生物统计学 名词解释

统计学名词解释复习大纲

第一章绪论与第二章概率论基础

1总体：指研究对象的全体，它是由研究对象中的所有单元组成的。总体中包含单元的数目称作总体容量（或大小）用N表示。

2个体：

3样本：是指按照抽样规则所抽中的那部分单元所组成的集合。

4样本含量：样本所包含的单位数用 n表示，称为样本含量。

5随机样本：总体是唯一的、确定的，而样本是不确定的、可变的、随机的。6参数：反映总体数量特征的综合指标称为总体参数。常见的总体参数主要有：总体总和；总体均值；总体比率；总体比例等。

7统计量：反映样本数量特征的综合指标称之为统计量。统计量是n元样本的一个实值函数，是一个随机变量，统计量的一个具体取值即为统计值。主要样本统计量有：样本总和、样本均值、样本比率、样本比例等。

8准确性

9精确性

10必然现象

11随机现象:带有随机性、偶然性的现象.

12随机试验:如果每次试验的可能结果不止一个，且事先不能肯定会出现哪一个结果，这样的试验称为随机试验.

13随机事件:在一次试验中可能发生也可能不发生的事件称为随机事件，简称事件.

14概率的统计定义:验后概率,在相同条件下随机试验n次，某事件A出现m次（m

15小概率原理

16随机变量:在随机试验中所得到的取值具有随机性的量，称为随机变量。

17 离散型随机变量:所有取值可以逐个一一列举

18连续型随机变量：全部可能取值不仅无穷多，而且还不能一一列举，而是充满一个区间.

19标准正态分布: μ=0，σ=0的正态分布

20标准正态变量

21双侧概率（两尾概率）：把随机变量X落在平均数μ加减不同倍数标准差σ区间之外的概率称为两尾概率，记做α。

22单侧概率（一尾概率）：随机变量X小于μ-kσ或者大于μ+kσ的概率，称为一尾概率，记做α/2.

23贝努利试验：二项试验，满足下列条件：一次试验只有两个可能结果，即“成功”和“失败”，“成功”是指我们感兴趣的某种特征；试验是相互独立的，并可以重复进行n次，在n次试验中，“成功”的次数对应一个离散型随机变量X。24返回抽样

25不返回抽样

26标准误：平均数抽样总体的标准差，标准误的大小反映样本平均数y的抽样误差的大小，即精确性的高低。

27样本平均数的抽样总体：样本平均数的集合构成的一个新总体，

28中心极限定理：把和的分布收敛于正态分布这一类定理都叫做中心极限定理。第三章数据的收集与整理

1指标：用于衡量实验效果的指示性状称为实验指标，或观察项目。是一种判据。2因素：实验中，凡对实验指标可能产生影响的原因或要素都称为因素。

3因素水平

4试验处理：事先设计好的实施在实验单元上的具体措施，简称处理。

5试验单位：在实验中接受处理的实验载体

6重复：在实验中，将一个处理实施在两个或两个以上的实验单位上

7处理效应：是处理因素作用于实验单位的反应，是研究结果的最终体现。

8误差：使观察值偏离处理的真实值的偶然影响。

9系统误差：在相同的条件下多次测量同一量时，误差的绝对值和符号保持恒定；当条件改变时，按照某一确定的规律变化的误差，是可消除的。

10 随机误差：在相同条件下多次测量同一值时，误差的绝对值和符号的变化没有确定的规律，是无法消除的。

11实验设计的三个原则：重复、随机化、局部控制Fisher三原则。

12 完全随机设计：根据实验处理数将全部实验单元随机分成若干组，然后再按

组实施不同的处理。

13随机化区组设计：把实验材料按照“组内性质完全一致”的原则分成几个组，每个组包含的材料数等于处理数，每个这样的组就成为一个“区组”，区组的个数相当于实验要求的重复数，在每个区组内，各处理都独立随机排列。

14拉丁方设计：为了消除两个方向上土壤差异给实验带来的干扰应当设计成两个方向上的区组。

15拉丁方：由于最初构成上述方阵的各小区是用拉丁字母表示的，所以称为拉丁方。

16标准拉丁方：第一行与第一列的拉丁字母按自然数排列的拉丁方。

17裂区设计：先将某一实验因子各个处理随机置于不同的小区内，这些小区称为主区；然后在每个主区内随机排列（划分）第二个因素的各个处理的小区（副区）

18全距：总体中最大的标志值与最小的标志值之差。

19组中值：上下限之间的中点数值

20算术平均数：所有测量值之和除以变量值个数。

21中位数将每个变量值从小到大排列后，位置居于中间的那个变量值。

22众数：一组数据中出现次数（频数）最多的数值，适用于大样本，比较粗糙。23标准差：方差的平方根。

24方差：反应一组数据的平均离散水平。

25离均差平方和（平方和）

26变异系数：用于比较度量单位不同或均属相差悬殊的两组或多组资料的变异程度。

27 偏态系数：数据分布偏斜程度的测度：

峰态系数：数据分布扁平测度的测度。

第四章统计推断

1假设检验（显著性检验）

2零假设，原假设，待检验的假设，可能被接受也可能被否定。

3备择假设：原假设被否定时，准备接受的假设。

4显著水平：一个概率值，是判断小概率事件的标准，用α表示。

5Ⅰ型错误：以真为假

6Ⅱ型错误：以假为真

7检验功效

8双侧检验

9单侧检验

10参数估计

11点估计：将样本统计量直接作为总体相应参数的估计值叫点估计。

12区间估计：在一定概率保证下给出总体参数的可能范围。

13置信区间：区间估计中给出的可能范围。

14置信度：区间估计中给出的概率保证。

15适合性检验：比较观测数与理论数是否符合检验。

16独立性检验：检验事件间的独立性或者说检验处理之间的差异显著性。

第五章方差分析与第六章回归分析

1方差分析：方差分析法是一种在若干能相互比较的资料组中，把产生变异的原因加以区分开来的方法与技术。实质上是关于观测值变异原因的数量分析。

2多重比较：多个平均数两两间的相互比较称为多重比较，常用方法有：最小显著差数法（LSD法），最小显著极差法（LSR法）

3相关变量：存在相关关系的变量。

4 相关分析：分析现象间相互依存关系的密切程度的统计方法

5回归分析：研究呈因果关系的相关变量间的关系。

6一元回归分析

7多元回归分析

8样本回归系数

9样本回归截距

10拟合优度：回归直线与各观测点的接近程度称为回归直线对数据的拟合优度。11估计标准误差：残差均方的平方根

12决定系数

13相关系数：度量变量之间关系强度的统计量

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

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生物统计学名词解释 HEN system office room 【HEN16H-HENS2AHENS8Q8-HENH1688】

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。 5.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。 6.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。 7.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。 8.数量性状资料：指一般是由计数和测量或度量得到的。 9.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。 10.计数资料;指由计数得到的数据。 11.计量资料：有测量或度量得到的数据。 12.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。 13.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。 14.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。 15.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。 16.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。 17.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。 18.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。 19.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。 20.标准差：指方差的平方根和。 21.变异系数:指将样本标准差除以样本平均数得出的百分比。 22.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. 23.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。 24.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。 25.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。 26.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。 27.独立事件：指事件 A 的发生与事件 B 的发生毫无关系。 28.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。

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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。 5.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。 6.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。 7.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。 8.数量性状资料：指一般是由计数和测量或度量得到的。 9.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。 10.计数资料;指由计数得到的数据。 11.计量资料：有测量或度量得到的数据。 12.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。 13.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。

14.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。 15.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。 16.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。 17.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。 18.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。 19.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。 20.标准差：指方差的平方根和。 21.变异系数:指将样本标准差除以样本平均数得出的百分比。 22.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. 23.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。 24.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。 25.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。

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样本: 从总体中抽出的若干个体所构成的集合称为样本。 总体: 指具有相同性质的个体所组成的集合称为总体。 连续变量：表示在不变量范围内可抽出某一范围的所有值。 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）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：P(A)=P 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、 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，即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 辛钦大数定律:是用来说明为什么可以用算术平均数来推断总体平均数m的。 统计推断:指从样本的统计数对总体参数做出的推断。 假设检验：指根据总体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，然后有样本的实际结果，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。 参数估计:指由样本结果对总体参数在一定概率水平下所作出的估计。

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样本:从总体中抽出的若干个体所构成的集合称为样本。 总体:指具有相同性质的个体所组成的集合称为总体。 连续变量：表示在不变量范围内可抽出某一范围的所有值。 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）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：P(A)=P 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、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，即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 辛钦大数定律:是用来说明为什么可以用算术平均数来推断总体平均数m的。 统计推断:指从样本的统计数对总体参数做出的推断。 假设检验：指根据总体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，然后有样本的实际结果，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。 参数估计:指由样本结果对总体参数在一定概率水平下所作出的估计。

生物统计学名词解释

1. 总体（population）：研究对象的全体，由具有共同性质的个体所组成。 2. 样本（sample）：从总体中抽取一部分个体所组成的集团。 3. 参数（parameter）：由总体全部观察值计算得到的用来描述总体特征的数。 4. 统计数（statistic）：由样本全部观察值计算得到的用来描述样本特征和估计总体特征的数 5. 平均数（average）：根据统计方法求得的一种常用特征数，作为一个资料集中性的代表值，反映资料中各观察值集中较多的中心位置。 6. 变异数（variant）：反映资料的变异性的代表值，常用的变异数有极差、方差、标准差、标准误和变异系数。 7. 概率的古典定义：在随机试验中，如果基本事件的总数n为有限多个，且每个基本事件的发生是等可能的，时间 A 由其中m个基本事件所组成，则事件A的概率为(P)=A中包含的基本事件数/基本事件数=m/n 8. 概率的统计定义:在相同条件下，重复某一试验n次，事件A发生的频率随着n的不断增大而在某个常数值p附近摆动，则称频率的稳定值p为事件A发生的频率，记为P(A) =p≈m/n 9. 随机变量（random variant）：设E为一随机试验，Ω为样本空间。如果对于Ω中的每个样本点ш，都有一个确定的实数X（ш）与之对应，则称X（ш）为随机变量，简称为X 10. 伯努利试验（Bernoulli trials）：随机变量X只有两个可能结果的实验 11. 统计推断（statistical inference）：利用研究获得的样本信息和假定的模型对总体特征做出概率性的推断。 12. 假设检验（test of hypothesis）：根据样本信息判断总体是否具有制定的特征 13. 参数估计（parametric estimation）：用样本统计数估计总体参数。 14. 抽样分布（sampling distribution）：统计量g（X1,X2,…,Xn）作为随机变量，也有自己的概率分布，则统计量的概率分布则称为抽样分布 15. 零假设（null hypothesis）和备择假设（alternative hypothesis）零假设：指进行统计检验时预先建立的假设。 备择假设：与零假设相对立的假设 16. I型错误（type I error）和II型错误（type II error） I型错误（type I error）：在进行假设检验时，由于检验统计量是随机变量，有一定的波动性，即使原假设H0为真，在正常的情况下，计算的统计量仍有一定的概率α(α称为显著性水平)落入拒绝域内，因此也有可能会错误地拒绝原假设H0，这种当原假设H0为真而拒绝原假设的错误， II型错误（type II error）：无效假设Ho是不正确的，我们却接受了他，犯了纳伪的错误。 17. 方差分析（ANOVA）：用于分析三个或三个以上平均数的差异显著性时用的分析方法 18. 多重比较（multiple comparison）：判断多个平均数中两两间差异显著性的假设测验方法 19. 单因素方差分析（one-factor ANOVA）：在影响的众多因素中，只选择其中一个因素对数据的影响的方差分析 20. 双因素方差分析（two-way ANOVA）：在影响的众多因素中，只选择其中两个个因素对数据的影响的方差分析 21. 非参数测验（non-parameter test）：一类不依赖于总体基础分布的统计测验方法进行有关统计假设测验。 22. 函数关系（functions）与相关关系（relations） 函数关系：变量与变量之间是相互联系并遵循一定的规律变化着，存在确定性关系。这种变化规律由变量在变化过程中的数值对应关系反映出来，这种变量之间确定的对应关系叫做函数关系 相关关系：变量之间的关系是非确定性的，但又呈一定规律的变化趋势的关系 23. 因果关系（cause-effect）与平行关系（parallels） 因果关系（cause-effect）：一个变量的变化受另一个变量制约的主从关系 平行关系（parallels）：两个变量之间的关系是共同受到另外因素影响的结果 24. 单相关（single correlation）与多元相关（multiple correlation） 单相关（single correlation）：研究两个变量之间的关系 多元相关（multiple correlation）：研究三个或以上变量间的关系 25. 自变量X和因变量Y 自变量X：是固定的，并没有试验误差或实验误差很小的变量 因变量Y：是随着自变量X的变化而变化，且受试验误差的影响的变量 26. 回归分析（regression analysis）与回归方程（regression equation） 回归分析（regression analysis）：确定两种或两种以上变量间相互依赖的定量关系的一种统计分析方法 回归方程（regression equation）：根据样本资料通过回归分析所得到的反映一个变量（因变量）对另一个或一组变量（自变量）的回归关系的数学表达式。 27. 最小二乘法（least square）:是一种数学优化技术。它通过最小化误差的平方和寻找数据的最佳函数匹配。利用最小二乘法可以简便地求得未知的数据，并使得这些求得的数据与实际数据之间误差的平方和为最小。 28. 回归方程的失拟检验（unfitting test）与回归检验（regression test） 回归方程的失拟检验: 用来判断回归模型是否可以接受的检验 回归检验:由于抽样误差的存在，由样本资料应用最小二乘法求得的回归方程，不一定真实反映两个变量间的回归关系，不能直接进行估测，需对回归方程作统计检验。 29. 总体的相关系数（correlation coefficient）和决定系数（determinant coefficient） 总体的相关系数（correlation coefficient）：是指总体变量之间的线性相关程度 总体决定系数（determinant coefficient:是相关系数的平方。根据自变量的变异来解释因变量的变异部分。 30. 样本的相关系数（correlation coefficient）和决定系数（determinant coefficient） 样本的相关系数（correlation coefficient）：是指样本中变量之间的线性相关程度。 样本决定系数: 是相关系数的平方。根据自变量的变异来解释因变量的变异部分。 31. 正相关（positive correlation）与负相关（negative correlation） 正相关（positive correlation）:变量Y随着变量X的增加而呈增加趋势，有同向关系。 负相关（negative correlation）：变量Y随着变量X的增加而呈递减趋势，有反向关系

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样本:从总体中抽出的若干个体所构成的集合称为样本。 总体:指具有相同性质的个体所组成的集合称为总体。 连续变量：表示在不变量范围内可抽出某一范围的所有值。 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）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：P(A)=P 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、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，即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 辛钦大数定律:是用来说明为什么可以用算术平均数来推断总体平均数m的。 统计推断:指从样本的统计数对总体参数做出的推断。 假设检验：指根据总体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，然后有样本的实际结果，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。 参数估计:指由样本结果对总体参数在一定概率水平下所作出的估计。

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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。 5.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。 6.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。 7.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。 8.数量性状资料：指一般是由计数和测量或度量得到的。 9.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。 10.计数资料;指由计数得到的数据。 11.计量资料：有测量或度量得到的数据。 12.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。 13.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。 14.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。 15.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。 16.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。 17.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。 18.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。 19.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。 20.标准差：指方差的平方根和。 21.变异系数:指将样本标准差除以样本平均数得出的百分比。 22.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. 23.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。 24.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。 25.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。 26.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。 27.独立事件：指事件 A 的发生与事件 B 的发生毫无关系。 28.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。 29.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)。 30.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

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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。 总体: 总体指具有相同性质的个体所组成的集合称为总体。 连续变量：表示在不变量范围内可抽出某一范围的所有值。 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

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样本: 从总体中抽出的若干个体所构成的集合称为样本。 总体: 指具有相同性质的个体所组成的集合称为总体。 连续变量：表示在不变量范围内可抽出某一范围的所有值。 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）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：P(A)=P 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、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，即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 辛钦大数定律:是用来说明为什么可以用算术平均数来推断总体平均数m的。 统计推断:指从样本的统计数对总体参数做出的推断。 假设检验：指根据总体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，然后有样本的实际结果，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。 参数估计:指由样本结果对总体参数在一定概率水平下所作出的估计。 小概率原理：指如果假设一些条件，并在假设的条件下能够准确地算出事件A出现的概率a为很小，则在

生物统计学名词解释

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. 5.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。 6.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。 7.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。 8.数量性状资料：指一般是由计数和测量或度量得到的。 9.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。 10.计数资料；指由计数得到的数据。 11.计量资料：有测量或度量得到的数据。 12.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． 13.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。 14.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． 15.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。 16.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. 17.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． 18.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。 19.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。 20.标准差：指方差的平方根和． 21.变异系数:指将样本标准差除以样本平均数得出的百分比。 22.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. 23.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。 24.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。 25.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。 26.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。 27.独立事件：指事件Ａ的发生与事件 B 的发生毫无关系. 28.完全事件系:指如果多个事件 A1、Ａ２、、、、、、An 两两相斥,且每次

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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。 5.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。 6.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。 7.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。 9.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。 10.计数资料；指由计数得到的数据。 11.计量资料：有测量或度量得到的数据。 12.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。 13.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讣处理，然后利用 样本特征数对总体进行推断。

14.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。 15.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。 16.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。 17.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。 儿何平均数：指资料中有儿个观测值，其乘积开儿次方所得的数值。 19.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。 20•标准差：指方差的平方根和。 21.变异系数：指将样本标准差除以样本平均数得出的口分比。 22.概率：指某事件A在n次重复试验中，发生了儿次，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. 23.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。 24.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。

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 2.参数：对总体特征的度量，常用希腊字母表示。 3.统计数：由样本计算所得的样本特征的数值，它是描述样本特征的数量，常用英文字母表示。 4.实验误差：实验误差是实验测量值(包括直接和间接测量值)与真值(客观存在的准确值)之差。 5.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产生的误差。 6.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。 7.准确性：在试验或调查中某一试验指标或性状的观测值与其真值接近的程度。 8.精确性：在试验或调查中同一试验指标或性状的重复观测值彼此接近的程度。 9.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。 10.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。 特性：（1）样本中各观测值与平均数之差－离均差－的总和等于零 （2）样本中各观测值与其平均数之差平方的总和，比各观测值与任一数值离均差的平方和小，即离均差平方和最小 11.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。 12.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。 13.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。 14.标准差：指方差的平方根和。 15.变异系数：指将样本标准差除以样本平均数得出的百分比。 16.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. 17.中心极限定律：是概率论中讨论随机变量序列部分和的分布渐近于正态分布的一类定理。这组定理是数理统计学和误差分析的理论基础，指出了大量随机变量近似服从正态分布的条件。 18.统计推断:指从样本的统计数对总体参数做出的推断，包括参数估计和假设检验。 19.假设检验：指根据总体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，然后有样本的实际结果，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。 20.参数估计:指由样本结果对总体参数在一定概率水平下所作出的估计。 点估计是用样本统计量直接给出总体相应参数的估计值，由于抽样误差存在，X拔不同的样本将会得到不同的点估计值，点估计缺乏明确的精度概念，而区间估计在一定程度上可以弥补这个不足 21.小概率原理：指如果假设一些条件，并在假设的条件下能够准确地算出事件 A 出现的概率 a 为很小，则在假设条件下的 n 次独立重复试验中时按预定的概率发生，而在有一次试验中