【图文】11生物统计学复习课最新
生物统计学总复习
生物统计学总复习（2011）生物统计学是指导我们如何利用生命活动中表现出的数量现象，由样本信息推断总体特征的方法论和技法，贯彻通篇的主线是“如何由样本推断总体”，一切概念的引出、一切方法的建立都是为了实现“由样本推断总体”，都是为了保证“由样本推断总体”的过程经济有效，都是为了保证“由样本推断总体”的结果真实可靠。
全面理解“样本”、“总体”、“推断”三者的概念、应用、联系是掌握生物统计学的基础，是理解统计原理、统计方法的基础，是联系统计原理与统计方法的纽带。
“实验单位”、“抽样”、“总体参数”、“大数定律”、“中心极限定理”、“总体分布”、“抽样分布”、“无效假设推断”、“点估计”、“区间估计”、“置信区间”、“局部控制”、“正交设计”等等，有些是为了描述、定义“由样本推断总体”的过程，有些是为了实现“由样本推断总体”而建立的方法，因此，在理解和掌握的过程中，只有与“由样本推断总体”紧密联系，才能真正理解和掌握。
第一章、绪论一、基本概念：1、生物统计学：是应用数理统计的原理和方法来分析和解释生物界数量现象的科学。
2、描述性统计：对原始资料进行整理并作基本分析。
3、总体与样本：根据研究目的确定的、符合指定条件的全部观察对象称为总体。
构成总体的每一个基本单元，称为该总体的个体。
4、总体和个体（举例）：把所研究的对象的全体称为总体，把总体中的每一个基本单位称为个体。
（参考举例：如考察某一地区冬小麦越冬前的苗高，则该地区所有小麦即为总体，每一株小麦苗即为个体。
）5、随机抽样与随机样本：所谓随机抽样是指抽样时，不搀杂人们的主观愿望，总体中每一个个体被抽取的机会均等。
由随机抽样而得的样本，称随机样本。
6、样本和随机样本：从总体中抽取一部分个体称为样本。
生物统计学就是要用样本的信息对总体作出推断，为了保证样本信息能够真实、可靠地反映总体，在抽样时必须遵循样本抽取的随机性原则，即要求每一个样本值与总体有相同的概率分布，且不同样本值之间相互独立，称这样的样本为“简单随机样本”，简称随机样本。
《生物统计学》复习
《⽣物统计学》复习《⽣物统计附试验设计》总复习⼀、主要内容1、基础知识①掌握⽣物统计的特点、基本概念，理解⽣物统计的作⽤；②了解资料的分类⽅法，掌握各类资料的初步整理⽅法；③掌握反映资料集中性和离中性的三个基本的统计量(平均数、标准差和变异系数)的概念、性质及计算；④掌握各种事件的概念和运算（和事件、积事件、互斥事件、对⽴事件、独⽴事件、完全事件）；⑤掌握概率的定义、概率的计算、⼩概率事件实际不可能性原理(统计学上进⾏显著性检验的基本依据)；⑥掌握⽣物科学研究中常⽤的概率分布：正态分布、⼆项分布、泊松分布、χ2分布、t 分布、F分布⑦理解样本平均数的抽样分布和样本平均数差数的分布。
⑧理解试验的⽬的是：由样本推断总体⑨掌握统计的原理和⽅法⼤数定理中⼼极限定理理论分布抽样分布2、假设检验⽅法①掌握u检验和t 检验——主要⽤于检验样本平均数（百分数）与总体平均数（百分数）或者两个处理平均数（百分数）差异是否显著；②掌握χ２检验——主要⽤于由质量性状得来的次数资料的显著性检验；③掌握⽅差分析——主要⽤于检验多个处理平均数间差异是否显著；3、统计分析⽅法①掌握简单相关与回归相分析②了解多元回归与相关分析③了解协⽅差分析4、试验设计⽅法①了解试验设计的基本概念、任务、特点与要求，掌握试验设计的基本原则(三原则)；③掌握完全随机试验设计、配对设计、随机区组设计、拉丁⽅试验设计、交叉设计、正交设计的概念、原理、⽅法，结果的统计分析，各种⽅法的优错点；④掌握样本含量的确定；⑤了解调查设计的⽅法；⼆、基本概念1、总体——具有相同性质的个体所组成的集合2、样本——从总体中抽出的若⼲个个体所构成的集合3、样本容量——⼜称“样本数”，⼜称“样本⼤⼩”。
n4、样本单位——构成样本的每⼀个个体。
5、变量——相同性质的事物间表现差异性或差异特征的数据6、常数——代表事物特征和性质的数值7、参数——总体特征的度量8、统计数——从样本中计算所得的数值 9、效应——引起试验差异的作⽤称为效应10、试验误差——受⾮处理因素的影响使观测值与试验处理真值之间产⽣的差异称为试验误差。
《生物统计学》课件
生物统计学方法
生物样本收集和处理
讨论如何收集、处理生物样本， 并保证数据的准确性。
数据可视化和描述统 计
介绍如何使用图表和统计指标 对数据进行可视化和描述。
假设检验和推断统计
学习如何对数据进行假设检验 和推断统计，以得出科学结论。
物统计学在研究中的应用
流行病学研究
了解生物统计学在流行病学 研究中的重要作用，如疾病 传播和危险因素分析。
总结与展望
1 对生物统计学的重要性
总结本次演示文稿，强调生物统计学在科学研究中的重要性和作用。
临床试验设计与分析
探讨生物统计学在临床试验 设计和结果分析中的应用， 以支持医学决策。
基因组学研究
探索生物统计学如何帮助基 因组学研究，如基因表达分 析和关联性研究。
生物统计学软件和工具
常用的生物统计学软件
介绍流行的生物统计学软件，如SPSS和R语言，并 展示其功能。
网络资源和数据库
推荐一些常用的在线资源和数据库，供学习和研究 使用。
《生物统计学》PPT课件
欢迎大家来到本次《生物统计学》PPT课件！将带你深入了解生物统计学的概 念和应用领域，以及在研究中扮演的重要角色。
引言
1 目的和背景
介绍本次演示文稿的目的以及其背景。
生物统计学简介
1 定义
探讨生物统计学的定义和其在科学研究中的重要性。
2 应用领域
介绍生物统计学在医学、环境科学和生物研究等领域的广泛应用。
生物统计学复习资料
生物统计学复习资料一、名词解释准确性（accuracy）：在试验中某一指标的观测值与真实值的接近程度，也称准确度。
（反映观测值偏离目标值的程度）精确性（precision）：在相同试验条件下，对同一指标重复测量时所得观测值之间的接近程度，也称精确度。
（反映观测值之间的变异程度）准确性和精确性合称正确性。
随机误差（random error）：由无法控制的偶然因素导致的误差。
（随机误差影响精确性，扩大样本容量或增加试验重复次数有助于减少但无法消除随机误差）系统误差（systematic error）：由测量工具不精准、试验方法不完善、操作人员水平差异等因素导致的误差。
（既影响准确性又影响精确性，可消除）总体（population）：研究对象的全体成员（有限总体、无限总体）个体(individual)：构成总体的各个成员样本（sample）：从总体中抽取的部分个体所组成的集合。
样本容量(sample size)：样本包含的个体数量。
随机抽样(random sampling)：采用随机方式从总体中获取样本的过程。
放回式抽样(sampling with replacement)：从总体抽取一个个体，记录特征后放回总体，再抽取下一个个体。
非放回式抽样(sampling without replacement)：从总体抽取一个个体，不放回总体就继续抽取下一个个体。
连续型数据（continuous data）：与某种标准相比较获得的非整数数据。
（可以提高精确度，采用变量方法分析）离散型数据（discrete data）：由记录不同类别个体数目而得到的整数数据。
（不能提高精确度，采用属性方法分析）极差(range，R)：数据资料中最大值与最小值的差值。
组距（class interval, i）：对频数资料分组时，每个组区间的高限和低限之差，即组区间极差。
样本特征数(sample characteristics)：描述频率分布特征的数值总体特征数(population characteristics)：描述概率分布特征的数值样本统计数（statistic）：由样本数据计算而来的描述样本特征的数值。
生物统计学复习资料
生物统计学复习资料生物统计学：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。
精确性：指调查和试验中同一实验指标或性状的重复观测值彼此接近程度的大小，即试验误差的大小是可以计算的。
准确性：是指统计数接近真知的程度。
总体：具有相同性质的个体所组成的集合，它是指研究对象的全体。
个体：组成总体的基本单元，具有相同性质。
样本：从总体中抽取部分个体所组成的集合，即总体的一部分称为样本。
样本容量：样本中个体的数目称为样本容量记为n.。
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（组中值），称为众数。
中位数：将试验或调查资料中所有观测值依大小顺序排列，居于中间位置的观测值。
方差：用样本容量n来除离均差平方和，得到的平方和，简称方差。
它反映一组数据的平均离散水平。
变异系数：样本标准差除以样本平均数，得到的百分比为变异系数。
用变异系数可以比较不同样本相对变异程度的大小。
概率：事件A在n次重复试验中发生了m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，于是定义p为事件A发生的概率。
统计推断：是根据总体理论分布，从样本的统计数对总体参数做出的推断，统计推断包括假设检验和参数估计。
参数估计：是统计推断的另一个方面，它是指由样本结果对总数参数在一定概率水平下所做出的估计。
参数估计包括区间估计和点估计。
因素水平：每个试验因素的不同状态（处理的某种特定状态或数量上的差异）称为因素水平。
试验单位：是指在试验中能接受不同试验处理的独立试验载体，实际上就是根据研究目的而确定的观测总体。
抽样误差：我们可以从总体中不断抽取若干个样本，每一样本有若干不同的观测值，所求得的样本平均数不可能恰好等于总体平均数，他们之间是有一定差异的，这个差异是由于抽样所引起的。
称为抽样误差。
典型抽样：根据初步资料或经验判断。
生物统计学课件
第二节 数据类型及频数（率）分布
1. 数据类型 2. 用图和表对样本数据进行定性归纳：
频数表和频数图
1. 数据类型：连续型数据和离散型 数据
数据
连续型数据： （度量数据）
指用量测手段得到的数量性状资料，即用度、 量、衡等计量工具直接测定的数量性状资料。 其数据是长度、容积、重量等来表示。例如： 身高、产奶量、体重、绵羊剪毛量等。这类 数据通常是非整数，数据的变异是连续的。
第一章 统计数据的收集与整理
第一节 总体与样本
1. 什么是生物统计学？ 2. 生物统计学的一些重要术语 3. 本课程的主线
1.什么是生物统计学
• 生物统计学（Biostatistics）是数理统计学 的原理和方法在生物科学研究中的应用， 是用统计学方法分析和解释生物界各种现 象与数量资料的一门学科
组限 37～39 40～42 43～45 46～48 49～51 52～54 55～57 58～60 61～63 64～66
组限
组界
组中值
频数
频率
37
40
43
组下限
。。。
64
组限 37～39 40～42 43～45 。。。 64～66
组界
组中值
频数
频率
（4）在频数表中列出组界和中值。
由于测量精度的原因，第一组（组限为37～39）实际代表从36.5kg到39.5kg的 所有数据，因为连续型数据一般是小数，这里只是因为测量精度以及记录的方便 以整数表示出来。
3230 …
0032 …
选出位于1～2000的数：411，1828，32，768，1024，…，满20 个数为止。
• 这20个数对应的学生就是一个随机样本
生统复习资料
生物统计复习资料绪论一、什么是“生物统计学”？生物统计学是生物学和数学的结合。
是指应用数理统计的原理、方法来分析和解释各种生物现象和数量资料的应用科学。
二、为什么要学习生物统计学？简单讲，生物统计学所讲授内容是从事农业科学研究必须具备的理论知识，因为试验数据的分析是科研工作中重要的一环，要求科研人员必须具备分析试验数据的基本能力，故应学习之。
三、怎样学好生物统计学？生物统计学是一门应用学科，重点要求大家会使用这一数据分析“工具” ，因而相对容易学。
但是其所用的原理、公式较多，需费一定时间去理解、记忆。
学好这门课主要做到：明白意义、结合实际、多做练习，“实战”运用。
第一章变数的特征数1.试验方案：是根据试验目的和要求所拟定的进行比较的一组试验处理的总称。
具体就是指试验指标、试验因素和处理、重复次数、对照、小区以及设计方法的确定等。
2.指标、因素、处理：在试验中用来判断试验处理效果的标准称为试验指标（简称指标），有定性指标和定量指标。
因素：对试验指标有影响，在试验中需加以考察的条件叫试验因素，简称因素或因子，否则称非试验因素或非试验条件。
处理：是指试验因素的不同状态或不同的数量级别，简称处理，也叫水平。
在单因素试验时，处理和水平的概念是等价的，但在复因素试验时，处理则是指各个因素水平的组合，叫处理组合。
3. 小区：安排每个处理所需试验材料的基本单位。
用每个小区的数值（最好是平均值）进行统计分析。
4.总体与样本总体是指在同一组试验条件下，由具有某种共同性质的大量个体所组成的集团，或者说是某一变数的全部可能值的集合。
样本是指从总体中抽出的一部分个体。
（一个个体有一个数值）总体容量用N表示，样本容量n用表示。
5.参数与统计数描述总体的特征数叫参数，它是总体的真正数值，是固定的常量，是由总体的全部变量计算而得到的，显然参数通常是无法得到的。
描述样本的特征数叫统计数它是由样本的观察值计算而得到的，是参数相应的估计数。
(完整word版)生物统计学期末复习资料
第一章概论1.1什么事生物统计学？生物统计学的主要内容和作用是什么？答：生物统计学（biostatistics）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实验调查资料，是研究生命过程中以样本来推断总体的一门学科。
生物统计学主要包括实验设计和统计分析两答部分的内容。
其基本作用表现在以下四个方面：a.提供整理和描述数据资料的科学方法；确定某些性状和特性的数量特征；b.判断实验结果的可靠性；c.提供由样本推断总体的方法；d.提供实验设计的一些重要原则。
1.2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、实验误差。
答：总体(populatian)是具有相同性质的个体所组成的集合，是研究对象的全体。
个体(individual)是组成总体的基本单元。
样本(sample)是从总体中抽出的若干个个体所构成的集合。
样本容量(sample size)是指样本个体的数目。
变量（variable）是相同性质的事物间表现差异性的某种特征。
参数(parameter)是描述总体特征的数量。
统计数(statistic是由样本计算所得的数值，)是描述样本特征的数量。
效应（effection）试验因素相对独立的作用称为该因素的主效应，简称效应。
互作（interaction）是指两个或两个以上处理因素间的相互作用产生的效应。
实验误差(experimental error)是指实验中不可控因素所引起的观测值偏离真值的差异，可以分为随机误差和系统误差。
1.3随机误差和系统误差有何区别?答：随机误差(random)也称抽样误差或偶然误差，他是有实验中许多无法控制的偶然因素所造成的实验结果与真实结果之间产生的差异，是不可避免的。
随机误差可以通过增加抽样或试验次数降低随机误差，但不能完全消除随机误差。
系统误差（systematic）也称为片面误差，是由于实验处理以外的其他条件明显不一致所差生的倾向性的或定向性的偏差。