по дисциплине _ Основы научных исследований в лесном и лесопарковом хозяйстве
(наименование дисциплины)
1. Формы первичного учета опытных данных в выборочных исследованиях.
2. Двухфакторный иерархический дисперсионный анализ.
3. Методы графического изображения лесоводственной информации.
4. Виды графического представления вариантов распределения величин.
5. Построение графиков изменения значений анализируемого признака (функции) в связи с изменением значений аргумента (график динамики прорастания семян, накопленный и текущий, график сезонного изменения хода средней температуры и т.п.).
1. Виды первичной лесоводственной информации; количественные и качественные признаки и особенности их регистрации в первичных документах.
2. Роль и значение анализа природно-климатических условий в научных исследованиях древесных и кустарниковых пород.
3. Вычисление значений обратной матрицы по отношению к ковариационной матрице.
4. Однозначные и варьирующие количественные оценки параметров объекта.
5. Применение всеобщего метода научных исследований в конкретном дипломном проекте.
6. Вычисление доли статистического расстояния по каждому из признаков в отдельности.
7. Формы журналов и порядок записи исходной информации в них.
8. Видовое число, объем ствола, коэффициенты формы плода и листовой пластинки, удельные показатели количества колючек (шипов) на единице длины побега.
9. Расчет силы влияния фактора в дисперсионных иерархических комплексах.
10. Расчет F-статистик в двухфакторном иерархическом дисперсионном анализе.
11. Составление таблиц учета (страница полевого журнала).
12. Наблюдения как общенаучный метод исследований и его реализация в лесоводственной деятельности.
13. Фенологические наблюдения в лесном хозяйстве.
14. Вычисление обобщенного статистического расстояния между эталонным и реальными объектами, понятие об эталонном объекте.
15. Порядок регистрации количественных и качественных значений параметров объекта и порядок занесения информации в полевой журнал.
16. Необходимость применения в анализе как средних величин по сравниваемым объектам, так и обобщенных средних и обобщенных дисперсий, вычисленных на основе обработки всего обобщенного массива исходной информации по каждому признаку.
17. Вычисление обобщенного статистического расстояния между реальными объектами.
18. Порядок внесения исправлений в полевые записи.
19. Порядок хранения полевых журналов.
20. Принципиальная возможность использования как прямых (непосредственных) признаков, так и относительных признаков.
21. Оценка удаленности реальных объектов от эталонного объекта с помощью критерия «норма», введение категорий «лучший», «нормальный» и «худший» объект.
22. Прямые и относительные признаки и их учет в опытной работе.
23. Понятие о прямых признаках. Примеры прямых признаков.
24. Ранжирование объектов по величине обобщенного статистического расстояния между ними и эталонным объектом.
25. Построение многомерных комплексных диаграмм с множественными характеристиками анализируемых объектов (сравнение семян по длине, диаметру, массе, коэффициенту формы и др.).
26. Понятие об относительных признаках. Примеры относительных признаков.
27. Логарифмирование, потенцирование, умножение на коэффициенты, возведение в степень.
28. Порядок построения иерархических комплексов при двухфакторном дисперсионном анализе и формы записи исходной информации.
29. Обоснование целесообразности применения в опытном деле относительных признаков.
30. Целесообразность применения многомерных массивов в обработке информации методом иерархического многофакторного анализа.
31. Ранжирование оценок таксономической оригинальности вида (объекта) и распределение их по категориям на основе применения критерия «норма».
32. Уровни, виды и методы научных исследований.
33. Определение уровней иерархии при формировании дисперсионных двухфакторных комплексов.
34. Принципы выделения иерархических уровней и групп.
35. Экспериментальный, теоретический, описательно-обобщающий уровни научных исследований и их реализация в конкретных научно-исследовательских работах.
36. Применение двухфакторного иерархического дисперсионного анализа при определении ОКС и СКС.
37. Кодирование значений признаков и составление таблиц кодированных значений признаков на основе выбранных границ и количества градаций и фактического проявления или отсутствия проявлений признаков.
38. Оценка фреквенции проявившихся в фенотипе признаков, и признаков, отсутствующих у объекта.
39. Определение объекта исследования в каждом конкретном случае (в дипломном проектировании).
40. Построение программы исследований в каждом конкретном случае (в дипломном проектировании).
41. Таксономический анализ.
42. Построение корреляционной обобщенной матрицы.
43. Транспонирование полученных матриц.
44. Применение конкретно-научных (специальных) методов в дипломных проектах.
45. Принципы формирования градаций признаков в зависимости от характера и уровня их изменчивости и от принадлежности к количественным или качественным признакам, к альтернативным признакам.
46. Составление таблицы градаций признаков.
47. Расчет показателя таксономической оригинальности вида (объекта).
48. Общенаучные методы исследований и их реализации в специальных методах лесоводственных исследований.
49. Применение общенаучных методов в конкретном дипломном проекте.
50. Формирование комплексов сравнения различных лесоводственных объектов. Форма записи исходной матрицы.
51. Порядок первичной обработки исходной (полевой) информации и включение её результатов в исходную матрицу.
52. Особенности построения исходной матрицы и характер вводимых в неё величин.
53. Более сложные случаи получения относительных величин: нормирование, ковариация. Кодирование величин.
54. Запись исходной информации в таблицах «ЭКСЭЛЬ».
55. Перевод форматной записи исходной информации в таблицы «ЭКСЭЛЬ».
56. Построение матрицы нормированных значений признаков и ковариационной матрицы.
57. Понятие о нормированном отклонении и ковариации признаков.
58. Характеристика ковариационной матрицы, её ортогональность, однородность и безразмерность её элементов.
59. Определение конкретного уровня научных исследований, к которому можно отнести исследования, проводимые в рамках выполнения дипломного проекта.
60. Применение ЭВМ в расчетах таксономического отношения.
61. Порядок записи исходной и кодированной информации. Порядок вычислений.
62. Построение диаграмм сравнения параметров изучаемых объектов (диаграмма в плоскости, столбчатая диаграмма, роза ветров и полигоны сравнения).
63. Построение поверхностей отклика зависимости обобщающего показателя (укореняемость черенков, энергии прорастания семян и т.п.) от влияния двух факторов (длины и диаметра, концентрации стимулятора и экспозиции; энергии прорастания семян от продолжительности стратификации и температурного режима при ней и т.д.).
64. Особенности научного анализа условий произрастания древесных и кустарниковых растений.
65. Комплексные методы сравнительной оценки лесоводственных объектов, разработанные на основе теории многомерных векторов в евклидовом пространстве. Сущность метода и его основные понятия. Особенности сбора исходной информации для реализации метода.
66. Построение уравнений фреквенции в таксономическом анализе.
67. Необходимость комплексного подхода к анализу метеоданных в научных работах в лесном хозяйстве; биологическая, организационная и экономическая составляющие анализа.
68. Выбор формата записи, применяемые форматы, алфавитно-цифровые и цифровые форматы записи переменных.
69. Формирование одномерных, двухмерных и трехмерных массивов данных.
70. Расчет таксономического отношения при попарном сравнении объектов и при сравнении реальных объектов с эталонным объектом.
71. Анализ почвенных условий.
72. Характеристика почвенных условий района расположения объекта исследования в соответствии с существующей системой почвенного районирования, зональные и интразональные почвы.
73. Преобразование качественных признаков в количественные оценки.
74. Учет фенофаз и их регистрация в полевом журнале.
75. Обработка первичных материалов фенологических наблюдений и построение феноспектров.
76. Порядок описания почвенных разрезов и оформление результатов анализа; оформление рисунков и фотографий почвенных разрезов, таблиц почвенных мазков. Основные анализируемые показатели.
77. Общее заключение по почвенным условиям.
78. Анализ метеоданных. Основные анализируемые показатели.
79. Особенности представления исходных метеоданных в научных работах и дипломном проектировании: таблицы, графики, диаграммы.
80. Порядок и особенности расчета средних квадратов отклонений и дисперсий в иерархическом дисперсионном анализе.
81. Перенесение информации из полевого журнала в память компьютера, на магнитные и оптические носители. Перенос записей из журнала в компьютер.
82. Выражение величин в долях от среднего. Нормирование величин.
83. Формирование многомерных массивов информации для образования иерархических многофакторных комплексов.
Критерии оценки:
- оценка «зачтено» выставляется студенту, если ответ на контрольное задание выполнено с несущественными замечаниями. Материал раскрыт;
- оценка «не зачтено» отсутствуют базовые знания по контрольному вопросу. Смысловое содержание задания нераскрыто.
|