Biometry

Description: The main ways of correct application of mathematical methods to the solution of forestry problems, modern experimental methods of working with forest objects in the field, laboratory conditions, identification of the role of tree plantations in environmental processes, formalizing them in statistical and mathematical relationships are studied.

Amount of credits: 5

Course Workload:

Component: University component

Cycle: Base disciplines

Goal

• Целью дисциплины является овладение студентами основами лесной биометрии. Специалист лесного хозяйства должен оценивать деревья в лесу не только в качестве источника ресурсов, но и уметь выявлять их роль в средообразующих процессах, формализуя их в статистических и математических взаимосвязях и моделях.

Objective

• Ознакомление студентов с методами сбора информации, получения и оценки статистических показателей
• Усвоение студентами основных законов распределения случайных величин

Learning outcome: knowledge and understanding

• Студент должен знать: 1) основные формулы, применяемые в статистической обработке материала; 2) основные пути правильного применения математических методов к решению лесоводственных проблем; 3) области применения биометрии;

Learning outcome: applying knowledge and understanding

• овладеть понятиями: 1) методов сбора информации; 2) методов получения оценки статистических показателей; 3) основных законов распределения случайных величин; 4) методов анализа статистических зависимостей.

Learning outcome: formation of judgments

• умениями и навыками: 1) составлять статистические ряды и таблицы распределения случайных величин, оценивать статистические показатели выборки; 2) проверять статистические гипотезы;

Learning outcome: communicative abilities

• Ключевыми компетенциями являются: 1) приобретение новых знаний и формирование суждения по научным, социальным и другим проблемам, используя современные образовательные и информационные технологии; 2) использование в познавательной и профессиональной деятельности базовые знания в области математики и естественных наук, применение методов математического анализа и моделирования, теоретического и экспериментального исследования; 3) применение современных экспериментальных методы работы с лесными объектами в полевых и лабораторных условиях, навыками работы с современной аппаратурой.

Learning outcome: learning skills or learning abilities

• умениями и навыками: 1) выполнять корреляционный анализ зависимостей и строить регрессионные модели; 2) интерпретировать результаты обработки экспериментального материала.

Teaching methods

технология проблемно- и проектно-ориентированного обучения;

технологии учебно-исследовательской деятельности;

коммуникативные технологии (дискуссия, пресс-конференция, мозговой штурм, учебные дебаты и другие активные формы и методы);

игровые технологии, в рамках которых обучающиеся участвуют в деловых, ролевых, имитационных играх;

информационно-коммуникационные (в том числе дистанционные образовательные) технологии.

Topics of lectures

• Основные понятия биометрии
• Современные тенденции в развитии лесной биометрии
• Варьирующие признаки, статистические совокупности, статистические наблюдения
• Выборочный метод
• Группировка первичных данных
• Основные характеристики выборки
• Средние величины
• Функция распределения и функция плотности распределения вероятностей
• Биномиальное распределение, нормальное распределение
• Статистическое оценивание
• Статистическая проверка гипотез
• Дисперсионный анализ
• Корреляционный анализ как инструмент научного исследования
• Регрессионный анализ
• Графическое изображение вариационных ряд

Key reading

• Биометрия : учебник / И. Д. Соколов [и др.]; под общ. ред. Л. П. Трошина. – Краснодар : КубГАУ, 2018. – 161 с.
• Сидельник, Н. Я. Лесная биометрия. Лабораторный практикум : учеб.-метод. пособие для студентов специальности 1-75 01 01 «Лесное хозяйство» / Н. Я. Сидельник, В. П. Машковский, П. В. Севрук. – Минск : БГТУ, 2021. – 120 с.
• Катмаков, П. С. Биометрия : учебное пособие для вузов / П. С. Катмаков, В. П. Гавриленко, А. В. Бушов ; под общей редакцией П. С. Катмакова. — 3-е изд., перераб. и доп. — Москва : Издательство Юрайт, 2023. — 186 с. — (Высшее образование). — ISBN 978-5-534-15732-1. — Текст : электронный // Образовательная платформа Юрайт [сайт]. — URL: https://urait.ru/bcode/509561

Further reading

• Макарова, Н. В. Статистика в Excel: уч. пособ. / Н. В. Макарова, В. Я. Трофимец.– М.: Финансы и статистика, 2006. – 368 с.
• Носов В.И. Компьютерная биометрика. – Л., 1990 . – 121 с.
• Зайцев, Г. Н. Математическая статистика в экспериментальной ботанике / Г. Н. Зайцев. – М.: Наука, 1984. – 424 с.
• Лакин, Г.Ф. Биометрия: учеб. пособие для биол. спец. вузов /Г. Ф. Лакин. – М.: Высшая школа, 1990. – 352 с.
• Ивантер, Э. В., Коросов, А. В. Элементарная биометрия : учеб. пособие / Э. В. Ивантер, А. В. Коросов.–– Петрозаводск: Изд-во ПетрГУ, 2010. - 104 с.
• Ефименко, В. М. Лесная биометрия: практ. пособ. / В. М. Ефименко. – Гомель: ГГУ им. Ф. Скорины, 2007. – 70с.
• Андронов, А. М. Теория вероятностей и математическая статистика: учебник для вузов / А. М. Андронов, Е. А. Копытов, Л. Я. Гринглаз. – СПб.: Питер, 2004. – 461 с.
• Белько, И. В. Теория вероятностей и математическая статистика: уч. пособ. / И. В. Белько, Г. П. Свирид. – Мн.: ООО Новое знание, 2004. – 250 с.