田間試驗與統(tǒng)計分析課后習(xí)題解答及復(fù)習(xí)資料

1、田間試驗與統(tǒng)計分析習(xí)題集及解答1. 在種田間試驗設(shè)計方法中，屬于順序排列的試驗設(shè)計方法為：對比法設(shè)計、間比法2. 若要控制來自兩個方面的系統(tǒng)誤差，在試驗處理少的情況下，可采用：拉丁方設(shè)計3. 如果處理內(nèi)數(shù)據(jù)的標準差或全距與其平均數(shù)大體成比例，或者效應(yīng)為相乘性，則 在進行方差分析之前，須作數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換。其數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換的方法宜采用：對數(shù)轉(zhuǎn)換。4. 對于百分數(shù)資料，如果資料的百分數(shù)有小于30% 或大于 70%的，則在進行方差分析之前，須作數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換。其數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換的方法宜采用：反正弦轉(zhuǎn)換（角度轉(zhuǎn)換）。5. 樣本平均數(shù)顯著性測驗接受或否定假設(shè)的根據(jù)是：小概率事件實際不可能性原理。6. 對于同一資料來說，線性回歸的顯

2、著性和線性相關(guān)的顯著性：一定等價。7. 為了由樣本推論總體，樣本應(yīng)該是：從總體中隨機地抽取的一部分8. 測驗回歸和相關(guān)顯著性的最簡便的方法為：直接按自由度查相關(guān)系數(shù)顯著表。9. 選擇多重比較的方法時，如果試驗是幾個處理都只與一個對照相比較，則應(yīng)選擇： LS D 法。10. 如要更精細地測定土壤差異程度，并為試驗設(shè)計提供參考資料，則宜采用：空白試驗11. 當總體方差為末知，且樣本容量小于30，但可假設(shè) （兩樣本所屬的總體方差同質(zhì)）時，作平均數(shù)的假設(shè)測驗宜用的方法為： t 測驗12. 因素內(nèi)不同水平使得試驗指標如作物性狀、特性發(fā)生的變化，稱為：效應(yīng)13. 若算出簡單相差系數(shù) 大于 1 時，說明：計

3、算中出現(xiàn)了差錯。14. 田間試驗要求各處理小區(qū)作隨機排列的主要作用是：獲得無偏的誤差估計值15. 正態(tài)分布曲線與 軸之間的總面積為：等于 1。16. 描述總體的特征數(shù)叫：參數(shù)，用希臘字母表示；描述樣本的特征數(shù)叫：統(tǒng)計數(shù)，用拉 丁字母表示。17. 確定 分布偏斜度的參數(shù)為：自由度18. 用最小顯著差數(shù)法作多重比較時，當兩處理平均數(shù)的差數(shù)大于LSD0.01 時，推斷兩處理間差異為：極顯著19. 要比較不同單位，或者單位相同但平均數(shù)大小相差較大的兩個樣本資料的變異度宜采 用：變異系數(shù)20. 選擇多重比較方法時，對于試驗結(jié)論事關(guān)重大或有嚴格要求的試驗，宜用：q 測驗。21. 順序排列設(shè)計的主要缺點是：

4、估計的試驗誤差有偏性22. 田間試驗貫徹以區(qū)組為單位的局部控制原則的主要作用是：更有效地降低試驗誤差。23. 拉丁方設(shè)計最主要的優(yōu)點是：精確度高24. 連續(xù)性變數(shù)資料制作次數(shù)分布表在確定組數(shù)和組距時應(yīng)考慮：（1）極差的大小；（ 2）觀察值個數(shù)的多少；（ 3）便于計算；（ 4）能反映出資料的真 實面貌。25. 某蔗糖自動打包機在正常工作狀態(tài)時的每包蔗糖重量具（ 100，2）。某日抽查 10 包，得 101 千克。問該打包機是否仍處于正常工作狀態(tài)？此題采用：（1）兩尾測驗；（2）u 測驗26. 下列田間試驗設(shè)計方法中，僅能用作多因素試驗的設(shè)計方法有：（1）裂區(qū)設(shè)計； （ 2）再裂區(qū)設(shè)計。27. 對

5、于對比法和間比法設(shè)計的試驗結(jié)果，要判斷某處理的生產(chǎn)力確優(yōu)于對照，其相對生 產(chǎn)力一般至少應(yīng)超過對照： 10%以上28. 次數(shù)資料的統(tǒng)計分析方法有：（ 1） 測驗法；（ 2）二項分布的正態(tài)接近法。29. 算術(shù)平均數(shù)的重要特征是 : （ 1）0；（2）30 的樣本稱為大樣本，將樣本容量 n30的樣本稱為小樣本。78. 觀測值 ( observation) 對樣本中各個體的某種性狀、特性加以考察，如稱量、度量、 計數(shù)或分析化驗所得的結(jié)果稱為觀測值。79. 處理效應(yīng) ( treatment effect)：是處理因素作用于受試對象的反應(yīng)，是研究結(jié)果的最終 體現(xiàn)。80. 區(qū)組 ：將整個試驗環(huán)境分成若干個最

6、為一致的小環(huán)境，稱為區(qū)組。81. 回歸 : 回歸( regression)是指由一個(或多個)變量的變異來估測另一個變量的變異。82. 相關(guān) : 相關(guān)( correlation )是指兩個變量間有一定的關(guān)聯(lián)，一個性狀的變化必然會引起 另一性狀的變化。83. 無效假設(shè)與備擇假設(shè)無效假設(shè) ：無效假設(shè)或零假設(shè)（ null hypothesis ），意味著，所要比較的兩個總體平 均數(shù)之間沒有差異，記為 H0：。所謂“無效”意指處理效應(yīng)與總體參數(shù)之間沒有真實的差異，試驗結(jié)果中的差異乃誤差所致，即假設(shè)處理沒有效應(yīng)。備擇假設(shè) ：備擇假設(shè)（ alternative hypothesis）是在無效假設(shè)被否定時，

7、準備接受的假 設(shè)，記為 HA：或 。84. 樣本標準誤 ：樣本標準誤 是平均數(shù)抽樣誤差的估計值。85. 唯一差異原則：為保證試驗結(jié)果的嚴格可比性，在試驗中進行處理間比較時，除了處 理因素設(shè)置不同的水平外， 其余因素或其他所有條件均應(yīng)保持一致， 以排除非試驗因素 對試驗結(jié)果的干擾，才能使處理間的比較結(jié)果可靠。86. 小概率原理：在統(tǒng)計學(xué)上，把小概率事件在一次試驗中看成是實際上不可能發(fā)生的事 件稱為小概率事件實際上不可能性原理，亦秒為小概率原理。87. 簡述田間試驗設(shè)計的基本原則和作用？88. 隨機區(qū)組設(shè)計的主要優(yōu)點：（ 1）設(shè)計簡單，容易掌握；（ 2）靈活性大，單因素、多 因素以及綜合性試驗都可

8、以采用；（ 3）符合試驗設(shè)計的三原則，能提供無偏的誤差估 計，能有效地減少單向的土壤肥力差異對試驗的影響， 降低試驗誤差， 提高試驗的精確 度；（ 4）對試驗地的形狀和大小要求不嚴，必要時不同區(qū)組可以分散設(shè)置在不同的田 塊或地段上；（ 5）易于分析，當因某種偶然事故而損失某一處理或區(qū)組時，可以除去 該處理或區(qū)組進行分析。89. 標準差定義、意義及計算公式 統(tǒng)計學(xué)上把方差或均方的平方根取正根的值稱為標準差（標準偏差）（ standard deviation ）。用平均數(shù)作為樣本的代表， 其代表性的強弱受樣本中各觀測值變異程度的影響。 如果各觀測值變異小，則平均數(shù)的代表性強；如果各觀測值變異大，則

9、平均數(shù)代表性弱。 標準差的大小，受多個觀測值的影響，如果觀測值與觀測值間差異大，其離均差也大， 因而標準差也大，反之則小。所以，樣本標準差（S）是反映樣本中各觀測值 x1， x2, ,xn變異程度大小的一個指標，它的大小說明了 平均數(shù)對該樣本代表性的強弱。標準差小， 說明觀測值變異小，變量的分布比較密集在平均數(shù)附近，則平均數(shù)的代表性強；反之，標 準差大，說明觀測值變異大，變量的分布比較離散，則平均數(shù)的代表性弱。標準差（標準偏差） 的計算公式：90. 簡述拉丁方設(shè)計的特點和優(yōu)缺點91. 試驗誤差有哪幾方面的來源？控制試驗誤差的途徑有哪些？92. 田間試驗的基本要求有哪些？93. 例 6個毛豆品種

10、患莖癌腫病的病株百分率（已經(jīng)過反正弦轉(zhuǎn)換的結(jié)果）如下表， 試對這一隨機區(qū)組試驗的結(jié)果進行方差分析。原始資料經(jīng)反正弦轉(zhuǎn)換后的 值（度）品種區(qū)組tA26.132.75.714.779.219.800B18.536.122.013.790.322.575C30.137.228.921.1117.329.325D22.033.315.617.488.322.075E10.536.86.08.161.415.350F10.118.15.75.739.69.900r117.3194.283.980.7 476.1） 自由度和平方和的分解本資料， 處理數(shù) k6， 區(qū)組數(shù) r 4，全試驗觀測值個數(shù)rk =24

11、，全試驗觀測值總和 T=476.1 自由度的分解處理 df t k1 5總的 df Trk123區(qū)組 dfrr 13誤差 df edf Tdf tdfr（r1）（ k1） 15 平方和的分解9444.63375總的 SST 2641.57625區(qū)組 SSr 1392.80458品種 （ 處理 ）885.62375誤差 SSe SST SSrSSt 363.14792（ 二 ） 列方差分析表和測驗區(qū)組測驗品種（處理 ）列方差分析表變異來源DFSSMSFF0.05F0.01區(qū)組間31392.80458464.2681919.183.295.42品種間5885.62375177.124757.322

12、.904.56誤差15363.1479224.20986總變異232641.57625測驗說明： 區(qū)組間 F=19.18 0.01 5.42 差異顯著，說明 4 個區(qū)組的環(huán)境是有極顯 著差異的。因此，在這個試驗中，區(qū)組作為局部控制的一項手段，對于減少誤差 相當有效率。品種間F=7.32 0.01 4.56 ，說明 6 個供試品種的總體病株百分率是有顯著差異的。94. 例玉米乳酸菌飲料工藝研究中， 進行了加酸量 A比較試驗， 采用了 5種加酸量（k =5）： A 1（ 0.3）， A 2（ 0.4）， A 3（ 0.5）， A 4（ 0.6）， A 5（ 0.7）5 次重復(fù)（ r=5）（分 別由

13、 5 個操作人員分別完成，以操作人員為區(qū)組）， 隨機區(qū)組設(shè)計。 試驗的感官評分結(jié) 果見下表。試進行方差分析。加酸量區(qū)組A17774637074358.071.60A28180828179403.080.60A39194939690464.092.80 TtA48581868382417.083.40A58175647479373.074.60Tr415.0404.0388.0404.0404.0T=2015.0經(jīng)計算得下列方差分析表：方差分析表變異來 源自由度 DF平方和 SS均方 MSP概率臨界0.05臨界0.01區(qū)組間474.4000018.600001.140.37353.014.77處

14、理間41368.40000342.1000020.960.00013.014.77誤差16261.2000016.32500總變異241704.00000F測驗說明多重比較：df e=16平均數(shù)標準誤最小顯著極差新復(fù)極差測驗的最小顯著極差秩次距 P2345SSR0.053.003.143.243.30SSR0.014.134.314.424.51LSR0.05LSR0.01A48581868382417.083.40A58175647479373.074.60Tr415.0404.0388.0404.0404.0T=2015.0經(jīng)計算得下列方差分析表：方差分析表變異來 源自由度 DF平方和 S

15、S均方 MSP概率臨界0.05臨界0.01區(qū)組間474.4000018.600001.140.37353.014.77處理間41368.40000342.1000020.960.00013.014.77誤差16261.2000016.32500總變異241704.00000F測驗說明多重比較：df e=16平均數(shù)標準誤最小顯著極差新復(fù)極差測驗的最小顯著極差秩次距 P2345SSR0.053.003.143.243.30SSR0.01LSR0.05LSR0.014.134.314.424.51經(jīng)計算得：a=48.5493 ；b= 1.0996 ；r= 0.837(1) 計算相關(guān)系數(shù)和決定系數(shù)，

16、對相關(guān)系數(shù)進行檢驗， 并說明相關(guān)系數(shù)的意義 。( r 0.01, 7 0. 798)(2) 若相關(guān)顯著，試建立回歸方程， 并說明其實際意義。 在應(yīng)用回歸方程進行預(yù)測時， 給 出 x 取值的限定區(qū)間 。95. 題答案：(1) 計算相關(guān)系數(shù)和決定系數(shù)，對相關(guān)系數(shù)進行檢驗， 并說明相關(guān)系數(shù)的意義 。 ( r 0.01, 7 0.798 )2r = 0.837 ，r 2=0.7008因?qū)嵉?r 0.01, 7 0.798 ，則相關(guān)極顯著。計算結(jié)果 r = 0.837 ，說明當 3月下旬的積溫與一代三化螟盛發(fā)期間存在極顯著的相關(guān)關(guān) 系，即在 x 變數(shù)的取值區(qū)間 31.7 ， 44.2 范圍內(nèi)隨著積溫的增

17、加盛發(fā)期提早到來。(2) 若相關(guān)顯著，試建立回歸方程， 并說明其實際意義。 在應(yīng)用回歸方程進行預(yù)測時， 給 出 x 取值的限定區(qū)間 。由于積溫與盛發(fā)期相關(guān)極顯著，說明 直線回歸關(guān)系 也極顯著，故可建立直線回歸方程。 =48.5493 1.0996方程的實際意義 ：說明當 3 月下旬的積溫每提高 1 旬度時一代三化螟蛾盛發(fā)期將提早 1. 1天到來，此規(guī)律只適于 x變數(shù)的實際區(qū)間 31.7 ， 44.2 ；若欲在 x44.2外延， 則必須要有新的試驗依據(jù)。96. 例 6個毛豆品種患莖癌腫病的病株百分率(已經(jīng)過反正弦轉(zhuǎn)換的結(jié)果)如下表， 試對這一隨機區(qū)組試驗的結(jié)果進行方差分析。原始資料經(jīng)反正弦轉(zhuǎn)換后

18、的 值(度)品種區(qū)組tA26.132.75.714.779.219.800B18.536.122.013.790.322.575C30.137.228.921.1117.329.325D22.033.315.617.488.322.075E10.536.86.08.161.415.350F10.118.15.75.739.69.900r117.3194.283.980.7 476.1經(jīng)計算得以下結(jié)果：列方差分析表變異來源DFSSMSFF0.05F0.01區(qū)組間31392.80458464.2681919.183.295.42品種間5885.62375177.124757.322.904.56誤

19、差15363.1479224.20986總變異232641.57625測驗說明：多重比較 ：平均數(shù)標準誤 =最小顯著極差 df e=16品種新復(fù)極差測驗的最小顯著極差P23456SSR0.053.013.163.253.313.36SSR0.014.174.374.504.584.64LSR0.05LSR0.01品種病株率的新復(fù)極差測驗品種病株百分率差異顯著性51C29.325B22.575D22.075A19.800E15.350F9.900多重比較結(jié)果表明96. 題答案： 經(jīng)計算得以下結(jié)果：列方差分析表變異來源DFSSMSFF0.05F0.01區(qū)組間31392.80458464.26819

20、19.183.295.42品種間5885.62375177.124757.322.904.56誤差15363.1479224.20986總變異232641.57625測驗說明：區(qū)組間 F=19.18 0.01 5.42 差異顯著，說明 4 個區(qū)組的環(huán)境是有 極顯著差異的。因此，在這個試驗中，區(qū)組作為局部控制的一項手段，對于減少 誤差相當有效率。品種間F=7.32 0.014.56，說明 6 個供試品種的總體 病株百分率是有顯著差異的。多重比較：平均數(shù)標準誤最小顯著極差df e=16品種新復(fù)極差測驗的最小顯著極差P23456SSR0.053.013.163.253.313.36SSR0.014.

21、174.374.504.584.64LSR0.057.4057.7747.9968.1438.266LSR0.0110.25910.75111.07111.26811.41510品種病株率的新復(fù)極差測驗品種病株百分率差異顯著性51C29.325aAB22.575abABD22.075abABA19.800bABCE15.350bcBCF9.900cC多重比較結(jié)果表明 ：品種 C 的病株率最高，極顯著高于 E、F，顯著高于 A ；品種 B、 D 極顯著高于 F；品種 A 顯著高于 F；品種 C、B、D 間差異不顯著；品種 B、 D、A、E 間 差異顯著；品種 E、 F 間差異不顯著。97、袋中有

22、 10 只乒乓球，編號分別為 1，2， ，10，現(xiàn)從中隨機地一次取 3 只，求： （ 1）最小號碼為 5 的概率； （2） 最大號碼為 5 的概率。5，則132445678910解：設(shè)事件 A最小號碼為 5事件 B最大號碼為123456891098. 有 6 件產(chǎn)品，其中有 2 件是次品，現(xiàn)從中抽取兩次，每次取1 件，在有返置抽樣和不返置抽兩種情況下，分別計算（參閱概率論與數(shù)理統(tǒng)計學(xué)習(xí)指南，孫國紅P14）：（1）取到的 2 件產(chǎn)品都是正品的概率；（2）取到的 2 件產(chǎn)品都是正品或者都是次品的概率；（3）取到的 2 件產(chǎn)品中有次品的概率。分析 ：從產(chǎn)品中取產(chǎn)品兩次，每次取 1件，檢驗產(chǎn)品的質(zhì)量，

23、 故基本事件數(shù)的計算用乘 法原理。解 記事件 A 2 件產(chǎn)品都是正品；記事件 B 2 件產(chǎn)品都是次品；記事件 C 2 件產(chǎn)品中有次品，即 2件產(chǎn)品中至少有一件是次品。返置抽樣 第一次有 6件產(chǎn)品供抽取， 第二也有 6件產(chǎn)品供抽取。 由組合法的乘法原理， 共有 6 6種取法。即樣本空間中元素總數(shù)為66，對于事件 A 而言，由于第一次有 4件正品可供抽取，第二次也有 4 件正品可供抽取，由乘法原理共有44種取法，即 A 中包含 44 個元素。同理， B中包含 22 個元素。于是11不返置抽樣這一隨機事件的樣本空間的基本事件總數(shù)為 事件 A 的基本事件數(shù)為事件 B 的基本事件數(shù)為，所以由于，即事件

24、A 與事件 B的交事件為不可能事件，得99、已知隨機變量 （100, 0.1）, 求 的總體平均數(shù)和標準差。 解：此題為二項分布 B（ n， p）的隨機變量 x 之平均數(shù) 、標準差 的計算。的總體平均數(shù)的標準差16、已知隨機變量 （10, 0.6 ,求（ 1）P（2 6 ；（2）P （ 7 ；（3） P （ 3 。解：（1） （2）（3）100. 某種植物在某地區(qū)種植，染病的概率為 0.3 ，現(xiàn)在該區(qū)種植 30 株該種植物，試 求以下概率 :（1）恰有 6 株染病概率；（ 2）前 24 株未染病的概率；（ 3）未染病株數(shù)超過 8 株的概 率。解： （ 1）恰有 6 株染病概率（2）獨立事件 ：

25、事件的發(fā)生與事件的發(fā)生毫無關(guān)系，反之，事件的發(fā)生也與事件的發(fā)生毫無關(guān)系，則稱事件和事件為獨立事件，例如，播種玉米時，一穴中播種兩粒， 第一粒發(fā)芽為事件， 第二粒發(fā)芽為事件， 第一粒是否發(fā)芽不影響第二粒的發(fā)芽， 第二粒 是否發(fā)芽也不影響第一粒發(fā)芽，則事件和事件相互獨立。12如果事件和事件為獨立事件， 則事件與事件同時發(fā)生的概率等于事件和事件各自概率的乘積。即：（ ）（）（）因第1株未染病的概率 0.7；第 2株未染病的概率 0.7 ；第3株未染病的概率 0.7 ；第 2 3 株未染病的概率 0.7 ；第 24 株未染病的概率 0.7 ，且這些事件（ 24 個事件）互為獨立事件，故 這些事件同時發(fā)

26、生的概率為各自概率的乘積， 即前24株未染病的概率 0.7 0.7 0.7 0.24 -47 0.7=0.7 24=1.915810-4（3）未染病株數(shù)超過 8 株的概率101、假設(shè) 每個人 的血清中含有肝炎病毒的概率為 0.4% ，混和 100 個人的血清 , 求此血 清中含有肝炎病毒的概率。解： 100個人血清含有肝炎病毒的可能有 101種情況，而混和 100 個人的血清不含肝炎病毒 的概率為則，混和 100 個人的血清，此血清中含有肝炎病毒的概率為21、設(shè) N（10, ），P（ 12 =0.1056 ，試求 在區(qū)間 6 ， 16）內(nèi)取值的概率。 解：故查附表 1，得 ui =1.25，總

27、體標準差即故102. 某品種玉米在某地區(qū)種植的平均產(chǎn)量為350 /666.7 ，標準差為 70 /666.7，問產(chǎn)量超過 400 /666.7 的占百分之幾 ?解：xN（350， 702）103、設(shè) N（100,）,是樣本平均數(shù)和標準差 , 求13補充練習(xí)題一 已知隨機變量 N(0，1)求: (1)P( u 1.45 )，(2) P ( u1.45 )，(3) P ( 1.20 u0.5) ，(4) P( u2.58) ；并計算 P(uu )和 P(uu ) 0.025 的 u值。；并作圖表示。解：(1) P(u 1.45 )=0.0735 查附表 1(2) P ( u 1.45 ) 1 P

28、( u1.45 ) 1 0.9265=0.0735 查附表 1(3) P ( 1.20 u0.5) P( u 0.5) P( u 1.2) 0.6915 0.1151 0.5764 查附表 1(4) P( u2.58) 1P( u2.58 ) 查附 表110.9951 0.0049 0.005(5) P(uu ) 0.05P(uu )10.05 0.95查附表 1，u 1.64(6) P(uu ) 0.025P(uu ) 10.025查附表 1， u 1.9614補充練習(xí)題二 以知變量 x 服從 N(12, 1.5) ，求： 解 ：( 1 )= =3P（10.5 x 16.5） P（ 1u3P

29、（u3）P（u1） 查附表 1 0.9987 0.1587 0.84（2） P（ xL1）0.025P（ uL2）=0.025 P（ u u2） =0.025 P（ u u2） =10.025 =0.975查附表 1， u2=1.96u=1.96=L2=12+1.96 1.5=14.94104. 規(guī)定某種果汁中的 VC含量不得低于 20g/L ?，F(xiàn)對某批產(chǎn)品隨機抽取 10 個樣品進行檢 測，得 VC含量平均數(shù)19g/L ，樣本標準差3.69 g/L ，問這批產(chǎn)品合格嗎？(提示：抽樣n 10采用一尾 t 檢驗， ： = ， ： ) 解：采用一尾 t 檢驗 提出假設(shè) ： = ， ： 檢驗計算樣本平

30、均數(shù)的標準誤df=n-1=10-1=9（ 一尾 ）=（ 兩尾 ）=1.833查附表 2實得 0.857 0.0 統(tǒng)計推斷 接受28，即不能認為 大于 28105. 在前茬作物噴灑過含有機砷殺蟲劑的麥田中隨機采取 14 株植株測定砷的殘留量， 得 7.6mg ， 2.17 ；又在前茬作物從未噴灑過含有機砷殺蟲劑的麥田中隨機采取 13 株植株測定砷的殘留量， 得5.3mg，2.26 。問在前茬作物噴灑過含有機砷殺蟲劑后，是否會使后作植物體內(nèi)的砷殘留量顯著提高？（提示：采用一尾 t 檢驗，）解： 提示：采用一尾 t 檢驗。用 表示在前茬作物噴灑過含有機砷殺蟲劑后的作植物 體內(nèi)的砷殘留量樣本所在的總體

31、， 表示表示在前茬作物未噴灑過含有機砷殺蟲劑后的作 植物體內(nèi)的砷殘留量樣本所在的總體。（1）提出假設(shè)： = ，即在前茬作物噴灑過含有機砷殺蟲劑后與在前茬作物從未噴灑過含有 機砷殺蟲劑作植物體內(nèi)的砷殘留量相等。： ，即在前茬作物噴灑過含有機砷殺蟲劑后作植物體內(nèi)的砷殘留量高于 在前茬作物從未噴灑過含有機砷殺蟲劑作植物體內(nèi)的砷殘留量。（ 2）計算 t 值 計算親本的合并均方計算樣本均數(shù)差數(shù)標準誤（ 3）統(tǒng)計推斷 根據(jù)尾）=1.708 ，因計算得的計算 t 值, 查附表 3 得：（ 一尾 ）=（ 兩，故 p ，即在前茬作物噴灑過含有機砷殺蟲劑后作植物體內(nèi)的砷殘留 量高于在前茬作物從未噴灑過含有機砷殺蟲

32、劑作植物體內(nèi)的砷殘留量。106. 某地區(qū)歷年平均血吸蟲發(fā)病率為 1%，采取某種預(yù)防措施后， 當年普查了 1000 人， 發(fā)現(xiàn) 8 名患者，是否可認為預(yù)防措施有效？（提示：，）解： 提示：采用一尾 檢驗（1）提出假設(shè)： = ，即預(yù)防措施后與預(yù)防措施前血吸蟲發(fā)病率相等，亦即采取預(yù)防措施 后沒有什么效果。： 0.05 ，接受： = ，即預(yù)防措施后與預(yù)防措施前血吸蟲發(fā)病率無差異，亦即采取預(yù)防措施后沒有明顯效果。107、隨機抽測 5 年生的雜交楊樹 50 株，得平均樹高9.36 m ，樣本標準差1.36 m。以 95%的置信度計算這批楊樹高度的置信區(qū)間解：樣本平均數(shù)的標準誤查附表 3，當 df =50

33、1=49，得，故 95%置信區(qū)間為說明置信度為 95%時，這批楊樹高度在 8.97 9.74 之間， 即有 95%的把握認為這批楊樹 高度在 8.97 9.74 之間。108、試驗 1000粒大豆種子，有 620 粒發(fā)芽，求發(fā)芽率在 95%置信度下的置信區(qū)間。解：樣本百分率的標準誤查附表 2，得，故 95%置信區(qū)間為17說明置信度為 95%時，這大豆種子發(fā)芽率在 59% 65%之間，即有 95%的把握認為這大豆 種子發(fā)芽率在 59% 65%之間。109. 現(xiàn)有一小麥品種比較試驗，供試品種（包括對照） 6 個，采用隨機區(qū)組設(shè)計， 重復(fù) 4 次，小區(qū)面積為 20m2，各品種及小區(qū)產(chǎn)量整理如下（單位

34、： kg ）試作方差分析。并用 小區(qū)產(chǎn)量進行比較。（1） 試驗數(shù)據(jù)的整理小麥品種產(chǎn)量比較試驗結(jié)果（ kg ）品種各重復(fù)小區(qū)產(chǎn)量tA13.814.313.913.355.313.825B14.914.914.614.158.514.625C15.115.614.914.960.515.125D(CK)13.914.314.113.355.613.90E14.214.414.314.457.314.325F12.213.613.013.352.113.025r84.187.184.883.3T=339.3 14.1375（2） 自由度和平方和的分解本資料，處理數(shù) k6，區(qū)組數(shù) n 4 自由度的分解總的 df Tnk124123區(qū)組 df rn1413處理 df tk1615誤差 df edf Tdf tdf r （ n 1）（ k1） （ 41）（61） 15 平方和的分解