Статистические совокупности - Лекция

Статистические совокупностиНапример, изучая лес, скажем ельник в определенных условиях места произрастания, мы не ограничиваемся измерениями 1-2 или 5-10 деревьев, а проводим замеры на всей пробной площади, где растет не меньше 200 еловых стволов, т.е. изучаем ту их совокупность, которая уже составляет лес. При этом совершенно не обязательно, чтобы совокупность состояла из множества особей одного вида и возраста, например из однородных деревьев сосны. В состав совокупности входят различные члены, или единицы: для популяции животных - каждое отдельное животное, для стада коров единицей является каждая корова, для совокупности шкурок - каждая шкурка, для совокупности семян сосны - каждое семечко, для древостоя - дерево, при изучении дерева - его клетки и т. д. Число единиц совокупности называют объемом совокупности и обозначают латинской буквой N. Единица совокупности может характеризоваться определенными признаками, например: коровы - удоями за лактацию, весом, мастью; молекулы газа - скоростями их движения; семена сосны - формой, цветом, весом; деревья - толщиной, высотой и т. д.Это теоретически бесконечно большая или, во всяком случае, приближающаяся к бесконечности совокупность всех единиц или членов, которые могут быть к ней отнесены. Лесовод закладывая пробную площадь, где всего-то 200 деревьев, делает выводы о всей совокупности. Задачей изучения всякой совокупности является получение статистических (или, как иногда говорят, биометрических) характеристик, или показателей. Они позволяют судить о данной совокупности в целом, о различиях внутри нее и об отличии ее от других, сходных с ней или близких к ней совокупностей. Выборка должна быть вполне представительной, или типичной, т.е. чтобы в ее состав входили преимущественно те варианты, которые наиболее полно отражают генеральную совокупность.В последнем случае единицы с крайними значениями признака не принимаются во внимание, отбор может вестись и из частных совокупностей, на которые общая совокупность разбита на основе количественных (например, ступени толщины) или же качественных (например, классы роста деревьев) признаков. Сущность этого способа состоит в том, что всю совокупность механически разбивают на число частей, одинаковых по размеру или количеству единиц, соответствующих числу наблюдений, и в каждой части наудачу выбирают единицу для наблюдения. В этом случае из каждой части нужно взять наудачу не по одной единице, а во столько раз больше, во сколько нужное для наблюдения количество единиц больше числа механически образованных частей или групп. Например, при изучении качества семян (плодов) всю партию семян можно механически разбить на несколько частей или групп, одинаковых по количеству или по весу семян, и из каждой такой части или группы выбрать наудачу партию семян для наблюдения. Перед началом исследований разрабатывается методика производства наблюдения: уточняется единица наблюдения, если она сложная, определяются ее размеры и форма (ленты, пробные площадки и площади); устанавливается точность конечного результата и необходимое количество единиц наблюдения, способ производства наблюдения, отбора единиц; оформление единиц наблюдения в натуре; сроки наблюдений и единицы измерений.Руководствуясь этой теоремой, можно рассматривать распределения, скажем диаметров стволов в древостое, как частный случай проявления названной закономерности и использовать кривую нормального распределения для прогноза строения древостоя, определяя параметры конкретного древостоя по проведенным наблюдениям. Выше уже упоминалось, что при статистических наблюдениях в биологии практически всегда имеют дело с выборками и по результатам их судят о совокупности. Таким образом, вариационная статистика (биометрия) применяет метод индукции, когда обобщения делают, изучив отдельные случаи. Сделав анализ ряда выборок из древостоев разных древесных пород, отличающихся также и возрастом, мы придем к выводу, что в одном случае для аппроксимации и прогноза следует использовать уравнение параболы 2 порядка, в другом случае-3 порядка, в третьем - некоторую более сложную кривую. Названную закономерность мы получаем, проанализировав ряд частных случаев (отдельных насаждений), т.е. идем от частного к общему, применяя индуктивный метод.

План

1. Статистические совокупности и статистические наблюдения. Статистические выборки

2. Генеральная и выборочная совокупность и их объем

3. Методы сбора и обработки информации в лесной биометрии

4. Дедуктивный и индуктивный методы в биометрии

1. Статистические совокупности и статистические наблюдения. Статистические выборки