生物统计学重要知识点
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。
生物统计学基础知识讲解
生物统计学基础知识讲解生物统计学是一门将统计学原理和方法应用于生物学、医学、农学等领域的交叉学科。
它旨在通过收集、整理、分析和解释生物数据，帮助我们理解生命现象、解决生物问题以及做出科学决策。
一、什么是生物统计学生物统计学运用概率论和数理统计的原理和方法，来研究生物界中各种随机现象和数量规律。
简单来说，它就是帮助我们从看似杂乱无章的生物数据中找出有用的信息和规律。
比如，在医学研究中，通过对大量患者的治疗数据进行分析，确定某种药物的疗效和副作用；在农业领域，研究不同施肥量对作物产量的影响；在生态学中，分析物种的分布和数量变化等等。
二、生物统计学的基本概念1、总体与样本总体是我们所研究对象的全体，而样本则是从总体中抽取的一部分用于观察和分析的个体。
例如，要研究某个地区成年人的身高情况，该地区所有成年人的身高构成总体，而随机抽取的一定数量成年人的身高数据则是样本。
2、变量与数据变量是在研究中可以变化的因素，如身高、体重、血压等。
而数据则是对变量的观测值。
数据可以分为定量数据（如身高、体重等可以用数值表示的）和定性数据（如性别、血型等分类数据）。
3、频率与概率频率是指某一事件在多次重复试验中出现的次数与试验总次数的比值。
概率则是指某一事件在特定条件下发生的可能性大小。
当试验次数足够多时，频率会趋近于概率。
4、误差误差是指观测值与真实值之间的差异。
误差分为随机误差和系统误差。
随机误差是不可避免的，由多种偶然因素引起；而系统误差则是由于测量方法或仪器等原因导致的有规律的偏差。
三、数据的收集1、抽样方法常见的抽样方法有简单随机抽样、分层抽样、整群抽样等。
简单随机抽样是从总体中随机抽取个体，每个个体被抽取的概率相等。
分层抽样是先将总体按照某些特征分成不同层次，然后在各层中进行随机抽样。
整群抽样则是将总体划分为若干群，随机抽取部分群进行观察。
2、数据的质量收集的数据应具有准确性、完整性和可靠性。
准确性是指数据能准确反映实际情况；完整性是指数据应包含所需的所有信息；可靠性是指数据在不同条件下重复测量时能保持一致。
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)。
生物统计(完整总结版)
生物统计学一.名词解释1. 总体：根据研究目的确定的研究对象的全体。
2. 个体：其中的一个研究单位。
3. 样本：总体的一部分。
4. 样本含量：样本中所包含的个体数目。
5. 参数：总体计算的特征数。
6. 统计数：样本计算的特征数。
7. 抽样：从总体中获得样本的过程。
8. 随机抽样：总体中每一个个体都有同样的机会被抽取组成样本。
9. 随机样本：通过随机抽样方式获得的样本。
1. 数量性状：能够以量测或计数的方式表示其特征的性状。
2. 质量性状：能观察到而不能直接测量的性状。
3. 计数资料：用量测方式获得的数量性状资料。
4. 计量资料：用计数方式获得的数量性状资料。
5. 半定量资料：将观察单位按所考察的性状或指标的等级顺序分组，然后清点各组观察单 位的次数而得的资料。
6. 全距：资料中最大值与最小值之差。
7. 组限：各组的最大值与最小值。
8. 组中值：每一组的中点值=(下限+上限)/2=上限-组距/2。
1. 中位数：将资料内所有观测值从小到大依次排列，当观测值的个数是奇数时，位于中间的那个观察值，或当观测值的个数是偶数时，位于中间的两个观测值的平均数。
2.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组中值。
3. 离均差：各个观测值与平均数之差。
（X-X ）。
4. 自由度：独立观测值的个数。
5. 样本方差：统计数∑--)1/(2n X X ）（。
MS6. 样本标准差：统计学上把样本方差S 2的平方根。
S=Nx x ∑-2)(7. 变异系数：标准差于平均数的比值。
C ·V 8. 均方：统计数∑--)1/(2n X X ）（。
MS 1. 必然现象：在保持条件不变的情况下，重复进行试验，其结果总是确定的，必然发生。
2. 随机现象：在一次观察或试验中其结果呈现偶然性的现象。
3. 试验：指通过选择有代表性的试验单位在一定条件下进行的带有探索性地研究工作。
4. 随机试验：通常我们把根据某一研究目的，在一定投条件下对自然现象所进行的观察或试验统称。
生物统计学·名词解释 复习重点
1.生物统计：是应用数理统计的原理和方法研究数量变异规律的学科，也是一门应用数学。
2.总体：根据研究目的确定的研究对象的全体称为总体。
3.个体：总体其中的一个研究单位称为个体。
4.样本：总体的一部分称为样本。
5.有限总体：包含有限个个体的总体称为个体。
6.无限总体：包含无限多个个体的总体叫无限总体。
7.样本容量或大小：样本中所包含的个体数目称为样本容量或大小，常记为n，通常n≤30为小样本，n＞30为大样本。
8.参数：总体计算的特征数称为参数，通常用希腊字母表示，如用μ表示总体平均数，σ表示总体标准差。
9.统计数：由样本计算的特征数，称为统计数，通常用拉丁字母表示，如用x表均数，用s表示样本标准差。
10.准确性：也叫准确度，指在试验或调查中同一试验指标或性状的观测值与其真值接近的程度。
11.精确性：也叫精确度，指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。
12.正确性：试验或调查的准确性，精确性，合称正确性。
13.随机误差：也叫抽样误差，这是由于偶然因素所造成的，随机误差影响试验的精确性。
特点：偶然性和随机波动性难以消除。
14.系统误差：也叫片面误差，这是由于试验动物的初始条件相同，测量的仪器不准，标准试剂未经校正，以及观测、记载、抄录、计算中的错误所引起。
系统误差影响试验的准确性。
特点：定向性，可消除。
15.必然事件（Ω）：在一定条件下必然发生的现象。
16.不可能事件（Φ）：在一定条件下不可能发生的现象。
17.事件：在一定条件下可能发生也可能不发生的事件，简称事件。
用A，B表示。
18.概率：在相同条件下进行n次重复试验，如果随机事件A发生的次数为m，则把m/n称为随机事件A的频率，把试验重复数n逐渐增大时，如果随机事件A的频率越来越稳定的接近某一数值p，则我们把数值p称为随机事件A的概率。
这样定义的概率称为统计概率或者称为后验概率。
19.古典概率：设样本空间由n个等可能的基本事件所构成，其中事件A包含有m个基本事件，则事件A的概率为m/n，即P(A)=m/n。
生物统计知识点总结
生物统计知识点总结生物统计学基本概念1. 总体和样本生物统计学中，研究对象的全体称为总体，而从总体中选取的部分个体称为样本。
样本是总体的代表，通过对样本进行研究和分析，可以对总体进行推断。
2. 参数和统计量总体的特征称为参数，它是总体的固有属性。
而样本的特征称为统计量，它是样本的统计学特征，用来推断总体的参数。
3. 随机变量在生物统计学中，用来研究某种现象的变量称为随机变量。
随机变量有两种类型，离散型和连续型。
离散型随机变量的取值是有限个或者可数个，而连续型随机变量的取值是连续的。
4. 抽样分布抽样分布是指在总体中随机抽取样本后得到的分布。
当样本容量足够大时，抽样分布具有一些特定的性质，如正态分布、t分布、F分布等，这些分布在生物统计学中是非常重要的。
生物统计学常用方法1. 描述统计描述统计是对数据进行整理、归纳和描述的过程，主要包括测量中心趋势的指标（如均值、中位数、众数）、测量离散程度的指标（如标准差、方差）以及数据的图表展示。
2. 推断统计推断统计是通过样本对总体参数进行推断的过程。
推断统计主要包括参数估计和假设检验两个部分。
参数估计是通过样本来估计总体参数的值，而假设检验是对总体参数的某种假设进行检验的过程。
3. 方差分析方差分析是一种用来比较两个或多个总体均值是否相等的统计方法。
它包括单因素方差分析和多因素方差分析，用于研究不同因素对总体均值的影响。
4. 回归分析回归分析是用来研究一个或多个自变量对因变量的影响程度和方向的统计方法。
回归分析分为简单线性回归和多元线性回归，以及非线性回归等方法。
5. 生存分析生存分析是研究生存时间或事件发生时间的统计方法，它包括生存曲线、生存率和生存分布等内容，主要用于临床医学和流行病学领域。
生物统计学在生物学领域的应用生物统计学在生物学领域有着广泛的应用。
它可以用来设计实验、收集和整理数据、进行数据分析和结果解释。
以下是一些生物统计学在生物学领域的应用示例。
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。
大学生物统计学课程要点
第一章1、总体：研究的全部对象，构成总体的基本单位称为个体。
总体按总体单位的数目多少可分为:有限总体：含有有限个个体的总体。
无限总体：包含有无限多个个体的总体2、样本：从总体中抽出的若干个个体所构成的集合。
3、算术平均数：一个数量资料中各个观察值的总和除以观察值的个数所得的商，记为y4、中值（数）：将资料内所有观察值从大到小排列，居中间位置的观察值称为中数，记为Md5、标准差：用平均数作为样本的代表，其代表性的强弱受样本资料中各观测值变异程度的影响。
仅用平均数对一个资料的特征作统计描述是不全面的，还需引入一个表示资料中观测值变异程度大小的统计量。
6、变异系数（CV ）：变异系数是衡量资料中各观测值变异程度的另一个统计量 。
变异系数可以消除单位 和 （或）平 均数不同对两个或多个资料变异程度比较的影响。
7、课内习题：1.2 既然方差和标准差都是衡量数据变异程度的，有了方差为什么还要计算标准差？答：标准差的单位与数据的原始单位一致，能更直观地反映数据地离散程度。
1.3 标准差是描述数据变异程度的量，变异系数也是描述数据变异程度的量，两者之间有什么不同？答：变异系数可以说是用平均数标准化了的标准差。
在比较两个平均数不同的样本时所得结果更可靠。
第二章1、事物：在一定条件下所产生的结果称为事件，分为：确定性事件和非确定性事件（随机事件）。
2、必然事件：是指在同一组条件的实现之下必然要发生的事件。
例如，将小鼠放在充满一氧化碳的罐子中，它必然死亡。
不可能事件：是指在同一组条件的实现之下必然不发生的事件。
非确定性事件（随机事件）：是指在同一组条件的实现之下可能发生也可能不发生的事件。
3、事件的和：对于任意两事件A 和B ，―A ，B 至少发生一个‖而构成的新事件称为事件A ，B 的和或并。
记作―A ∪B ‖。
4、 事件的交：对于任意两事件A 和B ，―A ，B 同时发生‖而构成的新事件称为事件A 和B的积。
记作 ―AB ‖或―A ∩B ‖5、 例题：试求：在死亡者中，接受甲药物处理者的概率P(B/A)？解：首先求出以下概率(1)在200只螟虫中，死虫的概率:ys CVP(A)=160/200=0.80(2)在200只螟虫中，接受甲药物处理且死亡的概率：P(AB)=96/200=0.48进一步求得：在死亡者中，接受甲药物处理的概率：P(B/A)=P(AB)/P(A)=0.48/0.80=0.60验证: P(B/A)=96/160=0.60⏹ 例：在一个布袋中有4粒种子，其中2粒为黄色，2粒为白色，采用放回式抽样，任意抽取2粒种子，试求：（1）―两粒种子都是黄粒‖ 的概率？（2）―第一次抽到黄粒、第二次抽到白粒‖的概率。
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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
第五章X2检验（计算）
1、X2检验的原理和条件，以及进行连续性矫正的条件和方法
2、适合性检验（例5.1和5.3）
3、独立性检验：掌握2*2列联表的X2值的两种求法（例5.6）
第六章方差分析（计算）
1、平方和与自由度的分解、计算方差、F检验
2、掌握多重比较的LSD法，会用标记字母法和梯形法
3、组内观测次数相等和不等的方差分析（例6.2和6.3）
4、方差分析缺失数据的估计中弥补缺失数据的原则
第七章直线回归与相关分析（填空、选择）
1、回归和相关的概念，回归截距和回归系数的统计学意义，回归方程的三个基本性质
2、直线回归的变异来源，每一部分的平方和的计算
3、相关分析的相关系数和决定系数的意义
第十章试验设计及其统计分析（填空、选择）
1、试验设计的基本原则
2、正交表及其特点（两个性质和两个特性）
3、知道如何选用合适的正交表和设计表头
4、正交设计试验结果的统计分析：利用极值R确定关键因子并选出最优组合（例10.6）。