Примерная программа математические методы в биологии рекомендуется для направления

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. 2. Место дисциплины в структуре магистерской программы 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. 3. Компетенции обучающегося, формируемые в результате освоения дисциплины «Математические методы в биологии». 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. 4. Объём учебной дисциплины и виды учебной работы Общая трудоемкость дисциплины составляет 3 зачетные единицы. Вид учебной работы 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. Содержание дисциплины 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. 5.2 РАЗДЕЛЫ ДИСЦИПЛИНЫ И МЕЖДИСЦИПЛИНАРНЫЕ СВЯЗИ С ОБЕСПЕЧИВАЕМЫМИ (ПОСЛЕДУЮЩИМИ) ДИСЦИПЛИНАМИ 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 + + + + + + 5.3. РАЗДЕЛЫ ДИСЦИПЛИН И ВИДЫ ЗАНЯТИЙ 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 6.Практические занятия. № 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 7.Лабораторный практикум(семинары) не предусмотрен 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). 8. Материально-техническое обеспечение дисциплины 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

Похожие:

	Примерная программа наименование дисциплины Линейная алгебра Рекомендуется... Эконометрика, Математический анализ, Микроэкономика, Макроэкономика, Дифференциальные и разностные уравнения, Дискретные математические...		Примерная программа наименование дисциплины: «Криптографические методы... Учебная дисциплина «Криптографические методы защиты информации» обеспечивает приобретение знаний и умений в соответствии с государственным...
	Примерная программа наименование дисциплины Дифференциальные уравнения... Он должен успешно использовать математические модели различных физических, механических и экономических процессов, уметь правильно...		Программа дисциплины «математические методы в инженерных расчетах» Программа предназначена для преподавателей, ведущих данную дисциплину, учебных ассистентов и студентов направления 222900. 62 «Электроника...
	Примерная программа наименование дисциплины виноградарство рекомендуется... Цель дисциплины формирование знаний и умений по биологии, экологии, технологии, основам ампелографии и селекции винограда		Примерная программа наименование дисциплины Методы оптимальных решений... Развить системное мышление слушателей путем детального анализа подходов к математическому моделированию и сравнительного анализа...
	Примерная программа наименование дисциплины «Химия» Рекомендуется... Для ее изучения необходимы знания, умения и компетенции по общей химии, физике, биологии и математике в объеме, предусмотренном государственным...		Математические методы и модели Габрин К. Э., Математические методы и модели: Семестровое задание и методические рекомендации к решению задач. – Челябинск: Издательство...
	Учебно-методический комплекс по дисциплине «Математические методы в исторических исследованиях» Учебно-методическое пособие предназначено для студентов ннгу, обучающихся по направлению подготовки 030600. 62 «История», изучающих...		Курса «Математические методы в психологии» Выписка из образовательного стандарта по дисциплине «Математические методы в психологии»
	010400. 68 Аннотации дисциплин магистерской программы «Математические... ...		Программа дисциплины ен. Ф. 01. 7 "Методы оптимизации" Рекомендуется... Дисциплина “Методы оптимизации” является математической основой решения различных проблем выбора одного из возможных образов действий,...
	Дисциплины «математические методы в инженерных задачах» Кафедра математики Направление Математические методы в инженерных задачах – это прикладная математическая дисциплина, в которой изучаются, способствующая развитию...		Методические рекомендации к самостоятельной работе студентов по дисципли... Содержание внеаудиторной самостоятельной работы студентов по дисциплине «Математические методы в психологии» включает в себя различные...
	Примерная программа наименование дисциплины Анатомия Рекомендуется... Дисциплина «Анатомия» относится к циклу математических и естественнонаучных дисциплин		Примерная программа наименование дисциплины Фармакология Рекомендуется... Дисциплина «Фармакология» относится к циклу математических, естественнонаучных, дисциплин