生物统计学总复习
生物统计学复习要点

1、生物统计学主要包括试验设计和统计分析2、统计学的发展经历了3个阶段:古典记录统计学,近代描述统计学和现代推断统计学3、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。
4、英国统计学家R.A.Fisher于1923年发展了显著性检验及估计理论,提出来F分布和F 检验,创立了方差和方差分析,在从事农业试验及数据分析研究时,他提出了随机区组法、拉丁方法和正交试验的方法5、常用的统计学术语有:总体与样本,参数与统计数,变量与资料,因素与水平,处理与重复,效应与互作,准确性与精确性,误差与错误6、总体按所含个体的数目可分为有限总体和无限总体,n小于30的样本称为小样本,n大于等于30的为大样本7、参数也称参量,是对一个总体特征的度量。
统计数也称统计量,是由样本计算所得的数值。
8、准确性反映测定值与真值符合程度的大小,而精确性则是反映多次测定值的变异程度9、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,确定某些性状和特性的数量特征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10、试验资料具有集中性和离散性两种基本特征。
平均数是反映集中性的特征数,主要包括算术平均数,中位数,众数,几何平均数等;反映离散性的特征数是变异数,主要包括极差,方差,标准差和变异系数11、资料可分为数量性状资料和质量性状资料12、数量性状资料分为计数资料(非连续变量资料)和计量资料(连续变量资料)13、资料的来源(资料的搜集方法)一般有两个,调查和试验14、常用的抽样方法有随机抽样,顺序抽样,典型抽样15、随机抽样的方法:简单随机抽样,分层随机抽样,整体抽样,双重抽样16、计量资料的整理步骤:1,计算全距2.确定组数和组距(样本容量30--60,分组数为5--8)3,确定组限和组中值4,分组,编制次数分布表17、常用的统计图有条形图,饼图,直方图,多边形图,散点图(会辨认)18、算术平均数的算法:直接计算法,减去(或加上)常数法,加权平均法19、算术平均数的重要特性:1)样本中各观测值与其平均数之差称为离均差,其总和等于零2)样本中各观测值与其平均数之差平方的总和,较各观测值与任一数值(不包括平均数)之差的平方和最小,即离均差平方和为最小20、标准差的特性:1,标准差的大小受多个观测值的影响,如果观测值与观测值之间差异较大,其离均差也大,因而标准差也大,反之则小2,计算标准差时,如将各观测值加上或减去一个常数a,其标准差不变,将各观测值乘以或除以一个常数a,则标准差扩大或缩小了a倍3,在正态分布情况下,一个样本变量的分布情况可作如下估计:在平均数两侧的1s范围内,观测值个数约为观测值总个数的68.26%,在平均数两侧的2s范围内,观测值个数约为观测值总个数的95。
《生物统计学》复习资料

《生物统计学》复习资料一、填空题1.变量之间的相关关系主要有两大类:(正相关)和(负相关)。
2.试验误差可以分为(随机误差)和(系统误差)两类。
3.样本标准差的计算公式( )。
解析:4.方差分析必须满足(正态性)、(方差齐性)和可加性3个基本假定。
5.在假设检验中,如果检验样本间差异是否极显著,则显著水平a取值为(0.05)。
6.在分析变量之间的关系时,一个变量X确定,Y是随着X变化而变化,两变量呈因果关系,则X称为(自变量),Y称为(因变量)。
二、单项选择题1.抽取样本的基本首要原则是(B)A、统一性原则B、随机性原则C、完全性原则D、重复性原则2.如果对各观测值加上一个常数a,其标准差(D)A、扩天√a倍B、扩大a倍C、扩大a²倍D、不变3.在一组数据中,其中一个数据9的离均差是3,那么该组数据的平均数是(B)A、12B、10C、6D、34.平均数是反映数据资料(B)0的代表值。
A、变异性B、集中性C、差异性D、独立性5.方差分析适合于(A)数据资料的均数假设检验。
A、两组以上B、两组C、一组D、任何6.在假设检验中,是以(A)为前提。
A、肯定假设B、备择假设C、无效假设D、有效假设7.统计学研究的事件属于(D)事件。
A、不可能事件B、必然事件C、小概率事件D、随机事件8.下列属于大样本的是(A)。
A、40B、25C、20D、109.在方差分析中,已知总自由度是15,组间自由度是3,组内自由度是(B)A、18B、12C、10D、510.已知数据资料有10对数据,并呈线性回归关系,它的总自由度、回归自由度和残差自由度分别是(C)A、9、1和8B、1、8和9C、8、1和9D、9、8和1三、判断题(正确的打√,错误的打×。
)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. 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。
贵州大学生物统计学总复习题

贵州大学生物统计学复习题第一章填空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。
生物统计学复习资料

第一章1.生物统计学(EiostMshcs)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。
属于应用统计学的一个分支。
是一门应用数学。
2.统计学(Statistics)是把数学的语言引入具体的科学领域,将所研究的问题抽象为数学问题的过程,是收集、分析、列示和解释数据的一门科学。
3.生物统计学是研究生命过程中以样本推断总体的一门学科。
4.生物统计学的基本类容:①试验设计:如何合理地进行调查或试验设计②统计分析:如何科学地整理、分析所收集来的具有变异的资料,揭示出隐藏其内部的规律性。
5.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,确定某些性状和特性的数量特征。
②运用显著检验,判断试验结果的可靠性或可行性。
③提供由样本推断总体的方法。
④提供试验设计的的一些重要原则。
6.常用的统计学术语:一.总体与样本具有相同性质的个体所组成的集合称为总体;总体有分为有限总体和无限总体。
组成总体的基本单元称为个体从总体中抽出若干个体所构成的集合称为样本(sample);(总体中的一部分)构成样本的每个个体称为样本单位;样本中所包含的个体数目叫样本容量或样本大小, 样本容量常记为n。
一般在物学研究中,通常n〈30的样本叫小样本,n 230的样本叫大样本。
二、参数与统计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U表示总体平均数,用。
表示总体标准差;描述样本特征的数量称为统计数,也称统计量。
常用英文字母表示统计数,例如用X- 表示样本平均数,用S表示样本标准差。
三、变量与常数变量,或变数,指相同性质的事物间表现差异性或差异特征的数据。
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。
变量包括定量变量和定性变量,定性变量又可分为连续变量(可以有任何小数出现)和非连续变量(只有整数出现)。
四、效应与互作通过施加试验处理,引起试验差异的作用称为效应。
《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。
生物统计学总复习重点

b
f(y)
P(a y b) a f (y)dy ?
Y ab
f(t)
df─>∞(标准正态曲线)
df=5
df=1
t
不同自由度下的t 分布图
f(χ2)
χ2分布
χ2
1.4 f( F)
1.2
1.0
0.8
0.6
0.4
0.2
0.0
0
1
F 分布曲线
df1 1, df2 5
df1 5, df2 5
df1 10, df2 10
2F
3
4
假设检验
小概率原理(P≤α)
反证法(假定H0成立,然后根据样本 结果推论是否为小概率事件,如果是
则拒绝H0 ,否则不拒绝。)
检验假设:
1. H0: =0 2. HA:=0
假设检验是在H0成立的前提下,从样本数据中寻找证据 来拒绝H0, “接受” HA。 如果样本证据不足,即P>,则只能不拒绝H0 ,暂且认 为H0正确; 如果证据充分,即P ≤ ,则有理由拒绝H0 ,认为差异有 统计学意义。
为什么?“接受零假设”的正确表述应当是什么? 方差分析的条件? 回归与相关分析的区别与联系 用样本直线回归方程,由X预测Y时,为什么不能任意外推?
有A、B、C、D、E、F 6个品种,拟设计一
品种比较试验。已知试验地西部肥沃,东部
贫瘠,应用什么
试验设计比较合理?
若上题中的试验地的土质状况较为均匀,则
275
322
在人为控制的不同无机磷含量x (ppm) 的土壤中种植玉 米,播后38天测定玉米植株中磷的含量y (ppm),现根据9 对观察值,已算得 x=13,y=80 ,sxx=734 ,syy=2274 , sxy = 1040,试完成:(1) 直线回归方程;(2) 对回归方程作 方差分析。
生物统计学复习课

• 概率密度函数(probability density function)
• 随机变量取某一特定值的密度函数(连续型随机变量)
• 概率分布函数(probability distribution function)
• 随机变量取值小于或等于某特定值的概率
离散型随机变量的概率分布
概率分布图
连续型随机变量的密度函数及概率 分布函数
• 统计学分为描述统计学和推断统计学。
描述统计与推断统计的关系
概率论
(包括分布理论、大数定律 和中心极限定理等)
反映客观 现象的数 据
样本数据 总体数据
描述统计
(统计数据的搜集、整 理、显示和分析等)
推断统计
(利用样本信息和概率 论对总体的数量特征进 行估计和检验等)
总体内在的 数量规律性
几个基本概念
多重比较方法较多(multiple comparisons)
因素
实验指标
不同离子对木聚糖酶活性的影响(mg/ml)
Na+ 0.00
K+ 0.00
Mn2+ 0.00
Cu2+ 0.00
0.25
0.50 0.75 1.00 1.25
0.40
0.60 0.80 1.00 1.20
0.06
0.12 0.18 0.24 0.30
0.40
0.80 1.20 1.60 2.00
水 平
***对多因素试验而言,处理就是指水平与水平的组合
二因素方差分析
定义:是指对试验指标同时受到两个试验因素 作用的试验资料的方差分析。
固定模型 二因素都是固定因素
随机模型
二因素均为随机因素
生物统计学复习资料

第一章1.生物统计学(Biostatistics)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。
属于应用统计学的一个分支。
是一门应用数学。
2.统计学(Statistics)是把数学的语言引入具体的科学领域,将所研究的问题抽象为数学问题的过程, 是收集、分析、列示和解释数据的一门科学。
3.生物统计学是研究生命过程中以样本推断总体的一门学科。
4.生物统计学的基本类容:①试验设计:如何合理地进行调查或试验设计②统计分析:如何科学地整理、分析所收集来的具有变异的资料,揭示出隐藏其内部的规律性。
5.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,确定某些性状和特性的数量特征。
②运用显著检验,判断试验结果的可靠性或可行性。
③提供由样本推断总体的方法。
④提供试验设计的的一些重要原则。
6.常用的统计学术语:一.总体与样本具有相同性质的个体所组成的集合称为总体;总体有分为有限总体和无限总体。
组成总体的基本单元称为个体从总体中抽出若干个体所构成的集合称为样本(sample);(总体中的一部分)构成样本的每个个体称为样本单位;样本中所包含的个体数目叫样本容量或样本大小,样本容量常记为n。
一般在物学研究中,通常n<30的样本叫小样本,n ≥30的样本叫大样本。
二、参数与统计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;描述样本特征的数量称为统计数,也称统计量。
常用英文字母表示统计数,例如用X-表示样本平均数,用S表示样本标准差。
三、变量与常数变量,或变数,指相同性质的事物间表现差异性或差异特征的数据。
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。
变量包括定量变量和定性变量,定性变量又可分为连续变量(可以有任何小数出现)和非连续变量(只有整数出现)。
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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。
7、参数与统计量:从总体中计算所得的特征数值,如总体平均数、总体标准差称为参数;从样本中计算所得的特征数值称为统计量,它是总体参数的估计值。
8、试验误差:由样本推断总体时,试验抽样中由非处理因素对观测指标产生的影响,可用误差平方和、误差军方来定量描述。
试验误差的大小会影响对处理效应的判断,因此在由样本推断总体时,需要对试验误差进行控制,根据实验误差的来源和可控性又可分为系统误差和随机误差。
9、系统误差或错误:系统误差是指在试验过程中,人为的作用所引起的差错,如试验人员粗心大意,使仪器矫正不准、药品配制比例不当、称量不准确等都是人为因素造成的,在试验中完全可以避免的。
随机误差:由于无法控制的随机因素所引起的差异是不可避免的,称之为机误或随机误差。
试验中随机误差只能设法减小,而不能完全消灭,增加抽样或试验次数,可以降低随机机误的数值。
10、变异系数:衡量不同样本间,或不同性状样本间变异程度的变异量数,为样本标准差对样本平均数的百分比。
CV=S/11、效应:效应是用于描述因子对观测指标的影响而建立的概念,其大小可用平方和或方差定量描述。
即引起试验差异的作用称为效应,如不同饲料使动物的体重增加表现出差异,不同品种的玉米产量不同等。
)12、互作:是指两个或两个以上的因子同时存在时互相影响,不能各自独立地对观测指标产生影响,也称连应,是指两个或两个以上处理因素间的相互作用产生的效应。
如氮、磷肥并施会对作物产量产生互作效应,如果氮、磷共施的产量效应大于氮、磷单施效应之和,说明氮、磷互作为正效应,如果氮、磷共施的产量效应小于氮、磷单施效应之和,说明氮、磷互作为负效应。
)二、基本问题1、生物统计学的研究内容包括统计哪些?(统计原理、统计方法和试验设计。
)2、生物统计学核心内容是什么?(如何从样本推断总体)3、生物统计学所研究的对象构成的总体有什么基本特征?(是有变异的总体,既是在同质的对象中往往也存在差异。
)4、生物统计与试验设计的关系是什么?(是不可分割的统一整体,试验设计需要以统计的原理和方法为基础,而正确设计的试验又为统计方法提供可靠的信息。
)5、统计方法的主要内容可分为哪三个主要方面?(描述性统计、显著性检验、相关与回归)6、生物统计学基本功用包括哪些?(科学地整理分析数据、判断试验结果的可靠性、确定事物之间的相互关系、提供试验设计的原则,为学习相关学科提供基础。
)7、生物统计学的研究内容包括哪些?(统计原理、统计方法和试验设计。
统计原理阐述统计理论和有关公式,以满足统计方法的需要。
统计方法的应用,旨在对客观事物得出本质的和规律性的认识。
试验设计是试验工作前应用统计原理,制定科学的试验方案和方法。
)8、由样本的统计数来推断总体的参数时,要求统计数既有“准确性”,又有“精确性”。
解释“准确性”和“精确性”的概念和二者的区别。
(统计工作是用样本的统计数来推断总体的参数,我们用统计数接近参数真值的程度,来衡量统计数“准确性”高低。
用样本中各个变数间变异程度的大小,来衡量该样本“精确性”的高低。
因此,准确性就不等于精确性,准确性是说明测定值对真值的符合程度大小,而精确性却是多次测定值的变异程度。
)9、举例说明效应与互作的概念。
(效应是用于描述因子对观测指标的影响力而建立的概念,其大小可用平方和或方差定量描述。
引起试验差异的作用称为效应,如不同饲料使动物的体重增加表现出差异,不同品种的玉米产量不同等。
互作是指两个或两个以上的因子同时存在时互相影响,不能各自独立地对观测指标产生影响,也称连应,是指两个或两个以上处理因素间的相互作用产生的效应。
如氮、磷肥并施会对作物产量产生互作效应,如果氮、磷共施的产量效应大于氮、磷单施效应之和,说明氮、磷互作为正效应,如果氮、磷共施的产量效应小于氮、磷单施效应之和,说明氮、磷互作为负效应。
)第二章、绪论一、基本概念:1、数量性状资料:数量化的生物性状资料,简称数性资料,一般包括计量资料和计数资料两类。
2、计量资料:能够用度量衡等计量工具直接测定的数性资料,在一定取值范围内,可能取任何整数或小数值,也称连续性变数资料。
3、计数资料:是指用计数方式而得来的数性资料。
在这类资料中,每一个变数必须以整数来表示,两整数间的数值是不连续的,因此不具有小数,也称间断性变数资料(答离散性变数资料或非连续性变数资料均可)。
4、质量性状资料:是指一些能观察到而不易直接测量的性状,如颜色、性别、生死、状态等,简称质性资料。
对于质量性状的分析,必须先将质量性状数量化。
5、连续型变数资料:即计量资料,是指能够用度量衡等计量工具直接测定的数性资料,在一定取值范围内,可能取任何整数或小数值。
6、离散型变数资料:是指计数资料和质量性状资料,即用计数方式而得来的数性资料,或数量化的质量性状资料。
在这类资料中,每一个变数必须以整数来表示,两整数间的数值是不连续的,因此不具有小数,也称间断性变数资料或非连续性变数资料。
7、资料的整理分析:就是要把大量复杂的数据进行整理归类,使其系统化,便于统计分析,从而得出正确的科学结论。
8、依次表:原始数据按数值的大小依次排列起来,由小到大以表格形式表示,称为依次表。
9、频次分布表:将大样本的原始数据进行分组归类,用表格表示出来称为频次分布表。
10、基本集中量数:衡量样本或总体取值集中性的统计量。
包括平均数、中位数、众数等,最重要的是平均数。
11、平均数:是最重要的基本集中量数,是衡量样本或总体取值集中性的统计量。
12、变异量数:衡量样本或总体内个体间变异程度的统计量。
有极差、平局差、平方和、变异系数、方差和标准差,最重要的是方差和标准差。
13、平方和:将样本(或总体)中每一个个体的取值与样本(或总体)平均数之差的平方求和,称之为离均差平方和,简称平方和。
14、方差:是一种变异量数,对样本为 ,对于总体为15、标准差:是一种变异量数,对样本为 ,对于总体为16、变异系数:衡量不同样本间,或不同性状样本间变异程度的变异量数,为样本标准差对样本平均数的百分比。
CV=S/二、问题:1、为什么要进行资料的分类?资料的分类是统计归纳的基础,若不进行分类,大量的原始资料就不能系统化、规格化,只有根据科学原理来分类,才能使资料正确地反映出事务的本质和规律。
2、原始数据在整理之前,首先要对全部数据进行检查和核对,最常见的数据差错原因有那些?3、简述数据整理的方法答:首先是按照一定的标志,把记载的数据分门别类的分成若干部分,把同一现象、同一类型的数据进行合并,使它们与其他现象、其他类型区别开来。
另外,在数据整理时,要注意数据的完整性、真实性和准确性。
对个别极大和极小的数值要反复核实,力求确实可靠。
原始数据的整理,其结果需要用数字来表明,可将整理的数据制成依次表。
4、数据整理的作用可以按不同的标志把数据的特征反映出来,以便于进一步运用各种统计方法进行计算,来研究它们的规律性和相互关系。
5、分组频次分布表和分组频次分布图:原始数据经整理,在依次表的基础上,根据数据的多少进行分组归类,统计各组变数的频数,制成较有规律的分组频次分布表,并根据分组频次分布表作出分组频次分布图。
频数分布表和分组频数分布图可直观地反映变数的取值规律,同时便于进一步的统计分析。
6、间断性变数资料的整理与分组间断性变数资料的整理与分组通常采用单项式分组法,特点是用样本变数的自然值进行分组,将数据中每个变数分别归入相应的组内,然后制成频次分布表。
由整理所得的频次分布表,可以了解数据的集中和变异情况,便于进一步计算与分析。
7、连续性变数资料的整理与分组连续性变数资料的整理与分组是采用组距式分组法,在分组前需要确定全距、组数、组距、组中值和组限,然后将每个变数分别归入相应的组内,然后制成频次分布表。
由整理所得的频次分布表,可以了解数据的集中和变异情况,便于进一步计算与分析。
8、依次表和频次分布表在什么时候使用?二者有什么区别?在原始数据的整理分析时,通常使用依次表和频次分布表来表示对原始数据整理的结果,样本较小时用依次表表示,样本较大时使用频次分布表表示。
从依次表和频次分布表中可以初步看出样本取值的规律。
第三章、概率、随机变量及其分布一、基本概念:1、随机抽样:在“由样本推断总体”中,获得有效样本的方法,即使得总体中每一个个体都有均等的被抽到可能。
2、随机试验:用来描述随机抽样、及生物属性数量化的过程,即观察者(研究者)采取一定的手段和方法,有目的地观察、记录随机现象的过程。
3、随机现象:用来描述随机抽样的结果,站在观察者(研究者)的角度,我们把有着多种变异结果的生命现象,叫做随机现象。
即在一定的条件下具有多种可能结果而究竟出现哪一种结果是事先不可预言的现象叫做随机现象。