KOLORIMETRICKÁ ANALÝZA BAREVNÝCH ZNAKŮ SKOŘÁPKY BAŽANTÍHO VEJCE V ZÁVISLOSTI NA PRŮBĚHU SNÁŠKY. 1. Úvod

Rozměr: px
Začít zobrazení ze stránky:

Download "KOLORIMETRICKÁ ANALÝZA BAREVNÝCH ZNAKŮ SKOŘÁPKY BAŽANTÍHO VEJCE V ZÁVISLOSTI NA PRŮBĚHU SNÁŠKY. 1. Úvod"

Transkript

1 Folia venatoria, 36 37, 2007 KOLORIMETRICKÁ ANALÝZA BAREVNÝCH ZNAKŮ SKOŘÁPKY BAŽANTÍHO VEJCE V ZÁVISLOSTI NA PRŮBĚHU SNÁŠKY Colorimetric analysis of the colour characters of the pheasant eggshell in dependence on the laying period Jana BEZDĚKOVÁ 1. Úvod Základem nových bažantích populací jsou vejce, která jsou neustále v popředí myslivecké pozornosti. Vejce bažanta obecného jsou tvarově i barvou velmi variabilní, nejčastější odstíny jsou olivově zelenošedý až olivově hnědý. Jinak se ovšem vyskytuje celá řada dalších barevných odstínů. I vejce ze snůšky jedné slepice se někdy liší tónem a intenzitou zbarvení do té míry, že podle barvy nelze usuzovat na jednotnost snůšky. Běžně bývají sledovány parametry jako tvar, hmotnost apod. Barevné působení skořápky je charakterizováno optickými vlastnostmi materiálu, ze kterého je skořápka složena, tedy schopností pohlcovat, respektive odrážet určité vlnové délky světla, které na skořápku dopadají. Pro popis barvy se používá barevné názvosloví jako olivová, světle modrá apod., které zahrnuje někdy i zmatečné termíny. Jistý stupeň přiblížení k objektivnosti popisu dávají standardizované barevné stupnice s dohodnutým názvoslovím a přidělenými evidenčními čísly. Tato názvoslovná forma identifikace barev je však komplikována skutečností, že člověk je schopen rozlišit mnohem více než milion různých barevných odstínů. Navíc barevné vnímání je vysoce individuální (mnozí vnímají stejnou barvu odlišně) a dále je ovlivněno subjektivními faktory jako jsou psychický a fyzický stav pozorovatele, jeho stáří, apod. Významně je barevný subjektivní vjem ovlivněn i vnějšími okolnostmi, jako je zdroj světla, teplota skořápky apod. Z tohoto hlediska je tedy pojem barva velmi diskutabilní. Proto se jeví kolorimetrie jako objektivní metoda určení barvy odstínů, která odstraňuje subjektivnost při určování barvy skořápky slovním popisem na základě zrakových vjemů. Kolorimetrie je tudíž základem pro tuto práci, která je příspěvkem k poznání některých činitelů ovlivňujících barevné znaky skořápky bažantího vejce v souvislosti s délkou snáškového období. 2. Literární přehled 2.1. Barva skořápky a její charakteristika Barva skořápky je kvantitativní, polyfaktoriální vlastnost, která je významně ovlivněna faktory vnějšího i vnitřního charakteru (ROUS et al Jedním z vnitřních faktorů ovlivňujících zbarvení vajec je genotyp jedince, ale i zde může být proměnlivost odstínů a to nejen v rámci jednoho plemene, ale i v rámci jedince (KOPEC 1926, ROUS et al. 1971, CRAWFORD 1990). Barvu skořápky určují její chemické složky. Jedná se o pigmenty skořápky polykrystalické komplexy, které se ukládají v kutikule a ve vnitřní vrstvě.patří mezi ně deriváty pyrolu (protopo- 119

2 rfyrin, ovoporfyrin, biliverdin) a jejich zinečnaté cheláty. Ovoporfyrin je červenohnědý a rozkládá se na světle, ovokyan je hnědozelený (VESELOVSKÝ 200. Zbarvení skořápky hnědých vajec u slepic je způsobena pigmenty ze skupiny porfyrinů (ovoporfyriny) (ROUS et al. 197, někdy též označovaných jako protoporfyriny IX (CRAWFORD 1990). Barvivo se převážnou měrou deponuje v posledních pěti hodinách pobytu vejce v děloze (LAZAR 1990). Barva skořápky bažantího vejce se pohybuje v rozmezí od světle po tmavě hnědou a její odstíny, existují také anomálie bílá, tyrkysová, světle tyrkysová. Barva skořápky je dána genetickou výbavou každé slepice a mezi faktory ovlivňující její barvu patří mimo jiné délka snáškového období, intenzita snášky, podávání medikamentů atd. Barva skořápky, jakožto optický kvalitativní znak vejce, jehož hodnotu lze změřit bez destrukce vajec, je předmětem zkoumání a podílí se na vytváření matematických modelů, podle kterých by se mohla stanovit nedestruktivní metodou vnitřní kvalita vajec (FANG et al. 1992) Fyziologie vzniku barvy skořápky Původ pigmentů způsobujících zbarvení skořápky je podle některých autorů v hemoglobinu červených krvinek, který se v krvi oxiduje na hematin. Hematin je přeměněn mezodermálními buňkami na žlučová barviva různých barev červená, žlutá, modrá, hnědá a černá. Tyto jsou přenášeny krví do dělohy a zde vylučovány žlázami děložní sliznice do děložní dutiny za současného formování skořápky.u různých druhů ptáků jsou vylučována rozdílná žlučová barviva, nejsou však ukládána ve stejné koncentraci ani ve stejném stadiu tvorby skořápky. Vylučování základního barviva pokračuje zpočátku pomalu, stále se však zvětšuje rychlost dokud není skořápka kompletní. Během posledních 5 hodin z 20 hodinového pobytu vejce v děloze je uloženo do skořápky 75 % pigmentu (WARREN and CONRAD 1942 in ROMANOFF a ROMANOFF 1949). V intervalu od dokončení tvorby skořápky do snesení vejce se na skořápku mnoha ptáků ukládá další vrstva pigmentu, která vytváří na povrchu nepravidelnou kresbu charakteristickou pro daný druh. Červené krvinky jsou vypuzovány mezi tkáně při intenzivním prokrvení děložní stěny. Hemoglobin z těchto erytrocytů je vychytáván putujícími mezodermálními buňkami (lymfocyty), které ho přeměňují na pigment.tyto buňky nesoucí pigment procházejí skrz děložní výstelku do dutiny dělohy, kde se rozpadají. Uvolněné pigmenty zůstávají rozptýleny v sekretu děložní dutiny. Pigmenty mohou přilnout k povrchu skořápky, když se s ní dostanou do kontaktu anebo mohou být navázány na látky tvořící kutikulu. Ačkoliv krček dodává nepatrné množství růžového pigmentu do podskořápečných membrán (KLOSE and ALMUQUIST 1973 in ROMANOFF a ROMANOFF 1949) je nepravděpodobné, že by tato část přispívala k relativně velkému množství ukládaného pigmentu do skořápky. Úplně pigmentovaná vejce byla snesená přes trubici na konci dělohy (ASMUNDSON 1931 in ROMANOFF a ROMANOFF 1949). Oblast za dělohou, pochva a kloaka jsou tedy vyloučeny jako oblasti tvorby pigmentu. Všechny důkazy ukazují na dělohu jako místo, kde je pigment vylučován Barva vaječné skořápky u ptáků z obecného a drůbežářského hlediska Jedním z vnitřních faktorů ovlivňujících zbarvení vajec je genotyp jedince, ale i zde může být proměnlivost odstínů hnědé barvy a to nejen v rámci jednoho plemene, ale i v rámci jedince (KO- PEC 1926, ROUS et al. 1971, CRAWFORD 1990). Odchylky barvy vaječné skořápky u slepic odhalili u mnohých linií FARNSWORTH a NORDSKOG (1955). Na zbarvení vajec má z genetického hlediska vliv matky a otce (HUNTON 1962, GOWE et al. (1964). HU-YIHAO et al. (2002) ve svých pokusech testoval zbarvení vajec u nosných hybridů kachen (Brown Tsaiya). Měření bylo prováděné u různých linií populace, které snášely vejce od bílé barvy až po zelenou barvu. Uvádí,že efekty linií 120

3 a vliv matky a otce byl významný a jako více významný popisuje vliv matky. Udává, že dědičnost barvy skořápky byla vyšší než ostatní kvalitativní ukazatele. Nebyla zde prokázána závislost mezi barvou skořápky a pořadím sneseného vejce. Významný vliv matky na zbarvení uvádí i LIU et al. (200, který pomocí kolorimetrie prováděl selekce modře zbarvených vajec u nosných hybridů kachen. Stejně jako u ostatních charakteristik skořápky, má na barvu skořápky vliv věk nosnic. Toto tvrzení dokazují i výsledky pokusu SZCZERBINSKÉ (1997) prováděného v New Hampsihire se slepicemi ve věku týdnů v pravidelném opakování sledování vajec po 6 týdnech.barva skořápky měřená reflektometricky byla v závislosti na věku slepic v rozsahu 48,8 55,4 refl. jednotek. CAMPO a RUANO (1992) sledovali procento rozbitých vajec určených do líhní a tento znak dávali do vztahu s barvou skořápky a líhnivostí vajec. Závislost mezi líhnivostí vajec a barvou skořápky byla malá, rovněž vztah mezi specifickou hmotností vajec a barvou skořápky nebyl významný. Procento rozbitých vajec bylo v kladné korelaci s barvou skořápky (0,4 a v záporné korelaci s líhnivostí vajec (-0,47). CAMPO a RUANO (1995) se také zabývali vztahy mezi barvou skořápky, líhnivostí vajec a úbytkem hmotnosti vajec během inkubace. Poukazují na to, že barva skořápky a index tvaru vejce se prokazatelně nelišil mezi vejci, která se následně vylíhla a nevylíhlými vejci. Naproti tomu korelace mezi ztrátou hmotnosti vajec a barvou skořápky byla pozitivní (0,28). Autoři došli tedy k závěru, že vejce s tmavší skořápkou ztrácejí méně hmotnosti během inkubace Barva vaječné skořápky u bažantů Líhnivostí vajec ve vztahu k barvě skořápky u bažantů do současné doby zabývalo jen málo autorů. KRYSTIANIAK et al. (2005 )uvádí, že u tmavě hnědých, hnědých, světle hnědých, olivových a modrých bažantích vajec jsou skořápky bažantích vajec modré barvy tenčí,mají vyšší výparnost a vykazují vyšší hustotu pórů než zbývající tři barvy. Navíc byly zjištěny abnormality ve struktuře modře pigmentovaných vajec, modrá vejce měla nižší procento oplozenosti, větší ztrátu na hmotnosti do 21 dne inkubace a špatnou líhnivost. Závěrem uvádí,že modře pigmentovaná bažantí vejce by měla být vyřazena při selekci vajec a neměla by být určena v žádném případě pro inkubaci. KRKC (2005) zkoumal vnější a vnitřní charakteristiky bažantích vajec jako hmotnost vajec,index tvaru,hmotnost skořápky, hmotnost podskořápečné membrány. U hnědých a olivově zelených vajec byly rozdílné vnější a vnitřní charakteristiky než u bílých a modrých vajec. Vlivem barvy a tloušťky skořápky na líhnivost u bažanta obojkového se zabýval HULET et al. (1985). Uvádí, že barva skořápky nemá vliv na míru oplozenosti, nicméně bažantí vejce s modrou nebo žlutohnědě zbarvenou skořápkou mají podstatně nižší líhnivost než olivové, a tmavě hnědě zbarvená vejce Stanovení barvy skořápky subjektivními a objektivními metodami Barvou skořápek jako jedním z kvalitativních ukazatelů vajec se zabývali někteří drůbežářští autoři (LAZAR 1990, ROUS et al. 197 a pro objektivní stanovení barvy využívali vizuální stupnici La Roche, běžně používanou v drůbežářské praxi i v současné době. Při subjektivních metodách zkušený pracovník porovnává zbarvení skořápky vajec s barevnou stupnicí, která bývá nejčastěji pětistupňová, nebo pro přesnější určení mohou být interpolovány mezi jednotlivé stupně ještě půl stupně. Bílé vejce je klasifikováno stupněm 1 a výrazně zbarvené vejce (tmavě hnědé, nebo v případě jiného zbarvení např. zelené či modré, intenzivní zbarvení da- 121

4 nou barvou) bodem 5 (HU-YIHAO et al. 2002), jedná se však vždy jen o hodnocení barvy na základě zrakových vjemů jako popisná informace pro celkovou charakteristiku vejce a nikdy se nejedná o sledování barevných změn skořápky v průběhu snáškového období. Barevná diference mezi dvěma předměty se provádí vizuálně a mezi její nevýhody patří subjektivní vlivy, problematika standardního osvětlení, včetně pozadí apod. Klíčovým problémem je vyjádření míry barevné tolerance, tedy stanovení hodnoty barevné odchylky. FORSTER et al. (1996) uvádí možnost použití subjektivní metody pro stanovení barvy vajec před vlastním měřením pomocí přístrojové techniky. Dále poukazuje, že stanovení barvy vajec pomocí subjektivní metody se do značné míry shoduje s výsledky stanovení barvy vajec fotometrickými přístroji. Dalším způsobem stanovení barvy skořápky je použití objektivních přístrojových metod. Tyto metody se realizují na základě fotometrického určení barvy skořápky. Využívá se především reflektometrického a chromometrického stanovení barvy skořápky. Tento postup stanovení zbarvení skořápky je používán v pokusech mnoha autorů u slepičích vajec (HUNTON 1962, CAMPO 1995, FOSTER et al. 1996, SZCZERBINSKA 1997, WALKER a HUGHES 1998, LIU et. al Kolorimetrickým stanovením barvy skořápky u bažantích vajec se doposud nezabýval žádný z autorů drůbežářské literatury Kolorimetrie Potřeba vyjádřit barvy čísly existovala již dávno. Možnost exaktně měřit barvy je nezbytnou nutností při analýze jakéhokoli barevného materiálu, u něhož je přesnost barev kritická. Kolorimetrie jako objektivní metoda určení barvy odstínů odstraňuje subjektivnost při určování barvy slovním popisem na základě zrakových vjemů. Barvou se rozumí určitý zrakový vjem, který závisí od spektrálního záření odrážených světelných paprsků. Skořápka, stejně jako jakýkoliv jiný předmět nebo těleso má schopnost některé světelné paprsky pohlcovat a některé odrážet, přičemž odražené mají jiné spektrální složení než dopadající. Praktické základy pro měření barev byly přijaty v roce 1931 na mezinárodní úrovni, byly přijaty normy charakterizující světelné zdroje, byly definovány normované druhy světla, byl definován a normován pojem kolorimetrický pozorovatel a popsán barevný systém CIE. Zkratka CIE je složena z počátečních písmen názvu mezinárodní organizace pro normování osvětlení Comission Internationale de I Éclairage. Trichromatická soustava CIE se používá pro charakteristiku barvy a je založená na skutečnosti, že míšením tří základních barev můžeme vyvolat vjem jakékoliv barvy, tzn., že jakoukoliv čistou spektrální barvu lze rozložit na základní barevné složky x, y, z kolorimetrické funkce. Tyto funkce mají různou spektrální citlivost, přičemž citlivostní maximum z (λ) se nachází v modré části spektra, maximum y (λ) v zelené části spektra a větší maximum x (λ) v červené části spektra (obr.. Základním pilířem kolorimetrie je definice tzv. standardního kolorimetrického pozorovatele. Standardní kolorimetrický pozorovatel CIE 1931 se skládá ze tří tzv. trichromatických funkcí, x * (λ), y * (λ), z * (λ), které jsou výše uvedeny. Tyto kolorimetrické funkce slouží ke stanovení speciální trojice čísel, tzv. XYZ tristimulu, který umožňuje navzájem porovnávat barvy různých barevných podnětů. Lidské oko rozeznává pouze tři barevná podráždění: červené, zelené a modré (red, green, blue RGB). Dojem barevnosti vzniká adicí těchto tří podráždění v mozku. Z toho je možno vyvodit, že každá barva se dá složit z červené, zelené a modré. Protože je naše vidění trojbarevné, mnoho podnětů se zcela odlišnou spektrální distribucí energie se nám jeví být zcela 122

5 Histogram složek RGB bažantího vejce V / počet pixelů digital number R G B Histogram složek RGB bažantího vejce V / počet pixelů digital number R G B Histogram složek RGB bažantího vejce V / počet pixelů digital number R G B Obr. 1 Histogram složek RGB a digitální fotografie skořápky vejce bažanta obecného (Phasianus colchicus, Linné 1758), slepice č. 5 v průběhu snáškového období Fig. 1 Histogram of the RGB components and digital photos of the eggshell of pheasant (Phasianus colchicus, Linne 1758), hen no. 5 during egg laying Normované složky libovolné barvy F (X, Y, Z) dostaneme sčítáním spektrálních citlivostí podle míry dané funkcí ϕ(λ), která představuje spektrum záření světelného podnětu, tedy 123

6 totožné barvy (metamerické podněty). Základní funkcí XYZ tristimulus je odstranit tyto nejednoznačnosti. X 780 * * * = kf λ x λ dλ Y = kf λ y λ dλ Z = kf λ z λ dλ Souřadnice X, Y, Z tvoří trojrozměrný prostor barev. Trichromatické souřadnice x, y, z jsou definované rovnicemi x = X X + Y + Z y = X Y + Y + Z z = X Z + Y + Z přičemž platí x + y + z = 1 Zavedení trichromatických souřadnic umožňuje rovinné zobrazení v kolorimetrickém trojúhelníku CIE Cíl práce Cílem pokusu bylo zjistit a vyhodnotit barevné změny skořápek vajec v závislosti na délce snáškového období u bažanta obecného v krotkém chovu. Další cíle experimentu byly: zjistit, zda existuje statisticky významný rozdíl v barvách skořápek vajec mezi jednotlivými zakomorovanými slepicemi v případě testování složek R, G, B, zjistit a vyhodnotit vliv stáří neboli pořadí sneseného vejce na jeho barvu, zjistit vliv tlaku, teploty a srážek na barvu vaječných skořápek. 3. Materiál a metodika Pro měření byly použity skořápky vajec odebíraných od nosnic bažanta obecného (Phasianus colchicus, Linné, 1758) ve věku měsíců. Sběr sledovaného materiálu proběhl v roce 2002 v bažantnici Albetovec, kterou provozuje Opavská lesní, a. s. Bažantnice se nachází v nadmořské výšce 300 m n. m. na okraji Slezské nížiny severovýchodně od Opavy. Označené a zvážené bažantí nosnice pocházely z vlastního chovu a byly komorovány v poměru pohlaví 1 : 1 pro přesnou identifikaci vajec ve venkovních voliérách o rozměrech (6 4 2 m), s přístřešky, pod něž bylo předkládáno granulované krmivo BŽ pro bažantí nosnice. Všechny nosnice byly krmeny technikou krmení ad libitum, čímž jsme vyloučili vliv krmiva na barvu skořápky. Celkem bylo zakomorováno 5 slepic od nichž byla jednou denně vždy ve stejnou dobu odebírána vejce, která byla dále skladována při teplotě 5 8 C v chladničce a vždy jednou měsíčně podrobena analýze obrazu složek RGB skořápky neboli kolorimetrickému stanovení barvy skořápky v biometrické laboratoři Ústavu pro hospodářskou úpravu lesa Lesnické a dřevařské fakulty MZLU v Brně. Úhyny bažantích nosnic v průběhu snášky nebyly žádné.také počasí v době snášky (březen červen ) nevybočilo z dlouhodobého normálu. Byly měřeny denní teploty, srážky a tlak vzduchu. Kolorimetrická analýza byla provedena na vzorku 351 vajec bažanta obecného pocházejících od 5 slepic, vejce byly sneseny v rozmezí od do

7 Jako východisko pro interpretaci charakteristiky barvy skořápky bažantích vajec byla použita soustava CIE (Mezinárodní komise pro osvětlení). Vzorky skořápek byly osvětleny osvětlovačem Kaiser RB 5000 DL, barva byla softwarově vyvážena na bílou (3 200 ºK). Odražená část světla reprezentující kombinací tří základních barev (složek RGB) byla podrobena měření v systému analýzy a zpracování obrazu LUCIA G (Laboratory Universal Computer Image Analysis). Byl zvolen systém RGB, tzn., že byla analyzována každá ze tří barev (R, G, B) zvlášť. Výše uvedeným způsobem osvětlené skořápky byly snímány 3 CCD televizní kamerou Hitachi HV-C20. Takto pořízené obrazy byly uloženy ve formě souborů (*.lim). Za použití speciálního makra (krátký podprogram systému LUCIA G) byly pro každý soubor získány příslušné hodnoty trichromatických souřadnic a byly číselně vyjádřeny histogramy. Takto získaná data byla pak uložena ve formě souboru *.xls (MS Excel). V tomto tabulkovém kalkulátoru byly pak rovněž generovány příslušné obrázky 2, 3, 4 (závislost digitálních a pixelových souřadnic) histogramy složek RGB bažantího vejce dle slepice a data snášky. 150 y = x x , R 2 =0.679, n=28, p< Hodnota spektra Pořadí snesení vejce (v rámci snůšky jedné slepice) 2) Obr. 2 Vliv pořadí snůšky na barvu vejce (složka R) Fig. 2 Effect of egg laying order on the egg colour (component R) value of spectrum, 2) order of egg laying (within egg laying of one hen) 140 y = x x , R 2 =0.7677, n=28,p< Hodnota spektra Pořadí snesení vejce (v rámci snůšky jedné slepice) 2) Obr. 3 Vliv pořadí snůšky na barvu vejce (složka G) Fig. 3 Effect of egg laying order on the egg colour (component G) value of spectrum, 2) order of egg laying (within egg laying of one hen) 125

8 110 y = x x , R 2 = , n=31, p< Hodnota spektra Pořadí snesení vejce (v rámci snůšky jedné slepice) 2) Obr. 4 Vliv pořadí snůšky na barvu vejce (složka B) Fig. 4 Effect of egg laying order on the egg colour (component B) value of spectrum, 2) order of egg laying (within egg laying of one hen) Histogram je výchozím bodem pro barevnou analýzu (podobají-li se barevně zkoumané obrazy, mají podobné i histogramy). Je to graf, který vyjadřuje rozdělení šedi pro červenou (R), zelenou (G) a modrou (B) složku analyzovaného obrazu (digital number = DN = vybraná hodnota červené, zelené a modré v histogramu). Čím je DN vyšší, tím je příslušná složka (R, G, B) intenzivnější. Na uvedených histogramech (obr. posuzujeme pořadí jednotlivých křivek, jejich výšku, šířku, hodnotíme plochu omezenou příslušnou křivkou (určitý integrál). Výstupem z výše uvedeného makra jsou trichromatické souřadnice x, y, z, získané integrací plochy pro RGB, které udávají polohu zkoumané barvy (tj. malé plochy skořápky) v trichromatickém trojrozměrném prostoru X, Y, Z. Zavedení trichromatických souřadnic umožňuje rovinné zobrazení v kolorimetrickém trojúhelníku. Uvedená metoda vytváří předpoklady pro objektivizaci hodnocení barevných odstínů skořápek, protože je založena na příslušných teoretických základech (soustava CIE a matematické operace se získanými daty) a vylučuje jakékoliv subjektivní faktory. V rámci souborů vajec jednotlivých slepic, jejichž vejce byla sledována, byly hodnoceny (evidovány) následující znaky: pořadí snesení v rámci snůšky, měsíc snesení, datum a den snesení (v celočíselném vyjádření od 1.1. daného roku), dále hodnoty rozkladu barevného spektra R, G a B složky. Do databáze byly rovněž přiřazeny hodnoty tlaku vzduchu a průměrné denní teploty v jednotlivých dnech snůšky a přítomnost, resp. výše dešťových srážek v průběhu snůšky Výsledky 4.1. Výběrové soubory Výběrový soubor dat byl zpracován standardními matematicko-statistickými procedurami programu Unistat 5.0. Data byla předpřipravena pomocí programu MS Excel Převážná většina procedur byla provedena na bázi analýzy rozptylu hodnot (ANOVA) a tzv. testů pro ANOVU (Mnohonásobná porovnávání). Bylo testováno 5 výběrových souborů jednotlivých bažantích slepic. Tabulka 1 ukazuje rozsah jednotlivých souborů.

9 Tabulka 1 Přehled analyzovaných výběrových souborů Table 1 Overview of analysed selective sets Slepice Počet vajec 2) Časový rozsah snůšky 3) hen, 2) number of eggs, 3) time schedule of egg laying 4.2. Rozdíl v barvách vajec mezi jednotlivými slepicemi Vezmeme li soubory vajec snesené jednotlivými slepicemi, jako výběrové soubory, pak výsledkem testování rozdílů mezi těmito soubory je skutečnost, že v rámci všech tří složek barevného spektra měřeného Lucií je alespoň mezi dvěma slepicemi vždy (R, G a B) statisticky významný rozdíl (tab. 2). Tabulka 2 Rozdíly mezi výběrovými soubory v rámci složek barevného spektra R,G, B (hodnoty jsou seřazeny od nejnižší po nejvyšší, tedy od nejtmavších po nejsvětlejší) Table 2. Differences between selective sets within the components of colour spectrum R, G, B (values are ranked from the lowest to the highest one, it means from the darkest to the lightest Analýza rozptylu Dispersion analysis Přístup Method: Klasický experiment classical experiment Závisle proměnná Dependant variable: R Zdroj variability Součet čtverců 2) St. vol. Průměrný čtverec 3) Stat F Významnost 4) Hlavní efekty 5) , ,888 10,412 0,0000 Slepice 6) , ,888 10,412 0,0000 Vysvětleno 7) , ,888 10,412 0,0000 Chyba 8) , ,153 Celkem 9) , ,887 source of variability, 2) sum of squares, 3) average square, 4) significantly, 5) main effects, 6) hen, 7) explained, 8) error, 9) total Přístup Method: Klasický experiment classical experiment Závisle proměnná Dependant variable: G Zdroj variability Součet čtverců 2) St. vol. Průměrný čtverec 3) Stat F Významnost 4) Hlavní efekty 5) , ,091 14,456 0,0000 Slepice 6) , ,091 14,456 0,0000 Vysvětleno 7) , ,091 14,456 0,0000 Chyba 8) , ,492 Celkem 9) , ,522 source of variability, 2) sum of squares, 3) average square, 4) significantly, 5) main effects, 6) hen, 7) explained, 8) error, 9) total Přístup Method: Klasický experiment classical experiment Závisle proměnná Dependant variable: B Zdroj variability Součet čtverců 2) St. vol. Průměrný čtverec 3) Stat F Významnost 4) Hlavní efekty 5) , ,507 37,415 0,0000 Slepice 6) , ,507 37,415 0,0000 Vysvětleno 7) , ,507 37,415 0,0000 Chyba 8) , ,359 Celkem 9) , ,275 source of variability, 2) sum of squares, 3) average sqaure, 4) significantly, 5) main effects, 6) hen, 7) explained, 8) error, 9) total 127

10 pokud je hodnota v posledním sloupci významnosti nižší než 0,05, jedná se o statisticky významný vliv zde je tomu tak ve všech třech případech. Konkrétní rozdíly mezi jednotlivými výběrovými soubory odhaluje mnohonásobné porovnávání. Tabulka 3 Rozdíly mezi jednotlivými slepicemi, tříděno pro R,G, B podle slepice Table 3 Differences between individual hens, classified for R, G, B according to hen Mnohonásobná porovnávání Multiple comparisons Tukey HSD pro R for R Skupina Příp. Průměr 2) ,2325 * * * ,7271 * * ,5817 * ,0577 * * ,1182 * * * označuje významně odlišné páry Significantly different pairs group, 2) average Směrodatná Srovnání Rozdíl 2) chyba 3) q Stat Tabulka 4) q Významn. 5) Dolní 95 % 6) Horní 95 % 7) Výsledek 8) ,8857 4,3018 7,1949 3,8781 0, , , ,8252 3,7592 7,0821 3,8781 0, ,1337-8,5167 Zamítáme 9) ,3492 3,5913 5,2567 3,8781 0, ,1974-3, ,4946 3,6806 2,1112 3,8781 0, ,5877 4,5985 Nezamítá 10) ,3911 4,3121 5,3757 3,8781 0, ,2157-4,5664 Zamítáme 9) ,3306 3,7709 4,9994 3,8781 0, ,6714-2, ,8546 3,6037 3,0824 3,8781 0, ,7366 2, ,5365 4,2361 2,8499 3,8781 0, ,1529 3,0798 Nezamítá 10) 4 1-5,4760 3,6838 2,1022 3,8781 0, ,5779 4, ,0605 4,3793 0,9883 3,8781 0, ,0695 8,9486 Comparison, 2) difference, 3) standard deviation, 4) table q, 5) Signif., 6)l ower 95%, 7) upper 95%, 8) result, 9) reject, 10) do not reject Tukey HSD pro G for G Skupina Příp. Průměr 2) ,1838 * * ,7309 * ,6589 * ,6511 * * ,2330 * * * * * označuje významně odlišné páry Significantly different pairs group, 2) average 128

11 Pokračovanie tabuľky 3 Cont. of Table 3 Srovnání Rozdíl 2) Směrodatná chyba 3) q Stat Tabulka 4) q Významnost 5) Dolní 95 % 6) Horní 95 % 7) Výsledek 8) ,0492 5, ,3650 3,8781 0, , ,1872 Zamítáme 9) ,4674 4,4174 4,6317 3,8781 0, ,5808-2, ,4752 4,2202 3,8454 3,8781 0, ,0478 0,0975 Nezamítá 10) 2 5-6,5472 4,3251 2,1408 3,8781 0, ,4075 5, ,5020 5,0671 8,5130 3,8781 0, , ,6069 Zamítáme 9) 5 1-7,9202 4,4312 2,5277 3,8781 0, ,0716 4,2311 Nezamítá 10) 5 4-4,9280 4,2346 1,6458 3,8781 0, ,5403 6, ,5740 4,9778 7,2656 3,8781 0, , ,9237 Zamítáme 9) 4 1-2,9922 4,3289 0,9775 3,8781 0, ,8629 8,8785 Nezamítá ,5818 5,1461 6,2058 3,8781 0, ,6936-8,4700 Zamítáme 9) Comparison, 2) difference, 3) standard deviation, 4) table q, 5) Signif., 6) lower 95%, 7) upper 95%, 8) result, 9) reject, 10) do not reject Tukey-HSD pro B for B Skupina Příp. Průměr 2) ,7013 * ,1486 * ,3641 * ,4883 * ,8280 * * * * * označuje významně odlišné páry Significantly different pairs group, 2) average Směrodatná Srovnání Rozdíl 2) chyba 3) q Stat Tabulka 4) q Významn. 5) Dolní 95 % 6) Horní 95 % 7) Výsledek 8) ,1267 5, ,2246 3,8781 0, , ,8427 Zamítáme 9) ,7870 4,9575 3,6477 3,8781 0, ,3817 0, ,6628 5,1892 3,4510 3,8781 0, ,8928 1,5671 Nezamítá 10) 2 5-6,4473 5,0808 1,7946 3,8781 0, ,3799 7, ,6794 5, ,6541 3,8781 0, , ,3565 Zamítáme 9) 5 1-6,3398 4,9745 1,8023 3,8781 0, ,9810 7,3014 Nezamítá 10) 5 4-6,2156 5,2054 1,6886 3,8781 0, ,4901 8, ,4638 6, ,9751 3,8781 0, , ,8864 Zamítáme 9) 4 1-0,1242 5,0852 0,0345 3,8781 1, , ,8206 Nezamítá ,3396 5, ,3837 3,8781 0, , ,3043 Zamítáme 9) Comparison, 2) difference, 3) standard deviation, 4) table q, 5) Signif., 6) lower 95%, 7) upper 95%, 8) result, 9) reject, 10) do not reject V horní tabulce každého ze tří výstupů (R, G a B) jsou rozdíly mezi jednotlivými slepicemi. Výsledkem je, že nelze rozlišit skupiny slepic s vejci odlišných barevných vlastností, přesto ale rozdíly existují a sice v případě testování složky R mezi slepicemi 2 4, 2 3, 2 1, 5 1, 5 3. mezi ostatními možnými dvojicemi statistický významný rozdíl ve složce R nalezen nebyl. Stejně lze hodnotit výstup pro G a B Vliv stáří (pořadí) sneseného vejce na jeho barvu Pro otestování vlivu pořadí snůšky vejce na jeho barvu byla použita regresní analýza, tzn. hledáme tvar závislosti závisle proměnné (barva) na nezávisle proměnné (pořadí snůšky) a sílu této závislosti vyjádřené korelačním koeficientem (v případě lineární závislosti), nebo indexem 129

12 korelace (v případě nelineární závislosti). Závislost byla otestována nezávisle na slepici, byla testovány všechna vejce bez ohledu na to, která slepice je snesla a nebyly vyloučeny žádné extrémní hodnoty. Tabulka 4 Závislost barvy vejce na pořadí snůšky pro složky R, G, B Table 4 Dependence of egg colour on order of egg laying for components R, G, B REG I Netříděný soubor Pořadí 2) R G B 1 147,77 137,12 100, ,51 133,42 93, ,63 133,14 93, ,20 134,87 97, ,22 136,28 99, ,37 135,34 98, ,13 131,70 92, ,30 131,85 91, ,84 130,89 94, ,64 124,67 83, ,05 131,61 90, ,67 121,11 79, ,92 133,77 97, ,95 121,18 79, ,30 121,05 76, ,26 123,02 82, ,48 122,79 81, ,31 126,98 84, ,29 123,84 84, ,03 119,82 74, ,15 125,02 79, ,05 121,11 73, ,07 127,38 81, ,90 119,26 69, ,33 115,43 68, ,96 113,76 66, ,90 111,94 65, ,61 116,07 71, , , ,24 I k 0,83 0,88 0,92 Indexy korelace 3) Unclassified set, 2) order, 3) correletion indexes 4.4. Vliv tlaku, teploty a srážek na barvu vajec Bylo testováno 5 výběrových souborů jednotlivých bažantích slepic, do databáze byly přiřazeny hodnoty tlaku vzduchu a průměrné denní teploty v jednotlivých dnech snůšky a přítomnost, resp. výše dešťových srážek v průběhu snůšky. Statistická analýza jakýkoliv vliv těchto vnějších činitelů vyloučila. Tlak, teplota ani srážky nemají žádný vliv na barvu skořápky. 130

13 5. Závěr Při pokusech se skořápkami vajec bažantích slepic voliérovaných v bažantnici Albertovec u Opavy byly sledovány barevné změny skořápek mezi jednotlivými slepicemi v průběhu snáškového období s využitím kolorimetrické analýzy analýzy obrazu, který analyzoval obraz skořápky sejmutý v bílém světle v systému RGB, přičemž byla analyzována každá ze tří barev zvlášť, byl sledován a vyhodnocen vliv pořadí sneseného vejce (dle dnů) na barvu vaječné skořápky a dále zkoumán vliv tlaku, teploty a srážek na barvu skořápky. Z výsledků pokusů vyplývá: V rámci pěti testovaných výběrových souborů jednotlivých bažantích slepic existuje statisticky významný rozdíl v rámci všech tří složek barevného spektra alespoň mezi dvěma slepicemi (hladina významnosti < 0,05 ). Ve všech složkách barevného spektra R, G, B byla prokázána silná statistická závislost barvy vejce ( hodnoty složky spektra ) na pořadí snůšky vejce, index korelace u všech složek R, G, B je > 0,75, přičemž jako nejsilnější se tato závislost jeví ve složce B, kde index korelace byl 0,9222, míra těsnosti vztahu je velmi vysoká, závislost je silná, dá se říct takřka funkční. Tlak, teplota ani srážky nemají žádný vliv na barvu vaječné skořápky, statistická analýza jakýkoliv vliv těchto činitelů zcela vyloučila. Závěrem lze konstatovat, že se prokázal statisticky významný vliv světlání skořápek bažantích vajec s pokračující snůškou. Světlání je zpočátku nepatrné, postupně se jeho nárůst zvyšuje a ke konci snáškového období indikuje zcela světlá barva vaječné skořápky. Délka snáškového období je výrazným faktorem ovlivňujícím barvu vaječné skořápky, která je dána genetickou výbavou každé slepice. Toto zjištění lze využít v líhňařské praxi pro objektivnější třídění a selekci bažantích vajec nasazovaných do líhní. Během celého snáškového období nebyly podávány bažantím slepicím žádné medikamenty, čímž byl zcela vyloučen jakýkoliv jejich vliv na barvu skořápky. V dalších výzkumných projektech by bylo vhodné prověřit závislost barvy vaječné skořápky na její specifické hmotnosti a na hmotnosti bažantího vejce. Poděkování Děkuji RNDr. Pavlovi Mazalovi, PhD., Ing. Michalovi Kneiflovi, PhD., z Ústavu pro hospodářskou úpravu lesa Lesnické a dřevařské fakulty MZLU v Brně a Ing. Martině Lichovníkové, PhD., z Ústavu chovu a šlechtění zvířat Agronomické fakulty MZLU v Brně za spolupráci, pomoc při analyzování vzorků, cenné rady a připomínky. Došlo Lektoroval Ing. J. KOPECKÝ, CSc. Literatura CAMPO, J. L. 1995: Relationshhip between shell color and compositional characteristics in brown, tinted or white eggs. Archiv fur Gelflugelkunde. 59: 3, CRAWFORD, R. D. 1984a : Chapter 42 Domestic Fowl. Chapter 47 Turkey. In MASON, I. L. (ed.): Evolution of Domesticated Animals. Longman Inc., New York. CRAWFORD, R. D. 1990: Chapter 2 Poultry genetic resources: evolution, diversity, and conservation. Breeding. Chapter 32 Genetic variation in egg composition. Poultry breeding and genetics, Department of Animal and Poultry Science, University of Saskatchewan, Canada, 43 59, FARNSWORTH, G. M., NORDSKOG, A. W. 1955: Breeding for quality. 3. Genetic differences in shell characteristics and other egg quality factors. Poultry Science, 34:

14 FORSTER, A., JAENECKE, D., WITTMANN, M., FLOCK, D. K., KREUZER, M. 1996: Use of photometrically determined shell colour parameters as selection criteria for marketable brown-shelled eggs. Archiv fur Geflugelkunde. 60: 1, 1 6; 10. GOWE, R. S., BUDDE, H. W., MCGANN, P. J. 1965: On measuring egg shell color in poultry breeding and selection programs. Poultry Science, 23: HULET, R., FLEGAL, C. J., CARPENTER, G. H., CHAMPION, L. R. 1985: Effect of eggshell color and thickness on hatchability in chinese ring-necked pheasants. Department of Poultry Science, Michigan State University, East Lansing, Michingan 48824, USA. 64(2): HUNTON, P. 1962: Genetics of egg shell colour in a Light Sussex flock. British Poultry Science, (3): HU-YIHAO LIU, SHOUCHOU LIAO, YIWEN PAU, CHINMOO HU, YH-LIU, S. C., LIAO, X. W., PAU, C.M. 2002: Studies on intra-line and intra-family varieties of green egg color in Brown Tsaiya. Journal of Taiwan Livestock Research, 35(3): KOPEC, S. 1926: An experimental study on xenia in the domestic fowl. J. Genet., 16: KRKC, K., GUNLU, A., GARIP, M. 2005: Some quality characteristics of pheasant (Phasianus colchicus) eggs with different shell colours. Department of Animal Science, Faculty of Veterinary Medicine, Selcuk University, Konya, Turkey, 29(2): KRYSTIANIAK, S., KOZUSZEK, R., KONTECKA, H., NOWACZEWSKI, S. 2005: Quality and ultrastructure of eggshell and hatchability of eggs in relation to eggshell colour in pheasants. Department of Poultry Breeding, The August Cieszkowski Agricultural University of Poznan. 45: LAZAR, V. 1990: Chov drůbeže. Vysoká škola zemědělská v Brně, s LIU, S.C., CHEN, D. T., HUANG, C. F., HU, Y. H. 2001: Selection for blue shell eggs from Brown Tsaiya: I. Establishment of foundation stock. Journal of Taiwan Livestock Research. 34(3): POŽGAJ, A., KURJATKO, S., BABIAK, M. 1997: Štruktúra a vlastnosti dreva. Príroda, Bratislava, s RICHARDS, P. D. G., DEEMING, D. C. 2001: Correlation between shell colour and ultrastructure in pheasant eggs. Department of Anatomy, Faculty of Medicine, Pretoria University, Pretoria, South Africa. 42(3): ROMANOFF, A. L., ROMANOFF, A. J. 1949: The Avian egg. John Wiley and sons., New York, Chapman and Hall, Limited, London, p ROUS, J. et al. 1971: Chov drůbeže. Praha, SZN, s SZCZERBINSKA, D. 1997: Egg shell and hatchability, and the relationship of these with age of hen. Akademia Rolnicza, Szczecin, Poland, Zeszyty Naukowe Akademii Rolniczej w Szczecinie, Zootechnika, 34: TEZAUR, R. : Optika, světlo, expozice. Úvod do CIE kolorimetrie a teorie míchání barev prostřednictvím aditivního skládání tří primárních barev a stručné shrnutí jejich důsledků při praktické činnosti [online]. 2003[cit ]. Dostupné na Internetu: VESELOVSKÝ, Z. 2001: Obecná ornitologie. Akademie věd České republiky, s WALKER, A. W., HUGHES, B. O. 1998: Egg shell colour is affected by laying cage design. British Poultry Science, 39(5): Summary The experiments with eggshells from pheasant hens kept in aviaries in the pheasantry in Albertovec u Opavy studied colour changes in eggshells in individual hens during the laying period. The experiment used colorimetric analysis analyzing the image of an eggshell taken in the white light in the RGB system (red, green, blue), where each of the three colours was analyzed individually. Also the influence of the order of the egg (according to the day) on the eggshell colour was 132

15 studied and assessed, as well as the influence of pressure, temperature and rainfall on the eggshell colour was examined. The results of the experiments indicate that: In the five chosen sets of pheasant hens tested there exists a statistically significant difference in all three components of colour spectrum at least between two hens (the level of importance less than 0.05). In all components of colour spectrum R, G, B there was proved a strong statistical dependance of the colour of an egg (values of the component of the spectrum) on the order of the laying, the index of correlation in all components R, G,B is more than 0.75, wheras the strongest influence appears to be in component B the index of correlation there was , the extent of relation closeness is very high, dependence strong, almost functional. Pressure, temperature and rainfall have no influence on the eggshell colour. The statistical analysis eliminated any influence of these factors. In the conclusion it can be stated that the experiments proved statistically remarkable influence of pheasant eggshells getting lighter in colour as the laying was progressing. This process of getting lighter is negligible at the beginning, it grows gradually and at the end of the laying period the eggshell is completely light. The length of the laying period is an important factor influencing the eggshell colour, which is genetically given in every hen. During the laying period the hens were not given any medicaments to eliminate any influence on the eggshell colour. The following research projects could study the dependence of the eggshell colour on its specific weight and on the weight of the pheasant egg. Keywords: hens,colour of eggshell, colorimetric analysis Mgr. Jana BEZDĚKOVÁ Mendelova zemědělská a lesnická univerzita, Lesnická a dřevařská fakulta, Ústav ochrany lesa a myslivosti, Zemědělská 3, ČZ Brno, 133

EFFECT OF DIFFERENT HOUSING SYSTEMS ON INTERNAL ENVIRONMENT PARAMETERS IN LAYING HENS

EFFECT OF DIFFERENT HOUSING SYSTEMS ON INTERNAL ENVIRONMENT PARAMETERS IN LAYING HENS EFFECT OF DIFFERENT HOUSING SYSTEMS ON INTERNAL ENVIRONMENT PARAMETERS IN LAYING HENS VLIV RŮZNÝCH TECHNOLOGICKÝCH SYSTÉMŮ CHOVU NA VYBRANÉ UKAZATELE VNITŘNÍHO PROSTŘEDÍ NOSNIC Pavlík A. Ústav morfologie,

Více

Geometrická optika. Vnímání a měření barev. světlo určitého spektrálního složení vyvolá po dopadu na sítnici oka v mozku subjektivní barevný vjem

Geometrická optika. Vnímání a měření barev. světlo určitého spektrálního složení vyvolá po dopadu na sítnici oka v mozku subjektivní barevný vjem Vnímání a měření barev světlo určitého spektrálního složení vyvolá po dopadu na sítnici oka v mozku subjektivní barevný vjem fyzikální charakteristika subjektivní vjem světelný tok subjektivní jas vlnová

Více

VLIV SLOŽENÍ KRMNÝCH SMĚSÍ NA PRŮBĚH SNÁŠKOVÉ KŘIVKY SLEPIC

VLIV SLOŽENÍ KRMNÝCH SMĚSÍ NA PRŮBĚH SNÁŠKOVÉ KŘIVKY SLEPIC ACTA UNIVERSITATIS AGRICULTURAE ET SILVICULTURAE MENDELIANAE BRUNENSIS SBORNÍK MENDELOVY ZEMĚDĚLSKÉ A LESNICKÉ UNIVERZITY V BRNĚ Ročník LIII 8 Číslo 4, 2005 VLIV SLOŽENÍ KRMNÝCH SMĚSÍ NA PRŮBĚH SNÁŠKOVÉ

Více

Karta předmětu prezenční studium

Karta předmětu prezenční studium Karta předmětu prezenční studium Název předmětu: Číslo předmětu: 545-0250 Garantující institut: Garant předmětu: Ekonomická statistika Institut ekonomiky a systémů řízení RNDr. Radmila Sousedíková, Ph.D.

Více

EFFECT OF MALTING BARLEY STEEPING TECHNOLOGY ON WATER CONTENT

EFFECT OF MALTING BARLEY STEEPING TECHNOLOGY ON WATER CONTENT EFFECT OF MALTING BARLEY STEEPING TECHNOLOGY ON WATER CONTENT Homola L., Hřivna L. Department of Food Technology, Faculty of Agronomy, Mendel University of Agriculture and Forestry in Brno, Zemedelska

Více

D. Klecker, L. Zeman

D. Klecker, L. Zeman ACTA UNIVERSITATIS AGRICULTURAE ET SILVICULTURAE MENDELIANAE BRUNENSIS SBORNÍK MENDELOVY ZEMĚDĚLSKÉ A LESNICKÉ UNIVERZITY V BRNĚ Ročník LII 21 Číslo 1, 2004 Vliv hustoty osazení na chování kura domácího

Více

THE SPECIFIC CONUDUCTIVITY OF THE STALLION EJAKULATE AND SEMEN PLASMA ELEKTRICKÁ VODIVOST EJAKULÁTU A SEMENNÉ PLAZMY HŘEBCŮ

THE SPECIFIC CONUDUCTIVITY OF THE STALLION EJAKULATE AND SEMEN PLASMA ELEKTRICKÁ VODIVOST EJAKULÁTU A SEMENNÉ PLAZMY HŘEBCŮ THE SPECIFIC CONUDUCTIVITY OF THE STALLION EJAKULATE AND SEMEN PLASMA ELEKTRICKÁ VODIVOST EJAKULÁTU A SEMENNÉ PLAZMY HŘEBCŮ Mamica O., Máchal L., Křivánek I. Agronomická fakulta Mendelovy zemědělské a

Více

POČET ROČNÍKŮ JEHLIC POPULACÍ BOROVICE LESNÍ. Needle year classes of Scots pine progenies. Jarmila Nárovcová. Abstract

POČET ROČNÍKŮ JEHLIC POPULACÍ BOROVICE LESNÍ. Needle year classes of Scots pine progenies. Jarmila Nárovcová. Abstract POČET ROČNÍKŮ JEHLIC POPULACÍ BOROVICE LESNÍ Needle year classes of Scots pine progenies Jarmila Nárovcová Výzkumný ústav lesního hospodářství a myslivosti, v. v. i. Výzkumná stanice Opočno Na Olivě 550

Více

Hodnocení termodegradace PVC folií

Hodnocení termodegradace PVC folií Laboratorní cvičení z předmětu "Kontrolní a zkušební metody" Hodnocení termodegradace PVC folií Zadání: Proveďte hodnocení tepelné odolnosti PVC optickými metodami. Předmět normy: Norma platí pro měření

Více

4 TABULKY ZÁKLADNÍCH STATISTICKÝCH CHARAKTE- RISTIK TÌLESNÝCH ROZMÌRÙ TABLES OF BASIC STATISTICAL CHARACTERISTICS OF BODY PARAMETERS

4 TABULKY ZÁKLADNÍCH STATISTICKÝCH CHARAKTE- RISTIK TÌLESNÝCH ROZMÌRÙ TABLES OF BASIC STATISTICAL CHARACTERISTICS OF BODY PARAMETERS 4 TABULKY ZÁKLADNÍCH STATISTICKÝCH CHARAKTE- RISTIK TÌLESNÝCH ROZMÌRÙ TABLES OF BASIC STATISTICAL CHARACTERISTICS OF BODY PARAMETERS Tables of frequencies, means and standard deviations for particular

Více

Výsledky chovu drůbeže 2013

Výsledky chovu drůbeže 2013 Výsledky chovu drůbeže 2013 Metodické vysvětlivky Komentář Tab. 1 Stavy drůbeže, produkce konzumních vajec a jatečné drůbeže v České republice Tab. 2 Stavy drůbeže podle krajů Tab. 3 Stavy nosnic podle

Více

POTENCIÁLNÍ OHROŽENOST PŮD JIŽNÍ MORAVY VĚTRNOU EROZÍ

POTENCIÁLNÍ OHROŽENOST PŮD JIŽNÍ MORAVY VĚTRNOU EROZÍ ACTA UNIVERSITATIS AGRICULTURAE ET SILVICULTURAE MENDELIANAE BRUNENSIS SBORNÍK MENDELOVY ZEMĚDĚLSKÉ A LESNICKÉ UNIVERZITY V BRNĚ Ročník LII 5 Číslo 2, 2004 POTENCIÁLNÍ OHROŽENOST PŮD JIŽNÍ MORAVY VĚTRNOU

Více

Barevné modely, práce s barvou. Martin Klíma

Barevné modely, práce s barvou. Martin Klíma Barevné modely, práce s barvou Martin Klíma Proč je barva důležitá Důležitý vizuální atribut Různá zařízení, aplikace, média Monitor Tiskárna Video Televize Světlo a barvy Elektromagnetické vlnění Viditelná

Více

KULOVÝ STEREOTEPLOMĚR NOVÝ přístroj pro měření a hodnocení NEROVNOMĚRNÉ TEPELNÉ ZÁTĚŽE

KULOVÝ STEREOTEPLOMĚR NOVÝ přístroj pro měření a hodnocení NEROVNOMĚRNÉ TEPELNÉ ZÁTĚŽE české pracovní lékařství číslo 1 28 Původní práce SUMMARy KULOVÝ STEREOTEPLOMĚR NOVÝ přístroj pro měření a hodnocení NEROVNOMĚRNÉ TEPELNÉ ZÁTĚŽE globe STEREOTHERMOMETER A NEW DEVICE FOR measurement and

Více

Statistická analýza jednorozměrných dat

Statistická analýza jednorozměrných dat Statistická analýza jednorozměrných dat Prof. RNDr. Milan Meloun, DrSc. Univerzita Pardubice, Pardubice 31.ledna 2011 Tato prezentace je spolufinancována Evropským sociálním fondem a státním rozpočtem

Více

Zpracování studie týkající se průzkumu vlastností statistických proměnných a vztahů mezi nimi.

Zpracování studie týkající se průzkumu vlastností statistických proměnných a vztahů mezi nimi. SEMINÁRNÍ PRÁCE Zadání: Data: Statistické metody: Zpracování studie týkající se průzkumu vlastností statistických proměnných a vztahů mezi nimi. Minimálně 6 proměnných o 30 pozorováních (z toho 2 proměnné

Více

Světlo, které vnímáme, představuje viditelnou část elektromagnetického spektra. V

Světlo, které vnímáme, představuje viditelnou část elektromagnetického spektra. V Kapitola 2 Barvy, barvy, barvičky 2.1 Vnímání barev Světlo, které vnímáme, představuje viditelnou část elektromagnetického spektra. V něm se vyskytují všechny známé druhy záření, např. gama záření či infračervené

Více

Testování hypotéz a měření asociace mezi proměnnými

Testování hypotéz a měření asociace mezi proměnnými Testování hypotéz a měření asociace mezi proměnnými Testování hypotéz Nulová a alternativní hypotéza většina statistických analýz zahrnuje různá porovnání, hledání vztahů, efektů Tvrzení, že efekt je nulový,

Více

2D A 3D SNÍMACÍ SYSTÉMY PRŮMĚRU A DÉLKY KULATINY ROZDÍLY VE VLASTNOSTECH A VÝSLEDCÍCH MĚŘENÍ

2D A 3D SNÍMACÍ SYSTÉMY PRŮMĚRU A DÉLKY KULATINY ROZDÍLY VE VLASTNOSTECH A VÝSLEDCÍCH MĚŘENÍ TRIESKOVÉ A BEZTRIESKOVÉ OBRÁBANIE DREVA 2006 12. - 14. 10. 2006 159 2D A 3D SNÍMACÍ SYSTÉMY PRŮMĚRU A DÉLKY KULATINY ROZDÍLY VE VLASTNOSTECH A VÝSLEDCÍCH MĚŘENÍ Karel Janák Abstract Different methods

Více

The target was to verify hypothesis that different types of seeding machines, tires and tire pressure affect density and reduced bulk density.

The target was to verify hypothesis that different types of seeding machines, tires and tire pressure affect density and reduced bulk density. INFLUENCE OF TRACTOR AND SEEDING MACHINE WEIGHT AND TIRE PRESSURE ON SOIL CHARACTERISTICS VLIV HMOTNOSTI TRAKTORU A SECÍHO STROJE A TLAKU V PNEUMATIKÁCH NA PŮDNÍ VLASTNOSTI Svoboda M., Červinka J. Department

Více

Zpracování náhodného výběru. Ing. Michal Dorda, Ph.D.

Zpracování náhodného výběru. Ing. Michal Dorda, Ph.D. Zpracování náhodného výběru popisná statistika Ing. Michal Dorda, Ph.D. Základní pojmy Úkolem statistiky je na základě vlastností výběrového souboru usuzovat o vlastnostech celé populace. Populace(základní

Více

(motto: An unsophisticated forecaster uses statistics as a drunken man uses lamp-posts - for support rather than for illumination.

(motto: An unsophisticated forecaster uses statistics as a drunken man uses lamp-posts - for support rather than for illumination. Neparametricke testy (motto: An unsophisticated forecaster uses statistics as a drunken man uses lamp-posts - for support rather than for illumination. Andrew Lang) 1. Příklad V následující tabulce jsou

Více

Práce na počítači. Bc. Veronika Tomsová

Práce na počítači. Bc. Veronika Tomsová Práce na počítači Bc. Veronika Tomsová Barvy Barvy v počítačové grafice I. nejčastější reprezentace barev: 1-bitová informace rozlišující černou a bílou barvu 0... bílá, 1... černá 8-bitové číslo určující

Více

Tomáš Karel LS 2012/2013

Tomáš Karel LS 2012/2013 Tomáš Karel LS 2012/2013 Doplňkový materiál ke cvičení z předmětu 4ST201. Na případné faktické chyby v této presentaci mě prosím upozorněte. Děkuji. Tyto slidy berte pouze jako doplňkový materiál není

Více

EKONOMIKA VÝROBY MLÉKA V ROCE 2011 ECONOMICS OF MILK PRODUCTION 2011

EKONOMIKA VÝROBY MLÉKA V ROCE 2011 ECONOMICS OF MILK PRODUCTION 2011 EKONOMIKA VÝROBY MLÉKA V ROCE 2011 ECONOMICS OF MILK PRODUCTION 2011 P. Kopeček Agrovýzkum Rapotín s.r.o. ABSTRACT Periodical data on costs, producer prices and profitability of milk production from 2001

Více

31. 3. 2014, Brno Hanuš Vavrčík Základy statistiky ve vědě

31. 3. 2014, Brno Hanuš Vavrčík Základy statistiky ve vědě 31. 3. 2014, Brno Hanuš Vavrčík Základy statistiky ve vědě Motto Statistika nuda je, má však cenné údaje. strana 3 Statistické charakteristiky Charakteristiky polohy jsou kolem ní seskupeny ostatní hodnoty

Více

ROZBOR VÝVOJE A ROZDÍLŮ CEN VYBRANÝCH AGRÁRNÍCH KOMODIT V ČR A V NĚKTERÝCH STÁTECH EU

ROZBOR VÝVOJE A ROZDÍLŮ CEN VYBRANÝCH AGRÁRNÍCH KOMODIT V ČR A V NĚKTERÝCH STÁTECH EU ROZBOR VÝVOJE A ROZDÍLŮ CEN VYBRANÝCH AGRÁRNÍCH KOMODIT V ČR A V NĚKTERÝCH STÁTECH EU ANALYSIS OF DEVELOPMENT AND DIFFERENCES IN PRICES OF AGRICULTURAL COMMODITIES IN THE CZECH REPUBLIC AND SOME EUROPEAN

Více

5.1 Měření barevných souřadnic světla pomocí Donaldsonova kolorimetru

5.1 Měření barevných souřadnic světla pomocí Donaldsonova kolorimetru Měření barevných souřadnic světla pomocí Donaldsonova kolorimetru 25 5 LABORATORNÍ ÚLOHY ZE SVĚTELNÉ A OSVĚTLOVACÍ TECHNIKY 5.1 Měření barevných souřadnic světla pomocí Donaldsonova kolorimetru 5.1.1 Úvod

Více

THE EFFECT OF AGE ON DOG SEMEN QUALITATIVE PARAMETERS

THE EFFECT OF AGE ON DOG SEMEN QUALITATIVE PARAMETERS THE EFFECT OF AGE ON DOG SEMEN QUALITATIVE PARAMETERS Doleželík R., Vágenknechtová M., Hošek M., Máchal L. Department of Animal Breeding, Fakulty of Agronomy, Mendel University in Brno, Zemědělská 1, 613

Více

KLÍČIVOST A VITALITA OSIVA VYBRANÝCH DRUHŮ JARNÍCH OBILNIN VE VZTAHU K VÝNOSU V EKOLOGICKÉM ZEMĚDĚLSTVÍ

KLÍČIVOST A VITALITA OSIVA VYBRANÝCH DRUHŮ JARNÍCH OBILNIN VE VZTAHU K VÝNOSU V EKOLOGICKÉM ZEMĚDĚLSTVÍ KLÍČIVOST A VITALITA OSIVA VYBRANÝCH DRUHŮ JARNÍCH OBILNIN VE VZTAHU K VÝNOSU V EKOLOGICKÉM ZEMĚDĚLSTVÍ Seed Germination and Vigor of Chosen Species of Spring Cereals in Relation to Yield in Organic Farming

Více

FRVŠ 2829/2011/G1. Tvorba modelu materiálu pro živé tkáně

FRVŠ 2829/2011/G1. Tvorba modelu materiálu pro živé tkáně FOND ROZVOJE VYSOKÝCH ŠKOL 2011 FRVŠ 2829/2011/G1 Tvorba modelu materiálu pro živé tkáně Řešitel: Ing. Jiří Valášek Vysoké učení technické v Brně Fakulta strojního inženýrství Spoluřešitel 1: Ing. David

Více

Klepnutím lze upravit styl předlohy. nadpisů. nadpisů.

Klepnutím lze upravit styl předlohy. nadpisů. nadpisů. 1/ 13 Klepnutím lze upravit styl předlohy Klepnutím lze upravit styl předlohy www.splab.cz Soft biometric traits in de identification process Hair Jiri Prinosil Jiri Mekyska Zdenek Smekal 2/ 13 Klepnutím

Více

Statistika, Biostatistika pro kombinované studium Letní semestr 2011/2012. Tutoriál č. 4: Exploratorní analýza. Jan Kracík

Statistika, Biostatistika pro kombinované studium Letní semestr 2011/2012. Tutoriál č. 4: Exploratorní analýza. Jan Kracík Statistika, Biostatistika pro kombinované studium Letní semestr 2011/2012 Tutoriál č. 4: Exploratorní analýza Jan Kracík jan.kracik@vsb.cz Statistika věda o získávání znalostí z empirických dat empirická

Více

6. Lineární regresní modely

6. Lineární regresní modely 6. Lineární regresní modely 6.1 Jednoduchá regrese a validace 6.2 Testy hypotéz v lineární regresi 6.3 Kritika dat v regresním tripletu 6.4 Multikolinearita a polynomy 6.5 Kritika modelu v regresním tripletu

Více

TECHNICKÁ UNIVERZITA V LIBERCI SEMESTRÁLNÍ PRÁCE

TECHNICKÁ UNIVERZITA V LIBERCI SEMESTRÁLNÍ PRÁCE TECHNICKÁ UNIVERZITA V LIBERCI Ekonomická fakulta Studentská 2 461 17 Liberec 1 SEMESTRÁLNÍ PRÁCE STATISTICKÝ ROZBOR DAT Z DOTAZNÍKOVÝCH ŠETŘENÍ Gabriela Dlasková, Veronika Bukovinská Sára Kroupová, Dagmar

Více

TECHNICKÁ UNIVERZITA V LIBERCI EKONOMICKÁ FAKULTA

TECHNICKÁ UNIVERZITA V LIBERCI EKONOMICKÁ FAKULTA TECHNICKÁ UNIVERZITA V LIBERCI EKONOMICKÁ FAKULTA Semestrální práce Semestrální práce z předmětu Statistický rozbor dat z dotazníkového šetření Vypracoval: Bonaconzová, Bryknarová, Milkovičová, Škrdlová

Více

Dobrovolná bezdětnost v evropských zemích Estonsku, Polsku a ČR

Dobrovolná bezdětnost v evropských zemích Estonsku, Polsku a ČR MASARYKOVA UNIVERZITA V BRNĚ Fakulta sociálních studií Katedra sociologie Dobrovolná bezdětnost v evropských zemích Estonsku, Polsku a ČR Bakalářská diplomová práce Vypracovala: Kateřina Jurčová Vedoucí

Více

Základy genetiky populací

Základy genetiky populací Základy genetiky populací Jedním z významných odvětví genetiky je genetika populací, která se zabývá studiem dědičnosti a proměnlivosti u velkých skupin jedinců v celých populacích. Populace je v genetickém

Více

THE GROWTH INTENSITY OF PHEASANT CHICKENS FATTENED WITH DIFFERENT DIETS

THE GROWTH INTENSITY OF PHEASANT CHICKENS FATTENED WITH DIFFERENT DIETS THE GROWTH INTENSITY OF PHEASANT CHICKENS FATTENED WITH DIFFERENT DIETS Hudečková P. 1, Zapletal D. 1, Vitula F. 2, Kroupa L. 1 1 Department of Nutrition, Livestock Breeding and Hygiene, Faculty of Veterinary

Více

ODRAZ A LOM SVĚTLA. Mgr. Jan Ptáčník - GJVJ - Septima - Fyzika - Optika

ODRAZ A LOM SVĚTLA. Mgr. Jan Ptáčník - GJVJ - Septima - Fyzika - Optika ODRAZ A LOM SVĚTLA Mgr. Jan Ptáčník - GJVJ - Septima - Fyzika - Optika Odraz světla Vychází z Huygensova principu Zákon odrazu: Úhel odrazu vlnění je roven úhlu dopadu. Obvykle provádíme konstrukci pomocí

Více

Hodnocení plemenných + chovných + užitkových prasat

Hodnocení plemenných + chovných + užitkových prasat Hodnocení plemenných + chovných + užitkových prasat Metodické pokyny SCHP Hodnocení plemenných prasat Cíl hodnocení stanovit předpoklad využití zvířat v plemenitbě k dalšímu šlechtění populace k masovému

Více

TEPELNÁ ZÁTĚŽ, TEPLOTNÍ REKORDY A SDĚLOVACÍ PROSTŘEDKY

TEPELNÁ ZÁTĚŽ, TEPLOTNÍ REKORDY A SDĚLOVACÍ PROSTŘEDKY Rožnovský, J., Litschmann, T. (ed.): XIV. Česko-slovenská bioklimatologická konference, Lednice na Moravě 2.-4. září 2002, ISBN 80-85813-99-8, s. 242-253 TEPELNÁ ZÁTĚŽ, TEPLOTNÍ REKORDY A SDĚLOVACÍ PROSTŘEDKY

Více

VOLBA BAREVNÝCH SEPARACÍ

VOLBA BAREVNÝCH SEPARACÍ VOLBA BAREVNÝCH SEPARACÍ SOURAL Ivo Fakulta chemická, Ústav fyzikální a spotřební chemie Vysoké učení technické v Brně, Purkyňova 118, 612 00 Brno E-mail : Pavouk.P@centrum.cz K tomu aby byly pochopitelné

Více

Regresní analýza nehodovosti na světelně řízených křižovatkách

Regresní analýza nehodovosti na světelně řízených křižovatkách Regresní analýza nehodovosti na světelně řízených křižovatkách RNDr. Martin Hála, CSc. Abstract: Various statistical methods and tools were used and tested when analyzing traffic accidents. The main stress

Více

5.3.1 Disperze světla, barvy

5.3.1 Disperze světla, barvy 5.3.1 Disperze světla, barvy Předpoklady: 5103 Svítíme paprskem bílého světla ze žárovky na skleněný hranol. Světlo se láme podle zákona lomu na zdi vznikne osvětlená stopa Stopa vznikla, ale není bílá,

Více

VZTAHY MEZI PRODUKCÍ, NÁKLADY A CENOVOU ÚROVNÍ V ZEMĚDĚLSTVÍ A NÁRODNÍM HOSPODÁŔSTVÍ

VZTAHY MEZI PRODUKCÍ, NÁKLADY A CENOVOU ÚROVNÍ V ZEMĚDĚLSTVÍ A NÁRODNÍM HOSPODÁŔSTVÍ VZTAHY MEZI PRODUKCÍ, NÁKLADY A CENOVOU ÚROVNÍ V ZEMĚDĚLSTVÍ A NÁRODNÍM HOSPODÁŔSTVÍ J. Burianová katedra ekonomických teorií, PEF Vysoká škola zemědělská, 165 21 Praha 6 - Suchdol Anotace: Příspěvek ukazuje

Více

PhD. České Budějovice

PhD. České Budějovice PhD. České Budějovice Sledování a využívání poznatků o genetické biodiverzitě mezi populacemi hospodářských zvířat Dvořák Josef prof. Genetiky živočichů Ústavu genetiky MZLU v Brně Pro seminář doktorského

Více

Measurement of fiber diameter by laser diffraction Měření průměru vláken pomocí laserové difrakce

Measurement of fiber diameter by laser diffraction Měření průměru vláken pomocí laserové difrakce Progres in textile science and technology TUL Liberec 24 Pokroky v textilních vědách a technologiích TUL v Liberci 24 Sec. 9 Sek. 9 Measurement of fiber diameter by laser diffraction Měření průměru vláken

Více

ROZBOR DYNAMIKY UKAZATELŮ ŽIVOČIŠNÉ VÝROBY V ČESKÉ REPUBLICE

ROZBOR DYNAMIKY UKAZATELŮ ŽIVOČIŠNÉ VÝROBY V ČESKÉ REPUBLICE ROZBOR DYNAMIKY UKAZATELŮ ŽIVOČIŠNÉ VÝROBY V ČESKÉ REPUBLICE Erich Maca, Jan Klíma Doc. Ing. Erich Maca, CSc., KSA, Brno, Kotlářská 44, PSČ 602 00 Doc. Ing. Jan Klíma, CSc., KSA, Brno, Tyršova 45, PSČ

Více

MSA-Analýza systému měření

MSA-Analýza systému měření MSA-Analýza systému měření Josef Bednář Abstrakt: V příspěvku je popsáno provedení analýzy systému měření v technické praxi pro spojitá data. Je zde popsáno provedení R&R studie pomocí analýzy rozptylu

Více

Pravděpodobnost a matematická statistika Doc. RNDr. Gejza Dohnal, CSc.

Pravděpodobnost a matematická statistika Doc. RNDr. Gejza Dohnal, CSc. Pravděpodobnost a matematická statistika Doc. RNDr. Gejza Dohnal, CSc. dohnal@nipax.cz Pravděpodobnost a matematická statistika 010 1.týden (0.09.-4.09. ) Data, typy dat, variabilita, frekvenční analýza

Více

PSY117/454 Statistická analýza dat v psychologii. Zobrazení dvojrozměrných dat Bodový graf - Scatterplot Korelační koeficient

PSY117/454 Statistická analýza dat v psychologii. Zobrazení dvojrozměrných dat Bodový graf - Scatterplot Korelační koeficient PSY117/454 Statistická analýza dat v psychologii Zobrazení dvojrozměrných dat Bodový graf - Scatterplot Korelační koeficient Analýza vztahů mezi dvěma proměnnými Souvisí nějak? Výška a váha Známky u jednotlivých

Více

Statistická analýza jednorozměrných dat

Statistická analýza jednorozměrných dat Statistická analýza jednorozměrných dat Prof. RNDr. Milan Meloun, DrSc. Univerzita Pardubice, Pardubice 31.ledna 2011 Tato prezentace je spolufinancována Evropským sociálním fondem a státním rozpočtem

Více

Pravděpodobnost a matematická statistika Doc. RNDr. Gejza Dohnal, CSc. dohnal@nipax.cz

Pravděpodobnost a matematická statistika Doc. RNDr. Gejza Dohnal, CSc. dohnal@nipax.cz Pravděpodobnost a matematická statistika Doc. RNDr. Gejza Dohnal, CSc. dohnal@nipax.cz Pravděpodobnost a matematická statistika Doc. RNDr. Gejza Dohnal, CSc. dohnal@nipax.cz Pravděpodobnost a matematická

Více

Mikrospektrofotometrie a její použití ve forenzní analýze

Mikrospektrofotometrie a její použití ve forenzní analýze Mikrospektrofotometrie a její použití ve forenzní analýze Vik, M. a Viková, M. Laboratoř Měření Barevnosti a Vzhledu Katedra textilních materiálů, Fakulta textilní Technická univerzita v Liberci LCAM 1

Více

Rozšíření bakalářské práce

Rozšíření bakalářské práce Rozšíření bakalářské práce Vojtěch Vlkovský 2011 1 Obsah Seznam obrázků... 3 1 Barevné modely... 4 1.1 RGB barevný model... 4 1.2 Barevný model CMY(K)... 4 1.3 Další barevné modely... 4 1.3.1 Model CIE

Více

Teorie měření a regulace

Teorie měření a regulace Ústav technologie, mechanizace a řízení staveb CW01 Teorie měření a regulace Praxe názvy 1. ZS 2015/2016 2015 - Ing. Václav Rada, CSc. OBECNÝ ÚVOD - praxe Elektrotechnická měření mohou probíhat pouze při

Více

Zpracování a vyhodnocování analytických dat

Zpracování a vyhodnocování analytických dat Zpracování a vyhodnocování analytických dat naměřená data Zpracování a statistická analýza dat analytické výsledky Naměř ěřená data jedna hodnota 5,00 mg (bod 1D) navážka, odměřený objem řada dat 15,8;

Více

1. Přednáška. Ing. Miroslav Šulai, MBA

1. Přednáška. Ing. Miroslav Šulai, MBA N_OFI_2 1. Přednáška Počet pravděpodobnosti Statistický aparát používaný ve financích Ing. Miroslav Šulai, MBA 1 Počet pravděpodobnosti -náhodné veličiny 2 Počet pravděpodobnosti -náhodné veličiny 3 Jevy

Více

THE CHANGES OF MUSCLE FIBRES DIAMETER OF BULLS DEPENDING ON THE DIFFERENT FACTORS

THE CHANGES OF MUSCLE FIBRES DIAMETER OF BULLS DEPENDING ON THE DIFFERENT FACTORS THE CHANGES OF MUSCLE FIBRES DIAMETER OF BULLS DEPENDING ON THE DIFFERENT FACTORS ZMĚNY PRŮMĚRU SVALOVÝCH VLÁKEN BÝKŮ V ZÁVISLOSTI NA RŮZNÝCH FAKTORECH Němcová K., Šubrt J., Filipčík R., Dračková E. Department

Více

Porovnání předpovídané zátěže se zátěží skutečnou (podle modelu III-C BMP ČHMÚ) Martin Novák 1,2

Porovnání předpovídané zátěže se zátěží skutečnou (podle modelu III-C BMP ČHMÚ) Martin Novák 1,2 Porovnání předpovídané zátěže se zátěží skutečnou (podle modelu III-C BMP ČHMÚ) Martin Novák 1,2 1 ČHMÚ, pobočka Ústí n.l., PS 2, 400 11 Ústí n.l., novakm@chmi.cz 2 PřF UK Praha, KFGG, Albertov 6, 128

Více

SLEDOVÁNÍ JARNÍCH FENOLOGICKÝCH FÁZÍ U BUKU LESNÍHO VE SMÍŠENÉM POROSTU KAMEROVÝM SYSTÉMEM

SLEDOVÁNÍ JARNÍCH FENOLOGICKÝCH FÁZÍ U BUKU LESNÍHO VE SMÍŠENÉM POROSTU KAMEROVÝM SYSTÉMEM SLEDOVÁNÍ JARNÍCH FENOLOGICKÝCH FÁZÍ U BUKU LESNÍHO VE SMÍŠENÉM POROSTU KAMEROVÝM SYSTÉMEM Bednářová, E. 1, Kučera, J. 2, Merklová, L. 3 1,3 Ústav ekologie lesa Lesnická a dřevařská fakulta, Mendelova

Více

vzorek1 0.0033390 0.0047277 0.0062653 0.0077811 0.0090141... vzorek 30 0.0056775 0.0058778 0.0066916 0.0076192 0.0087291

vzorek1 0.0033390 0.0047277 0.0062653 0.0077811 0.0090141... vzorek 30 0.0056775 0.0058778 0.0066916 0.0076192 0.0087291 Vzorová úloha 4.16 Postup vícerozměrné kalibrace Postup vícerozměrné kalibrace ukážeme na úloze C4.10 Vícerozměrný kalibrační model kvality bezolovnatého benzinu. Dle následujících kroků na základě naměřených

Více

Měření závislosti statistických dat

Měření závislosti statistických dat 5.1 Měření závislosti statistických dat Každý pořádný astronom je schopen vám předpovědět, kde se bude nacházet daná hvězda půl hodiny před půlnocí. Ne každý je však téhož schopen předpovědět v případě

Více

Jednofaktorová analýza rozptylu

Jednofaktorová analýza rozptylu I I.I Jednofaktorová analýza rozptylu Úvod Jednofaktorová analýza rozptylu (ANOVA) se využívá při porovnání několika středních hodnot. Často se využívá ve vědeckých a lékařských experimentech, při kterých

Více

Kde se používá počítačová grafika

Kde se používá počítačová grafika POČÍTAČOVÁ GRAFIKA Kde se používá počítačová grafika Tiskoviny Reklama Média, televize, film Multimédia Internetové stránky 3D grafika Virtuální realita CAD / CAM projektování Hry Základní pojmy Rastrová

Více

Stanovení povrchových vlastností (barva, lesk) materiálů exponovaných za podmínek simulující vnější prostředí v QUV panelu

Stanovení povrchových vlastností (barva, lesk) materiálů exponovaných za podmínek simulující vnější prostředí v QUV panelu Stanovení povrchových vlastností (barva, lesk materiálů exponovaných za podmínek simulující vnější prostředí v QUV panelu Cíle práce: Cílem této práce je stanovení optických změn povrchu vzorků během dlouhodobých

Více

EFFECT OF FEEDING MYCOTOXIN-CONTAMINATED TRITICALE FOR HEALTH, GROWTH AND PRODUCTION PROPERTIES OF LABORATORY RATS

EFFECT OF FEEDING MYCOTOXIN-CONTAMINATED TRITICALE FOR HEALTH, GROWTH AND PRODUCTION PROPERTIES OF LABORATORY RATS EFFECT OF FEEDING MYCOTOXIN-CONTAMINATED TRITICALE FOR HEALTH, GROWTH AND PRODUCTION PROPERTIES OF LABORATORY RATS Krobot R., Zeman L. Department of Animal Nutrition and Forage Production, Faculty of Agronomy,

Více

Intervalové odhady. Interval spolehlivosti pro střední hodnotu v N(µ, σ 2 ) Interpretace intervalu spolehlivosti. Interval spolehlivosti ilustrace

Intervalové odhady. Interval spolehlivosti pro střední hodnotu v N(µ, σ 2 ) Interpretace intervalu spolehlivosti. Interval spolehlivosti ilustrace Intervalové odhady Interval spolehlivosti pro střední hodnotu v Nµ, σ 2 ) Situace: X 1,..., X n náhodný výběr z Nµ, σ 2 ), kde σ 2 > 0 známe měli jsme: bodové odhady odhadem charakteristiky je číslo) nevyjadřuje

Více

Mgr. Karla Hrbáčková, Ph.D. Základy kvantitativního výzkumu

Mgr. Karla Hrbáčková, Ph.D. Základy kvantitativního výzkumu Mgr. Karla Hrbáčková, Ph.D. Základy kvantitativního výzkumu K čemu slouží statistika Popisuje velké soubory dat pomocí charakteristických čísel (popisná statistika). Hledá skryté zákonitosti v souborech

Více

GENETICS OF CAT S COLORS GENETIKA ZBARVENÍ KOČEK. Chaloupková L., Dvořák J. ABSTRACT ABSTRAKT ÚVOD

GENETICS OF CAT S COLORS GENETIKA ZBARVENÍ KOČEK. Chaloupková L., Dvořák J. ABSTRACT ABSTRAKT ÚVOD GENETCS OF CAT S COLORS GENETKA ZBARVENÍ KOČEK Chaloupková L., Dvořák J. Ústav morfologie, fyziologie a genetiky zvířat, Agronomická fakulta, MZLU v Brně, Zemědělská 1, 613 00 Brno, ČR E-mail: xchalou0@node.mendelu.cz,

Více

Obsah Úvod Kapitola 1 Než začneme Kapitola 2 Práce s hromadnými daty před analýzou

Obsah Úvod Kapitola 1 Než začneme Kapitola 2 Práce s hromadnými daty před analýzou Úvod.................................................................. 11 Kapitola 1 Než začneme.................................................................. 17 1.1 Logika kvantitativního výzkumu...........................................

Více

Úvod do počítačové grafiky

Úvod do počítačové grafiky Úvod do počítačové grafiky elmag. záření s určitou vlnovou délkou dopadající na sítnici našeho oka vnímáme jako barvu v rámci viditelné části spektra je člověk schopen rozlišit přibližně 10 milionů barev

Více

Jana Vránová, 3. lékařská fakulta UK

Jana Vránová, 3. lékařská fakulta UK Jana Vránová, 3. lékařská fakulta UK Vznikají při zkoumání vztahů kvalitativních resp. diskrétních znaků Jedná se o analogii s korelační analýzou spojitých znaků Přitom předpokládáme, že každý prvek populace

Více

Barevné systémy 1995-2015 Josef Pelikán CGG MFF UK Praha

Barevné systémy 1995-2015 Josef Pelikán CGG MFF UK Praha Barevné systémy 1995-2015 Josef Pelikán CGG MFF UK Praha pepca@cgg.mff.cuni.cz http://cgg.mff.cuni.cz/~pepca/ Colors 2015 Josef Pelikán, http://cgg.mff.cuni.cz/~pepca 1 / 21 Rozklad spektrálních barev

Více

WORKSHEET 1: LINEAR EQUATION 1

WORKSHEET 1: LINEAR EQUATION 1 WORKSHEET 1: LINEAR EQUATION 1 1. Write down the arithmetical problem according the dictation: 2. Translate the English words, you can use a dictionary: equations to solve solve inverse operation variable

Více

VLIV OKRAJOVÝCH PODMÍNEK NA VÝSLEDEK ZKOUŠKY TEPELNÉHO VÝKONU SOLÁRNÍHO KOLEKTORU

VLIV OKRAJOVÝCH PODMÍNEK NA VÝSLEDEK ZKOUŠKY TEPELNÉHO VÝKONU SOLÁRNÍHO KOLEKTORU Energeticky efektivní budovy 2015 sympozium Společnosti pro techniku prostředí 15. října 2015, Buštěhrad VLIV OKRAJOVÝCH PODMÍNEK NA VÝSLEDEK ZKOUŠKY TEPELNÉHO VÝKONU SOLÁRNÍHO KOLEKTORU Bořivoj Šourek,

Více

KALIBRACE. Definice kalibrace: mezinárodní metrologický slovník (VIM 3)

KALIBRACE. Definice kalibrace: mezinárodní metrologický slovník (VIM 3) KALIBRACE Chemometrie I, David MILDE Definice kalibrace: mezinárodní metrologický slovník (VIM 3) Činnost, která za specifikovaných podmínek v prvním kroku stanoví vztah mezi hodnotami veličiny s nejistotami

Více

Vliv metody vyšetřování tvaru brusného kotouče na výslednou přesnost obrobku

Vliv metody vyšetřování tvaru brusného kotouče na výslednou přesnost obrobku Vliv metody vyšetřování tvaru brusného kotouče na výslednou přesnost obrobku Aneta Milsimerová Fakulta strojní, Západočeská univerzita Plzeň, 306 14 Plzeň. Česká republika. E-mail: anetam@kto.zcu.cz Hlavním

Více

veličin, deskriptivní statistika Ing. Michael Rost, Ph.D.

veličin, deskriptivní statistika Ing. Michael Rost, Ph.D. Vybraná rozdělení spojitých náhodných veličin, deskriptivní statistika Ing. Michael Rost, Ph.D. Třídění Základním zpracováním dat je jejich třídění. Jde o uspořádání získaných dat, kde volba třídícího

Více

světelný tok -Φ [ lm ] (lumen) Světelný tok udává, kolik světla celkem vyzáří zdroj do všech směrů.

světelný tok -Φ [ lm ] (lumen) Světelný tok udává, kolik světla celkem vyzáří zdroj do všech směrů. Světeln telné veličiny iny a jejich jednotky Světeln telné veličiny iny a jejich jednotky, světeln telné vlastnosti látekl světelný tok -Φ [ lm ] (lumen) Světelný tok udává, kolik světla celkem vyzáří

Více

Spektrální charakteristiky

Spektrální charakteristiky Spektrální charakteristiky Cíl cvičení: Měření spektrálních charakteristik filtrů a zdrojů osvětlení 1 Teoretický úvod Interakcí elektromagnetického vlnění s libovolnou látkou vzniká optický jev, který

Více

Pozn. přeskakuji zde popisnou statistiku, jinak by měla být součástí každé analýzy.

Pozn. přeskakuji zde popisnou statistiku, jinak by měla být součástí každé analýzy. Pozn. přeskakuji zde popisnou statistiku, jinak by měla být součástí každé analýzy. Z pastí na daném území byla odhadnuta abundance několika druhů: myšice lesní 250, myšice křovinná 200, hraboš polní 150,

Více

KGG/STG Statistika pro geografy

KGG/STG Statistika pro geografy KGG/STG Statistika pro geografy 9. Korelační analýza Mgr. David Fiedor 20. dubna 2015 Analýza závislostí v řadě geografických disciplín studujeme jevy, u kterých vyšetřujeme nikoliv pouze jednu vlastnost

Více

Abstrakty. obsah a struktura

Abstrakty. obsah a struktura Abstrakty obsah a struktura doc. Ing. Karel Roubík, Ph.D. ČVUT v Praze, Fakulta biomedicínského inženýrství, Kladno, 2011 e-mail: roubik@fbmi.cvut.cz Abstrakt Abstrakt je v podstatě velmi zhuštěná a zestručněná

Více

Četnost brýlové korekce v populaci

Četnost brýlové korekce v populaci Prezentace k přednášce, přednesené na kongresu Optometrie 2013 V Olomouci 21. 22.9 2013 Četnost brýlové korekce v populaci RNDr. Jaroslav Wagner, Ph.D. Katedra optiky PřF UP Olomouc Kontakt: wagnerj@prfnw.upol.cz

Více

Regresní analýza 1. Regresní analýza

Regresní analýza 1. Regresní analýza Regresní analýza 1 1 Regresní funkce Regresní analýza Důležitou statistickou úlohou je hledání a zkoumání závislostí proměnných, jejichž hodnoty získáme při realizaci experimentů Vzhledem k jejich náhodnému

Více

Moderní metody rozpoznávání a zpracování obrazových informací 15

Moderní metody rozpoznávání a zpracování obrazových informací 15 Moderní metody rozpoznávání a zpracování obrazových informací 15 Hodnocení transparentních materiálů pomocí vizualizační techniky Vlastimil Hotař, Ondřej Matúšek Katedra sklářských strojů a robotiky Fakulta

Více

Světlo. Podstata světla. Elektromagnetické záření Korpuskulární charakter. Rychlost světla. Vlnová délka. Vlnění, foton. c = 1 079 252 848,8 km/h

Světlo. Podstata světla. Elektromagnetické záření Korpuskulární charakter. Rychlost světla. Vlnová délka. Vlnění, foton. c = 1 079 252 848,8 km/h Světlo Světlo Podstata světla Elektromagnetické záření Korpuskulární charakter Vlnění, foton Rychlost světla c = 1 079 252 848,8 km/h Vlnová délka Elektromagnetické spektrum Rádiové vlny Mikrovlny Infračervené

Více

Zimní sčítání vydry říční ve vybraných oblastech České republiky v letech 2008-2012

Zimní sčítání vydry říční ve vybraných oblastech České republiky v letech 2008-2012 Bulletin VYDRA, 15: 29-38 (2012) Sekce: Odborné články Zimní sčítání vydry říční ve vybraných oblastech České republiky v letech 2008-2012 Winter census of Eurasian otter (Lutra lutra L.) in selected areas

Více

Obsah. Úvod 9 Co v knize najdete 9 Komu je kniha určena 9 Konvence užité v knize 9 Vzkaz čtenářům 10 Typografické konvence použité v knize 11

Obsah. Úvod 9 Co v knize najdete 9 Komu je kniha určena 9 Konvence užité v knize 9 Vzkaz čtenářům 10 Typografické konvence použité v knize 11 Obsah Úvod 9 Co v knize najdete 9 Komu je kniha určena 9 Konvence užité v knize 9 Vzkaz čtenářům 10 Typografické konvence použité v knize 11 KAPITOLA 1 Působení barev 13 Fyzikální působení barev 15 Spektrum

Více

STATISTICKÉ CHARAKTERISTIKY

STATISTICKÉ CHARAKTERISTIKY STATISTICKÉ CHARAKTERISTIKY 1 Vytvořeno s podporou projektu Průřezová inovace studijních programů Lesnické a dřevařské fakulty MENDELU v Brně (LDF) s ohledem na discipliny společného základu (reg. č. CZ.1.07/2.2.00/28.0021)

Více

Evropské výběrové šetření o zdravotním stavu v ČR - EHIS CR Základní charakteristiky zdraví

Evropské výběrové šetření o zdravotním stavu v ČR - EHIS CR Základní charakteristiky zdraví Aktuální informace Ústavu zdravotnických informací a statistiky České republiky Praha 12. 8. 2009 40 Evropské výběrové šetření o zdravotním stavu v ČR - EHIS CR Základní charakteristiky zdraví European

Více

Správa barev při digitalizaci archiválií. Magdalena Buriánková

Správa barev při digitalizaci archiválií. Magdalena Buriánková Magdalena Buriánková 21. 6. 2012 Význam správy barev při digitalizaci archiválií Základní vlastnosti barev a práce s nimi Správa barev při digitalizaci archiválií v praxi Jedním z důležitých požadavků

Více

Výsledky chovu drůbeže 2015

Výsledky chovu drůbeže 2015 Výsledky chovu drůbeže 2015 Metodické vysvětlivky Komentář Tab. 1 Stavy drůbeže, produkce konzumních vajec a jatečné drůbeže v České republice Tab. 2 Stavy drůbeže podle krajů Tab. 3 Stavy nosnic podle

Více

LIGHT SOURCE FOR PUPILS EXPERIMENTS

LIGHT SOURCE FOR PUPILS EXPERIMENTS LIGHT SOURCE FOR PUPILS EXPERIMENTS Mgr. Lenka Hönigová, Ph.D. Bc. Lenka Ticháčková KFY, Přírodovědecká fakulta Ostravská univerzita ICTE 2015 15. 9. 17. 9. 2014 Rožnov pod Radhoštěm Content Fotometry

Více

Korelace. Komentované řešení pomocí MS Excel

Korelace. Komentované řešení pomocí MS Excel Korelace Komentované řešení pomocí MS Excel Vstupní data Tabulka se vstupními daty je umístěna v oblasti A2:B84 (viz. obrázek) Prvotní představu o tvaru a síle závislosti docházky a počtu bodů nám poskytne

Více

CLP ANALYSIS OF MOLECULAR MARKERS DIGITAL IMAGE ANALYSIS OF ELECTROPHOEROGRAMS CZECH VERSION

CLP ANALYSIS OF MOLECULAR MARKERS DIGITAL IMAGE ANALYSIS OF ELECTROPHOEROGRAMS CZECH VERSION CLP ANALYSIS OF MOLECULAR MARKERS DIGITAL IMAGE ANALYSIS OF ELECTROPHOEROGRAMS CZECH VERSION DIGITÁLNÍ OBRAZOVÁ ANALÝZA ELEKTROFORETICKÝCH GELŮ *** Vyhodnocování získaných elektroforeogramů: Pro vyhodnocování

Více

VLIV METEOROLOGICKÝCH PODMÍNEK NA KONCENTRACE ŠKODLIVIN V OVZDUŠÍ V AGLOMERACI BRNO A JIHOMORAV- SKÉM KRAJI

VLIV METEOROLOGICKÝCH PODMÍNEK NA KONCENTRACE ŠKODLIVIN V OVZDUŠÍ V AGLOMERACI BRNO A JIHOMORAV- SKÉM KRAJI Mikulov 9. 11.9.28, ISBN 978-8-8669--1 VLIV METEOROLOGICKÝCH PODMÍNEK NA KONCENTRACE ŠKODLIVIN V OVZDUŠÍ V AGLOMERACI BRNO A JIHOMORAV- SKÉM KRAJI Robert Skeřil, Jana Šimková Český hydrometeorologický

Více