生物统计学名词解释
生物统计学名词解释
样本:从总体中抽出的若干个体所构成的集合称为样本。
总体:指具有相同性质的个体所组成的集合称为总体。
连续变量：表示在不变量范围内可抽出某一范围的所有值。
非连续变量:也称为离散型变量，表示在变量数列中，仅能取得固定数值，并且通常是整数。
准确性:指在调查或实验中某一试验指标或形状的观测值与真值接近的程度。
精确性：指调查或实验中同一试验指标或形状的重复观测值彼此接近程度大小。
资料：指在一定条件下，在生物学实验和调查中，能够获得大量原始数据，对某种具体事务或现象观察的结果。
数量性状资料：指一般是由计数和测量或度量得到的。
质量性状资料：是指对某种现象只能观察而不能测量的资料，也称属性资料。
计数资料;指由计数得到的数据。
计量资料：有测量或度量得到的数据。
普查：指对研究对象的每一个个体都进行测量或度量的一种全面调查。
抽样调查：是一种非全面调查，它是根据一定的原则对研究对象抽取一部分个体进行测量或度量，把得到的数据资料作为样本进行统计处理，然后利用样本特征数对总体进行推断。
全距（极差）：是指样本数据资料中最大观测值与最小观测值的差值。
组中值：是指两个组限下线和上限的中间值。
算数平均数：是指总体或样本资料中哥哥给观测值的总和除以观测值的个数所得的商。
中位数：是指将试验或调查资料中所有观测值以大小顺序排列，居中位置的观测值。
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。
几何平均数：指资料中有几个观测值，其乘积开几次方所得的数值。
方差：指用样本容量n来除离均差平方和，得到平均的平方和。
标准差：指方差的平方根和。
变异系数:指将样本标准差除以样本平均数得出的百分比。
概率:指某事件A在n次重复试验中，发生了几次，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，于是则定P为事件A发生的概率：P(A)=P和事件：指事件A和事件B至少有一件发生而构成的新事件称为事件A和事件B的事件。
积事件:指事件A和事件B同时发生而构成的新事件，称为事件A和事件B的积事件。
生物统计—名词解释
生物统计—名词解释1.总体：根据研究目的确定的研究对象的全体称为总体2.个体：总体中的一个研究单位称为个体3.样本：总体的一部分称为样本4.样本含量：样本中所包含的个体数目叫样本容量或大小5.随机样本：总体中随机抽取的个体所构成的样本6.参数：由总体计算的特征数叫参数u…总体平均数7.统计量：由样本计算的特征数叫统计量S…样本标准差8.准确性：在调查或试验中其中一试验指标或性状的观测值与其真值接近的程度9.精确性：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10.系统误差：由于许多无法控制的内在或外在的偶然因素，如试验动物的初始条件、饲养条件、管理措施等尽管在试验中力求一致，但不可能绝对一致所造成11.偶然误差：由于试验动物的初始条件相差较大，实验条件、实验仪器以及实验记录等引起的误差12.连续性变异资料：各个观测值之间的变异是连续性的资料13.离散（不连续）型资料：各个观测值只能以整数表示，它们之间是不连续的资料14.算术平均数：资料中各观测值的总和除以观测值个数所得的商，简称平均数15.标准差：标准差指统计上用于衡量一组数值中其中一数值与其平均值差异程度的指标。
标准差被用来评估价格可能的变化或波动程度。
16.方差：方差是各变量值与其均值离差平方的平均数，它是测算数值型数据离散程度的最重要的方法。
17.离均差平方和：就是一个数列中的每个数和平均值的差的平方的和18.变异系数：标准差与平均数的比较可以消除单位和平均数不同对两个或多个资料变异程度比较的影响c.v19.试验：根据其中一研究目的，在一定条件下对自然现象所进行的观察或试验20.随机事件：随机试验的每一种可能结果，在一定条件下可能发生，也可能不发生称为随机事件21.概率：在相同条件下进行n次重复试验，当试验重复数n逐渐增大时，随机事件发生的次数与n之比越来越稳定地接近的其中一数值22.小概率原理：在统计学上，把小概率事件在一次试验中看成是实际不可能发生的事情23.正态分布：连续性随机变量x的概率分布密度函数为…….的分布24.标准正态分布：N～(0,1)的正态分布，即概率密度分布函数……的连续型随机变量x的分布25.双侧（两尾）概率：随机变量x落在平均数u加减不同倍数标准差?区间之外的概率26.单侧（一尾）概率：随机变量x落在小于u-k?或大于u+k?的概率27.二项分布：设随机变量x所有可能取的值为零和正整数：0，1，2n且有Pn（k）=Cnkpkqn-k k=0，1..n则称随机变量x服从参数为n和p的二项分布 28. 标准误：即样本均数的标准差，是描述均数抽样分布地离散程度及衡量均数抽样误差大小的尺度。
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。
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。
生物统计学名词解释
1.样本: 样本从总体中抽出的若干个体所构成的集合称为样本。
2.总体: 总体指具有相同性质的个体所组成的集合称为总体。
3.连续变量：表示在不变量范围内可抽出某一范围的所有值。
4.非连续变量:也称为离散型变量，表示在变量数列中，仅能取得固定数值，并且通常是整数。
5.准确性:指在调查或实验中某一试验指标或形状的观测值与真值接近的程度。
6.精确性：指调查或实验中同一试验指标或形状的重复观测值彼此接近程度大小。
7.资料：指在一定条件下，在生物学实验和调查中，能够获得大量原始数据，对某种具体事务或现象观察的结果。
8.数量性状资料：指一般是由计数和测量或度量得到的。
9.质量性状资料：是指对某种现象只能观察而不能测量的资料，也称属性资料。
10.计数资料;指由计数得到的数据。
11.计量资料：有测量或度量得到的数据。
12.普查：指对研究对象的每一个个体都进行测量或度量的一种全面调查。
13.抽样调查：是一种非全面调查，它是根据一定的原则对研究对象抽取一部分个体进行测量或度量，把得到抽样调查的数据资料作为样本进行统计处理，然后利用样本特征数对总体进行推断。
14.全距（极差）：是指样本数据资料中最大观测值与最小观测值的差值。
组中值：是指两个组限下线和上限的中间值。
15.算数平均数：是指总体或样本资料中哥哥给观测值的总和除以观测值的个数所得的商。
16.中位数：是指将试验或调查资料中所有观测值以大小顺序排列，居中位置的观测值。
17.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。
18.几何平均数：指资料中有几个观测值，其乘积开几次方所得的数值。
19.方差：指用样本容量 n 来除离均差平方和，得到平均的平方和。
20.标准差：指方差的平方根和。
21.变异系数:指将样本标准差除以样本平均数得出的百分比。
22.概率:指某事件 A 在 n 次重复试验中，发生了几次，当试验次数 n不断增大时，事件 A 发生的频率 W（A）概率就越来越接近某一确定值 P，于是则定 P 为事件 A 发生的概率.23.和事件：指事件 A 和事件 B 至少有一件发生而构成的新事件称为事件 A 和事件 B 的事件。
生物统计名词解释
生物统计名词解释生物统计是一种应用数学于生物学研究的方法，通过收集，整理和分析生物学数据，来解释和揭示生物学现象和问题。
以下是一些常见的生物统计学名词和概念的解释：1. 总体（Population）：指研究对象的全体个体。
2. 样本（Sample）：指从总体中选出的部分个体。
3. 参数（Parameter）：指总体的某一特征的度量。
4. 统计量（Statistic）：指样本的某一特征的度量。
5. 随机变量（Random Variable）：指用数字来表示随机试验的结果的变量。
6. 数据（Data）：指研究中获得的实际观测结果或测量值。
7. 描述统计学（Descriptive Statistics）：指对数据进行总结、描述和分析的方法。
8. 推论统计学（Inferential Statistics）：指基于样本数据对总体进行推断和判断的方法。
9. 假设检验（Hypothesis Testing）：指对某一假设进行验证的统计推断方法。
10. 显著性水平（Significance Level）：指在假设检验中，拒绝零假设的标准。
11. P值（P-value）：指在假设检验中，观察到的数据或更极端情况下出现的概率。
12. 置信区间（Confidence Interval）：指对参数的估计范围。
13. 误差（Error）：指由于采样误差、测量误差等原因造成的数据与真实值之间的差异。
14. 偏差（Bias）：指由于研究设计或收集方法的不准确性引起的系统误差。
15. 方差（Variance）：指数据的分散程度，反映了各个观测值与平均值之间的差异。
16. 标准差（Standard Deviation）：指方差的平方根，用来描述数据的离散程度。
17. 正态分布（Normal Distribution）：指符合正态分布模式的概率分布，常用于表示随机变量的分布。
18. T检验（Student's t-test）：指用于比较两个样本均值是否有显著差异的假设检验方法。
生物统计学名词解释
1. 总体（population）：研究对象的全体，由具有共同性质的个体所组成。
2. 样本（sample）：从总体中抽取一部分个体所组成的集团。
3. 参数（parameter）：由总体全部观察值计算得到的用来描述总体特征的数。
4. 统计数（statistic）：由样本全部观察值计算得到的用来描述样本特征和估计总体特征的数5. 平均数（average）：根据统计方法求得的一种常用特征数，作为一个资料集中性的代表值，反映资料中各观察值集中较多的中心位置。
6. 变异数（variant）：反映资料的变异性的代表值，常用的变异数有极差、方差、标准差、标准误和变异系数。
7. 概率的古典定义：在随机试验中，如果基本事件的总数n为有限多个，且每个基本事件的发生是等可能的，时间A 由其中m个基本事件所组成，则事件A的概率为(P)=A中包含的基本事件数/基本事件数=m/n8. 概率的统计定义:在相同条件下，重复某一试验n次，事件A发生的频率随着n的不断增大而在某个常数值p附近摆动，则称频率的稳定值p为事件A发生的频率，记为P(A) =p≈m/n9. 随机变量（random variant）：设E为一随机试验，Ω为样本空间。
如果对于Ω中的每个样本点ш，都有一个确定的实数X（ш）与之对应，则称X（ш）为随机变量，简称为X10. 伯努利试验（Bernoulli trials）：随机变量X只有两个可能结果的实验11. 统计推断（statistical inference）：利用研究获得的样本信息和假定的模型对总体特征做出概率性的推断。
12. 假设检验（test of hypothesis）：根据样本信息判断总体是否具有制定的特征13. 参数估计（parametric estimation）：用样本统计数估计总体参数。
14. 抽样分布（sampling distribution）：统计量g（X1,X2,…,Xn）作为随机变量，也有自己的概率分布，则统计量的概率分布则称为抽样分布15. 零假设（null hypothesis）和备择假设（alternative hypothesis）零假设：指进行统计检验时预先建立的假设。
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生物统计学名词解释 Document number【980KGB-6898YT-769T8CB-246UT-18GG08】1.样本:样本从总体中抽出的若干个体所构成的集合称为样本。
2.总体: 总体指具有相同性质的个体所组成的集合称为总体。
3.连续变量：表示在不变量范围内可抽出某一范围的所有值。
4.非连续变量:也称为离散型变量，表示在变量数列中，仅能取得固定数值，并且通常是整数。
5.准确性:指在调查或实验中某一试验指标或形状的观测值与真值接近的程度。
6.精确性：指调查或实验中同一试验指标或形状的重复观测值彼此接近程度大小。
7.资料：指在一定条件下，在生物学实验和调查中，能够获得大量原始数据，对某种具体事务或现象观察的结果。
8.数量性状资料：指一般是由计数和测量或度量得到的。
9.质量性状资料：是指对某种现象只能观察而不能测量的资料，也称属性资料。
10.计数资料;指由计数得到的数据。
11.计量资料：有测量或度量得到的数据。
12.普查：指对研究对象的每一个个体都进行测量或度量的一种全面调查。
13.抽样调查：是一种非全面调查，它是根据一定的原则对研究对象抽取一部分个体进行测量或度量，把得到抽样调查的数据资料作为样本进行统计处理，然后利用样本特征数对总体进行推断。
14.全距（极差）：是指样本数据资料中最大观测值与最小观测值的差值。
组中值：是指两个组限下线和上限的中间值。
15.算数平均数：是指总体或样本资料中哥哥给观测值的总和除以观测值的个数所得的商。
16.中位数：是指将试验或调查资料中所有观测值以大小顺序排列，居中位置的观测值。
17.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。
18.几何平均数：指资料中有几个观测值，其乘积开几次方所得的数值。
19.方差：指用样本容量 n 来除离均差平方和，得到平均的平方和。
20.标准差：指方差的平方根和。
21.变异系数:指将样本标准差除以样本平均数得出的百分比。
22.概率:指某事件 A 在 n 次重复试验中，发生了几次，当试验次数 n 不断增大时，事件 A 发生的频率 W（A）概率就越来越接近某一确定值P，于是则定 P 为事件 A 发生的概率.23.和事件：指事件 A 和事件 B 至少有一件发生而构成的新事件称为事件A 和事件B 的事件。
24.积事件:指事件 A 和事件 B 同时发生而构成的新事件，称为事件 A 和事件 B 的积事件。
25.互斥事件：指事件 A 和事件 B 不能同时发生，称为事件 A 和事件 B互斥。
26.对立事件：指事件 A 和事件 B 必有一个事件发生，但两者不能同时发生。
27.独立事件：指事件 A 的发生与事件 B 的发生毫无关系。
28.完全事件系：指如果多个事件 A1、A2、、、、、、An 两两相斥，且每次试验结果必然发生其一，则称事件 A1、完全事件系A2、、、、、、An 为一个完全事件系。
29.概率加法定理：指互斥事件 A 和 B 的和事件的概率等于事件 A 和事件 B 的概率之和， P(A+B)=P(A)+P(B)。
30.概率乘法定理：指事件 A 和事件 B 为独立事件，则事件 A 与 B 同时发生的概率等于事件 A 和事件 B 各自概率乘法定理的乘积，即:P(A*B)=P(A)*P(B)。
31.伯努利大数定律：设 M 是 n 次独立试验中事件 A 出现的次数，而不是事件 A 在每次试验中出现的概率，则对于任意小的正数ε，有如下关系:limp{m/n-p< ε }=132.辛钦大数定律:是用来说明为什么可以用算术平均数来推断总体平均数m 的。
33.统计推断:指从样本的统计数对总体参数做出的推断，包括参数估计和假设检验。
34.假设检验：指根据总体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，然后有样本的实际结果，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。
35.参数估计:指由样本结果对总体参数在一定概率水平下所作出的估计。
点估计是用样本统计量直接给出总体相应参数的估计值，由于抽样误差存在，X拔不同的样本将会得到不同的点估计值，点估计缺乏明确的精度概念，而区间估计在一定程度上可以弥补这个不足36.小概率原理：指如果假设一些条件，并在假设的条件下能够准确地算出事件 A 出现的概率 a 为很小，则在假设条件下的 n 次独立重复试验中时按预定的概率发生，而在有一次试验中则几乎不可能独立。
37.显着水平：指在无效假设和备择假设后，要确定一个否定 H0 的概率标准，这个概率称为显着水平。
38.方差同质性：就是指各个总体的方差是相同的。
39.α错误 :H0 是真实的，假设检验却否定了它，就烦了一个否定真实假设的错误，称为α错误。
40.β错误：指如果H0 不是真实的，假设检验时却接受了 H0，否定了HA 这样就犯了接受不真实假设的错误，称为β错误。
41.适合性检验：指比较观测值与理论值是否符合的假设检验交适合性检验。
42.独立性检验：指研究两个或两个以上因子彼此之间是相互独立的还是相互影响的一类统计方法。
43.相关分析:是研究现象之间是否存在某种依存关系，并对具体有依存关系的现象探讨其相关方向以及相关程度，是研究随机变量间的相关关系的一种统计方法。
44.回归分析：是确定两种或两种以上变数间相互依赖的定量关系的一种统计分析方法。
45.回归系数：y^=a+bx，自变量 x 改变一个单位，依变量 y 平均增加或减少的单位数，即回归直线的斜率 b。
46.回归截距：y^=a+bx，a 是当 x=0 时的 Y^值，即直线在 y 轴上的截距，称为回归截距。
47.离回归平方和：它反映除去 x 与 y 相关程度和性质的统计数。
48.回归平方和：它反映在 y 的总体变异种由于 x 与 y 的直线关系而产生 y 变异减小的部分。
49.相关系数：是指通过计算表示 x 和 y 相关程度和性质的统计数。
50.决定系数：是变量 x 引起 y 变异的回归平方和与 y 变异总平方和的比率。
51.转换：指估计总体相关系数 p 的置信区间时，需要将 r 转换成 z。
52.试验设计：广义的指整个研究课题的设计，包括实验方案的拟订，试验方案的拟订，试验单位的选择，分组的排列，实验过程中试验指标的现象记载，试验资料的整理，分析等内容。
53.试验结果重演：是指在相同的条件下，在进行实验或实践，应能重复获得与原试验结果相近的结果。
54.处理因素：一般指对受试对象给予的某种外部干预。
55.主效应：多因素中试验中引起实验结果发生变化的主要。
56.互作：因素之间的交互作用。
57.受试对象：是处理因素的客体，实际上就是根据研究目的而确立的观测总体。
58.处理效应：是处理因素作用于受试对象的反应，是研究最终体现59.误差：在试验中受偶然影响或者说非处理因素影响使观测值偏离试验处理真值的差异。
60.随机误差：由于试验中许多无法控制的偶然因素所造成的试验结果与真实结果之间产生的误差。
61.系统误差:由于试验处理以外的其他条件明显不一致所产生的带有倾向性或定向性的偏差62.重复：在试验中，同一处理设置的试验单位数。
63.随机:是指一个重复的某一处理或处理组合被安排在哪一个试验单位，不要有主观成见。
64.均积：是 x 与 y 的平均的离均差的乘积和，简称均积。
65.协方差：与均积相应的总体参数。
66.协方差分析：把回归分析与方差分析结合。
67.试验控制：要提高试验的精确度和灵敏度，必须严格控制试验条件的均匀性，使各处里处于尽可能一致的条件下。
68.统计控制:是试验控制的一种辅助手段，是用统计方法来矫正因自变量的不同而对依变量所产生的影响。
69.估计量：估计总体参数的统计量70.无偏估计量：如果一个统计量的理论平均数（即数学期望）等于总体参数，这个统计量就叫无偏估计量71.矩估计：用样本矩作为总体矩的估计值72.矩估计法（数字特征法、矩法）用样本矩作为相应总体矩的估计量，也可以用样本数字特征作为相应的总体数字特征的估计量。
用矩法获得的估计值，叫据估计值。
据发的思想实质是用样本去替换总体矩的原则，称之为替换原则73.有效估计量：设a1,a2是A的两个无偏估计量，若var(a1)<var(a2)，则a1为有效估计量74.抽样误差：由抽样引起的样本值与总体值之间的差异成为抽样误差，直接原因：总体中各个体之间存在差异，或重复试验中一些服从某种分布的偶然误差的存在75.标注误差（标准误）：描述样本平均数波动情况的统计量，就是X拔的方差或标准差，计均数抽样误差为西格玛X拔，=西格玛/根号n，西格玛X拔就是标准误（差）76.估计样本平均数方差：SX拔平方，=S平方/n77.估计标准误：SX拔，=S/根号n78.置信区间：达到某一置信度(如95％)时，预报量可能出现的范围(如E(y)±西格玛，这里西格玛是标准差)置信区间的意义是：反复抽样多次，每次的样本容量相等，每次的样本值确定一个区间[a1,a2]，这个区间包含a的概率是100（1-阿尔法）%，不包含a的概率是100阿尔法%79.置信水平（置信度，置信系数，可靠度）是指总体参数值落在样本统计值某一区内的概率；而是指在某一置信水平下，样本统计值与总体参数值间误差范围。
置信区间越大，置信水平越高。
80.拟合优度检验：对总体分布类型的检验，包括检验观测数与理论书之间的一致性，通过检验观测数与理论书之间的一致性来判断事件之间的独立性81.皮尔逊定理：若n充分大，则不论总体服从什么分布，卡平方总是近似服从自由度为m-a-1的卡平方分布82.方差分析：能同时判断多组数据平均数之间的差异显着性，能把随机变异从混杂状态中分离开来，从而为判断因素对实验结果有无确实的影响提供依据83.方差分析的前提条件：等方差，正态性、独立性84.固定因素：若因素的a个水平是经过特意选择的，则该因素为固定因素。
发差分析所得到的结论只适合于选定的几个水平，并不能将其结论扩展到未加考虑的水平上85.固定效应模型：处理固定因素所用的模型称为固定效应模型或固定模型86.随机因素：若因素的a个水平，是从该因素水平总体中随机抽出的样本，则该因素称为随机因素，从随机因素a个水平所得到的结论，可以推广到这个因素的所有水平上87.处理随机因素所用的模型称为随机效应模型88.多重比较：对各对均值之间的差异的显着性检验89.LSD法在统计推断时犯第一类错误的概率大，而Duncan法犯第一类错误的概率小。
90.多个方差齐性检验（bartlett检验，巴特氏卡平方检验）：当a个随机样本是从独立正态总体中抽取时，可以计算出统计量K平方，当n=min(nj)充分大时，K平方的抽样分布非常接近于a-1自由度的卡方分布。