Лекции.Орг


Поиск:




Категории:

Астрономия
Биология
География
Другие языки
Интернет
Информатика
История
Культура
Литература
Логика
Математика
Медицина
Механика
Охрана труда
Педагогика
Политика
Право
Психология
Религия
Риторика
Социология
Спорт
Строительство
Технология
Транспорт
Физика
Философия
Финансы
Химия
Экология
Экономика
Электроника

 

 

 

 


Суточных удоев коров хозяйства

Классы середина (w) Частоты f a fa fa2

13 3 —4 —12 48

15 6 —3 --18 54

17 10 —2 —20 40

19 15 —1 —15 15

21 24 0

23 19 +1 +19 19

25 14 +2 +28 56

27 6 +3 +18 54

29 2 +4 + 8 32

31 1 +5 + 5 25

К=2 n=100 ∑fa=+13 ∑fa2=343

Подставив вычисленные величины в формулу (8)получим:

Итак, среднее квадратическое отклонение данного вариационного ряда равно ±3,68 кг молока. Сигма имеет два знака («+» и «—»), так как варианты могут отклоняться от средней арифметической как в положительную, так и в отрицательную сторону.

Специальные вычисления показывают, что в генеральной совокупности в пределах Х±1σ находится 68% вариант совокупности, в пределах Х±2 σ —95,5% вариант, а в пределах Х±3 σ —99,7% или практически почти все варианты (рис.8).

Крайние значения (ли­миты) в генеральной сово­купности будут находиться в пределах Х±3 σ, а в дан­ном примере:

X +3 σ = 21,26+ 3х3,68 = 21,26 +11,04=32,30 кг;

X — За = 21,26— 3-3,68 =

= 21,26—11,04= 10,22 кг.

Рис. 8. Доля вариант, откл няющихся от средней арифметической на +1 σ, +2 σ и +3 σ (правило «плюс —минус» трех сигм.

 

Вычисление среднего квадратического отклонения для альтернативных при­знаков.

Показатель разнообразия для альтернатив­ных признаков определяется при помощи среднего квадратического отклонения в относительных и абсолютных выражениях по формулам:

, или (9) (10)

где р — доля особей, имеющих данный признак в совокупности; q — доля особей без данного признака; п — общее поголовье.

Пример. Требуется определить величину среднего квадратического отклонения по показателю наличия животных желательного типа при разведении помесных овец, полученных при скрещивании овец породы прекос с баранами породы тексель.

Из 1000 голов поголовья 650 голов было желательного, а 350 — нежелательного типа:

 

Проверка правильности расчетов проводится по фор­муле р+ q =1. В данном примере 0,65+0,35=1. Среднее квадратическое отклонение будет равно:

σ = = (или 47,6%);

σ = =15 гол.

Вычисление коэффициента вариации (Сv). Среднее квадрэтическое отклонение — величина именованная. При изучении суточных удоев она выра­жается в килограммах, при изучении жирности моло­ка — в процентах, при изучении промеров — в сантиметрах и является показателем признака для группы с определенной средней арифметической величиной. При изучении разнообразия признаков, выраженных в раз­личных единицах измерения |(см, кг, % и др.), и при больших различиях средних арифметических величин сравниваемых групп сигма не может быть использова­на. В таких случаях используют другой показатель — коэффициент вариации (Cv), вычисляемый па формуле:

(%). (11)

Пример. Требуется сравнить разнообразие различ­ных признаков в группах по следующим показателям:

Х σ

Живая масса коров, кг..... 500 46

Суточный удой, кг.... 12 3

Высота в холке, см...... 130 8,5

Вычислив по формуле (11) коэффициент вариации, получаем:

При сравнении коэффициентов вариации видно, что наибольшее разнообразие наблюдается по удою, наи­меньшее — по высоте в холке.

 

Нормированнное отклонение (t). Кроме характеристики вариационного ряда в целом по вели­чине среднего квад-ратического отклонения, бывает не­обходимость оценки отдельных вариант по отношению их к средней арифметической величине совокупности. Оценка эта проводится при помощи нормированного отклонения.

Показатель нормированного отклонения определяет­ся по разности между вариантой (х). и средней арифме­тической величиной (X), отнесенной к величине средне­го квадратического отклонения (σ).

Каждая варианта характеризуется определенным значением t. Если показатель нормированного отклоне­ния какой-либо варианты равен +1. значит, эта вари­анта больше X на одну сигму. Если другой вариант ра­вен —2, то это означает, что он меньше X на две сигмы.

Нормированное отклонение используется при реше­нии ряда вопросов (при оценке производителей по каче­ству потомства, при сравнении показателей животных из разных совокупностей, при оценке эффективности ле­чения и др.).

Показатель нормированного отклонения удобен как для оценки отдельных вариант, так и при характеристи­ке сравниваемых групп.

Пример. При отборе сравниваются две разновоз­растные коровы стада. От одной коровы за 305 дней первой лактации получено 3600 кг молока 1 = 3600 кг), от второй за такой же период шестой лак­тации получено 4580 кг (х2 =4580 кг). Простое сравне­ние их удоев для выбора лучшей коровы привело бы к ошибочному выводу. При сравнении их следует учиты­вать величину удоев в связи с возрастом коров и вы­числить показатель нормированного отклонения. _

В стаде средний удой первотелок составляет 2500 кг (Х1 = 2500), а удой коров шестого отела — Х2= 3500 кг. Соответственно σ 1 =500 кг, σ 2 _ = 600 кг.

Нормированное отклонение для сравниваемых коров будет составлять:

 

Полученная величина t для первой коровы — перво­телки свидетельствует о значительном отклонении ее от средней величины удоя в группе. Можно с уверенностью сказать, что к шестому отелу она раздоится и будет более молочной, чем вторая корова.

 

Занятие 4. ИЗМЕРЕНИЕ СВЯЗИ МЕЖДУ ПРИЗНКАМИ

Цель занятия. Освоение методов вычисления показа­телей связи между признаками и приобретение навы­ков по использованию этих показателей в селекционной работе и прогнозировании селекции.

Методические указания. При одновременном изуче­нии совокупности животных по нескольким признакам нередко обнаруживается, что между признаками суще­ствует взаимная связь. Например, более крупные жи­вотные имеют более высокую продуктивность. Эта взаи­мосвязь обнаруживается только в совокупности. У от­дельных животных, при одинаковой живой массе продук­тивность может значительно различаться, так как про­дуктивность зависит не только от размера животных, но и от многих других факторов.

Взаимная связь признаков в их изменении называет­ся корреляцией. По форме корреляция может быть прямолинейной и криволинейной, по направлению — прямой (положительной) и обратной (отрицательной).

При прямолинейной связи равномерным изменениям одного признака соответствуют равномерные изменения второго признака при незначительных отклонениях. На­пример, при увеличении длины тела на 1 см ширина его тоже увеличивается на определенную величину.

При криволинейной связи с увеличением одного при­знака другой увеличивается до определенного момента, а затем уменьшается (или наоборот). Например, с уве­личением возраста удой увеличивается до 6—7-го отела, а затем у большинства коров снижается. При криволи­нейной корреляции связь сначала положительная, за­тем отрицательная — при увеличении первого признака второй, коррелирующий с ним, уменьшается.

Степень связи между признаками измеряется при помощи коэффициентов корреляции (r), корреляцион­ного отношения (η), тетрахорического показателя, част­ного и множественных коэффициентов корреляции, ко­эффициентов регрессии.

Изучение связи между признаками имеет большое значение при решении генетико-селекционных вопросов. Установление фенотипической и генотипической связи между признаками позволяет вести косвенную селекцию

по коррелирующим признакам и используется для про­гноза селекции»

Вычисление коэффициента фенотипи­ческой корреляции (r) в малочисленных выборках. Наиболее приемлемы в биологических ра­ботах в малочисленных выборках формулы (12) и (13).

При наличии ЭВМ эти формулы используются и для многочисленных выборок.

(12)

 

(13)

 

где п— число животных, изучаемых по двум признакам; х и у — значения вариант первого и второго признака; С — сумма квадратов центральных отклонений, вычисляемая по формуле:

(14)

Величину С вычисляют отдельно: Сх для ряда х, Су для ряда у, Cd для ряда разностей между ними (х—у).

Техника вычисления г на примере корреляции меж­ду возрастом и плодовитостью свиноматок по данным малой выборки (л=110) приводится ниже.

В рассматри­ваемом примере возраст выражен порядковым номером опороса, плодовитость — числом поросят в помете (табл. 5).



<== предыдущая лекция | следующая лекция ==>
Признаков в совокупностях | И числом поросят в помете
Поделиться с друзьями:


Дата добавления: 2015-09-20; Мы поможем в написании ваших работ!; просмотров: 617 | Нарушение авторских прав


Поиск на сайте:

Лучшие изречения:

Стремитесь не к успеху, а к ценностям, которые он дает © Альберт Эйнштейн
==> читать все изречения...

2236 - | 2182 -


© 2015-2025 lektsii.org - Контакты - Последнее добавление

Ген: 0.014 с.