МИНИСТЕРСТВО СЕЛЬСКОГО ХОЗЯЙСТВА РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ

Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение

высшего профессионального образования

«КУБАНСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ АГРАРНЫЙ УНИВЕРСИТЕТ»

УТВЕРЖДАЮ

Декан факультета агрохимии и

почвоведения и защиты растений доцент И.А. Лебедовский _ 2013 Рабочая программа дисциплины «Математическое моделирование и проектирование»

Направление подготовки 110400.68Защита растений Квалификация (степень) выпускника Магистр сельского хозяйства Дневная форма обучения Вид учебной работы Часов/з.е. Курс, семестр Аудиторные занятия - всего 38/1, лекции 20/0, практические занятия 18/0, 1 курс, 2 семестр Самостоятельная работа - всего 70/1, Вид промежуточной аттестации зачт Всего по дисциплине 108/ Лист согласования рабочей программы дисциплины Рабочая программа разработана на основании:

1 ФГОС ВПО по направлению подготовки магистров 110400.68 «Защита растений»

код и наименование направления подготовки утвержденного регистрационный номер № 28.10. дата 2 Примерной программы учебной дисциплины «Математическое моделирование и проектирование»

утвержденной Ученым советом факультета от 25.04.11, протокол № наименование профильного УМО и дата утверждения 3 Рабочего учебного плана, утвержденного ученым советом университета, протокол от 22.04.2013 № Разработчики:

Ведущий преподаватель:

Лебедовский И.А., к.с.-х.н., доцент Ф.И.О., ученая степень, ученое звание подпись дата Преподаватели:

Рабочая программа обсуждена на заседании кафедры агрохимии протокол от № 10.06.13 Согласована с заведующим кафедрой А. Х. Шеуджен, д.б.н., чл. корр. РАСХН Ф.И.О., ученая степень, ученое звание подпись дата Рабочая программа рассмотрена на заседании методической комиссии факультета Защита растений протокол от 17.06.13 № Согласована с председателем методической комиссии В.И. Терпелец, д.с.-х.н, профессор Ф.И.О., ученая степень, ученое звание подпись дата 1. Цели и задачи дисциплины 1.1 Цель преподавания дисциплины:

Цель преподавания дисциплины является формирование представлений, теоретических и практических знаний об понятиях статистической обработки данных посредством персонального компьютера. Знание информационных и применение технологий при проведение полевых и подготовительных работ.

1.2. Задачи изучения дисциплины:

Задачами изучения настоящей дисциплины является освоение информационных технологий для обработки и аналитического описания экспериментально полученных данных. Знание средств и способов применения информационных технологий в сельскохозяйственном производстве. Составление почвенных карт и агрохимических картограмм на персональном компьютере в ряде прикладных программ. Изучение GIS и GPS технологий, а также их практическое использование в растениеводстве.

2. Требования к уровню освоения содержания дисциплины а) знать:

- основные информационные технологии, используемые в сельскохозяйственном производстве;

- основы статистической обработки экспериментально полученных цифровых данных;

- принципы работы GPS приемников;

- основы построения демонстрационных схем и мультимедийных презентаций;

- основы планирования полевых исследований с помощью современного программного обеспечения;

- планирование системы удобрения с помощью современных программ;

- приемы и способы дифференцированного внесения удобрений;

- требования программных пакетов к используемому инструментарному набору технических средств;

- средства и способы проведения основных агротехнических мероприятий с использованием информационных технологий - проводить почвенное обследование и составлять почвенные карты с использованием персонального компьютера.

б) уметь:

- работать в статистических пакетах и прикладных программах;

- обрабатывать экспериментально полученные данные;

- осуществлять аналитическую оценку закономерностей, выявленных в процессе программного анализа;

- составлять агрохимические картограммы и почвенные карты в различных программных средах;

- пользоваться GPS приемниками при проведении основных обработок почвы, посевов, уборок и других агротехнических мероприятий;

- пользоваться статистическими приложениями;

- производить выбор и оценку плодородных земель под различные сельскохозяйственные культуры на основании полученных результатов математическо-статистических исследований в программных средах;

- планировать полевые опыты по заданной программе с учетом их целей и задач;

- применять информационные технологии для выявления ошибок и недочетов в сельскохозяйственном производстве.

По итогам изучаемого курса студенты сдают экзамен.

Перечень дисциплин, усвоение которых студентами необходимо для изучения курса «Компьютерные технологии в агробиохимии»

Наименование дисциплины Наименование разделов Прикладная информатика Основы работы на ПК, операционные Агрохимия Составление агрохимических картограмм по Система удобрения Планирование доз и норм минеральных 3. Содержание дисциплины (лекционный курс) 3.1 Введение, понятие компьютерных технологий (КТ), информационные технологии в современном мире и сельскохозяйственном производстве.

Технологическое обеспечение КТ, требования КТ к технологическому обеспечению. Инструментарий КТ. Общее знакомство с компьютером. Сеть.

Поиск и сбор данных в сети Интернет. Электронные научные книги и публикации.

3.2 Основы статистической обработки экспериментально полученных данных по агрохимическому обследованию. Обработка экспериментально полученных данных по почвенному обследованию. Особенности почвенноэкологического и агрохимического обследования. Основные требования к экспериментально полученным данным.

3.3 Компьютерное обеспечение статистических и аналитических исследований. Общие сведения о системе пакете Microsoft office. История создания и место системы Microsoft office. Состав систем Microsoft office.

Версии Microsoft office. Работа с символами кириллицы и инсталляция пакета Microsoft office. Особые средства оформления. Особенности прежних версий Microsoft office. Особенности новых версий Microsoft office ХР, 2007. Входной язык и язык реализации Microsoft office. Расширения файлов составных частей Microsoft office. Запуск системы Microsoft office. Системные требования для установки. Установка системы и ее регистрация. Основные возможности систем Microsoft office. Основы работы с системой Microsoft office.

3.4 Работа с текстовым редактором Microsoft Word. Основные требования к подготовке научных отчетов (ГОСТ). Структура документа. Шрифты. Ввод и интеграция текста, ввод символов. Графоаналитическая обработка данных. Языки Microsoft Word. Файловые расширения и их поддержка в программе Microsoft Word.

3.5. Введение в Microsoft Excel. Работа с интерфейсом пользователя. Работа с окном документа. Окна документов в Microsoft Excel. Курсор ввода и линия раздела. Строка заголовка. Строка и состав меню. Рабочие листы. Правила работы с рабочими листами. Создание нового рабочего листа. Возможности рабочих листов. Строка состояния. Полосы прокрутки. Всплывающие подсказки.

Контекстное меню правой клавиши мыши. Представление операции умножения.

Работа с панелью инструментов. Обзор панели инструментов. Файловые операции с панели инструментов. Печать и просмотр документов. Операции редактирования в панели инструментов. Операции с выражениями. Доступ к дополнительным возможностям в Microsoft Excel. Вставка переменной-таблицы в в Microsoft Excel. Управления ресурсами системы. Работа с панелью форматирования. Обзор средств панели форматирования. Кнопки переключения стилей документов. Выбор шрифтов для документа. Выравнивание текста.

Создание маркированных и нумерованных списков. Применение палитр математических знаков. Управление видом интерфейса. Управление окнами.

Обзор позиции меню. Работа с центром информационных ресурсов и справкой.

Центр информационных ресурсов Microsoft Excel. Организация справочной системы в Microsoft Excel. Расширения файлов Excel. Поддерживаемые форматы файлов электронных таблиц. Файлы электронных таблиц Quattro Pro. Форматы файлов баз данных. Форматы текстовых файлов. Другие форматы файлов Файлы, сохраняемые в Excel. Файл XLS. Файл рабочего пространства. Файлы шаблонов.

Файлы панелей инструментов. Усложнение HTML-документа. Параметры Excel в системном реестре. Приложения электронных таблиц. Разработчик и конечный пользователь. Классификация пользователей электронных таблиц. Аудитория приложений электронных таблиц.

Причины использования электронных таблиц. Решение проблем с помощью процессора электронных таблиц. Основные типы электронных таблиц. Листы диаграмм. Листы макросов XLM. Диалоговые листы Excel 5/95.

Пользовательский интерфейс Excel. Комбинации клавиш. Настройка вида Ввод данных. Выделение объектов. Форматирование. Числовое форматирование.

Стилистическое форматирование. Формулы. Имена Функции. Фигуры.

Диаграммы. Макросы. Доступ к базам данных.

Базы данных рабочих листов. Внешние базы данных Функции использования Internet. Инструменты анализа. Поиск решения Надстройки.

3.6 Основные операции Excel. Создание нового документа. Открытие существующего документа. Запись документа на диск без переименования.

Запись документа на диск с переименованием. Закрытие документа. Отправка документа по электронной почте. Выход из систем. Установка параметров страницы. Выбор принтера. Предварительный просмотр. Печать документов.

Изменение масштаба документа. Ввод с помощью клавиатуры. Формы курсора ввода. Выделение объектов с помощью клавиш. Применение управляющих клавиш. Применение клавиш редактирования. Клавишное управления документами и окнами. Клавиши для создания объектов. Редактирование.

Основные приемы редактирования. Отмена и повторение операций редактирования. Буфер обмена. Выделение объектов и перенос их в буфер обмена. Выделение всех объектов. Копирование объекта в буфер обмена.

Вставка объекта из буфера обмена. Специальная вставка. Удаление выделенных объектов. Переход заданной странице документа. Проверка орфографии.

Редактирование связей. Редактирование внедренных объектов. Вставка в документ объектов. Вставка шаблона матриц и векторов. Вставка функций.

Вставка единиц измерения размерных величин. Вставка шаблона импортируемого рисунка. Вставка текстового комментария. Вставка математических выражений в текстовый комментарий. Вставка линии разрыва страницы. Вставка гипертекстовой ссылки. Вставка гипермедиассылки. Вставка объектов. Особенности вставок в системе Microsoft Excel. Ручные вычисления.

Автоматические вычисления. Оптимизация вычислений Запрет вычисления выражений. Установка опций вычислений Обзор опций вычислений.

3.7 Microsoft Excel в графоаналитическом анализе. Применение встроенных функций. Ввод и правила ввода математических выражений. Прерывание вычислений. Графоаналитическая обработка полевых экспериментально полученных данных. Примеры построения графиков. Построение двумерного графика одной функции. Изменение размеров и перемещение графика.

Построение графиков ряда функций. Виды графиков. Построение графиков поверхностей. Вращение трехмерного графика мышью. Одновременное построение разных трехмерных графиков. Гистограммы и их приложение в сельскохозяйственном анализе. Функции вычисления плотности распределения вероятности. Функции распределения. Функции создания случайных чисел с различными законами распределения. Регрессия. Линейная регрессия. Реализация линейной регрессии общего вида. Реализация одномерной полиномиальной регрессии. Проведение многомерной регрессии. Проведение нелинейной регрессии общего вида. Сглаживание данных. Функции сглаживания данных.

Линейное сглаживание по пяти точкам. Нелинейное сглаживание по семи точкам Вейвлет и вейвлет-медианное сглаживание. Комбинированное сглаживание вейвлетами и фильтром «скользящее среднее». Вейвлет-сплайновое сглаживание.

Предсказание зависимостей. Предсказание методом Бурга «чистых»

зависимостей. Предсказание зашумленных зависимостей. Некоторые соображения о прогнозах. Аппроксимация, сглаживание и экстраполяция рядами Фурье. Приближение данных рядом Фурье. Улучшение сходимости приближения рядом Фурье. Эффективное приближение данных рядом Фурье. Использование функций прогнозирования в сельскохозяйственном анализе.

3.8. Использование программы Microsoft Excel. Краткая история процессоров электронных таблиц. Quattro Pro Microsoft Excel. Электронные таблицы сегодня и их роль в почвенно-экологической оценке и планировании полевого эксперимента.

3.9. Особенности использования формул. О формулах. Вычисление значений формул. Ссылки на ячейки и диапазоны. С какой целью используются неотносительные ссылки. О ссылках R1C1. Ссылки на другие листы или рабочие книги. Использование имен. Присвоение имен ячейкам и диапазонам.

Использование имен существующих ссылок. Пересечение имен.

Присвоение имен столбцам и строкам. Задание области действия. Присвоение имен константам. Присвоение имен формулам. Электронные таблицы для хранения данных и доступа к ним. Клиентские программы баз данных.

Реализация дисперсионного анализа по Б.А. Доспехову в Excel.

3.10. Принципы разработки приложений электронных таблиц. Определение потребностей пользователя. Проектирование приложения, соответствующего потребностям пользователей. Определение удобного пользовательского интерфейса.

Создание пользовательских диалоговых окон. Использование элементов управления ActiveX в рабочем листе.

3.11. Использование пакета Анализ данных в Excel.

Общие сведения о пакете Анализ данных. Генерация случайных чисел Выборка. Гистограмма. Описательная статистика. Скользящее среднее.

Экспоненциальное сглаживание. Ковариационный анализ. Корреляционный анализ. Двухвыборочный F-тест для дисперсий. Двухвыборочный Z-тест для средних. Парный двухвыборочный t-тест для средних. Двухвыборочный t-тест с одинаковыми дисперсиями. Двухвыборочный t-тест с разными дисперсиями.

Дисперсионный анализ.

Регрессия. Ранг и персентиль. Анализ Фурье 3.12. Введение в программу Statistica. Реализация пакета в свете решения задач почвенно-агрохимических исследований.

3.13. Использование программы Statistica. Интерфейс программы, функции, панель управления, основные команды. Исследование зависимостей в сравнении с экспериментальными исследованиями. Зависимые и независимые переменные.

Шкалы измерений. Зависимости между переменными. Две основные черты всякой зависимости между переменными.

Статистическая значимость (p-уровень). Статистическая значимость и количество выполненных почвенных и агрохимических анализов. Величина зависимости между переменными в сравнении с надежностью зависимости.

Почему более сильные зависимости между переменными являются более значимыми. Почему объем выборки влияет на значимость зависимости.

Описательные статистики. "Истинное" среднее и доверительный интервал. Форма распределения; нормальность. Корреляции. Определение корреляции. Простая линейная корреляция (Пирсона r). Как интерпретировать значения корреляций.

Значимость корреляций. Выбросы.

Количественный подход к выбросам. Корреляции в неоднородных группах Нелинейные зависимости между переменными. Измерение нелинейных зависимостей. Построчное удаление пропущенных данных в сравнении с попарным удалением. Попарное удаление пропущенных данных в сравнении с подстановкой среднего значения. Ложные корреляции. Являются ли коэффициенты корреляции "аддитивными"? Как определить, являются ли два коэффициента корреляции значимо различными. t-критерий для независимых выборок. Графики t-критериев. Более сложные групповые сравнения t-критерий для зависимых выборок. Внутригрупповая вариация. Матрицы t-критериев.

3.14. Внутригрупповые описательные статистики и корреляции (группировка) в Statistica 6.0. Расположение данных. Статистические тесты для группированных данных. Графическое представление группировки. Таблицы частот.

3.15. Регрессионный и дискрименантный анализ в Statistica 6.0. Дисперсионный анализ. Многофакторный дисперсионный анализ. Коэфициенты регрессии.

Коэффициент Фишера. Другие коэффициенты сравнения. Обработка непараметрических экспериментальных данных. Интерполяция, экстраполяция и аппроксимация. Одномерная линейная интерполяция и экстраполяция. Одномерная сплайновая интерполяция и экстраполяция. Примеры линейной и сплайновой интерполяции. Одномерная В-сплайновая интерполяция и экстраполяция. Двумерная линейная и сплайновая интерполяция.

Аппроксимация функций и данных. Полиномиальная аппроксимация.

Эксперименты, события и другие понятия статистики. Законы распределения и статистические функции в Statistica 6.0.

3.16 Графическая визуализация в Statistica 6.0. Виды графиков. Двумерный график. Вставка шаблона двумерного графика. Особенности построения графиков функции одной переменной. Простейшие приемы форматирования двумерных графиков. Графики с параметрическим заданием функций. Построение графиков ряда функций на одном рисунке. Полулогарифмические и логарифмические графики. Трехмерный график поверхности. Построение графика поверхности, заданной в векторной параметрической форме Построение объемной фигуры, образованной вращением кривой. Построение на одном графике нескольких трехмерных объектов. Контурный трехмерный график.

Стандартный способ построения контурных графиков. Точечный трехмерный график. Обычное построение гистограмм. Построение трехмерных гистограмм с заданием только функции поверхности. Трехмерный график в регрессионном представлении. Техника анимации (оживления) графиков. Принципы анимации графиков. Подготовка к анимации. Создание кадров изображения с помощью сопутствующих программ (PrintKey). Воспроизведение анимированного рисунка.

Форматирование двумерных графиков. Форматирование графиков в прямоугольной системе координат. Форматирование осей. Форматирование линий графиков. Форматирование надписей на графиках. Задание параметров по умолчанию. Примеры форматирования двумерных графиков. Трассировка графиков.

Просмотр участков двумерных графиков. Форматирование графиков в полярной системе координат. Установка форматов графиков в полярной системе координат.

Трассировка графика в полярной системе координат. Просмотр участков двумерных графиков в полярной системе координат. Форматирование трехмерных графиков.

Окно установки форматов трехмерных графиков. Общие параметры трехмерных графиков. Параметры отображения осей трехмерных графиков. Параметры внешнего вида трехмерных графиков. Параметры надписей трехмерных графиков. Параметры освещения трехмерных графиков. Дополнительные параметры трехмерных графиков.

Параметры быстрого построения графиков. Форматирование цветов. Форматирование изображений и рисунков. Подготовка к форматированию рисунков. Повороты рисунков. Масштабирование рисунков и операции с буфером. Управление передаточной характеристикой по яркости. Управление перемещением и выделением фрагментов изображения.

3.17 Основы математического моделирования в системе MathCad. Общие принципы работы и интерфейс программы. Основы математического моделирования. Основные понятия моделирования. Назначение и цели моделирования. Основные виды моделей и их свойства. Основные принципы моделирования. Технология моделирования. Основные методы решения задач моделирования. Контроль правильности модели. Задача моделирования полета камня. Постановка задачи моделирования. Построение математической модели.

Решение аналитическим методом. Реализация математической модели «Бросок камня» в среде Mathcad. Уточнение модели «Бросок камня» и ее реализация.

Моделирование процессов на основе известных формул. Моделирование изменения параметров атмосферы и погодных условий. Моделирование сроков посевов сельскохозяйственных культур. Моделирование на основе конечноразностных методов. Имитация Броуновского движения частиц в плоскости.

Имитация поглощения ионов в пространстве корнями растений. Моделирование диффузии. Моделирование торможения трактора и динамики плотности почвы во времени под действием силовых агрегатов. Моделирование процессов внесения норм удобрений. Моделирование эффекта законов земледелия. Анализ линейной колебательной системы. Анализ нелинейной колебательной системы Ван-дерПоля. Моделирование фундаментальных физико-химических явлений в почве.

Моделирование рассеивания альфа-частиц. Разделение изотопов. Движение частиц в почвенном растворе. Моделирование дифракции на щели.

Интерференция света, излучаемого малым отверстием при проведении спектрографических определений подвижных форм элементов минерального питания. Моделирование биологических систем. Решение задач минимизации почвенных ресурсов. Решение агротехнологических задач.

3.18. Обработка сигналов и расчет электронных устройств при проведении физико-химических исследований. Ограничения и недостатки преобразования Фурье. Кратковременное (оконное) преобразование Фурье. Фильтрация зашумленных аналоговых сигналов. Цифровая фильтрация с помощью быстрого преобразования. Фурье Фильтрация пространственного образа с применением быстрого преобразования. Фурье Инженерные методы спектрального анализа.

Спектральный анализ методом Берга. Спектральный анализ методом пяти ординат. Спектральный анализ методом 12 ординат. Информационные процессы в программной среде и их интерполяция в технологичекий цикл сельскохозяйственного производства.

3.19. Работа с программой PowerPoint. Подготовка презентационного материала.

Интерфейс программы. Форматы представления и интеграции данных.

Представление результатов статистических расчетов.

3.20. Графическая анимация в PowerPoint. Работа с рисунками, аудиоклипами, видеоклипами. Представление видеоклипов, видеозахват, аудиозахват, озвучивание презентационного материала с помощью микрофона.

3.21. Представление презентаций. Техническое оборудование, требуемое для подготовки и представления мультимедийных презентаций, звуковое сопровождение. Анимация презентаций по времени.

3.22. Основы GPS навигация. Принцип действия, история происхождения. Новые разработки топологических карт. Векторная и растровая карта. Составление векторных и растровых карт. Привязка к местности и рельефу. Технологическое обеспечение. GPS приемники и их интеграция с сеялками точного высева и разбрасывателями минеральных удобрений.

3.23. Основы точного земледелия. Параллельное вождение. Техническое обеспечение параллельного вождения и требования к нему. Основная обработка почвы, посев, культивация и уборки урожая с помощью способов и средств параллельного вождения. Типы параллельного вождения.

3.24. Дифференцированное внесение удобрений. Типы дифференцированного внесения удобрений. Внесение азотных, фосфорных и калийных удобрений.

Технологическое обеспечение дифференцированного внесения удобрений и требования к нему. Агрохимическое обследование земель в условиях дифференцированного внесения удобрений.

3.25. Перспективы развития информационных технологий в аграрной отрасли.

Содержание практических (семинарских) занятий Номер п/п Общее знакомство с персональным их особенности, работа в полевых и экспедиционных условиях Работа в сети Интернет, локальная сеть и ее защита. Проводные и беспроводные сети.

Электронные книги и научные издания.

Современные форматы электронных книг.

Поиск и сбор научной информации.

Выдача индивидуальных заданий.

исследований на ПК. Требования к экспериментальным данным.

Программный пакет Microsoft office.

Инсталляция в компьютере. Составные Интерфейс Microsoft еxcel. Рабочие листы, буфер обмена, справка, сервисная поддержка Электронные таблицы, правила ввода математических операторов в формулы, Функциональные возможности Microsoft еxcel и их реализация в электронных формулах. Стандартное отклонение, стандартная ошибка, доверительный интервал, корреляция Пирсона и др.

Математические функции многофакторного дисперсионного анализа по Б.А. Доспехову методом полевых опытов с заданным числом вариантов и повторностей.

Выдача индивидуальных заданий Графоаналитическая обработка данных в Microsoft еxcel. Ввод данных обработки. Графики, диаграммы и гистограммы. Правила оформления.

Построение графиков и диаграмм содержания элементов минерального питания в почве и растениях по фазам вегетации. Корреляционный анализ.

Обработка спектрофотометрических данных при фотоколориметрическом измерении концентрации аммонийного азота и подвижного фосфора. Проверка данных на подчинение закону ЛамбертаБера. Выдача индивидуальных заданий Обработка ионометрических данных при гидрокарбонатов и аммонийного азота.

Построение калибровочной шкалы.

Выдача индивидуальных заданий Коллоквиум № Расширенные функции Microsoft еxcel.

Активация пакета анализа. Пакет анализа и его составные части. Правила ввода данных для обработки в пакете анализа.

Метки. Запись повторностей и вариантов полевых и вегетационных опытов дисперсионного анализа с однородными и неоднородными дисперсиями в пакете индивидуальных заданий Сравнение выборочных средний на кислотности двух разных типов почв по критериям Фишера и Стьюдента. Выдача индивидуальных заданий.

Описательные статистики в пакете анализа Microsoft еxcel. Обработка первичных данных по результатам Выдача индивидуальных заданий Множественная регрессия в пакете анализа Microsoft еxcel. Изучение взаимосвязи между урожайностью и качеством сельскохозяйственной продукции и содержанием гумуса, азота, фосфора и калия в почве. Коэффициенты значимость. Выдача индивидуальных Коллоквиум №2 по итогам освоения Microsoft практических задач, разбор ошибок Основы работы в программе Statistica 6. Инсталяция программы. Интерфейс программы, русификация. Особенности статистических вычислений и оцифровки данных. Буфер обмена Описательные статистики в программе Statistica 6.0. Обработка первичных Двухвыборочный критерий значимости в программе Statistica 6.0. Сравнение результатов анализа по определению гумуса методиками Симакова, Тюрина и ЦИНАО. Построение графиков Plot and box. Выдача индивидуальных заданий Дисперсионный анализ в программе Statistica ANOVA/MANOVA. Изучение влияние пшеницы по данным опыта кафедры агрохимии. Выдача индивидуальных Графоаналитическая обработка данных в программе Statistica 6.0. Ввод данных обработки. Графики, диаграммы и гистограммы. Правила оформления Выдача индивидуальных заданий Корреляция, регрессия и ковариация в программе Statistica 6.0. Модуль Multiple regression. Изучение влияния азота, фосфора, калия, активной кислотности и гумуса на величину урожая кукурузы по данным полевого опыта кафедры Нелинейные регрессионные модели.

индивидуальных заданий Коллоквиум №3 по итогам освоения программы Statistica 6.0.

презентаций средствами PowerPoint. мультимедийных презентаций.

Основы моделирования в системе MathCad. Примеры физико-химических удобрений и его типы. Параллельное мультимедийном симуляторе AG Gude.

5. Лабораторный практикум (не предусмотрен программой) 6. Расчетно-графические работы (не предусмотрены программой) Контрольная работа № Обработка ионометрических данных при потенциометрическом и нефелометрическом измерении концентрации нитратов, калий, гидрокарбонатов и аммонийного азота. Построение калибровочной шкалы.

Контрольная работа № Проводится по итогам освоения Microsoft Excel. Выдача типовых практических задач, разбор ошибок.

Контрольная работа № Проводится по итогам освоения программы Statistica 6.0. Выдача типовых практических задач, разбор ошибок.

Контрольная работа выполняется на персональном или мобильном компьютере согласно индивидуальных заданий. Задания определяются шапочным методом.

Успешным ответом считается знание и умение приложить требуемый алгоритм посредством компьютера для решения поставленной задачи. На выполнение задания отводится 25-35 минут.

Типовые контрольные работы:

1. Двумя агрохимическими лабораториями были проведены анализы содержания гумуса в образце чернозема выщелоченного при 6-ти кратной повторности, в результате которых получены следующие данные, %:

Лаборатория 1: 3,56; 3,61; 3,50; 3,58; 3,48; 3,45.

Лаборатория 2: 3,50; 3,49; 3,60; 3,64; 3,25; 3,30.

Необходимо установить различие полученных данных по критериям Фишера и Стьюдента, используя функции пакета анализа в программе Microsoft Excel.

2. В 2005 и 2008 гг. определялась величина обменной кислотности почвы по четырем полям зернотравянопропашного севооборота:

2005 г.: 5,50 ед. рН (1-е поле); 5,45 (2-е поле); 5,60 (3-е поле); 5,55 (4-е поле) 2008 г.: 5,48 ед. рН (1-е поле); 5,42 (2-е поле); 5,61 (3-е поле); 5,59 (4-е поле) Требуется установить, существенно ли изменилась обменная кислотность почвы за вышеуказанный период.

3. В результате полевого опыта с различными дозами минеральных удобрений, вносимых под озимую пшеницу, содержащего четыре варианта и три повторности была получена урожайность озимой пшеницы, ц/га:

Вариант 1-ая повторность 2-ая повторность 3-ая повторность Необходимо провести дисперсионный анализ, вычислить сумму квадратов дисперсий, средние квадраты, определить различие между вариантами графоаналитическим методом 4. Требуется провести графическую обработку данных путем построения столбчатых диаграмм по данным полевого опыта, для четырех его вариантов в которых на фоне различных доз минеральных удобрений получены следующие урожайные данные озимой пшеницы:

5. Оценить критериями Фишера и Стьюдента различие между показателями активной кислотности, полученной по результатам химического анализа Агрохимслужбой (7,2 ед. рН; 7,0; 6,8; 6,75; 6,95 ед. рН), которая проводила плановое агрохимическое обследование земель учхоза «Кубань» и кафедрой агрохимии (7,0 ед. рН; 6,85; 7,1; 6,85; 6,90 ед. рН), проводившей химические анализы на тех же землях. Оценку необходимо провести при 95-% и 99-% доверительной вероятности.

6. В результате химического анализа чернозема выщелоченного на содержание подвижных форм фосфора по методу Чирикова была установлена оптическая зависимость между содержанием фосфора в анализируемом растворе (мг/л, пересчитанная в мг/кг почвы) и оптической плотностью. Получены следующие данные:

Необходимо построить электронный калибровочный график и вывести линию тренда с уравнением линейной регрессии и коэффициентом достоверной детерминации. Требуется также определить, подчиняются ли полученные данные закону Ламберта-Бера, если да, то в каком диапазоне концентраций?

7. При анализе содержание гумуса по генетическим горизонтам чернозема выщелоченного и чернозема обыкновенного были получены следующие данные, Необходимо установить различие полученных данных по критериям и Стьюдента, используя функции пакета анализа в программе Microsoft Excel, провести графическую обработку полученных данных.

8. При химическом анализе почвы в трехкратной повторности на величину активной кислотности по генетическим горизонтам чернозема выщелоченного и чернозема типичного были получены следующие данные, ед. рН:

Генетический горизонт Чернозем типичный Чернозем Необходимо установить отличаются ли показатели активной кислотности почвы в черноземе выщелоченном и черноземе типичном по критериям и Стьюдента, используя функции пакета анализа в программе Microsoft Excel, провести графическую обработку полученных данных.

8. Курсовое проектирование (не предусмотрено учебным планом) 9. Производственная (учебная) практика 10. Самостоятельная работа студентов под контролем преподавателя 10.1 Виды и объм самостоятельной работы п/п дополнительных возможностей Statistics. Microsoft Excel зависимости от темы магистерской диссертации Посещение научных конференций и заседаний диссертационных советов материала. Составление конспектов по материалам выступлений.

практических заданий согласно содержанию дисциплины и темы экспериментально полученных данных, составление почвенных и агрохимических картограмм) Изучение основ экспериментальной полевых и вегетационных опытов Наименование разделов, тем Перечень теоретических вопросов и иных Однофакторный дисперсионный 1. Критерий Фишера Многофакторный дисперсионный 1. Сумма квадратов Математическое моделирование Согласно темы магистерской диссертации 10.3 Рекомендуемая литература для самостоятельного изучения отдельных тем возможностей программных пакетовПопулярное введение в Ф. Статистика и MathCad, Statistics. Microsoft Excel в программу планирование зависимости от темы магистерской STATISTICA. — М.: эксперимента в практических заданий согласно данных на ПК в Статистический магистерской диссертации Питер, 1997. — 240 с. персональном агрохимических картограмм) экспериментальной статистики и Макаров А.А. STADIA ред. В.Э.Фигурнова.

вегетационных опытов STATGRAPHICS, или 1998. — 1. Дайте понятие информационным технологиям. Место компьютера в сельском хозяйстве 2. Назовите основной инструментарий, необходимый для статистической оценки экспериментально полученных данных в ходе полевых и вегетационных опытов. Дайте характеристику каждому элементу.

3. Какие компьютерные программы могут использоваться при проведении почвенных и агрохимических исследований 4. Каким образом провести дисперсионный анализ при помощи пакета анализа Microsoft Excel и какие при этом получаются выходные данные 5. В чем особенность интерфейса Microsoft Excel ХР и Microsoft Excel 2007.

6. Каким образом можно провести корреляционно-регрессионный анализ с использованием программного обеспечения Microsoft Excel, какие при этом реализуются возможности.

7. Дайте характеристику обнаружение причинно следственных связей между почвенными показателями и качеством урожая с помощью современного программного обеспечения. Приведите примеры 8. Перечислите основные требования к массиву экспериментально полученных данных в результате полевых и вегетационных опытов. Каким образом его можно оцифровать.

9. Какие файловые разрешения поддерживают программы Microsoft Excel и Statistica.

10.Назовите основные компоненты пакета Microsoft Office и дайте им характеристику. Какие из них могут использоваться для обработки данных полевых и вегетационных опытов.

11.Планирование почвенных и агрохимических исследований в Microsoft Excel и Statistica 12.Опишите порядок проведения дисперсионного анализа при обработке данных почвенно-агрохимических исследований с использованием пакета Microsoft Excel.

13.Опишите порядок проведения дисперсионного анализа при обработке данных почвенно-агрохимических исследований с использованием пакета Statistica 6.0.

14.Опишите возможности графоаналитической обработки данных в современных компьютерных программах с учетом различных этапов органогенеза сельскохозяйственных культур.

15.Графическая визуализация данных в программах Microsoft Excel и Statistica на различном уровне почвенного плодородия.

16.Мультимедийные возможности Microsoft Power Point 17.Средства анимации, используемые в Microsoft Power Point 18.Особенности представления презентационного материала в Microsoft Power Point.

19.Интеграция Microsoft Power Point с другими компьютерными программами, использование буфера обмена данными.

20.Технологическое оборудование, необходимое для проведения мультимедийных презентаций, особенности вывода данных.

21.Применение в Microsoft Power Point клипов с озвучиванием 22.Активация пакета анализа в программе Microsoft Excel 23.Реализация однофакторного и многофакторного дисперсионного анализа по данным полевых опытов в программах Microsoft Excel и Statistica.

Графоаналитическая обработка.

24.Опишите значение и физический смысл критериев Стьюдента, Фишера, Тьюки при проведении математической обработки данных в программах Microsoft Excel и Statistica для агрохимических исследований.

25.Опишите значение и физический смысл доверительной вероятности (р) при проведении математической обработки данных в программах Microsoft Excel и Statistica для почвенно-агрохимических исследований.

26. Перечислите возможности программы MathCAD и приведите примеры ее использования при проведении почвенно-экологической оценки земель.

27.Расскажите о возможностях моделирования в программе MathCAD и приведите примеры возможных моделей.

28.Опишите возможности анимации многомерных моделей в программе Statistica и дайте краткий алгоритм их осуществления. Какие показатели качества и количества урожая могут при этом учитываться. Привести примеры.

29.Каковы особенности сравнения сопряженных и несопряженных выборок при оценке почвенных факторов в программах Microsoft Excel и Statistica 30.Поясните особенности статистической обработки данных генеральных и выборочных совокупностей.

31.Дайте понятие генеральной и выборочной совокупности, приведите примеры.

32.Дайте понятие генеральному и выборочному среднему, приведите примеры 33.Какие данные можно считать нормально распределенными по кривой Гаусса и какие инструменты существуют в компьютерных программах с целью проверки на нормальность распределения. Место нормального распределения в первичных данных почвенных и агрохимических исследований.

34.Назовите основные описательные статистики, применяемые при первичной обработке данных полевого опыта и дайте им определения.

35. В каких компьютерных программах можно привести описательную статистическую обработку данных почвенно-агрохимических исследований и при помощи каких инструментов.

36.Расскажите основные правила ввода формул в ячейку Microsoft Excel, опишите действия основных математических операторов и их возможности.

37.Назовите основные параметры дисперсионного анализа и как они рассчитываются в программах Microsoft Excel и Statistica 38.Опишите и раскройте физический смысл оперируя различными примерами возможности «Plot and box» в программе Statistica в разрезе полевых и вегетационных опытов.

39.Расскажите значение рабочих листов в программе Microsoft Excel 40.Каким образом можно осуществить сравнение выборочных средних значений данных почвенно-экологической оценки в компьютерных программах Microsoft Excel и Statistica.

41.Опишите параметры поиска и создание баз данных с помощью программ в Microsoft Excel и Access.

42.Назовите основные типы дифференцированного внесения удобрений.

43.OFF-line внесение удобрений и его особенности. Привести примеры 44.ON-line внесение удобрений и его особенности. Привести примеры 45.Дифференцированное внесение азотных удобрений 46.Дифференцированное внесение фосфорных удобрений 47.Дифференцированное внесение калийных удобренеий 48.Внекорневые подкормки сельскохозяйственных культур с помощью способов и средств точного земледелия в условиях Кубани.

49.Дайте характеристику способам и средствам дифференцированного внесения удобрений.

50.Особенности внекорневых подкормок в системе N-SENSOR 51.Особенности внекорневых подкормок в системе GreenSeeker 52.Агрегатирование систем дифференцированного внесения удобрений с сельскохозяйственной техникой и его особенности.

53.Современное программное обеспечение для дифференцированного внесения удобрений 54.Системы параллельного вождения с подруливающим устройствам и без него.

55.Дайте понятие параллельному вождению и перечислите его основные типы.

56.Определение объекта на местности. GPS системы.

57.Расскажите принцип действие GPS системы, значение базовых станций при определение координат объекта на местности.

58.Перечислите этапы агрохимического обследования с использованием дифференцированного внесения удобрений в режиме OFF-Line.

59.Современные GPS-навигаторы и точность их действия.

60.Ограничения применения способов и средств дифференцированного внесения удобрений в современном мире и России.

61.Диагностика азотного питания с помощью N-тестера. Расскажите особенность действия прибора и возможности последующий оцифровки данных.

62.Кратко опишите устройства работы N-сенсора и N-тестера, а также их особенности при проведении диагностики минерального питания, а также дайте сравнительную оценку классическим полевым методам.

63.Охарактеризуйте современные пробоотборники почвенных образцов и их интеграцию с GPS системами.

64.Дифференцированное внесение простых и сложных удобрений 65.Возможности дифференцированного внесения органических удобрений 66.Дайте характеристику основным перспективам развития компьютерных технологий в современном сельскохозяйственном производстве и в частности в агрохимии.

13. УЧЕБНО-МЕТОДИЧЕСКОЕ ОБЕСПЕЧЕНИЕ ДИСЦИПЛИНЫ

Бидасюк Ю.М. MathCad 11. Самоучитель. – М.: Издательский дом «Вильямс», 2004. – 224 с.

Боровиков В.П. STATISTICA: искусство анализа данных на компьютере.

Для профессионалов. — СПб.: Питер, 2001. — 656 с.

Дьяконов В.П. MathCad 2001i. – М.: СОЛОН-Пресс, 2004. – 832 с.

Дюк В. Обработка данных на ПК в примерах — СПб: Питер, 1997. — Казлов А.Ю. Шишов В.Ф. Пакет анализа в MS Excel в экономикостатистических расчетах. – М.: ЮНИТИ-ДАНА, 2003. – 139 с.

Апатова Н.В. Информационные технологии в школьном образовании. - М., 1994.

Извозчиков В.А. Новые информационные технологии обучения. //Учебное пособие. - СПб., 1991.

Кальнин С.М., Румянцев И.А., Соломин В.П., Степанов С.А.

Информационное проектирование учебного процесса. //Учеб.ное пособие /Под ред.

проф. В.П. Соломина - СПб., 1997.

Смирнов В.А. ЭВТ на уроках биологии. //Учебно-методическое пособие /Под ред. проф. В.П. Соломина. - СПб., 1997.

Советов Б.Я. Информационная технология. //Учебник. М., 1994.

Соломин В.П., Зеленин В.М. Создание и применение педагогических программных средств. - СПб., 2000.

13.2 Средства обеспечения освоения дисциплины.

Набор демонстрационных видеослайдов, видеофильмов, почвенных картограмм;

различные графические материалы и таблицы, методические пособия, экспериментально полученные первичные данные по результатам многофакторного полевого опыта кафедры агрохимии (результаты химических анализов почв, растений, качества урожая), агрохимические градации обеспеченности почв элементами минерального питания.

Windows XP, пакет Microsoft office XP и 2007, Statistica 6.0, MathCad 2001i.

14. Материально-техническое обеспечение.

1. Ноутбук – 3 шт.

2. Персональный компьютер – 2 шт.

3. Учебные видеофильмы по способам и средствам дифференцированного внесения удобрений 4. Принтер и сканер 5. Иллюстрационные таблицы и рисунки.

6. N-Tester 7. Программное обеспечение: Windows XP, пакет Microsoft office XP и 2007, Statistica 6.0, MathCad 2001i.

8. Мультимедийный проектор LG 9. Демонстрационный экран 2,0 х 2,0 м.

15. Протокол согласования рабочей программы с другими дисциплинами