试验统计方法(生物统计)复习总结-盖钧镒主编

第一章

试验因素：被变动并设有待比较的一组处理的因子或试验研究的对象(研究对象的效应).

试验处理：单因素试验中的每一个水平即为一个处理;多因素试验中是不同因素的水平结合在一起形成的处理组合,也简称为处理。

试验水平：试验因素内不同的级别或状态

简单效应：在同一因素内两种水平间试验指标的差异。

主要效应：一个因素内各简单效应的平均数。

交互作用效应：简称互作: 因素内简单效应间差异的平均。

什么是试验方案，如何制订一个正确的试验方案？试结合所学专业举例说明之。

根据试验目的和要求所拟定的用来进行比较的一组试验处理的总称。

制订试验方案的要点:1. 目的明确。2. 选择适当的因素及其水平。3. 设置对照水平或处理。

4. 应用唯一差异原则。

试验误差的概念:试验结果与处理真值之间的差异

系统误差影响力数据的准确性，偶然误差影响了数据的精确性，共同影响了实验处理间比较的可靠性。

来源：(1)试验材料固有的差异(2)试验时农事操作和管理技术的不一致所引起的差异(3)进行试验时外界条件的差异

控制途径：(1)选择同质一致的试验材料(2) 改进操作和管理技术，使之标准化(3) 控制引起差异的外界主要因素，（选择条件均匀一致的试验环境；，试验中采用适当的试验设计和科学的管理技术；应用相应的科学统计分析方法。）

第二章

试验设计的三个基本原则1.重复 2.随机排列 3.局部控制

重复的作用:估计试验误差；降低试验误差。

随机的主要作用:无偏估计试验误差;研究随机事件----获得随机变量-----概率的性质------进行统计分析(统计推断)!

局部控制就是分范围分地段或分空间地控制非处理因素，使之对各试验处理的影响在较小空间内达到最大程度的一致,从而有效地降低试验误差。

这是降低误差的重要手段之一

第三章

总体:具有共同性质的个体所组成的集团.

有限总体-由有限个个体构成的总体.

无限总体-总体所包含的个体数目有无穷多个.

样本:从总体中抽取若干个个体的集合称为样本。

参数:由总体中全部个体观察值计算得总体特征值.

统计数:测定样本中的各个体而得的样本特征数，如平均数等，称为统计数

关系:试验研究的目的是为了获得总体的信息或特征;

试验研究的方法则是抽样研究;

利用样本的结果(统计数)推断或估计总体特征(参数).

平均数的意义:平均数是数据的代表值，表示资料中观察值的中心位置(集中趋势)，并且可作为资料的代表而与另一组资料相比较，借以明确二者之间相差的情况。

算术平均数-一个数量资料中各个观察值的总和除以观察值个数所得的商数，称为算术平均

数

算术平均数的两个重要特性：(1)离均差之和为零(2)离均差平方的总和最小

变异数的意义:一表示资料数据间的变异程度或离散程度或离均程度;二可以衡量平均值的

代表性.

变异数的种类: 一、极差 二、方差 三、标准差 四、变异系数

计算方法：1.极差-是资料中最大观察值与最小观察值的差数。2. 样本均方为S 2，总体方

差用 表示。 样本标准差公式： 总体标准差公式： 变异系数-样本的标准差对均数的百分数： 变异系数是一个不带任何单位的平均一个单位纯数离均程度，其作用:消除了平均值大小及所带单位不同的影响,其可用以比较二个事物的变异度大小。

第四章

统计概率：统计学上用n 较大时稳定的频率近似代表概率。通过大量实验而估计的概率称为

实验概率或统计概率，以p 表示。 标准正态离差： 正太分布曲线特征的第五点？

正态曲线与横轴之间的总面积等于1，因此在曲线下横轴的任何定值，例如从y =y 1到y =y 2

之间的面积，等于介于这两个定值间面积占总面积的成数，或者说等于y 落于这个区间内的

概率。正态曲线的任何两个y 定值ya 与yb 之间的面积或概率乃完全以曲线的μ和σ而确定

的。

小概率原理--若事件A 发生的概率较小，如小于0.05或0.01，则认为事件A 在一次试验中

不太可能发生，这称为小概率事件实际不可能性原理，简称小概率原理。

小概率事件实际不可能性原理在统计假设测验中的应用:如果事先假设了一些条件,在这些

假设的条件下若计算出某一事件为一小概率事件,然而它在一次正常的试验中竟然发生了;反

过来说明假设的条件不正确,从而否定该假设(接受另一个相反的假设)。

抽样分布：从已知的总体中以一定的样本容量进行随机抽样，由样本的统计数所对应的概率

分布称为抽样分布。抽样分布是统计推断的理论基础。

单个样本平均数抽样分布及其参数？

如果从容量为N 的有限总体抽样，若每次抽取容量为n 的样本，那么一共可以得到 个样

本(所有可能的样本个数)。 抽样所得到的每一个样本可以计算一个平均数，全部可能的样

本都被抽取后可以得到许多平均数。如果将抽样所得到的所有可能的样本平均数集合起来便

构成一个新的总体，平均数就成为这个新总体的变量。由平均数构成的新总体的分布，称为

平均数的抽样分布。随机样本的任何一种统计数都可以是一个变量，这种变量的分布称为统

计数的抽样分布。 (1) 该抽样分布的平均数 与母总体的平均数相等：

(2) 该抽样分布的方差与母总体方差间存在如下关系： 两个样本平均数差数抽样分布及其参数？

如果从一个总体随机地抽取一个样本容量为n 1的样本，同时随机独立地从另一个总体抽取

一个样本容量为n 2的样本，那么可以得到分别属于两个总体的样本，这两个独立随机抽取

的样本平均数间差数( )的抽样分布参数与两个母总体间存在如下关系：

%100?=y

s CV 1)(2-∑-=n y y s N y 2)(∑-=μσ2σσμ)(-=y u n N y μμμ=y ?????==n n y y σσσσ 相应地， 22212

1μμμ-=-y y 21y y -

(1) 该抽样分布的平均数与母总体的平均数之差相等：

(2) 该抽样分布的方差与母总体方差间的关系为： 第五章

区间估计:在一定的概率保证之下,由样本的统计数估计出总体参数可能位于的区间.

置信区间:在一定的概率保证之下,由样本的统计数估计出的总体参数可能位于的区间.区间

的上、下限称为置信限。一般以L 1和L 2分别表示置信下限和上限。

置信系数或置信度:保证总体参数位于置信区间的概率以P =(1－ )表示。

统计假设 :对样本所属的总体(特征值或参数)提出假设(包括无效假设和备择假设两个,在后

面有说明)。

无效假设:记作H 0,假设样本所属总体效应或参数(平均数)与某一指定值相等或假设两个

总体参数相等,即相对而言都不具有自己的独特效应.

备择假设:记作H A ,假设样本所属总体效应或参数(平均数)与某一指定值不相等或假设两

个总体参数不相等,或相对而言它们都有自己的独特效应.所以也可以称为有效假设.

假设测验时直接测验的统计假设是无效假设，因为只有无效假设相当于总体已知，这样才

能从已知的总体中进行抽样分布，才能进一步计算样本在无效假设中出现的概率。

区间估计与统计假设测验的关系为:

1.如果无效假设位于置信区间内,就接受无效假设,称为差异不显著;

2.如果无效假设位于置信区间外,就否定无效假设,接受备择假设,称为差异显著;

什么是显著水平？为什么要有一个显著水平？根据什么确定显著水平？它和统计推断有何

关系？

用来测验假设的小概率标准5%或1%等，称为显著水平

由于显著水平不同可能直接影响到推断结果.本例题如果

用0.01水平就要接受无效假设,所以必须事先确定显著水平.

选用显著水平的原则:统计上达显著,实际上有应用价值.

选用显著水平的原则:试验误差小的,选高水平0.01;

试验误差大的,选低水平0.05.

什么叫统计推断？它包括哪些内容？什么是统计假设测验，它的原理和方法？

统计推断:利用概率论和抽样分布的原理,由样本结果(统计数)推断或估计其总体特征(参数).

它有两条路:一是统计假设测验,二是参数的区间估计.

统计假设测验的含义:首先对样本所属的总体提出统计假设(无效假设 ,备择假设 )然

后计算样本在无效假设的总体中出现的概率,若概率大则接受该假设;若概率小则否定该假设,

从而接受另一个相反的备择假设

具体有以下三大步:

(一)提出统计假设:对所研究的总体首先提出统计假设

(二)计算概率: 在假定无效假设为正确的前提下，研究抽样分布，从而计算出样本在无

效假设的总体中出现的概率

(三) 推断: 根据“小概率事件实际上不可能发生”原理接受或否定无效假设

第六章

方差分析的思想:任何事物的数量特征都是受多种因素的影响,其中起重要作用的因素所引

起的变异量(方差)就大;起次要作用的因素所引起的变异量就小;不起作用的因素其变异量

(方差)就不能显著大于试验误差的变异量(方差).

2221212222121n n y y y y σσσσσ+=+=-α

0H A H

方差分析的思路:首先把试验资料的总变异分解为各个因素(包括试验误差)的变异,并计算出

它们的方差,利用误差方差对各个因素进行方差的显著性测验,最后对方差显著的因素内的各

个水平的平均数进行多重比较.

方差分析的步骤:

1.平方和及自由度的分解:把试验资料总变异的平方和及自由度分解为各个因素的平方和

及自由度,并计算出它们的方差.

2.F 测验:利用f 分布测验各个因素的方差是否显著大于误差方差.以明确哪个因素的效应

是显著的.

3.多重比较:对方差显著的因素内水平间的平均数进行比较(差异显著性测验),以明确哪些

平均数间差异显著,哪些平均数间差异不显著.

F 测验需具备条件：

(1)变数y 遵循正态分布N ( ， )，

(2) s 12 和 s 22 彼此独立 。

多重比较的三种方法：

1.最小显著差数法(LSD 法)

2.复极差法( q 法)

3.Duncan 氏新复极差法(SSR 法)

多重比较方法尺度的大比较:

1.P=2时:

2.P>2时: 应用（1）试验事先确定比较的标准，凡与对照相比较，或与预定要比较的对象比较，一般

可选用最小显著差数法(LSD 法)；

（2）新复极差法(SSR 法)适用于试验精确度一般的所有均值间的相互 比较.

（3）q 法测验适用于试验精确度较高的所有均值间的相互比较.

方差分析的含义是什么？如何进行自由度和平方和的分解？如何进行F 测验和多重比较？

方差分析 :是将总变异剖分为各个变异来源的相应部分，从而发现各变异原因在总变异中相

对重要程度的一种统计分析方法

平方和及自由度的分解:把试验资料总变异的平方和及自由度分解为各个因素的平方和及自

由度,并计算出它们的方差.

F 测验:利用f 分布测验各个因素的方差是否显著大于误差方差.以明确哪个因素的效应是显

著的.

F 测验(方差差异的显著性测验或方差的同质性测验)的方法：

1.提出统计假设

2.规定显著水平

3.计算概率

4.推断:如果 就否定无效假设,接受备择假设

如果 接受无效假设 多重比较的基本思路 利用误差方差计算出最小显著差异标准,若任两个均值之差的绝对值

标准, 则它们的总体均值 就差异显著; 反之就差异不显著. 多重比较:对方差显著的因素内水平间的平均数进行比较(差异显著性测验),以明确哪些平均

数间差异显著,哪些平均数间差异不显著.

方差分析有哪些基本假定？

μ2σ)()((法法法）

q LSR SSR LSR LSD ααα==)()((法法法）

q LSR SSR LSR LSD ααα<<222122210:,:σσσσ>=A H H ),(,21ννααF 2221

s s F =αα≤≥p F F ,α

α-=<1,p F F ≥-j i y y j i μμ与

(1) 处理效应与环境效应等应该具有“可加性” （2）试验误差 应该是随机的、彼此独立的，具有平均数为零而且作正态分布，即“正

态性”。

(3)所有试验处理必须具有共同的误差方差，即误差同质性。

第九章

1什么叫回归分析？直线回归方程和回归截距、回归系数的统计意义是什么？如何计算？如

何对直线回归进行假设测验和区间估计？

回归分析：计算回归方程为基础的统计分析方法。

(一)直线回归方程式

(9·1)

? a 回归截距：a 是x =0时Y 的值，即回归直线在y 轴上的截距。

? b 回归系数：b 是x 每增加一个单位数时，Y 平均地将要增加(b ＞0时)或减少(b ＜0

时)的单位数。

建立回归方程或求a 和b 的原理是:

最小二乘法或最小平方法原理,即使各个实际值y 与回归直线对应值之差平方之和最小.

其几何图形上的含义:各个实际观测点与回归直线上点之距离和为最小,即误差为最小.

(1).提出统计假设，H 0: =0 , Ha: ≠O

(2).规定显著水平为0.05或0.01

(3).计算概率:计算b 来自 =0的总体的概率

2什么叫相关分析？相关系数、决定系数各有什么具体意义？如何计算？如何对相关系数做

假设测验？

相关分析：计算相关系数为基础的统计分析方法。计算表示Y 和X 相关密切程度的统计数，

并测验其显著性。

相关系数是两个变数标准化离差的乘积之和的平均数。

? 相关系数的功能定义:表示变量间相关性质与程度的统计数

? 相关系数的计算定义:由自变量引起的回归平方和占依变量总平方和比率的平方根

? 相关系数的推导定义:是两个变数标准化离差的乘积之和的平均数。

? 一般回答问题时常指功能定义!

决定系数为由x 不同而引起的y 的平方和 占y 总平方和SSy = 的比率

所以决定系数即相关系数r 的平方值。

? (一) H 0： 的假设测验

? 测验一个样本相关系数 r 来自无线性相关总体的概率，所作的假设为H 0： =0对

HA ： ≠0。

? 在的总体中抽样，r 的分布随样本容量n 的不同而不同。 ij

εbx a y +=?βββ2?

∑-=)(y y U ∑-2)(y y y x SS SS SP y y x x y y x x r ?=∑∑-?-∑--=22)()())((x y y x SS SS SP SS SS SP r /)(/)(222

==0=ρρ

ρ

? r 的抽样误差：

? 当 时： 或 （9.37）

? 此 t 值遵循 的t 分布，由之可测验H 0： 。

? 对于同一资料，线性回归的显著性等价于线性相关的显著性。

? 将(9·37)移项，即可得到自由度和显著水平一定时的临界 r 值：

（计算题待续。。。。。。）

2

1--=n r s r 20=ρ21r n r --=20=ρr r s r s r t =-=ρ2-=n ν

生物统计学第四版知识点总结

一、田间试验的特点 1、田间试验具有严格的地区性和季节性，试验周期长。 2、田间试验普遍存在试验误差 3、研究的对象和材料是农作物，以农作物生长发育的反应作为试验指标研 究其生长发育规律、各项栽培技术或栽培条件的效果。 二、田间试验的基本要求 结果重演性、结果可靠性、条件先进代表性、目的明确性 三、单因素试验的处理数就是该因素的水平数。 四、例如：甲、乙、丙三品种与高、中、低三种施肥量的两因素试验处理组 合数是？ 3因素3水平的处理组合数是？ 多因素试验的处理数是各因素不同水平数的所有组合。 五、如进行一个喷施叶面肥的试验，如果设置两个叶面肥浓度，对照应为 喷施等量清水。 六、简单效应的计算 N 的简单效应为40-30=10 在N1水平下，P2与P1的简单效应为38-30=8；在N2水平下，P2与P1的简单效应为54-40=14。 七、平均效应的计算 P的主效（8+14）/2=11； N的主效（10+16）/2=13； 八、互作的计算 N与P的互作为（16-10）/2=3或（14-8）/2=3 九、田间试验误差可分为系统误差和随机误差两种。（1、系统误差影响试 验的准确性，随机误差影响试验的精确性。2、准确度受系统误差影 响，也受随机误差影响；精确度受随机误差影响。3、若消除系统误 差，则精确度=准确度。） 十、小区面积扩大，误差降低，但扩大到一定程度，误差降低就不明显了。 适当的时候可以考虑增加重复次数来降低误差。小区面积一般在 6-60m2，而示范小区面积不小于330m2 。 十一、通常情况下，狭长小区误差比方形小区误差小。 小区的长边必须与肥力梯度方向平行，即与肥力变化最大的方向平行。一般小区长宽比为3-10：1，甚至达20：1 十二、何时采用方形小区？（1）肥水试验；（2）边际效应值得重视的试验。 十三、一般小区面积较小的试验，重复次数可相应增多，可设3-6次重复； 小区面积较大的试验可设2-4次重复。 十四、将对照或早熟品种种在试验田四周，一般4行以上。目的？（目的是防止外来因素破坏及边际效应的影响。） 十五、算术平均数的主要特征 ?1、样本各观测值与平均数之差的和为零，即离均差之和为0。 2、离均差的平方和最小。 十六、【例3·1】在1、2、3、…、20这20个数字中随机抽取1个，求下列随机事件的概率。 （1）A=“抽得1个数字≤4”；

生物统计学课后习题解答-李春喜汇总

生物统计学课后习题解答-李春喜汇总

第一章概论 解释以下概念：总体、个体、样本、样本容量、变量、参数、统计数、效应、互作、随机误差、系统误差、准确性、精确性。 第二章试验资料的整理与特征数的计算习题 2.1 某地 100 例 30 ～ 40 岁健康男子血清总胆固醇(mol · L -1 ) 测定结果如下： 4.77 3.37 6.14 3.95 3.56 4.23 4.31 4.71 5.69 4.12 4.56 4.37 5.39 6.30 5.21 7.22 5.54 3.93 5.21 6.51 5.18 5.77 4.79 5.12 5.20 5.10 4.70 4.74 3.50 4.69 4.38 4.89 6.25 5.32 4.50 4.63 3.61 4.44 4.43 4.25 4.03 5.85 4.09 3.35 4.08 4.79 5.30 4.97 3.18 3.97 5.16 5.10 5.85 4.79 5.34 4.24 4.32 4.77 6.36 6.38 4.88 5.55 3.04 4.55 3.35 4.87 4.17 5.85 5.16 5.09 4.52 4.38 4.31 4.58 5.72 6.55 4.76 4.61 4.17 4.03 4.47 3.40 3.91 2.70 4.60 4.09 5.96 5.48 4.40 4.55 5.38 3.89 4.60 4.47 3.64 4.34 5.18 6.14 3.24 4.90 计算平均数、标准差和变异系数。 【答案】=4.7398, s=0.866, CV =18.27 ％ 2.2 试计算下列两个玉米品种 10 个果穗长度 (cm) 的标准差和变异系数，并解释所得结果。 24 号： 19 ， 21 ， 20 ， 20 ， 18 ， 19 ， 22 ， 21 ， 21 ， 19 ； 金皇后： 16 ， 21 ， 24 ， 15 ， 26 ， 18 ， 20 ， 19 ， 22 ， 19 。 【答案】 1 =20, s 1 =1.247, CV 1 =6.235% ； 2 =20, s 2 =3.400, CV 2 =17.0% 。 2.3 某海水养殖场进行贻贝单养和贻贝与海带混养的对比试验，收获时各随机抽取 50 绳测其毛重(kg) ，结果分别如下：

生物统计学重要知识点

生物统计学重要知识点 （说明：下列知识点为考试内容，没涉及的不需要复习。注意加粗的部分为重中之重，一定要弄懂。大家要进行有条理性的复习，望大家考出好成绩！） 第一章概论（容易出填空题和名词解释） 1、生物统计学的目的、内容、作用及三个发展阶段 2、生物统计学的基本特点 3、会解释总体、个体、样本、样本容量、变量、参数、统计数、效应和互作 4、会区分误差（随机误差和系统误差）与错误以及产生的原因 5、会区分准确度和精确度 第二章试验资料的整理与特征数的计算（容易出填空和名词解释） 1、随机抽样必须满足的两个条件 2、能看懂次数分布表和次数分布图，会计算全距、组数、组距、组限和组中值 3、会求平均数（算数、加权和几何）、中位数、众数，算术平均数的重要特性 4、会求极差、方差、标准差和变异系数，理解标准差的性质 第三章概率与概率分布（选择、填空和计算） 1、理解事件、频率及概率，事件的相互关系，加法定理和乘法定理的运用 2、概率密度函数曲线的特点和大数定律 3、二项分布、泊松分布和正态分布的概率函数和标准分布图像特征，会计算概率值 4、理解分位数的概念，弄清什么时候用单尾，什么时候用双尾 5、样本平均数差数的分布 第四章统计推断（计算） 1、无效假设和备择假设、显著水平、双尾检验和单尾检验、假设检验的两类错误，会根据 小概率原理做出是否接受无效假设的判断 2、总体方差已知和未知情况下如何进行U检验 3、一个样本平均数的t检验（例4.5） 成组数据平均数比较的t检验（例4.6和4.7） 4、一个样本频率的假设检验（例4.11），知道连续性矫正 5、参数的区间估计（置信区间）和点估计

试验统计方法复习题集

试验统计方法复习题 一、名词（术语、符号）解释： 1、总体：具有相同性质的个体所组成的集团特区为总体。 2、样本：从总体中抽出的一部分个体。 3、试验指标：用于衡量试验效果的指示性状称为试验指标。 4、试验因素：是人为控制并有待比较的一组处理因素，简称因素或因子。 5、试验水平：是在试验因素所设定的量的不同级别或质的不同状态称为试验水平，简称水平。 5、处理：单因素试验是指水平，多因素试验是水平与水平的组合。 6、简单效应：一个因素的水平相同，另一个因素不同水平间的性状（产量）差异属于简单效应。 7、参数：由总体的全部观察值而算得的特征数称为参数。 8、统计数：由样本观察值计算的特征数。 9、统计假设：是根据试验目的对试验总体提出两种彼此对立的假设称为统计假设。 10、无效假设：是指处理效应与假设值之间没有真实差异的假设称为无效假设。 11、准确度：是指试验中某一性状的观察值与其相应理论真值的接近程度。 12、精确度：是指试验中同一性状的重复观察值彼此之间的接近程度。 13、复置抽样：指将抽出的个体放回到原总体后再继续抽样的方法叫复置抽样或有放回抽样。 14、无偏估计：一个样本统计数等于所估计的总体参数，则该统计数为总体相应参数的无偏估计值。 15、第一类错误：否定一个正确H0 时所犯的错误。 16、第二类错误：接受一个不真实假设时所犯的错误。 17、互斥事件：事件A与B不可能同时发生，即AB为不可能事件，则称事件A与B为互斥事件。 18、随机事件：在一定条件下，可能发生也可能不发生，可能这样发生，也可能那样发生的事件。 19、标准差：方差的正根值称为标准差。 20、处理效应：是指因素的相对独立作用，亦是因素对性状所起的增进或减少的作用称为处理效应。 21、概率分布：随机变数可能取得每一个实数值或某一围的实数值是有一定概率的，这个概率称为 随机变数的概率分布。 22、随机抽样：保证总体中的每一个体，在每一次抽样中都有同等的概率被取为样本。 23、两尾测验：有两个否定区，分别位于分布的两尾。 24、显著水平：否定无效假设H0的概率标准。 25、试验方案：根据试验目的与要求拟定的进行比较一组试验处理的总称为试验方案。 26、随机样本：用随机抽样的方法，从总体中抽出的一个部分个体。 27、标准误：抽样分布的标准差称为标准误。 28、总体：具有相同性质的个体所组成的集团称为总体。 29、独立性测验：主要为探求两个变数间是否相互独立测验的假设。

生物统计学 (2)

生物统计学 名词解释： 1.生物统计学：是数理统计在生物学研究中的应用，它是应用数理统计的原理，运用 统计方法来认识、分析、推断和解释生命过程中的各种现象和试验调查资料的科学。 2.总体：具有相同性质或属性的个体所组成的集合称为总体，它是指研究对象的全 体； 3.个体：组成总体的基本单元称为个体； 4.样本：从总体中抽出若干个体所构成的集合称为样本； 5.样本容量：样本中所包含的个体数目称为样本容量。 6.集中性：资料中的观测值从某一数值为中心而分布的性质。 7.离散性：是变量有差离中心分散变异的性质。 8.变量（变数）：指相同性质的事物间表现差异性或差异特征的数据。 9.常数：表示能代表事物特征和性质的数值，通常由变量计算而来，在一定过程中是 不变的。 10.参数：描述总体特征的数量称为参数，也称参量。常用希腊字母表示参数，例如用 μ表示总体平均数，用σ表示总体标准差； 11.统计数：描述样本特征的数量称为统计数，也称统计量。常用拉丁字母表示统计数， 例如用x表示样本平均数，用S表示样本标准差。 12.效应：通过施加试验处理，引起试验差异的作用称为效应。效应是一个相对量，而 非绝对量，表现为施加处理前后的差异。效应有正效应与负效应之分。 13.互作（连应）：是指两个或两个以上处理因素间相互作用产生的效应。互作也有正效 应（协同作用）与负效应（拮抗作用）之分。 14.准确性：也叫准确度，指在调查或试验中某一试验指标或性状的观测值与其真值接 近的程度。 15.精确性：也叫精确度，指调查或试验中同一试验指标或性状的重复观测值彼此接近 的程度。 16.随机误差（抽样误差）：这是由于试验中无法控制的内在和外在的偶然因素所造成。 随机误差越小，试验精确性越高。 17.系统误差（片面误差）：这是由于试验条件控制不一致、测量仪器不准、试剂配制 不当、试验人员粗心大意使称量、观测、记载、抄录、计算中出现错误等人为因素而引起的。系统误差影响试验的准确性。只要以认真负责的态度和细心的工作作风是完全可以避免的。 18.试验误差：在试验过程中，由于试验条件及人为的一些因素而造成的试验结果与真 实值之间的偏差，来源于试验材料固有的差异和外界因素（管理措施、试验条件等）。 19.数量性状：是指能够以计数和测量或度量的方式表示其特征的性状。 20.质量性状：是指能观察到而不能直接测量的性状 21.次数资料：由质量性状量化得来的资料叫做次数资料。 22.试验：是对已有的或没有的事物加以处理的方法。 23.大数定律：是概率论中用来阐述大量随机现象平均结果稳定性的一系列定律的总称。 主要内容：样本容量越大，样本统计数与总体参数之差越小。 24.泊松分布：是一种可以用来描述和分析随机地发生在单位空间或时间里的稀有事件 的概率分布，也是一种离散型随机变量的分布。 25.假设检验：又称显著性检验,就是根据总体的理论分布和小概率原理，对未知或不完 全知道的总体提出两种彼此对立的假设，然后由样本的实际原理，经过一定的计算，

初级生物统计学学习心得

高级生物统计学课程学习总结 摘要：经过一学期对生物统计学的学习，我对生物统计学有了进一步的理解。本文主 要讲述了本学期学习生物统计之后，我对生物统计学的收获和体会。 关键词：生物统计学 收获 体会 学习了黄老师讲授的《高级生物统计学》这门课程，我觉得自己又收获了不少。经过一学期对生物统计学的学习，我对生物统计学有了进一步的理解。虽说我的专业是课程与 教学论，对生物统计学知识的运用较少，但我深信，于我自身，它将起到不可估量的作用。 下面主要谈谈我对这门课程的理解与感悟。 1.对生物统计学的认识 1.1生物统计学的概念 生物统计学是一门以概率理论为基础的，实际应用性非常强的综合性的学科。它运用概率论与数理统计的原理和方法处理生物学中的各种数量资料，从而透过现象揭示生物学 本质的一门科学，是科学研究与实践应用的基础工具。它是研究如何搜集、整理、分析反 映整体信息的数字资料，并以此为依据，推断总体特征，然后用生物学的语言加以描述的 工具。 从生物统计学的概念我们不难看出，生物统计是要我们根据部分所反映出来的性质，推断总体的性质，在推断的过程中，不可避免的会有一定的出错概率，我们只是选择不同 的分析方法将这一概率降到最低。它不仅为我们提供了设计试验，获取资料的方法，还提 供了整理资料，最后得出科学结论的方法。因此，学好生物统计对我们以后设计试验，分 析试验数据，得出科学而精简的结论有很大帮助。 1.2生物统计学的重要性 统计学在生物学中的应用已有长远的历史，许多统计的理论与方法也是自生物上的应用发展而来，而且生物统计是一个极重要的跨生命科学各研究领域的平台。 随着基因组学、蛋白质组学与生物信息学的蓬勃发展，使得生物统计在这些突破性生 物科技领域上扮演着不可或缺的角色。，生物统计学在这些领域被广泛应用，并显得日益重 要。生物统计学是生物领域学生应具备的基本知识和素质，与生命活动有关的各种现象中 普遍存在着随机现象，大到整个生态系统，小到核苷酸序列，均受到许多随机因素的影响， 表现为各种各样的随机现象，而生物统计学正是从数量方面揭示大量随机现象中存在的必 然规律的学科。因此，生物统计学是一门在实践中应用十分广泛的工具学科，它是生物科 管线不仅可以解决吊顶层配卷问题，而且可保障各类路敷设过程中，要加强看料试卷连接管口处理高中资料试卷保护层防腐跨接地线弯曲半径标高中语文电气课件中管壁薄、接利用管线敷设技术。线缆敷设原则不同电压回路交叉时，应采用金属同一线槽内强电回路须同时切根据生产工艺高中资料试卷要求，与带负荷下高中资料试卷调控试使其在正常工况下与过度工作下都于继电保护进行整核对定值，审核杂设备与装置高中资料试卷调试动过程中高中资料试卷电气设备进过关运行高中资料试卷技术指导中资料试卷技术问题，作为调试人图纸资料、设备制造厂家出具高案。 保护高中资料试卷配置技术是指高中资料试卷总体配置时，需要在机组高中资料试卷安全，并且尽可料试卷破坏范围，或者对某些异进行自动处理，尤其要避免错误高然停机。因此，电力高中资料试，要求电力保护装置做到准确灵活置高中资料试卷调试技术是指发电内部故障时，需要进行外部电源

生物统计学名词解释大全

1.样本: 样本从总体中抽出的若干个体所构成的集合称为样本。 2.总体: 总体指具有相同性质的个体所组成的集合称为总体。 3.连续变量：表示在不变量范围内可抽出某一范围的所有值。 4.非连续变量:也称为离散型变量，表示在变量数列中，仅能取得固定数值，并且通常 是整数。 准确性:指在调查或实验中某一试验指标或形状的观测值与真值接近的程度。 精确性：指调查或实验中同一试验指标或形状的重复观测值彼此接近程度大小。 资料：指在一定条件下，在生物学实验和调查中，能够获得大量原始数据，对某种具体事务或现象观察的结果。 数量性状资料：指一般是由计数和测量或度量得到的。 质量性状资料：是指对某种现象只能观察而不能测量的资料，也称属性资料。 计数资料;指由计数得到的数据。 计量资料：有测量或度量得到的数据。 普查：指对研究对象的每一个个体都进行测量或度量的一种全面调查。 抽样调查：是一种非全面调查，它是根据一定的原则对研究对象抽取一部分个体进行测量或度量，把得到抽样调查的数据资料作为样本进行统计处理，然后利用样本特征数对总体进行推断。 全距（极差）：是指样本数据资料中最大观测值与最小观测值的差值。组中值：是指两个组限下线和上限的中间值。 算数平均数：是指总体或样本资料中哥哥给观测值的总和除以观测值的个数所得的商。中位数：是指将试验或调查资料中所有观测值以大小顺序排列，居中位置的观测值。众数：资料中出现次数最多的那个观测值或次数最多一组的中点值。 几何平均数：指资料中有几个观测值，其乘积开几次方所得的数值。 方差：指用样本容量n 来除离均差平方和，得到平均的平方和。 标准差：指方差的平方根和。 变异系数:指将样本标准差除以样本平均数得出的百分比。 概率:指某事件 A 在n 次重复试验中，发生了几次，当试验次数n 不断增大时，事件 A 发生的频率W（A）概率就越来越接近某一确定值P，于是则定P 为事件 A 发生的概率. 和事件：指事件 A 和事件 B 至少有一件发生而构成的新事件称为事件 A 和事件 B 的事件。 积事件:指事件 A 和事件 B 同时发生而构成的新事件，称为事件 A 和事件 B 的积事件。 互斥事件：指事件 A 和事件 B 不能同时发生，称为事件 A 和事件 B 互斥。 对立事件：指事件 A 和事件 B 必有一个事件发生，但两者不能同时发生。 独立事件：指事件 A 的发生与事件 B 的发生毫无关系。 完全事件系：指如果多个事件A1、A2、、、、、、An 两两相斥，且每次试验结果必然发生其一，则称事件A1、完全事件系A2、、、、、、An 为一个完全事件系。概率加法定理：指互斥事件 A 和 B 的和事件的概率等于事件 A 和事件 B 的概率之和，P(A+B)=P(A)+P(B)。 概率乘法定理：指事件 A 和事件 B 为独立事件，则事件 A 与 B 同时发生的概率等于事件 A 和事件 B 各自概率乘法定理的乘积，即:P(A*B)=P(A)*P(B)。 伯努利大数定律：设M 是n 次独立试验中事件 A 出现的次数，而不是事件 A 在每次试验中出现的概率，则对于任意小的正数ε ，有如下关系:limp{m/n-p< ε }=1

《生物统计学》教学大纲

《生物统计学》教学大纲 课程名称：生物统计学 课程类型：范围选修课-基础课 学时：56学时，3.5学分 适用对象：农学、植物保护、生物技术、生物科学、草业科学等本科专业先修课程：高等数学、线性代数、概率论与数理统计、植物学、植物生理学、遗传学等课程 一、课程性质、目的与任务以及对先开课程要求 统计学是论述收集、分析并解释数字信息的科学，生物统计学则是一门运用统计学的原理和方法，研究生物学数据资料的一般统计学。统计方法是现代生物学研究不可缺少的工具。正确的统计分析能够帮助我们正确认识事物客观存在的规律性。 概率论与数理统计等先开课程的重点是讲述没有量纲或单位抽象的数量规律，为生物学科应用这些规律打基础。 二、教学重点及难点 本课程教学的全过程可以看成是一个生物信息搜集、处理、分析，从而提炼新的生物信息的过程。教学重点是通过生物现象的数量观察、对比、归纳和分析，揭示那些困惑费解的生物学问题，从偶然性的剖析中，发现事物的必然性，指导生物科学的理论和实践。本课程的难点是概念较多、理论抽象、系统严密、实践性强、公式复杂、符号繁多、计算量大，因此，教学安排上除精讲48学时外，有针对性的安排上机操作8学时。 三、与其他课程关系 生物统计学与数学有密切关系，现代统计学用到了较多的数学知识，研究理论生物统计学的人需要有较深的数学功底，应用统计方法的人也应具备良好的数学基础。统计学又是一门应用性很强的学科，几乎生物学科所有的门类都要研究和分析数据，掌握生物学类学科专业基础课和专业课程知识有利于对统计分析的结果做出合理的解释和分析。 四、教学内容、学时分配及基本要求 绪论（1学时） 基本要求：理解什么是统计？什么是统计学；统计数据与统计学的关系，描述统计与推断统计内涵；统计方法能解决生物学科中哪些问题，了解生物 统计学的产生与发展。

生物统计学考试题及答案

重庆西南大学 2012 至 2013 学年度第 2 期 生物统计学 试题（A ） 试题使用对象： 2011 级 专业(本科) 命题人： 考试用时 120 分钟 答题方式采用： 闭卷 说明：1、答题请使用黑色或蓝色的钢笔、圆珠笔在答题纸上书写工整. 2、考生应在答题纸上答题，在此卷上答题作废. 一：判断题；（每小题1分，共10分 ） 1、正确无效假设的错误为统计假设测验的第一类错误。（ ） 2、标准差为5，B 群体的标准差为12，B 群体的变异一定大于A 群体。（ ） 3、一差异”是指仅允许处理不同，其它非处理因素都应保持不变。（ ） 4、30位学生中有男生16位、女生14位，可推断该班男女生比例符合1∶1 （已知84.321,05.0=χ）。 （ ） 5、固定模型中所得的结论仅在于推断关于特定的处理，而随机模型中试验结论则将用于推断处理的总体。（ ） 6、率百分数资料进行方差分析前，应该对资料数据作反正弦转换。（ ） 7、比较前，应该先作F 测验。 （ ） 8、验中，测验统计假设H 00:μμ≥ ，对H A :μμ<0 时，显著水平为5%，则测验的αu 值为1.96（ ） 9、行回归系数假设测验后，若接受H o :β=0，则表明X 、Y 两变数无相关关系。 ( ) 10、株高的平均数和标准差为30150±=±s y （厘米），果穗长的平均数和标准差为s y ±1030±=（厘米），可认为该玉米的株高性状比果穗性状变异大。 （ ） 二：选择题；（每小题2分，共10分 ） 1分别从总体方差为4和12的总体中抽取容量为4的样本，样本平均数分别为3和2，在95%置信度下总体平均数差数的置信区间为（ ）。 A 、[-9.32，11.32] B 、[-4.16，6.16]

试验统计方法复习题

试验统计方法复习题 1.何谓实验因素和实验水平？何谓简单效应、主要效应和交互效应?举例说明之。 实验因素: 被变动并设有待比较的一组处理的因子或试验研究的对象。 实验水平: 实验因素的量的不同级别或质的不同状态。 简单效应: 同一因素内俩种水平间实验指标的相差。 主要效应：一个因素内各简单效应的平均数。 交互效应：俩个因素简单效应间的平均差异。 2.什么是实验方案，如何制定一个正确的实验方案？试结合所学专业举例说明之。 试验指标:用于衡量试验效果的指示性状。 制定实验方案的要点○1.目的明确。 ○2. 选择适当的因素及其水平。 ○3设置对照水平或处理，简称对照(check，符号CK)。 ○4应用唯一差异原则。 3.什么是实验误差？实验误差与实验的准确度、精确度以及实验处理间的比较的可靠性有什么关系？ ○1.试验误差的概念：试验结果与处理真值之间的差异. ○2随机误差影响了数据的精确性，精确性是指观测值间的符合程度，随机误差是偶然性的，整个试验过程中涉及的随机波动因素愈多，试验的环节愈多，时间愈长，随机误差发生的可能性及波动程度便愈大。系统误差是可以通过试验条件及试验过程的仔细操作而控制的。实际上一些主要的系统性偏差较易控制，而有些细微偏差则较难控制。 4.试分析田间实验误差的主要来源，如何控制田间实验的系统误差？如何降低田间实验的随机误差？ 误差来源：(1)试验材料固有的差异 (2)试验时农事操作和管理技术的不一致所引起的差异 (3)进行试验时外界条件的差异 控制误差的途径：(1)选择同质一致的试验材料 (2) 改进操作和管理技术，使之标准化 (3) 控制引起差异的外界主要因素 选择条件均匀一致的试验环境； 试验中采用适当的试验设计和科学的管理技术； 应用相应的科学统计分析方法。 尽量减少实验中的随机波动因素、环节和时间可以有效的降低随机误差。 5.田间实验设计的基本原则是什么？完全随机设计、完全随机区组设计、拉丁设计各有何特点？各在什么情况下使用？ （1）基本原则是：○1.重复○2随机排列○3局部控制 （2）完全随机设计的特点是设计分析简便，但是应用该设计的条件是要求试验的环境因素相当均匀，所以一般用于实验室培养试验及网、温室的盆钵试验。 完全随机区组设计○1.特点: 根据“局部控制”的原则，将试验地(或试验环境)按肥力变异梯度(或条件变异梯度)划分为等于重复次数的区组，一区组亦即一重复，区组内各处理都独立地随机排列。○2应用条件：对试验地的地形要求不严，必要时，不同区组亦可分散设置在不同地段上。 拉丁方设计的○1.特点：将处理从纵横二个方向排列为区组(或重复)，使每个处理在每一

生物统计学最新复习题

《生物统计学》复习题 一、填空题（每空1分，共10分） 1．变量之间的相关关系主要有两大类：（），（） 2．在统计学中，常见平均数主要有（）、（）、（） 3．样本标准差的计算公式（） 4．小概率事件原理是指（） 5．在标准正态分布中，P（－1≤u≤1）=（） （已知随机变量1的临界值为0．1587） 6．在分析变量之间的关系时，一个变量X确定，Y是随着X变化而变化，两变量呈因果关系，则X称为（），Y称为（） 二、单项选择题（每小题1分，共20分） 1、下列数值属于参数的是： D A A、总体平均数 B、自变量 C、依变量 D、样本平均数 2、下面一组数据中属于计量资料的是 D A、产品合格数 B、抽样的样品数 C、病人的治愈数 D、产品的合格率 3、在一组数据中，如果一个变数10的离均差是2，那么该组数据的平均数是 B C A、12 B、10 C、8 D、2 4、变异系数是衡量样本资料 A 程度的一个统计量。 A、变异 B、同一 C、集中 D、分布 5、方差分析适合于， A 数据资料的均数假设检验。 A、两组以上 B、两组 C、一组 D、任何 6、在t 检验时，如果t = t0、01，此差异是：B A、显著水平 B、极显著水平 C、无显著差异 D、没法判断 7、生物统计中t检验常用来检验 A A、两均数差异比较 B、两个数差异比较 C、两总体差异比较 D、多组数据差异比较 8、平均数是反映数据资料 B 性的代表值。 A、变异性 B、集中性 C、差异性 D、独立性 9、在假设检验中，是以 A 为前提。 A、肯定假设 B、备择假设 C、原假设 D、有效假设 10、抽取样本的基本首要原则是 B A、统一性原则 B、随机性原则 C、完全性原则 D、重复性原则 11、统计学研究的事件属于 D 事件。 A、不可能事件 B、必然事件 C、小概率事件 D、随机事件 12、下列属于大样本的是 A A、40 B、30 C、20 D、10 13、一组数据有9个样本，其样本标准差是0.96，该组数据的标本标准误（差）是 D

生物统计学课堂作业及答案

1. 资料可以分为哪几类？它们有何区别？ 答：（1）资料一般可以分为数量性状资料、质量性状资料、半定量资料三大类，其中 数量性状资料又包括计量资料和计数资料。 （2）区别：数量性状资料是能够以量测或计数的方式获得的资料，质量性状资料是只能观察而不能直接测量的资料，半定量资料既有计数资料的特点又有程度或量的不同。联系 三种不同类型的资料有时可根据研究目的和统计方法的要求将一种类型资料转化成另一种类型的资料。 2. 为什么要对资料进行整理？对于计量资料，整理的基本步骤是什么？ 答：（1）由调查或试验收集来的原始资料往往是零乱的，无规律可循。只有通过统计整理，才能发现其内部的联系和规律性，从而揭示事物的本质。资料整理是进行统计分析的基础。（2）计量资料整理的基本步骤包括：①求全距，全距即为资料中最大值与最小值之差。②确定组数，一般根据样本含量及资料的变动范围大小确定组数。③确定组距，通常根据等距离分组的原则，组距等于全距除以组数。④确定组限和组中值，各组的最大值为组上限，最小值为组下限 每一组的中点值称为组中值。⑤归组划线计数，作次数分布表。 3. 在对计量资料进行整理时，为什么第一组的组中值以接近或等于资料中的最小值为好？答：在对计量资料进行整理时，第一组的组中值以接近或等于资料中的最小值可以避免第一组中观察值过多的情况，同时也确保资料中最小值不会遗漏。 4. 统计表与统计图有何用途？常用统计表、统计图有哪些？列统计表、绘统计图时，应注意什么？ 答：（1）统计表用表格形式来表示数量关系 统计图用几何图形来表示数量关 系。用统计表和统计图可以把研究对象的特征、内部构成、相互关系等简明、形 象地表达出来，便于比较分析。 （2）常用的统计图有长条图、圆图、线图、直方图和折线图等。 （3）常用的统计表有简单表和复合表两大类。 （4）列统计表的注意事项： ①标题要简明扼要、准确地说明表的内容，有时须注明时间、地点。 ②标目分横标目和纵标目两项，横标目列在表的左侧用以表示被说明事物的主要标志，纵标目列在表的上端说明横标目各统计指标内容，并注明计算单位。 ③数字一律用阿拉伯数字，数字小数点对齐，小数位数一致，无数字的用“—”表示，数字是“0”的须写“0”。 ④表的上下两条边线略粗、纵、横标目间及合计用细线分开 表的左右边线可以省去表的左上角一般不用斜线。 （5）绘统计图的注意事项： ①标题简明扼要并列于图的下方。 ②纵、横两轴应有刻度，注明单位。 ③横轴由左至右，纵轴由上而下，数值由小到大，图形长宽比例约为5：4或6：5。 ④图中需用不同颜色或线条表示不同事物时应有图例说明。 5. 生物统计中常用的平均数有几种？各在什么情况下应用？ 答：生物统计中常用的平均数有算术平均数、几何平均数、调和平均数、中位数和众数。算术平均数较常用，简称平均数，当资料呈正态分布时可用算术平均数描述其中心位置。几何均数主要应用于畜牧、水产业的动态分析，畜禽疾病及药物效价的统计分析，如畜禽、水产养殖的增长率，抗体的滴度，药物的效价，畜禽疾病的潜伏期等。调和均数主要用于反映畜群不同阶段的平均增长率或畜群不同规模的平均规模。当所获得的数据资料呈偏态分布时中位数的代表性优于算术平均数。众数也适用于资料呈偏态分布的情况。

统计学考试要点整理

2010级3班整理生物统计学基础知识整理 生物统计学整理 第一部分名词解释本文档仅供参考，仍有不足，有许多名词没有交待，需自己补充。本资料与课本，课后习题册搭配使用效果更好，有疑问联系大正 1生物统计学:是一门探讨如何从事生物学实验研究的设计,取样,分析,资料整理与推 论的科学.是数理统计在生物学研究中的应用，它是应用数理统计的 原理和方法来分析和解释生物界各种现象和试验调查资料的一门学科， 属于应用统计学的一个分支。 2总体:统计学研究的全部对象叫做总体，分为无限总体和有限总体。 3个体：构成总体的每个成员称为个体。 4样本：总体的一部分称为样本 5样本含量：样本内包含的个体数目称为样本含量 6抽样：从总体中获得样本的过程。 7连续性数据：与某种标准做比较所得到的数据称为连续型数据，又称为度量数据 8离散型数据：由记录不同类别个体的数目所得到的数据，称为离散型数据 9变量的方法：对连续性数据进行分析的方法，通常称为变量的方法 10属性的方法：对离散型数据进行分析的方法 11对于数据的变异程度，经常使用的度量方法有三中，1 范围或称为极差 2 平均离差 3 标准离差或称为标准差 12概率论：研究偶然现象本身规律性的科学 13统计学：基于实际观测结果，利用概率论得出的规律，揭示偶然性中所寄寓的必然性 的科学 14随机实验：在我们做第一次观测时，并不能准确得知下一次的结果，这样的实验叫做随机实验 随机误差：试验过程中，由于各种无法控制的随机因素所引起统计量与参数之间的偏差，称之为随机误差。 15基本事件：试验的每一最基本结果用小写拉丁字母表示

2．什么叫总体？什么叫样本？为什么要抽样？怎样抽样？ 1）总体:统计学研究的全部对象叫做总体，分为无限总体和有限总体。 2）样本：总体的一部分称为样本 3）从总体中获得样本的过程称为抽样，抽样的目的是希望通过对样本的 研究，推断其总体。生物统计学中往往总体数目是无限个，为方便研究总 体特征需要抽样。 4）从总体中抽取样本时，总体中的每一个个体被抽中的机会必须都一样，不能带有偏见，我们得到的样本应该是该市总体的一部分，需要进行随机 抽样。随机抽样的方法很多，例如抽签，拈阄等。最好方法是使用随机数 字表进行抽样。 5）随即数字表抽样步骤：第一步，闭上眼睛用铅笔在随机数字表上任意 点上一点，假若点到奇数，就用第一页表；假若点到偶数，就用第二页表。 第二步，在选定的那一页上，在点一次，决定从那个字开始。决定开始以 后进行读书（例如，总体有 4728 个个体，那就四位数字为一节读下去，

生物统计学课程简介-2008

生物统计学 课程代码：81036000 课程名称：生物统计学 英文名称：Biostatistics 学分：2 开课学期：第六学期 授课对象：生物类和药学专业本科学生先修课程：高等数学 课程主任：刘建讲师硕士 课程简介：（标题黑体、五号） 生物统计学是综合性大学中生命科学和生物技术专业的主要专业课程之一。主要介绍讲述清楚生物类试验的内容与要求、明确本课程与试验研究关系，让学生学习与理解试验设计基本原理与基本方法，教学中力求深入浅出地把描述统计与推断统计中一些基本概念与原理讲解的清晰易懂。对于试验设计及统计分析常见方法的介绍要条理清晰、层次分明，具有可操作性。统计分析对试验设计的反馈作用对于解决实际问题具有非常重要的指导价值，尽可能在案例教学中让学生熟练掌握，达到举一反三的目的。通过让学生做一些习题，上电子计算机做练习，帮助学生进一步加深对所学内容的理解，巩固所学的知识与技能。通过本课程的学习，使学生掌握基础的生物统计学的基本理论、基础知识，并能得到一些基本技能的训练，为进一步的学习和工作打下扎实的基础。 实践教学环节：（标题黑体、五号） 本课程含有16学时的上机实验课，通过这些实验使学生掌握生物统计学的基本理论和方法，能够设计一定复杂程度的试验方案，解决毕业论文和今后工作、学习中遇到的一定复杂程度的生物学问题。

课程考核：（标题黑体、五号） 为必考课程，考试形式：闭卷 指定教材：（标题黑体、五号） 《生物统计学》（第二版），杜荣骞.北京.高等教育出版社2003 参考书目：（标题黑体、五号） 【1】生物统计学李春喜、王文林、北京.科学出版社1997。 【2】SPSS for Windows统计分析卢纹岱、北京.电子工业出版社2004 第三版。

生物统计学学习心得

生物统计学学习心得 一、《生物统计学》这一门课。你学到什么？谈谈你学习这一门课的心得体会。 （一）、《生物统计学》这门课，首先，我不仅学到了很多生物统计方面的基础知识、基本概念和相关的应用，还学习了如何设计试验。 在第一章，我学了统计数据的收集与整理。首先学习的是总体与样本的概念，统计学研究的核心问题是如何通过样本推断总体，因此，总体与样本是生物统计学中的两个最基本概念。总体是我们研究的全部对象。构成总体的一个研究单位称为个体。样本是总体的一部分，样本内包含的个体数目称为样本含量。接着学习了数据类型及频数分布。生物统计学中经常遇到的数据有两种类型，一种是连续型数据，指与某种标准做比较所得到的数据，采用变量的方法进行分析。另一种是离散型数据，指由记录不同类别的个体的数目所得到的数据，采用属性的方法进行分析。最后学习了样本的几个特征数,平均数、标准差、方差。 在第二章，我学了概率和概率分布。概率是事件所固有的，且不随人的主观意识而改变。总体分布是建立在概率这一概念基础之上的，因此在研究总体分布之前首先应对概率的基本知识有所了解。试验的每一最基本的结果称为基本事件，指不能再分的事件。复合事件指由若干个基本事件组合而成的事件。概率的基本运算法则包括概率加法法则、条件概率、概率乘法法则、独立事件。概率分布包括离散型概率分布和连续型概率分布。 在第三章，我学了几种常见的概率分布律。首先学了二项分布，二项分布的基本情况是：设有一随机试验，每次试验都有两种不同的结果，如成功的（事件A）和失败的（事件A’）；生男孩（事件A）和生女孩（事件A’）。显然这两种可能的结果是互不相容的，独立地将此试验重复做n次，求在n次试验中，一种结果出现y次的概率。接着学了泊松分布、超几何分布、负二项分布、正态分布、指数分布等。 在第四章，我学了抽样分布。首先学了从一个正态总体中抽取的样本统计量的分布，学了一些基本概念，如标准误差、样本标准误差、自由度、查表。然后学了从两个正态总体中抽取的样本统计量的分布，包括标准差已知时两个平均数的和与差的分布、标准未知但相等时两个平均数的和与差的分布、两个样本方差比的分布----F分布。 在第五章，我学了统计推断。对总体做统计推断可以通过两条途径进行，一是首先对所估计的总体提出一个假设，称为统计假设检验，二是通过样本统计量估计总体参数，称为总体参数估计。首先学习单个样本的统计假设检验，检验的基本步骤：1.提出假设。2.构造并计算检验统计量：利用原假设所提供的信息，而且抽样分布已知。3.确定否定域（临界值）：根据小概率事件原理，比较检验统计量和临界值的关系，确定其落在否定域还是接受域。主要学了t检验，u检验、x2检验。接着学了两个样本的差异显著性检验，包括两个方差的检验----F检验，标准差已知时两个平均数间差异显著性的检验，标准差未知但相等时，两平均数之间差异显著性的检验，标准差未知且可能不等时两平均数之间差异显著性的检验，配对数据的显著性检验-----配对数据的t检验，二项分布数据的显著性检验。 在第六章，我学了参数估计，即由样本统计量估计总体参数。估计量是估计总体参数的统计量，一个好的估计量应该满足三个条件：无偏性、有效性、相容性。对总体参数的估计，可分为点估计和区间估计。区间估计是指在一定概率保证下指出总体参数的可能范围，所给出的可能范围叫置信区间，本章我学习了μ的置信区间、σ的置信区间、平均数差的置信区间、配对数据的置信区间、标准差比的置信区间二项分布总体的置信区间。 在第七章，我学了拟合优度检验，拟合优度检验是用来检验实际观测数与依照某种假设或模型计算出来的理论数之间的一致性，以便判断该假设或模型是否与观测数相配合。做拟合优度检验一般需一下各步：1.对数据进行分组。2.计算理论数Ti。3分别合并两个尾区的理论数。4.零假设。5.计算出x2与x2临界值（查附表6）做比较。

生物统计学

生物统计学习题集 生物统计学课程组编写

第一章概论 1.什么是生物统计学生物统计学的主要内容和作用是什么 2.解释并举例说明以下概念：总体、个体、样本、样本容量、变量、参数、统计数、效应、互作、随机误差、系统误差、准确性、精确性。 3.误差与错误有何区别 4.田间试验有哪些特点保证田间试验质量的基本要求有哪些

第二章试验资料的整理与特征数的计算 1.试验指标试验因素因素水平试验处理试验小区总体样本样本容量随机样本总体准确性精确性 2.什么是次数分布表什么是次数分布图制表和绘图的基本步骤有那些制表和绘图时应注意什么 3.标准误与标准差有何联系与区别 4.算术平均数与加权平均数形式上有何不同为什么说他们的实质是一致的 5.平均数与标准差在统计分析中有什么用处他们各有哪些特征 6.试验资料分为哪几类各有何特点 7.简述计量资料整理的步骤。 8.常用的统计表和统计图有哪些 9.算术平均数有哪些基本性质 10.总体和样本差的平均数、标准差有什么共同点又有什么联系和区别 11.在对果树品种调查研究中，经观测所得的干周、冠高、冠幅、新梢生长量、萌芽率、花数、果数、座果率、单果重、产量等一系列数量资料，哪些是连续性数量，哪些是非连续性数量 -1 试根据所给资料编制次数分布表。 13.根据习题12的次数分布表，绘制直方图和多边形图，并简述其分布特征。

14.根据习题12的资料，计算平均数、标准差和变异系数。 15.根据习题12的资料，计算中位数，并与平均数进行比较。 16.试计算下列两个玉米品种10个果穗长度（cm）的标准差和变异系数，并解释所得结果。 24号：19，21，20，20，18，19，22，21，21，19 金皇后：16，21，24，15，26，18，20，19，22，19

生物统计学期末考试题

生物统计学期末考试题 一名词解释(每题2分,共10分) 1．生物统计学期末考试题 2．样本：从总体中抽出的若干个体所构成的集合称为样本 3．方差：用样本容量n来除离均差平方和,得到的平方和,称为方差 4．标准差：方差的平方根就是标准差 5．标准误：即样本均数的标准差,是描述均数抽样分布的离散程度及衡量均数抽样误差大小的尺度, 反映的是样本均数之间的变异。 6．变异系数：将样本标准差除以样本平均数,得出的百分比就是变异系数 7．抽样：通常按相等的时间间隔对信号抽取样值的过程。 8．总体参数：所谓总体参数是指总体中对某变量的概括性描述。 9．样本统计量：样本统计量的概念很宽泛（譬如样本均值、样本中位数、样本方差等等）,到现在 为止,不是所有的样本统计量和总体分布的关系都能被确认,只是常见的一些统计量和总体分布之间 的关系已经被证明了。 10．正态分布：若随机变量X服从一个数学期望为μ、标准方差为σ2的高斯分布, 正态分布又名 高斯分布 11．假设测验：又称显著性检验,就是根据总体的理论分布和小概率原理,对未知或不完全知道的总 体提出两种彼此对立的假设,然后由样本的实际结果,经过一定的计算,做出在一定概率意义上应该 接受的那种假设的推断。 12．方差分析：又称“变异数分析”或“F检验”,用于两个及两个以上样本均数差别的显著性检验。 13．小概率原理：一个事件如果发生的概率很小的话,那么它在一次试验中是几乎不可能发生的,但 在多次重复试验中几乎是必然发生的,数学上称之小概率原理。 15．决定系数：决定系数定义为相关系数r的平方 16．随机误差：在实际相同条件下,多次测量同一量值时,其绝对值和符号无法预计的测量误差。 17．系统误差：它是在一定的测量条件下,对同一个被测尺寸进行多次重复测量时,误差值的大小和 符号（正值或负值）保持不变；或者在条件变化时,按一定规律变化的误差 二. 判断题（每题2分,共10分） 1. 在正态分布N(μ ;σ)中,如果σ相等而μ不等,则曲线平移, ( ) 2. 如果两个玉米品种的植株高度的平均数相同,我们可以认为这两个玉米品种是来自同一总体（） 3. 当我们说两个处理平均数有显著差异时,则我们有99%的把握肯定它们来自不同总体. 4小概率原理是指小概率事件在一次试验中可以认为不可能发生（） 5 激素处理水稻种子具有增产效应,现在在5个试验区内种植经过高、中、低三种剂量的激素处理的水稻种此试验称为三处理五重复试验（） 6.系统误差是不可避免的,并且可以用来计算试验精度。（） 7.精确度就是指观察值与真值之间的差异。（） 8. 实验设计的三个基本原则是重复、随机、局部控制。（） 9. 正交试验设计就是从全部组合的处理中随机选取部分组合进行试验。（） 10.如果回归方程Y=3+1.5X的R2=0.64,则表明Y的总变异80%是X造成。（） 三. 简答题（每题5分共20分） 1. 完全随机试验设计与随机区组试验设计有什么不同? 2. 什么是小概率原理?在统计推断中有何 作用? 3. 什么是多重比较中的FISHER氏保护测验?4. 样本的方差计算中,为什么要离均差平方和 除以n-1而不是除以n? 5. 如果两个变量X和Y的相关系数小于0.5,是否它们就没有显著相关性? 6. 单尾测验与双尾测验有何异同?