Биометрия. Кудрин А.Г - 23 стр.

UptoLike

Рубрика: 

23
Тема 8. РАСЧЕТ КОЭФФИЦИЕНТА ФЕНОТИПИЧЕСКОЙ
РЕГРЕССИИ В БОЛЬШОЙ ВЫБОРКЕ. ПОСТРОЕНИЕ
ЭМПИРИЧЕСКИХ И ТЕОРЕТИЧЕСКИХ ЛИНИЙ РЕГРЕССИИ
Зависимость между признаками может быть описана не
только как абстрактная величина (коэффициент корреляции),
но и как исчисляемая в единицах, свойственных для данных
признаков. Коэффициент, показывающий на какую величину
изменяется первый признак при изменении второго на еди-
ницу, называется коэффициентом регрессии. Регрессия явля-
ется двухсторонней, то есть можно определить как изменение
переменной x в зависимости от переменной y, так и измене-
ние переменной y в зависимости от переменной x (R
xy
; R
yx
).
Коэффициент регрессии и корреляции непосредственно свя-
заны между собой.
RRr
хуухxy //
×=
Расчет коэффициентов регрессии производится по фор-
мулам: для установления значения одного признака по зна-
чению другого используют линии регрессии. Различают эм-
пирические (для данной выборки на момент исследования) и
теоретические (возможные изменения популяции времени)
линии.
При этом средние квадратические отклонения включа-
ют значение классовых промежутков по вариационным ря-
дам признаков х и у.
σ
σ
y
x
y
x
r
R
= ;
σ
σ
x
y
x
y
r
R
= ,
см
R
yх
209,0
6056,1
1563,1
80,0
/
+=
×
×
+=
кг
R
xy
063,3
1563,1
6056,1
80,0
/
+=
×
×
+=
см
R
y
x
r
mm
yx
0054,0
6056,1
1563,1
021,0
/
±=
×
×
±=±=
σ
σ
PDF created with FinePrint pdfFactory Pro trial version www.pdffactory.com
               Тема 8. РАСЧЕТ КОЭФФИЦИЕНТА ФЕНОТИПИЧЕСКОЙ
                РЕГРЕССИИ В БОЛЬШОЙ ВЫБОРКЕ. ПОСТРОЕНИЕ
              ЭМПИРИЧЕСКИХ И ТЕОРЕТИЧЕСКИХ ЛИНИЙ РЕГРЕССИИ

                 Зависимость между признаками может быть описана не
            только как абстрактная величина (коэффициент корреляции),
            но и как исчисляемая в единицах, свойственных для данных
            признаков. Коэффициент, показывающий на какую величину
            изменяется первый признак при изменении второго на еди-
            ницу, называется коэффициентом регрессии. Регрессия явля-
            ется двухсторонней, то есть можно определить как изменение
            переменной x в зависимости от переменной y, так и измене-
            ние переменной y в зависимости от переменной x (Rxy; Ryx).
            Коэффициент регрессии и корреляции непосредственно свя-
            заны между собой.
                                                            r       xy
                                                                         =    R   х/у
                                                                                        ×   R   у/х




                 Расчет коэффициентов регрессии производится по фор-
            мулам: для установления значения одного признака по зна-
            чению другого используют линии регрессии. Различают эм-
            пирические (для данной выборки на момент исследования) и
            теоретические (возможные изменения популяции времени)
            линии.
                 При этом средние квадратические отклонения включа-
            ют значение классовых промежутков по вариационным ря-
            дам признаков х и у.
                                                     R              =rσ x         ; Ry = r σ y ,
                                                                          σ                      σ
                                                            x
                                                                y                     x
                                                                              y                       x

                                                                     1, 63 × 15
                                       R          = + 0 ,80                     = + 0 , 209 см
                                           х/ y
                                                                     1,56 × 60

                                                                         1,56 × 60
                                       R          = + 0 ,80                         = + 3, 063 кг
                                            y/x
                                                                         1, 63 × 15


                                       = ± m r σ x = ± 0, 021
                                                                                  1,63 × 15
                           mR                                                               = ± 0, 0054 см
                                x/ y
                                                    σ   y
                                                                                  1,56 × 60




                                                                                                             23

PDF created with FinePrint pdfFactory Pro trial version www.pdffactory.com