Növényökológia gyakorlat

Slides:



Advertisements
Hasonló előadás
19. modul A kör és részei.
Advertisements

A bizonytalanság és a kockázat
2005. október 7..
Hipotézis-ellenőrzés (Statisztikai próbák)
Microsoft Excel Függvények I.
Készült a Nemzeti Kulturális Alap támogatásával
Kvantitatív Módszerek
Számítástechnika I. 2.konzultáció
Ozsváth Károly TF Kommunikációs-Informatikai és Oktatástechnológiai Tanszék.
Kvantitatív módszerek
Földrajzi összefüggések elemzése
Két változó közötti összefüggés
Csoportosítás megadása: Δx – csoport szélesség
Összefüggés vizsgálatok
Mérési pontosság (hőmérő)
Gazdaságelemzési és Statisztikai Tanszék
Ozsváth Károly TF Kommunikációs-Informatikai és Oktatástechnológiai Tanszék.
Fás szárú energiaültetvények gyomirtási lehetőségei
III. előadás.
A középérték mérőszámai
Hortobágyi nemzeti park
PTE PMMK Matematika Tanszék dr. Klincsik Mihály Valószínűségszámítás és statisztika előadások Gépész-Villamosmérnök szak BSc MANB030, MALB030 Bevezető.
Borításbecslés a kvadrátban az adott faj egyedei függőleges vetületeinek összege hány % % -os borítás (az adott fajhoz tartozó egyedek függőleges vetülete)
Szerkezet Növénytársulások térbeli struktúrája
Növényökológia terepgyakorlat
Növényökológia terepgyakorlat Fajok asszociáltságának vizsgálata I.) Az egyes esetek TAPASZTALT gyakorisága 1. táblázat A faj B faj+- +aba+b.
Növényökológia gyakorlat Fajok asszociáltságának vizsgálata I.) Az egyes esetek TAPASZTALT gyakorisága 1. táblázat A faj B faj+- +aba+b -cdc+d.
Borításbecslés a kvadrátban az adott faj egyedei függőleges vetületeinek összege hány % % -os borítás (az adott fajhoz tartozó egyedek függőleges vetülete)
INFORMATIKA Számítógéppel segített minőségbiztosítás (CAQ)
Microsoft Excel Függvények VII..
III. Sz. Belgyógyászati Klinika
Kvantitatív módszerek 8. Hipotézisvizsgálatok I. Nemparaméteres próbák Dr. Kövesi János.
Budapesti Műszaki és Gazdaságtudományi Egyetem
Térkép. Mi az adat? Minden információ, amit tárolni kell. Minden információ, amit tárolni kell.  szám  szöveg  dátum  hang  kép, stb.
Közösségek: diverzitás, fajtelítődés
Statisztika.
Készítette: Horváth Zoltán (2012)
Kvantitatív Módszerek
Kvantitatív módszerek
Következtető statisztika 9.
Hipotézis-ellenőrzés (Folytatás)
Alapsokaság (populáció)
t A kétoldalú statisztikai próba alapfogalmai

Diszkrét változók vizsgálata
Két kvantitatív változó kapcsolatának vizsgálata
Web-grafika II (SVG) 6. gyakorlat Kereszty Gábor.
Valószínűségszámítás - Statisztika. P Két kockával dobunk, összeadjuk az értékeket Mindegyik.
Kötelező irodalom: Növényökológia fejezet:
x1 xi 10.Szemnagyság: A szemnagyság megadásának nehézségei
Korreláció-számítás.
A számítógépes elemzés alapjai
Kapcsolat vizsgálat II: kontingencia táblák jelentősége és használata az epidemiológiában, diagnosztikában: RR, OR. Dr. Prohászka Zoltán Az MTA doktora.
BSc Mezőgazdasági Mérnök Szak hallgatóinak növény felismeréshez segédlet 1. Készítette: Gazdagné dr. Torma Mária főiskolai tanár Dr. Avasi Zoltán főiskolai.
100-as szög méreteinek gyakorisága (n = 100) db mm Gyakoriság grafikon (adott méretű esetek db.)
BSc Mezőgazdasági Mérnök Szak hallgatóinak növény felismeréshez segédlet 1. Készítette: Gazdagné dr. Torma Mária főiskolai tanár Dr. Avasi Zoltán főiskolai.
Borításbecslés a kvadrátban az adott faj egyedei függőleges vetületeinek összege hány % %→pi →Shannon diverzitási index (alapvetően nem a borítást, hanem.
FARMAKOBOTANIKA II. 3. gyakorlat.
A számítógépes elemzés alapjai

Vadgazda mérnökök (BSC) részére
A gyomok életformarendszere
Készítette: Gazdagné dr. Torma Mária főiskolai tanár
III. előadás.
Borításbecslés a kvadrátban az adott faj egyedei függőleges vetületeinek összege hány % %→pi →Shannon diverzitási index (alapvetően nem a borítást, hanem.
Valószínűségi változók együttes eloszlása
Gazdaságinformatika MSc labor
Statisztika segédlet a Statistica programhoz Új verzióknál érdemes a View menüsor alatt a Classic menu-s verziót választani – ehhez készült a segédlet.
Területi egyenlőtlenségek grafikus ábrázolása: Lorenz-görbe
19. modul A kör és részei.
Előadás másolata:

Növényökológia gyakorlat 2013. 10. 02.

Honlap: nofi.szie.hu Oktatás Letöltés

A TEREPEN… I.) Borításbecslés a kvadrátban az adott faj egyedei függőleges vetületeinek összege hány % % -os borítás (az adott fajhoz tartozó egyedek függőleges vetülete) 2 fős csoportok Ezt a 2m*2m-es kvadrátot (= mintavételi négyzet) kellene megalkotni (zsineg + szög)

A TEREPEN… Latin név Magyar név Borítottság Achillea collina mezei cickafark 35 % Elymus (Agropyron) repens közönséges tarackbúza 2 % ... Összesen % az összborítás meghaladhatja a 100 %-ot (átfedések)

FELADAT… I.) Shannon diverzitási index: relatív gyakoriság (pi ) számítása Shannon diverzitási index és egyenletesség számítása I.) Shannon diverzitási index: H=Σ-pi*log2(pi) (pi az i-dik faj relatív gyakorisága) II.) A Shannon diverzitáshoz tartozó egyenletesség: E=H/log2 (S) (ahol S a fajok száma)

FELADAT… III.) A fajösszetétel hasonlóságának vizsgálata (összevetés egyik szomszédos kvadrát adataival) Jaccard-index: Sorensen-index: c: közös fajok száma (azon fajok száma, amelyek mindkét kvadrátban előfordultak) A: fajszám a szomszédos kvadrátban B: fajszám a saját kvadrátban

A TEREPEN… IV.) Fajszámtelítési görbe 20 m … Távolság (cm) Magyar név Latin név 20 cm mezei cickafark közönséges tarackbúza Achillea collina Elymus repens 40 cm mezei iringó madárkeserűfű Eryngium campestre Polygonum aviculare 60 cm … 200 cm

FELADAT… IV.) Fajszámtelítési görbe - 20 m-es LINEA (egyenes mentén) sorban elhelyezkedő mikrovadrátokban (20 x 20 cm) előforduló új fajok kumulatív görbéje (az addig elért fajszám + az addig elő nem fordult fajok száma)

V.) Fajok asszociáltságának vizsgálata (kapcsoltság, hajlam az együttes előfordulásra) 2m*2m-es (40 cm-es osztású) négyzetrács ami 5x5 kisebb kvadrátot eredményezett

V.) Fajok asszociáltságának vizsgálata Kvadrát Latin név Magyar név 1. Agropyron repens Cerastium arvense Festuca pratensis Myosotis syloatica Poa angustifolia Vicia tinuifolia Viola arvensis Ambrosia elation Chondrilla juncea Cruciata laevipes Rumex acetosa Melandrium album közönséges tarackbúza parlagi madárhúr réti csenkesz erdei nefelejcs réti perje keskenylevelű bükköny mezei árvácska parlagfű nyúlparéj mezei keresztfű mezei sóska fehér mécsvirág 2. Erodium cicutarium Ranunculus acris bürök gémorr réti boglárka 3. Trifolium campestre Bromus hordeaceus mezei here puha rozsnok

V.) Fajok asszociáltságának vizsgálata Az egyes esetek TAPASZTALT gyakorisága 1. táblázat A faj B faj + - a b a+b /P(B) c d c+d /P(B) a+c /P(A) b+d /P(A) a+b+c+d=N Az A faj előfordulási valószínűségét (P(A)) a tapasztalt gyakoriságok (a,b,c,d) alapján P(A)=(a+b)/N adja. Továbbá P(A)=1-P(A)

A korrelációs együttható kiszámítása a különböző esetekre! Ha bc>=ad és d>=a r=(ad-bc)/((a+b)*(a+c)) (P(AB)*P(AB))/((P(B)*P(A)) Ha bc>ad és a>d r=(ad-bc)/((b+d)*(c+d)) (P(AB)*P(AB))/((P(B)*P(A)) Ha ad>=bc és b>c r=(ad-bc)/((a+b)*(b+d)) (P(AB)*P(AB))/((P(B)*P(A)) Ha ad>bc és c>=b r=(ad-bc)/((a+c)*(c+d)) (P(AB)*P(AB))/((P(B)*P(A))

V.) Fajok asszociáltságának vizsgálata Az egyes esetek VÁRHATÓ gyakoriságának számítása 2. táblázat A faj B faj + - a1 b1 c1 d1 a1= (a+b)(a+c)/N P(B)*P(A) b1= (a+b)(b+d)/N P(B)*P(A) c1= (a+c)(c+d)/N P(A)*P(B) d1=(b+d)(c+d)/N P(A)*P(B) Tj=a,b,c,d Vj=a1,b1,c1,d1

Szabadságfok A Chi-négyzet próba, a C értékének vizsgálata: →Excel → statisztikai táblázat→ (ha adott szabadságfoknál a C értéke a megadott küszöbnél nagyobb, akkor a számított korreláció statisztikailag szignifikánsnak tekinthető.) Szabadságfok A kapott C-t (a Chi-négyzet próba értéke) (n-1)*(m-1) szabadságfok mellett értékeljük. (n=a kontingencia-tábla sorainak száma, m=a tábla oszlopainak száma) Az Excel program Chitest függvénye a szignifikancia-szintet adja.