Результаты анализа количественных и качественных показателей мясной продуктивности свиней
DOI:
https://doi.org/10.28983/asj.y2021i12pp94-99Ключевые слова:
свиньи, иммуномодулирующий препарат, мясные качества;, комплексный показатель продуктивности, метод главных компонент, дисперсионный анализАннотация
В работе предлагается использовать такой метод многомерного анализа данных, как метод главных компонент. Суть его заключается в снижении размерности матрицы исходных данных и переход к некоррелированным величинам. Построенный на основе метода главных компонент комплексный показатель продуктивности представляет собой единый числовой параметр, который объединяет в себе все исходные параметры мясной продуктивности. Анализ значения полученного комплексного показателя продуктивности для различных групп животных позволит определить степень влияния различных иммуномодулирующих препаратов на мясную продуктивность свиней. С этой целью используется процедура дисперсионного анализа. Определенную новизну в представленной работе представляет алгоритм формирования комплексного показателя продуктивности на основе метода главных компонент. При проведении исследования использовались такие средства компьютерной математики, как табличный процессор MS Excel, а также интегрированный математический пакет Matlab.
Скачивания
Библиографические ссылки
Дьяконов А. Г. Анализ данных, обучение по прецедентам, логические игры, системы WEKA, RapidMiner и MatLab (Практикум на ЭВМ кафедры математических методов прогнозирования): учеб. пособие. М., 2010. 278 с.
Зиновьев А. Ю. Визуализация многомерных данных. Красноярск: Изд-во КГТУ, 2000. 180 с.
Информационные технологии: учеб. пособие / К. А. Катков [и др.]. Ставрополь: Изд-во СКФУ, 2014. 254 с.
Красновская Е. Новые вызовы: бремя перемен или исторический шанс? // Свиноводство. 2020. № 1. С. 10?13.
Нелинейный метод главных компонент. Режим доступа: http://pca.narod.ru/ (дата обращения: 30.04.2021).
Погодаев В. А., Комлацкий Г. В. Влияние биостимуляторов (СИТР и СТ) на спермопродукцию хряков-производителей // Свиноводство. 2014. №. С. 17?19.
Прикладная статистика. Классификация и снижение размерности / С. А. Айвазян [и др.]. М.: Финансы и статистика, 1989. 607 с.
Сергеев А. Г., Латышев М. В., Мищенко З. В. Математическое моделирование задач метрологии. Стандартизации и сертификации в MATLAB. Электронное учебное пособие. Владимир: Изд-во Владимир. Гос. ун-та, 2003. 314 с.
Способ изготовления биогенного стимулятора из личинок трутневого расплода пчел: Пат.. RU2395289C1от 27.07.2010 / Погодаев В.А., Клименко А. И., Зубенко А. А., Фетисов Л. Н., Клименко В. А., Погодаев А. В.; заявка № 2008146271/15 от 24.11.2008.
Efficiency, physico-chemical, commoditytechnological properties and biological value of pork depending on fattening technologies / V. Pogodaev et al. Ecology, Environment and Conservation, 2019. Vol. 25. No. 2. P. 34?40.
Use of landrace breed to increase the meat productivity of the early pig meat breed (SM-1) / V. Pogodaev et al. Indo American Journal of Pharmaceutical Sciences, 2019. Vol. 25. No. 6(5). P.10664?10669.
Загрузки
Опубликован
Выпуск
Раздел
Лицензия
Copyright (c) 2021 Аграрный научный журнал
Это произведение доступно по лицензии Creative Commons «Attribution-NonCommercial» («Атрибуция — Некоммерческое использование») 4.0 Всемирная.
