دانلود پاورپوینت تخمین پارامترهای ژنتیکی تولید چربی شیر با استفاده از مدل روزآزمون در گاوهای هلشتاین

پاورپوینت تخمین پارامترهای ژنتیکی تولید چربی شیر با استفاده از مدل روزآزمون در گاوهای هلشتاین پاورپوینت تخمین پارامترهای ژنتیکی تولید چربی شیر با استفاده از مدل روزآزمون در گاوهای هلشتاین استان های خراسان رضوی، شمالی و جنوبی در 52اسلاید زیبا و قابل ویرایش با فرمت pptx

دسته بندی	صنایع غذایی
فرمت فایل	pptx
حجم فایل	292 کیلو بایت
تعداد صفحات فایل	52

پاورپوینت تخمین پارامترهای ژنتیکی تولید چربی شیر با استفاده از مدل روزآزمون در گاوهای هلشتاین استان های خراسان رضوی، شمالی و جنوبی در 52اسلاید زیبا و قابل ویرایش با فرمت pptx

مقدمه

  هیچ یک از دام های اهلی شاید به اندازه گاو در دنیا گسترش پیدا ننموده است به طوری که این حیوان درمناطقی با اقلیم های کاملاً متفاوت از یکدیگر و با شرایط اقتصادی مختلف پرورش داده می شود.   

در بین تمام حیوانات مزرعه ای بعد از طیور اصلاح عملکرد گاوهای شیری بیش از همه مورد توجه قرارگرفته است.

یکی از دلایل این مسأله آن است که تولید در گاوهای شیری از طریق توزین شیر تولیدی و تعیین چربی آن به فواصل معینی در طول دوره شیردهی، به سادگی و با دقت قابل اندازه گیری است. دلیل دیگر آن است که نیازهای مصرف کننده از نظر کیفیت محصول لبنی کاملاً مشخص بوده و نیازی به تجدید نظر و تغییر در اهداف انتخاب طی گذشت سال ها نبوده است.

در حال حاضرمیزان وراثت پذیری چربی شیر از حد متوسط به بالاست به طوری که به وسیله انتخاب بر اساس فنوتیپ فرد می توان این صفت را بهبود بخشید.

انتخاب، مهم ترین ابزار برای تغییر وفور ژن های تولید کننده صفات کمی در راستای هدف تعیین شده می باشد.افراد انتخاب شده با هم جفت گیری کرده و نسل بعد را به وجود می آورند و بدین ترتیب ژن های مطلوب از نسلی به نسل دیگر منتقل می شوند. qبرای این که فرآیند سریع تر و  موفق تر انجام گیرد لازم است ارزیابی ژنتیکی دقیقی از افراد جامعه به عمل آید.

برای ارزیابی ژنتیکی دام ها به طور صحیح و دقیق باید عوامل محیطی تأثیرگذار بر روی صفت مورد نظر شناسایی و سهم آنها در بروز اختلافات تعیین شود. همچنین باید از مدل هایی استفاده شود که تفاوت های بین افراد را به نحو مطلوب تر توجیه نماید.

استفاده از مدل های روزآزمون برای صفاتی که در طول دوره ای مشخص چند بار رکوردبرداری می شوند (از قبیل تولید شیر، تولید چربی شیر و …) مؤثر واقع می گردد.

بررسی منابع

عوامل محیطی مؤثر بر شیر و چربی آن qاز عومل مؤثر بر روی تولید شیر و چربی شیر می توان موارد ذیل را نام برد:

 نژاد، طول دوره شیردهی، روزهای شیردهی، گله، دفعات دوشش در روز، سال وفصل زایش، آبستنی، وزن بدن، فحلی، جنس گوساله، تغذیه، دمای محیط، سن اولین زایمان، مرحله شیردهی، سن زایش، تعداد روزهای خشکی، فعالیت و مدیریت تولیدمثل.

مدل روزآزمون

در یک برنامه داده برداری که در سطح ملی یا منطقه ای انجام می شود مأمورین مربوطه در هر ماه یک نوبت به گاوداری ها مراجعه و تولید شیر هر حیوان را در دو یا سه نوبت دوشش در فرمهای مخصوص ثبت می نمایند. این مقدار شیر و چربی شیر که به عنوان مقدار تولید حیوان در روز داده برداری محسوب می شود اصطلاحاً تولید روزآزمون نامیده می شود .

دانلود تخمین هزینه های نرم افزار

تخمین هزینه های نرم افزار مقدمه در نخستین روزهای کار با کامپیوتر ، تعداد کامپیوتر ها کم و برنامه های کاربردی اغلب پروژه های کوچک و یک نفره بود از طرفی هزینه های نرم افزاری درصد کوچکی از کل هزینه سیستم کامپیوتری را تشکیل می داد و قدری خطا در تخمین هزینه های نرم افزاری ، تاثیر اندکی برجای می گذاشت

دسته بندی	کامپیوتر و IT
فرمت فایل	doc
حجم فایل	21 کیلو بایت
تعداد صفحات فایل	14

تخمین هزینه های نرم افزار

مقدمه :

در نخستین روزهای کار با کامپیوتر ، تعداد کامپیوتر ها کم و برنامه های کاربردی اغلب پروژه های کوچک و یک نفره بود . از طرفی هزینه های نرم افزاری درصد کوچکی از کل هزینه سیستم کامپیوتری را تشکیل می داد و قدری خطا در تخمین هزینه های نرم افزاری ، تاثیر اندکی برجای می گذاشت .

به تدریج تعداد ، اندازه و اهمیت برنامه های کاربردی و از طرف دیگر هزینه های ایجاد نرم افزارشروع به رشد نمود ، به گونه ای که امروزه نرم افزار گران ترین عنصر هر سیستم کامپیوتری به شمار می آید و افزایش بیش از حد هزینه ها برای سازنده نرم افزار مصیبت بار خواهد بود . در نتیجه این رشد ، تاثیر خطاها در تخمین هزینه نرم افزار بیشتر و بدتر شد . در نتیجه امروزه تخمین هزینه پروژه های نرم افزاری اهمیت زیادی پیداکرده است,      در این مقاله بعداز تعریف تخمین هزینه و انواع تخمین به تعریف ومقایسه سه روش از روشهای تخمین هزینه های نرم افزاری یعنی روش امتیاز کارکردی (FUNCTION POINT =FP) ,روش  COCOMO و روش FPROM می پردازیم .

دانلود تخمین مدل و استنتاج آماری

تخمین مدل و استنتاج آماری تحقیق تخمین مدل و استنتاج آماری در 22 صفحه word قابل ویرایش با فرمت doc

دسته بندی	اقتصاد
فرمت فایل	doc
حجم فایل	53 کیلو بایت
تعداد صفحات فایل	22

تحقیق تخمین مدل و استنتاج آماری در 22 صفحه word  قابل ویرایش با فرمت doc

تخمین مدل و استنتاج آماری

بررسی ایستایی (ساکن بودن) سری های زمانی

قبل از تخمین مدل، به بررسی ایستایی می پردازیم. می توان چنین تلقی نمود که هر سری زمانی توسط یک فرآیند تصادفی تولید شده است. داده های مربوط به این سری زمانی در واقع یک مصداق از فرآیند تصادفی زیر ساختی است. وجه تمایز بین (فرآیند تصادفی) و یک (مصداق) از آن، همانند تمایز بین جامعه و نمونه در داده های مقطعی است. درست همانطوری که اطلاعات مربوط به نمونه را برای استنباطی در مورد جامعه آماری مورد استفاده قرار می دهیم، در تحلیل سریهای زمانی از مصداق برای استنباطی در مورد فرآیند تصادفی زیر ساختی استفاده می کنیم. نوعی از فرآیندهای تصادفی که مورد توجه بسیار زیاد تحلیل گران سریهای زمانی قرار گرفته است فرآیندهای تصادفی ایستا می باشد.

برای تاکید بیشتر تعریف ایستایی، فرض کنید Y_t یک سری زمانی تصادفی با ویژگیهای زیر است:

(1)  میانگین

(2) واریانس :

(3) کوواریانس :

(4) ضریب همبستگی :

که در آن میانگین ، واریانس  کوواریانس  (کوواریانس بین دو مقدار Y که K دوره با یکدیگر فاصله دارند، یعنی کوواریانس بین Y_t و Y_t-k) و ضریب همبستگی  مقادیر ثابتی هستند که به زمان t بستگی ندارند.

اکنون تصور کنید مقاطع زمانی را عوض کنیم به این ترتیب که Y از Y_t به Y_t-k تغییر یابد. حال اگر میانگین، واریانس، کوواریانس و ضریب همبستگی Y تغییری نکرد، می توان گفت که متغیر سری زمانی ایستا است. بنابراین بطور خلاصه می توان چنین گفت که یک سری زمانی وقتی ساکن است که میانگین، واریانس، کوواریانس و در نتیجه ضریب همبستگی آن در طول زمان ثابت باقی بماند و مهم نباشد که در چه مقطعی از زمان این شاخص ها را محاسبه می کنیم. این شرایط تضمین می کند که رفتار یک سری زمانی، در هر مقطع متفاوتی از زمان، همانند می باشد.

آزمون ساکن بودن از طریق نمودار همبستگی و ریشه واحد

یک آزمون ساده برای ساکن بودن براساس تابع خود همبستگی (ACF) می باشد. (ACF) در وقفه k با  نشان داده می شود و بصورت زیر تعریف می گردد.

از آنجاییکه کوواریانس و واریانس، هر دو با واحدهای یکسانی اندازه گیری می‌شوند،  یک عدد بدون واحد یا خالص است.  به مانند دیگر ضرایب همبستگی، بین (1-) و (1+) قرار دارد. اگر  را در مقابل K (وقفه ها) رسم نماییم، نمودار بدست آمده، نمودار همبستگی جامعه نامیده می شود. از آنجایی که عملاً تنها یک تحقق واقعی (یعنی یک نمونه) از یک فرآیند تصادفی را داریم، بنابراین تنها می‌توانیم تابع خود همبستگی نمونه،  را بدست آوریم. برای محاسبه این تابع می‌بایست ابتدا کوواریانس نمونه در وقفه K و سپس واریانس نمونه را محاسبه نماییم.

---

فهرست مطالب:

بررسی ایستایی (ساکن بودن) سری های زمانی

ضریب همبستگی :

تغییرات ساختاری و آزمون ریشه واحد پرون

رگرسیون ساختگی

هم انباشتگی (هم جمعی)

- آزمون هم انباشتگی (هم جمعی)

- آزمون همگرایی جوهانسن مو جوسیلیوس

مروری بر الگوهای اقتصاد سنجی پولی

الگوهای کینزی

الف- نگرشی کوتاه بر مبنای نظری در الگوهای کینزی

ب- مروری بر الگوی FRB-MIT

دانلود مقاله تخمین مدل و استنتاج آماری بررسی ایستایی (ساکن بودن) سری های زمانی

مقاله تخمین مدل و استنتاج آماری بررسی ایستایی (ساکن بودن) سری های زمانی مقاله تخمین مدل و استنتاج آماری بررسی ایستایی (ساکن بودن) سری های زمانی در 22 صفحه ورد قابل ویرایش

دسته بندی	آمار
فرمت فایل	doc
حجم فایل	46 کیلو بایت
تعداد صفحات فایل	22

مقاله تخمین مدل و استنتاج آماری بررسی ایستایی (ساکن بودن) سری های زمانی در 22 صفحه ورد قابل ویرایش

تخمین مدل و استنتاج آماری


بررسی ایستایی (ساکن بودن) سری های زمانی[1]

قبل از تخمین مدل، به بررسی ایستایی می پردازیم. می توان چنین تلقی نمود که هر سری زمانی توسط یک فرآیند تصادفی تولید شده است. داده های مربوط به این سری زمانی در واقع یک مصداق از فرآیند تصادفی زیر ساختی است. وجه تمایز بین (فرآیند تصادفی) و یک (مصداق) از آن، همانند تمایز بین جامعه و نمونه در داده های مقطعی است. درست همانطوری که اطلاعات مربوط به نمونه را برای استنباطی در مورد جامعه آماری مورد استفاده قرار می دهیم، در تحلیل سریهای زمانی از مصداق برای استنباطی در مورد فرآیند تصادفی زیر ساختی استفاده می کنیم. نوعی از فرآیندهای تصادفی که مورد توجه بسیار زیاد تحلیل گران سریهای زمانی قرار گرفته است فرآیندهای تصادفی ایستا می باشد.

برای تاکید بیشتر تعریف ایستایی، فرض کنید Yt یک سری زمانی تصادفی با ویژگیهای زیر است:

(1)                                                                        : میانگین

(2)                                                                   واریانس :

(3)                                    کوواریانس :

(4)                         ضریب همبستگی :

که در آن میانگین ، واریانس  کوواریانس  (کوواریانس بین دو مقدار Y که K دوره با یکدیگر فاصله دارند، یعنی کوواریانس بین Yt و Yt-k) و ضریب همبستگی  مقادیر ثابتی هستند که به زمان t بستگی ندارند.

اکنون تصور کنید مقاطع زمانی را عوض کنیم به این ترتیب که Y از Yt به Yt-k تغییر یابد. حال اگر میانگین، واریانس، کوواریانس و ضریب همبستگی Y تغییری نکرد، می توان گفت که متغیر سری زمانی ایستا است. بنابراین بطور خلاصه می توان چنین گفت که یک سری زمانی وقتی ساکن است که میانگین، واریانس، کوواریانس و در نتیجه ضریب همبستگی آن در طول زمان ثابت باقی بماند و مهم نباشد که در چه مقطعی از زمان این شاخص ها را محاسبه می کنیم. این شرایط تضمین می کند که رفتار یک سری زمانی، در هر مقطع متفاوتی از زمان، همانند می باشد[2].
آزمون ساکن بودن از طریق نمودار همبستگی و ریشه واحد[3]

یک آزمون ساده برای ساکن بودن براساس تابع خود همبستگی (ACF) می باشد. (ACF) در وقفه k با  نشان داده می شود و بصورت زیر تعریف می گردد.

 

از آنجاییکه کوواریانس و واریانس، هر دو با واحدهای یکسانی اندازه گیری می‌شوند،  یک عدد بدون واحد یا خالص است.  به مانند دیگر ضرایب همبستگی، بین (1-) و (1+) قرار دارد. اگر  را در مقابل K (وقفه ها) رسم نماییم، نمودار بدست آمده، نمودار همبستگی جامعه نامیده می شود. از آنجایی که عملاً تنها یک تحقق واقعی (یعنی یک نمونه) از یک فرآیند تصادفی را داریم، بنابراین تنها می‌توانیم تابع خود همبستگی نمونه،  را بدست آوریم. برای محاسبه این تابع می‌بایست ابتدا کوواریانس نمونه در وقفه K و سپس واریانس نمونه را محاسبه نماییم.

 

که همانند نسبت کوواریانس نمونه به واریانس نمونه است. نمودار  در مقابل K نمودار همبستگی نمونه نامیده می شود. در عمل وقتی  مربوط به جامعه را ندایم و تنها  را براساس مصداق خاصی از فرآیند تصادفی در اختیار داریم باید به آزمون فرضیه متوسل شویم تا بفهمیم که  صفر است یا خیر. بارتلت (1949)[4] نشان داده است که اگر یک سری زمانی کاملاً تصادفی یعنی نوفه سفید باشد، ضرایب خود همبستگی نمونه تقریباً دارای توزیع نرمال با میانگین صفر و واریانس  می باشد که در آن n حجم نمونه است. براین اساس می توان یک فاصله اطمینان، در سطح 95 درصد ساخت. بدین ترتیب اگر  تخمینی در این فاصله قرار گیرد، فرضیه(=0) را نمی توان رد کرد. اما اگر  تخمینی خارج از این فاصله اعتماد قرار گیرد می توان صفر بودن  را رد کرد.

آزمون دیگری نیز بصورت گسترده برای بررسی ایستایی سریهای زمانی بکار می‌رود که به آزمون ریشه واحد معروف است. برای فهم این آزمون مدل زیر را در نظر بگیرید[5]:

Yt = Yt-1+Ut

Ut جمله خطای تصادفی است که فرض می شود بوسیله یک فرآیند تصادفی مستقل (White Noise) بوجود آمده است. (یعنی دارای میانگین صفر، واریانس ثابت  و غیر همبسته می باشد).

خواننده می تواند تشخیص دهد که معادله فوق، یک معادلخ خود رگرسیون مرتبه اول یا AR(1) می باشد. در این معادله مقدار Y در زمان t بر روی مقدار آن در زمان (t-1) رگرس شده است. حال اگر ضریب Yt-1 برابر یک شود مواجه با مساله ریشه واحد می شویم. یعنی این امر بیانگر وضعیت غیر ایستایی سری زمانی Yt می باشد. بنابراین اگر رگرسیون زیر را اجرا کنیم:
مروری بر الگوهای اقتصاد سنجی پولی

به طور کلی الگوهای اقتصاد سنجی در مورد نقش پول در اقتصاد، براساس دو دیدگاه کنیزینها و پولیون تنظیم شده است، که پایه ریزی هر یک با توجه به زیربنای تئوریک آنان انجام شده و در نتیجه هر کدام دارای ویژگیهای خاص خود می باشند. برای مثال اساس الگوهای پولی بر تعیین نرخ رشد پول هدفمند استوار است. در واقع، اقتصاد دانان پولی، با توجه به تاخیرهای زمانی که در اثرگذاری سیاستهای پولی و نیز نا اطمینانی در میزان و نحوه اثر گذاری وجود دارد، معتقدند که حجم پول می بایست براساس قاعده و به طور هدفمند تغییر کند.

در مقابل، در الگوهای کنیزینها بیشترین تاکید بر نرخ بهره صورت می گیرد و این متغیر را عامل ربط دهنده بین تمامی بازارها تلقی می کنند. این گروه از اقتصاددانان، ضمن آنکه وضعیت اقتصاد را در کوتاه مدت مورد بررسی قرار می دهند، عقیده دارند که تغییر در حجم پول می باید براساس عمق و شدت اختلالهای به وجود آمده در اقتصاد، اتخاذ شود.

در اینجا بمنظور آشنایی بیشتر، دو نمونه از این الگوها که براساس دیدگاه های دو مکتب یاد شده تنظیم گشته اند، ارائه می شود. در این راستا الگوی FRB-MIT به عنوان الگویی که منعکس کننده دیدگاه کینزی است، و سپس الگوی St.Louis که براساس دیدگاه پولیون استوار شده است، معرفی خواهد شد.
الگوهای کینزی
الف- نگرشی کوتاه بر مبنای نظری در الگوهای کینزی

یکی از خصوصیات الگوهای نئوکینزی، در مورد مکانیزم اثر گذاری سیاستهای پولی آن است که در این الگوها، ارتباط غیر مستقیم بین یپول و تقاضای کلی وجود دارد. به طوری که، تیغیرات در حجم پول با ایجاد تغییرات در سطح نرخ بهره، منجر به نوسان و واکنش در تقاضای کل می گردد.

مقاله ترجمه شده روش تخمین ضریب لرزه ای برای سدهای خاکی و دیواره های خاکی بلند مبنی بر عملکرد آنها

مقاله ترجمه شده روش تخمین ضریب لرزه ای برای سدهای خاکی و دیواره های خاکی بلند مبنی بر عملکرد آنها قابل ویرایش با فرمت doc به همراه اصل مقاله انگلیسی مقاله ترجمه شده روش تخمین ضریب لرزه ای برای سدهای خاکی و دیواره های خاکی بلند مبنی بر عملکرد آنها قابل ویرایش با فرمت doc به همراه اصل مقاله انگلیسی

دسته بندی	عمران
فرمت فایل	doc
حجم فایل	2864 کیلو بایت
تعداد صفحات فایل	74

مقاله ترجمه شده روش تخمین ضریب لرزه ای برای سدهای خاکی و دیواره های خاکی بلند مبنی بر عملکرد آنها  قابل ویرایش با فرمت doc به همراه اصل مقاله انگلیسی

چکیده :

     به دنبال بررسی مطالب مربوطه ، این مقاله روش جدیدی را برای تخمین ضریب لرزه ای در سدهای خاکی و دیواره های خاکی بلند مبنی بر عملکردشان ارائه می دهد. این روش بر اساس یک رگراسیون یا روش برگشتی استاتیکی از داده های عددی برای 1084 توده ی لغزشی است که از 110  انالیز غیر خطی واکنش به لرزه در بخش های دو بعدی با دامنه ی ارتفاع 20 الی 120 متری ناشی می شود. در ابتدا ، این روش بالاترین مقدار ضریب لرزه ای یعنی Khmax را به عنوان تابع های زیر تخمین می زند : بالاترین شتاب زمینی در میدان آزاد ، بازه ی زمانی و دوره ی غالب تحرکات لرزه ای ، بازه ی زمانی بنیادی و غیر خطی لرزش های سد ، و  استحکام پی خاکی یا لایه های سد ، و به همین شکل ، ویژگی های هندسی و موقعیت توده های لرزشی نیز تخمین زده می شود. سپس ، اقدام به تخمین مقدار موثر ضریب لرزه ای KhE به عنوان صدک یا مقدار درصدی Khmax می نماید تا به همراه موارد مورد نیاز برای فاکتور استاتیک کاذب از امنیت برابر یا بیشتر از 1.5 استفاده شود. تخمین مقدار KhE به جابجایی های انحرافی شیب دار به سمت پایین و توجهات محافظه کارانه به انالیزهای بلوک های لغزشی بستگی دارد .

1 . مقدمه

     بدیهی است که ارزیابی استحکام لرزه ای سازه های زمینی ممکن است با این روش ها صورت گیرد : الف ) انالیزهای سنتی استاتیک کاذب . ب ) روش هایی که بر اساس جابجایی تعداد زیادی از متغییرها صورت می گیرد ( روش نیومارک یا بلوک لغزشی ) . پ ) انالیزهای عددی تغییر شکل و فشار دینامیکی . اگرچه انالیزه های قوی مانند روش پ  امروزه بسیار رایج هستند ، اما روش های الف و ب همچنان به عنوان یک اصل در مراحل اولیه ی طرح در فعالیت های مهندسی برای طرح های لرزه ای سد های خاکی و دیواره های بلند خاکی در سراسر جهان استفاده می شوند .

     انالیز استاتیک کاذب فوایدی دارد که تجربیات زیادی در آن وجود دارد و دارای هزینه ی کم و استفاده از آن اسان است ، چون در این روش ، بیشتر به تخمین فاکتور امنیت FSd نیاز است و نه شکست لرزه ای دامنه های شیب دار سازه . مشکل گفته شده در شکل 1 نشان داده شده است که مشکلات چشمگیری از پارامترهای مانند بیشترین شتاب لرزه ای در پوسته PGA ، در بیرون زدگی در سطح صخره ها یعنی  PGA صخره ،  و در میدان آزاد پی خاکی PGA را نشان می دهد. مقیاس حیاتی و اصلی کل انالیز ، مقدار نیروی لختی افقی Fh است که در مرکز جاذبه ی توده ی لغزشی به کار رفته و با جرم توده ی لغزشی W که با ضریب لرزه ای Kh چند برابر شده ، مساوی می باشد . به طور کلی ، مقدار Fs باید در دوره ی طرح زمین لرزه منعکس کننده ی لرزش های توده ی لرزشی باشد و بنابراین ، بخش های معقول آن نیز حیاتی است.

     با توجه به اینکه توده ی لغزشی به طور کل محکم نیست ، موقعیت های مختلف در این توده در فاز و با همان شدت نمی لرزند . بنابراین ، مقدار Kh باید با برایند شتاب افقی پیشینه ی زمانی در توده ی لغزشی برابر باشد که به نوبه ی خود با برایند نیرو در طول باند برشی در بدنه ی سد مرتبط شده است.  انتظار می رود که این زمان شتاب ، همانند شکل هندسی توده ی لغزشی در نقش ویژگی های سد و برانگیختگی باشد ، و همچنین ، تحت تاثیر لغزش به کار رفته در باند برشی که مشخص کننده ی توده ی لغزشی در بدنه ی سد است باشد.

     با این همه ، دو روش برای تخمین برایند شتاب و جابجایی توده های لغزشی وجود دارد ، مانند ، روش مجزا شده که در آن وامنش دینامیکی سد جدا از لغزش هر توده ای در آن محاسبه می شود . و روش جفتی که در آن واکنش دینامیکی و توده ی لغزشی به طور همزمان برای جابجایی شتاب در نظر گرفته می شوند .