Hidrológiai Közlöny 1990 (70. évfolyam)
2. szám - Németh József–Koncsos László: A planktonikus állományméret meghatározásának módszerei. I. Az egyedsűrűség becslése különböző mintatérfogatok bináris adatai alapján
104 HIDROLÓGIAI KÖZLÖNY 1990. 70. fiVF., 1. SZÁM A fenti összefüggésekből világosan látszik az is, hogy a mérési módszer hibája akkor a legkisebb, ha a független méréssorozatok statisztikai súlya azonos. Végezetül az állománysűrűség meghatározása során előforduló bizonytalanságot adott konfidenciaszinten, a H = a • ^ mennyiség reprezentálja, ahol « pl. 0,95 megbízhatósági szinten 1,96. A módszer eredményeit gyakorlati alkalmazásokra alkalmas táblázatos formában közöljük (1. táblázat). A táblázat egyes oszlopai az alábbi módon értelmezhetők: legyen az egyes méréssorozatokban a mérések száma n = 10. Az első méréssorozatban A F = 1 területet helyezünk el egymás után n-szer a látósíkon. Annak relatív gyakorisága, hogy a ,1F területen belül találunk objektumot q, (az 1. táblázat első oszlopa). A vizsgálatot AF = 0,1 ós AF —0,01 nagyságú kerületekkel elvégezve kapjuk a q 2, q 3 relatív gyakoriságokat (az 1. táblázat 2. és 3. oszlopa). A negyedik oszlopban az objektumsűrűség középértékének várható értékét, az ötödik oszlopban a 0,95 megbízhatóságú szinthez tartozó H hibát adjuk meg. Természetesen eltérő n értékekhez újabb táblázatot szükséges konstruálni. 1. táblázat Az egyszerűség legvalószínűbb értékének meghatározása különböző területű látóterekben felvett bináris adatok alapján .Jelölések: q v q„ és g 3: élőlények előfordulásának gyakorisága a AF—1-, 0,1 ós 0,01 területű látóterekben X: a középérték várható értéke, azaz a legvalószínűbb egyedszám a AF= 1 területű látótélben H: a 0,95 megbízhatósági szinthez tartozó hiba H ?2 13 X H 10 10 9 11,39 + —8,48 10 10 8 11,68 + —8,46 10 10 7 11,90 + —8,45 10 10 6 12,08 + —8,43 10 10 5 12,23 + —8,40 10 10 4 12,35 + —8,37 10 10 3 12,42 + —8,31 10 10 2 12,45 + —8,22 10 10 1 12,36 + —8,04 10 10 0 11,88 + —7,53 10 9 9 13,77 + —7,48 10 9 8 13,99 + —7,47 10 9 7 14,16 + —7,46 10 9 6 14,29 + —7,44 10 9 5 14,40 + —7,42 10 9 4 14,47 + —7,40 10 9 3 14,51 + —7,36 10 9 2 14,49 + —7,30 10 9 1 14,35 + —7,17 10 9 0 13,76 + —6,80 10 8 8 13,41 + —6,73 10 8 7 13,54 + —6,72 10 8 6 13,65 + —6,71 10 8 5 13,74 + —6,69 10 8 4 13,81 + —6,68 10 8 3 13,84 + —6,65 10 8 2 13,84 + —6,60 10 8 1 13,74 + —6,51 10 8 0 13,30 + —6,22 10 7 7 12,34 + —6,05 10 7 6 12,43 + —6,04 10 7 5 12,50 + —6,03 10 7 4 12,56 + —6,01 10 7 3 12,60 + —5,99 10 7 2 12,61 + —5,96 10 7 1 12,56 + —5,89 <7i 12 'h X H 10 7 0 12,28 + —5,68 10 6 6 10,97 + —5,41 10 6 5 11,03 + —5,41 10 6 4 11,09 + —5,40 10 6 3 11,13 + —5,38 10 6 2 11,15 + —5,36 10 6 1 11,13 + —5,31 10 6 0 10,98 + —5,15 10 5 5 9,48 + —4,81 10 5 4 9,52 + —4,81 10 5 3 9,56 + —4,80 10 5 2 9,59 + —4,78 10 5 1 9,60 + —4,74 10 5 0 9,55 + —4,63 10 4 4 7,94 + —4,23 10 4 3 7,98 + —4,22 10 4 2 8,01 + —4,21 10 4 1 8,04 + —4,18 10 4 0 8,05 + —4,11 10 3 3 6,41 + —3,65 10 3 2 6,44 + —3,64 10 3 1 6,48 + —3,62 10 3 0 6,54 + —3,57 10 2 2 4,91 + —3,04 10 2 1 4,95 + —3,03 10 2 0 5,02 + —3,00 10 1 1 3,46 + —2,39 10 1 0 3,52 + —2,37 10 0 0 2,05 + —1,59 9 9 9 2,71 + —1,55 9 9 8 2,72 + —1,55 9 9 7 2,73 + —1,55 9 9 6 2,74 + —1,55 9 9 5 2,74 + —1,55 9 9 4 2,75 + —1,55 9 9 3 2,76 + —1,55 9 9 2 2,77 + —1,55 9 9 1 2,78 + —1,55 9 9 0 2,81 + —1,54 9 8 8 2,80 + —1,54 9 8 7 2,81 + —1,54 9 8 6 2,82 + —1,54 9 8 5 2,82 + —1,54 9 8 4 2,83 + —1,54 9 8 3 2,84 + —1,54 9 8 2 2,85 + —1,54 9 8 1 2,86 + —1,54 9 8 0 2,89 + —1,54 9 7 7 2,86 + —1,53 9 7 6 2,87 + —1,53 9 7 5 2,88 + —1,53 9 7 4 2,88 + —1,53 9 7 3 2,89 + —1,53 9 7 2 2,90 + —1,53 9 7 1 2,91 + —1,53 9 7 0 2,94 + —1,53 9 6 6 2,90 + —1,52 9 6 5 2,91 + —1,52 9 6 4 2,92 + —1,52 9 6 3 2,92 + —1,52 9 6 2 2,93 + —1,52 9 6 1 2,94 + —1,52 9 6 0 2,97 + —1,52 9 5 5 2,92 + —1,51 9 5 4 2,93 + —1,51 9 5 3 2,94 + —1,51 9 5 2 2,94 + —1,51 9 5 1 2,95 + —1,50 9 5 0 2,98 + —1,50 9 4 4 2,92 + —1,48 9 4 3 2,92 + —1,48 9 4 2 2,93 + —1,48 9 4 1 2,94 + —1,48 9 4 0 2,97 + —1,48 9 3 3 2,88 + —1,45 9 3 2 2,89 + —1,45
