Historia rozwoju statystycznych metod planowania i analizy doświadczeń rolniczych na świecie oraz w Polsce
Wiesław Mądry
wieslaw_madry@sggw.plKatedra Biometrii, Wydział Rolnictwa i Biologii, Szkoła Główna Gospodarstwa Wiejskiego w Warszawie (Poland)
https://orcid.org/0000-0003-3607-3124
Dariusz Gozdowski
Katedra Biometrii, Wydział Rolnictwa i Biologii, Szkoła Główna Gospodarstwa Wiejskiego w Warszawie (Poland)
https://orcid.org/0000-0002-7365-7607
Abstrakt
W pracy przedstawiono główne kierunki badań, ich chronologię oraz osiągnięcia w zakresie metod statystyki matematycznej w zastosowaniu do biometrii i doświadczalnictwa rolniczego, dokonywane od XVII wieku do czasów współczesnych. Uwzględniono dorobek uczonych na świecie oraz w Polsce. Podkreślono historyczne i współczesne znaczenie tych osiągnięć matematycznych i metodycznych dla rozwoju i postępu nauk empirycznych w ogóle, a zwłaszcza nauk rolniczych i biologicznych. Przedstawiono znaczenie zastosowania metod statystycznych w uznaniu empirycznych badań rolniczych, jako nauki rolnicze. Świadectwa i rozważania oraz autorskie osądy odkryć i wynalazków statystycznych na przestrzeni wieków i lat są udokumentowane i zilustrowane oryginalnymi publikacjami, a także realnymi dokonaniami pionierów statystyki, biometrii i doświadczalnictwa rolniczego oraz współczesnych uczonych w tych dziedzinach i specjalnościach.
Słowa kluczowe:
metody statystyczne, metody wielowymiarowe, modele statystyczne, estymacja parametrów statystycznych, hipotezy, testowanie hipotez, układy doświadczalne, wnioskowanie statystyczne, statystycy, biometrycyBibliografia
Barbacki S., Fisher R. 1936. A test of the supposed precision of systematic arrangements. Annals of Eugenics 7: 189 — 193.
Google Scholar
Caliński T. 2012. Rozwój i osiągnięcia w biometrii polskiej. Przegląd statystyczny, Numer specjalny I: 47 — 52.
Google Scholar
Caliński T., Camussi A., Ottaviano E., Kaczmarek Z. 1985. Genetic distances based on quantitative traits. Genetics, 111:945 — 962.
Google Scholar
Caliński T., Czajka S., Kaczmarek Z., Krajewski P., Pilarczyk W. 2005. Analyzing multi-environment variety trials using randomization-derived mixed models. Biometrics, 61:448 — 455.
Google Scholar
Caliński T., Harabasz J. 1974. A dendrite method for cluster analysis. Communications in Statistics 3: 1 — 27.
Google Scholar
Cochran W. G. 1939. Long-term agricultural experiments. J. Roy. Stat. Soc. (Suppl.) 6: 104–148.
Google Scholar
Crossa J., Franco J. 2004. Statistical methods for classifying genotypes. Euphytica 137: 19 — 37.
Google Scholar
da Silva C. P., de Oliveira L. A., Nuvunga J. J., Pamplona A. K. A., Balestre M. 2019. Heterogeneity of variances in the Bayesian AMMI model for multienvironment trial studies. Crop Sci. 59: 2455 — 2472.
Google Scholar
Elandt R. 1964. Statystyka matematyczna w zastosowaniu do doświadczalnictwa rolniczego. PWN, Warszawa
Google Scholar
Fisher R. A. 1925. Applications of "Student's" distribution. Metron 5: 90–104.
Google Scholar
Fisher R. A. 1918. The correlation between relatives on the supposition of Mendelian inheritance. Trans. Roy. Soc. Edinburgh 52: 399 — 433.
Google Scholar
Fisher R. A. 1921. Studies in crop variation. I. An examination of the yield of dressed grain from Broadbalk. The J. Agri. Sci. 11: 107 — 135.
Google Scholar
Fisher R. A. 1922. On the mathematical foundations of theoretical statistics, Philos. Trans. Roy. Soc., Lon. Ser. A, 222: 309 — 368.
Google Scholar
Fisher R. A. 1925. Statistical methods for research workers, 1st ed. Oliver and Boyd, Edinburgh.
Google Scholar
Fisher R. A. 1935 a. The logic of inductive inference (with discussion). J. Roy. Stat. Soc. 98: 39 — 82.
Google Scholar
Fisher R. A. 1935 b. The design of experiments, 1st ed. Oliver and Boyd, Edinburgh.
Google Scholar
Fisher R. A. 1936. The use of multiple measurements in taxonomic problems. Annals of Eugenics 7: 179 — 188.
Google Scholar
Fisher R. A., Mackenzie W. A. 1923. Studies in crop variation. II. The manurial response of different potato varieties. J. Agric. Sci. 13: 311 — 320.
Google Scholar
Fisher R. A., Yates F. 1936. Statistical Tables for Biological, Agricultural and Medical Research. Oliver and Boyd, Edinburgh.
Google Scholar
Gauch H.G., Jr., Piepho H.P., Annicchiarico P. 2008. Statistical analysis of yield trials by AMMI and GGE: Further considerations. Crop Sci. 48:866–889
Google Scholar
Greenland S., Senn S. J., Rothman K. J., Carlin J. B., Poole C., Goodman S. N., Altma D. G. 2016. Statistical tests, P values, confidence intervals, and power: a guide to misinterpretations. Eur. J. Epidemiol. 31:337 — 350.
Google Scholar
Hall A. D. 1909. The experimental error in field trials. J. Board Agr. 16: 365 — 370.
Google Scholar
Hotelling H. 1931. The generalization of Student's ratio. Ann. Math. Stat. 2: 360 — 378.
Google Scholar
Hotelling H. 1933. Analysis of a complex of statistical variables into principal components. J. Educ. Psychol., 24: 417 — 441.
Google Scholar
Hurlbert S. H., Lombardi C. M. 2009. Final collapse of the Neyman-Pearson decision theoretic framework and rise of the neoFisherian. Ann. Zool. Fennici 46: 311 — 349.
Google Scholar
Johnson N. L., Kotz S. 1997. Leading personalities in statistical sciences. John Wiley & Sons, New York.
Google Scholar
Lehman E. L. 2011. Fisher, Neyman and the creation of classical statistics. Springer, New York.
Google Scholar
Kozak M. 2004 a. Alokacja próby między warstwy w przypadku cechy wielowymiarowej. Wiadomości statystyczne Nr 7: 13 — 21.
Google Scholar
Kozak M. 2004b. Efektywność schematów losowania w badaniach gospodarstw rolnych. Wiadomości statystyczne Nr 9:20 — 26
Google Scholar
Mahalanobis P. 1930. On tests and measures of group divergence I. Theoretical formulae. J. and Proc. Asiat. Soc. of Bengal, 26: 541 — 588.
Google Scholar
Mahalanobis P. 1936. On the generalized distance in statistics. Proc. Nat. Inst. Sci. 2:49 — 55.
Google Scholar
Miller R.G. 1981. Simultaneous statistical inference. Springer-Verlag, New York.
Google Scholar
Newman D. 1939. The distribution of range in samples from a normal population, expressed in terms of an independent estimate of standard deviation. Biometrika 31: 20 — 30.
Google Scholar
Neyman J. 1934. On the two different aspects of the representative method: The method of stratified sampling and the method of purposive selecion. J. Roy. Stat. Soc., 97:558 — 625
Google Scholar
Neyman J. 1937. Outline of a theory of statistical estimation based on the classical theory of probability. Philos. Trans. Roy. Soc. London, Series A. 236: 333 — 380.
Google Scholar
Neyman J. 1979. Narodziny statystyki matematycznej. Wiadomości Matematyczne, 22: 91 — 106.
Google Scholar
Neyman J., Pearson E. S. 1928. On the use and interpretation of certain test criteria for purposes of statistical inference. Biometrika 20A, Pt. I: 175 — 240; Pt. II: 263–294.
Google Scholar
Neyman J., Pearson E. S. 1933. On the problem of the most efficient tests of statistical hypotheses. Phil. Trans. Roy. Soc. London. Series A, 231: 289 — 337.
Google Scholar
Oktaba W. 2002. Historia teorii eksperymentu. Lubelskie Towarzystwo Naukowe, Lublin.
Google Scholar
Ostasiewicz W. 2012. Rozwój myśli statystycznej w Polsce w XIX wieku. Przegląd statystyczny, Numer specjalny I: 34 — 46.
Google Scholar
Pearson K. 1901. On lines and planes of closest fit to systems of points in space. Philosophical Magazine, 2:559–572).
Google Scholar
Scheffe H. 1959. The analysis of variance. John Wiley & Sons, Inc., N. Y.
Google Scholar
Smith A. B., Cullis B. R., Thompson R. 2005. The analysis of crop cultivar breeding and evaluation trials: An overview of current mixed model approaches. J. Agric. Sci. 143: 449 — 462
Google Scholar
Speed T. P. 1992. Introduction to Fisher (1926) — The arrangement of field experiments. W: Breakthroughs in statistics, Vol. II. (Ed by Kotz S., Johnson N. L.), Springer-Verlag, New York: 71 — 82.
Google Scholar
Spława-Neyman J. 1923. Próba uzasadnienia zastosowań rachunku prawdopodobieństwa do doświadczeń polowych. Roczn. Nauk Roln. i Leśnych, 10: 1 — 51.
Google Scholar
Statystycy Polscy. 2012. (Redakcja Adamczewski W. i in.) GUS i Polskie Towarzystwo Statystyczne, Warszawa
Google Scholar
Student [W.S. Gosset]. 1908. The probable error of a mean. Biometrika 6: 1 — 25.
Google Scholar
Studnicki M., Paderewski J., Piepho H.P., Wójcik-Gront E. 2017. Prediction accuracy and consistency in cultivar ranking for factor-analytic linear mixed models for winter wheat multienvironmental trials Crop Sci. 57: 2506 — 2516.
Google Scholar
Van Eeuwijk F. A., Bustos-Korts D. V., Malosetti M. 2016. What should students in plant breeding know about the statistical aspects of genotype × environment interactions? Crop Sci. 56: 2119 — 2140.
Google Scholar
Yates F. 1935. Complex experiments. J. Roy. Stat. Soc. (Suppl.) 2: 181 — 247.
Google Scholar
Romer E. 1989. Pamiętnik paryski (1918–1919). Wyd. Zakład Narodowy Imienia Ossolińskich, Wrocław.
Google Scholar
Załęski E. 1927. Metodyka doświadczeń rolniczych. Wydawnictwo Rozpraw Biologicznych, Lwów.
Google Scholar
Autorzy
Wiesław Mądrywieslaw_madry@sggw.pl
Katedra Biometrii, Wydział Rolnictwa i Biologii, Szkoła Główna Gospodarstwa Wiejskiego w Warszawie Poland
https://orcid.org/0000-0003-3607-3124
Autorzy
Dariusz GozdowskiKatedra Biometrii, Wydział Rolnictwa i Biologii, Szkoła Główna Gospodarstwa Wiejskiego w Warszawie Poland
https://orcid.org/0000-0002-7365-7607
Statystyki
Abstract views: 551PDF downloads: 401 PDF downloads: 40
Licencja
Utwór dostępny jest na licencji Creative Commons Uznanie autorstwa – Na tych samych warunkach 4.0 Miedzynarodowe.
Z chwilą przekazania artykułu, Autorzy udzielają Wydawcy niewyłącznej i nieodpłatnej licencji na korzystanie z artykułu przez czas nieokreślony na terytorium całego świata na następujących polach eksploatacji:
- Wytwarzanie i zwielokrotnianie określoną techniką egzemplarzy artykułu, w tym techniką drukarską oraz techniką cyfrową.
- Wprowadzanie do obrotu, użyczenie lub najem oryginału albo egzemplarzy artykułu.
- Publiczne wykonanie, wystawienie, wyświetlenie, odtworzenie oraz nadawanie i reemitowanie, a także publiczne udostępnianie artykułu w taki sposób, aby każdy mógł mieć do niego dostęp w miejscu i w czasie przez siebie wybranym.
- Włączenie artykułu w skład utworu zbiorowego.
- Wprowadzanie artykułu w postaci elektronicznej na platformy elektroniczne lub inne wprowadzanie artykułu w postaci elektronicznej do Internetu, lub innej sieci.
- Rozpowszechnianie artykułu w postaci elektronicznej w internecie lub innej sieci, w pracy zbiorowej jak również samodzielnie.
- Udostępnianie artykułu w wersji elektronicznej w taki sposób, by każdy mógł mieć do niego dostęp w miejscu i czasie przez siebie wybranym, w szczególności za pośrednictwem Internetu.
Autorzy poprzez przesłanie wniosku o publikację:
- Wyrażają zgodę na publikację artykułu w czasopiśmie,
- Wyrażają zgodę na nadanie publikacji DOI (Digital Object Identifier),
- Zobowiązują się do przestrzegania kodeksu etycznego wydawnictwa zgodnego z wytycznymi Komitetu do spraw Etyki Publikacyjnej COPE (ang. Committee on Publication Ethics), (http://ihar.edu.pl/biblioteka_i_wydawnictwa.php),
- Wyrażają zgodę na udostępniane artykułu w formie elektronicznej na mocy licencji CC BY-SA 4.0, w otwartym dostępie (open access),
- Wyrażają zgodę na wysyłanie metadanych artykułu do komercyjnych i niekomercyjnych baz danych indeksujących czasopisma.
Inne teksty tego samego autora
- Joanna Ukalska, Krzysztof Ukalski, Tadeusz Śmiałowski, Wiesław Mądry, Badanie zmienności i współzależności cech użytkowych w kolekcji roboczej pszenicy ozimej (Triticum aestivum L.) za pomocą metod wielowymiarowych. Część II. Analiza składowych głównych na podstawie macierzy korelacji fenotypowych i genotypowych , Biuletyn Instytutu Hodowli i Aklimatyzacji Roślin: Nr 249 (2008): Wydanie regularne
- Dariusz Gozdowski, Wiesław Mądry, Zdzisław Wyszyński, Analiza korelacji i współczynników ścieżek w ocenie współzależności plonu ziarna i jego składowych u dwóch odmian jęczmienia jarego , Biuletyn Instytutu Hodowli i Aklimatyzacji Roślin: Nr 248 (2008): Wydanie regularne
- Krzysztof Ukalski, Joanna Ukalska, Tadeusz Śmiałowski, Wiesław Mądry, Badanie zmienności i współzależności cech użytkowych w kolekcji roboczej pszenicy ozimej (Triticum aestivum L.) za pomocą metod wielowymiarowych. Część I. Korelacje fenotypowe i genotypowe , Biuletyn Instytutu Hodowli i Aklimatyzacji Roślin: Nr 249 (2008): Wydanie regularne
- Marcin Studnicki, Wiesław Mądry, Tadeusz Śmiałowski, Wielocechowa analiza różnorodności fenotypowej w kolekcji roboczej pszenicy jarej , Biuletyn Instytutu Hodowli i Aklimatyzacji Roślin: Nr 252 (2009): Wydanie regularne
- Adriana Derejko, Wiesław Mądry, Dariusz Gozdowski, Jan Rozbicki, Jan Golba, Mariusz Piechociński, Marcin Studnicki, Wpływ odmian, miejscowości i intensywności uprawy oraz ich interakcji na plon pszenicy ozimej w doświadczeniach PDO , Biuletyn Instytutu Hodowli i Aklimatyzacji Roślin: Nr 259 (2011): Wydanie regularne
- Helena Kubicka, Dariusz Gozdowski, Jerzy Puchalski, Wiesław Łuczak, Wielocechowa ocena zróżnicowania form lokalnych żyta o różnym pochodzeniu geograficznym pod względem cech morfologicznych i użytkowych , Biuletyn Instytutu Hodowli i Aklimatyzacji Roślin: Nr 264 (2012): Wydanie regularne
- Dariusz Gozdowski, Daniel Sas, Stanisław Samborski, Andrzej Kapeliński, Ocena zmienności przestrzennej zasobności gleby i plonowania pszenicy ozimej z wykorzystaniem pakietu R , Biuletyn Instytutu Hodowli i Aklimatyzacji Roślin: Nr 259 (2011): Wydanie regularne
- Anna Rajfura, Wiesław Mądry, Tadeusz Drzazga, Marzena Iwańska, Wydzielanie grup miejscowości na podstawie serii doświadczeń wielokrotnych ze zmiennym składem odmian w latach przy użyciu pakietu SEQRET. Część II. Przykład dla plonu ziarna z doświadczeń przedrejestrowych z pszenicą ozimą , Biuletyn Instytutu Hodowli i Aklimatyzacji Roślin: Nr 250 (2008): Wydanie regularne
- Dariusz Gozdowski, Wiesław Mądry, Charakterystyka i empiryczne porównanie prostej oraz złożonej analizy ścieżek w ocenie determinacji plonu roślin przez ich cechy plonotwórcze. Część I. Prezentacja stosowanych metod , Biuletyn Instytutu Hodowli i Aklimatyzacji Roślin: Nr 249 (2008): Wydanie regularne
- Stanisław Pluta, Wiesław Mądry, Edward Żurawicz, Marcin Kozak, Analiza statystyczna zależności plonu owoców u porzeczki czarnej (Ribes nigrum L.) od dwóch składowych multiplikatywnych , Biuletyn Instytutu Hodowli i Aklimatyzacji Roślin: Nr 249 (2008): Wydanie regularne