Задача по статистике с решением: Бесплатные задачи || по статистике

Содержание

Решение задач по статистике недорого и в срок

Студенты, которые получают специальность экономиста, изучают математическую статистику. Дисциплина сложная, поэтому при решении задач требует проведения сложных расчетов. У студентов часто возникают сложности. Поэтому заказать решение задач по статистике– это единственный выход. Купить работу можно на нашей бирже. Многие эксперты – преподаватели математики и статистики, значит материал будет составлен по всем правилам.

студентам помогли сегодня

Helpstat – онлайн площадка помощи студентам

В штате работают аспиранты, преподаватели и кандидаты наук. Они знают, как решить задачу по любым сложным дисциплинам.

1,506+

Задач и констрольных

Проверено

Задачи проверены авторами

156+

Авторов

Цены и гарантии

Представленные цены являются рекомендованными.

Конечная цена определяется в результате аукциона.

#FAQ Ответы на частые вопросы

Как оформить заказ?

Для оформления заказа воспользуйтесь одной из форм на сайте. Например, этой.

Как оплатить заказ?

Мы предусмотрели несколько вариантов оплаты. Подробнее можно почитать на странице «Оплата».

Какие сроки выполнения заказа?

Сроки обговариваются и устанавливаются вами и исполнителем на этапе согласования задания.

Для разных заданий время выполнения индивидуально. Обычно составляет от 1 дня до 1 месяца.

Отправляя форму, вы соглашаетесь с политикой конфиденциальности

#отзывы

Последние отзывы о нашей работе

Что нужно знать для решения задач

Чаще всего педагоги дают задания по прикладной, математической, правовой статистике. Данная наука изучает способы и методы обобщения данных. Чтобы решить задачу самостоятельно, необходимы базовые знания в таких отраслях:

регрессии и мультиколлинеарности;
расчете и прогнозу бивалютного курса валют;
регрессионном и корреляционном анализах;
работе с рядами динамики;
методе скользящей средней;
моде и медиане;
индексном методе анализа.

Важно уметь составлять сводки и статистические таблицы. Решебник в данном случае не поможет. Ведь в нем изложено сухое решение без ссылок на правила и темы. А наши эксперты вам предоставят не только правильный ответ. Они посодействуют в понимании темы и опишут подробные шаги решения.

Почему нам можно доверять

Нашими основными преимуществами являются:

Широкий выбор исполнителей. Наши эксперты – преподаватели, аспиранты, доктора наук. Многие из них работают учителями и репетиторами. Именно поэтому каждая работа написана профессиональным языком с использованием актуальных источников информации.
Грамотность написания и оформление практикума по ГОСТу. Перед выдачей материала он проходит проверку на плагиат. Все работы пишутся с нуля. Мы не копируем информацию из интернета. Важно не только дать правильный ответ. Педагоги обращают внимание на оформление научного труда. Поэтому мы составляем работу, руководствуясь положениями государственных стандартов образования.
Авторы откликаются в течение 15 минут после обращения.
Наличие гарантийного периода. На его протяжении в работу могут вноситься корректировки совершенно бесплатно.
Оперативные сроки выполнения. Если задачи нужно решить срочно, мы можем сделать это за несколько часов (эта услуга платная).
Возможность выбрать автора самостоятельно. Упростить выбор поможет рейтинг, отзывы и портфолио исполнителя.
Гарантия низких цен. Основная аудитория нашей компании – студенты. Поскольку это «народ небогатый», мы формируем лояльную ценовую политику.

Какая цена услуги

Узнать стоимость можно сразу после создания заявки. На формирование цены влияет сложность задачи и срочность решения. Дополнительно может оплачиваться раздаточный материал и графические материалы.

Компания

Поддержка

[email protected]

Соцсети

Решение задач по статистике — FREEWRITERS

Предметы которые мы выполняем

Работы для ВУЗов

Все решенные варианты по ТОЭ по решебнику Бессонова

Практически каждому студенту, независимо от специальности, по которой он обучается, приходится сталкиваться с таким предметом, как статистика.

Решение её задач требует от учащихся наличия определённых знаний и умения находить ответ, пользуясь, как формулами, так и математическим мышлением.
Но не стоит считать статистику только математической наукой. Эта дисциплина, в общем-то, является общественной, и за сухими цифрами и задачами часто скрываются вопросы развития общества. Её данные используются в большинстве других наук, и в культуре, и в образовании, и даже в спорте.
Именно по этим причинам статистику часто преподают далеко не в одних только технических высших учебных заведениях. Считается, что она пригодится ещё и гуманитариям, и экономистам, и медикам, и учащимся на факультете физического воспитания. А, значит, и решать задачи по мат. статистике, скорее всего, придётся каждому, желающему получить высшее образование.

Как решать статистические задачи
Статистика является достаточно сложным и многогранным предметом, предназначенным для обучения студентов сбору, сведению в одно целое и анализу статистических материалов.

И решение задач вовсе не сводится к простому выбору формул и длительных преобразований, как часто бывает, например, в той же математике. Перед тем, как определить, какая именно методика лучше всего подойдёт для конкретного статистического примера, следует сначала установить раздел, к которому он относится. А, так как задачи по статистике часто бывают комплексными, то и таких разделов может быть много.
Далее следует выбрать наиболее предпочтительные приёмы, при помощи которых стоит разбираться с заданием в данной ситуации. Обычно их бывает много, и задача решающего – принять верное решение с определением наиболее рационального метода.
По выбранной методике и относящимся к ней формулам проводятся расчёты. По результатам расчётов делаются определённые выводы и ставятся прогнозы ситуации. Проверяя правильность решения задачи, стоит обращать внимание не только на сам ход решения, но и на соответствие полученных данных условиям задачи.

Что делать, если задачи не решаются
К сожалению, способности к решению задач по математике и статистике имеются не у всех, и быстро и правильно справиться с решением получается далеко не у каждого студента. Особенно, если он ещё и совмещает учебную деятельность с профессиональной (обучаясь заочно или на вечернем отделении). Но не стоит слишком сильно переживать по поводу несданных контрольных и курсовых работ – ведь, если получением правильных ответов у вас не выходит самостоятельно, помочь в этом вам сможет наш сайт.
Специалисты, с которыми мы работаем, имеют высокую квалификацию и немалый опыт в выполнении подобных работ. Все решения выполняются качественно и в достаточно короткие сроки. Время, через которое вы получите свою работу уже решённой, а также её стоимость, зависит от объёмов работ. Но, в любом случае, цена будет доступной, а сроки, как правило, не превышают трёх дней.

Обратившись к нам, вы сможете значительно сэкономить своё время, которое теперь получится потратить на более продуктивные и интересные занятия, чем штудирование учебников и безуспешные попытки получить правильный ответ. А при желании, пользуясь расчётами, которые выполнят наши специалисты, вы сможете даже в какой-то степени подтянуть свои знания и подготовиться к экзамену или зачёту.

Ведь просмотр уже готового решения нередко помогает разобраться со сложными задачами даже лучше, чем самостоятельно выполненное задание.

Теоретические материалы по ТОЭ

Лекции

РЕШЕНИЕ ТОЭ ОНЛАЙН

Примеры решений задач по ТОЭ

Решенные статистические задачи — практические задачи для подготовки к экзаменам

Статистика

В этом разделе мы представляем набор решенных статистических задач с довольно полными решениями.

В идеале вы можете использовать эти задачи для отработки любого предмета статистики. которые вам нужны для любых практических целей, таких как домашнее задание по статистике или тесты.

___PHP___5

Сборник содержит решенные статистические задачи из различных областей статистики, таких как описательная статистика, доверительные интервалы, расчет нормальных вероятностей, гипотезы. Тестирование, корреляция и регрессия, дисперсионный анализ (список из более чем 30 000 пошаговых решенных математических кликните сюда )

Описательная статистика	Доверительные интервалы
	___PHP___5
Расчет нормальных вероятностей	Проверка гипотезы
Корреляционный и регрессионный анализ	Дисперсионный анализ

___PHP___5 Для списка из 30000+ решенных математических задач, кликните сюда

Решенные задачи статистики Статистика Ответы Проблемы со статистикой

Топ 17 задач по статистике (с решением)

Вот список семнадцати основных задач по статистике с соответствующими решениями.

Задача 1:

Данные по 10 растениям базилика (Ocimum basilicum: 2n — 72) были подсчитаны и представлены ниже:

Из приведенных данных вы можете установить (используя подходящий статистический тест) связь между цитологическими признаками и фертильностью пыльцы.

РЕКЛАМА:

Решение:

Цитологические признаки:

я. Унивалентная частота/клетка в метафазе I и возможный результат дефектов спаривания.

РЕКЛАМА:

ii. Сбалансированное расхождение хромосом 36/36 в анафазе I.

Чтобы выяснить, связаны ли цитологические признаки (достоверно) или нет, проводится простой корреляционный анализ, рассматривающий унивалентную частоту как независимую переменную (x) и разделение анафазы I как зависимую (y) переменную.

Следовательно, признаки сильно (p > 0,001) и отрицательно коррелируют между собой, т. е. повышенная частота унивалентов на клетку снижает сбалансированное расхождение хромосом в анафазе I.

Теперь рассмотрим признаки расхождения хромосом в анафазе I (переменная x) и фертильность пыльцы (переменная y) и выполним простую корреляцию между ними, чтобы установить взаимосвязь.

Таким образом, фертильность пыльцы является результатом дефектов спаривания (приводящих к образованию унивалентов), возникающих на более ранних стадиях мейоза.

Задача 2:

Количество колосков/ветвей у риса при 3-х различных дозах удобрений (дизайн RBD).

Считаете ли вы, что дозы удобрений и места полива как-то влияют на среднее количество колосков/ветвей?

РЕКЛАМА:

Решение:

В данном случае имеется 9 средних значений, и чтобы выяснить влияние удобрений и места полива на среднее количество колосков/ветвей, необходимо выполнить дисперсионный анализ (ANOVA test-F-test). F-тест означает сравнение нескольких средних значений.

Из таблицы Anova можно сделать вывод, что: (а) среднее количество колосков/ветвей значительно различалось (p > 0,001) в зависимости от доз удобрений, (б) количество колосков также значительно варьировало при уровне вероятности 0,01 в зависимости от мест орошения.

CD при 5% составляет 1,6 — следовательно, число колосков/ветвей значительно различалось между дозами. Средняя доза удобрения дает наилучший результат.

Аналогично, участки орошения.

CD = 1,6 — Из этого результата можно сделать вывод, что не существует существенной вариации среднего числа колосков на ветвь при выращивании риса на неорошаемых участках независимо от возвышенности и низменности.

Окончательный вывод, сделанный на основе данных — орошение низменностей и средняя доза удобрений оказались эффективными для числа колосков/ветвистости у риса.

Задача 3:
В эксперименте изучается урожайность разных сортов риса в 3 разных сезона.
Полученные результаты приведены ниже:

Укажите, различается ли средняя урожайность (кг/акр) сортов риса между собой или нет, а также реакцию сезонов на сортовые характеристики.
Решение:
Anova (F-тест) должен быть выполнен, так как было рассмотрено несколько способов.
Из таблицы Anova можно сделать вывод, что средняя урожайность сортов риса значительно различается между собой на уровне 1%; однако урожайность не менялась в зависимости от сезона.
Средний выход IR-8 значительно отличается для Jaya и Padma. Джайя отличается от Басмати. Падма отличается от Басмати.
Задача 4:
Высота растений 80 особей была оценена в нормальных, X (5kR) и гамма (5kR) облученных популяциях, и полученные данные представлены ниже:

Найдите среднее значение и нарисуйте многоугольник частот с заданными данными.
ОБЪЯВЛЕНИЯ:
Решение:
1-й комплект: (Контроль):

2-й комплект: рентген:

3-й комплект: Гамма-лучи:

Полигон частот:

По сравнению с контролем средняя высота растений была выше у растений, облученных гамма-излучением, и ниже при обработке рентгеновскими лучами. Частотный полигон также отражал среднее смещение в положительном (вправо) и отрицательном (влево) направлении, чем контроль.
Задача 5:
Пять экзотических сортов пшеницы должны сравниться с местными в ходе сортовых испытаний. Был проведен эксперимент, состоящий из четырех обработок удобрениями и контроля в схеме латинского квадрата. Обработки были пронумерованы следующим образом: (1), (2), (3), (4) и (5), из которых (1) был контролем.
Урожайность в унциях указана ниже:

Сделайте выводы после анализа приведенных выше данных.
Решение:
Заключение:
Поскольку расчетные значения F для обработки, столбца и строк меньше, чем табличное значение F даже при 5% при DF n ₁ = 4 и n ₂ = 12, эффекты обработок, столбца и строки равны несущественно. Таким образом, различия в урожайности из-за различных обработок удобрениями и контроля несущественны.
Задача 6:
Из следующих данных об урожайности в граммах, количестве внесенного навоза (в кг) и количестве осадков в дюймах рассчитайте общий и частный коэффициенты корреляции и проверьте их значимость.
Решение:

Суммарные коэффициенты корреляции :

Проверка значимости :

Аналогичным образом можно проверить значимость коэффициентов корреляции r _xz и r _yz.
Заключение:
Поскольку расчетное значение t для r _xy больше, чем табличное t при DF 6, т. е. 8 -2 или n — 2, значение r _xy является значимым, что свидетельствует о том, что выход и качество навоза сильно коррелированы.
Коэффициенты частичной корреляции :

Проверка значимости:

Заключение:
Значение таблицы t в DF 5(8 – 2 – 1) на уровне 5% составляет 2,571, что больше расчетного значения t. Следовательно, r _xy . _z не является значимым, что означает, что частичная корреляция между урожайностью и количеством вносимого навоза, исключающая влияние осадков, не является значимой. Аналогичным образом частные коэффициенты корреляции r _ху . _z и r _yz. _x можно проверить на значимость.
Задача 7:
Два сорта картофеля (А и Б) дали клубни, как показано в табл. Значительно ли отличается среднее количество клубней сорта А от среднего числа клубней сорта В? Средняя урожайность указана в кг/растение.

Решение:
Нулевая гипотеза — средняя урожайность клубней сортов картофеля А и В одинакова.
Комментарий:
Поскольку t-значение 2,02 меньше табличного значения на уровне 5% (2,10), средняя разница незначительна. Таким образом, выдвинутая гипотеза принимается и можно сделать вывод, что средняя урожайность клубней у сортов А и Б одинакова.
Задача 8:
Митотический индекс (%) Allium cepa был оценен в различных образцах сортов A и B, и были получены следующие данные:

Используйте подходящий статистический тест, чтобы показать, существенно ли различается митотический индекс между разновидностями Allium cepa.
Решение:
Нулевая гипотеза — митотический индекс (в среднем на 100 клеток) у сорта А и сорта В одинаков.
Табличное значение t на 23 DF: уровень 5% = 2,07 и уровень 1% = 2,81.
Результат показал, что расчетное значение t больше табличного значения при уровнях вероятности 0,05 и 0,01 при 23 DF. Таким образом, митотический индекс сорта А и сорта В Allium cepa существенно различаются между собой.
Задача 9:
Десять растений черного тмина (Nigella sativa L.) оценивали через 30 и 45 дней по количеству цветков, образуемых каждым растением, и полученные результаты приведены ниже:

Проверьте, было ли среднее количество цветков на растении черного тмина одинаковым в два разных срока.
Решение:
Нулевая гипотеза — среднее количество цветков одинаково для двух дат записи.
DF = n – 1 = 10 – 1 = 9.
Табличное значение t при 9DF: 5% = 2,26, 1% = 3,25 и 0,1% = 4,78.
Был проведен анализ
t-тестов — оценивалось среднее количество цветков за 2 даты. Кроме того, был рассчитан парный t-критерий, поскольку одни и те же растения оценивались в 2 разные даты.
Заключение:
Вычисленное значение i выше табличных значений на уровнях 5 %, 1 % и 0,1 %, поэтому предполагаемая гипотеза отвергается, поскольку существует значительное отклонение (уровень вероятности 0,001) в среднем количестве цветков при оценке за две даты.
Задача 10:
Комментарий к данным. Данные о сегрегации цветов семенной кожуры черного тмина приведены в табличной форме.
Черный – дикая форма; в то время как другие цвета семенной кожуры являются мутантными формами. Прокомментируйте полученные данные и предскажите возможные генотипы растений окраски семенной кожуры.
Комментарий:
Были проведены реципрокные скрещивания между нормальными растениями с черными семенами и мутантами, а затем F ₁ и F ₂ были выращены растения. Растения F ₂ использовали для оценки коэффициента сегрегации по окраске семенной кожуры с использованием теста X ². Характер расщепления F ₂ показал, что семена темно-красновато-коричневого и желтовато-коричневого цвета были моногенно рецессивны к черным семенам; при этом наследование признака двуцветности семян контролировалось двумя парами рецессивных генов. Таким образом, черная окраска семян черного тмина доминирует над другими цветами семян.
Присвоение символов гена B для черной окраски семян, b ^dr для темно-красновато-коричневой окраски и b ^Y для желтовато-коричневой окраски семян, а также если предположить, что P отвечает за двуцветный признак и доминантную форму (P) этот ген не влияет на В или на какие-либо аллельные формы В (b ^dr /b ^Y ) и эта мутация, затрагивающая оба доминантных гена (В — Р), приводит к двуцветным семенам, то следующие генотипы BBPP, b ^др б ^др ПП, б ^Y b ^Y PP и bbpp могут быть предложены для черных, темно-красно-коричневых, желтовато-коричневых и двухцветных семян соответственно.
Задача 11:
Данные, представляющие фенотипический корреляционный анализ кунжута (Sesamum indicum). Комментарий к предоставленным данным:

Комментарий:
Исследования фенотипической корреляции были проведены между семью признаками, связанными с урожайностью, и их связью с урожайностью с целью найти модельный тип растения кунжута.
Результат показал, что наиболее важным критерием отбора кунжута являются растения с увеличенным количеством коробочек, и эти коробочки должны быть с большим количеством семян. Модель растения кунжута также должна быть высокой с большим количеством коробочек на главной оси.
Задача 12:
Растение с красным цветком (RR) с белым рыльцем (WW) было скрещено с растением с белым цветком и красным рыльцем (rrww) и F ₂ потомства были получены после самоопыления F ₁ растения:
F ₂ потомства: Красный цветок красное рыльце — 25; Красноцветковое белое рыльце — 100; Белый цветок с белым рыльцем — 25 и Белый цветок с красным рыльцем — 100.
Используйте подходящий статистический тест, чтобы предсказать способ наследования признаков.
Решение:
X ² -тестовый анализ проводится для прогнозирования характера наследования рассматриваемых качественных признаков.
Нулевая гипотеза (ожидаемая): 9:3:3:1 (F ₂ потомков, полученных от F ₁ s).
X ² = 488,64 на 3 DF.
Значение X ² слишком велико (488,64) в 3DF, чем табличное значение 7,8, что указывает на значительные отклонения между наблюдаемыми и ожидаемыми значениями. В таком случае гипотезу следует отвергнуть, но поставленная задача ясно указывает на то, что это классическое дигибридное скрещивание, и, следовательно, ожидаемое соотношение должно быть 9 : 3 : 3 : 1.
Таким образом, отклонение можно объяснить тем, что гены R и W, возможно, не смогли подобраться независимо друг от друга.
Использование ортогональной функции (разделение компонентов дигибридного скрещивания).
Пусть цвет цветка будет признаком «А», а рыльце — признаком «В».
Таким образом, получается следующий результат:

Теперь подтверждено, что между генами R и W существовала связь — они не смогли подобраться независимо друг от друга. Как х ² был разделен на компоненты по разным причинам, можно подтвердить, что несоответствие также было связано с невозможностью разделения коэффициентов отдельных факторов, и в этом заключается значение метода.
Задача 13:
Мутант Chloroxantha был обнаружен в M ₂ черного тмина. Жизнеспособный мутант по хлорофиллу (Chloroxantha — мутант с дефицитом хлорофилла) можно использовать в качестве генетического маркера для эффективной селекции растений этого вида.
Было проведено реципрокное скрещивание между нормальными растениями и растениями-мутантами Chloroxantha, и впоследствии были выращены растения F ₁ (все F ₁ имели фенотипы нормальной окраски) и растения F ₂. Растения F ₂ использовали для оценки коэффициента сегрегации окраски проростков с помощью анализа X ² -test.
Характер расщепления F ₂ (мутант как родитель-стигма при скрещивании с нормальным — 25 нормальных, 15 мутантных, X ² = 0,64 для 9:7, p-значение от 0,40 до 0,50; мутант в качестве родителя пыльцы — 48 нормальных, 28 мутантных, X ² = 0,86 для 9 : 7, p-значение от 0,40 до 0,50) показало, что наследование мутанта Chloroxantha (цвет проростков бледно-зеленовато-желтый) было рецессивным и находилось под контроль двух локусов генов.
Таким образом;
Взаимное скрещивание и использование статистического теста пролили свет на природу наследования определенного признака и тем самым задокументировали генетику рассматриваемого признака.
Задача 14:
Вторичные группировки в виде 3 группового класса (3,13 %), 6 (28,83 %), 9 (12,50 %), 12 (43,75 %), 15 (8,33 %), 18 (9,38 %) и > 18 (2,08 % ) наблюдали в клетках метафазы I (2n = 72) Ocimum basilicum (базилик душистый). Количество PMC, оцененных при ИМ, составило 304, и 94,74% мейоцитов были группами.
Биваленты и униваленты, расположенные в непосредственной близости, но всегда без каких-либо отчетливых материальных связей, были названы вторичной ассоциацией хромосом, а генетическая взаимосвязь была приписана основным причинным фактором этого явления и была изучена на различных видах растений в отслеживание основного числа хромосом и полиплоидной природы вида.
Решение:
Анализ текста
X ², проведенный между классами групп (от 3 до > 18), выявил гетерогенность (X ² = 251,46, DF 6, значение p < 0,001), тем самым указав, что хромосомы более предпочтительно распределяются по определенным группам. количество групп (преимущественно 12 групповых классов), чем они делают в других гораздо против случайного распределения.
Было обнаружено, что наблюдаемые частоты клеток только для 12 и 6 групповых классов у видов значительно выше, чем ожидалось, и это было подтверждено путем сравнения частоты клеток 12 (наблюдаемые 12 групповых классов 126, остальные 162, ожидаемые 12 групповых классов 41,14). , остальное 246,86, всего 288, Х ² = 204,21 при 1 ДФ, р > 0,001) и 6 (наблюдали 6 группу класс 60, остальные 228, ожидали 6 группу класс 41,14, остальные 246,86, всего 288, Х ² = 10,09 при 1 ДФ, р < 0,001 ) групповые занятия против объединенной частоты остальных занятий.
Комментарии:
Вторичная ассоциация хромосом у O. basilicum (базилик душистый, Tulsi) предполагает вторичную полиплоидную природу вида, а статистический анализ цитологических данных показал, что базовое число хромосом этого вида равно 12, что, вероятно, произошло от исходного исходного числа x = 6 через полиплоидию.
Вывод:
O. basilicum не является настоящим диплоидом, а является производным полиплоидом (вторичным полиплоидом), у которого n = 36, но x = 12.
Задача 15:
Двадцать два генотипа кунжута (растение Til) были выращены в RBD с 3 повторностями, и данные были оценены для 8 связанных с урожайностью признаков и урожайности от 5 случайно выбранных растений с каждого участка в каждом поколении в течение 2 лет (данные объединены по поколениям) для изучения генетической изменчивости, ассоциации признаков и анализа путей.
Цель:
Понять вклад каждого признака, связанного с урожайностью, в урожайность и выбрать компонент, максимизирующий урожайность.
Решение:
Результаты статистического анализа:
Таблица:
Оценки параметров изменчивости, наследуемости и генетического прогресса по разным признакам в генотипах кунжута.
Оценки генетических параметров показали, что величина GCV (генотипический коэффициент вариации) и PCV (фенотипический коэффициент вариации) была высокого порядка для всех признаков, а PCV превышала соответствующие значения GCV.
Оценка наследуемости признаков варьировала от 19,32% до 91,0%. Высокая степень наследуемости была получена для высоты растения, количества семян/коробочки, числа коробочек/растение и расстояния от основания до первого ветвления; в то время как по другим характеристикам он был от умеренного до низкого.
Высокая наследуемость в сочетании с высоким генетическим прогрессом считается эффективным критерием селекции для повышения урожайности и отмечена по количеству коробочек на растение и расстоянию от основания до первого разветвления.
Таблица:
Коэффициенты генотипической и фенотипической корреляции различных признаков кунжута:
Корреляционные исследования показали, что для всех признаков генотипические и фенотипические ассоциации были в одном направлении, а генотипические оценки были выше, чем фенотипические, что указывает на наследственную связь между признаками. Урожайность показала сильную положительную связь (уровень вероятности 0,001) со всеми признаками, связанными с урожайностью, за исключением расстояния от основания до первого ветвления.
Точно так же корреляция между компонентами урожайности была в основном положительной и значимой (за исключением расстояния от основания до первого разветвления с коробочкой или главной осью, коробочки/растения и длины коробочки, а также между общим количеством ветвей/растения и коробочкой на главной оси).
Стол:
Прямое и косвенное влияние способствующих признаков на урожай семян кунжута:
Остаточный эффект = 0,0802; Цифры, выделенные жирным шрифтом, являются прямыми эффектами; *** Значимо на уровне 0,1%.
В дополнение к степени ассоциации анализ коэффициента пути учитывает причинно-следственную связь и был выполнен для разделения генотипической корреляции на прямые и косвенные эффекты для понимания относительной важности составляющих признаков на урожайность.
Изучение пути анализа показало, что капсулы на растение (1,243) оказали максимальное положительное прямое воздействие, затем капсула (1,243) оказала максимальное положительное прямое влияние, затем длина капсулы (1,054), семена/капсула (0,454) и общее количество ветвей/растение ( 0,691). Кроме того, косвенный вклад этих признаков в урожайность также был очень высоким и положительно значимым.
Таким образом, анализ путей привел к выводу, что общее количество ветвей и коробочек на растении, длина коробочки и количество семян в коробочке являются важными критериями отбора для повышения урожайности.
Ступенчатый регрессионный анализ, выполненный с компонентами урожайности в качестве независимых переменных (X ₁ ) и урожайностью семян в качестве зависимой переменной (Y), показал, что Y = 4,67 + 0,03X ₁ + 0,07X ₂ + 1,71X ₃ как наиболее подходящее уравнение (где X ₁ = семена в коробочке, X ₂ = длина коробочки и X ₃ = семена в коробочке; R ² 0,62, стандартная ошибка оценки 1,06) и эти три признака (X ₁, X ₂ и X ₃) объясняют более 62,0% переменных всех вариаций. В этом статистическом анализе особое внимание уделялось одновременному отбору коробочек с растения, длины коробочки и семян из коробочки.
Вывод:
Различные статистические анализы были проведены для выбора признаков для улучшения в генотипах кунжута.
(а) Расширение статистического анализа дало точный учет признаков, которые должны быть выбраны, — те, которые максимизируют урожайность.
(b) Эти признаки будут полезны для эффективной селекции кунжута посредством разработки рекомбинантных генотипов.
Задача 16:
Таблица: Средние значения различных количественных признаков у нормального и у трех мутантов по семенной оболочке черного тмина.
Эксперимент:
Самоопыленные потомства мутантных растений с окраской семенной кожуры и нормальных растений с черными семенами выращивали в рандомизированной блочной конструкции с 3 повторениями. Наблюдения за 5 случайно выбранными растениями из каждого ряда и всего за 60 растениями из 3-х повторностей были зарегистрированы по различным количественным признакам в контроле и у мутантных видов растений, а объединенное среднее значение со стандартной ошибкой представлено в табл.
F-анализ среди типов растений был сделан для различных признаков и был задокументирован в форме CD на уровне 5%.
Комментарий:
Фенотипические данные показали, что мутант с темно-красновато-коричневой семенной оболочкой был столь же продуктивным, как и нормальный; в то время как мутанты bicolor и желтовато-коричневой семенной кожуры были низкорослыми растениями с мелкими семенами.
Проблема 17 :
Таблица: Мейотический анализ тетраплоидного черного тмина (Nigella sativa L.)
Комментарий:
Критерий гетерогенности хи-квадрат показал, что частота бивалентов и квадривалентов на клетку среди тетраплоидов была случайной (т. е. не существует существенных вариаций), но количество унивалентов на клетку не было случайным.
Унивалентная частота на клетку среди тетраплоидов показала достоверную положительную корреляцию с аномальными клетками анафазы I (r = 0,81), аномальные клетки анафазы I показали достоверную отрицательную корреляцию с фертильностью пыльцы (r = -0,99): Таким образом, цитологическое исследование хромосом в Индуцированные автотетраплоиды черного тмина позволяют сделать вывод, что снижение фертильности пыльцы было результатом хромосомных нарушений, возникающих из-за нарушений спаривания.
No related posts.

Задача по статистике с решением: Бесплатные задачи || по статистике

Решение задач по статистике недорого и в срок

студентам помогли сегодня

Helpstat – онлайн площадка помощи студентам

1,506+

Проверено

156+

Цены и гарантии

#FAQ Ответы на частые вопросы

#отзывы

Последние отзывы о нашей работе

Что нужно знать для решения задач

Почему нам можно доверять

Какая цена услуги

Компания

Категории

Поддержка

Соцсети

Решение задач по статистике — FREEWRITERS

Решенные статистические задачи — практические задачи для подготовки к экзаменам

Описательная статистика

Доверительные интервалы

Расчет нормальных вероятностей

Проверка гипотезы

Корреляционный и регрессионный анализ

Дисперсионный анализ

Топ 17 задач по статистике (с решением)

Задача 2:

Задача 6:

Задача 10:

Добавить комментарий Отменить ответ