《生物统计学》试题A[1]word精品文档24页

《生物统计学》基本知识题

一、填空题

第一章

1．填写下列符号的统计意义：① SS ② S

x ③ S2 ④ SP

xy

。

2.ｔ检验、ｕ检验主要用于____ 组数据的差异显著性检验; F检验主要用于_____

组数据的差异显著性检验。

3．试验误差指由因素引起的误差，它不可，但可

以和。

4.参数是由____计算得到的，统计量是由____计算得到的。

5．由样本数据计算得到的特征数叫，由总体数据计算得到的特征数叫。

9．一般将原因产生的误差叫试验误差，它避免，但可以和。

第二章

4．变异系数可用于当两个样本的、不同时变异程度的比较。变异系数的计算公式为。

5．变异系数可用于当两个样本的、不同时的比较。变异系数的计算公式为。

7．连续性随机变量等组距式次数分布表的编制方法步骤为：

①_____、②____、③____、④____、⑤___。

8．计算标准差的公式是Ｓ＝。

9．变异系数的计算公式是CV＝。

10. 标准差的作用是①、②、③。

12．算术平均数的两个重要性质是①②。

13．样本平均数的标准差叫。它与总体标准差的关系是。

第三章

1.若随机变量x～N（μ，σ2），欲将其转换为u～N（0,1），则标准化公式为u＝。

第四

1．统计量与参数间的误差叫，其大小受①②③的影响，其大小可以用来描述，计算公式为。

2.抽样误差是指之差。抽样误差的大小可用来表示。影响抽样误差的因素有、和。

6.在两个均数的显著性检验中，若检验结果是差异显著，则说明。

7.在显著性检验时，当H

0是正确的，检验结果却否定了H

，这时犯的错误是：

型错误。

8. 显著性检验时，犯Ⅰ型错误的概率等于。

9.显著性检验分为_______ 检验和______检验。

10.显著性检验的方法步骤为：、、。

12．若服从N(,2)分布，则值服从分布，值服从分布。

第五章

1.方差分析是以为检验对象的。在实际分析时常常以

作为它的估计值。

2．多重比较的方法有①和②两类；①一般适用于组均数的检验，②适用于组均数间的检验。

3．多重比较的LSD法适用于组均数比较；LSR法适用于组均数间的比较。

4．多重比较的方法有和两类。前者一般用于组均数检验，后者又包含和法，适用于组均数的比较。

第六章

1.χ2检验中，连续性矫正是指用性分布检验性数据所产生的差异，当或时，必须进行矫正。

2.在χ2检验时，当和时必须进行连续性矫正。

3．χ2检验中，当或时，必须进行连续性矫正，矫正方法有_____ 和_____ 两种。

4.χ2检验的计算公式为χ2＝，当、时，必须矫正，其矫正方法为、。

第七章

1．在直线相关回归分析中，相关系数显著，说明两变量间直线相关关系。

2．相关系数的大小，说明相关的紧密程度，其说明相关的性质。

相关系数r是用来描述两变量之间相关的和的指标，r 的正负号表示相关的，r的绝对值大小说明相关的。

3.变量间存在的关系，统计上称为相关关系。

4.回归分析中表示，b

表示，。

yx

5．在回归方程中，表示依变量的，ｂ表示，a表示。

6．已知r＝－0.589*，则变量间存在的直线相关关系。

7.统计分析中，用统计量来描述两个变量间的直线相关关系，其取值范围为，其绝对值的大小说明相关的，其正负符号说明相关的。

第九章

1．试验设计的基本原则是、和。

二、单选题

第二章

1．比较胸围与体重资料的变异程度，以最好。

ａ．标准差ｂ．均方ｃ．全距ｄ．变异系数2．比较身高与体重两变量间的变异程度，用统计量较合适。

①CV ②S ③R ④S2

4．若原始数据同加（或同减）一个常数，则。

ａ．不变，Ｓ改变ｂ．Ｓ不变，改变

ｃ．两者均改变ｄ．两者均不改变

5．比较身高和体重资料的变异程度，以指标最好。

ａ．CV ｂ．Ｓｃ．Ｒｄ．S2

6．离均差平方和的代表符号是。

ａ．∑(x-)2ｂ．SP ｃ．SS

7 ．样本离均差平方和的代表符号是。

①S2 ②③④SS

8. 愈小，表示用该样本平均数估计总体均数的可靠性愈大。

①变异系数②标准差

③全距④标准误

《生物统计学》试题（A）

一、名词解释（每题2分，共20分）

平均数与众数总体与样本数量性状资料与质量性状资料参数与统计数

成组数据与成对数据接受区与否定区两尾测验与单尾测验

数学模型与期望均方简单相关、偏相关与多元相关相关系数与决定系数

二、选择题（请将所选答案填在下表中，每题1分，共10分）

1.二项分布、Poisson分布、正态分布各有几个参数：（）

A、 (1，1，1 )

B、 (2，2，2)

C、 (2，1，2)

D、 (2，2，1 )

2.第一类错误是下列哪一种概率：（）

A、P（接受H

0| H

为假） B、P（否定H

| H

为假）

C、 P（接受H

0| H

为真） D、P（否定H

| H

为真）

3.测量某医学指标，得到500个性质相同且近似服从正态分布的实验数据，求得算术平均数(x)，标准差(s)和标准误(x s),则区间[x-1.960s, x+1.960s]所代表的含义为：（）

A、它是x的99%置信区间

B、它是总体平均数μ的5%置信区间

C、它是该医学指标的95%正常值范围

D、它是该医学指标的99%正常值范围

4.x、 s和x s同上题，试问区间[x-2.576x s, x+2.576x s]所代表的含义为：（）

A、它是总体平均数μ的99%置信区间

B、它是x的99%置信区间

C、它是该医学指标的95%正常值范围

D、它是总体平均数μ的95%置信区间

5.统计学中，“标准误”的正确解释是：（）

A、样本均值的标准差

B、样本率的标准差

C、标准差的标准差

D、统计量的标准差

6.变异系数的定义式为：（ ）

A 、CV=(x ·s)×100%

B 、CV= (x /s)×100%

C 、CV= (s/x )×100%

D 、CV= (s 2/x )×100% 7.u 、t 和F 检验的共同前提条件是（ ）

A 、方差齐性（同质性）

B 、正态性

C 、可加性

D 、正态性和方差齐性（同质性） 8.两因素A 、B 之间有显著的交互作用，意味着：（ ）

A 、 因素A 的作用随因素

B 的作用增强而增强 B 、 因素

A 的作用随因素

B 的作用增强而减弱

C 、一个因素的各水平对试验结果的影响随另一个因素水平的改变而改变

D 、一个因素的各水平对试验结果的影响不随另一个因素水平的改变而改变 9.有资料如下：

两种劳动类型的人的血清胆固醇水平（mg%）

劳动类型 人数 均值 标准差 脑力劳动 537 185.6 27.8 体力劳动

643

178.3

31.3

问有哪些方法可用来比较两种劳动类型的人的血清胆固醇水平之间的差别是否有显著性意义？（ ）

A 、t 测验或u 测验

B 、

2

测验 C 、相关分析 D 、回归分析

10.设ρ为总体相关系数，根据实际资料算得样本相关系数r 后，需进行显著性检验，其零假设应该为：（ ）

A 、H 0：r=0

B 、H 0：r ≠0

C 、H 0：ρ=0

D 、H 0：ρ≠0 三、填空题（每空1分，共20分）

1.平均数是反映样本（ ）性的特征数，平均数有（ ）、

（ ）、（ ）、（ ）等。 2.常用的变异数有（ ）、（ ）、（ ）、（ ）。

3.根据小概率事件原理所建立的检验方法称为（ ），生物统计中通常用（ ）和（ ）作为显著性水平。

4.方差分析应该满足三个条件：（ ）、（ ）、（ ）。若上述条件满足不够，则必须采取资料的转换，转换的方法有（ ）、（ ）、（ ）等。

5.对于次数资料X 2检验，可以分为（ ）和（ ）两类。 四、简答题 （每题5分，任选4题）

1.举例说明生物性状中哪类性状及情况服从正态分布？二项分布？泊松分布？

2.试述统计假设测验的方法和步骤。

3.试述方差分析的基本假设。方差分析时数据转换的方法主要有哪几种？

4.LSD 法、SSR 测验和q 测验间有何异同？

5.什么是卡平方（

2

）测验？如何应用

2

测验进行适合性测验和独立性测验？

五、简单计算题 （每题10分，任选2题）

1.一种遗传疾病检测的敏感性为95%，而其专一性为98%。假定该遗传病在群体中的发病率为1/1000，试计算某人经检测为阳性，而实际上也是该遗传病患者的可能性。（提示：若A 表示某人确实患该遗传病，B 表示某人检测为该遗传病患者，95%敏感性意味着Pr （B|A ）=0.95，98%专一性意味着Pr （B|notA ）=0.02）

2.请选用合适的变异指标，初略地评价下列两组数据的变异度何者较大？6只中年大鼠谷丙转氨酶含量（u/L, X 1）和白蛋白含量（g/L, X 2）的测定结果如下：

鼠号 1

2

3

4

5

6

X 1 38.5 36.0 41.1 39.1 43.2 64.8 X 2

28.0 26.0 30.0 24.0 28.0 30.0

3.某医院用中药治疗7例再生障碍性贫血患者，现将血红蛋白（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？

4.某研究者测得10名3岁儿童的体重（X：kg）与体表面积（

Y：×100cm2），并求得Y 随X变化的直线回归方程为Y?=2.5212+0.2385X，相关系数r=0.5779。问此直线回归方程是否有显著性意义？

附录：

附表1 学生氏t

值表（两尾）

附表2 2 值表（右尾）

自

由

度

df

概率值（P）

0.10.050.010.005

1 2.71 3.84 6.637.88

2 4.61 5.999.2110.60

3 6.257.8111.3412.84

47.789.4913.2814.86

59.2411.0715.0916.75附表3 r和R的5%和1%显著值

自概率变数的个数（M）

由度df P

234

10.050.9970.9990.999

0.011.0001.0001.000 20.050.9500.9750.983

0.010.9900.9950.997 30.050.8780.9300.950

0.010.9590.9770.983 40.050.8110.8810.912

0.010.9170.9490.962 50.050.7540.8360.874

0.010.8750.9170.937 60.050.7070.7950.839

0.010.8340.8860.911 70.050.6660.7580.807

0.010.7980.8550.885 80.050.6320.7260.777

0.010.7650.8270.860 90.050.6020.6970.750

0.010.7350.8000.837