Графическое изображение популяций

ГРАФИЧЕСКОЕ ИЗОБРАЖЕНИЕ ПОПУЛЯЦИЙ [c.214]

Параметры выбранной модели рассчитывают, подгоняя их к экспериментальным данным. Подобное приближение осуществляют, используя либо графические, либо численные методы, как, например, метод наименьших квадратов с его помощью рассчитывают такие значения параметров, для которых сумма квадратов отклонений минимальна. Отклонения — это разности между экспериментальными и рассчитанными данными в каждой точке с фиксированным значением независимой переменной. Такой способ обработки данных наиболее распространен, так как позволяет на основании некоторого предположения о характере статистической популяции, из которой делают выборку, получить расчетные параметры с определенными требуемыми свойствами [1—3]. А это значит, что оценочные функции в методе наименьших квадратов являются несмещенными оценками с минимальной дисперсией истинного значения. Более того, данный метод позволяет оценить не только ошибки интересующих нас параметров, но и согласие предполагаемой модели, т. е. дает возможность проверить альтернативные гипотезы. Конечно, различные гипотезы можно проверить, если построить на глаз графическое изображение модели, но объективность такой оценки несравнимо хуже, чем в случае применения метода наименьших квадратов. [c.70]

Рис. 9.20. Графическое изображение мягкого и жесткого отбора. Некоторые генотипы элиминируются из популяции вследствие их летальности (заштрихованная область). Это —жесткий отбор. Среди нелетальных генотипов некоторое число не сможет дожить до репродуктивного возраста и произвести потомство вследствие недостатка ресурсов, причем число это зависит от количества ресурсов и от других условий (область, покрытая точками). Чем ниже гетерозиготность, тем выше вероятность элиминации.

Состав среды, температура, начальное значение pH, состав газовой фазы, скорость перемешивания — факторы, влияющие на процессы ростового цикла. Из сравнения формы кривых для разных критериев в одном цикле выращивания вытекает, что между процессами, определяющими эти показатели, нет строгой согласованности. Особенно ясно это видно при графическом изображении ростового цикла в полулогарифмическом масштабе (рис. 9). Такая разбалансировка по скоростям между процессами клеточного размножения (число клеток), синтеза структурных элементов клетки и веществ запаса (сухая масса), а также увеличение объема и содержимого вакуолей (сырая масса) отражает не только специфику онтогенеза клетки высшего растения, но и асинхронность популяции по времени перехода клеток из одной фазы в другую. [c.25]

В гл. 1 для изображения всех популяций со случайным скрещиванием была использована парабола 40Я—Я = 0, построенная в системе однородных треугольных координат. Подобным образом можно графически представить соотношения Райта (2) для различных частот генов при данной (фиксированной) величине Р. Для примера возьмем [c.214]

Будем называть модель знаковой, если элементы и процессы оригинала описываются в модели абстрактными символами и операциями над ними. Знаковые модели сущ,ественно богаче по своим возможностям, чем реальные и аналоговые модели, так как они почти не связаны ограничениями физической или биологической реализации. Например, описание популяции промысловой рыбы, использующ,ее выразительные средства русского языка и языка простейших графических изображений (как это обычно делается в статьях и книгах по ихтиологии), является, вообш,е говоря, знаковой моделью описываемой популяции. Однако если обра- [c.16]

Справочник химика 21

Химия и химическая технология