PRÓBA SZTUCZNEGO UNASIENIANIA MATEK PSZCZELICH NASIENIEM ROZRZEDZONYM
|
|
- Daniel Jasiński
- 7 lat temu
- Przeglądów:
Transkrypt
1 PSZCZELNICZE ZESZYTY NAUKOWE Rok XXXIX, Nr PRÓBA SZTUCZNEGO UNASIENIANIA MATEK PSZCZELICH NASIENIEM ROZRZEDZONYM Ł U C j a S k o n i e c z n a - Z a w i ł s k a, A n d r z e j Z a w i ł s k i Zakład Ogólnej Hodowli Zwierząt WSR-P, ul. B.Prusa 14, Siedlce Streszczenie Unasieniono 65 matek pszczelich przydzielonych losowo do 2 grup. W grupie I matki stanowiące podgrupy unasieniono następującymi dawkami nierozrzedzonego nasienia: 2 mm'. 4 mm' i 6 mm' (oznaczonych w pracy 2; 4; 6). Grupa II zawierała dwie podgrupy matek unasienionych 6 mm' w różnym stopniu rozrzedzonego nasienia: l. matki unasienione 2 mm" nasienia rozrzedzonego 4 mm' rozrzedzalnika, czyli w proporcji 1:2 (oznaczone w pracy 24); 2. matki unasienione 4 mm? nasienia rozrzedzonego 2 mm! rozrzedzalnika, czyli w proporcji 2: l (oznaczone w pracy 42). Analizując wyniki unasieniania stwierdzono, że liczba plemników w zbiorniczku nasiennym matki wzrastała ze zwiększeniem dawki wstrzykniętego nasienia do jajowodów, ale równocześnie obniżała efektywność przenikania plemników. Duża liczba plemników przenikała przy dawce (42). Średnia liczba plemników w zbiorniczku nasiennym dla tej dawki: 4,22 mln miała podobną wartość do średniej liczby plemników w zbiorniczku, wynikającej z dawki (6) - 4,28 mln, mimo że w 6 mm' nierozrzedzonego nasienia ogólnie znajdowało się około 42 mln plemników, a w dawce (42) jedynie 28 mln plemników. Natomiast średnia liczba plemników w zbiorniczku przy zastosowaniu dawki (24) - 2,13 mln była zbliżona do liczby plemników przy dawce (2) - 2,44 mln. Analiza wariancji wykazała wysoką istotność zarówno dawek nasienia jak i wpływu rozrzedzenia przy bardzo małym efekcie dla lat i interakcji. Określono wzajemne współzależności między liczbą plemników jaka przeniknęła do zbiorniczka nasiennego, dawką nasienia i efektywnością przenikania plemników. Analiza regresji wielokrotnej potwierdziła, że ostateczna liczba plemników w zbiorniczkach nasiennych matek, uzależniona jest od dawki (D) i efektywności przenikania (Ef), zawarte w równaniu o następującej postaci: Pz = - 1, , D 0, Ef W wyniku prowadzonych badań stwierdzono pełną możliwość sztucznego unasieniania matek pszczelich nasieniem rozrzedzonym, oraz istnienia punktu optymalnego rozrzedzenia, które zwiększa efektywność przenikalności plemników. Słowa kluczowe: matka pszczela, inseminacja, nasienie, rozrzedzanie. 57
2 WSTĘP Metoda sztucznego unasieniania matek pszczelich jest jedyną prowadzącą w sposób pewny do kontrolowanego kojarzenia osobników pszczoły miodnej. Wprowadzenie tej metody u pszczoły miodnej do praktyki hodowlanej jest problemem złożonym, wymagającym znajomości biologii matek i trutni. Szczegółowe opisy biologii rozrodu pszczoły miodnej podali W o y k e (1960) i Z a w i I s k i (1960). Sztuczne unasienianie matki pszczelej polega na umieszczeniu nasienia od określonych trutni w jajowodach matki i zapewnieniu matce warunków prawidłowego przechodzenia plemników do zbiorniczka nasiennego. Utrudnieniem jest np. wielkość narzadów rozrodczych, wymagająca aparatury gwarantującej odpowiedni przebieg procesu. Rozwój metody sztucznego unasieniania był możliwy dzięki tworzeniu coraz doskonalszych aparatów. Prace w tym kierunku prowadzili między innymi Wat s o n (1927), M i c h a i I o f f (1931), M a c k e n s e n i R o - b e r t s (1948), L a i d I o w (1949), V e s e I y (1965), Z a w i I s k i (1973a, 1973b), a także R u t t n e r i in. (1974). Ważnym problemem w zabiegu sztucznego unasieniania jest wielkość stosowanych dawek nasienia. Początkowo M a c k e n s e n i R o b e r t s (1948) stosowali dawkę 2,5 mm' nasienia wstrzykiwaną do otworu płciowego matki poza fałd zastawkowy (valvula vaginalisi. Natomiast H a c h i n o e i T o k u d a (1951) stosowali dawkę 4 mm'. Wykazali również, że matki kilkakrotnie unasieniane przyspieszały moment składania jaj. L a i d I a w (1954) stosował dawki 2 x 2,5 mm' lub też jednorazowo 5 mm'. W o y k e (1960) zalecał dawki większe, a także stosowanie kilkakrotnego unasieniania matek. Badania porównawcze dawek nasienia i liczby plemników jaka przeniknęła do zbiorniczków nasiennych matek, przeprowadzone dodatkowo przez W o y k e (1960) wykazały, że wraz ze wzrostem dawki do 8 mm' wzrastała ilość nasienia przechodzącego do zbiorniczków. Natomiast powyżej tej granicy zwiększenie ilości nasienia było minimalne. Zastosowanie dwukrotnego unasieniania matek spowodowało niewielki wzrost liczby plemników w zbiorniczkach nasiennych. Rozw6j techniki sztucznego unasieniania spowodował poszukiwania sposobu przechowywania nasienia trutni in vitro. V e r m a (1978) badał wpływ 10 rozrzedzalnik6w na ruchliwość i przeżywalność spermy. Matki unasienione nasieniem świeżym, rozrzedzonym jednym z rozrzedzalnik6w w proporcji objętości nasienia i rozrzedalnika I: I, miały w zbiorniczkach nasiennych taką samą liczbę plemników, jak przy unasienianiu nasieniem nierozrzedzonym. Po dniach przechowywania nasienia mieszanego z różnymi rozrzedzalnikami, około 60% plemników było ruchliwych, jednak wyniki unasieniania matek takim nasieniem były niedostateczne. Zbiorniczek nasienny osiągnęło mniej niż plemnik6w. 58
3 W pracy podjęto próbę unasieniania matek pszczelich nasieniem rozrzedzonym oraz badanie wpływu rozrzedzenia na liczbę plemników przenikających do zbiorniczków nasiennych matek. MA TERlAŁ ( METODA Badania prowadzono w Zakładzie Hodowli Owadów Użytkowych WSR-P w Siedlcach w kolejnych dwóch latach. Materiał doświadczalny pochodził z hodowli Zawilskiego: matki pszczele należały do rasy kaukaskiej tapis mellifica caucasica Gorb.), zaś trutnie do rasy kraińskiej tapis mellifica carnica PolIrn.). Łącznie unasieniono 65 matek pszczelich przydzielonych losowo do 2 grup unasienionych nasieniem nierozrzedzonym (grupa I) i rozrzedzonym (grupa II). Z grupy I trzy podgrupy unasieniano następującymi dawkami nasienia: 2 mm', 4 mrrr', 6 mm} (oznaczonych w dalszej części pracy symbolami 2, 4, 6). Grupa II zawierała dwie podgrupy matek unasienionych dawką ómrrr' w różnym stopniu rozrzedzonego nasienia: 1. matki unasienione 2 mm' nasienia rozrzedzonego 4 mm' rozrzedzalnika, czyli w proporcji objętości t:2 (oznaczona w dalszej części pracy 24); 2. matki unasienione 4 mm' nasienia rozrzedzonego 2 mm} rozrzedzalnika, czyli w proporcji objętości 2: t (oznaczona w dalszej części pracy 4 2). Przy wychowie matek stosowano przekładanie kilkugodzinnych larw do sztucznych miseczek matecznikowych. Matki po wygryzieniu się z mateczników w cieplarkach, umieszczano w mikroulikach typu Z a w i I s k i e g o (l973c) z asystą pszczół z rodzin wychowujących, gdzie dojrzewały do unasieniania co najmniej 7 dni. Unasienianie przeprowadzono na udoskonalonym aparacie Z a w i I s k i e g o (l973a i 1973b). Przed i po zabiegu matki umieszczane były pod szklanymi kloszami w celu rozbudzenia się i dokonania przez nie lotu w ograniczonej przestrzeni. Rozbudzone matki po unasienieniu umieszczano wśród uśpionych pszczół, w tych samych mikroulikach, z których zostały zabrane do unasienienia. Po rozbudzeniu się rodzinek, mikrouliki wstawiano do cieplarek na 48 godzin, zapewniając matkom odpowiednie warunki przechodzenia plemników do zbiorniczków nasiennych. Do unasienienia matek grupy I pobierano nasienie bezpośrednio od trutni w odpowiedniej dawce i unasieniano nimi matki. W odmienny sposób przygotowywano nasienie przeznaczone do unasieniania matek grupy II. Zastosowano rozrzedzalnik o następującym składzie chemicznym: H 2 0 NaCI KCl 400 mi 9g 0,42 g 59
4 0,23 g 0,20 g Roztwór rozcieńczono wodą destylowaną do stężenia 0,9 % i alkalizowano 0,1 NaOH do ph = 8,6. Nasienie pobierano przy użyciu specjalnego aparatu konstrukcji Zawilskiego przystosowanego do pobierania dużych ilości spermy. Razem z nasieniem pobierano odpowiednie ilości jałowego rozrzedzalnika. Kolejne porcje nasienia z rozrzedzalnikiem wstrzykiwano do specjalnie skonstruowanego pojemnika aparatu, zabezpieczającego nasienie przed wysychaniem. Do równomiernego rozprowadzenia plemników użyto mikromieszadła konstrukcji Zawilskiego. W urządzeniu tym, wirnikiem jest świderek o średnicy 0,8 mm poruszający się biegiem wstecznym, nie dopuszczający do wypychania nasienia wierzchem pojemnika. Po wymieszaniu pojemnik z nasieniem przenoszono na stanowisko do unasieniania i inseminowano matki w taki sam sposób jak matki grupy 1. W celu obliczenia liczby plemników w zbiorniczkach nasiennych, matki zabijano. Następnie wypreparowane zbiorniczki nasienne rozbijano i dokładnie mieszano przy użyciu mikromieszadła po zamianie wirnika, w 5 cm" płynu fizjologicznego. Następnie kroplę zawiesiny plemników umieszczano w komorze Thoma i liczono plemniki w całej objętości komory w/g zasad oceny liczebności czerwonych krwinek w krwi zwierząt wyższych. Matki oceniano na podstawie średniej z 4 powtórzeń. W celu oszacowania liczby plemników w 5 cm" płynu zastosowano przelicznik 78125, wynikający z parametrów komory Thoma. Zdefiniowano efektywność przenikania plemników do zbiorniczka nasiennego matki pszczelej, wyrażoną w %, jako proporcję liczby plemników w zbiorniczku nasiennym matki do wszystkich plemników, jakie zostały wstrzyknięte do jajowodów matki. Liczbę wstrzykniętych plemników oszacowano przyjmując za W o y- k e (1960), że w l mm' nasienia znajduje się około 7 mln plemników. Wyniki opracowano statystycznie. Zastosowano analizę wariancji według klasyfikacji krzyżowej z uwzględnieniem wpływu dawek i lat. W pracy posługiwano się następującymi skrótami cech: Pz - średnia liczba plemników w zbiorniczkach nasiennych matek pszczelich; D - dawka nasienia; Ef - efektywność przenikania. WYNIKI Ogółem unasieniono 65 matek pszczelich, w tym 25 nasieniem rozrzedzonym i nie zanotowano ani jednego wypadku śmiertelnego lub braku plemników w zbiorniczkach nasiennych u tych matek. 60
5 W badaniach potwierdzono przenikanie różnej liczby plemników do zbiorniczków nasiennych matek przy stosowaniu różnych dawek i rozrzedzeń. W tabeli l zamieszczono rezultaty uzyskane z unasieniania matek 2, 4, 6 mm' nasienia nierozrzedzonego oraz 2 mm" nasienia rozrzedzonego 4 mm" rozrzedzalnika (24), a także 4 mm' nasienia rozrzedzonego 2 mm' rozrzedzalnika (42). Wyniki tabeli l wskazują, że zwiększenie dawki wstrzykniętego nasienia do jajowodów powodowało wzrost liczby plemników w zbiorniczkach nasiennych matek, ale równocześnie zmniejszało efektywność przenikania plemników. Natomiast interesującym było stwierdzenie wysokiej liczby przenikających plemników, oszacowanej w postaci średniej przy dawce (42). Wartość ta była większa od średniej dla takiej samej dawki 4 mm" nasienia nierozrzedzonego. Różnica między tymi dawkami sprowadzała się głównie do zmian koncentracji nasienia, która przy dawce 4 oraz 2 i 6 była jednakowa i wynosiła 7 mln plemników/mm", a przy dawce (42) wynosiła 4,6 mln plemników/mm', Średnia dawki (42) miała zbliżoną wartość do średniej wynikającej z dawki 6, mimo że w 6 mm' nierozrzedzonego nasienia ogólnie znajdowało się około 42 mln plemników, a w dawce (42) jedynie 28 mln. Tabela Statystyczna charakterystyka liczby plemników w zbiorniczkach nasiennych różnych grup matek w zależności od dawek wstrzykiwanego nasienia nierozrzedzonego (2; 4; 6) i rozrzedzonego (42 i 24) Satistical characteristics of number of spermatozoons in sperrnatheca in various groups of queens in dependence on doses of undiluted (2,4,6) and diluted (42 and 24) semen Śr. liczba plem- Odchylenie Współcz. Efekt. prze- Licze - ników w mln standard. zmienności nikalności w % bność Average number of sperrnato- Standard Coefficient of Efficiency of Quan- zoons in mln deviation variability penetration in % tity pz s V Er n Grupy matek Groups of queens 2 2,44 1, ,65 17, ,37 0, ,38 12, ,28 0,4440 9,45 10, ,22 1, ,73 15, ,13 1, ,01 15,
6 Dodatkowo zwraca uwagę fakt, że zmniejszenie koncentracji na skutek rozrzedzenia nasienia zwiększyło efektywność przenikania, a wartość tego parametru zbliżona była do średniej przy dawce 2. Wpływ dawki nasienia na efektywność przenikania analizowano statystycznie uwzględniając efekty grupy i roku (tab.2). Tabela 2 Dwuczynnikowa analiza wariancji dla 2 lat i badanych dawek nasienia Analysis of variance for 2 years and for doses of semen Rodzaj zmienności Source of variability Liczba stopni swobody Degrees of freedom Średni kwadrat odchyleń Mean square of deviation F Między grupami Among groups 3 9, ,8100** Lata - Ycars 1 0, ,0003 Interakcja - Interaction 3 0, ,3900 Błąd - Error 46 0, ** - różnice między grupami istotne przy a = 0,01 ** - differences among groups significant at a = 0,01 Wysoka istotność testu F dla dawek nasienia upoważniała do zastosowania wielokrotnego testu rozstępu dla stwierdzenia, między którymi średnimi różnice można uznać za statystycznie istotne. Małe efekty lat i interakcji upoważniały do traktowania każdej grupy matek unasienianej jednakową dawką w okresie 2 lat za jedną populację. Wyniki testowania wykazały nieistotną różnicę jedynie między średnimi liczbami plemników w zbiorniczkach nasiennych grupy 6 i (4 2). Obie te dawki nie różniły się objętością a jedynie koncentracją. Wszystkie pozostałe różnice okazały się statystycznie istotne. Zależności występujące między dawkami (D), liczbą plemników w zbiorniczkach nasiennych matek pszczelich (Pz) i efektywnością przenikania (Et) przedstawiono w tab.3 za pomocą współczynników korelacji i zobrazowano na wykresach 1-3. Wartości współczynników korelacji między Pz i D oraz Ef i D były średniej wielkości ale statystycznie wysoko istotne. Niska korelacja występująca między Ef i Pz sugerowała, że czynnik efektywności przenikania w małym stopniu wpływał na ostateczną liczbę plemników jaka przenikała do zbiorniczków nasiennych matek pszczelich. W celu ostatecznego rozstrzygnięcia tego zagadnienia obliczono między badanymi cechami wielkości cząstkowych 62
7 współczynników korelacji I rzędu. Wartości współczynników korelacji cząstkowej potwierdziły fakt istnienia wysokich współzależności między wszystkimi badanymi wielkościami, w tym także wysoką dodatnia zależność między efektywnością a liczbą plemników w zbiorniczku nasiennym matki. Tabela 3 Współzależności występujące między dawkami (D), liczbą plemników przenikających do zbiorniczków nasiennych (Pz) oraz efektywnością przenikalności (Et) dla 3 grup matek unasienianych różnymi dawkami nierozrzedzonego nasienia Correlations and coefficients of partia l correlation among doses (D), number of spcrmatozoons pcnetrating to spcrmatheca (Pz) and efficicncy of penctration (Et) for 3 groups of queens inseminated various doses of undiluted semen Kombinacje cech Combinations Współczynniki Cząstkowy % wariancji związanej korelacji współczynnik korelacji wzajemną zależnością Cefficients o f Partial correlation % variances eonnecred cerrelation coefficient by mutual dependance Pz x D 0,6682 0, ,6 Efx D -0,5171-0, ,2 Ef x Pz 0,2502 0, ,5 Na podstawie danych uzyskanych z tabeli 3 zobrazowano zależność pz od D na wykresie l. Rozpatrując przebieg zależności w przedziale dawek do 6 mm", liczbę plemników w zbiorniczkach nasiennych przybliżono regresją prostoliniowa. Na wykresie zaznaczono średnie grup unasienionych nasieniem rozrzedzonym. Oba punkty charakteryzujące liczby przenikających plemników nie leżą na linii regresji. Punkt dla dawki 24 położony jest poniżej linii regresji, natomiast dla grupy (42) leży znacznie powyżej tej linii. Po obliczeniu granic tolerancji dla prostej regresji w punktach 0=2 oraz 0=4, nie stwierdzono statystycznej istotności odchylenia przy dawce (2 4), natomiast stwierdzono wysoka istotność odchylenia (4 2). Zależność efektywności przenikalności plemników (Et) od dawki nasienia (D) przedstawiono na wykresie 2. W przedziale dawek do 6 mm' wartości (Et) były coraz mniejsze i ujemnie skorelowane. Również w tym wypadku średnie dla matek unasienionych nasieniem rozrzedzonym położone były poza linią regresji. Analiza wykresów l i 2 wyraźnie wskazuje na znaczny wpływ rozrzedzania nasienia na efektywność przenikania i w ostatecznym efekcie na inną liczbę plemników w zbiorniczkach nasiennych matek od tych, jakich należałoby się spodziewać, stosując określone dawki przy unasienianiu. Średniej wielkości rozrzedzenie (koncentracja plemników = 4,6 mln plemników/mm' nasienia), powodowało wyraźne polepszenie wyników unasieniania, natomiast bardzo silne rozrzedzenie (koncentracja = 2,3 mln 63
8 plemników/mm' nasienia), zmniejszało liczbę plemnik6w przenikających do zbiorniczk6w nasiennych matek pszczelich pz mln 2 1 t pz (24) Srednia Average A (42) Srednia Average pz = D O ~ ~------~ o Dmm 3 Ryc.l. Zależność liczby plemników w zbiorniczku nasiennym matki (Pz) od dawki nasienia (D) Dependanceof number of spermatozoa in spermatheca of queen (Pz) on dose of semen (D) Ef. 2O % 15 Ef = D O O Dmm 3 Ryc.2. Zależność efektywności przenikania (Et) od dawki nasienia (D) Dependance of penetrating efficiency (Et) on dose of semen (D) 64
9 Niska korelacja występowała między Pz przedstawiono na wykresie 3. e 4 / Ef. Zależność tą pz mln O O,. pz = Ef Ef 0/. Ryc.3. Zależność liczby plemników w zbiorniczku nasiennym (Pz) od efektywności przenikania (Et) Dependance of number spermatozoa in spermatheca (Pz) on efficiency of penetrating (Et) Uzyskane dane potwierdziły wniosek, że ostateczna liczba plemników jaka znajdzie się w zbiorniczkach nasiennych matek pszczelich zależy od 2 zasadniczych wielkości tj. od dawki nasienia i efektywności przenikania. Dlatego też obliczono zależność liczby plemników (Pz) jako zależną równocześnie od dwóch pozostałych parametrów i przedstawiono równanie regresji wielokrotnej, które przyjęło następującą postać: a pz = D Ef R2 = i był bliski jedności. Dla tej zależności przedstawiono analizę wariancji liczby plemników w zbiorniczkach nasiennych matek z uwidocznieniem wpływu obu badanych czynników, traktowanych jako zmienne niezależne (tab.4). Wyniki analizy wariancji wykazały wysoko istotny wpływ dawki i efektywności przenikania na ostateczną liczbę plemników w zbiorniczku nasiennym matek pszczelich. 65
10 Tabela 4 Analiza wariancji liczby plemników w zbiorniczkach nasiennych matek pszczelich w zależności od dawek nasienia (D) i efektywności przenikania (El) Analysis of variance of spermatozoons in spermathecas of queen in regression depended on doses (D) and efficiency of penetration (Ef) Źródło zmienności Liczba stopni swobody Średni kwadrat odchyleń F Source of variation Oegrees of freedom Mean square of deviation Dawki - Ooses 1 21, ,82** Efektywność - Efficiency 1 23, ,02** Błąd - Error 37 0,0877 ** - wpływ dawek i efektywności istotny przy a = 0,01 ** - influence of doses and of efficicncy significant at a = 0,01 DYSKUSJA M a c k e n s e n (1969) prowadził badania nad unasienianiem matek pszczelich nasieniem rozrzedzonym. W niniejszej pracy potwierdzono możliwość zastosowania nasienia rozrzedzonego do sztucznego unasieniania matek pszczelich. Zastosowanie nasienia rozrzedzonego przy sztucznym unasienianiu dało możliwości wprowadzania nowych technik doboru par rodzicielskich przy wszechstronnym zwiększeniu efektywności prowadzonych prac hodowlanych i badawczych nad genetycznym doskonaleniem pszczoły miodnej. Porcję nasienia trutnia można rozrzedzić i dzieląc ją na mniejsze dawki unasienić 2 lub więcej matek nasieniem tego samego trutnia (kombinacja taka w przyrodzie nie zachodzi). Od matek rozpoczynających czerwienie uzyskano by dość znaczną liczbę potomstwa diploidalnego (matek-córek i robotnic), mogącego stanowić cenny materiał hodowlany lub badawczy. Zastosowanie przy unasienianiu dużego rozrzedzenia, może spowodować szybkie wyczerpanie zapasu nasienia w zbiorniczkach nasiennych i matki składałyby jaja jedynie na trutnie (trutowienie). Dysponując trutniem cennym z punktu widzenia hodowli (np. mutant), który jednocześnie posiada bardzo gęste nasienie, (powodujące śmierć unasienianej nim matki) to po odpowiednim rozrzedzeniu można otrzymać pozytywny wynik unasieniania. Wyniki pracy wskazują, że przy rozrzedzaniu nasienia w proporcji objętości 2: l, można otrzymać znacznie lepsze rezultaty sztucznego unasieniania matek pszczelich przez zwiększenie efektywności przenikania plemników. Natomiast rozrzedzenie w proporcji objętości 1:2 prowadzi do obniżenia 66
11 efektywności. Wskazuje to na istnienie określonego optimum rozrzedzenia (koncentracji) nasienia, związanego z największą efektywnością przenikania plemników. Ostateczna liczba plemników, jaka znajdzie się w zbiorniczku nasiennym matki pszczelej uzależniona jest od wielu czynników np.: dawka nasienia, kondycja unasienianej matki, jej odżywianie, wplyw pielęgnujących ją robotnic podczas przenikania plemników do jej zbiorniczka nasiennego a także, jak wskazują uzyskane wyniki - rozrzedzenie (koncentracja) nasienia. Równanie regresji wielokrotnej pozwala na wstępną klasyfikację tych wszystkich czynników. Ich wpływ nie jest bezpośredni ale prowadzi do ostatecznego rezultatu poprzez dwa główne czynniki: wielkość dawki i efektywność przenikania plemników. W badaniach zastosowano dawki nasienia poruzej 8 mm}, którą W o y k e (1960) podał jako optymalną. W przedstawionej pracy matki unasieniano nasieniem rozrzedzonym w objętości 6 mm' (podgrupy 42 i 24). Stosując takie same proporcje nasienia i rozrzedzalnika, należałoby utworzyć podgrupy 84 i 48, czyli unasieniać matki 12 mrrr'. Unasienianie taką dawką wpłynęłoby na zwiększenie śmiertelności matek po zabiegu inseminacji. Ponadto stosowanie dawek wyższych od optymalnej, nie powodowałoby istotnego wzrostu liczby plemników w zbiorniczkach nasiennych matek. Szczegółowe rozpatrywanie współczynników zmienności przy różnych dawkach, uwidacznia znaczne zmniejszenie ogólnej zmienności liczby plemników w zbiorniczkach nasiennych matek, jeżeli dawka dąży do optymalnej. Przy małych dawkach, silnie ujawnia się indywidualna zdolność matki do przeprowadzania plemników do zbiorniczka nasiennego. Spośród matek unasienionych małą dawką, wiele z nich miało w swoich zbiorniczkach znaczą Iiczbę plemników, zabezpieczającą roczne lub dwuletnie prawidłowe czerwienie. Inne miały w zbiorniczkach małą ich liczbę. Matki unasieniane dawką zbliżoną do optymalnej, posiadały liczby plemników w zbiorniczkach zapewniające wieloletnie, prawidłowe czerwienie. Można przypuszczać, że w osobniczej zdolności do przeprowadzania plemników w wypadku małej dawki nasienia, można szukać przyczyn dokonywania przez matki pszczele dwóch lub więcej lotów weselnych. Jak stwierdził W o y k e (1960) oraz Z a w i I s k i (1960), przyczyną wielokrotnych lotów weselnych, dokonywanych przez niektóre matki jest zbyt mała liczba plemników w ich zbiorniczkach nasiennych po pierwszym locie weselnym. Zgodne jest to także z poglądem Z a w i I s k i e g o (1960), który uważał, że w czasie naturalnego unasieniania matki pszczele dotąd powtarzają loty weselne, dopóki nie uzyskają 5 do 6,5 mln plemników w zb iorniczkach nas ienn ych. 67
12 WNIOSKI l. Sztuczne unasienianie matek pszczelich nasieniem rozrzedzonym jest możl iwe przy użyciu zastosowanego w pracy rozrzedzalnika. 2. Optymalny stopień rozrzedzenia, wpływający na zwiększenie efektywności przenikania plemnik6w do zbiorniczk6w nasiennych matek określała koncentracja 4,6 mln plemników/l mm' nasienia. Natomiast koncentracja 2,3 mln plemnik6w/l mm? nasienia pogarszała wyniki unasieniania. 3. Ostateczny rezultat liczby plemników w zbiorniczku nasiennym matki pszczelej zależał bezpośrednio od dwóch czynników tj. dawki (ewentualnie modyfikowanej koncentracją) oraz efektywności przenikania plemnik6w do zbiorniczka nasiennego. 4. Stosując rozrzedzenie nasienia trutni można uzyskiwać efekty genetyczne i hodowlane niemożliwe do uzyskania przy naturalnym unasienianiu matek, a także na drodze sztucznej inseminacji stosowanej w dotychczasowej formie tj. bez rozrzedzeń. LITERATURA H a h i n o e Y., T o k u d a Y. (1951) - Studies on the artilicial inscmination nr the honey bee. Nat.lnst.Agric.Sci., (Japan) Ser.Gl: L a i d I a w H.H.Jr. (1949) - New instruments for artificial insemination of queen bees. Amer. Bee J., 89: L a i d I a w H.H.Jr. (1954) - Beekeeping managment for bee breeder. Amer.Bee J., 94: M a c k e n s e n O., R o b e r l s W.C. (1948) - A manual for the artificial insemination of queen bees. U.S.D.A.Bur.Enl. and Plant quarant. ET-250. M a c k e n s e n O Effecl of semen diluents and temerature on succes in instrurnental insemination of queen honey bees, J.econ.Ent., 57(4): M i c h a i I o f f A.S. (1931) - Uber die Vererbung Weissaugigkeit bei Honigbiene. Z.lndukt. Abstamm u. Yererbungsl, 59(2-3): R u t t n e r F., S c h n t: i d e r H., F r e s n a y e J. (1974) - Standardapparat zur instrumentellen Besamung der Bienenkónigin. V t: r m a L.R. (1978) - Biology of honeybee (Apis mellifera L.) sperrnatozoa. \. Effect of different diluents on motility and survival. Apidologie, 9(3): V e s e I y V. (1965) - lnsemination plastic lip with cylindrical warking part rnakes possible to insemination artificially without use of the vaginal probe and to get sperma directly from vesicles of drones. Wat s o n L.R. (1927) - Controled mating of queen bees. Hamilton III. W o y k ej. (1960) - Naturalne i sztuczne unasienianie matek pszczelich. Pszczeln.Zesz. Nauk.. 4(3-4): Z a w i I s k i A. (1960) - Badania nad biologią unasieniania matek pszczelich. Praca dyplomowa. Zakład Pszczelnictwa SGGW Warszawa. Z a w i I s k i A. (1973a) - Zestaw aparatury do sztucznego unasieniania matek pszczelich. Patent nr Z a w i I s k i A. (1973b) - Strzykawka do sztucznego unasieniania matek pszczelich. Patent nr
13 Z a w i I s k i A. (l973c) - Mikroulik do wychowu sztucznie unasienianych matek pszczelich. Wzór użytkowy nr TEST OF ARTIFICIAL INSEMINA TlON OF QUEEN HONEY 8EES WITH D1LUTED SEMEN Ł. S k O fi i e c z fi a - Z a w i l s k a, A. Z a w i l s k i Summary 65 queens were inseminated and devided in two groups. In the first group queens were inseminated with following doses of undiluted semen: 2 mm", 4 mrn' and 6 rnrrr' (marked 2,4,6). Queens from the second group were inseminated with dose 6 mm' of diluted semen. This group of queens was devided in two parts: 1. Queens inseminated with 2 mrrr' of semen diluted with 4 mm" of diluting liquid, or In proportion 1:2 (2 4). 2. Queens inseminated with 4 mrrr' of semen diluted with 2 mrrr' of diluting liquid, or In proportion 2: l (marked 42). Analysing results of insemination it ascertained that number of spermatozoons in spermathecas of queens increases, but in the same time efficiency of penetration of spermatozoons for dose (42) appeared to be quite big. Average for the dose - 4,22 mln is almost equal to average for dose (6) =4,28 mln, in spite of fact, that in 6 mrrr' undiluted semen there were about 42 mln spermatozoons and in dose (42) only 28 mln. Average number of spermatozoons in spermathecas after using dose (24) = 2,13 mln is close to averagę for dose (2) = 2,44 mln. Analysis of variance indicats that doses of semen and influence of dilution are very essential when an effect for years and for interaction is very smali mutual dependences among: - number of spermatozoons, which penetrated into spermatheca (Pz), dose of semen (D), efficiency of penetrating of spermatozoons (Et) were defined. The dependences are shown on graphs. Averages for groups of inseminated queens (for which was used diluted semen) are beyond line of regresion and importance of upward deviation is proved. Analysis of multiple regression confirmed supposition, that fina I number of spermatozoons depends on dose and efficiency of penetration, which are inc1uded in following equation: Pz = - 16, , D 0, Ef In consequence of researches it is ascertained, that queens can be inseminated with diluted semen and there is an optimal dilution, which increases efficiency of penetration of spermatozoons. Keywords: honey bee queen, insemination, sperm, dilution. 69
NEGATYWNY WPŁYW NOSEMA APIS Z. NA EFEKTYWNOŚĆ PRZENIKANIA PLEMNIKÓW DO ZBIORNICZKÓW SZTUCZNIE UNASIENIANYCH MATEK PSZCZELICH
PSZCZELNICZE ZESZYTY NAUKOWE Rok XXXIX, Nr 2 1995 NEGATYWNY WPŁYW NOSEMA APIS Z. NA EFEKTYWNOŚĆ PRZENIKANIA PLEMNIKÓW DO ZBIORNICZKÓW SZTUCZNIE UNASIENIANYCH MATEK PSZCZELICH A n d r z e j Z a w i I s
Bardziej szczegółowoOPRACOWANIE METODY KRÓTKOTERMINOWEGO PRZECHOWYWANIA NASIENIA TRUTNI. Wojciech Skowronek, Jerzy Szymula
PSZCZELNICZE ZESZYTY NAUKOWE Rok XLII, Nr l 1998 OPRACOWANIE METODY KRÓTKOTERMINOWEGO PRZECHOWYWANIA NASIENIA TRUTNI Wojciech Skowronek, Jerzy Szymula Instytut Sadownictwa i Kwiaciarstwa, Oddział Pszczelnictwa
Bardziej szczegółowoĆwiczenie: Wybrane zagadnienia z korelacji i regresji
Ćwiczenie: Wybrane zagadnienia z korelacji i regresji W statystyce stopień zależności między cechami można wyrazić wg następującej skali: Skala Stanisza r xy = 0 zmienne nie są skorelowane 0 < r xy 0,1
Bardziej szczegółowoZALEŻNOŚĆ MIĘDZY WYSOKOŚCIĄ I MASĄ CIAŁA RODZICÓW I DZIECI W DWÓCH RÓŻNYCH ŚRODOWISKACH
S ł u p s k i e P r a c e B i o l o g i c z n e 1 2005 Władimir Bożiłow 1, Małgorzata Roślak 2, Henryk Stolarczyk 2 1 Akademia Medyczna, Bydgoszcz 2 Uniwersytet Łódzki, Łódź ZALEŻNOŚĆ MIĘDZY WYSOKOŚCIĄ
Bardziej szczegółowoDOROBEK NAUKOWY - CEZARY KRUK
DOROBEK NAUKOWY - CEZARY KRUK PRACA MAGISTERSKA Wpływ odymiania preparatami warrozobójczymi na efekty naturalnego unasieniania się matek pszczelich - Akademia Rolniczo - Techniczna w Olsztynie - 1987 ROZPRAWA
Bardziej szczegółowoSzacowanie wartości hodowlanej. Zarządzanie populacjami
Szacowanie wartości hodowlanej Zarządzanie populacjami wartość hodowlana = wartość cechy? Tak! Przy h 2 =1 ? wybitny ojciec = wybitne dzieci Tak, gdy cecha wysokoodziedziczalna. Wartość hodowlana genetycznie
Bardziej szczegółowoĆwiczenie: Wybrane zagadnienia z korelacji i regresji.
Ćwiczenie: Wybrane zagadnienia z korelacji i regresji. W statystyce stopień zależności między cechami można wyrazić wg następującej skali: Skala Guillforda Przedział Zależność Współczynnik [0,00±0,20)
Bardziej szczegółowoPDF created with FinePrint pdffactory Pro trial version http://www.fineprint.com
Analiza korelacji i regresji KORELACJA zależność liniowa Obserwujemy parę cech ilościowych (X,Y). Doświadczenie jest tak pomyślane, aby obserwowane pary cech X i Y (tzn i ta para x i i y i dla różnych
Bardziej szczegółowoX Y 4,0 3,3 8,0 6,8 12,0 11,0 16,0 15,2 20,0 18,9
Zadanie W celu sprawdzenia, czy pipeta jest obarczona błędem systematycznym stałym lub zmiennym wykonano szereg pomiarów przy różnych ustawieniach pipety. Wyznacz równanie regresji liniowej, które pozwoli
Bardziej szczegółowo( x) Równanie regresji liniowej ma postać. By obliczyć współczynniki a i b należy posłużyć się następującymi wzorami 1 : Gdzie:
ma postać y = ax + b Równanie regresji liniowej By obliczyć współczynniki a i b należy posłużyć się następującymi wzorami 1 : xy b = a = b lub x Gdzie: xy = też a = x = ( b ) i to dane empiryczne, a ilość
Bardziej szczegółowoPSZCZELNICZE ZESZYTY NAUKOWE Rok XXXVII 1993
PSZCZELNICZE ZESZYTY NAUKOWE Rok XXXVII 1993 PODEJMOWANIE CZERWIENIA PRZEZ MATKI PSZCZELE PRZETRZYMYWANE W SKRZYNKACH W ASYŚCIE SWOBODNIE OBLATUJĄCYCH SIĘ PSZCZÓŁ B o ż e n a C h u d a - M i c k i e w
Bardziej szczegółowoPORÓWNANIE DYNAMIKI WCHODZENIA PLEMNIKÓW DO ZBIORNICZKA NASIENNEGO SZTUCZNIE UNANIESIONYCH MATEK PSZCZELICH PRZETRZYMYWANYCH W RÓZNYCH WARUNKACH
PSZCZELNICZE ZESZYTY NAUKOWE Rok XXIX 1985 PORÓWNANIE DYNAMIKI WCHODZENIA PLEMNIKÓW DO ZBIORNICZKA NASIENNEGO SZTUCZNIE UNANIESIONYCH MATEK PSZCZELICH PRZETRZYMYWANYCH W RÓZNYCH WARUNKACH J. W o y k e
Bardziej szczegółowoAnaliza wariancji - ANOVA
Analiza wariancji - ANOVA Analiza wariancji jest metodą pozwalającą na podział zmienności zaobserwowanej wśród wyników eksperymentalnych na oddzielne części. Każdą z tych części możemy przypisać oddzielnemu
Bardziej szczegółowoZJAZD 4. gdzie E(x) jest wartością oczekiwaną x
ZJAZD 4 KORELACJA, BADANIE NIEZALEŻNOŚCI, ANALIZA REGRESJI Analiza korelacji i regresji jest działem statystyki zajmującym się badaniem zależności i związków pomiędzy rozkładami dwu lub więcej badanych
Bardziej szczegółowoW statystyce stopień zależności między cechami można wyrazić wg następującej skali: n 1
Temat: Wybrane zagadnienia z korelacji i regresji W statystyce stopień zależności między cechami można wyrazić wg następującej skali: Skala Guillforda Przedział Zależność Współczynnik [0,00 0,20) Słaba
Bardziej szczegółowo, a ilość poziomów czynnika A., b ilość poziomów czynnika B. gdzie
Test Scheffego, gdzie (1) n to ilość powtórzeń (pomiarów) w jednej grupie (zabiegu) Test NIR Istnieje wiele testów dla porównań wielokrotnych opartych o najmniejszą istotna różnicę między średnimi (NIR).
Bardziej szczegółowoWprowadzenie do analizy korelacji i regresji
Statystyka dla jakości produktów i usług Six sigma i inne strategie Wprowadzenie do analizy korelacji i regresji StatSoft Polska Wybrane zagadnienia analizy korelacji Przy analizie zjawisk i procesów stanowiących
Bardziej szczegółowoSTATYSTYKA I DOŚWIADCZALNICTWO Wykład 8
STATYSTYKA I DOŚWIADCZALNICTWO Wykład 8 Regresja wielokrotna Regresja wielokrotna jest metodą statystyczną, w której oceniamy wpływ wielu zmiennych niezależnych (X 1, X 2, X 3,...) na zmienną zależną (Y).
Bardziej szczegółowoPSZCZELNICZE ZESZYTY NAUKOWE
PSZCZELNICZE ZESZYTY NAUKOWE Rok XLI 1997 ZMIENNOŚĆ POTOMSTWA W KOLEJNYCH POKOLENIACH MATEK UNASIENIANYCH MIESZANYM NASIENIEM OD WIELU TRUTNI NA PRZYKŁADZIE CECH MORFOLOGICZNYCH Wojciech Skowronek, Jerzy
Bardziej szczegółowoSTATYSTYKA MATEMATYCZNA
STATYSTYKA MATEMATYCZNA 1. Wykład wstępny. Teoria prawdopodobieństwa i elementy kombinatoryki 2. Zmienne losowe i ich rozkłady 3. Populacje i próby danych, estymacja parametrów 4. Testowanie hipotez 5.
Bardziej szczegółowoSzkice rozwiązań z R:
Szkice rozwiązań z R: Zadanie 1. Założono doświadczenie farmakologiczne. Obserwowano przyrost wagi ciała (przyrost [gram]) przy zadanych dawkach trzech preparatów (dawka.a, dawka.b, dawka.c). Obiektami
Bardziej szczegółowo1. Jednoczynnikowa analiza wariancji 2. Porównania szczegółowe
Zjazd 7. SGGW, dn. 28.11.10 r. Matematyka i statystyka matematyczna Tematy 1. Jednoczynnikowa analiza wariancji 2. Porównania szczegółowe nna Rajfura 1 Zagadnienia Przykład porównania wielu obiektów w
Bardziej szczegółowoKorelacja, autokorelacja, kowariancja, trendy. Korelacja określa stopień asocjacji między zmiennymi
Korelacja, autokorelacja, kowariancja, trendy Korelacja określa stopień asocjacji między zmiennymi Kowariancja Wady - ograniczenia. Wartość kowariancji zależy od rozmiarów zmienności zmiennej.. W konsekwencji
Bardziej szczegółowoProjekt zaliczeniowy z przedmiotu Statystyka i eksploracja danych (nr 3) Kamil Krzysztof Derkowski
Projekt zaliczeniowy z przedmiotu Statystyka i eksploracja danych (nr 3) Kamil Krzysztof Derkowski Zadanie 1 Eksploracja (EXAMINE) Informacja o analizowanych danych Obserwacje Uwzględnione Wykluczone Ogółem
Bardziej szczegółowoZadania ze statystyki cz. 8 I rok socjologii. Zadanie 1.
Zadania ze statystyki cz. 8 I rok socjologii Zadanie 1. W potocznej opinii pokutuje przekonanie, że lepsi z matematyki są chłopcy niż dziewczęta. Chcąc zweryfikować tę opinię, przeprowadzono badanie w
Bardziej szczegółowoKORELACJA 1. Wykres rozrzutu ocena związku między zmiennymi X i Y. 2. Współczynnik korelacji Pearsona
KORELACJA 1. Wykres rozrzutu ocena związku między zmiennymi X i Y 2. Współczynnik korelacji Pearsona 3. Siła i kierunek związku między zmiennymi 4. Korelacja ma sens, tylko wtedy, gdy związek między zmiennymi
Bardziej szczegółowoWIELKA SGH-OWA POWTÓRKA ZE STATYSTYKI. Test zgodności i analiza wariancji Analiza wariancji
WIELKA SGH-OWA POWTÓRKA ZE STATYSTYKI Test zgodności i analiza wariancji Analiza wariancji Test zgodności Chi-kwadrat Sprawdza się za jego pomocą ZGODNOŚĆ ROZKŁADU EMPIRYCZNEGO Z PRÓBY Z ROZKŁADEM HIPOTETYCZNYM
Bardziej szczegółowoOcena wartości hodowlanej. Dr Agnieszka Suchecka
Ocena wartości hodowlanej Dr Agnieszka Suchecka Wartość hodowlana genetycznie uwarunkowane możliwości zwierzęcia do ujawnienia określonej produkcyjności oraz zdolność przekazywania ich potomstwu (wartość
Bardziej szczegółowoWykorzystanie testu t dla pojedynczej próby we wnioskowaniu statystycznym
Wiesława MALSKA Politechnika Rzeszowska, Polska Anna KOZIOROWSKA Uniwersytet Rzeszowski, Polska Wykorzystanie testu t dla pojedynczej próby we wnioskowaniu statystycznym Wstęp Wnioskowanie statystyczne
Bardziej szczegółowoZadania ze statystyki cz.8. Zadanie 1.
Zadania ze statystyki cz.8. Zadanie 1. Wykonano pewien eksperyment skuteczności działania pewnej reklamy na zmianę postawy. Wylosowano 10 osobową próbę studentów, których poproszono o ocenę pewnego produktu,
Bardziej szczegółowoRozdział 8. Regresja. Definiowanie modelu
Rozdział 8 Regresja Definiowanie modelu Analizę korelacji można traktować jako wstęp do analizy regresji. Jeżeli wykresy rozrzutu oraz wartości współczynników korelacji wskazują na istniejąca współzmienność
Bardziej szczegółowoKORELACJE I REGRESJA LINIOWA
KORELACJE I REGRESJA LINIOWA Korelacje i regresja liniowa Analiza korelacji: Badanie, czy pomiędzy dwoma zmiennymi istnieje zależność Obie analizy się wzajemnie przeplatają Analiza regresji: Opisanie modelem
Bardziej szczegółowoREGRESJA I KORELACJA MODEL REGRESJI LINIOWEJ MODEL REGRESJI WIELORAKIEJ. Analiza regresji i korelacji
Statystyka i opracowanie danych Ćwiczenia 5 Izabela Olejarczyk - Wożeńska AGH, WIMiIP, KISIM REGRESJA I KORELACJA MODEL REGRESJI LINIOWEJ MODEL REGRESJI WIELORAKIEJ MODEL REGRESJI LINIOWEJ Analiza regresji
Bardziej szczegółowoSTATYSTYKA MATEMATYCZNA ZESTAW 0 (POWT. RACH. PRAWDOPODOBIEŃSTWA) ZADANIA
STATYSTYKA MATEMATYCZNA ZESTAW 0 (POWT. RACH. PRAWDOPODOBIEŃSTWA) ZADANIA Zadanie 0.1 Zmienna losowa X ma rozkład określony funkcją prawdopodobieństwa: x k 0 4 p k 1/3 1/6 1/ obliczyć EX, D X. (odp. 4/3;
Bardziej szczegółowoS t a t y s t y k a, część 3. Michał Żmihorski
S t a t y s t y k a, część 3 Michał Żmihorski Porównanie średnich -test T Założenia: Zmienne ciągłe (masa, temperatura) Dwie grupy (populacje) Rozkład normalny* Równe wariancje (homoscedasticity) w grupach
Bardziej szczegółowoRozkłady statystyk z próby. Statystyka
Rozkłady statystyk z próby tatystyka Rozkłady statystyk z próby Próba losowa pobrana z populacji stanowi realizacje zmiennej losowej jak ciąg zmiennych losowych (X, X,... X ) niezależnych i mających ten
Bardziej szczegółowoWnioskowanie statystyczne. Statystyka w 5
Wnioskowanie statystyczne tatystyka w 5 Rozkłady statystyk z próby Próba losowa pobrana z populacji stanowi realizacje zmiennej losowej jak ciąg zmiennych losowych (X, X,... X ) niezależnych i mających
Bardziej szczegółowoAnaliza Danych Sprawozdanie regresja Marek Lewandowski Inf 59817
Analiza Danych Sprawozdanie regresja Marek Lewandowski Inf 59817 Zadanie 1: wiek 7 8 9 1 11 11,5 12 13 14 14 15 16 17 18 18,5 19 wzrost 12 122 125 131 135 14 142 145 15 1 154 159 162 164 168 17 Wykres
Bardziej szczegółowoRozpoznawanie twarzy metodą PCA Michał Bereta 1. Testowanie statystycznej istotności różnic między jakością klasyfikatorów
Rozpoznawanie twarzy metodą PCA Michał Bereta www.michalbereta.pl 1. Testowanie statystycznej istotności różnic między jakością klasyfikatorów Wiemy, że możemy porównywad klasyfikatory np. za pomocą kroswalidacji.
Bardziej szczegółowoStatystyka w pracy badawczej nauczyciela Wykład 4: Analiza współzależności. dr inż. Walery Susłow walery.suslow@ie.tu.koszalin.pl
Statystyka w pracy badawczej nauczyciela Wykład 4: Analiza współzależności dr inż. Walery Susłow walery.suslow@ie.tu.koszalin.pl Statystyczna teoria korelacji i regresji (1) Jest to dział statystyki zajmujący
Bardziej szczegółowoSTATYSTYKA OD PODSTAW Z SYSTEMEM SAS. wersja 9.2 i 9.3. Szkoła Główna Handlowa w Warszawie
STATYSTYKA OD PODSTAW Z SYSTEMEM SAS wersja 9.2 i 9.3 Szkoła Główna Handlowa w Warszawie Spis treści Wprowadzenie... 6 1. Podstawowe informacje o systemie SAS... 9 1.1. Informacje ogólne... 9 1.2. Analityka...
Bardziej szczegółowoSTATYSTYKA I DOŚWIADCZALNICTWO Wykład 5
STATYSTYKA I DOŚWIADCZALNICTWO Wykład 5 Analiza korelacji - współczynnik korelacji Pearsona Cel: ocena współzależności między dwiema zmiennymi ilościowymi Ocenia jedynie zależność liniową. r = cov(x,y
Bardziej szczegółowoRegionalny Związek Pszczelarzy w Toruniu
Regionalny Związek Pszczelarzy w Toruniu Temat szkolenia : Wychów matek pszczelich na własne potrzeby Termin szkolenia teoretycznego 19-20 lutego 2011 w Wąbrzeźnie ul. Wolności 47 - Dom Kultury Szczegółowy
Bardziej szczegółowoSTATYSTYKA - PRZYKŁADOWE ZADANIA EGZAMINACYJNE
STATYSTYKA - PRZYKŁADOWE ZADANIA EGZAMINACYJNE 1 W trakcie badania obliczono wartości średniej (15,4), mediany (13,6) oraz dominanty (10,0). Określ typ asymetrii rozkładu. 2 Wymień 3 cechy rozkładu Gauss
Bardziej szczegółowoĆwiczenie 5 PROGNOZOWANIE
Ćwiczenie 5 PROGNOZOWANIE Prognozowanie jest procesem przewidywania przyszłych zdarzeń. Obszary zastosowań prognozowania obejmują np. analizę danych giełdowych, przewidywanie zapotrzebowania na pracowników,
Bardziej szczegółowoPOLITECHNIKA OPOLSKA
POLITECHNIKA OPOLSKA WYDZIAŁ MECHANICZNY Katedra Technologii Maszyn i Automatyzacji Produkcji Laboratorium Podstaw Inżynierii Jakości Ćwiczenie nr 4 Temat: Analiza korelacji i regresji dwóch zmiennych
Bardziej szczegółowoAnaliza składowych głównych. Wprowadzenie
Wprowadzenie jest techniką redukcji wymiaru. Składowe główne zostały po raz pierwszy zaproponowane przez Pearsona(1901), a następnie rozwinięte przez Hotellinga (1933). jest zaliczana do systemów uczących
Bardziej szczegółowoZad. 4 Należy określić rodzaj testu (jedno czy dwustronny) oraz wartości krytyczne z lub t dla określonych hipotez i ich poziomów istotności:
Zadania ze statystyki cz. 7. Zad.1 Z populacji wyłoniono próbę wielkości 64 jednostek. Średnia arytmetyczna wartość cechy wyniosła 110, zaś odchylenie standardowe 16. Należy wyznaczyć przedział ufności
Bardziej szczegółowoPRZEŻYWALNOŚĆ ROBOTNIC PSZCZOŁY MIODNEJ (APIS MELLIFERA L.) USYPIANYCH RÓŻNYMI SPOSOBAMI W BADANIACH LABORATORYJNYCH
PSZCZELNICZE ZESZYTY NAUKOWE Rok XXXIX, Nr 1 1995 PRZEŻYWALNOŚĆ ROBOTNIC PSZCZOŁY MIODNEJ (APIS MELLIFERA L.) USYPIANYCH RÓŻNYMI SPOSOBAMI W BADANIACH LABORATORYJNYCH Z d Z i S ł a w W i l k a n i e c,
Bardziej szczegółowoOszacowanie i rozkład t
Oszacowanie i rozkład t Marcin Zajenkowski Marcin Zajenkowski () Oszacowanie i rozkład t 1 / 31 Oszacowanie 1 Na podstawie danych z próby szacuje się wiele wartości w populacji, np.: jakie jest poparcie
Bardziej szczegółowoOCENA MOśLIWOŚCI WYKORZYSTANIA HODOWLI ŚWIŃ RASY ZŁOTNICKIEJ
ASSESSMENT OF POTENTIAL FOR ZŁOTNICKA SPOTTED PIG BREEDING IN ORGANIC FARMS OCENA MOśLIWOŚCI WYKORZYSTANIA HODOWLI ŚWIŃ RASY ZŁOTNICKIEJ PSTREJ W GOSPODARSTWACH EKOLOGICZNYCH Janusz Tomasz Buczyński (1),
Bardziej szczegółowoStatystyczna analiza danych w programie STATISTICA 7.1 PL (wykład 3) Dariusz Gozdowski
Statystyczna analiza danych w programie STATISTICA 7.1 PL (wykład 3) Dariusz Gozdowski Katedra Doświadczalnictwa i Bioinformatyki Wydział Rolnictwa i Biologii SGGW Dwuczynnikowa analiza wariancji (2-way
Bardziej szczegółowoWPL YW STOSOWANIA MATECZNIKÓW I KLATECZEK RÓŻNYCH TYPÓW NA PRZYJĘCIE MATEK W RODZINACH PSZCZELICH PODCZAS WYMIANY
PSZCZELNICZE ZESZYTY NAUKOWE Rok XLIV 2000 WPL YW STOSOWANIA MATECZNIKÓW I KLATECZEK RÓŻNYCH TYPÓW NA PRZYJĘCIE MATEK W RODZINACH PSZCZELICH PODCZAS WYMIANY Piotr Skubida, Krystyna Pohorecka Instytut Sadownictwa
Bardziej szczegółowoPraca hodowlana. Wartość użytkowa, wartość hodowlana i selekcja bydła
Praca hodowlana Wartość użytkowa, wartość hodowlana i selekcja bydła Duże zróżnicowanie, obserwowane w zakresie wydajności poszczególnych krów w obrębie rasy, zależy od wielu czynników genetycznych i środowiskowych.
Bardziej szczegółowoWYKŁAD 8 ANALIZA REGRESJI
WYKŁAD 8 ANALIZA REGRESJI Regresja 1. Metoda najmniejszych kwadratów-regresja prostoliniowa 2. Regresja krzywoliniowa 3. Estymacja liniowej funkcji regresji 4. Testy istotności współczynnika regresji liniowej
Bardziej szczegółowoDr hab. Beata Madras-Majewska, prof. SGGW
Dr hab. Beata Madras-Majewska, prof. SGGW KONTAKT SGGW w Warszawie Wydział Nauk o Zwierzętach Pracownia Pszczelnictwa ul. Nowoursynowska 166 02-787 Warszawa Tel: + 48 225936652 E-mail: beata_madras_majewska@sggw.pl
Bardziej szczegółowoMETODY STATYSTYCZNE W BIOLOGII
METODY STATYSTYCZE W BIOLOGII 1. Wykład wstępny. Populacje i próby danych 3. Testowanie hipotez i estymacja parametrów 4. Planowanie eksperymentów biologicznych 5. ajczęściej wykorzystywane testy statystyczne
Bardziej szczegółowoSTATYSTYKA MATEMATYCZNA
STATYSTYKA MATEMATYCZNA 1. Wykład wstępny 2. Zmienne losowe i teoria prawdopodobieństwa 3. Populacje i próby danych 4. Testowanie hipotez i estymacja parametrów 5. Najczęściej wykorzystywane testy statystyczne
Bardziej szczegółowoMETODY STATYSTYCZNE W BIOLOGII
METODY STATYSTYCZNE W BIOLOGII 1. Wykład wstępny 2. Populacje i próby danych 3. Testowanie hipotez i estymacja parametrów 4. Planowanie eksperymentów biologicznych 5. Najczęściej wykorzystywane testy statystyczne
Bardziej szczegółowoDopasowanie prostej do wyników pomiarów.
Dopasowanie prostej do wyników pomiarów. Graficzna analiza zależności liniowej Założenie: każdy z pomiarów obarczony jest taką samą niepewnością pomiarową (takiej samej wielkości prostokąty niepewności).
Bardziej szczegółowoAlgorytm k-średnich. Źródło: LaroseD.T., Okrywanie wiedzy w danych.wprowadzenie do eksploracji danych, PWN, Warszawa 2005.
Algorytm k-średnich Źródło: LaroseD.T., Okrywanie wiedzy w danych.wprowadzenie do eksploracji danych, PWN, Warszawa 005. Dane a b c d e f g h (,3) (3,3) (4,3) (5,3) (,) (4,) (,) (,) Algorytm k-średnich
Bardziej szczegółowoKorelacja oznacza współwystępowanie, nie oznacza związku przyczynowo-skutkowego
Korelacja oznacza współwystępowanie, nie oznacza związku przyczynowo-skutkowego Współczynnik korelacji opisuje siłę i kierunek związku. Jest miarą symetryczną. Im wyższa korelacja tym lepiej potrafimy
Bardziej szczegółowoTablica Wzorów Rachunek Prawdopodobieństwa i Statystyki
Tablica Wzorów Rachunek Prawdopodobieństwa i Statystyki Spis treści I. Wzory ogólne... 2 1. Średnia arytmetyczna:... 2 2. Rozstęp:... 2 3. Kwantyle:... 2 4. Wariancja:... 2 5. Odchylenie standardowe:...
Bardziej szczegółowoPopulacja generalna (zbiorowość generalna) zbiór obejmujący wszystkie elementy będące przedmiotem badań Próba (podzbiór zbiorowości generalnej) część
Populacja generalna (zbiorowość generalna) zbiór obejmujący wszystkie elementy będące przedmiotem badań Próba (podzbiór zbiorowości generalnej) część populacji, którą podaje się badaniu statystycznemu
Bardziej szczegółowoWykład 9 Wnioskowanie o średnich
Wykład 9 Wnioskowanie o średnich Rozkład t (Studenta) Wnioskowanie dla jednej populacji: Test i przedziały ufności dla jednej próby Test i przedziały ufności dla par Porównanie dwóch populacji: Test i
Bardziej szczegółowoElementy statystyki wielowymiarowej
Wnioskowanie_Statystyczne_-_wykład Spis treści 1 Elementy statystyki wielowymiarowej 1.1 Kowariancja i współczynnik korelacji 1.2 Macierz kowariancji 1.3 Dwumianowy rozkład normalny 1.4 Analiza składowych
Bardziej szczegółowoSTATYSTYKA MATEMATYCZNA WYKŁAD 3. Populacje i próby danych
STATYSTYKA MATEMATYCZNA WYKŁAD 3 Populacje i próby danych POPULACJA I PRÓBA DANYCH POPULACJA population Obserwacje dla wszystkich osobników danego gatunku / rasy PRÓBA DANYCH sample Obserwacje dotyczące
Bardziej szczegółowoPrzedziały ufności. Poziom istotności = α (zwykle 0.05) Poziom ufności = 1 α Przedział ufności dla parametru μ = taki przedział [a,b], dla którego
Przedziały ufności Poziom istotności = α (zwykle 0.05) Poziom ufności = 1 α Przedział ufności dla parametru μ = taki przedział [a,b], dla którego czyli P( μ [a,b] ) = 1 α P( μ < a ) = α/2 P( μ > b ) =
Bardziej szczegółowoZmienne zależne i niezależne
Analiza kanoniczna Motywacja (1) 2 Często w badaniach spotykamy problemy badawcze, w których szukamy zakresu i kierunku zależności pomiędzy zbiorami zmiennych: { X i Jak oceniać takie 1, X 2,..., X p }
Bardziej szczegółowoAnaliza współzależności zjawisk
Analiza współzależności zjawisk Informacje ogólne Jednostki tworzące zbiorowość statystyczną charakteryzowane są zazwyczaj za pomocą wielu cech zmiennych, które nierzadko pozostają ze sobą w pewnym związku.
Bardziej szczegółowoStatystyka matematyczna Testowanie hipotez i estymacja parametrów. Wrocław, r
Statystyka matematyczna Testowanie hipotez i estymacja parametrów Wrocław, 18.03.2016r Plan wykładu: 1. Testowanie hipotez 2. Etapy testowania hipotez 3. Błędy 4. Testowanie wielokrotne 5. Estymacja parametrów
Bardziej szczegółowoNasienie dla wymagających hodowców
.pl Nasienie dla wymagających hodowców Autor: Redaktor Naczelny Data: 18 stycznia 2016 Nasienie najwyższej jakości, od sprawdzonego knura jak mówią hodowcy trzody to połowa sukcesu. Bardzo dobrze wiedzą
Bardziej szczegółowoTestowanie hipotez statystycznych.
Statystyka Wykład 10 Wrocław, 22 grudnia 2011 Testowanie hipotez statystycznych Definicja. Hipotezą statystyczną nazywamy stwierdzenie dotyczące parametrów populacji. Definicja. Dwie komplementarne w problemie
Bardziej szczegółowoWPŁYW TEMPERATURY NA CECHY DIELEKTRYCZNE MIODU
Inżynieria Rolnicza 9(134)/2011 WPŁYW TEMPERATURY NA CECHY DIELEKTRYCZNE MIODU Deta Łuczycka, Antoni Szewczyk, Krzysztof Pruski Instytut Inżynierii Rolniczej, Uniwersytet Przyrodniczy we Wrocławiu Streszczenie:
Bardziej szczegółowoWspółczynnik korelacji. Współczynnik korelacji jest miernikiem zależności między dwiema cechami Oznaczenie: ϱ
Współczynnik korelacji Współczynnik korelacji jest miernikiem zależności między dwiema cechami Oznaczenie: ϱ Własności współczynnika korelacji 1. Współczynnik korelacji jest liczbą niemianowaną 2. ϱ 1,
Bardziej szczegółowoPSZCZELNICZE ZESZYTY NAUKOWE Rok XLIII 1999
PSZCZELNICZE ZESZYTY NAUKOWE Rok XLIII 1999 PORÓWNANIE WYDAJNOŚCI MIODOWEJ PSZCZÓŁ KAUKASKICH I KRAIŃSKICH W WARUNKACH POŻYTKU NEKTAROWEGO I SPADZIOWEGO Dariusz Gerula Tnstytut Sadownictwa i Kwiaciarstwa,
Bardziej szczegółowoWYKŁAD 5 TEORIA ESTYMACJI II
WYKŁAD 5 TEORIA ESTYMACJI II Teoria estymacji (wyznaczanie przedziałów ufności, błąd badania statystycznego, poziom ufności, minimalna liczba pomiarów). PRÓBA Próba powinna być reprezentacyjna tj. jak
Bardziej szczegółowoBADANIE ZALEśNOŚCI CECHY Y OD CECHY X - ANALIZA REGRESJI PROSTEJ
WYKŁAD 3 BADANIE ZALEśNOŚCI CECHY Y OD CECHY X - ANALIZA REGRESJI PROSTEJ Było: Przykład. Z dziesięciu poletek doświadczalnych zerano plony ulw ziemniaczanych (cecha X) i oznaczono w nich procentową zawartość
Bardziej szczegółowoRegresja wielokrotna jest metodą statystyczną, w której oceniamy wpływ wielu zmiennych niezależnych (X1, X2, X3,...) na zmienną zależną (Y).
Statystyka i opracowanie danych Ćwiczenia 12 Izabela Olejarczyk - Wożeńska AGH, WIMiIP, KISIM REGRESJA WIELORAKA Regresja wielokrotna jest metodą statystyczną, w której oceniamy wpływ wielu zmiennych niezależnych
Bardziej szczegółowoMatka decyduje o jakości rodziny pszczelej
Matka decyduje o jakości rodziny pszczelej I. Matka pszczela jest jedyną w pełni rozwiniętą samicą zdolną w naturalnych warunkach do kopulacji z trutniami oraz w warunkach laboratoryjnych może być poddawana
Bardziej szczegółowoElementy Modelowania Matematycznego Wykład 4 Regresja i dyskryminacja liniowa
Spis treści Elementy Modelowania Matematycznego Wykład 4 Regresja i dyskryminacja liniowa Romuald Kotowski Katedra Informatyki Stosowanej PJWSTK 2009 Spis treści Spis treści 1 Wstęp Bardzo często interesujący
Bardziej szczegółowoCECHY ILOŚCIOWE PARAMETRY GENETYCZNE
CECHY ILOŚCIOWE PARAMETRY GENETYCZNE Zarządzanie populacjami zwierząt, ćwiczenia V Dr Wioleta Drobik Rodzaje cech Jakościowe o prostym dziedziczeniu uwarunkowane zwykle przez kilka genów Słaba podatność
Bardziej szczegółowoZadania ze statystyki, cz.6
Zadania ze statystyki, cz.6 Zad.1 Proszę wskazać, jaką część pola pod krzywą normalną wyznaczają wartości Z rozkładu dystrybuanty rozkładu normalnego: - Z > 1,25 - Z > 2,23 - Z < -1,23 - Z > -1,16 - Z
Bardziej szczegółowoSTATYSTYKA MATEMATYCZNA WYKŁAD 4. Testowanie hipotez Estymacja parametrów
STATYSTYKA MATEMATYCZNA WYKŁAD 4 Testowanie hipotez Estymacja parametrów WSTĘP 1. Testowanie hipotez Błędy związane z testowaniem hipotez Etapy testowana hipotez Testowanie wielokrotne 2. Estymacja parametrów
Bardziej szczegółowoMorfologiczne zróżnicowanie ciała osobników w obrębie gatunku:
Morfologiczne zróżnicowanie ciała osobników w obrębie gatunku: - różnice genetyczne - zmienne warunki środowiskowe - interakcje pomiędzy genotypem a warunkami środowiskowymi Obiekty: OOH ekstensywny poziom
Bardziej szczegółowoZawartość. Zawartość
Opr. dr inż. Grzegorz Biesok. Wer. 2.05 2011 Zawartość Zawartość 1. Rozkład normalny... 3 2. Rozkład normalny standardowy... 5 3. Obliczanie prawdopodobieństw dla zmiennych o rozkładzie norm. z parametrami
Bardziej szczegółowoREGRESJA I KORELACJA MODEL REGRESJI LINIOWEJ
REGRESJA I KORELACJA MODEL REGRESJI LINIOWEJ Korelacja oznacza fakt współzależności zmiennych, czyli istnienie powiązania pomiędzy nimi. Siłę i kierunek powiązania określa się za pomocą współczynnika korelacji
Bardziej szczegółowoZadania ze statystyki, cz.7 - hipotezy statystyczne, błąd standardowy, testowanie hipotez statystycznych
Zadania ze statystyki, cz.7 - hipotezy statystyczne, błąd standardowy, testowanie hipotez statystycznych Zad. 1 Średnia ocen z semestru letniego w populacji studentów socjologii w roku akademickim 2011/2012
Bardziej szczegółowoALGORYTMICZNA I STATYSTYCZNA ANALIZA DANYCH
1 ALGORYTMICZNA I STATYSTYCZNA ANALIZA DANYCH WFAiS UJ, Informatyka Stosowana II stopień studiów 2 Wnioskowanie statystyczne dla zmiennych numerycznych Porównywanie dwóch średnich Boot-strapping Analiza
Bardziej szczegółowoR-PEARSONA Zależność liniowa
R-PEARSONA Zależność liniowa Interpretacja wyników: wraz ze wzrostem wartości jednej zmiennej (np. zarobków) liniowo rosną wartości drugiej zmiennej (np. kwoty przeznaczanej na wakacje) czyli np. im wyższe
Bardziej szczegółowoAlicja Drohomirecka, Katarzyna Kotarska
ZESZYTY NAUKOWE UNIWERSYTETU SZCZECIŃSKIEGO NR 384 PRACE INSTYTUTU KULTURY FIZYCZNEJ NR 20 2003 ALICJA DROHOMIRECKA KATARZYNA KOTARSKA SPRAWNOŚĆ FIZYCZNA DZIECI PRZEDSZKOLNYCH ZE STARGARDU SZCZECIŃSKIEGO
Bardziej szczegółowoWłaściwości testu Jarque-Bera gdy w danych występuje obserwacja nietypowa.
Właściwości testu Jarque-Bera gdy w danych występuje obserwacja nietypowa. Paweł Strawiński Uniwersytet Warszawski Wydział Nauk Ekonomicznych 16 stycznia 2006 Streszczenie W artykule analizowane są właściwości
Bardziej szczegółowoweryfikacja hipotez dotyczących parametrów populacji (średnia, wariancja) założenie: znany rozkład populacji (wykorzystuje się dystrybuantę)
PODSTAWY STATYSTYKI 1. Teoria prawdopodobieństwa i elementy kombinatoryki. Zmienne losowe i ich rozkłady 3. Populacje i próby danych, estymacja parametrów 4. Testowanie hipotez 5. Testy parametryczne (na
Bardziej szczegółowoρ siła związku korelacyjnego brak słaba średnia silna bardzo silna
Ćwiczenie 4 ANALIZA KORELACJI, BADANIE NIEZALEŻNOŚCI Analiza korelacji jest działem statystyki zajmującym się badaniem zależności pomiędzy rozkładami dwu lub więcej badanych cech w populacji generalnej.
Bardziej szczegółowoKsięgarnia PWN: George A. Ferguson, Yoshio Takane - Analiza statystyczna w psychologii i pedagogice
Księgarnia PWN: George A. Ferguson, Yoshio Takane - Analiza statystyczna w psychologii i pedagogice Przedmowa do wydania polskiego Przedmowa CZĘŚĆ I. PODSTAWY STATYSTYKI Rozdział 1 Podstawowe pojęcia statystyki
Bardziej szczegółowoOddział Pszczelnictwa 1. s. WSTĘP
PSZCZELNCZE ZESZYTY NAUKOWE ROK X, nr 1-2 WRZESEŃ 1968 LOTY MATEK TRUTN PSZCZOŁY MODNEJ (Apis mellifica L.) Zofia Konopacka Oddział Pszczelnictwa 1. s. WSTĘP Jednym z głównych problemów hodowli pszczół
Bardziej szczegółowotel JAROSŁAW CICHOCKI Dobór rasy i linii pszczół do pasieki, warunki właściwego poddawania matek pszczelich
tel. 797-010-602 j.cichocki@podr.pl JAROSŁAW CICHOCKI Pomorski Ośrodek Doradztwa Rolniczego Dobór rasy i linii pszczół do pasieki, warunki właściwego poddawania matek pszczelich Systematyka Nadrodzina:
Bardziej szczegółowoCzego się nie dowiemy z NHST? Efekt size, stupid!1. Null Hypothesis Significance Testing
Czego się nie dowiemy z NHST? Null Hypothesis Significance Testing Statistical significance testing retards the growth of scientific knowledge; it never makes a positive contribution Schmidt and Hunter
Bardziej szczegółowo12/30/2018. Biostatystyka, 2018/2019 dla Fizyki Medycznej, studia magisterskie. Estymacja Testowanie hipotez
Biostatystyka, 2018/2019 dla Fizyki Medycznej, studia magisterskie Wyznaczanie przedziału 95%CI oznaczającego, że dla 95% prób losowych następujące nierówności są prawdziwe: X t s 0.025 n < μ < X + t s
Bardziej szczegółowoMetrologia: powtarzalność i odtwarzalność pomiarów. dr inż. Paweł Zalewski Akademia Morska w Szczecinie
Metrologia: powtarzalność i odtwarzalność pomiarów dr inż. Paweł Zalewski Akademia Morska w Szczecinie Definicje: Pojęciami związanymi z metodami diagnozowania procesów i oceny ich bezpieczeństwa oraz
Bardziej szczegółowo