новая папка 1 / 303951

образования России от 25.03.2003 года за № 155, итоговая государственная аттестац ия выпускников включает:

1.Государственный экзамен по специальным и экономическим дисциплинам

2.Защиту выпускной квалификационной работы Основные темы выпускных квалификационных (дипломных) работ студентами,

определяются, начиная с третьего курса. В процессе подготовки квалификационной работы Приказом директора филиала каждому студенту назначаются научный руководитель и научный консультант, с утвержденными темами квалификационных работ.

К квалификационной (дипломной) работе студента-выпускника предъявляются следующие требования:

научно-исследовательский характер;

тема квалификационной (дипломной) работы должна быть актуальной, должна отражать наличие умений студента-выпускника самостоятельно собирать, систематизировать материалы и

анализировать результаты опыта;

тема квалификационной (дипломной) работы, цели и задачи должны быть тесно связаны с решением проблем исследования;

работа должна отражать добросовестное использование студентом-выпускником данные

опыта и опубликованные материалы других авторов у нас в стране, так и за рубежом;

квалификационная (дипломная) работа должна иметь четкую структуру, завершенность. Отвечать требованиям логичного, последовательного изложения материала, обоснованности сделанных выводов и предложений;

выводы и рекомендации квалификационной (дипломной) работы должны опираться на результатах опыта. Иметь расчетно-аналитическую часть экономической эффективности проведенного опыта (с соответствующими таблицами, графиками, диаграммами и.т.п.);

теоретические положения, самостоятельные выводы и рекомендации – это обязательное условие квалификационной работы студента-выпускника;

достоверность цитируемых источников (обзор литературы), будь этот специальная научная литература, статистические данные или расчетные материалы, обобщение результатов

опыта, характеризует кругозор студента-выпускника;выпускная квалификационная (дипломная) работа студента-выпускника подлежит

обязательному рецензированию и защите в Государственной аттестационной комиссии (ГАК).

2.Основной этап подготовки квалификационной работы

Подготовка к выпускной квалификационной (дипломной) работе начинается на 3 курсе, с выбора темы, которая оформляется Приказом директора филиала.

Студенты закладывают опыты в учебном хозяйстве, научно-исследовательских институтах и полевых стационарах.

Перед закладкой опыта определяются актуальность, цели и задачи исследования.

Решить поставленные задачи можно с помощью лабораторных, вегетационных, рекогносцировочных, лабораторно-полевых и производственно-полевых опытов.

Исследования проводятся по методике опытного дела.

В процессе закладки полевого опыта у студента постепенно вырабатывается необходимый каждому будущему специалисту научно-исследовательский подход к практике.

На основании двухлетних данных опыта исследований студент оформляет выпускную квалификационную работу.

К защите квалификационной работы допускаются студенты – выпускники, имеющие данные опыта за 2 года.

2.1.Составление плана квалификационной работы

3

Задачи исследования квалификационной работы определяются поставленной целью и представляют собой конкретные последовательные этапы решения проблемы исследования по достижению основной цели.

Научная новизна. Научная новизна определяется результатом, который получен впервые, возможно подтвержден и обновлен или развивает и уточняет сложившиеся ранее научные представления и практические достижения.

Например: актуальность, научная новизна, проблема, объект исследования, цель и задачи в квалификационной (дипломной) работе на тему: «Приемы сортовой агротехники вики яровой Ленская 13 для возделывания на семена и зеленую массу в условиях центральной Якутии»

Актуальность: Одним из перспективных направлений в решении кормовой базы животноводства является расширение посевов однолетних зернобобовых культур, используемые в смеси со злаковыми культурами для получения высокоценного зеленого корма, сена, зерна, силоса.

Научная новизна: В лаборатории трав Сибирского НИИ растениеводства и селекции выведен и успешно прошел конкурсную оценку в лаборатории селекции и семеноводства многолетних трав ЯНИИСХ новый сорт вики яровой, переданный, в 2002 году на Государственное сортоиспытание под названием Ленская 13 .

Проблема: В настоящее время стоит проблема, ускоренного размножения семян сорта вики яровой Ленская 13, для обеспечения потребностей Республики. Однако, для семеноводства нового скороспелого сорта вики яровой, предназначенного для возделывания в природно - климатических условиях Центральной Якутии, необходима научно обоснованная сортовая агротехника возделывания на семенные цели. Для решения этой проблемы, кроме размножения оригинальных семян в СибНИИРС (Новосибирская область), необходимо начинать исследования по разработке сортовой агротехники возделывания Ленской 13 в условиях Центральной Якутии.

Объект исследования. Вика яровая

Целью настоящих исследований является разработка приемов сортовой агротехники яровой вики Ленская 13 на семенные цели.

Для решения поставленной цели необходимо выполнение следующих задач:

1. Определить норму высева вики в условиях Центральной Якутии в чистом виде и с поддерживающей культурой

2.Установить оптимальные дозы внесения минеральных удобрений

3.Изучить действие бактериального препарата «Ризоторфин» на урожайность вики яровой

Работа с литературой и обзор литературы

Квалификационная работа выполняется студентом-выпускником на основе действующего законодательства, подзаконных и иных нормативных актов, научной, практической и методической литературы.

нормативных правовых актов:

Конституция РФ и РС (Я)

Федеральные законы

Указы Президента РФ и РС (Я) и постановления Правительства РФ и РС (Я)

Государственные стандарты, методические указания, инструктивные письма и т.д. Необходимая литература по теме квалификационной работы подбирается студентом-

выпускником при помощи предметных и алфавитных каталогов библиотек. Используются монографии, учебники, учебные пособия, справочники, а также статьи, материалы информационной сети Интернет, обязательно должны быть использованы сборники научны х трудов, в том числе научные работы своих руководителей, сборники научных статей и материалы научно-практических конференций, статьи в журналах и газетах.

5

При проработке интересуемой литературы нужные выписки делают на листах бумаги с одной стороны. Это облегчает работу по обобщению собранных сведений за счет вырезки и подклеивания необходимого текста при компоновке литературного обзора. При этом можно, а иногда цитировать тех или иных авторов. После цитат, приведенных дословно, ссылка на авторов и год публикации обязательны.

При использовании компьютера (ПК, ноутбук) проработанную литературу необходимо сохранить на разных файлах, дискетах.

Место, материал, методика и условия проведения исследований

Традиционно во второй главе описывается место, материал, методика проведения исследований и дается метеорологические данные за годы проведения опыта.

Результаты исследований

Обычно это глава, где приводятся результаты исследований. Доказательства ранее выдвинутых положений, и строится аргументация, приводятся расчеты, формулируются выводы и предложения. Результаты исследований рекомендуется оформлять в виде таблиц, диаграмм, рисунков и.т.д.,

Дается расчет экономической эффективности исследований и предложения производству.

Например: Содержание глав выпускной квалификационной работы (дипломной) на тему: «Приемы сортовой агротехники вики яровой Ленская 13 для возделывания на семена и зеленую массу в условиях центральной Якутии»

Содержание

6

3.Математическая (статистическая) обработка полученных данных опыта

3.1 Подготовка опытных данных к математической обработке

Перед статистической обработкой данные необходимо соответствующим образом подготовить: округлить, вычислить средние арифметические по каждой опытной делянке и варианту, выбраковать сомнительные и сомнительные и восстановить выпавшие данные, преобразовать их.

Округление опытных данных. В исследованиях пользуются следующим правилом: для получения достаточно точных чисел необходимо иметь опытные данные с тремя значащими цифрами. Так, урожай следует записывать 0,187; 1,87; 18,7 т/га.

Для более тщательного округления используют уменьшенное в 4 раза стандартное отклонение определенного вариационного ряда. Если первой значащей цифрой для s/4 окажется целое число, то данные округляют до целого числа.

При расчете суммы квадратов берут дополнительную цифру, т. е. если исходные данные имеют десятые доли, то квадраты вычисляют до сотых. Если цифра за последней значащей цифрой больше 5 или после 5 следует цифра больше нуля, то последнюю значащую цифру увеличивают на единицу. Так, числа 84,67 и 84,651 округляют до 84,7. Если за последней значащей цифрой стоит 5, а затем нули, то последнюю значащую нечетную цифру увеличивают на единицу: 84,550 = 84,6, а четная цифра остается неизменной: 84,450 = 84,4

Вычисление средних арифметических. Вычисление простых средних арифметических было показано ранее. Однако иногда в опытах урожай собирают с разных площадей. Так, на участке площадью 0,5 га урожайность картофеля (Х1) составила 13,0 т/га, а на участке площадью 16 га (Х2) – 11,0 т/га. Средняя арифметическая, рассчитанная по формуле простой, х = (13,0 + 11,0) / 2 = 12,0 га. Но так как площади участков очень различаются, следует вычислять взвешенную среднюю арифметическую

хвзв = х1ƒ1 + х2ƒ2 + . . . + хnƒn / Σƒ = 13,0 · 0,5 + 11,0 ·16 / 0,5 + 16 = 11,1 т/га.

Таким образом, она будет на 0,9 т меньше средней арифметической. После вычисления средних арифметических по каждой опытной делянке необходимо проверить гипотезу о принадлежности сомнительных данных к совокупности. Речь идет о браковке тех данных, которые достоверно отличаются от всех остальных в конкретных вариационных рядах.

Браковка сомнительных данных. Сомнительные данные, которые значительно отличаются от всех остальных данных какого-либо варианта, определяют только с помощью математической статистики. Субъективная браковка данных недопустима. Рассмотрим это на конкретном примере.

В одном из вегетационных опытов, где была 6 – кратная повторность в варианте с двойной дозой азота, учли массу растений и получили следующие результаты, г на сосуд: 20,8; 19,0; 10,1; 19,9; 21,0; 22,0. Чтобы убедиться, что все данные принадлежат к определенному вариационному ряду, выполняют следующие операции.

1. Ранжируют вариационный ряд в возрастающем порядке: 10,1; 19,0; 19,9; 20,8; 21,0; 22,0. Двум первым и двум последним данным присваивают обозначения Х1, Х2, Хn – 1, Хn.

7

Наиболее сомнительными будут крайние, т. е. 10,1 и 22,0. Их сомнительность проверяют путем расчета критерия τ для Х1 и Хn по формулам

τ1 = Х2 – Х1 / Хn – 1 – Х1 = 19,0 – 10,1 / 21,0 – 10,1 = 0,817 τn = Хn – Хn – 1 / Хn – Х2 = 22 – 21 / 22 – 19 = 0,333

2.Находят критерии τ теоретические (см. табл. 7 приложений). При значении n = 6 τ0,95 =

0,689, τ0,99 = 0,805.

3.Сравнивают категории τ расчетные с теоретическими. Если τ расчетные больше или

равны τ теоретическим, то проверяемые данные сомнительны.

В ы в о д ы: 1) так как τ1 = 0817, т. е. больше τ0,95 и τ0,99, то проверяемый результат (10,1) сомнителен и должен быть выбракован. Это утверждается не только на уровне доверительной вероятности Р0,95 но и на уровне Р0,99, когда по теории вероятностей возможность ошибиться составляет один случай на 100; 2) τn = 0,333, т. е. меньше τ0,95 и τ0,99, следовательно, проверяемые данные 22,0 не сомнительны и не должны браковаться.

Итак, среднюю арифметическую следует вычислять не из шести, а из пяти оставшихся данных: (19,0 + 19,9 + 20,8 + 21,0 + 22,0) / 5 = 20,7

Без браковки сомнительных данных средняя арифметическая была бы значительно заниженной: х = (10,1 + 19,0 + 19,9 + 20,8 + 21,0 + 22,0) / 6 = 18,8г.

Следует отметить, что браковать сомнительные данные по приведенным формулам можно при числе повторностей не менее 4.

Восстановление выпавших данных. Обработка данных часто осложняется выпадением данных на некоторых делянках опыта (повреждения растений птицами, вредителями, затопление делянки после ливней, проезд транспорта и т. д.).

Из-за выпадения данных средние арифметические в вариантах могут быть либо завышены, если выпал результат с очень низким числовым значением, либо занижены, если выпал результат с наибольшим числовым значением. Из-за этого возникают ошибки, которые можно устранить, если восстановить выпавшие данные, т. е. вычислить их наиболее вероятные значения. При выпадении одного результата пользуются формулой

Хвос = ІV + nP – ΣХ / (I – 1) (n – 1)

где I – число вариантов; V – сумма данных в варианте, где выпал результат; n – число повторностей в опыте; Р – сумма данных в повторности, где выпал результат; ΣХ – сумма данных во всем опыте, за исключением выпавшего результата.

Для примера возьмем урожайность сена ломкоколосника ситникового и результаты запишем в таблицу 1. Для удобства расчетов в этом и последующих примерах будем выражать урожайность в центнерах с гектара (1 ц = 100 кг).

Таблица 1

Зависимость урожайности сена, ц/га от внесения разных доз агелона

Как видно, во втором повторении второго варианта отсутствует результат, и его надо восстановить.

V = 39 + 42 = 81;

Р = 39 + 44 + 47 = 130;

8

ΣХ = 40 + 39 + 40 + 39 + 42 + 42 + 44 + 43 + 43 + 47 + 46 = 465

Подставив числовые значения в формулу, получим

Хвос = 4 · 81 + 3 · 130 – 465 / (4 – 1) (3 – 1) = 41,2 ц/га.

Восстановленный результат ставят на выпавшие место и выполняют соответствующий анализ. При выпадении одновременно нескольких данных в одном опыте можно использовать метод статистической обработки для опытов с неполным числом данных.

3.2. Корреляционный и регрессионный анализы

Между варьирующими явлениями, объектами, условиями среды, ростом, продуктивностью растений и другими показателями существуют определенные взаимосвязи: значение средней другого признака. Когда определенному значен ию независимой переменной Х соответствует несколько значений другого признака Y, зависимость приобретает стохастический характер. Взаимосвязи между варьирующими признаками называют корреляцией.

Классификация корреляций. Корреляции подразделяют по направлению, форме и числу связей. По направлению корреляция может быть прямой или обратной. При прямой корреляции с увлечением значения признака Х увеличивается значение признака Y. Примеры прямой корреляции: чем быстрее нарастает число клубней картофеля определенных размеров, тем выше урожай; чем больше длина листа, тем больше его площадь; чем лучше освещены растения, тем интенсивнее синтез органических веществ, и т. п.

При обратной корреляции с увеличением значения признака Х значение признака Y уменьшается. Например, при постоянном увеличении массы корней свеклы уменьшается их сахаристость.

По форме корреляция бывает линейной и криволинейной. Линейная корреляция имеет место, когда с увлечением признака Х соответственно увеличивается второй признак Y. Например, площадь листьев возрастает с увлечением их дины; урожай увеличивается с увлечением числа полноценных зерен; ростовые процессы улучшаются при увлечении площади питания растений.

При криволинейной корреляции значения Х и Y изменяются сначала в одном направлении, а затем в противоположном. Так, при постоянно возрастающих дозах фактора Х (азотные или другие удобрения, влажность почвы, ее плотность и т. п.) урожай Y сначала возрастает, затем стабилизируется, а после дальнейшего увлечения признака Х снижается. Линейная связь выражается коэффициентом корреляции r, а криволинейная – корреляционным отношением n (буква «эта»).

По числу связей корреляция может быть простой, когда имеется связь между двумя признаками, и множественной, когда связано три признака и более. Например, урожай зависит от дозы азота, фосфора, калия, норм орошения и других факторов. По силе связи корреляция бывает полной, сильной, средней, слабой; она может быть также достоверной и недостоверной, о чем будет сказано далее.

Значение корреляций и регрессий. Если корреляционный анализ показал наличие сильной и достоверной связи, т. е. такой, которая установлена на уровнях вероятности Р 0,95 и Р0,99, проводят регрессионные анализы, вычисляя коэффициент регрессии Rху или Rух. Регрессия – это характер и степень изменения одного из признаков Х на единицу измерения другого Y. Например, с изменением длины листа на 1 см его площадь изменяется на 4,6 см2.

После корреляционных и регрессионных анализов составляют управления регрессии, которые используют: 1) для вычисления неизвестного показателя по известному, например площади листьев по их длине; 2) для прогнозирования будущего урожая по числу цветков или завязей; 3) для прогнозирования будущего урожая по элементам погода; 4) для прогнозирования распространения вредителей и болезней по внешним условиям; 5) для прогнозирования качества продуктов переработки и их хранения по качеству сырья и т. д.

9

3.2.2.Анализ линейной зависимости Корреляционный анализ. Проанализируем зависимость между длинной листьев озимой

пшеницы и их площадью (табл. 2).

Таблица 2 Вычислить корреляционный зависимости между длинной листьев пшеницы,см и их

площадью,см2

критерий достоверности коэффициента корреляции

tr = r/sr = 0,98/0,047 = 20,9.

Теоретическое значение критерия Стьюдента находят по числу степеней свободы vr = n – 2 = 20

–2 = 18. Тогда t0.95 = 2,1; t0,99 = 2,88

Осиле связей делают вывод согласно такому правилу: если коэффициент корреляции равен

единице, то связь полная, если он составляет 0,66 – 0,99 – сильная, 0,33 – 0,66 – средняя, менее 0,33 – слабая.

Онаправлении связи вывод делают в зависимости от знака коэффициента корреляции: «плюс»

-корреляция прямая, «минус» - обратная.

10