植物统计标准

植物统计标准
植物统计标准

1.植物规格:

胸径:指乔木离地面1.2米处的树干直径,常以“Φ”表示(计量单位cm,下同)。

地径:指苗木离地面0.3m处的树干直径,常以“d”表示。

冠幅:又称冠径或蓬径,指苗木冠丛的最大幅度之间的平均直径,常以“P”表示。

苗木高度——指苗木露出地表的根茎部至树冠顶部之间的垂直距离,常以“H”表示。

土球直径——又称泥球直径,指苗木移植时根部所带泥球的直径,常以“D”表示。

乔木土球直径按胸径的8倍或按地径的7倍;灌木或亚乔木的土球直径按其蓬径的1/3计算。

2.植物分类

大树——指胸径在15cm以上的常绿乔木和胸径在20cm以上的落叶乔木。

冷地型草坪——指温带气候条件下生长的草坪,适于15~20℃。耐踏性相对较低,生长迅速,需经常修剪。

暖地型草坪——指热带和亚热带气候条件下生长的草坪,适于25~35℃.耐踏性优于冷地型草坪。

3.苗木统计单位

树木不论大小以“株”为计量单位;

草皮均以“平方米”为计量单位、双排绿篱均以“米”为计量单位,三排或三排以上按设计的绿地面积以“平方米”为计量单位。

竹类分高度以株计算,球型植物分蓬径以株计算,花坛花境按平方米计算,攀援植物分三年生和三年以上以株计算,地被植物按设计面积以平方米计算。

水生植物以“盆”计算。

4.苗木种植时间

反季节种植的时间范围一般在每年的6月、7月、8月、12月、1月、2月。

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。 18.试验误差:在试验过程中,由于试验条件及人为的一些因素而造成的试验结果与真 实值之间的偏差,来源于试验材料固有的差异和外界因素(管理措施、试验条件等)。 19.数量性状:是指能够以计数和测量或度量的方式表示其特征的性状。 20.质量性状:是指能观察到而不能直接测量的性状 21.次数资料:由质量性状量化得来的资料叫做次数资料。 22.试验:是对已有的或没有的事物加以处理的方法。 23.大数定律:是概率论中用来阐述大量随机现象平均结果稳定性的一系列定律的总称。 主要内容:样本容量越大,样本统计数与总体参数之差越小。 24.泊松分布:是一种可以用来描述和分析随机地发生在单位空间或时间里的稀有事件 的概率分布,也是一种离散型随机变量的分布。 25.假设检验:又称显著性检验,就是根据总体的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,然后由样本的实际原理,经过一定的计算,

生物统计学考试复习题库

生物统计学各章题目 一 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。(∨) 二 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。(×) 122 --∑∑n n x x )(

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。 4. 如果对各观测值加上一个常数a ,其标准差( D )。 A. 扩大√a 倍 B.扩大a 倍 C.扩大a 2倍 D.不变 5. 比较大学生和幼儿园孩子身高的变异度,应采用的指标是( C )。 A. 标准差 B.方差 C.变异系数 D.平均数 三 填空 1.如果事件A 和事件B 为独立事件,则事件A 与事件B 同时发生的概率P (AB )= P (A )?P (B )。 2.二项分布的形状是由( n )和( p )两个参数决定的。 3.正态分布曲线上,( μ )确定曲线在x 轴上的中心位置,( σ )确定曲线的展开程度。 4.样本平均数的标准误 =( )。 5.t 分布曲线与正态分布曲线相比,顶部偏( 低 ),尾部偏( 高 )。 n /σx σ

统计学发展演变之近代统计学的形成

统计学发展演变之近代统计学的形成 统计学是随着统计的产生而产生的,而统计作为一种社会实践活动已有悠久的历史。在中国,夏禹时代(公元前两千多年)就有了人口数量的记载;为了赋税、徭役和兵役的需要,历代都有田亩和户口等等纪录。统计学按统计方法及特征的历史演变顺序,一般可将统计学的发展史分为三个阶段,分别是古典统计学的萌芽时期(17世纪70年代至19世纪初期)、近代统计学的形成时期(19世纪初至20世纪初)、现代统计学的发展时期(20世纪初到现在)。 下面中国人民大学在职研修班老师带你详细学习和了解统计学的第二个阶段:近代统计学的形成时期。 近代统计学产生于19世纪初至20世纪初。近代统计学的主要贡献是建设和完善统计学的理论体系,并逐渐形成了以随机现象的推断统计为主要内容的数理统计学和以传统的政治经济现象描述为主要内容的社会统计学两大学派。 1.数理统计学派 19世纪前半叶,资本主义制度在欧洲许多国家中已经成熟,机械唯物论的世界观和自然科学的成果,已否定了所谓的神的秩序,证实了世界存在着自然规律,这为数理统计的建立创造了充分条件。 比利时的凯特勒博士(Lambert Adolphe Jacques Quetelet,1796-1874)深受拉普拉斯影响,在其《社会物理学》中将概率论引入统计学。认为概率论是适于政治及道德科学中以观察与计数为基础的方法。他以此方法对自然现象和社会现象的规律性进行观察,并认为要促进科学的发展,就必须更多的应用数学。他的统计学著作有56种之多,按其贡献可以认为他是古典统计学的完成者,近代统计学的先驱,也是数理统计学派的奠基人;同时,他还是第一届国际统计会议(1853年)的招集人,因此,他被称之为“近代统计学之父”。 2.社会统计学派 统计学派产生于19世纪后半叶的德国。因德国的资本主义产生较晚,所以为之服务的社会统计学派,较英国的政治算术学派晚了近半个世纪。但由于当时数理统计学尚未充分发展,社会统计学派便在欧洲大陆占有优势地位,并向世界各国广泛传播。该学派的创始人是克尼斯(K.G.A.Kn- ies,1821-1898),他认为统计学是一门独立的具有政治算术内容的社会科学。另一位有影响的创始人是乔治.逢.梅尔(Georg von Mayr,1841-1925)。他把统计学作为实

生物统计学考试题及答案

生物统计学考试题及答案

重庆西南大学 2012 至 2013 学年度第 2 期 生物统计学 试题(A ) 试题使用对象: 2011 级 专 业(本科) 命题人: 考试用时 120 分钟 答题方式采用: 一:判断题;(每小题1分,共10分 ) 1、正确无效假设的错误为统计假设测验的第一类错误。( ) 2、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。( ) 3、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。( ) 4、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)。 ( ) 5、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。( ) 6、率百分数资料进行方差分析前,应该对资料数据作反正弦转换。( ) 7、比较前,应该先作F 测验。 ( ) 8、验中,测验统计假设H 00:μμ≥ ,对H A :μμ<0 时,显著水平为5%,则测验的αu 值为1.96( ) 9、行回归系数假设测验后,若接受H o :β=0,则表明X 、Y 两变数无相关关系。( ) 10、株高的平均数和标准差为30150±=±s y (厘米),果穗长的平均数和标准差为s y ±1030±=(厘米),可认为该玉米的株高性状比果穗性状变异大。 ( ) 二:选择题;(每小题2分,共10分 ) 1分别从总体方差为4和12的总体中抽取容量为4的样本,样本平均数分别为3和2,在95%置信度下总体平均数差数的置信区间为( )。

A 、[-9.32,11.32] B 、[-4.16,6.16] C 、[-1.58,3.58] D 、都不是 2、态分布不具有下列哪种特征( )。 A 、左右对称 B 、单峰分布 C 、中间高、两头低 D 、概率处处相等 3、一个单因素6个水平、3次重复的完全随机设计进行方差分析,若按最小显著差数法进行多重比较,比较所用的标准误及计算最小显著差数时查表的自由度分别为( )。 A 、 2MSe/6 , 3 B 、 MSe/6 , 3 C 、 2MSe/3 , 12 D 、 MSe/3 , 12 4、已知),N(~x 2σμ,则x 在区间]96.1,[σμ+-∞的概率为( )。 A 、0.025 B 、0.975 C 、0.95 D 、0.05 5、 方差分析时,进行数据转换的目的是( )。 A. 误差方差同质 B. 处理效应与环境效应线性可加 C. 误差方差具有正态性 D. A 、B 、C 都对 三、简答题;(每小题6分,共30分 ) 1、方差分析有哪些步骤? 2、统计假设是?统计假设分类及含义? 3、卡方检验主要用于哪些方面? 4、显著性检验的基本步骤? 5、平均数有哪些?各用于什么情况? 四、计算题;(共4题、50分) 1、进行大豆等位酶Aph 的电泳分析,193份野生大豆、223份栽培大豆等位基因型的次数列于下表。试分析大豆Aph 等位酶的等位基因型频率是否因物种而不同。( 99 .52 05.0,2=χ, 81 .7205.0,3=χ)(10分) 野生大豆和栽培大豆Aph 等位酶的等位基因型次数分布 物 种 等位基因型 1 2 3 野生大豆 29 68 96

生物统计学教案(5)

生物统计学教案 第五章统计推断 教学时间:5学时 教学方法:课堂板书讲授 教学目的:重点掌握两个样本的差异显著性检验,掌握一个样本的差异显著性检验,了解二项分布的显著性检验。 讲授难点:一个、两个样本的差异显著性检验 统计假设检验:首先对总体参数提出一个假设,通过样本数据推断这个假设是否可以接受,如果可以接受,样本很可能抽自这个总体,否则拒绝该假设,样本抽自另外总体。 参数估计:通过样本统计量估计总体参数。 5.1 单个样本的统计假设检验 5.1.1 一般原理及两种类型的错误 例:已知动物体重服从正态分布N(μ,σ2),实验要求动物体重μ=10.00g。已知总体标准差σ=0.40g,总体平均数μ未知,为了得出对总体平均数μ的推断,以便决定是否接受这批动物,随机抽取含量为n的样本,通过样本平均数,推断μ。 1、假设: H 0: μ=μ 或H0: μ-μ0=0 H A : μ>μ μ<μ μ≠μ 三种情况中的一种。 本例的μ =10.00g,因此 H : μ=10.00 H A : μ>10.00或μ<10.00或μ≠10.00 2、小概率原理小概率的事件,在一次试验中几乎是不会发生的,若根据一定的假设条件计算出来该事件发生的概率很小,而在一次试验中,它竟然发生了,则可以认为假设的条件不正确,从而拒绝假设。 从动物群体中抽出含量为n的样本,计算样本平均数,假设该样本是从N(10.00,0.402)中抽取的,标准化的样本平均数

服从N (0,1)分布,可以从正态分布表中查出样本抽自平均数为μ的总体的概率,即 P (U >u ), P (U <-u ), 以及P (|U |>u )的概率。如果得到的值很小,则 x 抽自平均数 为μ0的总体的事件是一个小概率事件,它在一次试验中几乎是不会发生的,但实际上它发生了,说明假设的条件不正确,从而拒绝零假设,接受备择假设。 显著性检验:根据小概率原理建立起来的检验方法。 显著性水平:拒绝零假设时的概率值,记为α。通常采用α=0.05和α=0.01两个水平,当P < 0.05时称为差异显著,P < 0.01时称为差异极显著。 3、临界值 例 从上述动物群体中抽出含量n =10的样本,计算出 x =10.23g ,并已知 该批动物的总体平均数μ绝不会小于10.00g ,规定的显著水平α=0.05。根据以上条件进行统计推断。 H 0: μ=10.00 H A : μ>10.00 根据备择假设,为了得到x 落在上侧尾区的概率P (U > u ),将x 标准化,求 出u 值。 P (U >1.82)=0.03438,P < 0.05,拒绝H 0,接受 H A 。 在实际应用中,并不直接求出概率值,而是建立在α水平上H 0的拒绝域。从 正态分布上侧临界值表中查出P (U > u α)= α时的u α值,U > u α的区域称为在α水平上的H 0拒绝域,而U < u α的区域称为接受域。接受域的端点一般称为临界值。本例的u =1.82,从附表3可以查出u 0.05=1.645, u > u α,落在拒绝域内,拒绝H 0而接受H A 。 4、单侧检验和双侧检验 上尾单侧检验:上例中的H A :μ>μ0,相应的拒绝域为U > u α。对应于H A :μ>μ0时的检验称为上尾单侧检验。 下尾单侧检验:对应于H A :μ<μ0时的检验称为下尾单侧检验。 n x n x u 40 .000.100 -= -= σ μ82 .110 40 .000 .1023.100 =-= -= n x u σ μ

生物统计学重要知识点

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

统计学的发展历程

统计学的发展历程 统计学的英文statist ics最早是源于现代拉丁文statisticum collegium (国会)以及意大利文statista (国民或政治家)。德文Statistik,最早是由Gottfried Achenwall(1749)所使用,代表对国家的资料进行分析的学问,也就是“研究国家的科学”。在十九世纪统计学在广泛的数据以及资料中探究其意义,并且由John Sinclair引进到英语世界。 统计学是一门很古老的科学,一般认为其学理研究始于古希腊的亚里斯多德时代,迄今已有两千三百多年的历史。它起源于研究社会经济问题,在两千多年的发展过程中,统计学至少经历了“城邦政情”,“政治算数”和“统计分析科学”三个发展阶段。所谓“数理统计”并非独立于统计学的新学科,确切地说它是统计学在第三个发展阶段所形成的所有收集和分析数据的新方法的一个综合性名词。概率论是数理统计方法的理论基础,但是它不属于统计学的范畴,而属于数学的范畴。 统计学的发展过程的三个阶段 第一阶段称之为“城邦政情”(Matters of state)阶段 “城邦政情”阶段始于古希腊的亚里斯多德撰写“城邦政情”或“城邦纪要”。他一共撰写了一百五十馀种纪要,其内容包括各城邦的历史,行政,科学,艺术,人口,资源和财富等社会和经济情况的比较,分析,具有社会科学特点。“城邦政情”式的统计研究延续了一两千年,直至十七世纪中叶才逐渐被“政治算数”这个名词所替代,并且很快被演化为“统计学”(Statistics)。统计学依然保留了城邦(state)这个词根。 第二阶段称之为“政治算数”(Politcal arthmetic)阶段 与“城邦政情”阶段没有很明显的分界点,本质的差别也不大。 “政治算数”的特点是统计方法与数学计算和推理方法开始结合。分析社会经济问题的方式更加注重运用定量分析方法。 1690年英国威廉·配弟出版(政治算数)一书作为这个阶段的起始标志. 威廉·配弟用数字,重量和尺度将社会经济现象数量化的方法是近代统计学的重要特征。因此,威廉?配弟的(政治算数)被后来的学者评价为近代统计学的来源,威廉?配弟本人也被评价为近代统计学之父。 配弟在书中使用的数字有三类: 第一类是对社会经济现象进行统计调查和经验观察得到的数字.因为受历史条件的限制,书中通过严格的统计调查得到的数据少,根据经验得出的数字多; 第二类是运用某种数学方法推算出来的数字。其推算方法可分为三种: “(1)以已知数或已知量为基础,循著某种具体关系进行推算的方法; (2)通过运用数字的理论性推理来进行推算的方法; (3)以平均数为基础进行推算的方法”; 第三类是为了进行理论性推理而采用的例示性的数字.配弟把这种运用数字和符号进行的推理称之为“代数的算法”。从配弟使用数据的方法看,“政治算数”阶段的统计学已经比较明显地体现了“收集和分析数据的科学和艺术”特点,统计实证方法和理论分析方法浑然一体,这种方法即使是现代统计学也依然继承。

生物统计学

生物统计学

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第七章回归分析 第一节回归和相关的概念 方差分析检验一个或多个因子对某一生物变量是否有影响,只涉及一种变量。两个以上变量之间的定量关系的统计分析需要回归分析来解决。在自然界,两个或多个变量相互制约、相互依存的现象很常见。 变量间的关系一般分为两种:一种是因果关系,即一个变量的变化受另一个变量或几个变量的制约,如微生物的繁殖速度受温度、湿度、光照等因素的影响,子女的身高是受着父母身高的影响;另一种是平行关系,即两个以上变量之间共同受到另外因素的影响,如人的身高与体重之间的关系,兄弟身高之间的关系等都属于平行关系。 设有两个随机变量X和Y,如果变量X的每一个可能的值,都有随机变量Y的一个分布相对应,则称随机变量Y对变量X存在回归(Regression)。 X也是随机变量时,X和Y相互存在回归关系,这两个随机变量间就存在相关(Correlation)关系。在实际应用中,并不严格区分相关和回归。 在回归和相关分析中,必然注意下面一些问题,以避免统计方法的误用。 (1)变量间是否存在相关以及在什么条件下会发生什么相关等问题,都必须由各具体学科本身来决定。回归和相关只能作为一种统计分析手段,帮助认识和解释事物的客观规律,决不能把风马牛不相及的资料凑到一起进行分析; (2)由于自然界各种事物间的相互联系和相互制约,一个变量的变化通常会受到许多其他变量的影响,因此,在研究两个变量之间的关系时,要求其余变量尽量保持在同一水平,否则,回归和相关分析就可能会导致不可靠甚至完全虚假的结果。例如人的身高和胸围之间的关系,如果体重固定,身高越高的人,胸围一定较小,当体重在变化时,其结果就会相反; (3)在进行回归与相关分析时,两个变量成对观测值应尽可能多一些,这样可提高分析的准确性,一般至少有5对以上的观测值。同时变量x的取值范围要尽可能大一些,这样才容易发现两个变量间的回归关系; (4)回归与相关分析一般是在变量一定取值区间内对两个变量间的关系进行描述,超出这个区间,变量间的关系类型可能会发生改变,所以回归预测必须限制自变量Y的取值区间,外推要谨慎,否则会得出错误的结果。 第二节一元线性回归 研究两个随机变量的关系时首先要收集成对数据。 7.1研究土壤中NaCl的含量对植物单位叶面积物质干重的影响时,收集到如下成对数据。问二者的回归关系如何? NaCl的含量0.00.8 1.6 2.4 3.2 4.0 4.8 单位叶面积干重80 90 95 1 根据数据作散点图,分析:1. X与Y的关系密切否?2.线性还是曲线关系?3. 有无偏

生物统计学简答题

1. 什么是生物统计学生物统计学的主要内容和作用是什么 生物统计学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,是研究生命过程中以样本来推断总体的一门学科。 生物统计学主要包括试验设计和统计分析两大部分的内容。其基本作用表现在以下4个方面: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。 2. 随即误差与系统误差有何区别随机误差也称为抽样误差或偶然误差,它是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的误差,是不可避免的,随机误差可以通过试验设计和精心管理设法减小,而不能完全消除。 系统误差也称为片面误差,是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。系统误差主要由一些相对固定的因素引起,在某种程度上是可控制的。 3. 准确性与精确性有何区别 准确性指在调查和实验中某一实验指标或性状的观测值和真实值接近程度。精确性指调查和实验中同一实验指标或性状的重复观察值彼此接近的程度。准确性是说明测定值和真实值之间符合程度的大小;精确性是反映多次测定值的变异程度。 4. 平均数与标准差在统计分析中有何用处他们各有哪些特性平均数的用处:

①平均数指出了一组数据的中心位置,标志着资料所代表性状的数量水平和质量水平;②作为样本或资料的代表数据与其他资料进行比较。平均数的特征:①离均差之和为零;②离均差平方和为最小。 标准差的用处:①标准差的大小,受实验后调查资料中的多个观测值的影响,如果观测值之间的差异大,离均差就越大;②在计算标准差是如果对观察值加上一个或减去一个a,标准差不变;如果给各观测值乘以或除以一个常数a,所得的标准差就扩大或缩小a倍;③在正态分布中,X+-S内的观测值个数占总个数的%,X-+2s内的观测值个数占总个数的%,x-+3s 内的观测值个数占总个数的%。标准差的特征:①表示变量分布的离散程度;②标准差的大小可以估计出变量的次数分布及各类观测值在总体中所占的比例;③估计平均数的标准差;④进行平均数区间估计和变异数的计算。 5. 什么是正态分布什么是标准正太分布正态分布曲线有什么特点μ和σ对正态分布曲线有何影响 正态分布是一种连续型随机变量的概率分布,它的分布特征是大多数变量围绕在平均数左右,由平均数到分布的两侧,变量数减小,即中间多,两头少,两侧对称。 U=0,σ2=1的正态分布为标准正态分布。 正态分布具有以下特点:标准正态分布具有以下特点:①、正态分布曲线是以平均数μ为峰值的曲线,当x=μ时,f(x)取最大值;②、正态分布是以μ

统计学的发展历程复习进程

统计学的发展历程

统计学概述 [编辑本段] 统计学是应用数学的一个分支,主要通过利用概率论建立数学模型,收集所观察系统的数据,进行量化的分析、总结,并进而进行推断和预测,为相关决策提供依据和参考。它被广泛的应用在各门学科之上,从物理和社会科学到人文科学,甚至被用来工商业及政府的情报决策之上。 统计学主要又分为描述统计学和推断统计学。给定一组数据,统计学可以摘要并且描述这份数据,这个用法称作为描述统计学。另外,观察者以数据的形态建立出一个用以解释其随机性和不确定性的数学模型,以之来推论研究中的步骤及母体,这种用法被称做推论统计学。这两种用法都可以被称作为应用统计学。另外也有一个叫做数理统计学的学科专门用来讨论这门科目背后的理论基础。 统计学的发展历程 [编辑本段] 统计学的英文statistics最早是源于现代拉丁文statisticum collegium (国会)以及意大利文 statista (国民或政治家)。德文Statistik,最早是由Gottfried Achenwall(1749)所使用, 代表对国家的资料进行分析的学问,也就是“研究国家的科学”。在十九世纪统计学在广泛的数据以及资料中探究其意义,并且由John Sinclair引进到英语世界。 统计学是一门很古老的科学,一般认为其学理研究始于古希腊的亚里斯多德时代,迄今已有两千三百多年的历史。它起源于研究社会经济问题,在两千多年的发展过程中,统计学至少经历了“城邦政情”,“政治算数”和“统计分析科学”三个发展阶段。所谓“数理统计”并非独立于统计学的新学科,确切地说它是统计学在第三个发展阶段所形成的所有收集和分析数据

生物统计学期末考试题

生物统计学期末考试题 一名词解释(每题2分,共10分) 1.生物统计学期末考试题 2.样本:从总体中抽出的若干个体所构成的集合称为样本 3.方差:用样本容量n来除离均差平方和,得到的平方和,称为方差 4.标准差:方差的平方根就是标准差 5.标准误:即样本均数的标准差,是描述均数抽样分布的离散程度及衡量均数抽样误差大小的尺度, 反映的是样本均数之间的变异。 6.变异系数:将样本标准差除以样本平均数,得出的百分比就是变异系数 7.抽样:通常按相等的时间间隔对信号抽取样值的过程。 8.总体参数:所谓总体参数是指总体中对某变量的概括性描述。 9.样本统计量:样本统计量的概念很宽泛(譬如样本均值、样本中位数、样本方差等等),到现在 为止,不是所有的样本统计量和总体分布的关系都能被确认,只是常见的一些统计量和总体分布之间 的关系已经被证明了。 10.正态分布:若随机变量X服从一个数学期望为μ、标准方差为σ2的高斯分布, 正态分布又名 高斯分布 11.假设测验:又称显著性检验,就是根据总体的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,然后由样本的实际结果,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。 12.方差分析:又称“变异数分析”或“F检验”,用于两个及两个以上样本均数差别的显著性检验。 13.小概率原理:一个事件如果发生的概率很小的话,那么它在一次试验中是几乎不可能发生的,但 在多次重复试验中几乎是必然发生的,数学上称之小概率原理。 15.决定系数:决定系数定义为相关系数r的平方 16.随机误差:在实际相同条件下,多次测量同一量值时,其绝对值和符号无法预计的测量误差。 17.系统误差:它是在一定的测量条件下,对同一个被测尺寸进行多次重复测量时,误差值的大小和 符号(正值或负值)保持不变;或者在条件变化时,按一定规律变化的误差 二. 判断题(每题2分,共10分) 1. 在正态分布N(μ ;σ)中,如果σ相等而μ不等,则曲线平移, ( ) 2. 如果两个玉米品种的植株高度的平均数相同,我们可以认为这两个玉米品种是来自同一总体() 3. 当我们说两个处理平均数有显著差异时,则我们有99%的把握肯定它们来自不同总体. 4小概率原理是指小概率事件在一次试验中可以认为不可能发生() 5 激素处理水稻种子具有增产效应,现在在5个试验区内种植经过高、中、低三种剂量的激素处理的水稻种此试验称为三处理五重复试验() 6.系统误差是不可避免的,并且可以用来计算试验精度。() 7.精确度就是指观察值与真值之间的差异。() 8. 实验设计的三个基本原则是重复、随机、局部控制。() 9. 正交试验设计就是从全部组合的处理中随机选取部分组合进行试验。() 10.如果回归方程Y=3+1.5X的R2=0.64,则表明Y的总变异80%是X造成。() 三. 简答题(每题5分共20分) 1. 完全随机试验设计与随机区组试验设计有什么不同? 2. 什么是小概率原理?在统计推断中有何 作用? 3. 什么是多重比较中的FISHER氏保护测验?4. 样本的方差计算中,为什么要离均差平方和 除以n-1而不是除以n? 5. 如果两个变量X和Y的相关系数小于0.5,是否它们就没有显著相关性? 6. 单尾测验与双尾测验有何异同?

统计学

统计基础知识与统计务实 第一章总论 1、统计学产生于17世纪中叶的欧洲 2、统计的发展阶段 (1)古典统计学:政治算数派(威廉·配第) 国势学派(海尔曼·康令、阿哼尔华) (2)近代统计学:数理统计学派(创始人是比利时的阿道夫·凯特勒) 社会经济统计学派(德国学者克尼斯创始,梅尔和恩格尔)(3)现代统计学:1907年 3、统计的涵义: 统计工作:即统计实践活动,指利用科学的方法,对社会经济现象的数量方面的信息资料进行搜集、整理和分析的工作过程。 统计资料:是在统计工作中取得的,反映社会现象的各项数据资料以及与之相关的其他实际资料的总称。 统计学:是指研究如何对统计资料进行搜集、整理、和分析的理论与方法的科学。 4、统计工作、统计资料和统计学的关系 第一,统计工作与统计资料的关系是统计活动与统计成果的关系; 第二,统计工作与统计学的关系是统计实践和统计理论的关系; 第三,统计工作是先于统计学发展起来的。 5、个体又称总体单位 6、样本室从总体中抽取出来,作为这一总体的代表的部分个体组成的集合体。 构成样本的每一个个体称为样本单位。样本单位的数目称为样本量。 7、指标是说明总体数量特征的概念,还可以反映总体现象数量特征的概念及具 体数值。如,2012年我国国内生产总值(GDP)达到518942.1亿元等。 8、标志是说明个体特征的名称: (1)品质标志:表示事物的品质属性特征,是不能用数值表示的,如,性别,工种等。 (2)数量标志:表示事物的数量特征,是可以用数值表示的,如年龄,工资 等 特别提醒:标志的具体表现是在标志名称之后所表明的属性或数值。 9、指标和标志的关系:区别:标志是说明总体特征的,而标志说明个体特征的。 标志可以分为不能用数值表示的品质标志和能用 数值表示的数量标志两种,而指标都是用数值表 示的,没有不能用数值表示的指标。 联系:有许多指标的数值是从个体的数量标志值汇总而来。 指标与数量标志之间存在着变换关系。 10、标志按其个体的表现不同,分为不变标志和变异标志。 11、变异标志可以分为品质变异标志和数量变异标志。 12、总体的基本特征:同质性、大量性、差异性。 13、变量:习惯将数量变异标志称为变量。数量变异标志的表现形式是具体的数 值,称为变量值。

2017福师《生物统计学》答案

一、单选题(共 32 道试题,共 64 分。) V 1. 最小二乘法是指各实测点到回归直线的 A. 垂直距离的平方和最小 B. 垂直距离最小 C. 纵向距离的平方和最小 D. 纵向距离最小 2. 被观察到对象中的()对象称为() A. 部分,总体 B. 所有,样本 C. 所有,总体 D. 部分,样本 3. 必须排除______因素导致“结果出现”的可能,才能确定“结果出现”是处理因素导致的。只有确定了______,才能确定吃药后出现的病愈是药导致的。 A. 非处理因素,不吃药就不可能出现病愈 B. 处理因素,不吃药就不可能出现病愈 C. 非处理因素,吃药后确实出现了病愈 D. 处理因素,吃药后确实出现了病愈 4. 张三观察到李四服药后病好了。由于张三的观察是“个案”,因此不能确定______。 A. 确实进行了观察 B. 李四病好了 C. 病好的原因 D. 观察结果是可靠的 5. 四个样本率作比较,χ2>χ20.05,ν可认为

A. 各总体率不同或不全相同 B. 各总体率均不相同 C. 各样本率均不相同 D. 各样本率不同或不全相同 6. 下列哪种说法是错误的 A. 计算相对数尤其是率时应有足够的观察单位或观察次数 B. 分析大样本数据时可以构成比代替率 C. 应分别将分子和分母合计求合计率或平均率 D. 样本率或构成比的比较应作假设检验 7. 总体指的是()的()对象 A. 要研究,部分 B. 观察到,所有 C. 观察到,部分 D. 要研究,所有 8. 以下叙述中,除了______外,其余都是正确的。 A. 在比较未知参数是否不等于已知参数时,若p(X>x)<α/2,则x为小概率事件。 B. 在比较未知参数是否等于已知参数时,若p(X=x)<α,则x为小概率事件。 C. 在比较未知参数是否大于已知参数时,若p(X>x)<α,则x为小概率事件。 D. 在比较未知参数是否小于已知参数时,若p(X

生物统计学期末复习题

统计选择题 1,由于(1,研究对象本身的性质)造成我们所遇到的各种统计数据的不齐性。 2,研究某一品种小麦株高,因为该品种小麦是个极大的群体,其数量甚至于是个天文数字,该体属于(4,无限总体) 3,从总体中(2,随机抽出)一部分个体称为样本。 4,用随机抽样方法从总体中获得一个样本的过程称为(3,抽样) 5,身高,体重,年龄这一类数据属于(3,连续型数据;1,度量数据) 6,每10个中男性人数,每亩麦田中杂草株数,喷洒农药后每100只害虫中死虫数等,这一类数据属于(1,离散型数据;2,计数数据) 7,把频数按其组值的顺序排列起来,称为(3,频数分布) 8,以组值作为一个边,相应的频数为另一个边,做成的连续矩形图称为(2,直方图)9,绘制(4,多边形图)的方法是在坐标平面内点上各点(中值,频数),以线段连接各点,最高和最低非零频数点与相邻零频数点相连。 10,累积频数图是根据(3,累积频数表)直接绘出的。 11,样本数据总和除以样本含量,称为(算数平均数 12,已知样本平方和为360,样本含量为10,以下4种结果中(2,6.0)是正确的标准差。 13,概率的古典定义是(2,基本事件数与事件总数之比) 14,下面第(2,概率是事物所固有的特性) 15,对于事件A和B,P(A∪B)等于(2,P(AB)) 16,对于事件A和事件B,P(A|B)等于(P(AB)/P(B)) 17,对于任意事件A和B,P(AB)等于(P(B)P(B|A)) 18,下述(3随机试验中所输入的变量)项称为随机变量 19,关于连续型随机变量,有以下4种提法,其中(1,可取某一区间内的任何数值)20,总体平均数可以用以下4种符号中的一种表示,它是(2,μ) 21,样本标准差可以用以下4种符号中的一种表示,它是(1,s) 22,在养鱼场中,A鱼塘的面积占10%,A鱼塘中鱼的发病率为1%,问从养鱼场中任意捕捞一条鱼,它既是A鱼塘,又是生病的鱼的概率是(4,0.003) 23,以下4点是描述连续型随机变量特征的,其中(2,f(x)=lim △x→0P(x

生物统计学(自理重点)

生物统计学复习资料(70%) 填空:10题×1’=10’选择:5题×1’=5’ 名词解释:5题×2’=10’ 判断:5题×1’=5’ 简答:3题×5’=15’ 统计推断:4题10’+10’+10’+20’=50’ 第1章绪论 生物统计学:是研究收集、整理、分析和解释生物科学试验数据的科学,是统计学原理在生物学研究领域的应用。 生物统计学的主要内容 生物统计学包括试验数据的获取、整理和分析等相关内容,具体来说,包括试验或调查设计、数据的整理(描述统计学)、概率论基础(统计理论基础)、统计推断方法(推断统计学)等内容。 调查设计:是指整个调查计划的制订,包括调查研究的目的、对象与范围,调查项目及调查表内容,抽样方法的选取,抽样单位和抽样数量的确定,数据处理方法,调查组织工作,调查报告撰写等内容。 试验设计:是指试验单位的选取、生物学重复数的确定及试验单位的分组等。 生物统计学发展简史 (1)古典记录统计学 (2)近代描述统计学 (3)近代推断统计学 总体:是研究对象的全体。 个体:是总体中的一个研究单位。 样本:是从总体中抽取的用于代表总体的一部分个体。 样本容量记为n,通常把n≤30的样本称为小样本,n>30的样本称为大样本。(判断区别)随机抽样:是指总体中的每一个个体都有同等的被抽取的机会组成样本。 参数:由总体计算的特征数。 统计数:由样本计算的特征数。 准确性:也叫准确度,是指在试验中某一试验指标的观测值与其真值接近的程度。 精确性:也叫精确度,是指同一试验指标的重复观测值彼此接近的程度。 随机误差:是由于无法控制的内在和外在的偶然因素所造成的,是客观存在的,在实验中,即使十分小心也难以消除。 系统误差:也叫片面误差,是由试验材料的初始条件不同或测量仪器不准等引起的倾向性或定向性偏差。 (小题)误差怎么控制? (小题)随机误差可完全避免(×) (小题)减小统计误差的方法是(B) A、提高准确度 B、提高精确度 C、减少样本容量 D、增加样本容量

生物统计学期末复习题库及答案

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。 4. 如果对各观测值加上一个常数a ,其标准差( D )。 A. 扩大√a 倍 B.扩大a 倍 C.扩大a 2倍 D.不变 5. 比较大学生和幼儿园孩子身高的变异度,应采用的指标是( C )。 A. 标准差 B.方差 C.变异系数 D.平均数 第三章 12 2--∑∑n n x x )(

生物统计学(第三版)

概论 名词: 生物统计:将概率论和数理统计的原理应用到生物学中以分析和解释其数量资料的科学 试验设计:试验工作未进行之前应用生物统计原理,来制定合理的试验方案,包括选择动物,分组和对比以及相应的资料搜集整理和统计分析的方法。 总体与样本 ?数据具有不齐性。 ?根据研究目的确定的研究对象的全体称为总体(population); ?含有有限个个体的总体称为有限总体; ?包含有无限多个个体的总体叫无限总体; ?总体中的一个研究单位称为个体(individual); ?从总体中随机抽出一部分具有代表性的个体称为样本(sample); ?样本中所包含的个体数目叫样本容量或大小,常记为n。 ?通常把n≤30的样本叫小样本,n >30的样本叫大样本。 随机抽取(random sampling) 的样本是指总体中的每一个个体都有同等的机会被抽取组成 样本。 变数与变异数列、变量: ?变数:研究中对样本个体的观察值。 ?变量:相同性质的事物间表现差异性的某种特征。如:身高、体重。 ?变异数列:将变数按从小到大的顺序排列的一组数列。 参数与统计量 ?由总体计算的特征数叫参数(parameter); ?由样本计算的特征数叫统计量(staistic)。 准确性与精确性 ?准确性(accuracy)也叫准确度,指观测值与其真值接近的程度。若x与μ相差的 绝对值|x-μ|小,则观测值x的准确性高;反之则低。 ?精确性(precision)也叫精确度,指重复观测值彼此接近的程度。若观测值彼此接 近,即任意二个观测值xi、xj相差的绝对值|xi -xj |小,则观测值精确性高;反之 则低。 ?调查或试验的准确性、精确性合称为正确性。由于真值μ常常不知道,所以准确性 不易度量,但利用统计方法可度量精确性。 随机误差与系统误差 随机误差也叫抽样误差(sampling error) ,是由于许多无法控制的内在和外在的偶然因素所造成。带有偶然性质,在试验中,即使十分小心也难以消除。随机误差影响试验的精确性。统计上的试验误差指随机误差。这种误差愈小,试验的精确性愈高。 系统误差也叫片面误差(lopsided error),是试验处理之外的其他条件明显不一致所带来的偏差。是由于试验动物的初始条件相差较大,饲料种类、品质、数量、饲养条件未控制相同,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。 系统误差是一种有原因的偏差,因而在试验过程中要防止这种偏差的出现。随机误差是偶然性的。整个试验过程中涉及的随机波动因素愈多,试验的环节愈多,时间愈长,随机误差发生的可能性及波动程度愈大。随机误差不可避免,但可减少,这主要依赖控制试验过程,尤

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