулардың
арасында анықтық ... ... ... Н0 ... принципінде негізделген. Нольдік гипотезаны ... ... ... ... керек сәйкестік критерийі
гибридологиялық ... ... ... ... ... және ... ... тиімділігін бағалағанда
пайдаланылады. Осы әдіс аса ... ... ол 20 ... кем ... мөлшерінде пайдалануға келеді. Хи - квадрат ... мына ... ...... ... ... – теориялық күтілетін тұлғалар саны;
- егер N ; және ... ... аз ... ... түзетуі.
Теориялық күтілетін жиілікті Е анықтау үшін арнайы ... ... 9.4. ... Х2 ... ... ... ... салыстырып және
егер ол одан асқан болса, онда ... ... ...... ... ... ... инфекциялық ауруында препараттың профилактикалық
іс – ... ... ... қажет. 35 басты ... ... алды ( ... ... ал 50 бас ... алмады ( бақылау
тобы). Тәжірибе тобында 10 бас ... ал 25 бас сау ... ... 20 бас ... ал 30 бас сау ... ... - препараттың іс – қимылы әсер ... Оны ... ... ... ... ... ... өзара байланыс пен олардың шамасын ... ... ... коэффициенті
Бір белгінің мәні бір ғана емес ... әр ... ... келіп, орташа шама өз маңында вариацияланғанда ... ... ... ... сипаттайды. Айнымалы х және у
арасындағы осындай байланыс ... деп ... ... ... ... ... және оның
салмағымен байқалатын ... ... ... ... ... тірі салмақты болуы ... Тек қана ... ... яғни ... ... ... ... осы
белгілер арасындағы қатаң ... ... өз ... ... ... ... ... онда
бір белгінің ұлғаюына ( азаюына) сәйкес басқасы ... ... ... бір ... ... оған ... ... азаяды.
Белгілер арасында байланыс ... боп ... ... ол 0 – ден 1 – ге ... ... , орташа және әлсіз корреляция деп бөледі.
Корреляцияның мақсаттылығы мен ... мәні ... ... ... мәні бар. ... біреуі бойынша
іріктеуді қамтамассыз ... ... ... ... ... ... өзгеруі мен жағдайын еске алу ... ... ... ... сүт ... ...... коэффициентін есептеу үшін аз ... және ... ... кіші және ... ... үшін ... көптеген жұмыс формулалары ... Көп ... ЭВМ ... ... ... ... үшін корреляция торын құру бойынша ... ... және мына ... ... ... ... 9.6. п. келтірілген.
Аз санды іріктеу үшін аса ... ... ... ... ... пайдаланылады:
және ( 5 алгоритм)
3.2 Генетикалық ... ... ... ... ... ... екіншелей белгілердің өзгеруін көрсетеді. Корреляция
белгілер ... әр ... ... Белгілер тұқым қуалау
факторларымен плейотроптық және ... ... ... ... ... ... ал олардың байланысы сыртқы ... ... ... және орталықтағы шамасы мен сондай – ақ,
бағыты бойынша біркелкі болмауы мүмкін. ... ... ... ... селекция тиімділігі көрсеткіші ... ... ... ... ... ... ... маңызды.
Генетикалық корреляцияның коэффициентін туыс тұлғаларда ... ... ... ... ... корреляция коэффициентін есептеудің бәр әдісін 1943
жылы Л.Н. Хейзель ... ... ... ... үшін мына ... ... осы ... коэффициенттер алымында ... ... онда ол ... ... алынбайды. Егер алымда бір ... ал ... « ... болса, онда мына формула пайдаланылады
Егер бөлімінде бір немесе ... ... қос ... болса, онда осы формуларды пайдалануға болмайды.
Балалары мен ... бір ... ... ... ... ... яғни ХД және Хм ( УД және УМ), ол генотиптің орталап қатты
өзара іс – ... ... ... ... ... малдарды іріктегенде бір белгінің
екінші белгіге ... ... ... ... ... ... ... қуалауында аса тиімді,
мұнда ол генотипті ... ... ... ... ... ... тәртібі 9.7. келтіріледі.
3.3 Альтернативті белгілер үшін ... ... және мал ... ... жиі ... ... ... сондай – ақ, сапасын өлшеу өткізіледі.
Ол, заңға сәйкес альтернативті ( қарама – қайшы)белгілер. ... ... сұр ... ... және ... қоңдылық, ауру немесе ... мен ... Юла төрт ... ... ... формуласын ұсынды:
мұнда
корреляция торныдағы әр жасуша жиілігі.
Альтернативті белгілер үшін ... ... ... 9.8. п. ... ... корреляция коэффииценті(параметрлік емес корреляция)
Малдардың топтар белгілері ... ... ... мен корреляция коэффициенттерін статистикалық шама ... ... ол ... ... иемденеді. Олардың шама
анықтылығы репрезентативтік ағаттық көмегімен ... ... ... келесі формула бойынша
есептейді:
Көп санды ... ... ... үшін (n ...
аз санды іріктеу үшін (n АҚИ ≥0,4 ... ... ... АҚИ ≥0 ... ... >0 ... |
9 ... есептеулерді зоотехникалық және ветеринарлық тәжірибе
үлгісінде жүргізу
9.1 Алгоритм І. Есептеу: М, , cv, m, tm, td ... ... ... ... негіздеуге қажет.
Мысал. «Прогресс» шаруа қожалығында шошқаларды бірнеше тұқымға ... ірі ақ, ... ... дала ... ... 87 ... – ірі ... 26 дюрок, 18 ландрас, 7 украиндық дала тегі. Әр ... ... ... ... ... ... ... ірілік, сүттілік
көрсеткіштеріне байланысты. Сонымен қоса ... ... бар. ... ... ... ... деңгейін анықтау үшін, аталмыш тұқым
өнімділік көрсеткіші ыңғайында бағдарлау жүргізіп, есептеулер жүргізіледі.
Іріктеуді 5 ... ... ... өткізу сызбасы және есептеу алгоритмі
шошқа жатырларында келесі ыңғайда белең алады
бас.
бас.
бас. ... ... ... Р>0,999 ... = n1 + n2 – 2 = 5 + 5 -2 = 8
P < 0,95 (бұл ... ... ... бойынша табамыз). Түйін: шошқа
жатырының көп ұрықты болып келуі ірі ақ ... 11,8 ... ... ... ... 2,4 ... көбірек. Ірі ақ тұқым өнімділік көрсеткішіне
қарай бір текті болып есептелінеді: CV = 20,2%, ал ... тобы ... ... CV = 27,7%. Іріктеу жиынтығы мақсатты түрде көп ахуалға әсер
етеді, яғни алынған деректер көп маңызды жайлардың қыр – ... ... ... ... ... ... де жүргізілу барысында көп
ахуал ғылыми тұрғыда сарапталынып, біраз жайлардың ашылуына жол береді. ... ... ... ... көп ... бар ... де ... барысында айқындалды.
9.2 Алгоритм 2. М және мәндерін қарастыру құрылымдық жолды
таңдау барысында
Мысал – ... ... ... ... ... ... 475
сиыры бар. Міндетті түрде сүттегі майлылық құрамын орташа ... ... ... сай ... ... шешу үшін ... бір бөлігін
табыннан алып, олардың көрсеткіштерінің биометрикалық параметрлері белгілі
реттілікпен орын ... ... ... май ... ... 3,29 3,67 3,70 4,23 3,99 3,88 ... 3,31 3,75 4,35 3,60 4,36 3,87 ... 3,81 3,56 3,84 4,20 4,46 4,05 ... 3,51 4,00 3,99 3,83 4,20 4,16 ... 3,89 4,14 4,25 4,15 4,00 3,67 ... 3,12 4,09 3,86 3,92 4,09 ... 3,44 3,90 4,56 4,00 3,60 ... 3,63 3,90 3,72 3,67 3,57 ... 3,98 3,93 3,93 4,04 4,00 ... 3,55 4,58 3,88 3,99 3,46 ... ... ... есептейміз n = 75 бас.
3 Минимальды және максимальды нұсқаны табамыз: min V = 3,12%; max V ... ...... ... есептейміз:
lim = max V – min V = 5,02% - 3,12% = 1,9%.
5 Кластар көлемін ... ... ... ... ... ... ... құрып, оның барлық жолдарын толтарымыз.
Кесте 12.
|W-кластар |P-жиілігі |а- |Р.а | Р.а ... |2 |-4 ... ... |6 |-3 |-16 |] ... |18 |2 |-30 |45 ... |14 |1 |-14 |60 |
| | | |=-57 |14 ... |21 |0 |0 |0 ... |9 |1 |9 |0 ... |6 |2 |12 |24 ... |2 |3 |6 |18 ... |0 |4 |-0 |0 ... |1 |5 |6 |28 |
| | | |=35 | |
| |Р=75 | ... | | |35 |27 |
7. ... ... ... ... өзгірістерді мына формула қолданылады:
,
бұнда А1 және А2 – модальды класс шегінің бірінші, екінші тобының
мәні.
8. ... ... мән ... ... ... ... мән ... Сигма өзгерісті есептеу:
.
CV, m және tm формула бойынша есептелінеді.
Аталмыш міндетті шешуге ... да ... ... ... – сомалар
амалымен. Бұл жағдай ... осы ... орын ... ... ... ... туындылар амалына қатысты.
9.3. Алгоритм 3. М және мәндерін есептеу үлкен іріктеулерде мына
тұрғыда:
Р1 және Р2 – ... және ... ... кері ... ... және q2 - ... ... ыңғайы.
1. Шамасын анықтаймыз:
.
2. Шартты орташа ыңғайдағы мәнді есептейміз:
.
3. Шартты орташа және орташа арифметикалық ... ... ... Шаманы анықтаймыз S2(ΣPa2):
.
5. Сигманы есептейміз
.
9.4. Алгоритм 4. Эмпирикалық реттеу ментеоретикалық ... ... ... хи – ... Ла-Сота вакцинасының салыстырмалы тиімділігін бағалау талап
етіледі, Н-емдеу – ... ... ... ... ... 35 басты сынақтан өткізуде барлығы Ла-Сота вакцинасын алып, 50 бас Н
вакцинасын иеленді. Тәжиребелік топта 10бас ... 25 бас сау ... ... ... 20 бас ... 30-ы сау қалды. Ла-Сота вакцинасы с
вакцинасына қарағанда тиімді деп ... ... ... жүйе Е-ні ... сау және сырқат құстарға
жүргізіледі, тәжірибелік, бақылау топтарында іске асады.
Кесте 13.
|Құстар тобы ... ... саны |Сау ... саны |Топ |
| | | ... ... | | ... |
| ... ... ... ... | |
| |(0) ... ... |лық | |
| | ... (Е)|(0) |күтілетін | |
| | | | |(Е) | ... |10 |12,35 (Е1)| 25 ... |35 ... |20 |17,65 (Е3)|30 ... |50 ... |30 |30 | | 55 |85 |
| | | |55 | | |
; ;
; .
2. ... ... ... Төрт ... ... орай ... ... көлемін табу:
.
4. λ2 = 0,73 мәнін стандартты таблицамен салыстырамыз, бұнда ... ... (6,63); ... ... ... барлық стандартты мәндерінен төмен. Осы орайда Ла-
Сота Н вакцинасынан тиімді деуіміздің жаны жоқ.
9.5. Алгоритм 5. ... ... ... , ... ... талдау.
Үлгі – мысал. Нақтылайтын мәселе: сиырларды іріктеуде сүт майлылығына
қарамай ... ... ... ... ... па? Бұл міндетті шешу ... ... ... табынынан кездейсоқ іріктеу жүргізіледі.
Өнімділік параметрлері 14-ші ... ... ... ... ... ... ... |Соя ... ... | | | | |а | ... | | | | | | |
| | | | | | | |
| | | | | | | |
| | | X | | | | | |
| Vx ... бала ... ... ... ... ... есептейміз
rx Δ ym * ry Δ xm 0,57 * (- ... = √ rx Δ xm * ry Δ ym = √ 0,47 * 0,7 = ... ... ... коэффиценті ана сиырлар сауыны мен май
құрамы арасындағы көрсеткіштерді нақтылайды. Атап өтерлігі, егер ... ... ... іске асса онда сүт ... да өзгереді.
Тамақтандыру факторлары және құрамы бұл жүйеге де елеум өзгеріс ... ... 8. ... ... үшін ... ... ... фермасында 200 бас шошқадан 100-і. Ауэски ... ... ... ... 100-і ... ... жоқ. Шаруашылық бұл
сырқат түрі ... ... ... ... ... ... ... ауырады (кесте 17).
Кесте 17
| ... ... | ... | |Σ P |
| ... ... | |
| ... | | ... |94 (Р1) |6 (Р2) |Р1 + Р2 =100 ... |7 (Р3) |93 (Р4) |Р3 + Р4 =100 ... + Р3 = 101 Р2 + Р4 = 99 П = Р1 + Р2 + Р3 + Р4 = ... ... ... ... ... және ұшырамаған
жануарлар арасында қандай ... орын ... ... ... байқауға
болады:
P1 P4 – P2 ... * ... = √ (P1 + P2) * (P3+P4) * (P1+P3) (P2+P4) = √ ... = ... ... мәні екпе ... мен ... сақталуының тығыз
қатыстылығын нақтылайды.
9.9 Алгоритм 9. Ранг корреляциясыкоэффициентін есептеу
Мысал: асыл тұқымы мал ... ... ... өгіздердің
ұрықтарының барысын тексереді. Бұл үшін жеті ... екі ... ... ... ... ... мөлшеріне қарай – ... ... ... ... ... орын ... ... |А |Б |В |
| |1 |2 |3 | | |
|V – ... ... |I,I; |I,0; | ... ... |1,0 |I,I; |I,3; |Σ V = 10,2 ... |
| | |I,3; |I,4; | | ... |0,81; |1,21; |1,0. | |Сх = Σh –H= |
| |1,21; |1,21; ... V² = 11.78 |11,64-11,56 |
| |1,0; |1,69; |1,96.| |=0,06 |
|n |3 |3 |3 |n = 9 | ... V |3,0 |3,5 |3,7 | (Σ V)² (10,2)² ... |
| | | | |H = n = ... |
| | | | |=11,56 | |
| (Σ V)² ... |4,08 |4,66 ... |Cz= ΣV²- |
|H = n | | | | ... |
| | | | | ... ... |(3:3) | | |«М» - ... ... ... |
|M = n |1,0 |1,16 |1,23 ... ... |
| | | | |= 1,13 кг |Cy= ΣV-H |
| | | | | |=11,78- |
| | | | | ... ... және ... ... нәтижелі белгі мен алынған
нәтиже ақиқат шамаларына әсерін айқындау.
Кесте 20
| | |
| ... ... |x= |z= |y= |
| ... ... ... ... ... ... ... 36.0% ... ... ... саны r= ... саны n-зертеудегі мал
саны
-корректіленген ... ... ... ... таблицалың мән Vх=2 және Uz=6
t1= 5, і-Р1 >0,95; t2= 10,9-Р >0,99; t3= 27,0-Р ... ... ... ... оның жас ... ... ... алайда алынған деректер үнемі ақиқат бола бермейді
F= 0,57 < t= 5,1, яғни ... ... ... мәні 9,5 (p>0,95)-13,3 (P>0,99)-18,5
(p>0,999)-ға сай.
Түйін нақтыланған әкелері ақиқатты түрде генотипті ... ... тері ... ... да ... бола ... өзіндік
ерекшеліктерге бөлінеді. Атап өтерлігі, бұл белгі де тұқым қуа ... ... ... ... 13 Шағын топтардағы сандық белгілердің екі ... ... ... ... ... ... ... көп ұрықты болуы
көбене-көп тектік ерекшелікпен қщса тамақтандыру жағдайларышеда ... ... ... ... ... ... үшін ... сүйініледі. Бұл тәжірибе нәтижесі 23-ші таблицада орын алған.
Кесте ... |– ірі ақ |A- ... ... А- | | ... фактор |В1 – рацион |В2 – 25% - |В1 – ... |В2 – 25% - ... ... шөпті |шөпті ұн ... ... ... ... ... | | ... |2 |2 |2 |2 ... | | | | ... ... | | | ... |10,15 |11,17 |8,11 |9,13 ... | | | | ... | | | | ... |5,10 |6,12 |6,6 |4,8 ... | | | | ... ... | | | ... | | | | ... | | | | ... ... ... 24-ші ... орын ... 24
|Көр | А факторы ... |n | | |h=|M= ... | |б/ша гра- | | | | ... | ... | | | | | |
| |А |А | | | | | |
| |А |А | | ... |1 |I | | |
| | | | | ... | | | |
|5 | | | | ... | | | ... | | | |
|4 | | | | |
| | | | | ... | | ... | | | |]55 |
| | | | | |
| | | | | ... | | |36 ... | | | |
| | | | | ... | | | ... |=1 | | ... | | | | |
| | | | | ... | | | ... | | | ... | | | | ... ... ... ... ... ... болмады. Зерттеу тағы да
көптеген мал басына жүргізіледі.
9.Стандартты мәндердің математикалық кестесі
Стьюдент критериінің стандартты мағынасы (t)
|-е| ... | t |t |t ... |t[pic|] | | | | | ... | | | | | | ... | | | | | | | ... | | | | | | | |
| ... ... ... |P≥0,999|
| |5 |9 |9 | | | | |
|1 |12,7 |63,7 |673,0 |13 |2,2 |3,0 |4,1 |
|2 |4,3 |9,9 |31,6 |14-15 |2,1 |3,0 |4,1 |
|3 |3,2 |5,8 |12,9 |16-17 |2,1 |2,9 |4,0 |
|4 |2,8 |4,6 |8,6 |18-20 |2,1 |2,9 |3,9 |
|5 |2,6 |4,0 |6,9 |21-24 |2,1 |2,8 |3,8 |
|6 |2,4 |3,7 |60 |25-26 |2,1 |2,8 |3,7 |
|7 |2,4 |3,5 |5,3 |29-30 |2,0 |2,8 |3,7 |
|8 |2,3 |3,4 |5,0 |31-34 |2,0 |2,7 |3,7 |
|9 |2,3 |3,3 |4,8 |35-42 |2,0 |2,7 |3,6 ... |2,2 |3,2 |4,6 |43-62 |2,0 |2,7 |3,5 ... |2,2 |3,1 |4,4 |63-175 |2,0 |2,6 |3,4 ... |2,2 |3,1 |4,2 |176- |2,0 |2,6 |3,3 ... ... ... ... ... ... |V |P≥0,95 |P≥0,99 |P≥0,999 |
|1 |3,8 |6,6 |10,8 |26 |38,9 |45,6 |54,1 |
|2 |6,0 |9,2 |13,8 |27 |40,1 |47,0 |55,50 |
|3 |7,8 |11,3 |16,3 |28 |41,3 |48,3 |56,9 |
|4 |9,5 |13,3 |18,5 |29 |42,6 |49,6 |58,3 |
|5 |11,1 |15,1 |20,5 |30-31 |43,8 |50,9 |59,7 |
|6 |12,6 |16,8 |22,5 |32-34 |46,2 |53,5 |62,4 |
|7 |14,1 |18,5 |24,3 |35-36 |48,6 |56,0 |65,2 |
|8 |15,5 |20,1 |26,1 |37-38 |51,0 |58,6 |67,9 |
|9 |16,9 |21,7 |27,9 |39-40 |53,4 |61,1 |70,7 ... |18,3 |23,2 |29,6 |41-42 |55,8 |63,7 |73,4 ... |19,7 |24,7 |31,3 |43-44 |58,1 |66,2 |76,1 ... |21,0 |26,2 |32,9 |45-46 |60,5 |68,7 |78,7 ... |22,4 |27,7 |34,5 |47-48 |62,8 |71,2 |81,4 ... |13,7 |29,1 |36,1 |49-50 |65,2 |73,7 |84,0 ... |25,0 |30,6 |37,7 |51-55 |67,5 |76,2 |84,7 ... |26,3 |32,0 |39,3 |56-60 |73,3 |82,3 |93,2 ... |27,6 |33,4 |40,8 |61-65 |79,1 |88,4 |99,6 ... |28,9 |34,8 |48,3 |66-70 |84,8 |94,4 |106,0 ... |30,1 |36,2 |43,8 |71-75 |90,5 |100,4 |120,3 ... |31,4 |37,6 |45,3 |76-80 |96,2 |106,4 |118,5 ... |32,7 |38,9 |46,8 |81-85 |101,9 |112,3 |124,8 ... |33,9 |40,3 |48,3 |86-90 |107,5 |118,2 |131,0 ... |35,2 |41,6 |49,7 |91-95 |113,1 |124,1 |137,1 ... |36,4 |43,0 |51,2 |96-99 |118,7 |130,0 |143,3 ... |37,7 |44,3 |52,6 |100 |124,3 |135,8 |149,4 ... ... ... мәндері F=
V
V
|I |2 |3 |4 |5 |6 |7 |8 |9 |10 | ... ... ... ... ... ... ... |130,6
27,5
8,8
49,0
4,8
6,0
27,6
10,3
4,8
9,0
8,1
4,1
14,6
6,8
3,7
12,0
6,0
3,4
10,4
5,5
3,2
9,2
5,1
3,1
8,4
4,7
3,0
7,7
4,5
2,9 |130,0
27,4
8,8
48,6
14,7
6,0
27,3
10,2
4,8
18,8
8,0
4,1
14,4
6,7,
3,7
11,8
5,9
3,4
10,2
5,4
3,2
9,0
5,0
3,0
8,2
4,6
2,9
7,5
4,4
2,8 |129,5
27,2
8,8
8,2
14,7
6,0
27,0
10,1
4,7
18,5
7,9
4,1
14,2
6,6
3,6
11,6
5,8
3,3
10,0
5,3
3,1
8,9
4,9
2,9
8,0
4,5
2,9
7,4
4,3
2,8 | |
Әдебиеттер
1 Бейли Н.Е. Математика в биологии и ... – М., 1970 . – 157 ... ... ... и препотентность баранов – производителей.
Павлодар. 2003. 160 ... ... Ю.Э., ... Ф.Ф. ... математических методов и ЭВМ в
биологии. – М., 1981 . – 238 ... ... В.И. ... биометрика. – Л., 1990 . – 121 с.
5 Лакин Г.Ф. Биометрия. – М., 1990 . – 89 ... ... Н.л. ... в ... – Алма-Ата, 1976. – 256 с.
7 Урбах В.Ю. Биометрические методы. – М., 1964. – 312 с.
8 ... М.Т., ... А.С. ... биометрии и бионики. – Л.,
1976 . – 112 с.
9 ... А.И. ... ... статистики в биологии и опытном
деле. – Алма-Ата, 1967. – 157 ... ... В.М. ... ... в ... – Л., 1984. – 98 ... ... Б.Э. Биометрические аспекты изучения целостности
организма. – М., 1987. – 254 ... ...

Пән: Биология
Жұмыс түрі: Дипломдық жұмыс
Көлемі: 70 бет
Бұл жұмыстың бағасы: 900 теңге









Ұқсас жұмыстар
Тақырыб Бет саны
Антропогендік стрессорлардың өсімдіктер мен жануарлардың морфологиялық құрылысына әсері7 бет
Бидайдың стреске төзімді дигаплоидты линияларын физиологиялық және биохимиялық параметрлері бойынша зерттеу37 бет
Биология пәні бойынша есеп шығарудың жолдары59 бет
Жоғары температураның зиянды әсері33 бет
Төменгі сатыдағы өсімдіктердің техногенді ластанған топырақтың биологиялық белсенділігіне әсері56 бет
ҚОРҒАСЫН МЕН КАДМИЙ ИОНДАРЫНЫҢ ТОПЫРАҚТАН ФИТОЭКСТРАКЦИЯЛАНУЫНА ЭДТА-ның ӘСЕРІ35 бет
Адам буындарының биомеханикасы 4 бет
Адамның-қимыл аппаратының биомеханикасы66 бет
Биомасса, фотосинтез, энергия ағыны14 бет
Биомассаны пайдалану жолдары. Энергия үнемдеуші технологиялар10 бет


+ тегін презентациялар
Пәндер
Көмек / Помощь
Арайлым
Біз міндетті түрде жауап береміз!
Мы обязательно ответим!
Жіберу / Отправить


Зарабатывайте вместе с нами

Рахмет!
Хабарлама жіберілді. / Сообщение отправлено.

Сіз үшін аптасына 5 күн жұмыс істейміз.
Жұмыс уақыты 09:00 - 18:00

Мы работаем для Вас 5 дней в неделю.
Время работы 09:00 - 18:00

Email: info@stud.kz

Phone: 777 614 50 20
Жабу / Закрыть

Көмек / Помощь