Preferencje help
Widoczny [Schowaj] Abstrakt
Liczba wyników

Znaleziono wyników: 6

Liczba wyników na stronie
Pierwsza strona wyników Pięć stron wyników wstecz Poprzednia strona wyników Strona / 1 Następna strona wyników Pięć stron wyników wprzód Ostatnia strona wyników

Wyniki wyszukiwania

Wyszukiwano:
w słowach kluczowych:  multidimensional statistical method
help Sortuj według:

help Ogranicz wyniki do:
Pierwsza strona wyników Pięć stron wyników wstecz Poprzednia strona wyników Strona / 1 Następna strona wyników Pięć stron wyników wprzód Ostatnia strona wyników
Subject and purpose of work: The subject of the work was the issue related to development of technical infrastructure. The aim of the work was to identify the differences in the scope of development of the selected elements of technical infrastructure at the level of poviats of the Masovian voivodeship. Materials and methods: To create the ranking of poviats multi-dimensional statistical methods were used. Three research methods were used, that is: Czekanowski’s diagram, Hellwig’s measurement and k-mean method. Data which served for the analysis were obtained from Local Database for the year 2012. Results: It was noted that within the Masovian voivodeship areas characterized with higher level of infrastructure development occur, which are above all the poviats located in the central part of the voivodeship, mainly around the largest cities of the voivodeship. Areas with weak infrastructural investments are above all poviats located in the southern area of the region, typically agricultural ones. Conclusions: Basic conclusion which stems from the work indicates that availability of drainage infrastructure is not sufficient in all the poviats of the Masovian voivodeship. It was noted that a justification of this state of affairs is the specificity of their location.
Celem badań była wielocechowa charakterystyka zmienności dziesięciu cech osiemnastu geno-typów lnu uprawnego (Linum usitatissimum L.). Zastosowano metodę analizy zmiennych kanonicznych opartą na modelu wielowymiarowej analizy wariancji dla obserwowanych cech. Materiałem do badań było: dwanaście rodów hodowlanych i sześć odmian lnu uprawnego. Doświadczenia założono w układzie całkowicie losowym w trzech powtórzeniach, w dwóch sezonach wegetacji (2008, 2009) w Zakładzie Doświadczalnym IWNiRZ w Wojciechowie. Rody i odmiany oceniono pod względem dziesięciu cech ilościowych. Przeprowadzona wielowymiarowa analiza wariancji wykazała istotne zróżnicowanie genotypów, jak również zróżnicowanie ekspresji genotypów w latach. Zastosowana metoda zmiennych kanonicznych wykazała różne zachowanie genotypów w poszczególnych latach. Stwierdzono istotną statystycznie korelację odległości Mahalanobisa otrzymanych w obu latach: r = 0,5942, P < 0,001. Genotypy charakteryzujące się największym zróżnicowaniem genetycznym mogą posłużyć do tworzenia odrębnych pul genetycznych lnu uprawnego.
W pracy zastosowano wielowymiarowe metody statystyczne analizy danych, tj. analizę skupień, analizę składowych głównych, analizę czynnikową i analizę dyskryminacyjną, które pozwoliły na wykrycie podobieństw i różnic w składzie fizykochemicznym wód w dziewięciu punktach pomiarowo-kontrolnych, usytuowanych wzdłuż biegu rzeki Maskawy. Zidentyfikowano reprezentatywne wskaźniki jakości wody określające jej czasową i przestrzenną zmienność, wyeksponowano ukryte czynniki objaśniające strukturę danych oraz dokonano oceny wpływu naturalnych i antropogenicznych źródeł zanieczyszczeń na jakość wód. Zastosowana analiza skupień pozwoliła na podział punktów pomiarowo-kontrolnych na trzy statystycznie istotne grupy charakteryzujące się podobnym stanem i zmianami jakości. Analiza składowych głównych potwierdziła istotne różnice w składzie analizowanych parametrów fizykochemicznych wody w punktach kontrolnych usytuowanych poniżej miasta Środa, które znajdują się pod wyraźnym wpływem odprowadzanych nieoczyszczonych ścieków. Zastosowanie analizy dyskryminacyjnej pozwoliło na zredukowanie liczby oznaczanych wskaźników jakości wody z 19 do 10, kluczowych przy ocenie czasowej zmienności składu fizykochemicznego wód w zlewni.
W pracy dokonano podziału genotypów pszenżyta jarego na grupy jednorodne wielocechowo oraz przeprowadzono ocenę podobieństwa tych grup. Materiał badawczy stanowiły odmiany i rody hodowlane zgromadzone w latach 1994-1999 (128 genotypów) oraz 2003-2008 (65 genotypów) w kolekcji Instytutu Genetyki, Hodowli i Biotechnologii Roślin Uniwersytetu Przyrodniczego w Lublinie. Badania prowadzono w 4-letnim cyklu jednopowtórzeniowych doświadczeń polowych, zatem każdy obiekt był badany co najmniej przez 4 sezony wegetacyjne. Zebrane wyniki stanowiły niekompletną, losową, dwukierunkową klasyfikację krzyżową genotypy x lata odrębną dla obu analizowanych sześcioleci. Analizie poddano 10 cech ilościowych, pod względem których stwierdzono istotną zmienność badanych genotypów: masa ziaren z kłosa, liczba ziaren w kłosie, masa tysiąca ziaren, długość kłosa, liczba kłosków w kłosie, płodność kłoska, zawartość białka w ziarnie, wysokość roślin, liczba dni: wschody - kłoszenie i liczba dni: wschody - dojrzałość. Oceny średnich genotypowych obliczono za pomocą predyktorów BLUP. Dla każdego omawianego okresu zastosowano hierarchiczną analizę skupień metodą Warda na podstawie kwadratów odległości euklidesowych standaryzowanych wartości BLUP. Liczbę grup genotypów podobnych pod względem wszystkich badanych cech określono na podstawie statystyki pseudo t2. Dla wydzielonych grup wykonano analizę zmiennych kanonicznych (CVA), która posłużyła do oceny zróżnicowania grup genotypów w kategoriach odległości Mahalanobisa. Genotypy z lat 1994-1999 podzielono na 6 grup różniących się przede wszystkim wysokością roślin i długością badanych faz fenologicznych. Grupy genotypów z lat 2003-2008 nie były zróżnicowane pod względem wysokości roślin, natomiast różniły się cechami plonu i jego jakości, a także długością kłosa.
Pierwsza strona wyników Pięć stron wyników wstecz Poprzednia strona wyników Strona / 1 Następna strona wyników Pięć stron wyników wprzód Ostatnia strona wyników
JavaScript jest wyłączony w Twojej przeglądarce internetowej. Włącz go, a następnie odśwież stronę, aby móc w pełni z niej korzystać.