生物统计学论文
生
物
统
计
学
题目：双缩脲测蛋白含量
院系：生命科学与技术系
班级：11级生物技术一班
学号：11141011021
姓名：朱景晗
指导老师：苏辉
时间：2013年6月10日
目录
摘要 (1)
STRACT (2)
一．实验原理 (3)
二. 实验试剂和器具 (3)
（二）．1 试剂 (3)
（二）．2 器具 (3)
三．实验步骤 (4)
（三）．1 酪蛋白的粗提 (4)
（三）．2 酪蛋白的纯化 (4)
（三）．3 准确称重，计算含量和得率 (4)
四．标准曲线绘制 (4)
五．样液配制 (4)
六．实验结果 (5)
七．统计学分析 (5)
（七）.1 作出标准曲线 (5)
（七）.2 查取结果 (5)
（七）.3 结果分析 (5)
（七）.4 影响因素 (5)
八. 参考文献 (6)
九. 致谢 (7)
摘要
统计学是把数学的语言引入具体的科学研究领域，将所研究的问题抽象为数学问题的过程，是搜集、分析和解释数据的一门学科。生物统计学是数理统计在生物学研究中的应用，它是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。随着生命科学研究的深入发展和相关学科的融合与渗透，数学方法运用于生命科学的范围将会越来越广泛，越来越深入。数学在生命科学上的应用，总的来说主要包括三个方面：一是应用数学知识来解决生命科学上的实际问题，二是数学方法与生命科学融合交叉产生新的学科，三是从生命科学中提炼出数问题进行研究，进而发展新的数学理论。生物统计学作为生物数学的重要分支，在生命科学研究与探索的过程中发挥了巨大的推动作用。应用统计学方法，分析和解释其数量上的变化，以正确制定试验计划，科学地对实验结论进行分析，从而作出符合科学实际的推断。通过对生物实验与调查数据资料的客观分析，不仅能够将对生命科学问题推向深化和精确化，而且还能对其理论及其假说进行论证和说明。在这一过程中，生物统计为其研究和探索提供了重要的方法和工具。
关键词：生物统计实验精确化
ABSTRACT
Statistics is the language of mathematics to introduce specific field of scientific research, the research question will be abstract mathematical problems in the process, is to collect, analyze and interpret data in a discipline. Biometrics is the mathematical statistics in biological research applications, it is the principle of mathematical statistics and methods to analyze and interpret biological phenomena and experimental investigation of a data subject, belonging to a branch of applied statistics. With the further development of life sciences and related disciplines fusion and penetration, mathematical methods applied to a range of life sciences will be more extensive, more in-depth. Math on the application in the life sciences in general mainly includes three aspects: First, the application of mathematical knowledge to solve practical problems on life sciences, and second, mathematical methods and life sciences to generate new cross-disciplinary integration, three from life to extract the number of scientific research issues, and to develop new mathematical theories. Biometrics as an important branch of mathematical biology, life science research and exploration in the process played a huge role in promoting. Application of statistical methods to analyze and explain the variation in quantity to properly test plan, the scientific analysis on the experimental results, in order to make a scientific practical inference. Through biological experiments and objective analysis of survey data, not only to push the life sciences issues will deepen and precise, but also to demonstrate its theory and its hypotheses
and explanations. In this process, its study and exploration of biometric provides important methods and tools.
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Keywords: Biometric, experiment, precision
一实验原理
双缩脲（NH3ONHCONH3）子脲经180℃左右加热，放出1个分子氨后得到的产物在强碱性溶液中，双缩脲与CuSO4形成紫色络合物，称为双缩脲反应。凡具有两个酰胺基或两个直接连接的肽键，或能过1个中间碳原子相连的肽键，这类化合物都有双缩脲反应。
紫色络合物颜色的深浅与蛋白质浓度成正比，而与蛋白质分子量及氨基酸成分无关，故可用来测定蛋白质含量。测定范围为1~10mg蛋白质。干扰这一测定的物质主要有：硫酸铵、Tris缓冲液和某些氨基酸等。
此法的优点是较快速，不同的蛋白质产生颜色的深浅相近，以及干扰物质少。主要缺点是灵敏度差。因此双缩脲法常用于需要快速，但并不需要十分精确的蛋白质测定。
二实验试剂和器具
（二）．1.试剂
1.硫酸铜、酒石酸钾钠、NaOH、KI、酪蛋白
2.双缩脲试剂：取0.75g硫酸铜和
3.0g酒石酸钾钠溶于250ml蒸馏水，加入150ml 10%NaOH溶液（可另加0.5gKI以防止Cu2+自动还原成一价氧化亚铜沉淀），用水稀释至500ml。此试剂可以长期保存。
3.10mg/ml标准蛋白溶液：取1.0gNaOH加入500ml蒸馏水中，配成0.05mol/lNaOH 溶液。用0.05mol/lNaOH溶液溶解0.25g酪蛋白，定容至25ml。
4.待测样品液：可以用酪蛋白配制，也可用蛋清，牛血清蛋白。
（二）．2．器具
1、容量瓶
2、试管
3、移液管
4、量筒
5、烧杯
6、胶头滴管
7、洗耳球
8、洗瓶 9、分光光度计
三实验步骤
（三）．1.酪蛋白的粗提
100mL牛奶加热至40℃。在搅拌下慢慢加入预热至40℃、pH4.7的醋酸缓冲液100mL.用精密pH试纸或酸度计调pH至4.7。
将上述悬浮液冷却至室温。离心15分钟（3000 r /min）。弃去清液，得酪蛋白粗制品。
（三）．2.酪蛋白的纯化
1、用水洗涤沉淀 3次，离心10分钟（3 000r/min），弃去上清液。
2、在沉淀中加入30mL乙醇，搅拌片刻，将全部悬浊液转移至布氏漏斗中抽滤。用乙醇—乙醚混合液洗沉淀2次。最后用乙醚洗沉淀2次，抽干。
3、将沉淀摊开在表面上，风干；得酪蛋白纯品。
（三）．3.准确称重，计算含量和得率。
含量：酪蛋白g/100 mL牛乳（g%)"
四标准曲线的绘制
加入物加入量（mL）
0 1 2 3 4 5
标准液 0 0.2 0.4 0.6 0.8 1.0
0.05mol/lNaOH 1.0 0.8 0.6 0.4 0.2 0
双缩脲试剂4.0 4.0 4.0 4.0 4.0 4.0
五样品配制
加入物加入量
样液（mL）0.05mol/lNaOH 双缩脲试剂
0.05mol/lNaOH空白0 1.0 4.0
稀释5倍牛血清蛋白 1.0 0 4.0
稀释10倍牛血清蛋白 1.0 0 4.0
室温下振荡均匀，显色5min后，用分光光度计于540nm测定各管吸光度。以光密度为纵坐标，蛋白质浓度为横坐标绘制标准曲线。
六实验结果
1 2 3 4 5 5倍10倍
OD值0.109 0.194 0.281 0.394 0.486 0.320 0.125
七统计学分析
（七）1．作出标准曲线
（七）2. 查取结果
在标准曲线上差得：稀释5倍的为6.1mg，稀释10倍的为2.9mg，
即计算得酪蛋白的含量为0.0305g/ml和0.029g/ml，计算平均值得0.0297g/ml
（七）3.结果分析
由于系统误差和偶然误差会造成数值上的不准确，可能会和理论值不相符。
（七）4.影响因素
蛋白质是含氮的有机高分子化合物，分子中含有多个与双缩脲分子相似的结构(肽键)，碱性硫酸铜溶液中，蛋白质与硫酸铜的cu离子等络合物生成紫色络合物。
八．参考文献
1. 沈阳贝朗制药有限公司钱峰张晓菲郝艳茹
2. 新乡学院生命科学与技术系孙国鹏 2012.11
3. 北京大学出版社实用生物统计李松岗
4. 生物统计附试验设计贵州农学院
5. 上海师范大学数学系概率统计教研组回归分析及其试验设计上海教育出版社 1978
九. 致谢
非常感谢有关文献的作者，让我完成了本篇论文的写作。通过相关文献的查阅以及其内容的解释和了解，使我对生物统计这门课程有了进一步的理解和掌握，也让我对一些统计方法有了很熟悉的认识。生物实验要求具有实用性、先进性和创新性，安排实验时，需要对实验的预期结果及其再生产和科研中的作用做到心中有数，首先要抓住当前生产和科研中急需解决的问题作为试验项目。同时要有预见性，从发展的观点出发，适当照顾到长远和在不久的将来可能出现的问题。因此要对实验有一个清晰的认识和了解，使用正确的研究方法，作出正确是试验安排。一个实验的成功与失败在于试验的设计和试验的操作过程，因此为了减小试验误差，在试验设计和操作过程中要小心谨慎，按正确的要求和方法进行试验。按照正确的步骤重复几次，求得平均值。
生物统计学期末考试上机考试部分 复习试卷B
云南师范大学2010～2011学年下学期期末统一考试 高级生物统计学实验（期末） 试卷 学院 专业 年级 学号 姓名 考试方式（闭卷或开卷）： 闭卷 考试时量：60分钟 试卷编号（B 卷）： 题号 一 二 三 四 五 总分 评卷人 得分 一、下表为某种动物在不同温度下的代谢率的变化，试比较温度对其代谢率 有无影响？并对SSR 法其进行多重比较 温度（℃） 代谢率（mlO 2/g.h ） -5 2.78 3.80 4.87 4.68 5.51 5.67 5.10 2.79 2.60 3.14 4.26 3.72 3.48 2.86 3.37 3.32 4.35 4.59 4.66 4.83 5.16 -5 -5 -5 -5 -5 -5 .00 .00 .00 .00 .00 .00 .00 5.0 5.0 5.0 5.0 5.0 5.0 5.0
ANOVA 数据 7.1972 3.598 5.684 .012 11.39718.633 18.593 20 Between Groups Within Groups Total Sum of Squares df Mean Square F Sig. 经但因素方差分析的：f=5.684， p=0.012，差异显著，说明多有作用， 数据 Duncan a 7 3.2643 7 4.32577 4.6300 1.000.484 温度231Sig. N 12Subset for alpha = .05 Means for groups in homogeneous subsets are displayed. Uses H armonic Mean Sample Size = 7.000. a. 二、为调查红绿色盲是否与性别有关，某单位调查结果如下： 色盲 非色盲 男 32 168 女 13 232 问红绿色盲是否与性别有关？ 三、试用交互误差图比较不同季节某种动物的胃长（cm ）的变化？并绘制出其在 95%置信带 季节 胃长（cm ）
生物统计学考试复习题库
生物统计学各章题目 一 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。（∨） 二 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。（×） 122 --∑∑n n x x )(
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 三 填空 1．如果事件A 和事件B 为独立事件，则事件A 与事件B 同时发生的概率P （AB ）= P （A ）?P （B ）。 2．二项分布的形状是由（ n ）和（ p ）两个参数决定的。 3．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。 4．样本平均数的标准误 =（ ）。 5．t 分布曲线与正态分布曲线相比，顶部偏（ 低 ），尾部偏（ 高 ）。 n /σx σ
生物统计学论文
生 物 统 计 学 题目：双缩脲测蛋白含量 院系：生命科学与技术系 班级：11级生物技术一班 学号：11141011021 姓名：朱景晗 指导老师：苏辉 时间：2013年6月10日
目录 摘要 (1) STRACT (2) 一．实验原理 (3) 二. 实验试剂和器具 (3) （二）．1 试剂 (3) （二）．2 器具 (3) 三．实验步骤 (4) （三）．1 酪蛋白的粗提 (4) （三）．2 酪蛋白的纯化 (4) （三）．3 准确称重，计算含量和得率 (4) 四．标准曲线绘制 (4) 五．样液配制 (4) 六．实验结果 (5) 七．统计学分析 (5) （七）.1 作出标准曲线 (5) （七）.2 查取结果 (5) （七）.3 结果分析 (5) （七）.4 影响因素 (5) 八. 参考文献 (6) 九. 致谢 (7)
摘要 统计学是把数学的语言引入具体的科学研究领域，将所研究的问题抽象为数学问题的过程，是搜集、分析和解释数据的一门学科。生物统计学是数理统计在生物学研究中的应用，它是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。随着生命科学研究的深入发展和相关学科的融合与渗透，数学方法运用于生命科学的范围将会越来越广泛，越来越深入。数学在生命科学上的应用，总的来说主要包括三个方面：一是应用数学知识来解决生命科学上的实际问题，二是数学方法与生命科学融合交叉产生新的学科，三是从生命科学中提炼出数问题进行研究，进而发展新的数学理论。生物统计学作为生物数学的重要分支，在生命科学研究与探索的过程中发挥了巨大的推动作用。应用统计学方法，分析和解释其数量上的变化，以正确制定试验计划，科学地对实验结论进行分析，从而作出符合科学实际的推断。通过对生物实验与调查数据资料的客观分析，不仅能够将对生命科学问题推向深化和精确化，而且还能对其理论及其假说进行论证和说明。在这一过程中，生物统计为其研究和探索提供了重要的方法和工具。 关键词：生物统计实验精确化 ABSTRACT Statistics is the language of mathematics to introduce specific field of scientific research, the research question will be abstract mathematical problems in the process, is to collect, analyze and interpret data in a discipline. Biometrics is the mathematical statistics in biological research applications, it is the principle of mathematical statistics and methods to analyze and interpret biological phenomena and experimental investigation of a data subject, belonging to a branch of applied statistics. With the further development of life sciences and related disciplines fusion and penetration, mathematical methods applied to a range of life sciences will be more extensive, more in-depth. Math on the application in the life sciences in general mainly includes three aspects: First, the application of mathematical knowledge to solve practical problems on life sciences, and second, mathematical methods and life sciences to generate new cross-disciplinary integration, three from life to extract the number of scientific research issues, and to develop new mathematical theories. Biometrics as an important branch of mathematical biology, life science research and exploration in the process played a huge role in promoting. Application of statistical methods to analyze and explain the variation in quantity to properly test plan, the scientific analysis on the experimental results, in order to make a scientific practical inference. Through biological experiments and objective analysis of survey data, not only to push the life sciences issues will deepen and precise, but also to demonstrate its theory and its hypotheses
生物统计学 实验报告 大肠杆菌
A 题 细胞体内代谢物浓度预测 随着基因组、转录组、蛋白质组等各种“组学”研究计划的蓬勃开展，生命科学进入了“组学”时代。代谢组学作为系统生物学的重要分支，其研究的重点是细胞内代谢物种类与浓度的定性和定量分析以及代谢网络的构建和模拟。 对代谢物的检测及浓度测定主要采用实验方法，包括核磁共振、气相色谱-质谱联用和液相色谱-质谱联用等技术。但由于代谢物种类繁多，且大部分浓度较低（μM 数量级），尤其是胞内代谢物提取难度非常大，精确测定其浓度异常困难，而且实验测定需要消耗大量财力物力和人力，因此通过计算机方法对代谢物浓度预测和分析变得越来越重要。 活细胞的代谢物浓度由什么决定？除了一些特定的代谢和酶的作用以外，有没有那种能全局影响浓度值的性质？ 试根据附件中的数据完成如下问题： 1 根据不同类型的数据，分析代谢物浓度与其物理化学性质之间的关系。 2 筛选合适的物理化学性质，建立预测代谢物浓度的预测模型，并对此模型进行评价; 1.线性插补法处理缺失数据 原理：用该列数据缺失值前一个数据和后一个数据建立线性插值，然后用缺失点在线性插值函数的函数值填充该缺失值，即： 在于消除不同变量的量纲的影响，而且标准化转化不会改变变量的相关系数。 代谢物浓度：取对数 代谢物理化性质：标准差标准化法 )1,1( m j n i S x x x j j ij ij ≤≤≤≤-=' 式中：.)(11,1121∑∑==--= =n i j ij j n i ij j x x n S x n x 3.SAS 软件建立多元线性回归方程 回归模型一般形式： u X b X b X b b Y k k +++++= (22110)
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
生物统计学论文
生物统计学 论 文 题目：浅谈生物统计学在农业上的应用 院系：生命科学与技术系 专业：食品营养与检测专业 学号：0918031011 班级：食品一班 姓名：张庆珍 指导老师：苏辉 时间：2011- 12 -9
目录 浅谈生物统计学在农业上的应用 (3) 摘要 (3) ABSTRA (3) 引子 (5) 实验设计 (5) 评价批内烟叶质量一致性的方法及应用 (6) 烟叶质量一致性的评价方法 (7) 统计分析 (7) 结果与分析 (7) 1一般评价方法与分析 (10) 1．1总糖质量特性值分析 (10) 1．2烟碱质量特性值分析 (10) 2加严评价方法 (11) 2．1总糖质量特性值加严分析见表6、7 (11) 2．2烟碱质量特性值加严分析见表8、9 (11) 2．3与外观质量检验对比该批烟叶外观质量检验结果为：烟叶整体外观不错， 但存在部位混级和混打不均匀现象。外观质量检验结果与该方法评价结果较符 合。 (11) 3结论 (11) 在线学习 (11) 参考文献 (12)
浅谈生物统计学在农业上的应用 摘要 统计学是把数学的语言引入具体的科学研究领域,将所研究的问题抽象为数学问题的过程,是搜集、分析和解释数据的一门科学。生物统计学是数理统计在生物学研究中的应用,它是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。随着生物学研究的不断发展,生物统计学的应用也越来越广泛。 生物统计学是一门探讨如何从不完整的信息中获取科学可靠的结论从而进一步进行生物学实验研究的设计,取样,分析,资料整理与推论的科学。 生物统计学包括实验设计和统计分析两部分内容，其作用主要有四个方面：提供整理、描述数据资料的科学方法并确定其数量特征，判断试验结果的可靠性，提供由样本推断总体的方法，提供试验设计的原则。 农业上研究新品种特性及与旧品种是否有差异性，需要应用生物统计学的知识。 关键词：生物统计学、农业、新品种。 ABSTRA Statistics is mathematics language introduction concrete scientific
生物统计学实验指导
《生物统计学》实验教学教案 [实验项目] 实验一平均数标准差及有关概率的计算 [教学时数] 2课时。 [实验目的与要求] 1、通过对平均数、标准差、中位数、众数等数据的计算，掌握使用计算机计算统计量的方法。 2、通过对正态分布、标准正态分布、二项分布、波松分布的学习，掌握使用计算机计算有关概率和分位数的方法。为统计推断打下基础。 [实验材料与设备] 计算器、计算机；有关数据资料。 [实验内容] 1、平均数、标准差、中位数、众数等数据的计算。 2、正态分布、标准正态分布有关概率和分位数的计算。 3、二项分布有关概率和分位数的计算。 4、波松分布有关概率和分位数的计算。 [实验方法] 1、平均数、标准差、中位数、众数等数据的计算公式。 平均数=Average(x1x2…x n) 几何平均数=Geomean(x1x2…x n) 调和平均数=Harmean(x1x2…x n) 中位数=median(x1x2…x n) 众数=Mode(x1x2…x n) 最大值=Max(x1x2…x n) 最小值=Min(x1x2…x n) 平方和(Σ(x- )2)=Devsq(x1x2…x n) x 样本方差=Var (x1x2…x n) 样本标准差=Stdev(x1x2…x n) 总体方差=Varp(x1x2…x n) 总体标准差=Stdevp(x1x2…x n) 2、正态分布、标准正态分布有关概率和分位数的计算。 一般正态分布概率、分位数计算：
概率=Normdist(x,μ,σ,c) c 取1时计算 -∞-x 的概率 c 取0时计算 x 的概率 分位数=Norminv(p, μ, σ) p 取-∞到分位数的概率 练习： 猪血红蛋白含量x 服从正态分布N(12.86，1.332)，(1) 求猪血红蛋白含量x 在11.53—14.19范围内的概率。（0.6826）(2) 若P(x ＜1l )=0.025，P(x ＞2l )=0.025，求1l ，2l 。 （10.25325） L1=10.25 L2=15.47 标准正态分布概率、分位数计算： 概率=Normsdist(x) c 取1时计算 -∞--x 的概率 c 取0时计算 x 的概率 分位数=Normsinv(p) p 取-∞到分位数的概率 练习： 1、已知随机变量u 服从N(0，1)，求P(u ＜-1.4)， P(u ≥1.49)， P （｜u ｜≥2.58）， P(-1.21≤u ＜0.45)，并作图示意。 参考答案： (0.080757,0.06811,0.00988,0.5605) 2、已知随机变量u 服从N(0，1)，求下列各式的αu 。 (1) P(u ＜-αu )+P(u ≥αu )=0.1; 0.52 (2) P(-αu ≤u ＜αu )=0.42; 0.95 参考答案： [1.644854, 0.63345; 0.553385, 1.959964] 3、二项分布有关概率和分位数的计算。 概率=Binomdist(x,n,p,c) c 取1时计算 0-x 的概率 c 取0时计算 x 的概率 练习： 1、已知随机变量x 服从二项分布B （100，0.1），求μ及σ。 参考答案： 见P48，μ= np, σ=(npq)0.5 2、已知随机变量x 服从二项分布B(10,0.6)，求P(2≤x ≤6)，P(x ≥7)，P(x<3)。 参考答案： 0.6054, 0.38228, 0.012295 4、波松分布有关概率和分位数的计算。 概率=Poisson(x,λ,c) c 取1时计算 0-x 的概率 c 取0时计算 x 的概率 练习： ),(m n Permut C m n =
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
统计学专业导论课论文完整版
统计学专业导论课论文 HEN system office room 【HEN16H-HENS2AHENS8Q8-HENH1688】
对统计的认识以及规划 成绩： 内容摘要：在经历了专业导论课的学习之后，我收获甚多，并对统计学有了初步的认识。统计学旨在培养学者的数据处理和分析能力。虽然课程不如其他课程生动，但我深信，统计是一门实用的学科，被广泛的应用于各个领域，并且在日后的生活和工作中都会发挥重要的作用。因此，我将对自己的统计生涯进行合理地规划。 关键词：认识；数据；分析；处理；规划 统计学作为应用数学的一个小分支，其渊源可以追溯到古希腊的亚里士多德时代。在我国还未实施改革开放政策的时候，统计学已经对国家的政策制定和实施起到了无法替代的引导作用，有了统计，事务才能得到合理规划，资源才能得到有效配置，由此可见，统计学在各领域都发挥着至关重要的作用。 统计学是一门研究随机现象并以推断为特征的方法论科学，“由部分推及全体”的思想始终贯穿于统计学的研究过程中。具体地说，它是研究如何搜集、整理、分析反映事物总体信息的数字资料，并以此为依据，对总体特征进行推断的原理和方法。 统计学是也一门通用方法论的学科，是一种用于定量认识问题的工具。而统计学与实质性学科之间的关系不是并列的，而是相互渗透的，这就为统计方法与实质性学科相结合进一步提供了条件，因此就产生了统计学的分支，例如，统计学与经济学相结合产生了经济统计学，与社会学相结合产生了社会统计学等。这些分支学科都具有“双重”归属性：一是统计学的分支，二也是相应实质性学科的分支，所以经济统计学、计量经济学、社会统计学不仅仅隶属于统计学，同时也隶属于经济学、社会学、生物学的分支等。这个发展趋势恰恰说明了统计学的学习必须与实质性学科知识学习相结合。因此，统计专业的学生必须在学好本专业知识的同时，也要掌握相关的实质性学科的课程知识，只有如此，所学的统计方法才有用武之地。 通过统计学专业的学习，我可以掌握各种数据分析技术，了解统计学的前沿理论，还可以掌握科学调查、科学研究的思路，也将学到统计分析软件的使用技术。学习统计学要有扎实的数学基础，并且还必须熟悉计算机操作流程。在实际工作中，统计常常需要借助各种统计分析软件来完成。 “就像读和写的能力一样，将来有一天统计的思维方法会成为效率公民的必备能力”。由此可见，统计学在未来社会的必要性和重要性。 目前在我国，人们对统计学的认识还不够全面，在各大高校，工商管理、财会、金融、国际贸易等专业都很热门，而统计专业却在萎缩。这与国外的学术状况相差甚远，在一些发达国家如法国、美国，统计学是大学里十分受重视的一门学科，统计学发展得如何是衡量大学学术水平的标准，在许多大学，统计学是强势学科，然而在我国，统计学依然是处于弱势地位，好在这个现状恰恰说明了统计学在我国应具有更大的发展空间。 此外，由于社会实践广度和深度迅速发展，以及科技的日新月异，人们对世界的系统性及系统的复杂性认识也更加全面和深入。统计学也正广泛吸收和融合各相关学科的理论，努力改善和丰富统计学传统领域的理论与方法，不断开发应用新技术和新方法，并拓展新的领域。今天的统计学已展现出蓬勃的生命力。随着我国社会主义市场经济的飞速成长和不断完善，统计学的潜在功能将得到更充分更完满的发掘。 统计学的就业方向主要包括在企事业单位和经济、金融和管理部门从事统计调
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，
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 对统计的认识以及规划 成绩： 内容摘要：在经历了专业导论课的学习之后，我收获甚多，并对统计学有了初步的认识。统计学旨在培养学者的数据处理和分析能力。虽然课程不如其他课程生动，但我深信，统计是一门实用的学科，被广泛的应用于各个领域，并且在日后的生活和工作中都会发挥重要的作用。因此，我将对自己的统计生涯进行合理地规划。 关键词：认识；数据；分析；处理；规划 统计学作为应用数学的一个小分支，其渊源可以追溯到古希腊的亚里士多德时代。在我国还未实施改革开放政策的时候，统计学已经对国家的政策制定和实施起到了无法替代的引导作用，有了统计，事务才能得到合理规划，资源才能得到有效配置，由此可见，统计学在各领域都发挥着至关重要的作用。 统计学是一门研究随机现象并以推断为特征的方法论科学，“由部分推及全体”的思想始终贯穿于统计学的研究过程中。具体地说，它是研究如何搜集、整理、分析反映事物总体信息的数字资料，并以此为依据，对总体特征进行推断的原理和方法。 统计学是也一门通用方法论的学科，是一种用于定量认识问题的工具。而统计学与实质性学科之间的关系不是并列的，而是相互渗透的，这就为统计方法与实质性学科相结合进一步提供了条件，因此就产生了统计学的分支，例如，统计学与经济学相结合产生了经济统计学，与社会学相结合产生了社会统计学等。这些分支学科都具有“双重”归属性：一是统计学的分支，二也是相应实质性学科的分支，所以经济统计学、计量经济学、社会统计学不仅仅隶属于统计学，同时也隶属于经济学、社会学、生物学的分支等。这个发展趋势恰恰说明了统计学的学习必须与实质性学科知识学习相结合。因此，统计专业的学生必须在学好本专业知识的同时，也要掌握相关的实质性学科的课程知识，只有如此，所学的统计方法才有用武之地。 通过统计学专业的学习，我可以掌握各种数据分析技术，了解统计学的前沿理论，还可以掌握科学调查、科学研究的思路，也将学到统计分析软件的使用技术。学习统计学要有扎实的数学基础，并且还必须熟悉计算机操作流程。在实际工作中，统计常常需要借助各种统计分析软件来完成。 统计学通过数据来说明问题，通过定量分析来揭示事物的本质，学习统计方法是人类社会提高自身认识能力的必然要求，它的产生与发展过程都说明了这一点。当今世界，我们每分每秒要接触到大量的数据，离开数据，我们都将寸步难行。因此，学习统计学，掌握基本的统计理论与方法，具备基本的收集、整理和分析统计数据的能力是必需的，著名哲学家H.G.Wells曾说：“就像读和写的能力一样，将来有一天统计的思维方法会成为效率公民的必备能力”。由此可见，统计学在未来社会的必要性和重要性。 目前在我国，人们对统计学的认识还不够全面，在各大高校，工商管理、财会、金融、国际贸易等专业都很热门，而统计专业却在萎缩。这与国外的 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 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 )(统计学专业导论课论文
生物统计学考试试卷及答案
生物统计学期末复习题库及答案