293017242

3. Podstawy selekcji 20

Rozkład normalny

±3a=99%

Rysunek 14. Rozkład normalny. Prawdopodobieństwo, że obserwacja znajdzie się w obszarze ± jedno odchylenie standardowe (a) wynosi 68%.

Przykład 21. W odniesieniu do przykładowych cech podanych wcześniej - masy myszy i pobrania paszy -przeanalizujmy, jakie decyzje selekcyjne mogą zostać podjęte dla każdej z cech i spróbujmy je do siebie odnieść.

Selekcja na wagę.

Najlepsze	Frakcja	Średnia	Przewaga w jednostkach odchylenia
			standardowego
2	0,125	29,50	+1,36
4	0,250	29,25	+1,31
8	0,500	27,75	+0,87
12	0,750	26,17	+0,40
i pobranie paszy.
Najlepsze	Frakcja	Średnia	Przewaga w jednostkach odchylenia
			standardowego
2	0,125	83,50	+1,54
4	0,250	80,75	+1,31
8	0,500	74,88	+0,83
12	0,750	69,75	?

Intensywność selekcji to średnia przewaga selekcjonowanych zwierząt względem całej populacji _wyrażona w jednostkach odchylenia standardowego._

Dla większych populacji intensywność selekcji można łatwo obliczyć, jeśli znamy wielkość frakcji selekcjonowanych zwierząt. Obliczenia opierają się o własności rozkładu normalnego. W praktyce można też korzystać z odpowiednich tablic:

Przeliczanie frakcji na intensywność selekcji

Frakcja	0,001	0,002	0,003	0,004	0,005	0,006	0,007	0,008	0,009
1	3,364	3,167	3,047	2,959	2,889	2,831	2,781	2,737	2,698
Frakcja	0,01	0,02	0,03	0,04	0,05	0,06	0,07	0,08	0,09
/	2,663	2,419	2,266	2,153	2,061	1,984	1,917	1.858	1,804
Frakcja	0,1	0,2	0,3	0,4	0,5	0,6	0,7	0,8	0,9
/	1,755	1,400	1,159	0,966	0,798	0,644	0,497	0,350	0,195