Факторы, влияющие а продуктивость молочного и молочно-мясного скота.

↑

▷ Содержание

⇐ ПредыдущаяСтр 25 из 29Следующая ⇒

69) Факторы, влияющие а продуктивость молочного и молочно-мясного скота.

Порода

Пол.

Конституция

Экстерьер

Возраст

Живая масса.

Прирост живой массы

Кормление

Физиологическое состояние

Климат, сезон года

Содержание

70) Отбор скота на основе коррелятивных связей между признаками. Регрессия.

Под отбором понимают сохранение более приспособленных к определенным жизненным условиям и технологии производства или выбор человеком наиболее удовлетворяющих его требова­ниям особей и устранение самой природой или человеком ме­нее приспособленных, худших экземпляров.

· Корреляция - величина, отражающая наличие связи между явлениями, процессами и характеризующими их показателями.

· Корреляционная зависимость - определение зависимости средней величины одного признака от изменения значения другого признака.

Формы проявления корреляционной связи между признаками:

· 1) причинная зависимостьрезультативного признака от вариации факторного признака;

· 2) корреляционная связь между двумя следствиями общей причины. Здесь корреляцию нельзя интерпретировать как связь причины и следствия. Оба признака - следствие одной общей причины;

· 3) взаимосвязь признаков, каждый из которых и причина, и следствие. Каждый признак может выступать как в роли независимой переменной, так и в качестве зависимой переменной.

· Задачи корреляционно-регрессионного анализа:

· 1) выбор спецификации модели, т. е. формулировки вида модели, исходя из соответствующей теории связи между переменными;

· 2) из всех факторов, влияющих на результативный признак, необходимо выделить наиболее существенно влияющие факторы;

· 3) парная регрессия достаточна, если имеется доминирующий фактор, который и используется в качестве объясняющей переменной. Поэтому необходимо знать, какие остальные факторы предполагаются неизменными, так как в дальнейшем анализе их придется учесть в модели и от простой регрессии перейти к множественной;

· 4) исследовать, как изменение одного признака меняет вариацию другого.

· Предпосылки корреляционно-регрессионного анализа:

· 1) уравнение парной регрессии характеризует связь между двумя переменными, которая проявляется как некоторая закономерность лишь в среднем в целом по совокупности наблюдений;

· 2) в уравнении регрессии корреляционная связь признаков представляется в виде функциональной связи, выраженной соответствующей математической функцией;

· 3) случайная величина Е включает влияние неучтенных в модели факторов, случайных ошибок и особенностей измерения;

· 4) определенному значению признака-аргумента отвечает некоторое распределение признака функции.

· Недостатки анализа:

· 1) невключение ряда объясняющих переменных:

· a. целенаправленный отказ от других факторов;

· b. невозможность определения, измерения определенных величин (психологические факторы);

· c. недостаточный профессионализм исследователя моделируемого;

· 2) агрегирование переменных (в результате агрегирования теряется часть информации);

· 3) неправильное определение структуры модели;

· 4) использование временной информации (изменив временной интервал, можно получить другие результаты регрессии);

· 5) ошибки спецификации:

· a. неправильный выбор той или иной математической функции;

· b. недоучет в уравнении регрессии какого-либо существенного фактора, т. е. использование парной регрессии, вместо множественной);

· 6) ошибки выборки, так как исследователь чаще имеет дело с выборочными данными при установлении закономерной связи между признаками. Ошибки выборки возникают и в силу неоднородности данных в исходной статистической совокупности, что бывает при изучении экономических процессов;

· 7) ошибки измерения представляют наибольшую опасность. Если ошибки спецификации можно уменьшить, изменяя форму модели (вид математической формулы), а ошибки выборки - увеличивая объем исходных данных, то ошибки измерения сводят на нет все усилия по количественной оценке связи между признаками.

·

Коррелятивные связи между признаками.Закон корреля­ции, сформулированный Ж. Кювье (1836) и развитый Ч. Дарвином в его учении о соотносительной изменчивости, имеет существенное значение для эффективности племенной работы. Его использование открывает возможность при отборе по одно­му признаку оказывать влияние на изменение другого.

Степень и характер корреляций между различными призна­ками устанавливают вычислением коэффициента корреляции (r),значение которого колеблется от 0 до ±1. Эти связи мо­гут быть положительными (степень их тем сильнее, чем больше величина rприближается к +1) и отрицательными (тем в большей степени, чем r ближе к —1), если r = 0, корреляция отсутствует. При положительной корреляции отбор лучших животных по одним признакам ведет одновременно к улучше­нию другого или других признаков, коррелирующих с ними. При отрицательной корреляции улучшение отбором одного признака повлечет за собой ухудшение связанного с ним дру­гого признака.

Корреляции наблюдаются как между количественными, так и между качественными признаками. Использование коэффи­циентов корреляции не позволяет установить причинно-следст­венные особенности между сопряженными признаками, то есть какие изменения признаков будут следствием и какие причи­ной. Тем не менее установление корреляции как метода стати­стического анализа в сочетании с биологическими методами дает возможность более глубоко вскрыть связь между призна­ками, которые надо учитывать при селекции животных.

Познавательные статьи:



Как правильно слушать собеседника

Типичные ошибки при выполнении бросков в баскетболе

Принятие христианства на Руси и его значение

Средства массовой информации США