Ошибки выборки

Средняя квадратичная ошибка стандартное отклонение). Среднюю квадратичную ошибку выборки определяют посредством [c.29]

Дрейф генов-процесс совершенно случайный он относится к особому классу явлений, называемых ошибками выборки. Общее правило состоит в том, что величина ошибки выборки всегда находится в обрат- [c.123]

Следует заметить, что если распределение числа мутантов в отдельных пробах не отличается от распределения их, предсказываемого на основе формулы Пуассона, то считается, что мутанты в образцах распределены равномерно, а флюктуации (колебания) их числа зависят лишь от случайности отбора (т. е. ошибки выборки). В формуле Пуассона [c.111]

Индекс в показывает, что характеристики относятся к выборке , т. е. к отобранному образцу. При распространении выборочных сводных характеристик на всю партию материала необходимо учитывать ошибки выборки. [c.451]

А — предельная ошибка выборки, принимаемая 0,1 [c.22]

Вследствие того, что уравнение связи получено на сравнительно небольшом по числу наблюдений материале, вычисленные по уравнению величины не являются совершенно точными, они подвержены случайным ошибкам выборки, как и любые данные, получаемые в опытах. Ошибка для положения на графике линии регрессии по вертикали рассчитывается по формуле [c.142]

Индекс в в обозначениях сводных характеристик показывает, что они относятся только к выборке. При распространении выборочных сводных характеристик на всю партию материала необходимо учитывать ошибки выборки. Непосредственное сравнение сводных выборочных характеристик с нормативами является формальным, так как сводные характеристики всей партии материала, или генеральной совокупности, Мг, Ог, стг и Сг могут отличаться от выборочных в пределах доверительного интервала, ограниченного ошибками выборки. При достаточно большом объеме выборок (п ЗО) доверительные интервалы приближенно можно определять по формулам [c.406]

Если заранее задаться величиной ошибки выборки Д, величиной вероятности для определения t и из предыдущего опыта получить величину дисперсии а , то можно определить необходимую численность выбор- [c.132]

Оценка качества большой партии материала по малой пробе возможна, если известны ошибки выборки. Вычисление сводных характеристик, а также ошибок выборки производят с помощью методов математической статистики. [c.96]

Вычисление ошибок выборки. При испытании текстильных материалов всегда встречаются ошибки выборки, которые возникают вследствие того, что испытывается не вся партия продукта, а лишь ее часть. Поэтому ошибки выборки следует вычислять и учитывать. [c.100]

Нетрудно понять, почему между размером выборки и ошибкой выборки сушествует обратная зависимость. Например, при подбрасывании монетки вероятность того, что выпадет орел , составляет 0,5. Если мы подбрасываем монету лишь один раз, то может выпасть либо орел , либо решка . Хотя вероятность того, что при произвольном бросании выпадет орел , равна 0,5, на самом деле орел либо совсем не выпадет, либо выпадет один раз-половины орла выпасть не может. Если мы подбрасываем монету 10 раз, то скорее всего несколько раз выпадет орел и несколько раз- решка . Мы были бы очень удивлены, если бы орел выпал все 10 раз (и заподозрили бы, что монета фальшивая). Если же орел выпал шесть раз, а решка -четыре, то в этом нет ничего удивительного. В данном случае частота выпадения орла равна 0,6, т.е. она выше теоретически ожидаемой частоты, равной 0,5, но мы, естественно, приписываем это отклонение случаю. Представим теперь, что мы подбрасываем монету 1000 раз. Если при этом монета все время будет выпадать орлом или если даже она упадет орлом 600 раз, а решкой -400, это покажется нам в высшей степени подозрительным, хотя в этом случае частота выпадения орла та же (0,6), что и не вызвавшая у нас никакого удивления при десятикратном подбрасывании монеты. Однако мы не удивимся, если при 1000-кратном подбрасывании монеты орел выпадет 504 раза, а решка -496, хотя теоретически ожидаемая частота по-прежнему остается равной 0,5. [c.124]

Ассортативное скрещивание Бутылочное горлышко Закон Харди—Вайнберга Миграция (поток генов) Ошибка выборки [c.133]

Генофонд каждого последующего поколения данной популяции представляет собой выборку из родительского поколения, давшего ему начало. А поэтому он подвержен изменчивости, обусловленной ошибкой выборки. Эти колебания тем больше, чем меньше выборка, т. е. чем меньше эффективная численность популяции. Все популяции по крайней мере иногда претерпевают неблагоприятные периоды, в которые их численность резко сокращается. Следовательно, в популяциях происходят изменения генных частот, не являющиеся прямым результатом естественного отбора. Этот процесс известен под названием случайного дрейфа генов. [c.188]

Ожидаемые пропорции несбалансированных зигот. Если использовать указанные в приложении 3 поправки на ошибки выборки, то средний риск рождения потомков с несбалансированной транслокацией можно оценить в 7% для матерей, носителей сбалансированной транслокации, и в 3% для носителей-отцов. Эти значения риска были получены для всех носителей сбалансированной транслокации. Для носителей из семей, в которых несбалансированные по транслокации потомки были зарегистрированы уже ранее, риск для сибсов суммарно оказывается выше (14% от всех новорожденных для матерей и 8% для отцов) риск рождения несбалансированных по транслокации сыновей у отцов, носителей сбалансированной транслокации, особенно низок (5%). Если носителями являются матери, то среди всех несбалансированных по транслокации потомков 66% относится к типу совместное-1 , 3%-к типу совместное-2 и 31%-к типу 3 1 . Если носителями являются отцы, то 90% несбалансированных потомков будет типа совместное-1 , 3%-типа совместное-2 и 8%-типа 3 1 . [c.94]

В результате этих обстоятельств генофонд каждого следующего поколения формируется некоторой выборкой из особей родительского поколения. Поэтому он подвержен изменчивости, обусловленной ошибкой выборки. Чем меньше выборка, тем больше ошибка, т е. тем больше колебания частот аллелей. Эти изменения частот аллелей чисто случайны и не являются следствием отбора. Если популяция подвергается отбору, то любое случайное изменение, происходящее в направлении действия отбора, повышает его эффективность. Любое случайное изменение в противоположном направлении замедляет отбор. [c.472]

Изменчивость по жизнеспособности — это не только результат истинных различий между хромосомными гомозиготами. Некоторая дисперсия возникает вследствие ошибки выборки (из каждой культуры отбирается для учета лишь примерно 200 мух), [c.61]

Требования / и 2, в сущности, сводятся к требованию взаимнооднозначного соответствия между фенотипом и генотипом, с тем чтобы обычный менделевский анализ можно было проводить по фенотипам, а частоты аллелей в популяциях оценивать путем простого подсчета особей. Важно иметь возможность выявлять генные замещения даже в гетерозиготном состоянии, т. е. чтобы не было полного доминирования. Хотя менделевский анализ, очевидно, можно проводить и при полном доминировании аллелей (как это делал Мендель), доминирование затрудняет взятие выборки из популяции и вводит ошибку выборки. Если, например, какой-либо доминантный аллель встречается в популяции с частотой 0,8, а 10 разных рецессивных аллелей — с частотой 0,02 каждый, то доминантный фенотип достигнет 96% в популяции и ни одна из рецессивных гомозигот или их комбинаций не достигнет частоты 0,1%. В любой достаточной выборке изменчивость но данному локусу значительно недооценивалась бы, и, например, в выборке из 100 особей вероятность того, что все они будут иметь доминантный фенотип, составила бы 30%. [c.106]

Экспериментальные данные — ограниченное число наблюдений вроде представленных в табл. 1, — не ложатся точно на теоретическую кривую. Одна из задач статистического анализа состоит в том, чтобы установить, обусловлено ли это несоответствие простыми ошибками выборки или же тем, что мы производим выборку из совокупности с распределением, достоверно отличным [c.430]

Уравнение (27-2) позволяет рассчитать погрешность пробоот-бора 05 как функцию числа элементов в пробе. Рис. 27-1 иллюстрирует соотношение между числом элементов (или частиц) п в пробе и стандартным отклонением для доли р от 0,0001 до 0,999 (от 0,01 до 99,9%) [8]. Рисунок показывает, что если доля определяемого компонента очень мала, то число элементов или частиц в пробе должно быть очень большим, чтобы ошибка выборки была незначительной. [c.607]

РИС. 27-3. Соотношение между минимальным числом элементов в пробе, необходимым для получения ошибки выборки (относительного стандартного отклонения в процентах) от 0,1 до 1% (ось у), и общим составом пробы (ось х), для совершенно случайных смесей, содержащих два типа частиц с относительной разницей в составе от 100% до 10%-(Гаррис и Кратохвил 18]). [c.610]

Размах варьирования — разность между наибольшим и наименьшим значениями определяемой величины. Размах варьирования используется для характеристики рассеяния при выборе малого объема (и < 10). При га = 5 по размаху ьарьирования можно получить представление о средней квадратической ошибке выборки. Приближенно величину среднего квадратического отклонения 5 пяти результатов можно определить следующим образом 5 = 0,43 , где Я — размах варьирования, полученный при пяти опытах [17]. [c.15]

Математически доказывается, что разность между генеральной и выборочной средней не нревысит величины Д=г i/ii. к-рая называется ошибкой выборки [c.131]

Какие ошибки выборки наиболее часто встречаются в социолс гических исследованиях Назовите способы определения выбор ки в небольших по объему исследованиях. [c.154]

Если изменчивость аллельных частот в популяциях целиком обусловлена структурой размножения вида, включая сюда историю колебаний численности популяции и миграцию, то тогда уровень межпопуляционной изменчивости, измеряемый коэффициентом инбридинга /, должен быть одинаковым для всех локусов. Если вычислить f = ryp(l —р) отдельно для каждого локуса, то каждое значение f будет оценкой истинного значения f для вида, поскольку в определение f не входит ничего, кроме недавней истории структуры размножения, которая одинакова для всех локусов. Значения должны быть гомогенными, варьируя только вследствие ошибки выборки. [c.219]

Главный вывод, вытекающий из всего вышесказанного, состоит в том, что в равновесной панмиктической популяции доля зигот в отношении двух пар сцепленных генов идентична долям зигот при независимых генах. Иньши словами, доли зигот полностью определяются частотами генов независимо от того, как расположены эти гены — на одной и той же хромосоме или нет. Следовательно, сцепление генов нельзя выявить, рассматривая генотипические и фенотипические доли во всей популяции в течение немногих поколений. Два признака, контролируемые двумя парами сцепленных генов, распределяются совершенно независимо, как показано на примере популяции (3). В этом заключается одна из главных трудностей в определении сцепления при наследовании у человека. Распространенное утверждение, состоящее в том, что связь или корреляция между двумя признаками у человека обусловлена сцеплением генов, без сомнения, ошибочно. Любая наблюдаемая связь признаков в популяции может быть обусловлена различными причинами одинаковым влиянием среды, множественным действием одного и того же гена или генов (илейотропией), подразделенностью популяции на разнородные группы, дифференциальным инбридингом, физиологическими последствиями развития или просто систематической ошибкой выборки и не доказывает существования генетического сцепления [360]. [c.163]

Ожидаемые частоты аллелей и геногнпов можно определить по закону Харди—Байнберга, Этот закон действует при следующих условиях. Предполагается, что популяция достаточно ве лика, для того чтобы ошибки выборки не оказывали существен ного влияния на частоты в последовательных поколениях. Популяция изолирована, иммиграция отсутствует, составляющие популяцию особи вносят равное число функционирующих гамет иными словами, разные генотипы размножаются одинаково ус-пешно. И наконец, предполагается, что в популяции преобладает случайное скрещивание. [c.42]

Ожидаемые частоты аллелей и частоты генотипов можно определить по закону Харди—Вайнберга. Этот закон действует при следующих условиях предполагается, что популяция достаточно велика, с тем чтобы ошибки выборки не оказывали существенного воздействия на частоты из поколения в поколение, и что составляющие популяцию юсоби вносят равное число функционирующих гамет иными словами, разные генотипы должны размножаться одинаково уопешно. И наконец, допускается, что в популяции преобладает случайное скрещивание. [c.35]

Справочник химика 21

Химия и химическая технология