Разведение сх животных. Разведение_и_селекция_сельскохозяйственных. Методические указания по выполнению лабораторных работ по дисциплине разведение и селекция сельскохозяйственных животных
 Скачать 1.03 Mb.
|
|
∑fa X a Y производят по каждому квадрату в отдельности, затем суммируют с учетом знаков и получают общую ∑fa X a Y .В приведенном примере ∑fa X a Y по квадратам будет следующая: ∑fa X a Y = 121 + 596 — 23 — 104 = 590. Таблица 16 – Вычисление величин 76 I квадрат fa X a Y II квадрат fa X a Y III квадрат fa X a Y IV квадрат fa X a Y 1 . —4 . —3 = 12 2 . —3 . 1 = —6 1 . 1 . —4 = —4 12 . 1 . 1 = 12 1 . —4 . —1 = 4 2 . —2 . 1 = —4 4 . 1 . —3 = —12 6 . 1 . 2 = 12 1 . —3 . —4 = 12 3 . —1 . 1 = —3 3 . 1 . —2 = —6 9 . 1 . 3 = 9 2 . —3 . —3 = 18 2 . —1 . 2 = —4 6 . 1 . —2 = —6 2 . 1 . 4 = 8 2 . —2 . —3 = 12 2 . —1 . 3 = —6 1 . 2 . —4 = —8 9 . 2 . 2 = 36 4 . —2 . —2 = 16 ∑fa X a Y = —23 1 . 2 . —3 = —6 4 . 2 . 2 = 16 1 . —2 . —1 = 2 3 . 2 . —2 = —12 2 . 2 . 3 = 12 1 . —1 . —4 = 4 2 . 2 . —1 = —4 2 . 2 . 5 = 20 5 . —1 . —3 = 15 1 . 3 . —3 = —9 1 . 2 . 6 = 12 7 . —1 . —2 = 14 1 . 3 . —2 = —6 2 . 3 . 1 = 6 6 . —1 . —1 = 6 3 . 3 . —1 = —9 2 . 3 . 2 = 12 ∑fa X a Y = 121 1 . 4 . —2 = —8 1 . 3 . 4 = 12 1 . 4 . —1 = —4 1 . 3 . 5 = 15 1 . 5 . —2 = —10 1 . 3 . 6 = 18 ∑fa X a Y = —104 1 . 4 . 1 = 4 1 . 4 . 2 = 8 1 . 4 . 4 = 16 1 . 5 . 2 = 10 1 . 5 . 3 = 15 1 . 5 . 5 = 25 1 . 5 . 6 = 30 1 . 6 . 1 = 6 2 . 3 . 3 = 18 1 . 6 . 4 = 24 2 . 6 . 6 = 72 77 1 . 7 . 2 = 14 2 . 7 . 5 = 70 2 . 7 . 6 = 84 ∑fa X a Y = 596 На основании полученных с помощью корреляционной решетки (табл. 2) величин определяем входящие в формулу коэффициента корреляции показатели: Подставляя все эти величины в формулу, получим следующую величину коэффициента корреляции: Такая величина г указывает на то, что между содержанием белка и жира в молоке коров изучаемого стада имеется положительная корреляция. Однако величина коэффициента корреляции, как и другие биометрические величины, зависит от случайности в выборке материалов, что может привести к неправильным выводам о наличии или отсутствии связи. Чтобы избежать таких ошибок, необходимо определять ошибку коэффициента корреляции по формуле: 78 В зависимости от величины ошибки коэффициента корреляции решают вопрос, есть ли связь между изучаемыми признаками или она отсутствует, т. е. достоверно ли отличается полученный коэффициент корреляции от нуля — показателя отсутствия связи между признаками. Поэтому разница между коэффициентом корреляции и величиной, характеризующей отсутствие связи, т. е. нулем, всегда равна коэффициенту корреляции, и показатель достоверности определяется как отношение коэффициента корреляции к его ошибке: Если r превышает ошибку в три раза и более, связь между признаками доказана (достоверна). В приведенном выше примере при коэффициенте корреляции 0,504 и числе вариант 240 ошибка Следовательно, связь, между изученными признаками достоверна. Величина ошибки коэффициента корреляции зависит не только от числа животных в выборке, но и от самой величины этого показателя: чем выше корреляция между признаками, тем меньше числитель дроби, а следовательно, и ошибка. Поэтому в случаях слабой связи между признаками для доказательства ее достоверности необходимо исследовать большее количество животных. Коэффициент корреляции показывает направление и степень связи между признаками, однако по его величине нельзя судить, на сколько единиц изменится один признак при изменении второго на определенное число единиц. Ответ на этот вопрос дает специальная величина — коэффициент регрессии, определяемый по формулам 79 которые показывают, на сколько единиц изменится признак X при изменении на единицу признака Y и на сколько единиц изменится признак Y при изменении на единицу признака X В этих формулах сигмы берут умноженные на классный промежуток, т. е. выраженные в единицах изучаемого признака. Поэтому коэффициенты регрессии являются именованными числами. В нашем примере Иными словами, при изменении на 1% содержания белка в молоке жирность молока (повысится на 0,453%, а при изменении содержания жира на 1% содержание белка увеличится на 0,559%. Следовательно, в этом стаде можно успешно вести селекцию по обоим признакам, однако степень связи между ними не столь высока, чтобы вести селекцию только по одному из них, рассчитывая, что это одновременно приведет к значительному росту второго признака. Используя полученные коэффициенты регрессии, можно рассчитать, какую величину в среднем должен иметь один признак при определенной величине второго по формуле: где X — искомая величина; У - заданная величина признака У; М X и М Y -соответствующие средние величины этих признаков. 80 В нашем примере М X = 3,55% + 0,137—0,1% = 3,56%; М Y = 3,85% + 0,86—0,1% = 3,936%. Интересно выяснить, какое будет содержание белка в молоке, если содержание жира увеличится до 4,1%. Подставив известные показатели в формулу, получим 3,657% (Х = 3,567% + 0,559% . (4,10% — 3,936%) = 3,567% + 0,559% . 0,164 = 3,567% + 0,092% = 3,657%). Рекомендуемая литература 1. Борисенко Е.Я., Баранова К.В., Лисицын А.П. Практикум по разведению с.-х. животных. – М.: Колос, 1984. – 253 с. 2. Красота В.Ф., Лобанов В.Т., Джапаридзе Т.Г. Разведение с.-х. животных. – М.: Колос, 1983. - 408 с. 3. Малаховский А.Я., Гулева А.Я., Тюленев В.С. Отбор, подбор и методы разведения с.-х. животных на примере Омской области: Учеб. пособие. – Омск: ОмСХИ. – 1986. 4. Меркурьева Е.К. Биометрия в селекции и генетике с.-х. животных. – М.: Колос, 1970. – 400 с. 5. Плохинский Н.А. Руководство по биометрии для зоотехников. – М.: Колос, 1969. – 256 с. 81 |