| Kursa nosaukums | Matemātiskās metodes selekcijā |
| Kursa kods | LauZ5044 |
| Zinātnes nozare | Dzīvnieku un piena lopkopības zinātne |
| Zinātnes apakšnozare | Lopkopība |
| Kredītpunkti (ECTS) | 6 |
| Kopējais stundu skaits kursā | 162 |
| Studenta patstāvīgā darba stundu skaits | 162 |
| Priekšzināšanas Kursam priekšzināšanas nav nepieciešamas |
|
| Kursa anotācija | |
| Matricu algebras pamati. Lineāro vienādojumu sistēmas risināšanas metodes. Varbūtības teorijas pamatjēdzieni. Gadījuma lielumi un to varbūtību sadalījumi. Divu dimensiju gadījuma lielumu sadalījumi. Svarīgākie teorētiskie sadalījumi. Ģenerālkopas un paraugkopas. Statistisko hipotēžu pārbaude. Faktoru analīze. Jauktu lineāru statistisku modeļu izmantošana ciltsvērtēšanā. BLUP metodes būtība. | |
| Kursa saturs(kalendārs) | |
| 1 Matemātiskās statistikas un matricu teorijas lietošanas nepieciešamība selekcijā. Ciltsvērtēšanas uzdevumi.
2 Matricu teorijas simbolika un pamatjēdzieni. Operācijas ar matricām. Inversā matrica. 3 Lineāro vienādojumu sistēmasa analīze un risināšana ar matricu, Krāmera un Gausa metodi. 4 Varbūtību teorijas pamatjēdzieni. Varbūtību saskaitīšana un reizināšana. Nesavienojaie un neatkarīgie notikumi 5 Gadījuma lielumi un to varbūtību sadalījumi. Varbūtību sadalījumu skaitliskie raksturotāji. 6 Divu dimensiju gadījuma lieluma sadalījumi. Komponenšu un nosacīto varbūtību sadalījumi. 7 Nosacīti vidējā vērtība, kovariācija, korelācijas koeficients. 8 Svarīgākie varbūtību sadalījumi: vienmēriģais, binomiālais, Puassona, normālais. Stjudenta, hī-kvadrāta un Fiš 9 Ģenerālkopas un paraugkopas. Paraugkopu skaitliskie raksturotāji. 10 Statistiskie slēdzieni un statistisko hipotēžu pārbaude. Punkta vērtējumi un ticamības intervāls. 1. un 2. kļū 11 Faktoru analīze. Vienfaktora dispersijas analīze. Parametru vērtēšana ar mazāko kvadrātu metodi. 12 Faktoru analīzē novērtēto parametru statistisko hipotēžu pārbaude. 13 Klasiskā lineārās regresijas modeļa (KRM) nosacījumi 14 Parasto mazāko kvadrātu metodes (PMK) vērtējumu dispersijas un standartkļūdas. 15 Regresijas standartkļūdas un determinācijas koeficients. Korelācijas koeficienta prognoze. 16 Daudzfaktoru lineārās regresijas analīzes elementi. Jauktie lineārie modeļi. BLUP būtība. |
|
| Prasības kredītpunktu iegūšanai | |
| Sekmīgi sagatavoti studiju konspekti, aizstāvēti 2 kontroldarbi un 2 esejas. Eksāmens. | |
| Obligātā literatūra | |
| 1. Krastiņš, O. Statistika un ekonometrija. Mācību grāmata augstskolām.-Rīga: Latvijas statistika, 1998.-436 lpp.
2. Raščevska, M., Kristapsone, S. Statistika psiholoģijas pētījumos. Rīga: SIa "Izglītības soļi", 2000.-356 lpp. 3. Mrode, R.A. Linear models for the prediction of animal breeding values.- [Wallingford]: CAB international, 1996. X, 187 pp. |
|
| Papildliteratūra | |
| 1. Liepa, I. Biometrija. Rīga:Zvaigzne, 1974.- 336 lpp. 2. Bourdon, R.M. Understanding Animal Breeding. Upper Saddle River, NJ 07458, Prentice Hall, 1997, 523pp/ | |
| Periodika un citi informācijas avoti | |
| 1. Archiv fur Tierzucht-Archives of Animal Breeding. Herausgeber Forschungsinstitut fur die Biologie landw. Nuztiere(FBN), Dummerstorf | |
| Piezīmes | |
| Priekšmets iekļauts LF Zootehnikas maģistratūras studiju programmas Adaļā, 1.k. 1. semestrī. | |