Beata Paszko Zakład Systematyki Roślin Naczyniowych, Instytut Botaniki Polskiej Akademii Nauk im. W. Szafera, Kraków
|
|
- Daniel Barański
- 8 lat temu
- Przeglądów:
Transkrypt
1 ZMIENNOŚĆ MORFOLOGICZNA TRZCINNIKA PSTREGO [CALAMAGROSTIS VARIA] Beata Paszko Zakład Systematyki Roślin Naczyniowych, Instytut Botaniki Polskiej Akademii Nauk im. W. Szafera, Kraków 1 WSTĘP Trzcinnik pstry [Calamagrostis varia] jest przedstawicielem rodziny traw (Poaceae) (rys. 3). Jest gatunkiem o zasięgu europejskim [2, 9, 20] oraz typowym reprezentantem gatunków ogólnogórskich. Nie ma wyraźnego centrum rozmieszczenia w którymkolwiek z pięter roślinności w górach. Calamagrostis varia występuje w górach centralnej i południowo-wschodniej Europy. Stanowisko na wyspie Gotland (Morze Bałtyckie) jest problematyczne [11] (rys. 1). Pienińskiego Pasa Skałkowego i w dolinie Dunajca [5, 16, 18] (rys. 2). Rys. 2. Rozmieszczenie Calamagrostis varia w Polsce według Zając i Zając [18]. Rys. 1. Zasięg występowania Calamagrostis varia w Europie według Conerta [2]. W Polsce występowanie tego gatunku jest ograniczone głównie do Pienin i Tatr Zachodnich, jest on również notowany na terenie Pod względem syntaksonomicznym Calamagrostis varia jest gatunkiem charakterystycznym dla klasy Erico-Pinetea, zaś gatunkiem wyróżniającym dla zespołu Carici albae-fagetum oraz dla zbiorowiska Pinus sylvestris-calamagrostis varia [7, 8, 12]. W Pienińskim Pasie Skałkowym dominuje w zbiorowisku Calamagrostis varia [4]. Calamagrostis varia został opisany po raz pierwszy jako Arundo varia Schrader, Fl. Germ. 1: 216 (1806). Współcześnie obowiązującą nazwą gatunkową dla tego taksonu jest Calamagrostis varia (Schrad.) Host [3, 10]. Zastosowania metod statystycznych w badaniach naukowych III StatSoft Polska
2 wewnątrzgatunkowe na podstawie następujących cech: koloru plew (var. flavescens Stebler et Schroeter [f. argentea auct.]; f. colorata Torges), długości ości (var. inclusa Torges), kształtu wiechy (var. holciformis Torges), liczby kwiatów w kłoskach (lus. subbiflora Torges). Matuszkiewicz [6] wyróżnił oprócz formy typowej wybitną pokrojową formę ekologiczną f. tenerrima Torges [Calamagrostis tenella Marcheseti]. Clarke [1] w obrębie Calamagrostis varia (Schrad.) Host wyróżnił dwa podgatunki: subsp. varia (występujący w obrębie całego zasięgu poza Korsyką) oraz subsp. corsica (Hackel) Rouy (rosnący tylko na Korsyce). Aby móc krytycznie odnieść się do różnorodnych ujęć taksonomicznych, głównym celem prezentowanej pracy była rewizja systematyczna Calamagrostis varia, oparta głównie na analizach cech morfologicznych, wykonanych za pomocą metod numerycznych. Celem był również szczegółowy opis zmienności międzyi wewnątrzpopulacyjnej. 2 MATERIAŁ I METODY Rys. 3. Pokrój pędu generatywnego Calamagrostis varia 1/5. W obrębie gatunku Calamagrostis varia niektórzy botanicy [17] wyróżniali taksony Materiał do badań zróżnicowania morfologicznego Calamagrostis varia zebrano w latach z obszaru południowej Polski, łącznie 9 prób populacyjnych. Opis stanowisk, z których zebrano próby populacyjne do badań, przedstawiono w tabeli, z uwzględnieniem ich lokalizacji według numeracji kwadratów ATPOL-a [19] (tabela 1). Materiały zielnikowe zebrane z terenu Polski stanowiły podstawę do badania zmienności morfologicznej. Każdy zebrany okaz został szczegółowo scharakteryzowany pod względem 15 cech ilościowych, 8 cech kształtu i jednej cechy jakościowej. Cechy zostały wybrane na podstawie kluczy do oznaczania gatunków oraz oryginalnych prac dotyczących badanych gatunków. Analizie biometrycznej poddawano jedynie okazy w pełni rozwinięte i niezniszczone. Wszystkie badane cechy części wegetatywnych, jak i generatywnych zostały wymienione w tabeli Zastosowania metod statystycznych w badaniach naukowych III StatSoft Polska 2008
3 Rys. 4. Sposób wykonywania pomiarów cech morfologicznych poszczególnych elementów budowy kłoska Calamagrostis varia. Tabela 1. Wykaz materiałów zielnikowych wykorzystanych jako materiał porównawczy w badaniach taksonomicznych z uwzględnieniem ich lokalizacji według numeracji kwadratów ATPOL-a (Zając 1978). Skrót populacji va-8 va-13 va-14 va-22 va-33 va-34 va-35 va-36 va-60 Opis stanowiska Pieniny, Zamkowa Góra szczyt, [49 25' N; 20 25' E] EG 33 Łąkcica urwisko nad szosą nad Dunajcem między Krościenkiem n/d a Łąkcicą, [49 25' N; 20 25' E] EG 33 Pieniny, wąwóz Homole, dno wąwozu, [49 24' N; 20 32' E] EG 34 Tatry, Dolina Strążyska, Skała Jelinka, powyżej pasa kosodrzewiny, [49 16' N; 19 56' E] DG 59 Wietrznica k. Tylmanowej, [49 31' N; 20 24' E] EG 23 Pieniny, Wąwóz Sobczański, [49 24' N; 20 24' E] EG 33 Pieniński Pas Skałkowy, Krępachy, [49 25' N; 20 08' E] EG 31 Pieniński Pas Skałkowy, Obłazowa, [49 25' N; 20 07' E] EG 31 Tatry, Dolina Jaworzynki, [49 15' N; 19 59' E] EG 50 Liczba okazów Sposób wykonywania pomiarów został zamieszczony na rysunku (rys. 4). Kłoski, plewy i plewki mierzono przy użyciu mikroskopu binokularnego firmy Nikon, z dokładnością do 0,01 mm. Poszczególne próby populacji oraz gatunek scharakteryzowano w oparciu o wybrane cechy, dla których obliczono statystyki podstawowe: średnią arytmetyczną (x), odchylenie standardowe (SD), wartość minimalną (Min) i maksymalną (Maks). Wartości zestawiono w tabeli (tabela 6) oraz dla wybranych cech przedstawiono na wykresach (rys. 6). Zależności pomiędzy zmiennymi testowano współczynnikiem korelacji Pearsona [14] (tabela 4). Rozkłady poszczególnych cech morfologicznych (zmiennych) okazały się w większości przypadków mniej lub bardziej zgodne z rozkładem normalnym, co zostało potwierdzone przez testy Shapiro-Wilka [13]. Przy pomocy jednoczynnikowej analizy wariancji (ANOVA) (one-way analysis of variance, one-way ANOVA) testowano istotność różnic pomiędzy średnimi dla poszczególnych populacji. Jedynie te cechy, które wykazywały statystycznie istotne różnice, wykorzystywano w dalszych analizach [14]. Analizę głównych składowych (PCA principal component analysis) wykorzystano do zobrazowania wzajemnego ułożenia obiektów w wielowymiarowej przestrzeni, bez jakichkolwiek wstępnych założeń klasyfikacyjnych. Do Zastosowania metod statystycznych w badaniach naukowych III StatSoft Polska
4 analizy wykorzystywano jedynie składowe tłumaczące największy procent zmienności. Wszystkie wartości cech były poddawane standaryzacji, jeśli wymagała tego przeprowadzana analiza statystyczna. Wszystkie analizy jedno- i wielowymiarowe danych morfologicznych przeprowadzano przy użyciu pakietu STATISTICA PL [15]. 3 WYNIKI 3.1 Zmienność wewnątrzgatunkowa Calamagrostis varia Istotność różnic pomiędzy średnimi cech kłosków dla 9 prób populacyjnych C. varia testowano przy pomocy analizy wariancji. Największymi wartościami statystyki F charakteryzują się następujące cechy: długość plew (LGL, UGL), szerokość plewy górnej (UGW), długość ości (AL), stosunek szerokości plewy górnej do jej długości (UGW/UGL) oraz względne osadzenie ości (RAWNINS) (tabela 2). Dla dziewięciu prób populacyjnych Calamagrostis varia przeprowadzono analizę składowych głównych (PCA). Pierwsze trzy składowe wyjaśniają łącznie 62,88% zmienności (odpowiednio 34,25, 17,99 i 10,64 dla PC1, PC2 i PC3) (tabela 5). Tabela 2. Wyniki jednoczynnikowej analizy wariancji przeprowadzonej dla 9 prób populacyjnych Calamagrostis varia dla 19 cech kłosków. Wszystkie wartości statystyki F istotne na poziomie p < zostały pogrubione. Skróty nazw cech w tabeli 3. Cecha F LGL 25,95 LGW 18,19 UGL 32,50 UGW 29,68 LL 13,16 PL 16,55 RL 11,28 RHL 11,22 CHL 8,69 AWNINS 14,70 AL 24,06 LGW/LGL 17,21 UGW/UGL 22,90 UGL/LGL 7,13 PL/LL 6,98 LL/LGL 15,86 CHL/LL 12,85 CHL/LGL 19,46 RAWNINS 20,85 Tabela 3. Cechy morfologiczne i ich skróty, wyodrębnione na podstawie analiz zróżnicowania wewnątrzgatunkowego Calamagrostis varia. Skrót cechy Opis cechy LGL Długość plewy dolnej [mm] LGW Szerokość plewy dolnej [mm] LGNA Liczba nerwów na plewie dolnej UGL Długość plewy górnej [mm] UGW Szerokość plewy górnej [mm] UGNA Liczba nerwów na plewie górnej LL Długość plewki dolnej [mm] LNA Liczba nerwów na plewce dolnej PL Długość plewki górnej [mm] PNA Liczba nerwów na plewce dolnej CHL Długość włosków na kallusie [mm] RL Długość rudimentu (pozostałość po drugim kłosku) [mm] RHL Długość rudimentu z włoskami [mm] AL Długość ości [mm] AWNINS Osadzenie ości (mierzone od nasady plewki dolnej do miejsca osadzenia ości) [mm] LGW/LGL Stosunek szerokości plewy dolnej do jej długości UGW/UGL Stosunek szerokości plewy górnej do jej długości UGL/LGL Stosunek długości plewy górnej do długości plewy dolnej PL/LL Stosunek długości plewki górnej do długości plewki dolnej LL/LGL Stosunek długości plewki dolnej do długości plewy dolnej CHL/LL Stosunek długości włosków na kallusie do długości plewki dolnej CHL/LGL Stosunek długości włosków na kallusie do długości plewy dolnej RAWNINS =AWNINS/LL Relatywne osadzenie ości na plewce dolnej (wyrażone w %) Owłosienie kołnierzyka na liściu wyrastającym na drugim kolanku od góry źdźbła: nieowłosiony HCOL 0, pojedyncze włoski 1, kępka włosków 2, liczne krótkie włoski 3, liczne długie włoski 4, zwarty rząd włosków 5 Pierwsza składowa główna jest skorelowana z pięcioma cechami; z długością i szerokością plew oraz względnym osadzeniem ości (LGL, LGW, UGL, UGW, RAWNINS) dodatnio, natomiast z czterema cechami ujemnie: z kształtem plew oraz stosunkiem długości włosków na kallusie do długości plewy i plewki dolnej (LGW/LGL, UGW/UGL, CHL/LGL, CHL/LL). Trzecia składowa skorelowana jest z jedną cechą dodatnio: ze stosunkiem długości plewki dolnej do długości plewy dolnej (LL/LGL) (tabela 5) Zastosowania metod statystycznych w badaniach naukowych III StatSoft Polska 2008
5 Tabela 4. Korelacje dla wybranych cech ilościowych dla Calamagrostis varia. Wyróżniono korelacje o wartości bezwzględnej r 0,7. Wszystkie wartości istotne z p < 0,001. Objaśnienia cech w tabeli 3. LGL LGW UGL UGW LL CHL AWNINS LGW/LGL UGW/UGL LL/LGL CHL/LL CHL/LGL RAWNINS LGL LGW 0,51 UGL 0,97 0,52 UGW 0,57 0,79 0,59 LL 0,73 0,48 0,77 0,52 CHL 0,13 0,39 0,17 0,31 0,24 AWNINS 0,15 0,02 0,16 0,05 0,29-0,11 LGW/LGL -0,56 0,42-0,52 0,14-0,31 0,24-0,14 UGW/UGL -0,52 0,22-0,54 0,36-0,36 0,12-0,13 0,76 LL/LGL -0,50-0,12-0,40-0,15 0,22 0,11 0,16 0,41 0,29 CHL/LL -0,46-0,03-0,46-0,14-0,58 0,65-0,31 0,46 0,39-0,08 CHL/LGL -0,67-0,10-0,62-0,21-0,39 0,64-0,19 0,62 0,50 0,46 0,84 RAWNINS -0,12-0,17-0,13-0,14-0,07-0,20 0,93-0,04 0,00 0,10-0,11-0,05 Tabela 5. Wyniki analizy składowych głównych (PCA) dla okazów Calamagrostis varia wyjaśniana wariancja oraz ładunki czynnikowe dla 19 cech i trzech czynników. Pogrubioną czcionką zaznaczono wartości korelacji cech z czynnikami o r 0,70. Skróty nazw cech w tabeli 3. Czynnik 1 Czynnik 2 Czynnik 3 Wyjaśniana wariancja (%) 34,25 17,99 10,64 Cecha Ładunki czynnikowe LGL 0,71-0,67-0,08 LGW 0,77 0,14 0,04 UGL 0,74-0,63 0,06 UGW 0,79 0,04 0,08 LL 0,68-0,41 0,54 PL 0,58-0,36 0,27 RL 0,41 0,05 0,15 RHL 0,68-0,12 0,02 CHL 0,66 0,53-0,12 AWNINS 0,00-0,20 0,52 AL 0,64-0,47-0,01 LGW/LGL -0,02 0,85 0,12 UGW/UGL -0,04 0,76 0,01 UGL/LGL 0,21 0,10 0,56 PL/LL -0,08 0,04-0,36 LL/LGL -0,15 0,44 0,80 CHL/LL 0,03 0,77-0,52 CHL/LGL -0,05 0,91-0,04 RAWNINS 0,71-0,67-0,08 Tabela 6. Zakresy zmienności (min-maks, średnia arytmetyczna (x)) wybranych cech morfologicznych dla Calamagrostis varia. Wielkości podano w mm. N liczba kłosków. Skróty nazw cech w tabeli 3. Cecha (N) C. varia (840) min-maks (x) LGL (mm) 3,25-5,35 (4,20) LGW (mm) 0,85-1,45 (1,11) LGNA 1 UGL (mm) 3,05-5,20 (4,05) UGW (mm) 0,85-1,55 (1,17) UGNA 3 LL (mm) 2,40-4,55 (3,47) LNA 5 PL (mm) 2,25-3,75 (2,87) PNA 2 RL (mm) 0,25-1,65 (0,94) RHL (mm) 2,15-4,10 (3,19) CHL (mm) 2,10-3,60 (2,86) AWNINS (mm) 0,35-1,95 (0,72) AL (mm) 2,35-5,30 (3,69) LGW/LGL 0,20-0,36 (0,27) UGW/UGL 0,21-0,38 (0,29) UGL/LGL 0,85-1,10 (0,97) PL/LL 0,63-1,03 (0,83) LL/LGL 0,66-1,00 (0,83) CHL/LL 0,55-1,15 (0,83) CHL/LGL 0,47-1,04 (0,69) RAWNINS 0,09-0,48 (0,21) Zastosowania metod statystycznych w badaniach naukowych III StatSoft Polska
6 Na diagramach rozrzutu czynnika pierwszego względem czynnika drugiego oraz trzeciego wszystkie populacje skupione są blisko środka układu współrzędnych, co świadczy o tym, że nie ma cech, które by wyraźnie dyskryminowały którekolwiek próby populacyjne należące do Calamagrostis varia. Zakresy zmienności poszczególnych populacji zachodzą na siebie. Jedynie populacja z Wietrznicy (va-33) charakteryzuje się mniejszym zakresem zmienności w porównaniu z pozostałymi populacjami co jest charakterystyczne dla małych izolowanych populacji na skraju zasięgu. Największym zakresem zmienności charakteryzuje się próba populacyjna z Zamkowej Góry w Pieninach (va-8) oraz z Obłazowej na terenie Pienińskiego Pasa Skałkowego (va-36) (rys. 5 A i B). czynnik czynnik va 14 va 34 va 36 va 13 va 22 va 8 va 35 va 33 va 60 czynnik va 14 va 34 va 36 va 13 va 22 va 8 va 35 va 33 va 60 czynnik 1 Rys. 5 A i B. Analiza składowych głównych (PCA) diagram rozrzutu dla 9 prób populacyjnych Calamagrostis varia względem czynnika 1 i 2 (A) oraz 1 i 3 (B). 5,4 0,45 0,40 UGW_UGL RAWNINS 4,8 0,35 4,2 0,30 0,25 3,6 0,20 0,15 3,0 LGL UGL AL 0,10 2,4 va 14 va 34 va 36 va 13 va 22 va 8 va 35 va 33 va 60 0,05 va 14 va 34 va 36 va 13 va 22 va 8 va 35 va 33 va 60 Rys. 6. Średnie arytmetyczne [punkty], odchylenia standardowe [ramki], minimum i maksimum [wąsy] dla 5 cech (LGL, UGL, AL, UGW/UGL i RAWNINS). Skróty cech w tabeli Zastosowania metod statystycznych w badaniach naukowych III StatSoft Polska 2008
7 3.2 Zmienność wewnątrzpopulacyjna Calamagrostis varia Do oceny zakresu zmienności C. varia wykorzystano 9 prób populacyjnych: dwie próby pochodzą z Tatr (va-22, va-60), dwie z Pienińskiego Pasa Skałkowego (va-35, va-36), trzy z Pienin (va-8, va-34, va-14) oraz dwie z doliny Dunajca (va-13, va-33). Spośród badanych prób stanowisko populacji va-33 (Wietrznica koło Tylmanowej) jest wysunięte najdalej na północ a stanowisko va-14 (wąwóz Homole) najdalej na wschód. Pod względem szerokości plew (LGW, UGW) dwie populacje pochodzące z Tatr (va-22, va-60) charakteryzują się najszerszymi plewami, a najwęższe plewy mają dwie populacje z doliny Dunajca (va-13, va-33) (rys. 6). Populacja va-36 z Obłazowej z Pienińskiego Pasa Skałkowego charakteryzuje się największym zakresem zmienności (0,14 0,48) pod względem relatywnego osadzenia ości (RAWNINS). Niektóre okazy mają ość osadzoną prawie w połowie plewki dolnej. Okazy z pozostałych populacji C. varia nie przekraczają maksymalnej wartości 0,33 pod względem tej cechy. Większość populacji charakteryzuje się dość wąskim zakresem pod względem zmienności tej cechy (va-14, va-13, va-22, va-33, va-60) (rys. 6). Stosunkowo wąskim zakresem zmienności pod względem kilku cech charakteryzuje się populacja va-33 z Wietrznicy koło Tylmanowej. Cechuje się ona najkrótszym rudimentem (RL), najwęższymi plewami pod względem kształtu (LGW/LGL, UGW/UGL), najkrótszymi włoskami na kallusie i ich relatywną długością (CHL, CHL/LL, CHL/LGL). Tabela 7. Zakres zmienności cechy jakościowej HCOL dla 9 populacji Calamagrostis varia. Populacja HCOL (owłosienie kołnierzyka liściowego) razem va va va va va va va va va Kilka populacji (va 8, va 13, va 14, va 33) wykazuje zróżnicowanie w owłosieniu kołnierzyka na drugim liściu od góry (tabela 7). Jednak większość okazów charakteryzuje się brakiem owłosienia na kołnierzyku liściowym. 4 OPIS CALAMAGROSTIS VARIA (SCHRAD.) HOST Synonimy: Arundo varia Schrad.; Calamagrostis montana (Gaudin) A. P. Candolle. Cechy taksonomiczne: Roślina wieloletnia, ±gęsto kępkowa. Źdźbło: cm dł., z 2-5 węzłami, gładkie i nagie, nierozgałęzione. Liść: pochwa: otwarta, naga, gładka; języczek: 1,5-3,4 mm dł., na szczycie zaokrąglony z błoniastym brzegiem; blaszka: równowąska 3-10 mm szer., jasnozielona, płaska, z wierzchu gładka; Wiecha: 7-22 cm dł. o najdłuższej gałązce na trzecim piętrze 1,4-6,5 cm dł. z 4-48 kłoskami. Kłosek: 3-5,5 mm dł., 1-kwiatowy, przedłużenie osi kłoska (rudiment) zawsze obecne i dobrze wykształcone w postaci owłosionego wyrostka o dł. 0,25-1,65 mm dł.; plewy: lancetowate, prawie równej długości, dolna: 3,3-5,4 mm dł., 1-1,5 mm szer., 1-nerwowa; górna: 3-5,2 mm dł., 1-1,5 mm szer., 3-nerwowa; plewka dolna: 2,5-4,5 mm dł., 5-nerwowa z ością 2,4-5,3 mm dł., kolankowato zgiętą i skręconą u nasady, wyrastającą u podstawy plewki najczęściej w dolnym odcinku jednej trzeciej długości plewki dolnej, liczne włoski u podstawy plewki o dł. 2,1-3,6 mm, najczęściej prawie tej samej długości co plewka dolna, tworzą z reguły pierścień przerwany pod nasadą ości; plewka górna: 2,3-3,8 mm dł., 2-nerwowa. Ekologia: Hemikryptofit. Kwitnie: VII VIII. Genetyka: Analiza cytologiczna populacji krajowych wykazała liczbę chromosomów 2n = 28, co pokrywa się z wynikami badań autorów zagranicznych. Znane są mieszańce z C. arundinacea, C. epigejos, C. pseudophragmites i C. villosa. W Polsce stwierdzono występowanie C. haussknechtiana [C. arundinacea C. varia], występuje on tam, gdzie gatunki rodzicielskie się spotykają. Rozmieszczenie: rzadki, tylko w Pieninach i Tatrach, na niżu spotykany sporadycznie; Zastosowania metod statystycznych w badaniach naukowych III StatSoft Polska
8 przez nasz kraj przebiega północna granica zasięgu. Siedlisko: rośnie na podłożu wapiennym w murawach naskalnych, zaroślach kserotermicznych i ciepłolubnych buczynach oraz reliktowych laskach sosnowych, gatunek charakterystyczny dla klasy Erico-Pinetea, dla zespołu Carici albae-fagetum oraz dla zbiorowiska Pinus sylvestris-calamagrostis varia. Zmienność: gatunek monomorficzny, wyróżniane odmiany nie mają wartości taksonomicznej. 5 PODSUMOWANIE Analiza numeryczna cech morfologicznych (cech kłosków) 9 populacji Calamagrostis varia z terenu Polski nie daje podstaw do wyróżnienia w obrębie tego gatunku jednostek niższego rzędu. Mała zmienność niektórych populacji jest związana z ich ograniczoną wielkością i izolacją. a checklist. s W. Szafer Intitute of Botany, Polish Academy of Sciences, Kraków. 11) Nygren A The genesis of some Scandinavian species of Calamagrostis. Hereditas 32: ) Pancer Kotejowa E Zbiorowiska leśne Pienińskiego Parku Narodowego. Fragm. Flor. Geobot. 19(2): ) Shapiro S.S., Wilk M.B. & Chen H.J A comparative study of various tests of normality. J. Amer. Statist. Assoc. 63: ) Sokal R.R. & Rohlf F.J Biometry. Wyd. 2. s W. H. Freeman, New York. 15) StatSoft Inc., STATISTICA for WINDOWS, StatSoft, Inc., Tulsa. 16) Szafer W., Kulczyński S. & Pawłowski B Rośliny polskie. Opisy i klucze do oznaczania wszystkich gatunków roślin naczyniowych rosnących w Polsce dziko, bądź też zdziczałych lub częściej hodowanych. Wyd. 6. s. xxxi Państwowe Wydawnictwo Naukowe, Warszawa. 17) Torges E Zur Gattung Calamagrostis Adans. Mitt. Thür. Bot. Ver. N. F. 11: ) Zając A. & Zając M Atlas rozmieszczenia roślin naczyniowych w Polsce. s Nakładem Pracowni Chorologii Komputerowej Instytutu Botaniki Uniwersytetu Jagiellońskiego, Kraków. 19) Zając A Założenia metodyczne Atlasu rozmieszczenia roślin naczyniowych w Polsce. Wiadomości botaniczne 22 (3): ) Zając M Mountain vascular plants in the polish lowlands. Polish. Bot. Stud. 11: 1 9. BIBILIOGRAFIA 1) Clarke G.C.S Calamagrostis Adanson W: T.G. Tutin, V.H. Heywood, N.A. Burges, D.M. Moore, D.H. Valentine, S.M. Walters & D.A. Webb (red.), Flora Europaea. 5, s Cambridge Univ. Press, Cambridge. 2) Conert H.J Calamagrostis Adanson W: H.J. Conert, U. Hamann, W. Schultze-Motel & G. Wagenitz (red.), Gustav Hegi Illustrierte Flora von Mittel-Europa. 1(3), s ) Frey L. & Rutkowski L Wykaz gatunków. W: L. Frey (red.) Polska księga traw, s Instytut Botaniki im. W. Szafera, Polska Akademia Nauk, Kraków. 4) Grodzińska K Zbiorowiska kserotermiczne Skalic Nowotarskich i Spiskich (Pieniński Pas Skałkowy). Fragm. Flor. Geobot. 16(3): ) Grodzińska K Rośliny naczyniowe Skalic Nowotarskich i Spiskich (Pieniński Pas Skałkowy). Fragm. Flor. Geobot. 12(1 2): ) Matuszkiewicz W Materiały do monografii rodzaju Calamagrostis Adans. Ann. Univ. M. Curie-Skłodowska Sect. C 3(7): ) Matuszkiewicz W Przewodnik do oznaczania zbiorowisk roślinnych Polski. s Wydawnictwo Naukowe PWN, Warszawa. 8) Matuszkiewicz W Przewodnik do oznaczania zbiorowisk roślinnych Polski. s Wydawnictwo Naukowe PWN, Warszawa. 9) Meusel H., Jäger E. & Weinert E Vergleichende Chorologie der Zentraleuropäischen Flora. s. 583 (Tekst) + s. 258 (Mapy). G. Fischer, Jena. 10) Mirek Z., Piękoś-Mirkowa H., Zając A. & Zając M Flowering plants and pteridophytes of Poland Zastosowania metod statystycznych w badaniach naukowych III StatSoft Polska 2008
Beata Paszko Zakład Systematyki Roślin Naczyniowych, Instytut Botaniki Polskiej Akademii Nauk im. W. Szafera, Kraków
ZRÓŻNICOWANIE MIĘDZYGATUNKOWE TRZCINNIKÓW [CALAMAGROSTIS] W OBRĘBIE SEKCJI DEYEUXIA Beata Paszko Zakład Systematyki Roślin Naczyniowych, Instytut Botaniki Polskiej Akademii Nauk im. W. Szafera, Kraków
KARTA KURSU. Kod Punktacja ECTS* 2. Dr Robert Kościelniak Dr Lucjan Schimscheiner
KARTA KURSU Nazwa Nazwa w j. ang. Bioróżnorodność środowisk przyrodniczych Biodiversity of Natural Environments Kod Punktacja ECTS* 2 Koordynator Dr Robert Kościelniak Dr Lucjan Schimscheiner Zespół dydaktyczny
KARTA KURSU. Kod Punktacja ECTS* 1. Zespół dydaktyczny dr hab. Beata Barabasz-Krasny
KARTA KURSU Nazwa Nazwa w j. ang. Flora wybranych środowisk Flora of selected environments Kod Punktacja ECTS* 1 Koordynator dr hab. Beata Barabasz-Krasny prof. UP Zespół dydaktyczny dr hab. Beata Barabasz-Krasny
W2. Zmienne losowe i ich rozkłady. Wnioskowanie statystyczne.
W2. Zmienne losowe i ich rozkłady. Wnioskowanie statystyczne. dr hab. Jerzy Nakielski Katedra Biofizyki i Morfogenezy Roślin Plan wykładu: 1. Etapy wnioskowania statystycznego 2. Hipotezy statystyczne,
Populacja 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
KRYTYCZNE STUDIA TAKSONOMICZNE
KRYTYCZNE STUDIA TAKSONOMICZNE NAD ELYMUS REPENS (L.) GOULD Magdalena Szczepaniak Instytut Botaniki Polskiej Akademii Nauk im. W. Szafera w Krakowie, Zakład Systematyki Roślin Naczyniowych Wstęp Elymus
Analizy wariancji ANOVA (analysis of variance)
ANOVA Analizy wariancji ANOVA (analysis of variance) jest to metoda równoczesnego badania istotności różnic między wieloma średnimi z prób pochodzących z wielu populacji (grup). Model jednoczynnikowy analiza
Magdalena Szczepaniak
ZMIENNOŚĆ MORFOLOGICZNA ELYMUS HISPIDUS (OPIZ) MELDERIS Magdalena Szczepaniak Zakład Systematyki Roślin Naczyniowych, Instytut Botaniki Polskiej Akademii Nauk im. W. Szafera, Kraków 1 WSTĘP Perz siny Elymus
STRESZCZENIE WSTĘP MATERIAŁ I METODY
STRESZCZENIE Badania nad wpływem grzybów poliporoidalnych na kształt i rozmiar liści Betula pendula zostały przeprowadzone latem 2009 roku na terenie miasta Słupska i okolic. Do pomiarów pobrano po 30
LABORATORIUM 3. Jeśli p α, to hipotezę zerową odrzucamy Jeśli p > α, to nie mamy podstaw do odrzucenia hipotezy zerowej
LABORATORIUM 3 Przygotowanie pliku (nazwy zmiennych, export plików.xlsx, selekcja przypadków); Graficzna prezentacja danych: Histogramy (skategoryzowane) i 3-wymiarowe; Wykresy ramka wąsy; Wykresy powierzchniowe;
Analiza 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.
Alyssum saxatile L. in the Bieszczady National Park
ROCZNIKI BIESZCZADZKIE 18 (2010), str. 409 413 Doniesienia i notatki Tomasz Winnicki Received: 21.07.2010 Bieszczadzki Park Narodowy Reviewed: 4.08.2010 38 700 Ustrzyki Dolne, ul. Bełska 7 dyrekcja@bdpn.pl
W1. Wprowadzenie. Statystyka opisowa
W1. Wprowadzenie. Statystyka opisowa dr hab. Jerzy Nakielski Zakład Biofizyki i Morfogenezy Roślin Plan wykładu: 1. O co chodzi w statystyce 2. Etapy badania statystycznego 3. Zmienna losowa, rozkład
PDF 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
Wprowadzenie 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
Wszystkie wyniki w postaci ułamków należy podawać z dokładnością do czterech miejsc po przecinku!
Pracownia statystyczno-filogenetyczna Liczba punktów (wypełnia KGOB) / 30 PESEL Imię i nazwisko Grupa Nr Czas: 90 min. Łączna liczba punktów do zdobycia: 30 Czerwona Niebieska Zielona Żółta Zaznacz znakiem
Typy zmiennych. Zmienne i rekordy. Rodzaje zmiennych. Graficzne reprezentacje danych Statystyki opisowe
Typy zmiennych Graficzne reprezentacje danych Statystyki opisowe Jakościowe charakterystyka przyjmuje kilka możliwych wartości, które definiują klasy Porządkowe: odpowiedzi na pytania w ankiecie ; nigdy,
Testowanie hipotez dla dwóch zmiennych zależnych. Moc testu. Minimalna liczność próby; Regresja prosta; Korelacja Pearsona;
LABORATORIUM 4 Testowanie hipotez dla dwóch zmiennych zależnych. Moc testu. Minimalna liczność próby; Regresja prosta; Korelacja Pearsona; dwie zmienne zależne mierzalne małe próby duże próby rozkład normalny
Uniwersytet Śląski w Katowicach str. 1 Wydział Biologii i Ochrony Środowiska
Uniwersytet Śląski w Katowicach str. 1 Kierunek i poziom studiów: Biologia, poziom drugi Sylabus modułu: Ekologia miasta. kod modułu: 2BL_52 1. Informacje ogólne koordynator modułu Dr hab. Ryszard Ciepał
Charakterystyki liczbowe (estymatory i parametry), które pozwalają opisać właściwości rozkładu badanej cechy (zmiennej)
Charakterystyki liczbowe (estymatory i parametry), które pozwalają opisać właściwości rozkładu badanej cechy (zmiennej) 1 Podział ze względu na zakres danych użytych do wyznaczenia miary Miary opisujące
Statystyczna 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
Zadania 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,
SALVIA GLUTINOSA L. NA TERENIE POZNANIA
Roczniki Akademii Rolniczej w Poznaniu CCCLXIII (2004) ANETA CZARNA, CZESŁAW MIELCARSKI SALVIA GLUTINOSA L. NA TERENIE POZNANIA Z Katedry Botaniki Akademii Rolniczej im. Augusta Cieszkowskiego w Poznaniu
Testy nieparametryczne
Testy nieparametryczne Testy nieparametryczne możemy stosować, gdy nie są spełnione założenia wymagane dla testów parametrycznych. Stosujemy je również, gdy dane można uporządkować według określonych kryteriów
STATYSTYKA - 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
Założenia do analizy wariancji. dr Anna Rajfura Kat. Doświadczalnictwa i Bioinformatyki SGGW
Założenia do analizy wariancji dr Anna Rajfura Kat. Doświadczalnictwa i Bioinformatyki SGGW anna_rajfura@sggw.pl Zagadnienia 1. Normalność rozkładu cechy Testy: chi-kwadrat zgodności, Shapiro-Wilka, Kołmogorowa-Smirnowa
Szczegółowy program kursu Statystyka z programem Excel (30 godzin lekcyjnych zajęć)
Szczegółowy program kursu Statystyka z programem Excel (30 godzin lekcyjnych zajęć) 1. Populacja generalna a losowa próba, parametr rozkładu cechy a jego ocena z losowej próby, miary opisu statystycznego
KARTA KURSU. Biologia środowiskowa. Kod Punktacja ECTS* 2. Dr Lucjan Schimscheiner Dr Robert Kościelniak
KARTA KURSU Nazwa Nazwa w j. ang. Biologia środowiskowa Environmental Biology Kod Punktacja ECTS* 2 Koordynator Dr Lucjan Schimscheiner Dr Robert Kościelniak Zespół dydaktyczny Dr Laura Betleja Dr Marek
Zadania 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
METODY CHEMOMETRYCZNE W IDENTYFIKACJI ŹRÓDEŁ POCHODZENIA
METODY CHEMOMETRYCZNE W IDENTYFIKACJI ŹRÓDEŁ POCHODZENIA AMFETAMINY Waldemar S. Krawczyk Centralne Laboratorium Kryminalistyczne Komendy Głównej Policji, Warszawa (praca obroniona na Wydziale Chemii Uniwersytetu
Statystyka. #6 Analiza wariancji. Aneta Dzik-Walczak Małgorzata Kalbarczyk-Stęclik. rok akademicki 2015/ / 14
Statystyka #6 Analiza wariancji Aneta Dzik-Walczak Małgorzata Kalbarczyk-Stęclik rok akademicki 2015/2016 1 / 14 Analiza wariancji 2 / 14 Analiza wariancji Analiza wariancji jest techniką badania wyników,
Ćwiczenie: 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
Metody statystyczne wykorzystywane do oceny zróżnicowania kolekcji genowych roślin. Henryk Bujak
Metody statystyczne wykorzystywane do oceny zróżnicowania kolekcji genowych roślin Henryk Bujak e-mail: h.bujak@ihar.edu.pl Ocena różnorodności fenotypowej Różnorodność fenotypowa kolekcji roślinnych zasobów
Testowanie hipotez statystycznych. Wnioskowanie statystyczne
Testowanie hipotez statystycznych Wnioskowanie statystyczne Hipoteza statystyczna to dowolne przypuszczenie co do rozkładu populacji generalnej (jego postaci funkcyjnej lub wartości parametrów). Hipotezy
Nowe stanowiska Poa chaixii Vill. na Pomorzu Gdańskim
Nowe stanowiska Poa chaixii Vill. na Pomorzu Gdańskim New localities of Poa chaixii Vill. in the Gdańsk Pomerania MICHAŁ BULIŃSKI M. Buliński, Katedra i Zakład Biologii i Botaniki Farmaceutycznej, Akademia
46 Olimpiada Biologiczna
46 Olimpiada Biologiczna Pracownia statystyczno-filogenetyczna Łukasz Banasiak i Jakub Baczyński 22 kwietnia 2017 r. Statystyka i filogenetyka / 30 Liczba punktów (wypełnia KGOB) PESEL Imię i nazwisko
Własności estymatora parametru lambda transformacji potęgowej. Janusz Górczyński, Andrzej Zieliński, Wojciech Zieliński
Własności estymatora parametru lambda transformacji potęgowej Janusz Górczyński, Andrzej Zieliński, Wojciech Zieliński 1. Wstęp Najczęstszym powodem transformowania zmiennej losowej jest jej normalizacja,
ROŚLINY 17 gatunków szkoły podstawowe
ROŚLINY 17 gatunków szkoły podstawowe 1. BARWINEK POSPOLITY Roślina o wysokości do 20 cm. Pędy płożące się. Liście lancetowate i zimozielone. Kwiaty niebiesko-fioletowe na szypułkach, pojedyncze w kontach
POLITECHNIKA 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
STATYSTYKA I DOŚWIADCZALNICTWO
STATYSTYKA I DOŚWIADCZALNICTWO Wykład 9 Analiza skupień wielowymiarowa klasyfikacja obiektów Metoda, a właściwie to zbiór metod pozwalających na grupowanie obiektów pod względem wielu cech jednocześnie.
Szczegółowy program kursu Statystyka z programem Excel (30 godzin lekcyjnych zajęć)
Szczegółowy program kursu Statystyka z programem Excel (30 godzin lekcyjnych zajęć) 1. Populacja generalna a losowa próba, parametr rozkładu cechy a jego ocena z losowej próby, miary opisu statystycznego
Zmienne 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 }
Korelacja 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
Zad. 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
Gatunki z grupy Festuca rubra agg. (Poaceae) w południowo-wschodniej części Polski
Fragm. Florist. Geobot. Polon. 20(2): 177 184, 2013 Gatunki z grupy Festuca rubra agg. (Poaceae) w południowo-wschodniej części Polski Agnieszka Dąbrowska Dąbrowska, A. 2013. Species from the group of
Przykład 1. (A. Łomnicki)
Plan wykładu: 1. Wariancje wewnątrz grup i między grupami do czego prowadzi ich ocena 2. Rozkład F 3. Analiza wariancji jako metoda badań założenia, etapy postępowania 4. Dwie klasyfikacje a dwa modele
Raport końcowy z monitoringu pszonaka pienińskiego Erysimum pieninicum prowadzonego w latach w ramach projektu LIFE Pieniny PL
Raport końcowy z monitoringu pszonaka pienińskiego Erysimum pieninicum prowadzonego w latach 2014-2017 w ramach projektu Wykonawca: Kraków 2017 1 Opracowanie powstało w ramach projektu pn. Natura w mozaice
Wykład 3 Hipotezy statystyczne
Wykład 3 Hipotezy statystyczne Hipotezą statystyczną nazywamy każde przypuszczenie dotyczące nieznanego rozkładu obserwowanej zmiennej losowej (cechy populacji generalnej) Hipoteza zerowa (H 0 ) jest hipoteza
Wprowadzenie do analizy dyskryminacyjnej
Wprowadzenie do analizy dyskryminacyjnej Analiza dyskryminacyjna to zespół metod statystycznych używanych w celu znalezienia funkcji dyskryminacyjnej, która możliwie najlepiej charakteryzuje bądź rozdziela
OBLICZENIE PRZEPŁYWÓW MAKSYMALNYCH ROCZNYCH O OKREŚLONYM PRAWDOPODOBIEŃSTWIE PRZEWYŻSZENIA. z wykorzystaniem programu obliczeniowego Q maxp
tel.: +48 662 635 712 Liczba stron: 15 Data: 20.07.2010r OBLICZENIE PRZEPŁYWÓW MAKSYMALNYCH ROCZNYCH O OKREŚLONYM PRAWDOPODOBIEŃSTWIE PRZEWYŻSZENIA z wykorzystaniem programu obliczeniowego Q maxp DŁUGIE
Statystyka. Wykład 4. Magdalena Alama-Bućko. 13 marca Magdalena Alama-Bućko Statystyka 13 marca / 41
Statystyka Wykład 4 Magdalena Alama-Bućko 13 marca 2017 Magdalena Alama-Bućko Statystyka 13 marca 2017 1 / 41 Na poprzednim wykładzie omówiliśmy następujace miary rozproszenia: Wariancja - to średnia arytmetyczna
Tablica 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:...
MIARY KLASYCZNE Miary opisujące rozkład badanej cechy w zbiorowości, które obliczamy na podstawie wszystkich zaobserwowanych wartości cechy
MIARY POŁOŻENIA Opisują średni lub typowy poziom wartości cechy. Określają tą wartość cechy, wokół której skupiają się wszystkie pozostałe wartości badanej cechy. Wśród nich można wyróżnić miary tendencji
Wielowymiarowe metody statystyczne w badaniach cech morfologicznych żyta ozimego
Wielowymiarowe metody statystyczne w badaniach cech morfologicznych żyta ozimego Helena Kubicka-Matusiewicz 1, Agnieszka Pyza 1, Leszek Sieczko 2 1) Polska Akademia Nauk, Ogród Botaniczny - Centrum Zachowania
Ćwiczenie: 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)
KARTA KURSU. Botanika i mikologia. Kod Punktacja ECTS* 4
KARTA KURSU Nazwa Nazwa w j. ang. Botanika i mikologia Botany and Mycology Kod Punktacja ECTS* 4 Koordynator Dr Laura Betleja Zespół dydaktyczny Dr Laura Betleja Dr Robert Kościelniak Opis kursu (cele
1 n. s x x x x. Podstawowe miary rozproszenia: Wariancja z populacji: Czasem stosuje się też inny wzór na wariancję z próby, tak policzy Excel:
Wariancja z populacji: Podstawowe miary rozproszenia: 1 1 s x x x x k 2 2 k 2 2 i i n i1 n i1 Czasem stosuje się też inny wzór na wariancję z próby, tak policzy Excel: 1 k 2 s xi x n 1 i1 2 Przykład 38,
3 TABLICE NA PRZYSTANKACH TEMATYCZNYCH parametry 150cm x 125cm
ZAŁĄCZNIK 6.1 WYTYCZNE DO TREŚCI TABLIC I TABLICZEK Każda plansza powinna zawierać część opisową i graficzną (np. ilustrację, fotografię, rysunek). TABLICE INFORMACYJNE 1 TABLICA INFORMACYJNA - informacje
Statystyka. Wykład 4. Magdalena Alama-Bućko. 19 marca Magdalena Alama-Bućko Statystyka 19 marca / 33
Statystyka Wykład 4 Magdalena Alama-Bućko 19 marca 2018 Magdalena Alama-Bućko Statystyka 19 marca 2018 1 / 33 Analiza struktury zbiorowości miary położenia ( miary średnie) miary zmienności (rozproszenia,
WYKŁAD 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
STATYSTYKA I DOŚWIADCZALNICTWO Wykład 4
STATYSTYKA I DOŚWIADCZALNICTWO Wykład 4 Inne układy doświadczalne 1) Układ losowanych bloków Stosujemy, gdy podejrzewamy, że może występować systematyczna zmienność między powtórzeniami np. - zmienność
Ekologia roślin i fitosocjologia SYLABUS A. Informacje ogólne
Ekologia roślin i fitosocjologia SYLABUS A. Informacje ogólne Elementy sylabusu Nazwa jednostki prowadzącej kierunek Nazwa kierunku studiów Poziom kształcenia Profil studiów Forma studiów Kod przedmiotu
Statystyka matematyczna dla leśników
Statystyka matematyczna dla leśników Wydział Leśny Kierunek leśnictwo Studia Stacjonarne I Stopnia Rok akademicki 03/04 Wykład 5 Testy statystyczne Ogólne zasady testowania hipotez statystycznych, rodzaje
STATYSTYKA I DOŚWIADCZALNICTWO Wykład 5
STATYSTYKA I DOŚWIADCZALNICTWO Wykład 5 Jednoczynnikowa analiza wariancji i porównania wielokrotne (układ losowanych bloków randomized block design RBD) Układ losowanych bloków Stosujemy, gdy podejrzewamy,
author: Andrzej Dudek
Edytor wprowadzone polecenia zostają w oknie edytora I mogą być uruchamiana poprzez CTRL+R lub Run (tylko zaznaczone linie, z wyświetlaniem wykonywanych linii kodu) lub poprzez Source (zawsze całość, bez
Statystyka 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
Porównanie generatorów liczb losowych wykorzystywanych w arkuszach kalkulacyjnych
dr Piotr Sulewski POMORSKA AKADEMIA PEDAGOGICZNA W SŁUPSKU KATEDRA INFORMATYKI I STATYSTYKI Porównanie generatorów liczb losowych wykorzystywanych w arkuszach kalkulacyjnych Wprowadzenie Obecnie bardzo
Valeriana tripteris (Valerianaceae) w Beskidzie Niskim
396 Fragm. Flor. Geobot. Polonica 11(2), 2004 Tatrzańskiego Parku Narodowego. Tatry i Podtatrze 3, ss. 485 492. Tatrzański Park Narodowy. Kraków Zakopane. Kucowa I. & Turała-Szybowska K. 1985. Podrodzaj
Dane dotyczące wartości zmiennej (cechy) wprowadzamy w jednej kolumnie. W przypadku większej liczby zmiennych wprowadzamy każdą w oddzielnej kolumnie.
STATISTICA INSTRUKCJA - 1 I. Wprowadzanie danych Podstawowe / Nowy / Arkusz Dane dotyczące wartości zmiennej (cechy) wprowadzamy w jednej kolumnie. W przypadku większej liczby zmiennych wprowadzamy każdą
ZASTOSOWANIE TECHNIK CHEMOMETRYCZNYCH W BADANIACH ŚRODOWISKA. dr inż. Aleksander Astel
ZASTOSOWANIE TECHNIK CHEMOMETRYCZNYCH W BADANIACH ŚRODOWISKA dr inż. Aleksander Astel Gdańsk, 22.12.2004 CHEMOMETRIA dziedzina nauki i techniki zajmująca się wydobywaniem użytecznej informacji z wielowymiarowych
MODELE LINIOWE. Dr Wioleta Drobik
MODELE LINIOWE Dr Wioleta Drobik MODELE LINIOWE Jedna z najstarszych i najpopularniejszych metod modelowania Zależność między zbiorem zmiennych objaśniających, a zmienną ilościową nazywaną zmienną objaśnianą
Próba własności i parametry
Próba własności i parametry Podstawowe pojęcia Zbiorowość statystyczna zbiór jednostek (obserwacji) nie identycznych, ale stanowiących logiczną całość Zbiorowość (populacja) generalna skończony lub nieskończony
Testowanie hipotez statystycznych
Agenda Instytut Matematyki Politechniki Łódzkiej 2 stycznia 2012 Agenda Agenda 1 Wprowadzenie Agenda 2 Hipoteza oraz błędy I i II rodzaju Hipoteza alternatywna Statystyka testowa Zbiór krytyczny Poziom
1 Podstawy rachunku prawdopodobieństwa
1 Podstawy rachunku prawdopodobieństwa Dystrybuantą zmiennej losowej X nazywamy prawdopodobieństwo przyjęcia przez zmienną losową X wartości mniejszej od x, tzn. F (x) = P [X < x]. 1. dla zmiennej losowej
Weryfikacja hipotez statystycznych, parametryczne testy istotności w populacji
Weryfikacja hipotez statystycznych, parametryczne testy istotności w populacji Dr Joanna Banaś Zakład Badań Systemowych Instytut Sztucznej Inteligencji i Metod Matematycznych Wydział Informatyki Politechniki
ZESZYTY NAUKOWE UNIWERSYTETU SZCZECIŃSKIEGO
ZESZYTY NAUKOWE UNIWERSYTETU SZCZECIŃSKIEGO NR 746 EKONOMICZNE PROBLEMY USŁUG NR 101 2012 RAFAŁ KLÓSKA Uniwersytet Szczeciński REGIONALNE ZRÓŻNICOWANIE POZIOMU ROZWOJU SPOŁECZNO-GOSPODARCZEGO W POLSCE
Statystyka i Analiza Danych
Warsztaty Statystyka i Analiza Danych Gdańsk, 20-22 lutego 2014 Zastosowania analizy wariancji w opracowywaniu wyników badań empirycznych Janusz Wątroba StatSoft Polska Centrum Zastosowań Matematyki -
1. 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
Analiza 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
weryfikacja hipotez dotyczących parametrów populacji (średnia, wariancja)
PODSTAWY STATYSTYKI. Teoria prawdopodobieństwa i elementy kombinatoryki. Zmienne losowe i ich rozkłady 3. Populacje i próby danych, estymacja parametrów 4. Testowanie hipotez 5. Testy parametryczne (na
Wykorzystanie testu Levene a i testu Browna-Forsythe a w badaniach jednorodności wariancji
Wydawnictwo UR 2016 ISSN 2080-9069 ISSN 2450-9221 online Edukacja Technika Informatyka nr 4/18/2016 www.eti.rzeszow.pl DOI: 10.15584/eti.2016.4.48 WIESŁAWA MALSKA Wykorzystanie testu Levene a i testu Browna-Forsythe
ρ 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.
Współczynnik 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,
SZCZEGÓŁOWE WYMAGANIA EDUKACYJNE Z GEOGRAFII DLA KLASY VII ROK SZKOLNY 2017/2018
SZCZEGÓŁOWE WYMAGANIA EDUKACYJNE Z GEOGRAFII DLA KLASY VII ROK SZKOLNY 2017/2018 Tematy lekcji Ocena dopuszczająca Ocena dostateczna Ocena dobra Ocena bardzo dobra Ocena celująca Dział 1 (dodatkowy) Podstawy
Statystyka. #5 Testowanie hipotez statystycznych. Aneta Dzik-Walczak Małgorzata Kalbarczyk-Stęclik. rok akademicki 2016/ / 28
Statystyka #5 Testowanie hipotez statystycznych Aneta Dzik-Walczak Małgorzata Kalbarczyk-Stęclik rok akademicki 2016/2017 1 / 28 Testowanie hipotez statystycznych 2 / 28 Testowanie hipotez statystycznych
Budowanie macierzy danych geograficznych Procedura normalizacji Budowanie wskaźnika syntetycznego
Metody Analiz Przestrzennych Budowanie macierzy danych geograficznych Procedura normalizacji Budowanie wskaźnika syntetycznego mgr Marcin Semczuk Zakład Przedsiębiorczości i Gospodarki Przestrzennej Instytut
W 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
Analiza wariancji. dr Janusz Górczyński
Analiza wariancji dr Janusz Górczyński Wprowadzenie Powiedzmy, że badamy pewną populację π, w której cecha Y ma rozkład N o średniej m i odchyleniu standardowym σ. Powiedzmy dalej, że istnieje pewien czynnik
Rozkłady 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
DOBOWE AMPLITUDY TEMPERATURY POWIETRZA W POLSCE I ICH ZALEŻNOŚĆ OD TYPÓW CYRKULACJI ATMOSFERYCZNEJ (1971-1995)
Słupskie Prace Geograficzne 2 2005 Dariusz Baranowski Instytut Geografii Pomorska Akademia Pedagogiczna Słupsk DOBOWE AMPLITUDY TEMPERATURY POWIETRZA W POLSCE I ICH ZALEŻNOŚĆ OD TYPÓW CYRKULACJI ATMOSFERYCZNEJ
Analiza wariancji - ANOVA
Analiza wariancji - ANOVA Analizę wariancji, często określaną skrótem ANOVA (Analysis of Variance), zawdzięczamy angielskiemu biologowi Ronaldowi A. Fisherowi, który opracował ją w 1925 roku dla rozwiązywania
STATYSTYKA MATEMATYCZNA
STATYSTYKA MATEMATYCZNA 1. Wykład wstępny. Teoria prawdopodobieństwa i elementy kombinatoryki. Zmienne losowe i ich rozkłady 3. Populacje i próby danych, estymacja parametrów 4. Testowanie hipotez statystycznych
LABORATORIUM Populacja Generalna (PG) 2. Próba (P n ) 3. Kryterium 3σ 4. Błąd Średniej Arytmetycznej 5. Estymatory 6. Teoria Estymacji (cz.
LABORATORIUM 4 1. Populacja Generalna (PG) 2. Próba (P n ) 3. Kryterium 3σ 4. Błąd Średniej Arytmetycznej 5. Estymatory 6. Teoria Estymacji (cz. I) WNIOSKOWANIE STATYSTYCZNE (STATISTICAL INFERENCE) Populacja
KARTA KURSU. (do zastosowania w roku akademickim 2015/16) Kod Punktacja ECTS* 3. Dr hab. Tadeusz Sozański
KARTA KURSU (do zastosowania w roku akademickim 2015/16) Nazwa Statystyka 2 Nazwa w j. ang. Statistics 2 Kod Punktacja ECTS* 3 Koordynator Dr hab. Tadeusz Sozański (koordynator, konwersatorium) Zespół
STATYSTYKA I DOŚWIADCZALNICTWO Wykład 6
STATYSTYKA I DOŚWIADCZALNICTWO Wykład 6 Metody sprawdzania założeń w analizie wariancji: -Sprawdzanie równości (jednorodności) wariancji testy: - Cochrana - Hartleya - Bartletta -Sprawdzanie zgodności
Podstawowe pojęcia. Własności próby. Cechy statystyczne dzielimy na
Podstawowe pojęcia Zbiorowość statystyczna zbiór jednostek (obserwacji) nie identycznych, ale stanowiących logiczną całość Zbiorowość (populacja) generalna skończony lub nieskończony zbiór jednostek, które
Zmienność. środa, 23 listopada 11
Zmienność http://ggoralski.com Zmienność Zmienność - rodzaje Zmienność obserwuje się zarówno między poszczególnymi osobnikami jak i między populacjami. Różnice te mogą mieć jednak różne podłoże. Mogą one
Weryfikacja hipotez statystycznych za pomocą testów statystycznych
Weryfikacja hipotez statystycznych za pomocą testów statystycznych Weryfikacja hipotez statystycznych za pomocą testów stat. Hipoteza statystyczna Dowolne przypuszczenie co do rozkładu populacji generalnej
Estymacja punktowa i przedziałowa
Temat: Estymacja punktowa i przedziałowa Kody znaków: żółte wyróżnienie nowe pojęcie czerwony uwaga kursywa komentarz 1 Zagadnienia 1. Statystyczny opis próby. Idea estymacji punktowej pojęcie estymatora
Z poprzedniego wykładu
PODSTAWY STATYSTYKI 1. Teoria prawdopodobieństwa i elementy kombinatoryki 2. Zmienne losowe i ich rozkłady 3. Populacje i próby danych, estymacja parametrów 4. Testowanie hipotez 5. Testy parametryczne