高级生物统计复习资料

1.试验方案：根据试验目的和要求所拟进行比较的一组试验处理的总称。

2.试验因素：被变动并设有比较的一组处理的因子。简称因素或因子。

3.单因素实验：整个试验中只变更、比较一个试验因素的不同水平，其它作为试验条件的

因素均严格控制一致的试验。

4.多因素试验：在同一试验方案中包含两个或两个以上的试验因素，各个因素都分为不同

水平，其它试验条件均严格控制一致的试验。

5.处理组合：各因素不同水平的组合。

6.试验指标：用于衡量试验效果的指示性状。

7.试验效应：试验因素对试验指标所起的增加或减少的作用。

8.简单效应：在同一因素内两种水平间试验指标的相差。

9.平均效应：一个因素内各简单效应的平均数。也称主要效应，简称主效。

10.交互作用效应：两个因素简单效应间的平均差异。简称互作。

11.准确度：试验中某一性状的观察值与其理论值真值的接近程度。

12.精确度：试验中同一性状的重复观察值彼此接近的程度。（即试验误差的大小）

13.空白试验：在整个试验地上种植单一品种的作物。

14.田间试验设计：广义上指整个试验研究课题的设计，狭义上指小区技术。

15.试验小区：在田间试验中，安排处理的小块地段。简称小区。

16.边际效应：小区两边或两端的植株，因占较大空间而表现的差异。

17.生长竞争：相邻小区种植不同品种或施用不同肥料时，由于株高、分蘖力或生长期的不

同，通常有一行或更多行受到影响。

18.区组：将全部处理小区分配于具有相对同质的一块土地上。

19.完全区组：重复与区组相等，每一区组或重复包含有全套处理。

20.不完全区组：一个重复安排在几个区组上，每个区组只安排部分处理。

21.主区：在裂区设计中，按主处理划分的小区。也称整区。

22.副区：裂区设计中，主区内按各副处理划分的小区。也称裂区。

23.总体：具有共同性质的个体所组成的集团。

24.观察值：每一个体的某一性状、特性的测定数值。

25.变数：观察值的集合。

26.变量：观察值中的每个成员。也称随机变数。

27.参数：由总体的全部观察值算得的总体特征数。

28.样本：从总体中抽出的若干个个体的集合。

29.统计数：测定样本中的各个个体而得的样本特征数。

30.随机样本：从总体中随机抽取的样本。

31.样本容量：样本所包含的个体数。

32.随机事件：某特定事件只是可能发生的几种事件中的一种。

33.互斥事件：两事件不可能同时发生。

34.对立事件：两事件不可能同时发生，但必发生其一。

35.统计概率：通过大量实验而估计的概率。

36.抽样分布：从总体中随机抽样得到样本，获得样本观察值后可以计算一些统计数，统计

数的分布称为抽样分布。

37.假设测验：先作无效假设，再依据该假设概率大小来判断接受或否定该假设的过程。

38.显著水平：用来测验假设的概率标准。

39.一尾测验：备择假设只有一种可能性，统计假设只有一个否定区域，这类测验叫一尾测

验。

40. 假设测验的第一类错误：无效假设是正确的，测验结果否定了无效假设的错误。

41. u 测验：用标准化的正态分布N （0，1）进行的测验。

42. t 测验：用t 分布进行的测验。

43. 成对数据：若试验设计是将性质相同的两个供试单位配成一对，并设有多个配对，然后

对每一配对的两个供试单位分别随即地给予不同处理，所得观察值为成对数据。

44. 置信度：保证区间能覆盖参数的概率。

45. 置信区间：在一定概率保证下，能够覆盖参数的一个估计范围。

46. 多重比较：一个试验中k 个处理平均数间可能有k （k —1）/2个比较，复式比较。

47. 回归截距：回归直线在y 轴上的截距。通常以a 表示。

48. 回归系数：x 每增加一个单位数，∧

y 平均地要增加或减少的单位数。通常以b 表示。

49. （相关系数：表示x 和y 相关密切程度及其性质的统计数。）

50. 相关系数：表示两变数相关密切程度的统计数在两个变数为直线相关时的称法。

51. 回归分析：以计算回归方程为基础的统计分析方法。

52. 相关分析：以计算相关系数为基础的统计分析方法。

53. 边际效应 ：指种植在小区或试验地边上的植株因其光照、通风和根系吸收范围等生长

条件与中间的植株不同而产生的差异。

54. 唯一差异性原则 ：指在试验中进行比较的各个处理，其间的差别仅在于不同的试验因

素或不同的水平，其余所有的条件都应完全一致。 55. 离回归平方和 ：满足2

)?(∑-=y

y Q 为最小的直线回归方程和实测的观察点并不重合，表明该回归方程仍然存在随机误差。Q 就是误差的一种度量，称之为离回归平方和或剩余平方和。

56. 试验误差：田间试验的观察值中既包含了处理本身的效应，也包含了许多非处理因素的

效应，我们称试验观察值中非处理因素的效应为试验偏差。

57. 局部控制 ：是分范围分地段地控制非处理因素，使非处理因素对各处理的影响趋向最

大程度的一致。

58. 唯一差异性原则 ：指在试验中进行比较的各个处理，其间的差别仅在于不同的试验因

素或不同的水平，其余所有的条件都应完全一致。

59. 适合性测验：这一假设测验是测验某一次数资料的样本结果是否符合假设的理论次数分

布。

60. 对照 ：是试验中作为优劣比较标准的处理

61. 统计推断 ：所谓统计推断，就是根据抽样分布率和概率理论，由样本结果（统计数）

来推断总体特征（参数）。

62. 独立性测验：当次数资料每一变数均具有两种不同的调查目标性状时，测验两类目标性

状之间的关联性，称为独立性进行测验。

1.统计数：由样本全部个体所得观测值算得的样本特征数。

2.随机误差：由于无法控制的偶然因素的影响，造成的试验结果与真实结果之间产生的误差。

3.二项总体：由非此即彼事件组成的总体，常以B （n,p ）来表示。

4.小概率事件原理：统计学上认为小概率事件在一次随机试验中实际是不可能发生。

1、试验因素：指试验中能够改变，并能引起试验指标发生变化，而且在试验中需要加以考察的各种条件，简称因素或因子。

2、因素水平：对试验因素所设定的量的不同级别或质的不同状态称为因素的水平，简称水平。

3、样本容量：样本所包含的个体数目称为样本容量，常记为n 。通常将样本容量n >30的样本称为大样本，将样本容量n≤30的样本称为小样本。

4、一尾测验：只有一个否定区间的假设测验。

5、y y u σμ

-=：U 为标准正态变量，y 试验得到的样本平均数， U 为指定总体平均数， 平

均数标准差。

5、区间估计：是在一定概率保证下给出总体参数的可能范围，所给出的可能范围叫置信区间，给出的概率保证称为置信度或置信概率。

6、y y u σμ

-=：u 为标准正态变量；y 为试验得到的样本平均数；p ?σ为平均数标

准误；μ为指定总体平均数。

7、x x

y b SS s s /=：s y /x 为回归方程的估计标准误；s b 为；回归系数b 的标准误；SS x

是x 变量的离差平方和。

8、y x SS SS SP

r ?=：r 相关系数； SP 是x 变量与y 变量的离差乘积和；SS y 是

y 变量的离差平方和；SS x 是x 变量的离差平方和。

1 分析田间试验误差的来源，如何控制？

答：田间试验的误差来源有：（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

控制田间试验误差的途径：（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。

2 试述统计假设测验的步骤。

答：（1） 对样本所属的总体提出假设，包括无效假设H 0和备择假设H A 。

（2） 规定测验的显著水平α值。

（3） 在H 0为正确的假定下，计算概率值p-值。

（4）统计推论，将p-值与显著水平α比较，作出接受或否定H 0假设的结论。

3 田间试验设计的基本原则是什么，其作用是什么？

答：田间试验设计的基本原则是重复、随机、局部控制。

其作用是（1）降低试验误差；

（2）获得无偏的、最小的试验误差估计；

（3）准确地估计试验处理效应；

（4）对各处理间的比较能作出可靠的结论。

2、何谓随机区组试验设计？

答：根据“局部控制”的原则，将试验地按肥力程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。

3、用样本直线回归方程，由X预测Y时，为什么不能任意外推？

答：因为在试验范围之外，X、Y 两个变数间是否存在回归关系和什么样的回归关系，并不知道，因而用样本直线回归方程，由X预测Y时，不能任意外推。

4、什么是试验误差？试验误差与试验的准确度、精确度有什么关系？

答：试验误差指观察值与其理论值或真值的差异。

系统误差使数据偏离了其理论真值，影响了数据的准确性；偶然误差使数据相互分散，影响了数据的精确性。

1．根据所学内容，简述统计方法的主要功用。

答：⑴提供了整理和描述数据的科学的方法；⑵提供了由样本推论总体的科学的方法；

⑶提供了通过误差分析鉴定处理效应的科学的方法；⑷提供了进行科学试验设计的一些重要的原则；

二、问答题

1、田间试验的误差来源与控制途径。

误差来源：

（1）实验材料固有的差异。

（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。（主要是指土壤肥力不均匀所导致的条件差异）

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。（选肥力均匀的试验地，采用适当的小区技术，应用良好的试验设计和相应的统计分析）

2、田间试验设计的原则与作用：

（1）重复。试验中同一处理种植的小区数即为重复次数。作用：估计和降低试验误差，提高试验的精确度。

（2）随机排列。随即排列是指一个区组中每一处理都有同等的机会设置在任何一个试验小区上。作用：与重复结合，提供无偏的试验误差估计值。

（3）局部控制。局部控制就是将整个试验环境分成若干个相对最为一致的小环境，再在小环境内设置成套处理，即在田间分范围分地段地控制土壤差异等非处理因素，使之对各试验处理小区的影响达到最大程度的一致。作用：降低误差。

3、 正态分布曲线的特性：

（1）是以μ=y 为对称轴向左右两侧对称分布的曲线。

（2）是以参数μ和σ的不同而表现为一系列曲线，是一个曲线簇而不是一条曲线。

（3）多数次数集中于μ附近，离μ越远，次数越少；在||μ-y 范围内次数相等，在σμ3||≥-y 以上次数极少。

（4）在σμ=-||y 处有“拐点”。

（5）曲线与横轴之间总面积为1。

4、t 测验与u 测验的异同。

（1）相同之处：①都是根据抽样平均数进行的统计测验；②分布曲线都是以0==μy 向左右两侧延伸；③当∞→n 时，t 分布曲线与u 分布的正态曲线“合二为一”。

（2）不同之处：①两者标准差不同：s y t y u μσμ-=-=

,；②适用条件不同，n 不同，t 分布是自由度1-n ；③概率密度函数不同；④正态曲线是一个曲线簇，t 分布曲线是一条与自由度相关的曲线。

5、假设测验的两类错误的概念与控制。

假设测验的第一类错误：无效假设正确，可是由于假设测验结果否定了无效假设。

假设测验的第二类错误：无效假设错误，备择假设正确，可是由于假设测验结果接受了无效假设。

控制途径：（1）采用一个较低的显著水平；同时适当增加样本容量，或适当减小总体方差，或两者兼之。

（2）若显著水平已定，则可通过改进试验技术和增加样本容量来降低犯第二类错误的概率。

6、一尾测验与两尾测验的异同。

（1）相同之处：测验的方法相同。

（2）不同之处：①两尾测验考虑的概率为正态曲线左边一尾概率和右边一尾概率的总和，它有两个否定区域；一尾测验的统计假设只有一个否定区域，即正态曲线的左边一尾或右边一尾。

②一尾测验的临界正态离差

||αu 小于两尾测验的正态离差||αu ，所以一尾测验容易否定假

设。

完全随机试验设计有何优缺点？

答：优点：（1）处理数目和重复次数都不受限制，各处理重复数可以不等。

（2）统计分析较简单、容易； （3）试验误差自由度大于处理数和重复数相等的其他处理。

缺点：（1）试验误差偏高，精确度较低。 （2）没有局部控制，部分土壤或试验材料的系统误差都计入试验误差内。因此，在试验材料或试验小区土壤变异较大的情况下，不宜采用这种设计。

11、方差分析的基本假定。

（1）处理效应与环境效应等应具有“可加性”。

（2）试验误差是随机的、彼此独立的，具有平均数为零的正态分布，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。

12、假设测验的步骤与原理。

（1）原理：小概率事件实际不可能发生。

（2）步骤：①对样本所属的总体提出统计假设；②规定测验的显著水平；③在假定0H 为正确的前提下，根据统计数的抽样分布计算离差值；④将规定的α值和算得的离差值比较，作出接受或否定0H 的推断。

13、直线回归分析与直线相关分析的异同。

（1）相同之处：①都是分析两个变数X 和Y 之间的相关密切程度，并测定其显著性； ②两者含有交叉信息。

（2）不同之处：①回归分析一计算回归方程为基础，相关分析一计算相关系数为基础； ②当Y 含有试验误差而X 不含试验误差时用回归分析，当X 合Y 均含有试验误差时用相关分析。

14、直线回归和相关的应用要点。

（1）要有学科专业知识作指导；

（2）要严格控制研究对象以外的有关因素；

（3）直线回归和相关分析结果不显著，并不代表X 和Y 没有关系；

（4）一个显著的r 或b 并不代表X 和Y 的关系就一定是线性的（可能有更好的描述曲线）；

（5）在农学和生物学研究中要发现X 和Y 的真实曲线是相当困难的，故在一定区间内可用线性关系描述X 和Y ；

（6）一个显著的相关或回归并不一定具有实践是的预测意义；

（7）为提高分析的准确性，两个变数的样本容量要尽可能大一些，同时X 变数的取值范围也尽可能宽些。

五、简答题：

1、假设检验的基本原理？

可从试验的表面差异与实验误差与试验误差（或抽样误差）的权衡比较中间接地推断试验的真实差异是否存在，这就是假设检验的基本思想

2．三个或三个以上样本平均数的比较，为什么不用t 测验而采用方差分析的方法。

答：因为t 测验每次只能测验两个样本。如有K 个样本时，需要测验K*(k-1)/2个假设，当样本较多时，显得非常麻烦。而且t 测验用于多个样本的测验时，α水平被扩大，差数的显著性有估计过高的可能。T 测验的另一个缺点是在比较这两组的平均数时，只利用两组的观察值以估计方差，而不能利用所有几个组的观察值合并起来估计方差，因为所利用的观察值减少，估计方差的精确度也有损失；所以三个或三个以上样本平均数进行比较时，需要采用方差分析法。

2、对于k ()3k ≥个样本平均数，能否利用u 或t 测验进行两两独立比较？为什么？

不能

一，检验工作量大二，无统一的试验误差，误差估计的精确性和检验的灵敏性低

三，推断的可靠性低，检验的I型错误率大

答：进行多次平行试验能控制和降低随机误差，虽然单次测量的随机误差没有规律，但多次测量的总体却服从统计规律，通过对测量数据的统计处理，能在理论上估计起对测量结果的影响。只要试验工作做得精细，系统误差容易克服。

7、为什么变异系数要与平均数、标准差配合使用？

答：因为变异系数的大小，同时受到平均数和标准差两个统计数的影响，因而在利用变异系数表示资料的变异程度时，最好将平均数和标准差也列出

8、标准误与标准差有何联系与区别?

答：标准差和标准误都是变异指标，但它们之间有区别，也有联系。区别: ①概念不同；标准差是描述观察值(个体值)之间的变异程度；标准误是描述样本均数的抽样误差；②用途不同；标准差与均数结合估计参考值范围，计算变异系数，计算标准误等。标准误用于估计参数的可信区间，进行假设检验等。③它们与样本含量的关系不同: 当样本含量n 足够大时，标准差趋向稳定；而标准误随n的增大而减小，甚至趋于0 。联系: 标准差，标准误均为变异指标，当样本含量不变时，标准误与标准差成正比。

12、什么是统计推断？为什么统计推断的结论有可能发生错误？有哪两类错误？如何降低犯两类错误的概率？

一：统计推断是指根据样本和假定模型对总体作出的以概率形式表述的推断

二：由试验的真实差异跟抽样误差引起的

三：第一类错误：把非真实差异错判为真实差异

第二类差异：把真实差异错判为非真实差异

四：适当样本含量

13、进行显著性检验应注意什么问题？如何理解显著性检验结论中的“差异不显著”、“差异显著”、“差异极显著”？

1，要有合理的试验或抽样设计，保证试验结果的可靠、正确、且处理间要有可比性。

2，选用的假设检验方法应符合其应用条件

3，要正确理解差异显著或极显著的统计意义

4，合理建立统计假设，正确计算检验统计数

“差异不显著”：有两种可能：一：它们所在的总体平均数不相同，但被试验误差所掩盖，表现不出差异的显著性二：它们所在的总体平均数的确无差异

“差异显著”或：“差异极显著”:表面上如此差异的不同样本来自同一总体的可能性小于0.05或0.01，已到达了可以认为它们所在的总体平均数不相同的显著水平。但有些试验结果虽然差异大，但误差大，也许得不出“差异显著”的结论，而有些试验结果虽然差异小，但由于试验误差小，反而可能推断为“差异显著“

15、多个处理平均数间的相互比较为什么不宜用t检验法?

第一：检验工作量大第二：无统一的试验误差第三：推断的可能性低检验的I型错误率大

17、为何要进行多重比较？如何选用多重比较的方法？

答：F值显著或极显著，否定了无效假设H0，表明实验的总差异主要来源于处理间的变异，实验中各处理平均数之间存在显著或极显著差异，但并不意味着每两个处理平均数间的差异都显著或极显著，也不能具体说明哪些处理平均数间有显著或极显著差异，哪些处理平均数间差异不显著。因而，有必要进行两两平均数间的比较，以具体判断两两处理平均数间的差异显著性。

一般的讲，一个实验资料，究竟采用哪一种多重比较方法，主要应根据否定一个正确的H0和接受一个不正确的H0的相对重要性来决定。如果否定正确的H0事关重大或后果严重的，或对实验要求严格时，用q法较稳妥；如果接受一个不正确的H0是事关重大或后果严重的，则宜用SSR法。生物实验中，由于实验误差较大，常采用SSR法；F检验显著后，为了简便，也可采用LSD法。

18、在什么条件下方差分析之前要作数据转换? 常用的数据转换方法有哪几种? 各在什么条件下应用?

答：分布的非正态性和方差的不同质经常相伴出现，对这类资料不能直接进行方差分析，而因考虑采用非参数方法分析或进行适当数据转换后再作方差分析。

平方根转换此法适用于各组均方与其平均数之间有某种比例关系的资料，尤其适用于总体呈泊松分布的资料。

对数转换如果各组数据的标准差或全距与其平均数大体成比例，或者效应为相乘性或非相加性。

反正弦转换反正弦转换也称角度转换。此法适用于如发病率、感染率、病死率、受胎率等服从二项分布的资料

19、χ2检验与t检验、F检验在应用上有什么区别？

答：t检验、F检验通常适用于数量性状资料的分析。在畜牧、水产等科学研究中，除了

分析计量资料以外，还常常需要对次数资料、等级资料进行分析。等级资料实际上也是一种次数资料，次数资料服从二项分布或多项分布，其统计分析方法不同于服从正态分布的计量资料，而是要用到次数资料分析-χ2检验。

24、如何拟定一个正确的试验方案？

为了拟定一个正确的、切实可行的试验方案，应从以下几方面考虑：

1、根据试验的目的、任务和条件挑选试验因素

2、根据各试验因素的性质分清水平间差异各因素水平可根据不同课题、因素的特点及动物的反应能力来确定，以使处理的效应容易表现出来。

3、试验方案中必须设立作为比较标准的对照

4、试验处理（包括对照）之间应遵循唯一差异原则

5、有的试验要设置预试期

26、常用的试验设计方法有哪几种？各有何优缺点？各在什么情况下应用？

完全随机设计

（一）完全随机设计的主要优点

1、设计容易处理数与重复数都不受限制，适用于试验条件、环境、试验动物差异较小的试验。

2、统计分析简单无论所获得的试验资料各处理重复数相同与否，都可采用t 检验或方差分析法

进行统计分析。

（二）完全随机设计的主要缺点

1、由于未应用试验设计三原则中的局部控制原则，非试验因素的影响被归入试验误差，试验误差较

大，试验的精确性较低。

2、在试验条件、环境、试验动物差异较大时，不宜采用此种设计方法。

随机单位组设计

（一）随机单位组设计的主要优点

1、设计与分析方法简单易行。

2、由于随机单位组设计体现了试验设计三原则，在对试验结果进行分析时，能将单位

组间的变异从试验误差中分离出来，有效地降低了试验误差，因而试验的精确性较高。

3、把条件一致的供试动物分在同一单位组，再将同一单位组的供试动物随机分配到不

同处理组内，加大了处理组之间的可比性。

（二）随机单位组设计的主要缺点当处理数目过多时，各单位组内的供试动物数数目也过多，要使各单位组内供试动物的初始条件一致将有一定难度，因而在随机单位组设计中，处理数以不超过20

为宜。

配对设计是处理数为 2 的随机单位组设计，其优点是结果分析简单，试验误差通常比非配对设计小，

但由于试验动物配对要求严格，不允许将不满足配对要求的试验动物随意配对

拉丁方设计

（一）拉丁方设计的主要优点

1、精确性高拉丁方设计在不增加试验单位的情况下，比随机单位组设计多设置了一个单位组因

素，能将横行和直列两个单位组间的变异从试验误差中分离出来，因而试验误差比随机单位组设计小，

试验的精确性比随机单位组设计高。

2、试验结果的分析简便

（二）拉丁方设计的主要缺点

因为在拉丁设计中，横行单位组数、直列单位组数、试验处理

数与试验处理的重复数必须相等，所以处理数受到一定限制。若处理数少，则重复数也少，估计试验误差的自由度就小，影响检验的灵敏度；若处理数多，则重复数也多，横行、直列单位组数也多，导致试验工作量大，且同一单位组内试验动物的初始条件亦难控制一致。因此，拉丁方设计一般用于5-8 个处理的试验。在采用4 个以下处理的拉丁方设计时，为了使估计误差的自由度不少于12，可采用“复拉丁方设计”，即同一个拉丁方试验重复进行数次，并将试验数据合并分析，以增加误差项的自由度。应当注意，在进行拉丁方试验时，某些单位组因素，如奶牛的泌乳阶段，试验因素的各处理要逐个地在不同阶段实施，如果前一阶段有残效，在后一阶段的试验中，就会产生系统误差而影响试验的准确性。此时应根据实际情况，安排适当的试验间歇期以消除残效。另外，还要注意，横行、直列单位组因

素与试验因素间不存在交互作用，否则不能采用拉丁方设计

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

生物化学超全复习资料

第一章蛋白质的结构与功能 1.20种基本氨基酸中,除甘氨酸外,其余都是L-α-氨基酸. 2.支链氨基酸(人体不能合成:从食物中摄取):缬氨酸亮氨酸异亮氨酸 3.两个特殊的氨基酸：脯氨酸：唯一一个亚氨基酸甘氨酸：分子量最小，α-C原子不是手性C原子，无旋光性. 4.色氨酸：分子量最大 5.酸性氨基酸：天冬氨酸和谷氨酸碱性氨基酸：赖氨酸、精氨酸和组氨酸 6.侧链基团含有苯环：苯丙氨酸、酪氨酸和色氨酸 7.含有—OH的氨基酸：丝氨酸、苏氨酸和酪氨酸 8.含有—S的氨基酸：蛋氨酸和半胱氨酸 9.在近紫外区（220—300mm）有吸收光能力的氨基酸：酪氨酸、苯丙氨酸、色氨酸 10.肽键是由一个氨基酸的α—羧基与另一个氨基酸的α—氨基脱水缩合形成的酰胺键 11.肽键平面：肽键的特点是N原子上的孤对电子与碳基具有明显的共轭作用。使肽键中的C-N键具有部分双键性质，不能自由旋转，因此。将C、H、O、N原子与两个相邻的α-C 原子固定在同一平面上，这一平面称为肽键平面 12.合成蛋白质的20种氨基酸的结构上的共同特点：氨基都接在与羧基相邻的α—原子上 13.是天然氨基酸组成的是：羟脯氨酸、羟赖氨酸，但两者都不是编码氨基酸 14.蛋白质二级结构的主要形式：①α—螺旋②β—折叠片层③β—转角④无规卷曲。α—螺旋特点：以肽键平面为单位，α—C为转轴，形成右手螺旋，每3.6个氨基酸残基螺旋上升一圈，螺径为0.54nm，维持α-螺旋的主要作用力是氢键 15.举例说明蛋白质结构与功能的关系 ①蛋白质的一级结构决定它的高级结构 ②以血红蛋白为例说明蛋白质结构与功能的关系：镰状红细胞性贫血患者血红蛋白中有一个氨基酸残基发生了改变。可见一个氨基酸的变异（一级结构的改变），能引起空间结构改变，进而影响血红蛋白的正常功能。但一级结构的改变并不一定引起功能的改变。 ③以蛋白质的别构效应和变性作用为例说明蛋白质结构与功能的关系：a.别构效应，某物质与蛋白质结合，引起蛋白质构象改变，导致功能改变。协同作用，一个亚基的别构效应导致另一个亚基的别构效应。氧分子与Hb一个亚基结合后引起亚基构象变化的现象即为Hb的别构（变构）效应。蛋白质空间结构改变随其功能的变化，构象决定功能。b.变性作

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]

高级生物统计 试题

高级生物统计试题

（1） 四川农业大学研究生课程考试试题 课程名称：高级生物统计与试验设计考试时间： 主考教师：明道绪考试年级： 小麦施肥试验，通过试验以期获得小麦在不同氮、磷、钾施用量下产量变化趋势。三因素的上、下水平如下： Z1 (氮肥，kg/亩) Z2 （P2O5， kg/亩） Z3 （K2O， kg/亩） 上水平Z2j 下水平Z1j 15 10 16

采用二次回归正交旋转组合设计。试验结果依次为：342.5 , 312.0 , 251.0 , 220.5 , 300.0 , 258.5 , 262.5 , 235.0 , 250.0 , 200.0 , 306.0 , 265.0 , 296.0 , 264.5 , 300.0 , 313.0 , 325.0 , 275.0 , 299.0 , 330.0 , 301.0 , 310.0 , 317.5 （斤/亩）。 请按下述要求进行二次回归分析： （1）列出因素水平编码表（普通尺度）（12分）； （2）列出试验设计与实施方案（12分）； （3）列出试验设计结构矩阵与试验结果计算表（20分）； （4）建立二次回归方程并进行显著性检验（25分）； （5）剔除F ＜1不显著的项后建立二次回归方程，进行显著性检验，计算此方程的 相关指数，并将编码因素还原为实际因 素，求出y 与Z1, Z2, Z3的二次回归 方程（25分）； （6）应对结构矩阵与试验结果表作何变动就可以对试验结果按三因素二次回归几

乎正交或通用旋转组合设计来进行分析？（6分） （注意：已算得B0= 6534，B1 = 154 . 1 ，B2 = 312.962， B3= 182.983 ， B 12= 122， B 13 = - 8， B 23= 14， B 1 ′ = - 426.596， B 2 ′ = - 84.408 ， B 3′= -114.102，SS y = 29965.3261；计算中间 过程及最后结果均保留4位小数） （2） 四川农业大学研究生课程考试试题 课程名称：高级生物统计与试验设计考试时间：2002年1月8日 主考教师：明道绪

生物统计学考试题及答案

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： 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] C 、[-1.58，3.58] D 、都不是 2、态分布不具有下列哪种特征（ ）。 A 、左右对称 B 、单峰分布 C 、中间高、两头低 D 、概率处处相等 3、一个单因素6个水平、3次重复的完全随机设计进行方差分析，若按最小显著差数法进行多重比较，比较所用的标准误及计算最小显著差数时查表的自由度分别为（ ）。 A 、 2MSe/6 , 3 B 、 MSe/6 , 3 C 、 2MSe/3 , 12 D 、 MSe/3 , 12 4、已知),N(~x 2σμ，则x 在区间]96.1,[σμ+-∞的概率为（ ）。 A 、0.025 B 、0.975 C 、0.95 D 、0.05 5、 方差分析时，进行数据转换的目的是（ ）。 A. 误差方差同质 B. 处理效应与环境效应线性可加 C. 误差方差具有正态性 D. A 、B 、C 都对 三、简答题；（每小题6分，共30分 ） 1、方差分析有哪些步骤？ 2、统计假设是？统计假设分类及含义？ 3、卡方检验主要用于哪些方面？ 4、显著性检验的基本步骤？ 5、平均数有哪些？各用于什么情况？ 四、计算题；（共４题、50分） 1、进行大豆等位酶Aph 的电泳分析，193份野生大豆、223份栽培大豆等位基因型的次数列于下表。试分析大豆Aph 等位酶的等位基因型频率是否因物种而不同。（ 99 .52 05.0,2=χ， 81 .7205.0,3=χ）（10分） 野生大豆和栽培大豆Aph 等位酶的等位基因型次数分布 物 种 等位基因型 1 2 3 野生大豆 29 68 96

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?

生物化学复习资料

生物化学 一、名词解释 1.蛋白质变性与复性： 蛋白质分子在变性因素的作用下，高级构象发生变化，理化性质改变，失去生物活性的现象称为蛋白质的变性作用。 变性蛋白质在除去变性因素后，可缓慢地重新自发折叠成原来构象，并恢复原有的理化性质和生物活性，这种现象称为蛋白质的复性。 2.盐析与盐溶： 在蛋白质的水溶液中，加入大量高浓度的强电解质如硫酸铵、氯化钠、硝酸铵等，使蛋白质凝聚而从溶液中析出的现象叫盐析。 在蛋白质的水溶液中，加入低浓度的盐离子，会使蛋白质分子散开，溶解性增大的现象叫盐溶。 3.激素与受体： 激素是指机体内一部分细胞产生，通过扩散、体液运送至另一部分细胞，并起代谢调节控制作用的一类微量化学信息分子。 受体是指细胞中能识别特异配体（神经递质、激素、细胞因子）并与其结合，从而引起各种生物效应的分子，其化学本质为蛋白质。 4.增色效应与减色效应： 增色效应是指DNA变性后，溶液紫外吸收作用增强的效应。 减色效应是指DNA复性过程中，溶液紫外吸收作用减小的效应。 5.辅酶与辅基： 根据辅因子与酶蛋白结合的紧密程度分为辅酶和辅基， 与酶蛋白结合较松、用透析法可以除去的辅助因子称辅酶。 与酶蛋白结合较紧、用透析法不易除去的辅因子称辅基。 6.构型与构象： 构型是指一个分子由于其中各原子特有的固定空间排布，使该分子所具有的特定的立体化学形式。 构象是指分子中，不改变共价键结构，仅单键周围的原子旋转所产生的空间排布。即分子中原子的三维空间排列称为构象。 7.α-螺旋与β-折叠： α-螺旋是指多肽链的主链原子沿一中心轴盘绕，借助链内氢键维持的右手螺旋的稳定构象。

β-折叠是指两条或多条几乎完全伸展的多肽链(或同一肽链的不同肽段)侧向聚集在一起，相邻肽链主链上的NH和C=0之间形成氢链，这样的多肽构象即β-折叠。 8.超二级结构与结构域： 超二级结构是指蛋白质中相邻的二级结构单位(α-螺旋、β-折叠、β-转角及无规卷曲)组合在一起，形成有规则的在空间上能辩认的二级结构组合体。又称为花样或模体称为基元。 结构域是指多肽链在二级结构或超二级结构的基础上形成三级结构的局部折叠区，它是相对独立的紧密球状实体。 9.酶原与酶原激活： 酶原是指某些活性酶的无活性前体蛋白。 酶原激活是指无活性的酶原形成活性酶的过程。 10.Tm值与Km值： 通常把增色效应达到一半时的温度或DNA双螺旋结构失去一半时的温度叫DNA的熔点或熔解温度，用Tm 表示。 Km是酶促反应动力学中间产物理论中的一个常数，Km值的物理意义在于它是当酶促反应速度达到最大反应速度一半时的底物浓度。 二、填空题 1、20世纪50年代，Chargaff等人发现各种生物体DNA碱基组成有种的特异性，而没有组织的特异性。 2、DNA变性后，紫外吸收能力增强，生物活性丧失。 3、构成核酸的单体单位称为核苷酸，构成蛋白质的单体单位氨基酸。 4、嘌呤核苷有顺式、反式两种可能，但天然核苷多为反式。 5、X射线衍射证明，核苷中碱基与糖环平面相互垂直。 6、双链DNA热变性后，或在pH2以下，或pH12以上时，其OD260增加，同样条件下，单链DNA的OD260不变。 7、DNA样品的均一性愈高，其熔解过程的温度范围愈窄。 8、DNA所处介质的离子强度越低，其熔解过程的温度范围越宽。熔解温度越低。 9、双链DNA螺距为3.4nm，每匝螺旋的碱基数为10，这是B型DNA的结构。 10、NAD+，FAD和CoA都是的腺苷酸（AMP）衍生物。 11、酶活力的调节包括酶量的调节和酶活性的调节。 12、T.R.Cech和S.Altman因各自发现了核酶而共同获得1989年的诺贝尔化学奖。 13、1986年，R.A.Lerner和P.G.Schultz等人发现了具有催化活性的抗体，称为抗体酶。 14、解释别构酶作用机理的假说有齐变模型和序变模型。 15、固定化酶的理化性质会发生改变，如Km增大，Vmax减小等。 16、脲酶只作用于尿素，而不作用于其他任何底物，因此它具有绝对专一性，甘油激酶可以催化甘油磷酸

高级生物统计学基础习题

计算题 1、某小麦品种的常年平均亩产量为μ=210公斤, 现从外地引种一新品种, 在6 个试验点试种, 得平均亩产是X＝224公斤，其标准差为S=4.63公斤, 试问该新品种的产量是否与原来的品种有显著差异?(α=0.05) 2.有一水稻品种的比较试验, 参试品种有4个, 对照品种一个(CK), 随机区组设计, 设置三次重复, 小区面积0.03亩, 试验结果如下: 进行方差分析 3.有一杂交水稻品种, 田间随机抽样调查10株主穗的穗粒数, 得以下数据: 株号 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 穗粒数110 112 128 131 125 104 117 121 115 126 试描述这组数据的主要特征特性. 4、有一水稻品种和栽插密度的两因子试验, 参试品种4个(a=4), 栽插密度3个(b=3), 设 5、有一晚稻品种的联合区域试验, 参试品种6个, 对照品种一个(CK), 共7个品种随机区组试验, 设置三次重复, 小区面积0.04亩, 试验结果如下: 各品种的小区平均产量(公斤)为: XA=19.4 XB=20.8 XC=12.5 XD=15.8 XE=20.4 XF=16.8 X(CK)=17.6 该试验的目的是对参试品种与指定的对照品种(CK)进行比较, 请继续进行多重比较, 采用ＬＳＤα法测验(α=0.05) 6、田间随机调查10株紧凑型玉米品种"掖单13号"的株高(CM)和果穗籽粒重(克),得以下数据: 株序号 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 株高191 192 189 185 201 193 198 211 210 215 穗重169 167 156 141 144 150 154 156 138 157 试问该两个性状中哪一个的变异程度大? 7、有一杂交玉米的品比试验, 参试品种6个, 对照品种一个, 共7个品种, 随机区组设

生物统计学期末复习题

统计选择题 1，由于（1，研究对象本身的性质）造成我们所遇到的各种统计数据的不齐性。 2，研究某一品种小麦株高，因为该品种小麦是个极大的群体，其数量甚至于是个天文数字，该体属于（4，无限总体） 3，从总体中（2，随机抽出）一部分个体称为样本。 4，用随机抽样方法从总体中获得一个样本的过程称为（3，抽样） 5，身高，体重，年龄这一类数据属于（3，连续型数据；1，度量数据） 6，每10个中男性人数，每亩麦田中杂草株数，喷洒农药后每100只害虫中死虫数等，这一类数据属于（1，离散型数据；2，计数数据） 7，把频数按其组值的顺序排列起来，称为（3，频数分布） 8，以组值作为一个边，相应的频数为另一个边，做成的连续矩形图称为（2，直方图）9，绘制（4，多边形图）的方法是在坐标平面内点上各点（中值，频数），以线段连接各点，最高和最低非零频数点与相邻零频数点相连。 10，累积频数图是根据（3，累积频数表）直接绘出的。 11，样本数据总和除以样本含量，称为（算数平均数 12，已知样本平方和为360，样本含量为10，以下4种结果中（2，6.0）是正确的标准差。 13，概率的古典定义是（2，基本事件数与事件总数之比） 14，下面第（2，概率是事物所固有的特性） 15，对于事件A和B，P（A∪B）等于（2，P（AB）） 16，对于事件A和事件B，P（A|B）等于（P（AB）/P（B）） 17，对于任意事件A和B，P（AB）等于（P（B）P（B|A）） 18，下述（3随机试验中所输入的变量）项称为随机变量 19，关于连续型随机变量，有以下4种提法，其中（1，可取某一区间内的任何数值）20，总体平均数可以用以下4种符号中的一种表示，它是（2，μ） 21，样本标准差可以用以下4种符号中的一种表示，它是（1，s） 22，在养鱼场中，A鱼塘的面积占10%，A鱼塘中鱼的发病率为1%，问从养鱼场中任意捕捞一条鱼，它既是A鱼塘，又是生病的鱼的概率是（4,0.003） 23，以下4点是描述连续型随机变量特征的，其中（2，f（x）=lim △x→0P（x

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生物统计学复习资料 第一章 1.生物统计学的基本作用： 1)提供整理和描述数据资料的科学方法，确定某些性状和特征的数量特征。 2)判断试验结果的可靠性 3）提供由样本推断总体的方法 4）提供试验设计的一些重要原则 3.总体：具有相同性质的个体所组成的集合 4.个体：组成整体的基本单元 5.样本：从总体中抽出的若干个体所构成的集合 6.变量：相同性质的事物间表现差异性的某项特征。按其性质分为连续变量和非连续变量。变量可以是定量的，也可以是定性的。 7.连续变量：表示在变量范围内可抽出某一范围的所有值 8.非连续变量：也称离散型变量，表示在变量数列中，仅能取得固定数值，并且通常是整数。 9.常数：是不能给予不同数值的变量，它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：对总体特征的度量 11.统计数：由测定样本的全部重复观测值算得的描述样本的特征的数。 12.效应：试验因素相对独立的作用 13.误差：是试验中不可控因素所引起的观测值偏离真值的差异 14.随机误差：由于试验中许多无法控制的偶然因素所造成的试验结果与真实结 果之间的差异，不可避免。 15.系统误差：由于试验处理以外的其他条件明显不一致所产生的带有倾向性或 定向性的偏差，可避免。 16.错误：是指在试验过程中，人为因素所引起的差错。 17.准确性：在调查或试验中某一试验指标或性状的观测值与真实值接近程度 18.精确性：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程度的 大小。 第二章 1．次数分布：在不同区间内变量出现的次数所构成的分布。 2.资料根据生物的形状特性，可分为数量性状和质量性状

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1.水分活度与含水量关系:I区:Aw=0~0. 25，水分含量为0~0.07g/g干物质，这部分水通过H20~离子或H20偶极相互作用与可接近的极性部位缔合，是食品中与非水物质结合最为紧密的水。 II区:Aw=0.25~0.80，水分含量为0.07~0.32g/g干物质，该部分水主要占据了固 形物表面第一层剩余部位和亲和水基团周围的另外几层位置。 III区: Aw=0.80~0. 99，水分含量大于0.40g/g干物质，这部分水是食品中结合最不牢固和最容易流动的水，主要为体相水。 2.水分活度与微生物生长的关系:随着Aw增加，微生物生长速度快速增加，达到生长速度最大值后略有下降。 酶促反应的关系:酶促反应在Aw值很低时速度也很慢，但Aw高于0.35后随着Aw继续提高，酶促反应速度迅速提高。 水分活度与脂质氧化作用的关系:脂类氧化在Aw值极低时保持较高的氧化速度，随着Aw值的增加氧化速度降低，直到Aw值接近MSI的区I和Ⅱ的边界。 3.淀粉的糊化（gelatination）：淀粉粒在受热（60-80℃）时会在水中溶胀，淀粉链之间的氢键断裂，形成均匀的糊状溶液，分散在水中，此过程称为淀粉糊化或凝胶化。 糊化后的淀粉又称为α-化淀粉，即食型的谷物制品的制造原理就是使生淀粉“α化”。影响淀粉糊化的因素：1温度：温度越高，越易糊化；2水分活度：水分活度低，不能糊化或糊化程度低；3直链或支链淀粉含量：直链淀粉含量越高，越难糊化；4pH：低pH值时，淀粉水解产生糊精而变稀，不易糊化。 4.老化（retrogradation）：淀粉溶液经缓慢冷却，或长期放置，会产生不透明甚至沉淀。 本质：糊化的淀粉分子又自动排序，形成致密的不溶性分子微束，分子间氢键又恢复。是糊化的逆转，但老化不会使淀粉彻底复原成生淀粉（β–淀粉）的结构，与生淀粉相比，晶化程度低。直连淀粉越多，越容易老化。 例：面包陈化，米汤粘度下降产生白色沉淀 加速淀粉老化的因素：1低温，特别是0℃附近；2中性pH；高聚合度的淀粉；3无表面活性剂；4淀粉老化趋势：马铃薯<玉米<小麦。 直链淀粉（amylose）遇碘呈棕蓝色，聚合度：（4-6）不显色；（8-20）呈红色；（>40）呈深蓝色； 支链淀粉（amylopectin）遇碘呈蓝紫色 5.油脂氧化的评价方法：①过氧化值，指1kg油脂中含氢氧化物的毫克当量数2碘值，100克油脂吸收碘的克数 3皂化值，完全单化1g油脂所需的氢氧化钾毫克数 ④酸值，中和1g油脂中游离脂肪酸所需氢氧化钾毫克数 6.油脂在储存过程中的变化：（一）气味劣变：回味；酸败：1.氧化酸败：受光、微量元素等诱发而与空气中氧缓慢而长期作用的结果。2.水解酸败:主要发生在人造奶油等深加工产品以及米糠油等含截酯酶较多的油品中。（二）回色：油脂经过精炼，制品呈淡黄色或接近原色，但在产品贮藏过程中又租金着色，向精炼前的原有颜色转变，这种现象称为“回色” 原因:生育酚在空气、热、光、微量金属元素的作用下氧化成色满5,6-昆类色素。豆油回色较少，棉籽油回色明显。 7.蛋白质变性作用：当天然蛋白质受到某些物理因素和化学因素的影响，使其分子内部原有的高级构象发生变化时，蛋白质的理化性质和生物学功能都随之改变

生物统计学试题及答案

一、填空 变量按其性质可以分为连续变量和非连续变量。 样本统计数是总体参数的估计量。 生物统计学是研究生命过程中以样本来推断总体的一门学科。 生物统计学的基本内容包括试验设计、统计分析两大部分。 统计学的发展过程经历了古典记录统计学、近代描述统计学、现代推断统计学3个阶段。 生物学研究中，一般将样本容量n≥30称为大样本。 试验误差可以分为随机误差、系统误差两类。 资料按生物的性状特征可分为数量性状资料变量和质量性状资料变量。 直方图适合于表示连续变量资料的次数分布。 变量的分布具有两个明显基本特征，即集中性和离散性。 反映变量集中性的特征数是平均数，反映变量离散性的特征数是变异数。 样本标准差的计算公式s=。 如果事件A和事件B为独立事件，则事件A与事件B同时发生地概率P（AB）=P(A)*P(B)。 二项分布的形状是由n和p两个参数决定的。 正态分布曲线上，μ确定曲线在x轴上的中心位置，σ确定曲线的展开程度。 等于σ/√n。 样本平均数的标准误 x t分布曲线和正态分布曲线相比，顶部偏低，尾部偏高。 统计推断主要包括假设检验和参数估计两个方面。

参数估计包括点估计和区间估计。 假设检验首先要对总体提出假设，一般应作两个假设，一个是无效假设，一个是备择假设。 对一个大样本的平均数来说，一般将接受区和否定区的两个临界值写作μ-uασ?x_ μ+uασ?x 在频率的假设检验中，当np或nq＜30时，需进行连续性矫正。 2 χ检验主要有3种用途：一个样本方差的同质性检验、适应性检验和独立性检验。 2 χ检验中，在自由度df=（1）时，需要进行连续性矫正，其矫正的2 χ=（p85）。 c 2 χ分布是连续型资料的分布，其取值区间为[0.+∞）。 猪的毛色受一对等位基因控制，检验两个纯合亲本的F2代性状分离比是否符合孟德尔第一遗传规律应采用适应性检验法。 独立性检验的形式有多种，常利用列联表进行检验。 根据对处理效应的不同假定，方差分析中的数学模型可以分为固定模型、随机模型和混合模型混合模型3类。 在进行两因素或多因素试验时，通常应该设置重复，以正确估计试验误差，研究因素间的交互作用。 在方差分析中，对缺失数据进行弥补时，应使补上来数据后，误差平方和最小。方差分析必须满足正态性、可加性、方差同质性3个基本假定。 如果样本资料不符合方差分析的基本假定，则需要对其进行数据转换，常用的数据转换方法有平方根转换、对数转换、正反弦转换等。 相关系数的取值范围是[-1,1]。

生物统计学考试试卷及答案

考试轮次：2017－2018学年第一学期期末考试试卷编号 考试课程：[120770] 生物统计与实验设计命题负责人曾汉元 适用对象：生物与食品工程学院生物科学专业2015级审查人签字 考核方式：上机考试试卷类型：A卷时量:150分钟总分：100分 注意：答案中要求保留必要的计算和推理过程，全部答案保存为一个Word文档，文件名 为学号最后两位数+姓名。考试结束后不要关机。提交答卷后，请到主机看一下是否提交成功。第1题12分，第3题5分，第10题13分，其余的题各10分。 1、下表为某大学96位男生的体重测定结果（单位：kg），请根据资料分别计算以下指标：（1）算术平均数；（2）几何平均数；(3)中位数；（4）众数；（5）极差；（6）方差；（7）标准差；（8）变异系数；（9）标准误。(10) 绘制各体重分布柱形图。 66 69 64 65 64 66 70 64 59 67 66 66 60 66 65 61 61 66 67 68 62 63 70 65 64 66 68 64 63 60 60 66 65 61 61 66 59 66 65 63 58 66 66 68 64 65 71 61 62 69 70 68 65 63 66 65 67 66 74 64 70 64 59 67 66 66 60 66 65 61 61 66 67 68 62 63 70 65 64 66 68 64 63 60 60 66 65 61 61 66 59 66 65 63 58 66 2、已知1000株水稻的株高服从正态分布N（97，3 2），求： （1）株高在94cm以上的概率？ （2）株高在90~99cm之间的概率？ （3）株高在多少cm之间的中间概率占全体的99%？ 3．已知某批30个小麦样品的平均蛋白质含量为14.5%，σ=2.50%，试进行95%置信度下的蛋白质含量的区间估计和点估计。 4、有一大麦杂交组合，F2代的芒性状表型有钩芒、长芒和短芒三种，观察计得其株数依次分别为348、11 5、157，试检验其比率是否符合9：3：4的理论比率。 5、某医院用某种中药治疗7例再生障碍性贫血患者，现将血红蛋白含量（g/L）变化的数据列在下面，假定资料满足各种假设测验所要求的前提条件，问：治疗前后之间的差别有无显著性意义？ 患者编号 1 2 3 4 5 6 7 治疗前血红蛋白含量65 75 50 76 65 72 68 治疗后血红蛋白含量82 112 125 85 80 105 128

生物化学深刻复习资料(全)

生物化学复习资料 第一章蛋白质化学 第一节蛋白质的基本结构单位——氨基酸 凯氏定氮法：每克样品蛋白质含量（g）=每克样品中含氮量x 6.25 氨基酸结构通式： 蛋白质是由许多不同的α-氨基酸按一定的序列通过肽键缩合而成的具有生物学功能的生物大分子。 氨基酸分类：（1）脂肪族基团：丙氨酸、缬氨酸、亮氨酸、异亮氨酸、甘氨酸、脯氨酸（2）芳香族基团：苯丙氨酸、色氨酸、酪氨酸（3）含硫基团：蛋氨酸（甲硫氨酸）、半胱氨酸（4）含醇基基团：丝氨酸、苏氨酸（5）碱性基团：赖氨酸、精氨酸、组氨酸（6）酸性基团：天冬氨酸、谷氨酸（7）含酰胺基团：天冬酰胺、谷氨酰胺 必需氨基酸（8种）：人体必不可少，而机体内又不能合成，必需从食物中补充的氨基酸。蛋氨酸（甲硫氨酸）、缬氨酸、赖氨酸、异亮氨酸、苯丙氨酸、亮氨酸、色氨酸、苏氨酸 氨基酸的两性性质：氨基酸可接受质子而形成NH3+，具有碱性；羧基可释放质子而解离成COO-，具有酸性。这就是氨基酸的两性性质。 氨基酸等电点：指氨基酸的正离子浓度和负离子浓度相等时的pH值。 蛋白质中的色氨酸和酪氨酸两种氨基酸具有紫外吸收特性，在波长280nm处有最大吸收值。镰刀形细胞贫血：血红蛋白β链第六位上的Glu→Val替换。 第二节肽 肽键：一个氨基酸的α-羧基与另一个氨基酸的α-氨基脱水综合而形成的酰胺键叫肽键。肽键是蛋白质分子中氨基酸之间的主要连接方式，它是由一个氨基酸的α-羧基与另一个氨基酸的α-氨基缩合脱水而形成的酰胺键。 少于10个氨基酸的肽称为寡肽，由10个以上氨基酸形成的肽叫多肽。 谷胱甘肽（GSH）是一种存在于动植物和微生物细胞中的重要三肽，含有一个活泼的巯基。参与细胞内的氧化还原作用，是一种抗氧化剂，对许多酶具有保护作用。 化学性质：（1）茚三酮反应：生产蓝紫色物质（2）桑格反应 第三节蛋白质的分子结构 蛋白质的一级结构：是指氨基酸在肽链中的排列顺序。 蛋白质的二级结构：是指蛋白质分子中多肽链本身的折叠方式。二级结构有α-螺旋、β-折叠、β-转角和无规则卷曲。 蛋白质的三级结构：指蛋白质在二级结构的基础上借助各种次级键卷曲折叠成特定的球状分子结构的构象。 蛋白质的四级结构：指数条具有独立的三级结构的多肽链通过非共价键相互连接而成的聚合体结构。 维持蛋白质一级结构的化学键有肽键和二硫键，维持二级结构靠氢键，维持三级结构和四级结构靠次级键，其中包括氢键、疏水键、离子键和范德华力。 第四节蛋白质的重要性质书P16 蛋白质的等电点：当蛋白质解离的阴阳离子浓度相等即净电荷为零，此时介质的pH即为蛋白质的等电点。

高级生物统计试题

四川农业大学研究生课程考试试题 455.0，455.0，460.0，415.0，430.0，457.5，435.0，447.5，450.0，457.5，467.5，447.5，470.0，458.5，422.5，436.5，442.5，450.5（kg/亩）。 请按下述要求进行二次回归分析： （1）列出因素水平编码表（普通尺度）（12分）； （2）列出试验设计与实施方案（12分）； （3）列出试验设计结构矩阵与试验结果计算表（20分）； （4）建立二次回归方程并进行显著性检验（25分）； （5）剔除F＜1不显著的项后建立二次回归方程，进行显著性检验，计算此方程的 相关指数，并将编码因素还原为实际因素，求出y与Z1，Z2，Z3的二次回归方 程（35分）； （6）应对结构矩阵与试验结果表作何变动就可以对试验结果按三因素二次回归几乎正交或通用旋转组合设计来进行分析？（6分） （注意：已算得B0=10285.5，B1=-92.73，B2=0.3450，B3=8.2950，B12=-42.5， B13=7.5，B23=27.5，B11=-1812.4270，B22=-1773.0970，B33=-1768.9570， SS y=4661.3696;计算中间过程及最后结果均保留4位小数） Z1 Z2 Z3 1.682 20 80 24 1 16.95897741 63.78121284 19.13436385 0 12.5 40 12 -1 8.041022592 16.21878716 4.865636147 -1.682 5 0 0 j 4.458977408 23.78121284 7.134363853 No. c1 c2 c3 Z1 Z2 Z3 1 1 1 1 16.96 63.78 19.13 2 1 1 -1 16.96 63.78 4.87 3 1 -1 1 16.96 16.22 19.13 4 1 -1 -1 16.96 16.22 4.87 5 -1 1 1 8.04 63.78 19.13 6 -1 1 -1 8.04 63.78 4.87 7 -1 -1 1 8.04 16.22 19.13 8 -1 -1 -1 8.04 16.22 4.87 9 1.6818 0 0 20 40 12 10 -1.6818 0 0 5 40 12 11 0 1.6818 0 12.5 80 12

生物统计学期末复习题库及答案

第一章 填空 1．变量按其性质可以分为（连续）变量和（非连续）变量。 2．样本统计数是总体（参数）的估计值。 3．生物统计学是研究生命过程中以样本来推断（总体）的一门学科。 4．生物统计学的基本内容包括（试验设计）和（统计分析）两大部分。 5．生物统计学的发展过程经历了（古典记录统计学）、（近代描述统计学）和（现代推断统计学）3个阶段。 6．生物学研究中，一般将样本容量（n ≥30）称为大样本。 7．试验误差可以分为（随机误差）和（系统误差）两类。 判断 1．对于有限总体不必用统计推断方法。（×） 2．资料的精确性高，其准确性也一定高。（×） 3．在试验设计中，随机误差只能减小，而不能完全消除。（∨） 4．统计学上的试验误差，通常指随机误差。（∨） 第二章 填空 1．资料按生物的性状特征可分为（数量性状资料）变量和（质量性状资料）变量。 2. 直方图适合于表示（连续变量）资料的次数分布。 3．变量的分布具有两个明显基本特征，即（集中性）和（离散性）。 4．反映变量集中性的特征数是（平均数），反映变量离散性的特征数是（变异数）。 5．样本标准差的计算公式s=（ ）。 判断题 1. 计数资料也称连续性变量资料,计量资料也称非连续性变量资料。（×） 2. 条形图和多边形图均适合于表示计数资料的次数分布。（×） 3. 离均差平方和为最小。（∨） 4. 资料中出现最多的那个观测值或最多一组的中点值,称为众数。（∨） 5. 变异系数是样本变量的绝对变异量。（×） 单项选择 1. 下列变量中属于非连续性变量的是( C ). A. 身高 B.体重 C.血型 D.血压 2. 对某鱼塘不同年龄鱼的尾数进行统计分析,可做成( A )图来表示. A. 条形 B.直方 C.多边形 D.折线 3. 关于平均数,下列说法正确的是( B ). A. 正态分布的算术平均数和几何平均数相等. B. 正态分布的算术平均数和中位数相等. C. 正态分布的中位数和几何平均数相等. D. 正态分布的算术平均数、中位数、几何平均数均相等。 4. 如果对各观测值加上一个常数a ，其标准差（ D ）。 A. 扩大√a 倍 B.扩大a 倍 C.扩大a 2倍 D.不变 5. 比较大学生和幼儿园孩子身高的变异度，应采用的指标是（ C ）。 A. 标准差 B.方差 C.变异系数 D.平均数 第三章 12 2--∑∑n n x x )(

鲁东大学生物化学期末复习资料试题大题答案

蛋白质结构与功能的关系解答一 （1）蛋白质一级结构与功能的关系 ①一级结构是空间构象的基础 蛋白质一级结构决定空间构象，即一级结构是高级结构形成的基础。只有具有高级结构的蛋白质才能表现生物学功能。实际上很多蛋白质的一级结构并不是决定蛋白质空间构象的惟一因素。除一级结构、溶液环境外，大多数蛋白质的正确折叠还需要其他分子的帮助。这些参与新生肽折叠的分子，一类是分子伴侣，另一类是折叠酶。 ②一级结构是功能的基础 一级结构相似的多肽或蛋白质，其空间构象和功能也相似。相似的一级结构具有相似的功能，不同的结构具有不同的功能，即一级结构决定生物学功能。 ③蛋白质一级结构的种属差异与分子进化 对于不同种属来源的同种蛋白质进行一级结构测定和比较，发现存在种属差异。蛋白质一定的结构执行一定的功能，功能不同的蛋白质总是有不同的序列。如果一级结构发生变化，其蛋白质的功能可能发生变化。 ④蛋白质的一级结构与分子病 蛋白质的氨基酸序列改变可以引起疾病，人类有很多种分子病已被查明是某种蛋白质缺乏或异常。这些缺损的蛋白质可能仅仅有一个氨基酸发生异常所造成的，即所为的分子病。如镰状红细胞贫血症（HbS）。 （2）蛋白质高级结构与功能的关系 ①高级结构是表现功能的形式蛋白质一级结构决定空间构象，只有具有高级结构的蛋白质才能表现出生物学功能。 ②血红蛋白的空间构象变化与结合氧

血红蛋白（Hb）是由α2β2组成的四聚体。每个亚基的三级结构与肌红蛋白（Mb）相似，中间有一个疏水“口袋”，亚铁血红素位于“口袋”中间，血红素上的Fe2+能够与氧进行可逆结合。当第一个O2与Hb结合成氧合血红蛋白（HbO2）后，发生构象改变犹如松开了整个Hb分子构象的“扳机”，导致第二、第三和第四个O2很快的结合。这种带O2的Hb亚基协助不带O2亚基结合氧的现象，称为协同效应。O2与Hb结合后引起Hb构象变化，进而引起蛋白质分子功能改变的现象，称为别构效应。小分子的O2称为别构剂或协同效应剂。Hb则称为别构蛋白。 ③构象病因蛋白质空间构象异常变化——相应蛋白质的有害折叠、折叠不能，或错误折叠导致错误定位引起的疾病，称为蛋白质构象病。其中朊病毒病就是蛋白质构象病中的一种。 蛋白质结构与功能的关系解答二 (一)蛋白质一级结构与功能的关系要明白三点： 1.一级结构是空间构象和功能的基础，空间构象遭破坏的多肽链只要其肽键未断，一级结构未被破坏，就能恢复到原来的三级结构，功能依然存在。 2.即使是不同物种之间的多肽和蛋白质，只要其一级结构相似，其空间构象及功能也越相似。 3.物种越接近，其同类蛋白质一级结构越相似，功能也相似。 但一级结构中有些氨基酸的作用却是非常重要的，若蛋白质分子中起关键作用的氨基酸残基缺失或被替代，都会严重影响其空间构象或生理功能，产生某种疾病，这种由蛋白质分