农学、园艺试验统计方法课后答案(主编：盖钧镒) (答案)
田试与生统(概率论与数理统计)xp最新习题解析实用加强版版
μ0 =7.25cm，即新 育苗方法与常规方法所育鱼苗一月 龄体长相同。对HA： μ≠ μ0 ； (2)选取显著水平α = 0.05； (3)检验计算：
(1)假设H0：μ＝
(4)推断：u分布中，当α
= 0.05时，u0.05 = 1.96 。实得|u|＞1.96 ，P＜0.05 ，故 在0.05显著水平上否定H0，接受HA， 认为新育苗方法一月龄体长与常规方 法有显著差异。
（2）λ=np，不出现变异株的概率
e e np P(0) e e 0.01 x! 0!
x
0
例3.9
设u服从正态分布N(0， 1)，试求：(1)P(u＜1)；(2)P(u ＞1)；(3)P(-2.0＜u＜1.5)； (4)P(|u|＞2.58)。 解：查附表2，得：
解：已知
变异株的概率 p=0.0045 非变异株的概率 q = 1- p = 1-0.0045 = 0.9955, n = 100 (1)获得2株或2株以上变异株的概率： 获得0株，x=0，P(0)= =0.6370 获得1株，x=1，P(1)=…=0.2879 获得2株或以上，x≥2，P(x≥2)=10.6370-0.2879=0.0751
假设H0：μ1＝ μ2，即两种饲料饲养 的大白鼠体重没有显著差别。对 HA:μ1≠ μ2 ; (2) 规定显著水平α = 0.05 ； (3) 检验计算：
(1)
(4)推断：接令H0，认为两种饲
料饲养大白鼠的增重量没有显著 差别。
例4.7
两小麦品种千粒重(g)的调查结 果如下： 品种甲：50，47，42，43，39，5l， 43，38，44，37； 品种乙：36，38，37，38，36，39， 37，35，33，37。 试检验两品种的干粒重有无显著差异。 解：此题n1 = n2= 10，经F检验，得知 两品种千粒重的方差有显著的不同。
试验统计方法(生物统计)复习考试总结盖钧镒主编全
第一章试验因素：被变动并设有待比较的一组处理的因子或试验研究的对象(研究对象的效应).试验处理：单因素试验中的每一个水平即为一个处理;多因素试验中是不同因素的水平结合在一起形成的处理组合,也简称为处理。
试验水平：试验因素内不同的级别或状态简单效应：在同一因素内两种水平间试验指标的差异。
主要效应：一个因素内各简单效应的平均数。
交互作用效应：简称互作: 因素内简单效应间差异的平均。
什么是试验方案，如何制订一个正确的试验方案？试结合所学专业举例说明之。
根据试验目的和要求所拟定的用来进行比较的一组试验处理的总称。
制订试验方案的要点:1. 目的明确。
2. 选择适当的因素及其水平。
3. 设置对照水平或处理。
4. 应用唯一差异原则。
试验误差的概念:试验结果与处理真值之间的差异系统误差影响力数据的准确性，偶然误差影响了数据的精确性，共同影响了实验处理间比较的可靠性。
来源：(1)试验材料固有的差异(2)试验时农事操作和管理技术的不一致所引起的差异(3)进行试验时外界条件的差异控制途径：(1)选择同质一致的试验材料(2) 改进操作和管理技术，使之标准化(3) 控制引起差异的外界主要因素，（选择条件均匀一致的试验环境；，试验中采用适当的试验设计和科学的管理技术；应用相应的科学统计分析方法。
）第二章试验设计的三个基本原则1.重复 2.随机排列 3.局部控制重复的作用:估计试验误差；降低试验误差。
随机的主要作用:无偏估计试验误差;研究随机事件----获得随机变量-----概率的性质------进行统计分析(统计推断)!局部控制就是分范围分地段或分空间地控制非处理因素，使之对各试验处理的影响在较小空间内达到最大程度的一致,从而有效地降低试验误差。
这是降低误差的重要手段之一第三章总体:具有共同性质的个体所组成的集团.有限总体-由有限个个体构成的总体.无限总体-总体所包含的个体数目有无穷多个.样本:从总体中抽取若干个个体的集合称为样本。
(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
试验设计与统计分析（农学）大纲
试验设计与统计分析（农学）⼤纲试验设计与统计分析（农学）Experimental Designs and Statistical Analysis⼀、教学⽬的使学⽣掌握现代试验统计知识，学会运⽤试验设计和统计分析这⼀现代科学试验研究必不可少的⼯具。
能应⽤⽣物统计学的原理设计试验，并对试验所得的结果进⾏正确的统计和分析，做出科学的结论。
学会利⽤计算机统计软件完成较复杂的统计运算及提⾼运算速率。
⼆、教学内容、教学⽬标及学时分配第⼀章绪论(3学时)本章概述农业科学试验、⽣物统计学发展概况、本课程的主要内容及学习的基本要求和⽅法。
通过本章学习，了解农业科学试验的特点、任务和要求；了解统计学的功⽤；认识本课程的重要性；掌握正确的学习⽅法。
1. 农业科学试验的任务和要求：农业科学试验和⽥间试验；农业科学试验的任务和来源；农业科学试验的基本要求。
2. 试验误差及其控制：试验误差的概念；试验误差的来源；试验误差的控制。
3. ⽣物统计学与农业科学试验：部分⽣物统计学基本概念；⽣物统计学的形成与发展。
⽣物统计学在农业科学试验中的作⽤和注意问题。
第⼆章试验设计和实施(4学时)通过本章学习，掌握试验设计的原则及常⽤的试验设计⽅法。
重点是随机排列的试验设计⽅法；了解顺序排列的试验设计⽅法；了解试验的实施⽅法。
1. 试验⽅案：试验⽅案的概念和类别；处理效应。
2. 试验设计原则：试验⽅案的设计要点；重复；随机排列；局部控制。
3. ⼩区技术：⼩区；区组和⼩区的排列。
4. 常⽤的试验设计：对⽐法设计；间⽐法设计；完全随机设计；随机区组设计；拉丁⽅设计；裂区设计。
5. 试验的实施：试验的计划；试验的准备；播种；试验管理；试验调查记载。
第三章描述性统计(3学时)通过本章学习，了解试验资料初步整理的⽅法；了解制作各种不同变数资料的次数分布表和绘制次数分布图的⽅法；了解常⽤的统计图；掌握平均数、变异数的意义、种类及计算⽅法。
1.统计学的若⼲术语：个体、总体与样本；观察值与变量。
试验设计与统计分析教案(西南大学)
《试验设计与统计分析》教案
《试验设计与统计分析》教案（章节备课）
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《试验设计与统计分析》教案（章节备课）。
参考答案及评分标准01
样本容量，或适当减小总体方差 2 ，或两者兼有之。（3 分）
（2）如果显著水平 已固定下来，则改进试验技术和增加样本容量可以有效地降低犯第二类 错误的概率。因此，不良的试验设计(如观察值太少等)和粗放的试验技术，是使试验不能获 得正确结论的极重要原因。（3 分）
1. 试验的误差主要由[ D ]引起
A、水平 B、处理
C、唯一差异原则
D、环境变异
2. 方差分析中，常用的变量转换有反正弦转换、[ A ]。
三、选择题（每题 2 分，共 10 分）
四、是非题（每题 1 分，共 5 分）：
1. 试验误差的存在会夸大或缩小处理的真实效应，甚至还会犯优劣颠倒的错误。(√) 2. 在统计上，如果所有可能样本的某一统计数的平均数等于总体的相应参数，则该统 计数为总体相应参数的无偏估值。(√) 3. 一个试验是固定模型还是随机模型在进行方差分析时没有什么不同之处。(×) 4. 在进行多重比较时，给没有显著差异的处理以不同字母，而给有显著差异的处理 以相同字母。(×) 5. 一个显著的相关系数或回归系数说明 X 和 Y 的关系必为线性关系。(×)
六、计算题（30 分）
1.有一个完全随机设计的两因素试验（均衡设计方案），A 因素为夜间温度，分高、低温两个水平，
B 因素为光照时数，分 8，12，16 小时 3 水平，每个处理种植 5 盆，以盆为单位测量株高。
（1） 分析试验的变异来源和自由度值；（4 分）
田间试验与统计分析课后答案
田间试验与统计分析课后答案【篇一：田间试验与统计方法作业题参考答案】=txt>作业题（一）参考答案一、名词解释（10分）1 边际效应2 唯一差异性原则3 小概率实际不可能性原理4 统计假设 5 连续性矫正1 边际效应：指种植在小区或试验地边上的植株因其光照、通风和根系吸收范围等生长条件与中间的植株不同而产生的差异。
2 唯一差异性原则：指在试验中进行比较的各个处理，其间的差别仅在于不同的试验因素或不同的水平，其余所有的条件都应完全一致。
3 小概率实际不可能性原理：概率很小的事件，在一次试验中几乎不可能发生或可以认为不可能发生。
4 统计假设：就是试验工作者提出有关某一总体参数的假设。
5 连续性矫正：连续性矫正：?2分布是连续性变数的分布，而次数资料属间断性变数资料。
研究表明，当测验资料的自由度等于1时，算得的?2值将有所偏大，因此应予以矫正，统计上称为连续性矫正。
二、填空（22分）1、试验观察值与理论真值的接近程度称为（准确度）。
5、用一定的概率保证来给出总体参数所在区间的分析方法称为（区间估计），保证概率称为（置信度）。
6、试验设计中遵循（重复）和（随机排列）原则可以无偏地估计试验误差。
7、样本标准差ss=（?(x?)n?12），样本均数标准差sx=x2s1.72440.5453。
n1012(?e?)iikk(o?e)222228、次数资料的?测验中，??=（），当自由度为（1），?c= ?）。
（?ci?11eei9、在a、b二因素随机区组试验的结果分析中已知总自由度为26，区组自由度为2，处理自由度为8，a因素自由度为2，则b因素的自由度为（2），a、b二因素互作的自由度为（4），误差的自由度为（16）。
10、统计假设测验中直接测验的是（无效）假设，它于与（备择）假设成对立关系。
211、相关系数的平方称为（决定系数），它反映了（由x不同而引起的y的平方和u??(?y?)占y总平方和ssy??(y??y)）的比例。
农学专业《田间试验与统计分析》试题题库及答案
≠β农学《田间试验与统计分析》题库1一、判断题：判断结果填入括弧，以√表示正确，以×表示错误。
（每小题2分，共14分） 1 多数的系统误差是特定原因引起的，所以较难控制。
（ × ） 2 否定正确无效假设的错误为统计假设测验的第一类错误。
（ √ )3 A 群体标准差为5，B 群体的标准差为12, B 群体的变异一定大于A 群体。
( × )4 “唯一差异”是指仅允许处理不同，其它非处理因素都应保持不变。
（ √ )5 某班30位学生中有男生16位、女生14位,可推断该班男女生比例符合1∶1（已知84.321,05.0=χ)。
（ √ ）6 在简单线性回归中，若回归系数,则所拟合的回归方程可以用于由自变数X 可靠地预测依变数Y 。
（ × ）7 由固定模型中所得的结论仅在于推断关于特定的处理，而随机模型中试验结论则将用于推断处理的总体.（ √ ）二、填空题：根据题意,在下列各题的横线处，填上正确的文字、符号或数值.（每个空1分，共16分 ）1 对不满足方差分析基本假定的资料可以作适当尺度的转换后再分析，常用方法有平方根转换 、 对数转换 、 反正旋转换 、 平均数转换 等。
2 拉丁方设计在 两个方向 设置区组，所以精确度高，但要求 重复数 等于处理数 ,所以应用受到限制。
3 完全随机设计由于没有采用局部控制，所以为保证较低的试验误差,应尽可能使 试验的环境因素相当均匀 。
4 在对单个方差的假设测验中：对于C H =20σ:，其否定区间为2,212ναχχ-<或2,22ναχχ>；对于C H ≥20σ:,其否定区间为2,12ναχχ-<；而对于C H ≤20σ:,其否定区间为2,2ναχχ>.5 方差分析的基本假定是 处理效应与环境效应的可加性 、 误差的正态性 、 误差的同质性 。
6 一批玉米种子的发芽率为80%，若每穴播两粒种子，则每穴至少出一棵苗的概率为 0。
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fy 2 ( fy ) 2 / f
f 1
121297 3467 2 /100 3.33 100 1
P47/5
等级差法: 假定y0=35，
y y0 S
fd i 35 2 (3) 7 (2) 1 4 3 34.67
⑶ p( u ? u1 )
y - 16 ? 0.6745 y1 2
⑷ p( u ? u1 )
0.95
y - 16 ? 1.96 y1 2
P73/8
N=5，n=2
⑴ N n = 52 = 25 ⑵ m = (1 + 2 + 3 + 4 + 5) / 5 = 3
s2= s = y2 - ( 邋 N s2 = 2.0 = 1.414 y)2 / N 55 - 152 / 5 = = 2.0 5
Cny p y q n y
C50 0.750 0.255
1 C5 0.751 0.254
p( y)
0.0010 0.0146 0.0879 0.2637 0.3955 0.2373
F ( y)
0.0010 0.0156 0.1035 0.3672 0.7627 1.0000
np( y )
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)]
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 CV2 100% 3.399 / 20 100% 16.99% y2
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
P72/2
⑴ p (2 y 8) 0.7
p (1 y 9) 0.9
⑵ p[(2 y 4)或(6 y 8)]
p (2 y 4) p(6 y 8) 0.3 0.3 0.6 8 2 ⑶ p[(2 y 4)与(3 y 7)] 10 8 0.2 5 2 p (奇数) p (被3整除) 0.2 10 5
⑶
52个样本平均数分布的次数分布表 次数（ƒ） y 1.0 1 1.5 2 2.0 3 2.5 4 3.0 5 3.5 4 4.0 3 4.5 2 5.0 1
5 5 4.5 4 4 3.5 3 3 2.5 2 2 1.5 1 1 0.5 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 1 2 3 4
52个样本平均数分布的次数分布图
⑵
mp = m = 0.5 ˆ
mnp = nm = 4? 0.5 ˆ
2.0 s np = ˆ
4创0.5 0.5 = 1.0
P97/4
15 3.75 ⑴ y n 16 y 140 2.58 3.75 y 130.325 或
⑵ y
u0.01 2.58 y 2 149.675
0.40 5.84 35.16 105.48 158.20 94.92 400.00
C52 0.752 0.253
3 C5 0.753 0.252
C54 0.754 0.251
5 C5 0.755 0.250
样本平均数(成数)的抽样分布:
p p 0.75
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)
0.9463 0.6628 0.2835
⑸ p(1.61 u 0.42) p(u 0.42) p (u 1.61)
38
41 44
╫╫ ╫╫ ╫╫ ╫╫│
║║
21
4
45.5 —48.5
47
│
1
P4ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ/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
y1 130.325 y 149.675 1.50
n
15 100
u0.05 1.96 y 2 102.94
y 100 1.96 y1 97.06 1.50 y 97.06 或 y 102.94
P97/5
H 0 : 2.50 H A : 2.50
2 p pq / n 0.75 0.25 / 5 0.0375
样本总和数(次数)的抽样分布:
np np 5 0.75 3.75
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
2.39 2.50 t 5.51 0.02
否定无效假设，接受备择假设。
P97/6
H 0 : 1 2 n1 4 n2 3
2 e
H A : 1 2 y1 7.60
5
y 2 5.27 SS1 6.50 SS 2 4.59
SS1 SS 2 6.50 4.59 S 2.218 1 2 (4 1) (3 1) Sy y
组 限 24.5 —27.5 组中值（y） 26 ║ 划线计数 次数（ƒ） 2
27.5 —30.5
30.5 —33.5 33.5 —36.5
29
32 35
╫╫ ║
╫╫ ╫╫ ╫╫ ╫╫ ║║ ╫╫ ╫╫ ╫╫ ╫╫ ╫╫ ╫╫ ╫╫ ╫╫│
7
24 41
36.5 —39.5
39.5 —42.5 42.5 —45.5
P72/3
WxWx wxwx
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 体 糯 稻 各 有
Wxwx wxwx
1 2 1 2
Wxwx
wxwx
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 0.75 0.25 0.1875
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) P(0) P(1) P(2) P(3) P(4) P(5)
由25个平均数构成的新总体平均数与方差:
my = s =
2 y
邋f y / 邋f y - (
2
f = 75 / 25 = 3 f y)2 / f f 250 - 752 / 25 = = 1.0 25
å
⑷ my = m = 3
2 s y = s 2 / n = 2 / 2 = 1.0
⑸ 平均数分布的方柱形图作正态分布。
y (2.38 2.38 2.41) /10 23.90 /10 2.39 S Sy y 2 ( y ) 2 / n n 1 10 S n 0.068 0.02 t0.01,9 3.250 2.382 2.382 2.412 23.9 2 /10 0.068 10 1
1 (0.8531 0.1469) 0.2938 p ( u 1.05) 2 p (u 1.05) 2 0.1469 0.2938
⑻ p( u 1.05) 0.8531 0.1469 0.7062
⑼ p( u u1 ) 0.05
⑽ p(u u1 ) 0.025
( y y) (3 3.6) (6 3.6) (3 3.6) 0
Md 3 S2 M0 3 n 1 R 62 4 142 36 2 /10 1.38 10 1 S 1.17 y 2 ( y ) 2 / n
u1 1.959964 1.96 u1 1.959964 1.96
P73/7
N(16，4)
20) = p (- 3 ＃u p(u ? 2) = 0.9773 - 0.0014 = 0.9759
⑴ p(10 ＃ y
⑵ p( y ? 12)
p ( y ? 20)
2) = 0.0228
1- p(u = 2) = 1- 0.9772 = 0.0228 0.50 u = 0.6745 14.65 y2 = 17.35 u = 1.96 12.08 y2 = 19.92
P47/4
直接法:
y y / n (37 46 34) /100 3485 /100 34.85 S