Поиск

Полнотекстовый поиск:
Где искать:
везде
только в названии
только в тексте
Выводить:
описание
слова в тексте
только заголовок

Рекомендуем ознакомиться

'Документ'
Город Номер Результат Место 1 Рухлядева Мария 1 Краснотурьинск 17 09:48,0 1 Фазлиахметова Татьяна Карпинск 4 1 :03,0 3 Тропман Екатерина Карпинск 13 1...полностью>>
'Документ'
Матрица Бостонской консультативной группы (англ. - The Boston Consulting Group, BCG ) считается первой успешной попыткой применения стратегического по...полностью>>
'Документ'
Деревообработка + 01 5 70 41 роуминг +37517 9037 (номер гостиницы в Минске) 4 ALY Mahmoud Ahmed Monir Mohamed Член правления компании Arab Contractors...полностью>>
'Документ'
Обучить умению распознавать синдром острого повреждения легких на основе патофизиологического анализа данных о нарушениях газообменной функции системы...полностью>>

Главная > Учебно-методический комплекс

Сохрани ссылку в одной из сетей:
Информация о документе
Дата добавления:
Размер:
Доступные форматы для скачивания:

Министерство образования и науки РФ

Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение

высшего профессионального образования

«Сыктывкарский государственный университет»

Институт естественных наук

Кафедра «Экологии»

УЧЕБНО-МЕТОДИЧЕСКИЙ КОМПЛЕКС

Дисциплины – «Компьютерные технологии и статистические методы в экологии и природопользовании»

Блок дисциплин – М1.Б.3

Направление – 022000.68 «Экология и природопользование»

Институт естественных наук

Форма обучения – очная

Сыктывкар, 2011

Министерство образования и науки РФ

Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение

высшего профессионального образования

«Сыктывкарский государственный университет»

Институт естественных наук

Кафедра экологии

УТВЕРЖДЕНО

На заседании учебно-методической комиссии

Института естественных наук

«___» ________2012г.

Протокол № ____

Председатель УМК

Л.А. Тулаева________

РАБОЧАЯ УЧЕБНАЯ ПРОГРАММА

Дисциплины – «Компьютерные технологии и статистические методы в экологии и природопользовании»

Блок дисциплин – М1.Б.3

Направление – 022000.68 «Экология и природопользование»

Институт естественных наук

Форма обучения – очная

Семестр – 9

ВСЕГО по учебному плану – 72 часа;

В том числе аудиторных – 34 часов;

Из них:

Лабораторных – 34 часа;

Самостоятельная работа – 35 часов.

Промежуточный контроль – контрольная;

Итоговый контроль – зачет

Сыктывкар 2012Лист согласования и утверждения рабочей программы

Составители УМК

Старший преподаватель кафедры экологии, к.б.н. ____________ А.Б. Новаковский

(подпись)

Программа рассмотрена и одобрена на заседании кафедры экологии

Протокол заседания №___ от «____»_________2012 г.

Заведующий кафедрой экологии

Доктор биологических наук _________________ Москалев А.А.

КАРТА ОБЕСПЕЧЕННОСТИ ОБРАЗОВАТЕЛЬНЫМИ РЕСУРСАМИ

Дисциплины – «Компьютерные технологии и статистические методы в экологии и природопользовании»

Блок дисциплин – М1.Б.3

Направление – 022000.68 «Экология и природопользование»

Институт естественных наук

Форма обучения – очная

Число студентов

Список литературы

Кол-во экземп.

Кол-во экземп. на 1студента

23

ОСНОВНАЯ ЛИТЕРАТУРА

Лакин Г.Ф. Биометрия: Учеб. пособие для биол. спец. вузов / Г.Ф. Лакин. – 3-е изд., перераб. и доп. – М.: Высш. шк., 1980. – 293 с.

Луценко А.И. Введение в биометрию / А. И. Луценко. – Ростов н/Д : Изд-во Рост. ун-та, 1986. – 91 с.

ДОПОЛНИТЕЛЬНАЯ ЛИТЕРАТУРА

Плохинский, Н.А. Биометрия: Учебное пособие. Доп. МО СССР. – 2-е изд. – М.: МГУ, 1970. – 368с.

Ивантер Э.В. Основы биометрии: Введ. в стат. анализ биол. явлений и процессов: Учеб. пособие / Петразавод. гос. ун-т . – Петрозаводск: Изд-во ПГУ, 1992 . – 163 с.

Гланц С. Медико-биологическая статистика. – М.; Изд-во Практика, 1999. – 449 с.

Терентьев П. В., Ростова Н. С. Практикум по биометрии – Л.: ЛГУ, 1977. – 152 с.

ИНТЕРНЕТ РЕСУРСЫ

/

Составитель, преподаватель______________ А.Б. Новаковский

Зав. кафедрой ____________ В.Г. Зайнуллин

Дата составления карты «___»____________ 2011 г.

СОГЛАСОВАНО:

Представитель библиотеки СыктГУ___________

«___»________ 2011 г.

ПОЯСНИТЕЛЬНАЯ ЗАПИСКА

Учебно-методический комплекс по дисциплине «Компьютерные технологии и статистические методы в экологии и природопользовании» федерального компонента цикла общепрофессиональных дисциплин составлен в соответствии с Федеральным государственным образовательным стандартом высшего профессионального образования по направлению 022000.68 «Экология и природопользование».

В соответствии с учебным планом специальности магистры очного отделения изучают дисциплину «Компьютерные технологии и статистические методы в экологии и природопользовании» в течение 1-го семестра. Курс дисциплины «Компьютерные технологии и статистические методы в экологии и природопользовании» состоит из двух модулей: Элементарные представления о статистических метода обработки данных и статистические гипотезы и их проверка. По окончании учебного курса в качестве итоговой формы контроля предусмотрен зачет. Основные требования к успешной сдаче зачета включают в себя знание теоретических разделов курса и прикладных особенностей применения статистических методов в сфере экологии; выполнение заданий по темам лабораторных практикумов и контрольной работы.

Учебно-методический комплекс содержит основные требования к учебной дисциплине «Компьютерные технологии и статистические методы в экологии и природопользовании», перечень тем, распределение их по часам и семестрам, краткое содержание курса, включая лабораторные занятия, а также вопросы для зачета, список основной и дополнительной литературы. Лекционных занятий учебным планом не предусмотрено.

Специфика курса «Компьютерные технологии и статистические методы в экологии и природопользовании» состоит в том, что процесс обучения сочетает в себе использование общих и прикладных для экологии методов статистического анализа и компьютерной обработки данных. Дисциплина раскрывает понятия и предпосылки статистического мышления как основы научной подготовки. Особенностью применения статистических методов и компьютерных технологий в экологии являются: правильное планирование экологического эксперимента, формулирование обоснованных выводов о достоверности отличий, корреляционных и регрессионных зависимостях, о вкладе анализируемых факторов в изучаемый признак. Курс дает представление об основных понятиях статистики, вероятностных принципах, методиках группировки экспериментальных данных, их разведочном анализе, графических формах представления данных, методах оценки статистических закономерностей с использованием современных компьютерных программ.

Цель изучения дисциплины «Компьютерные технологии и статистические методы в экологии и природопользовании» – овладение студентами современными научными знаниями в области статистики и компьютерного обеспечения.

Задачи учебного курса:

  1. обобщить научные знания и практические навыки комплексного применения статистических методов для успешного решения научных, учебных и практических задач в области экологии;

  2. сформировать базовые статистические знания у студентов для последующей реализации их в профессиональной деятельности.

  3. формировать статистическое и вероятностное научное мышление у экологов;

  4. способствовать овладению междисциплинарными знаниями, умениями и навыками;

  5. содействовать формированию интереса к обучению.

Место курса в профессиональной подготовке выпускника. Программный материал курса «Компьютерные технологии и статистические методы в экологии и природопользовании» тесно связан с циклом естественно-научных дисциплин (ЕН) (математика, физика, биология и т.д.), а также с рядом общепрофессиональных дисциплин (ОПД) (экология, теория вероятности, информационные технологии, методы оценки биоразнообразия). Знание методологии и принципов статистических методов в экологии является принципиально важным условием эффективной деятельности будущего специалиста по экологии при реализации на практике научных изысканий и анализе результатов измерений в природоохранной деятельности.

При прохождении курса должны быть освоены следующие разделы программного материала:

  • Теоретический раздел предполагает изучение: основных статистических понятий и терминов, основ теории вероятности, методов статистической группировки и анализа данных, сравнения групп данных, формулирование статистически обоснованных выводов.

  • Практические занятия позволяют освоить навыки группировки и статистического сравнения экспериментальных данных, представления их в наглядной графической форме, выявления достоверных закономерностей, навыки компьютерного анализа данных.

  • Самостоятельная работа предполагает индивидуальное расширение и совершенствование теоретических знаний и практических навыков статистики с использованием собственных данных при выполнении курсовых работ.

  • Контрольная работа является компьютерным тестом, где студент демонстрирует знания ключевых статистических терминов, умение работать с электронными источниками, анализировать научную информацию, формулировать выводы.

  • Основные знания, умения и навыки формируются в процессе обучения и контролируются после изучения определенного раздела курса «Статистические методы в экологии».

Требования к уровню профессиональной подготовленности выпускников. Магистр-эколог в результате освоения курса «Компьютерные технологии и статистические методы в экологии и природопользовании» должен

знать:

  • историю развития, принципы и методы экологической статистики, их роль и место в общей системе экологического образования;

  • основы и особенности статистических методов в экологии.

уметь:

  • самостоятельно группировать первичные экспериментальные данные, представлять их в графической форме;

  • оценивать параметры выборки (средние, моды, медианы, дисперсии и др.);

  • применять знания основ теории вероятности и оценки распределений;

  • определять ошибки репрезентативности, показатель точности опыта;

  • осуществлять проверку параметрических и непараметрических статистических гипотез при помощи различных статистических критериев;

  • оценивать корреляционные и регрессионные зависимости;

  • проводить факторный и кластерный анализ данных.

иметь навыки:

  • письменного расчета статистических параметров с использованием статистических алгоритмов;

  • компьютеризированного анализа данных в табличном процессоре Microsoft Excel;

  • углубленного компьютерного статистического анализа с использованием статистического пакета SPSS 19;

и должен обладать следующими

общекультурными компетенциями:

  • знанием современных компьютерных технологий, применяемых при сборе, хранении, обработке, анализе и передаче географической информации; способностью самостоятельно использовать современные компьютерные технологии для решения научно-исследовательских и призводственно-технологических задач профессиональной деятельности (ОК-2).

профессиональными компетенциями:

  • владением основами проектирования, экспертно-анализической деятельности и выполнения исследований с использованием современных подходов и методв, аппаратуры и вычислительных комплексов в соответствии с профильной направленностью ООП магистратуры (ПК-3)

  • использованием современных методов обработки и интерпретации экологической информации при проведении научных и производственных исследований (ПК-4).

Практикум по данной дисциплине проводиться в компьютеризированном классе Химико-биологического факультета Сыктывкарского государственного университета, который имеет 14 компьютеризированных рабочих места с установленным лицензионным программным обеспечением.

КАЛЕНДАРНО-ТЕМАТИЧЕСКИЙ ПЛАН ИЗУЧЕНИЯ ДИСЦИПЛИНЫ

Отделение очного обучения

Наименование

разделов, тем

Количество часов по учебному плану

Макси-мальная

нагрузка

студентов

(часов)

Аудиторная нагрузка

Самостоятельная

работа

Всего

В том числе

Лекции

Семинары

Практическая

работа

Лабораторная

работа

Модуль 1. Элементарные представления о статистических метода обработки данных

1

Тема 1. Первичная группировка данных

4

2

Тема 2. Описательная статистика

4

3

Тема 3. Различные формы распределения данных

4

Модуль 2. Статистические гипотезы и их проверка

4

Тема 4. Ошибки репрезентативности

4

5

Тема 5. Проверка параметрических статистических гипотез

4

6

Тема 6. Оценка сопряженности признаков

4

7

Тема 7. Регрессионные зависимости

4

8

Тема 8. Проверка непараметрических статистических гипотез

4

9

Тема 9. Сравнение распределений

2

ИТОГО

34

СОДЕРЖАНИЕ УЧЕБНОГО МАТЕРИАЛА

Тема 1. Первичная группировка данных

Аудиторная работа

Статистические методы в экологии. Выборочные совокупности. Группировка данных выборочной совокупности по признакам с дискретной и непрерывной изменчивостью. Ранжирование. Лимиты и размах изменчивости. Вариационный ряд (безынтервальный и интервальный). Варианта ряда. Классы и частоты. Модальный класс. Классовый промежуток. Графическое изображение вариационного ряда: кривая и полигон распределения, гистограмма, огива и кумулята.

Тема 2. Описательная статистика

Аудиторная работа

Структурные средние: мода и медиана. Квантили. Средняя арифметическая величина и ее свойства. Средняя квадратическая. Средняя кубическая. Средняя геометрическая. Изменчивость признака. Дисперсия, среднее квадратическое отклонение, коэффициент вариации. Оценка характеристик выборки для данных, сгруппированных в вариационный ряд. Метод условных отклонений.

Тема 3. Виды распределений

Аудиторная работа

Лекция (2 часов). Статистическая вероятность. Относительные частоты. Теоремы сложения и умножения вероятностей. Распределение вариант статистической совокупности. Виды распределений (нормальное, Пуассона, экспоненциальное, равномерное). Нормированное отклонение. Асимметрия и эксцесс.

Тема 4. Ошибки репрезентативности

Аудиторная работа

Правило трех сигм для нормального закона распределения. Доверительные вероятности. Уровень значимости. Виды экспериментальных ошибок. Ошибки репрезентативности. Ошибки выборочных статистик: ошибка среднего арифметического, стандартного отклонения, коэффициента вариации, медианы. Максимальная ошибка. Оптимальный объем выборки. Показатель точности опыта. Доверительные интервалы.

Тема 5. Проверка параметрических статистических гипотез

Аудиторная работа

Этапы проведения выборочного наблюдения. Сущность понятия «статистическая гипотеза». Виды статистических гипотез (нулевая и альтернативная). Основные этапы проверки статистических гипотез. Определение понятия «статистический критерий». Критическая область и область допустимых значений. Критерий Стьюдента. Двухвыборочный t-критерий для независимых выборок. Двухвыборочный t-критерий для зависимых выборок. F-критерий Фишера.

Тема 6. Оценка сопряженности признаков

Аудиторная работа

Сопряженное варьирование двух признаков. Корреляционные связи (положительные, отрицательные, сильные, слабые). Корреляционная матрица. Коэффициент корреляции Пирсона. Достоверность коэффициента корреляции. Коэффициент ранговой корреляции Спирмена.

Тема 7. Регрессионные зависимости

Аудиторная работа

Лекция (2 часа). Понятие регрессионного анализа. Уравнение линейной регрессии. Теоретическая линия регрессии. Коэффициент регрессии. Достоверность уравнения регрессии и коэффициента регрессии.

Лабораторная работа (2 часа). Построение уравнения линейной регрессии. Нелинейные зависимости.

Тема 8. Проверка непараметрических статистических гипотез

Аудиторная работа

Понятие о непараметрическом критерии. λ-критерий Колмогорова-Смирнова. Ранговые критерии. Т критерий Уайта. Х критерий Ван-дер-Вардена. U критерий Уилкоксона (Манна-Уитни). Z-критерий знаков. Т критерий Уилкоксона. Критерий Краскела-Уоллиса (H критерий).

Тема 9. Сравнение распределений

Аудиторная работа

Способы проверки соответствия фактических распределений теоретическим. Метод Χ2. Соответствие распределений двух эмпирических совокупностей. Метод 4-х-польных таблиц.

ЛАБОРАТОРНЫЙ ПРАКТИКУМ (34 ЧАСА)

Лабораторные работы могут проводиться в компьютерном классе Химико-биологического факультета Сыктывкарского государственного университета.

ФОРМА ТЕКУЩЕГО, ПРОМЕЖУТОЧНОГО И ИТОГОВОГО КОНТРОЛЯ

Текущей формой контроля являются групповые опросы и расчетно-графические работы по лабораторным практикумам.

Промежуточной формой контроля является контрольная работ.

Итоговой формой контроля знаний является зачет.

ПЕРЕЧЕНЬ ВОПРОСОВ ДЛЯ ПОДГОТОВКИ К ЗАЧЕТУ

  1. Этапы статистических исследований.

  2. Разнообразие применяемых в экологии математических методов.

  3. Выборочные совокупности: единица совокупности, вариация, типы признаков, выборочная и генеральная совокупность.

  4. Группировка данных выборочной совокупности по признакам с дискретной и непрерывной изменчивостью: ранжирование, лимиты изменчивости, способы упорядоченья данных.

  5. Графическое изображение вариационного ряда: полигон и гистограмма распределения, кумулята и огива.

  6. Оценка параметров выборочной совокупности для данных, сгруппированных в вариационный ряд. Объединение параметров отдельных подсовокупностей.

  7. Мода.

  8. Медиана.

  9. Квантили.

  10. Средняя арифметическая величина и ее свойства.

  11. Средняя гармоническая величина.

  12. Средняя квадратическая

  13. Средняя кубическая.

  14. Средняя геометрическая.

  15. Оценка изменчивости признака: дисперсия, среднее квадратическое отклонение, коэффициент вариации.

  16. Статистическая вероятность.

  17. Теоремы сложения и умножения вероятностей.

  18. Виды статистических распределений (нормальное, равномерное, биномиальное, экспоненциальное). Привести примеры.

  19. Нормированное отклонение. Закон нормального распределения. Правило трех сигм.

  20. Достоверность статистических показателей. Уровень значимости. Понятие статистического критерия.

  21. Виды экспериментальных ошибок. Ошибки репрезентативности.

  22. Ошибка выборочной совокупности. Доверительные интервалы.

  23. Выборочные ошибки для среднего арифметического, σ, медианы, коэффициента вариации.

  24. Максимальная ошибка. Оптимальный объем выборки. Показатель точности опыта.

  25. Сущность понятия «статистическая гипотеза». Виды статистических гипотез (нулевая, альтернативная). Основные этапы проверки статистических гипотез.

  26. Сравнение двух выборочных совокупностей. Оценка достоверности различий между средними значениями двух выборочных совокупностей по критерию Стьюдента.

  27. Критерий Фишера.

  28. Асимметрия и эксцесс распределения.

  29. Корреляционные связи между признаками. Коэффициент корреляции Пирсона. Ошибка выборочного коэффициента корреляции.

  30. Коэффициент корреляции Спирмена.

  31. Регрессионный анализ. Уравнение линейной регрессии.

  32. Коэффициент регрессии. Достоверность уравнения регрессии и коэффициента регрессии.

  33. Сравнение степени соответствия фактических распределений теоретическим. Хи-квадрат.

  34. Четырехпольные таблицы. Область применения. Значение критерия хи-квадрат для четырехпольных таблиц. Поправка Иейтса.

  35. Непараметрические методы оценки достоверности отличий. Их преимущества и недостатки. Зависимые и независимые выборки.

  36. Сравнение распределений. λ-критерий Колмогорова-Смирнова. Пример.

  37. U-критерий Уилкоксона (Манна-Уитни). Пример.

  38. Критерий знаков Z. Пример

  39. Т-критерий Уилкоксона. Пример.

УЧЕБНО-МЕТОДИЧЕСКОЕ ОБЕСПЕЧЕНИЕ КУРСА

Инструментальное обеспечение

  1. Пакет прикладных статистических программ «IBM SPSS Statistics 19».

  2. Табличный процессор Microsoft Excel.

  3. Набор практических заданий и примеров.

СПИСОК РЕКОМЕНДУЕМОЙ ЛИТЕРАТУРЫ

Основная

Лакин Г.Ф. Биометрия: Учеб. пособие для биол. спец. вузов / Г.Ф. Лакин. – 4-е изд., перераб. и доп. – М.: Высш. шк., 1990. – 351 с.

Рокицкий П.Ф. Биологическая статистика. Изд. 3-е, испр. – Минск: «Вышейш. школа», 1973. – 320 с.

Дополнительная

Плохинский, Н.А. Биометрия: Учебное пособие. Доп. МО СССР. – 2-е изд. – М.: МГУ, 1970. – 368с.

Ивантер Э.В. Основы биометрии: Введ. в стат. анализ биол. явлений и процессов: Учеб. пособие / Петразавод. гос. ун-т . – Петрозаводск: Изд-во ПГУ, 1992 . – 163 с.

Ивантер, Э.В., Коросов А.В. Введение в количественную биологию: Учеб. Пособие / ПетрГУ.– Петрозаводск: 2003. – 304с.

Луценко А.И. Введение в биометрию / А. И. Луценко. – Ростов н/Д : Изд-во Рост. ун-та, 1986. – 91 с.

Терентьев П. В., Ростова Н. С. Практикум по биометрии – Л.: ЛГУ, 1977. – 152 с.

Электронные источники

/



Похожие документы:

  1. Учебно-методический комплекс для студентов отделения заочного обучения специальности

    Учебно-методический комплекс
    ... дисциплины: – рассмотреть методы конструирования и использования педагогических тестов; методы шкалирования и интерпретации полученных результатов; компьютерные технологии ... к учебно- методическому комплексу, использования инновационных методов в ...
  2. Аннотация рабочей программы дисциплины од. А. 01 История и философия науки Цели освоения дисциплины (7)

    Программа курса
    ... новых технологий обучения; - изучение учебно-методической литературы, лабораторного и программного обеспечения по рекомендованным дисциплинам учебного плана ...
  3. Учебный план 3 иностранный язык 4 отечественная история 17

    Памятка
    ... , методов и средств обучения технологии, в том числе технических средств обучения, информационных и компьютерных технологий; ... – С. 147-154. 12. Козин В.В., Маршинин А.В. Экология. Учебно-методический комплекс для дистанционного обучения. – Тюмень: изд ...
  4. Учебной дисциплины наименование дисциплины география рекомендуется для направления подготовки

    Примерная программа
    ... УЧЕБНОЙ ДИСЦИПЛИНЫ Наименование дисциплины ГЕОГРАФИЯ Рекомендуется для направления подготовки 022000 Экология и природопользование Квалификация ... метод «мозговой атаки». Метод дерева целей. Метод аналогий. Статистические методы прогнозирования. Метод ...
  5. Программы учебных предметов в 7-9-х классах Русский язык

    Пояснительная записка
    ... модуль «Экология» (8 ... метод для создания «компьютерных ... статистического материала. Планируемые результаты блока ... нерационального природопользования; стихийные ... информационных технологий Учебный блок № ... учебных дисциплин, ... В учебно-методический комплекс входит ...

Другие похожие документы..