试验统计方法习题答案汇编
试验统计方法第四版答案
试验统计方法第四版答案试验统计方法是统计学中的一个重要分支，它主要研究如何利用统计方法来设计和分析实验数据，从而得出科学的结论。
在试验统计方法第四版中，我们将详细介绍试验统计方法的基本理论和实际应用，帮助读者全面掌握这一领域的知识。
首先，我们将介绍试验统计方法的基本概念和原理。
试验统计方法主要包括两大类，参数统计和非参数统计。
参数统计是基于总体参数进行推断，而非参数统计则是不依赖总体参数的统计方法。
在实际应用中，我们需要根据具体情况选择合适的统计方法，以确保得到准确的结果。
其次，我们将详细讨论试验设计和数据分析的方法。
试验设计是科学研究中至关重要的一环，它直接影响到实验结果的可靠性和有效性。
我们将介绍常见的试验设计方法，如完全随机设计、区组设计等，并讨论如何进行数据的收集和整理。
在数据分析方面，我们将介绍常用的统计分析方法，如方差分析、回归分析等，帮助读者准确地解读实验数据。
此外，我们还将介绍实验统计方法在不同领域的应用。
试验统计方法广泛应用于医学、生物学、工程等领域，我们将以具体案例为例，介绍试验统计方法在不同领域的应用，帮助读者更好地理解和掌握这些方法。
最后，我们将介绍试验统计方法的最新发展和趋势。
随着科学技术的不断进步，试验统计方法也在不断发展和完善。
我们将介绍一些最新的研究成果和方法，展望试验统计方法未来的发展方向，帮助读者跟上时代的步伐。
通过本书的学习，读者将能够全面了解试验统计方法的基本理论和实际应用，掌握实验设计和数据分析的方法，了解试验统计方法在不同领域的应用，掌握最新的研究成果和方法，为科学研究和实践提供有力的支持。
希望本书能够成为读者学习和研究试验统计方法的重要参考资料，也希望读者能够通过学习本书，不断提高自己的统计分析能力，为科学研究和实践做出更大的贡献。
(优选)试验统计方法课后答案
0.3372 0.0537 0.2835
⑹ p(1.61 u 0.42) p(u 0.42) p(u 1.61)
0.6628 0.0537 0.6091
⑺ p( u 1.05) 1[ p(u 1.05) p(u 1.05)]
组 限 组中值（y）
划线计数
次数（ƒ）
24.5 —27.5
26
║
2
27.5 —30.5
29 ╫╫ ║
7
30.5 —33.5
32
╫╫ ╫╫ ╫╫ ╫╫ ║║
24
33.5 —36.5
35 ╫╫ ╫╫ ╫╫ ╫╫ ╫╫ ╫╫ ╫╫ ╫╫│
41
36.5 —39.5
38
╫╫ ╫╫ ╫╫ ╫╫│
21
39.5 —42.5
S1
y12 (
y1)2 / n1
4014 2002 /10 1.247
n1 1
10 1
CV1
S1 y1
100%
1.247 /
20 100%
6.24%
金皇后：R2 26 15 11 y2 y2 / n2 (16 21 19) /10 20
S2
y22 ( y2 )2 / n2 4104 2002 /10 3.399
158.20
P(5)
C55 0.755 0.250
0.2373
1.0000
94.92
400.00
样本平均数(成数)的抽样分布:
p p 0.75
2 p
pq
/
n
0.75 0.25 /
5
0.0375
试验统计方法第四版课后答案
试验统计方法第四版课后答案1. 什么是试验统计方法？试验统计方法是一种用于分析实验数据的统计学方法。
它包括了设计实验、收集数据、分析数据和得出结论的过程。
通过试验统计方法，我们可以对实验结果进行客观、科学的分析，从而得出科学结论。
2. 试验统计方法的基本原理是什么？试验统计方法的基本原理是根据样本数据对总体参数进行推断。
通过对样本数据的分析，我们可以了解总体参数的可能取值范围，并对总体参数进行推断。
试验统计方法的基本原理是建立在统计推断的基础上的，通过对样本数据的分析，我们可以对总体参数进行推断。
3. 试验统计方法的应用范围是什么？试验统计方法广泛应用于医学、生物学、工程学、经济学等领域。
在医学领域，试验统计方法被用于临床试验数据的分析；在生物学领域，试验统计方法被用于实验数据的分析；在工程学领域，试验统计方法被用于质量控制和可靠性分析；在经济学领域，试验统计方法被用于市场调查和经济预测。
4. 试验统计方法的步骤是什么？试验统计方法的步骤包括，确定研究目的、设计实验方案、收集数据、分析数据、得出结论。
在确定研究目的时，我们需要明确研究的目的和问题；在设计实验方案时，我们需要确定实验的对象、实验的方法和实验的过程；在收集数据时，我们需要收集实验数据，并对数据进行整理和统计；在分析数据时，我们需要对数据进行统计分析和推断；在得出结论时，我们需要根据数据分析的结果得出结论，并对结论进行验证和解释。
5. 试验统计方法的常用技术有哪些？试验统计方法的常用技术包括，描述统计分析、推断统计分析、方差分析、回归分析、相关分析、非参数统计分析等。
描述统计分析是对实验数据进行总体特征的描述；推断统计分析是根据样本数据对总体参数进行推断；方差分析是用于比较多个总体均值是否相等的统计方法；回归分析是用于研究变量之间的因果关系的统计方法；相关分析是用于研究变量之间的相关关系的统计方法；非参数统计分析是用于对总体分布进行推断的统计方法。
整理实验统计方法复习试题(有部分答案)
实验统计方法复习试题有部分答案第二章习题二、分析和计算题1．某农村地区1999年14岁女孩的身高资料如下，请编制频数表和观察频数分布情况，计算集中和离散趋势指标，并估计参考值范围。
表某农村地区1999年14岁女孩的身高资料(c m)142.3148.8142.7144.4144.7145.1143.3154.2152.3142.7156.6 137.9143.9141.2139.3145.8142.2137.9141.2150.6142.7151.3 142.4141.5141.9147.9125.9139.9148.9154.9145.7140.8139.6 148.8147.8146.7132.7149.7154.0158.2138.2149.8151.1140.1 140.5143.4152.9147.5147.7162.6141.6143.6144.0150.6138.9 150.8147.9136.9146.5130.6142.5149.0145.4139.5148.9144.5 141.8148.1145.4134.6130.5145.2146.2146.4142.4137.1141.4 144.0129.4142.8132.1141.8143.3143.8134.7147.1140.9137.4 142.5146.6135.5146.8156.3150.0147.3142.9141.4134.7138.5 146.6134.5135.1141.9142.1138.1134.9146.7138.5139.6139.2 148.8150.3140.7143.5140.2143.6138.7138.9143.5139.9134.4 133.1145.9139.2137.4142.3160.9137.7142.9126.8解(计算机直接法计算结果，可能与加权法计算结果有所出入)m e a n=143.217s=6.42969，m e d=142.75，m o d e=142.7m a x=162.6m i n=125.9r=36.7p75=147.1p25=139.3q=7.895%的参考值范围：（130.615，155.819）2．有60人的血清抗体效价，分别为：7人1:1，11人1:20，22人1:40，12人1:80，8人1:160，求平均抗体效价。
田间试验与统计方法试题及答案
田间试验与统计方法一、单项选择题1. 在多因素试验中，每一个（）是一个处理。
A. 水平组合B. 水平C. 处理D. 组合2. 对金鱼草花色进行遗传研究，以红花亲本和白花亲本杂交，F1为粉红色，F2群体有3种表现型：红花196株，粉红花419株，白花218株。
检验F2分离比例是否符合1：2：1的理论比例的分析方法是（）。
A. 方差的同质性检验B. F检验C. 独立性检验D. 适合性检验3. 是( )。
A.相关系数B.回归系数C.决定系数D.回归平方和4. 相关系数r的取值范围为（）。
A. [ 0，1 ]B.（ 0，1 ）C. [ -1，1 ]D. （ -15. 有一两因素试验，其中A有3个水平，B有5个水平，则该试验的处理数为（）。
A． 125 B． 243 C． 15 D． 306. 关于试验误差的叙述，错误的是（）。
A．试验误差客观存在的 B．试验误差方差是可以估计的C．试验误差是可以通过合理的试验设计来降低的 D．试验误差是人为可以克服的。
7. 若一资料相关系数r＝0.9，则说明( )。
A. x和Y的变异可以相互以线性关系说明的部分占90％B. x和Y的变异可以相互以线性关系说明的部分占81％C. x和Y的变异可以相互以线性关系说明的部分占10％D. x和Y的变异可以相互以线性关系说明的部分占=19%8. 描述一个小麦品种穗长的分布特征时，适宜采用的统计图为（）。
A．方柱形图 B．多边形图 C．条形图 D．饼图9. 样本容量为10的样本方差的自由度为（）。
A．8 B．9 C．10 D．1110. 下列不能反映资料变异程度的统计数是（）。
A．平均数 B．方差 C．标准差 D．变异系数11. 方差分析的基本假定中除可加性、正态性外，还有（）假定。
A．无偏性 B．代表性 C．同质性 D．重演性12. 资料中最大观察值与最小观察值的差数称为（）。
A．标准差 B．极差 C．方差 D．相差13. 样本容量为n的样本方差的自由度为（）。
试验统计方法第四版课后答案
试验统计方法第四版课后答案1. 试验统计方法概述。
试验统计方法是统计学中的一个重要分支，它主要研究如何利用统计方法来设计实验、分析实验数据，从而得出科学、合理的结论。
试验统计方法在科学研究、医学临床试验、工程技术等领域都有着广泛的应用。
本课后答案将围绕试验统计方法的基本原理和常见问题展开讨论，帮助读者更好地掌握相关知识。
2. 基本概念。
在学习试验统计方法时，首先需要了解一些基本概念。
比如，什么是总体、样本，什么是参数、统计量，什么是假设检验、置信区间等。
这些基本概念是理解试验统计方法的基础，也是后续学习的前提。
在实际问题中，正确理解这些基本概念对于进行科学研究和实验分析至关重要。
3. 假设检验。
假设检验是试验统计方法中的重要内容，它主要用于检验关于总体参数的假设。
假设检验分为单样本假设检验、双样本假设检验以及方差分析等。
在进行假设检验时，需要明确提出原假设和备择假设，选择适当的检验统计量，并确定显著性水平。
通过计算检验统计量的值，得出检验结论，从而对原假设进行判断。
4. 置信区间估计。
与假设检验相对应的是置信区间估计。
置信区间估计是利用样本数据对总体参数进行估计，其核心思想是通过样本统计量构造一个区间，使得总体参数落在这个区间内的概率达到预先设定的置信水平。
在实际应用中，置信区间估计常常用于对总体均值、总体比例等参数进行估计，可以为决策提供重要参考。
5. 方差分析。
方差分析是用于比较两个或多个总体均值是否相等的统计方法。
在实验设计和数据分析中，方差分析是一种常用的方法，尤其适用于多个处理组间的比较。
通过方差分析，可以得出不同处理组均值之间是否存在显著差异的结论，为实验结果的解释和推断提供依据。
6. 实际案例分析。
为了更好地理解试验统计方法的应用，我们将结合一些实际案例进行分析。
通过对实际问题的分析，可以帮助读者更好地理解试验统计方法的具体应用过程，掌握实际问题的解决方法和技巧。
7. 总结。
试验统计方法作为统计学中的重要分支，其理论和方法对于科学研究和实验分析具有重要意义。
试验统计方法习题答案
非参数统计方法应用案例
秩和检验
用于比较两组数据的总体分布是否存在显著差异，例如，比较 不同年龄段人群对某项政策的支持程度是否有显著差异。
卡方检验
用于检验分类变量之间的关联程度，例如，分析不同职业 人群的性别分布是否有显著差异。
符号检验
用于比较两个相关样本的差异是否显著，例如，比较同一 地区不同年份的降水量是否有显著差异。
个因素对因变量的影响。
相关与回归分析
1 2
相关分析
用于研究两个变量之间的线性关系，可以通过计 算相关系数（如Pearson相关系数）来衡量相关 程度。
回归分析
用于预测因变量基于自变量的值，可以通过最小 二乘法等方法拟合回归方程。
3
相关与回归分析的应用
在统计学、经济学、社会学等领域中广泛应用， 用于探索变量之间的关系以及预测未来的趋势和 结果。
估计的可靠性
可靠性是指估计的稳定性，可以 通过估计的方差和标准误差来衡 量。方差越小，估计越稳定；标 准误差越小，估计越可靠。
假设检验
假设检验的基本步骤
首先提出原假设和备择假设，然后根据样本数据计算检验统计量，最后根据临界值或P值做出决 策。
ห้องสมุดไป่ตู้假设检验的结论
如果拒绝原假设，则可以认为备择假设成立；如果不能拒绝原假设，则不能拒绝备择假设。
描述性统计
描述数据的基本特征和分布情况，如平均数、方差、 中位数等。
推论性统计
通过样本数据推断总体特征，如回归分析、方差分析、 卡方检验等。
预测性统计
利用历史数据预测未来趋势，如时间序列分析、预测 模型等。
02
描述性统计方法
均值与中位数
均值
表示数据的平均水平，计算方法是所 有数值相加后除以数值的数量。
试验统计方法第四版课后答案
试验统计方法第四版课后答案1.描述性统计和概率。
试验统计方法第四版课后答案中，描述性统计和概率是统计学中的基础概念。
描述性统计是指通过对数据进行总结和描述来了解数据的特征，包括中心趋势、离散程度和分布形态等。
概率则是描述随机现象发生的可能性，是统计推断的基础。
在实际应用中，描述性统计和概率常常被用于数据分析和决策制定，因此对于统计学学习者来说，掌握这两个概念至关重要。
2.概率分布。
概率分布是描述随机变量取值的可能性的函数或规律。
在试验统计方法第四版课后答案中，常见的概率分布包括正态分布、泊松分布、均匀分布等。
不同的概率分布具有不同的特点和应用场景，学习者需要掌握它们的概念、性质和应用方法，以便在实际问题中进行合理的推断和决策。
3.参数估计和假设检验。
参数估计和假设检验是统计推断的重要内容。
参数估计是根据样本数据推断总体特征的方法，常见的参数估计方法包括点估计和区间估计。
而假设检验则是根据样本数据对总体特征进行检验的方法，包括单样本假设检验、两样本假设检验和方差分析等。
在试验统计方法第四版课后答案中，这两个内容涉及到了许多重要的概念和技术，学习者需要认真学习和掌握。
4.方差分析和相关分析。
方差分析是用于比较多个总体均值是否相等的统计方法，常用于实验设计和数据分析中。
相关分析则是用于描述两个变量之间关系的统计方法，包括皮尔逊相关系数和斯皮尔曼相关系数等。
在试验统计方法第四版课后答案中，方差分析和相关分析是重要的内容，学习者需要理解它们的原理和应用，以便在实际问题中进行合理的分析和推断。
5.实验设计和多元统计分析。
实验设计是科学研究中的重要环节，它涉及到样本选择、处理设计和实验方案等内容。
多元统计分析则是用于描述和推断多个变量之间关系的统计方法，包括多元方差分析、主成分分析和因子分析等。
在试验统计方法第四版课后答案中，这两个内容是统计学学习的重点和难点，学习者需要通过理论学习和实际案例分析来掌握这些方法的应用技巧和注意事项。
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n 1
100 1
P47/6
BS24：R1 22 18 4 y1 y1 / n1 (19 21 19) /10 20
S1
y12 (
y1)2 / n1
4014 2002 /10 1.247
n1 1
10 1
CV1
S1 y1
100%
121297 34672 /100 3.33
f 1
100 1
P47/5
等级差法: 假定y0=35，
y
y0
fd
n
i
35
2 (3)
7 (2) 100
1 4 3 34.67
S
fd2 (
fd)2 / n i
123 (11)2 /100 3 3.33
S
y2 (
y)2 / n
372 462
342 ) 34852 /100 3.22
n 1
100 1
加权法:
y fy / f (2 26 7 29 1 47) /100 3467 /100 34.67
S
fy2 ( fy)2 / f
组 限 组中值（y）
划线计数
次数（ƒ）
24.5 —27.5
26 ║
2
27.5 —30.5
29 ╫╫ ║
7
30.5 —33.5
32
╫╫ ╫╫ ╫╫ ╫╫ ║║
24
33.5 —36.5
35 ╫╫ ╫╫ ╫╫ ╫╫ ╫╫ ╫╫ ╫╫ ╫╫│
41
36.5 —39.5
38
╫╫ ╫╫ ╫╫ ╫╫│
21
39.5 —42.5
41 ║║
4
42.5 —45.5
44
45.5 —48.5
47 │
1
P47/3 ⑴ 45
40 35 30 25 20 15 10
5 0
1
2
3
4
5
6
7
8
100个小区水稻产量资料的方柱形图
⑵ 45
40
35
30
25
20
15
10
5
0
1
2
3
4
5
6
7
8
100个小区水稻产量资料的多边形图
P47/4 直接法:
y y / n (37 46 34) /100 3485 /100 34.85
1.247 /
20 100%
6.24%
金皇后：R2 26 15 11 y2 y2 / n2 (16 21 19) /10 20
S2
y22 ( y2 )2 / n2 4104 2002 /10 3.399
n2 1
10 1
CV2
P47/1 (1)总体是指所研究的金针虫总体； (2)样本是指从金针虫总体中随机抽取的6个个体组成的 样本； (3)变数是指金针虫的头数； (4)观察值是指变数的6个取值为6个观察值。
P47/2 极差=46-26=20；组数=7；组距=20/7=2.8571≈3
100个小区水稻产量资料的次数分布表
S2 y2
100%
3.399
/
20 100%
16.99%
P47/7 10株小麦的分蘖数为：3，6，2，5，3，3，4，
3，4，3。 n=10，y3=2，y7=4，y2-1=y1=3，y2–1=6–1=5 P47/8
y (3 6 3) /10 36 /10 3.6
( y y) (3 3.6) (6 3.6) (3 3.6) 0
0.9463 0.6628 0.2835
P72/4 非糯稻：Np=2000×0.75=1500；糯稻：Nq=2000×0.25=500
调查单位为5株的概率分布表(p=0.75，q=0.25，n=400)
受害株数
概率函数P(y)
Cny p yqny
p(y) F(y) np(y)
P(0)
C50 0.750 0.255
0.0010
0.0010
⑴ 在回交后代200株中， 杂合体非糯稻与纯合体 糯稻出现的概率各为1/2， 即杂合体非糯稻与纯合
Wxwx wxwx
体糯稻各有
1
1
2
2
100株。
⑵ F1自交得F2代的分离作3:1遗传比率，即非糯稻为
0.75，糯稻为0.25，这一分布属离散型随机变数的概
率分布——二项式分布。
p 0.75 2 pq 0.750.25 0.1875
2 np
npq
5 0.75 0.25
0.9375
P73/6 ⑴ p(u 1.17) 1 p(u 1.17) 1 0.8790 0.1210 ⑵ p(u 1.17) 0.8790 ⑶ p(u 1.17) 0.1210 ⑷ p(0.42 u 1.61) p(u 1.61) p(u 0.42)
Md 3 M0 3 R 62 4
S 2 y2 ( y)2 / n 142 362 /10 1.38
n 1
10 1
S 1.17
P72/2
⑴ p(2 y 8) 0.7 p(1 y 9) 0.9
⑵ p[(2 y 4)或(6 y 8)]
0.40
P(1)
C51 0.751 0.254
0.0146
0.0156
5.84
P(2)
C52 0.752 0.253
0.0879
0.1035
35.16
P(3)
C53 0.753 0.252
0.2637
0.3672
105.48
P(4)
C54 0.754 0.251
0.3955
0.7627
158.20
P(5)
C55 0.755 0.250
0.2373
1.0000
94.92
400.00
样本平均数(成数)的抽样分布:
p p 0.75
2 p
pq
/
பைடு நூலகம்
n
0.750.25/ 5
0.0375
样本总和数(次数)的抽样分布:
np np 50.75 3.75
p(2 y 4) p(6 y 8) 0.3 0.3 0.6
⑶
p[(2 y 4)与(3 y 7)] 8 2 0.2 10 8
p(奇数) p(被3整除) 5 2 0.2 10 5
P72/3
WxWx wxwx
Wxwx wxwx