統(tǒng)計學考試要點整理

1、本文檔僅供參考，仍有不足，有許多名詞沒有交待，需自己補充。本資料與課本，課后習題冊搭配使用效果更好，有疑問聯(lián)系大正生物統(tǒng)計學整理第一部分 名詞解釋1 生物統(tǒng)計學:是一門探討如何從事生物學實驗研究的設計,取樣,分析,資料整理與推 論的科學. 是數理統(tǒng)計在生物學研究中的應用，它是應用數理統(tǒng)計的原理和方法來分析和解釋生物界各種現(xiàn)象和試驗調查資料的一門學科，屬于應用統(tǒng)計學的一個分支。2 總體: 統(tǒng)計學研究的全部對象叫做總體，分為無限總體和有限總體。3 個體：構成總體的每個成員稱為個體。4 樣本：總體的一部分稱為樣本5 樣本含量：樣本內包含的個體數目稱為樣本含量6 抽樣：從總體中獲得樣本的過程。7 連續(xù)

2、性數據：與某種標準做比較所得到的數據稱為連續(xù)型數據，又稱為度量數據8 離散型數據：由記錄不同類別個體的數目所得到的數據，稱為離散型數據9 變量的方法：對連續(xù)性數據進行分析的方法，通常稱為變量的方法10 屬性的方法：對離散型數據進行分析的方法11對于數據的變異程度，經常使用的度量方法有三中，1范圍或稱為極差2平均離差3標準離差或稱為標準差12 概率論：研究偶然現(xiàn)象本身規(guī)律性的科學13 統(tǒng)計學：基于實際觀測結果，利用概率論得出的規(guī)律，揭示偶然性中所寄寓的必然性的科學14 隨機實驗：在我們做第一次觀測時，并不能準確得知下一次的結果，這樣的實驗叫做隨機實驗 隨機誤差：試驗過程中，由于各種無法控制的隨機

3、因素所引起統(tǒng)計量與參數之間的偏差，稱之為隨機誤差。 15 基本事件：試驗的每一最基本結果用小寫拉丁字母表示16 事件：基本事件的集合，用大寫拉丁字母表示17樣本特征數：數據集中點的度量平均數，數據變異程度的度量-標準差和數據分布的對稱程度及陡峭程度的度量-偏斜度和峭度，這些數字是描述樣本頻率分布特征的，稱為數據樣本特征或簡稱為樣本特征數18離差平方和：將所有離均差都平方，然后相加，所得到的和，成為19樣本方差s*s ：用樣本含量n或者n-1除離差平方和而得到一個平均數，稱為20偏斜度：度量數據圍繞眾數陳不對稱得程度即所稱的21三階中心矩 ：m3 =（x-x杠）3/ n 這個m3 矩，因為是三次

4、方二稱為三階；又因為（x-x杠）表示x與平均數的離差，所以稱為中心的。m3的分母是n而不是n-1。相應地m3=x3/n 稱為三階原點距二階見課本16頁22古典概型：隨機試驗的全部可能的結果（即本事件數）是有限的，各基本事件間是互不相容且等可能的，這類隨機現(xiàn)象的概率類型稱為23條件概率：事件B已經發(fā)生的條件下，事件A發(fā)生的概率，這是的概率稱為已知事件B發(fā)生的條件下，事件A發(fā)生的條件概率24概率乘法法則：兩事件交的概率，等于其中一事件（概率必須不為0）的概率乘以另一事件在已知前一事件發(fā)生條件下的概率25隨機變量：隨機試驗中被測定的量26觀測值:隨機變量所取得的值27離散性隨機變量:如果隨機變量可能

5、取得的數值為有限個，或可數無窮個孤立的數值，則稱為28連續(xù)性隨機變量:如果隨機變量可取某一（有限或無限）區(qū)間內的任何數值，則成為29概率函數:離散型隨機變量X，可能取得的數值為有限個或可數無窮個孤立的數值。因此，對于X的每個值都能得出一個概率值。可以將隨機變量X 所取得值x的概率P（X=x）寫成x的函數p（x），這樣的函數稱為隨機變量X的概率函數30密度函數 、分布函數 字母太麻煩，課本3631統(tǒng)計量 ：x杠和s方 、 都是從樣本數據計算出來的，統(tǒng)稱成為，描述樣本特征的數量 32參數：和是總體恒定的量，稱為參數. ，描述總體特征的數量 33總體特征數：描述概率分布特征的數字稱為總體特征數，包括

6、隨機變量的數學期望，方差和各階矩34數學期望：所謂X 或X 的函數的數學期望，即它們的理論平均數35二項分布 課本4236泊松分布：在二項分布中，當某事件出現(xiàn)的概率特別?。?），而樣本含量又很大（n）且n= 時，二項分布就成泊松分布了 37標準正態(tài)分布 ：=0，=1的正態(tài)分布38中心極限定理 ：58頁39抽樣分布：從一個已知的總體中，獨立隨機的抽取含量為n的樣本，研究所得樣本的各種統(tǒng)計量的概率分布，即所謂的40樣本誤差、自由度 課本6341卡方分布 64頁42零假設H0 ：總體平均數是未知的，為了得到對總體平均數的推斷，可以假設總體平均數等于某一給定的值0（=0）。或者說，與0的差等于零，這樣

7、的假設成為43備則假設：與零假設相對立的假設，它是在拒絕H0的情況下，可供選擇的假設44統(tǒng)計假設檢驗：總體參數估計 課本69頁45顯著性檢驗、顯著性水平、檢驗統(tǒng)計量、拒絕域、臨界值 課本70頁46單側檢驗、上尾檢驗、下尾檢驗、錯誤 課本7147無偏估計量：如果一個統(tǒng)計量的理論平均數，即它的數學期望等于總體參數，這個統(tǒng)計量就被稱為48點估計：由用樣本數據所計算出來的單個數值，對總體參數所作的估計稱為49有效估計量：在樣本含量相同情況下，如果一個統(tǒng)計量的方差小于另一個統(tǒng)計量的方差，則前一個是更有效的估計量50相容估計量：若統(tǒng)計量的取值，任意接近于參數值的概率隨樣本含量n的無限增加而趨于1，則該統(tǒng)計

8、量稱為參數的51區(qū)間估計 96頁52置信水平、置信區(qū)間 9753擬合優(yōu)度檢驗：用來檢驗試劑觀測數與依照某種假設或模型計算出來的理論書之間的一致性，以便判斷該假設或模型是否與觀測數相配合。也包括兩種錯誤，1如果某一模型正確但拒絕了它，就會犯型錯誤2當某一模型不正確，卻錯誤接受了它，會犯型錯誤54列聯(lián)表：卡方檢驗是另一類型的卡方檢驗，可以用它檢驗事件間的獨立性或者說檢驗處理之間的差異顯著性55單因素 11756固定效應、 隨機效應11857最小顯著差數法LSD 126頁58方差分析具備的三個條件128頁第二部分 簡答1 幾種字母的意義樣本各種特征用拉丁字母表示： ¯x平均數 s方 方差

9、s標準差 ¯x平均數，s方 方差稱為統(tǒng)計量總體各種特征用希臘字母表示：平均數 方總體方差 總體標準差 ，稱為參數2 什么叫總體？什么叫樣本？為什么要抽樣？怎樣抽樣？1）總體: 統(tǒng)計學研究的全部對象叫做總體，分為無限總體和有限總體。2）樣本：總體的一部分稱為樣本3）從總體中獲得樣本的過程稱為抽樣，抽樣的目的是希望通過對樣本的研究，推斷其總體。生物統(tǒng)計學中往往總體數目是無限個，為方便研究總體特征需要抽樣。4）從總體中抽取樣本時，總體中的每一個個體被抽中的機會必須都一樣，不能帶有偏見，我們得到的樣本應該是該市總體的一部分，需要進行隨機抽樣。隨機抽樣的方法很多，例如抽簽，拈鬮等。最好方法是使

10、用隨機數字表進行抽樣。5）隨即數字表抽樣步驟：第一步，閉上眼睛用鉛筆在隨機數字表上任意點上一點，假若點到奇數，就用第一頁表；假若點到偶數，就用第二頁表。第二步，在選定的那一頁上，在點一次，決定從那個字開始。決定開始以后進行讀書（例如，總體有4728個個體，那就四位數字為一節(jié)讀下去，不考慮數字間隙。）可以正讀，倒讀，橫向讀，縱向讀，也可以沿對角線方向讀。直到讀取得數字個數與要取得樣本個數相同時才結束。3從一個有限總體中，采取放回式抽樣和非放回式抽樣，所得樣本有什么不同？ 答：1）放回式抽樣是指 ：從總體中抽出一個個體，記下他的特征后，放回總體中，再做第二次抽樣。這樣抽樣方式可能會重復抽到某一個體

11、。2）非放回式抽樣：從總體中抽出個體后不再放回。3）不同：采用放回式抽樣，在各種抽樣間是相互獨立的；而采用非放回式抽樣，在各次抽樣間是非獨立的。4）補充：對無限總體而言，兩者無區(qū)別。3 什么是統(tǒng)計假設？答：假設總體平均數等于某個值0（=0），然后，通過樣本數據去推斷這個假設是否可以接受。若果可以接受，樣本很可能抽自這個總體，否則，很可能不是抽自這個總體。這就是統(tǒng)計假設檢驗。4 統(tǒng)計假設目的？答：有一個樣本或一系列樣本所得到結果來推斷總體的特征。5 簡述統(tǒng)計假設檢驗中兩類錯誤的定義及其關系。答：假設檢驗中主要有兩類錯誤，I型錯誤和II型錯誤。當零假設H0本來是正確的，但拒絕了H0，這類錯誤稱為I

12、型錯誤，由于這種錯誤的概率用表示，所以又稱為型錯誤；當零假設H0本來不正確但卻又接受了H0，這類錯誤稱為II型錯誤，這類錯誤的概率以表示，因而又叫做錯誤。 兩類錯誤的關系： （1）統(tǒng)計檢驗中兩類錯誤即錯誤和錯誤。兩類錯誤的定義，錯誤是棄真錯誤，又稱為型錯誤，錯誤是型錯誤，又稱為取偽錯誤； （2）錯誤和錯誤相互之間的關系是：大時，??；和不能同時減少。6統(tǒng)計假設有哪幾種？它們的含義是什么？ 答：有零假設和備擇假設。零假設：假設抽出樣本的那個總體之某個參數（如平均數）等于某一給定的值。備擇假設：在拒絕零假設后可供選擇的假設。7 小概率原理的含義是什么？它在統(tǒng)計假設檢驗中起什么作用？答：小概

13、率的事件，在一次試驗中，幾乎是不會發(fā)生的。若根據一定的假設條件，計算出來該事件發(fā)生的概率很小，而在一次試驗中，它竟然發(fā)生了，則可以認為假設的條件不正確，從而否定假設。小概率原理是顯著性檢驗的基礎，或者說顯著性檢驗是在小概率原理的基礎上建立起來的。8什么情況下用雙側檢驗？什么情況下可用單側檢驗？兩種檢驗比較，哪一種檢驗的效率更高？為什么？答：以總體平均數為例，在已知不可能小于0時，則備擇假設為HA：>0，這時為上尾單側檢驗。在已知不可能大于0時，則備擇假設為HA：<0，這時為下尾單側檢驗。在沒有關于不可能小于0或不可能大于0的任何信息的情況下，其備擇假設為HA：0，這時為雙側檢驗。兩

14、種檢驗比較，單側檢驗效率更高，因為在單側檢驗時，有一側的信息是已知的，信息量大于雙側檢驗，因此效率高于雙側檢驗。9顯著性水平是一個指數還是一個特定的概率值？它與小概率原理有什么關系？常用的顯著水平有哪幾個？答：顯著性水平是一個特定的概率值。在小概率原理的敘述中提到“若根據一定的假設條件，計算出來該事件發(fā)生的概率很小”，概率很小要有一個標準，這個標準就是顯著水平。常用的顯著水平有兩個，5和1。10配對比較法與成組比較法有何不同？在什么情況下使用配對法？如果按成組法設計的實驗，能不能把實驗材料隨機配對，而按配對法計算，為什么？答：配對比較法：將獨立獲得的若干份實驗材料各分成兩部分或獨立獲得的若干對

15、遺傳上基本同質的個體，分別接受兩種不同的處理；或者同一個實驗對象先后接受兩種不同處理，比較不同的處理效應，這種安排稱為配對實驗設計。成組比較法：將獨立獲得的若干實驗材料隨機分成兩組，分別接受不同的處理，這種安排稱為成組比較法。在生物統(tǒng)計學中，只有遺傳背景一致的成對材料才能使用配對比較法。如果按成組比較法設計的實驗，不能把實驗材料進行隨機配對而按配對法計算。因為這種配對是無依據的，不同配對方式所得結果不同，其結果不能說明任何問題。11為什么會產生I型錯誤？為什么會產生II型錯誤？兩者的關系是什么？為了同時減少犯兩種錯誤的概率，應采取什么措施？答：在H0是真實的情況下，由于隨機性，仍有一部分樣本落

16、在拒絕域內，這時將拒絕H0，但這樣的拒絕是錯誤的。即，如果假設是正確的，卻錯誤地據絕了它，這時所犯的錯誤稱為I型錯誤。當0，而等于其它的值（1）時，樣本也有可能落在接受域內。當事實上0，但錯誤地接受了0的假設，這時所犯的錯誤稱為II型錯誤。為了同時減少犯兩種錯誤的概率，應當增加樣本含量。12統(tǒng)計推斷的結論是接受H0，接受零假設是不是表明零假設一定是正確的？為什么？“接受零假設”的正確表述應當是什么？答：統(tǒng)計推斷是由樣本統(tǒng)計量推斷總體參數，推斷的正確性是與樣本的含量有關的。以對平均數的推斷為例，當樣本含量較少時，標準化的樣本平均數u值較小，很容易落在接受域內，一旦落在接受域內，所得結論將是接受H

17、0。如果抽出樣本的總體參數確實不等于0，當增加樣本含量之后，這種差異總能被檢驗出來。因此接受H0并不表明H0一定是正確的。接受H0的正確表述應當是：尚無足夠的理由拒絕H0。尚無足夠的理由拒絕H0并不等于接受H0。13配對比較法與成組比較法有何不同？在什么情況下使用配對法？如果按成組法設計的實驗，能不能把實驗材料隨機配對，而按配對法計算，為什么？答：配對比較法：將獨立獲得的若干份實驗材料各分成兩部分或獨立獲得的若干對遺傳上基本同質的個體，分別接受兩種不同的處理；或者同一個實驗對象先后接受兩種不同處理，比較不同的處理效應，這種安排稱為配對實驗設計。成組比較法：將獨立獲得的若干實驗材料隨機分成兩組，

18、分別接受不同的處理，這種安排稱為成組比較法。在生物統(tǒng)計學中，只有遺傳背景一致的成對材料才能使用配對比較法。如果按成組比較法設計的實驗，不能把實驗材料進行隨機配對而按配對法計算。因為這種配對是無依據的，不同配對方式所得結果不同，其結果不能說明任何問題。14如果一個配對實驗設計，在處理數據時使用了成組法計算，后果是什么？答：對于一個配對設計，在處理數據時按成組法計算，雖然不能認為是處理錯誤，但會明顯降低處理的敏感性，降低了檢驗的效率。15算術平均數是怎樣計算的？為什么要計算平均數？答：算數平均數由下式計算： ，含義為將全部觀測值相加再被觀測值的個數除，所得之商稱為算術平均數。計算算數平均數的目的，

19、是用平均數表示樣本數據的集中點，或是說是樣本數據的代表。16然方差和標準差都是衡量數據變異程度的，有了方差為什么還要計算標準差？答：標準差的單位與數據的原始單位一致，能更直觀地反映數據地離散程度。17標準差是描述數據變異程度的量，變異系數也是描述數據變異程度的量，兩者之間有什么不同？答：變異系數可以說是用平均數標準化了的標準差。在比較兩個平均數不同的樣本時所得結果更可靠。18 完整地描述一組數據需要哪幾個特征數？答：平均數、標準差、偏斜度和峭度。19從一個有限總體中采用非放回式抽樣，所得到的樣本是簡單的隨機樣本嗎？為什么？本課程要求的樣本都是隨機樣本，應當采用哪種抽樣方法，才能獲得一隨機樣本？

20、答：不是簡單的隨機樣本。從一個有限總體中以非放回式抽樣方法抽樣，在前后兩次抽樣之間不是相互獨立的，后一次的抽樣結果與前一次抽樣的結果有關聯(lián)，因此不是隨機樣本。應采用隨機抽樣的方法抽取樣本，具體說應當采用放回式抽樣。 20生物統(tǒng)計學的作用：？答：1）. 提供整理、描述數據資料的科學方法并確定其特征。2）. 判斷試驗結果的可靠性。3）. 提供由樣本推斷總體的方法。4）. 試驗設計的原則21連續(xù)型隨機變量的概率分布答：1）.連續(xù)型隨機變量可以取某一區(qū)間或整個實數軸上的任意一個值2.它取任何一個特定的值的概率都等于0。3）.不能列出每一個值及其相應的概率4.通常研究它取某一區(qū)間值的概率5.用數學函數的

21、形式和分布函數的形式來描述22假設檢驗？特點？步驟？答：假設檢驗：又稱顯著性檢驗：根據總體的理論分布和小概率原理，對未知或不完全知道的總體提出兩種彼此對立的假設，然后由樣本的實際結果，經過一定的計算，做出在一定概率意義上應該接受的那種假設的推斷。 如果抽樣結果使小概率事件發(fā)生，則拒絕假設。 如果抽樣結果沒有使小概率事件發(fā)生，則接受假設特點：（1）采用邏輯上的反證法（2）依據統(tǒng)計學上的小概率原理生物統(tǒng)計學上，一般認為：等于或小于0.05或0.01的概率為小概率在一次試驗中，一個幾乎不可能發(fā)生的事件發(fā)生的概率。假設檢驗的步驟： 1、提出假設 2、確定適當的檢驗統(tǒng)計量 3、確定顯著性水平a 4、計算

22、概率 5、推斷是否接受假設23檢驗與t檢驗的區(qū)別是什么？并寫出t檢驗的步驟，F(xiàn)檢驗的步驟。答：t檢驗和F檢驗均是平均數的差異顯著性檢驗的兩種方法，但前種方法僅是兩個平均數的差異顯著性檢驗，而后者是多個平均數差異顯著性檢驗。 t檢驗的步驟是：1提出假設 2構造統(tǒng)計量t 3查表找出兩個小概率的t值 4判斷F檢驗的步驟是：1。計算平方和與自由度 2F值的計算 3多重比較24請簡述顯著性檢驗的判定標準。第一步：提出假設：H0：x=x0(沒有顯著的差異)；HA：xx0 (間有顯著的差異)；其中H0為原假設,HA為備選假設。 第二步：根據題和需要,選取a值(a=0.05或者a=0.01) 第三步：利用Ex

23、cel自帶公式或數據分析庫計算概率值。第四步：根據第三的計算結果，對題中的問題進行推斷。2、簡述方差分析的基本步驟F檢驗均是平均數的差異顯著性檢驗的一種方法，是多個平均數差異顯著性檢驗。F檢驗的步驟是：1。計算平方和與自由度 2F值的計算 3多重比較 25正態(tài)分布的特征？1. 當 時，f(x)有最大值2. 當 的絕對值相等的時候，f(x)值也相等3. 當 的絕對值越大，f(x)值就越小，但永遠不等于04. 正態(tài)分布曲線完全由函數 和 來決定5. 正態(tài)分布曲線在 處各有一個拐點6. 正態(tài)分布求和為026標準正態(tài)分布的特點？答：1）在u=0時，（u）達到最大值2）當u不論向那個方向遠離0時，e的指

24、數都變成一個絕對值越來越大的負數，因此（u）的指都在減小3）曲線坐標軸兩側對稱，即（u）=（-u）4）曲線在u=-1，u=1處有兩個拐點5）曲線和橫坐標所夾面積等于16）對于標準正態(tài)曲線的累積分布函數（u）的值，有編制好的數指表，從表中可以查出（u）值。其值等于標準曲線與橫坐標軸從-到u所夾的面積。該曲線下面積表示隨機變量U落入區(qū)間（-，u）的概率。7）累計分布函數圖形的特點：曲線從-到0平穩(wěn)上升，它圍繞點（0，0.5）對稱。即將（u）繞此點，旋轉180度，則曲線形狀不改變。對于任意分布函數F（x）來說，如果他的密度函數f（x）是對稱的話，則上述情況亦成立。8）重要數值： u=-1到u=1 面

25、積=0.6827 u=-2到u=2 面積=0.9543 u=-3到u=3 面積=0.9973 u=-1.960到u=1.960 面積=0.9500 u=-2.576到u=2.576 面積=0.99009）正態(tài)分布的偏斜度1=0，峭度2=0第三部分：小知識點1. 在一個有限總體中要隨機抽樣應采用 放回 式抽樣方法。2. 在實際抽樣工作中，為了減小標準誤，最常用的辦法就是 增大樣品容量 。3. 已知F分布的上側臨界值F0.05（1，60）=4.00，則左尾概率為0.05，自由度為（60，1）的F分布的臨界值為 0.254. 衡量優(yōu)良估計量的標準有 無偏性 、有效性 和 相容性 。5. 已知隨機變量

26、x服從 N (8，4)，P（x < 4.71）= 0.05 。6變量之間的相關關系主要有兩大類：（ 因果關系），（平行關系 ）78算術平均數：是所有觀察值的和除以觀察的個數 9中位數：將試驗或調查資料中所有觀測依從大小順序排列，居于中間位置的觀測值稱為中位數，以Md表示10眾數：在一個樣本的所有觀察值中，發(fā)生頻率最大的一個值稱為樣本的眾數，以Mo表示11幾何平均數：資料中有n個觀測值，其乘積開n次方所得的數值，以G表示。12極差（全距）：樣本數據資料中最大觀測值與最小觀測值的差值13t分布:是小樣本分布，小樣本分布一般是指n<30。t分布適用于當總體標準差未知時用樣本標準差代替總體

27、標準差，由樣本平均數推斷總體平均數以及2個小樣本之間差異的顯著性檢驗等 14卡方值是度量實際觀測值與理論值偏南程度的一個統(tǒng)計量 卡方值越小，表明觀測值與理論值越接近 卡方值越大，表明觀測值與理論值相差越大 卡方值為0，表明H0嚴格成立，且它不會有下側否定區(qū)，只能進行右尾檢驗1516選擇例題1）、下列數值屬于參數的是： A A、總體平均數B、自變量C、依變量D、樣本平均數2）、 下面一組數據中屬于計量資料的是 D A、產品合格數B、抽樣的樣品數C、病人的治愈數D、產品的合格率3）、在一組數據中，如果一個變數10的離均差是2，那么該組數據的平均數是 C A、12B、10C、8D、24）、變異系數是

28、衡量樣本資料 A 程度的一個統(tǒng)計量。 A、變異B、同一C、集中D、分布5）、方差分析適合于， A 數據資料的均數假設檢驗。A、兩組以上B、兩組C、一組D、任何6）、在t 檢驗時，如果t = t0、01 ，此差異是： B A、顯著水平B、極顯著水平C、無顯著差異D、沒法判斷7）、 生物統(tǒng)計中t檢驗常用來檢驗 A A、兩均數差異比較B、兩個數差異比較C、兩總體差異比較D、多組數據差異比較8）、平均數是反映數據資料 B 性的代表值。A、變異性B、集中性C、差異性D、獨立性9）、在假設檢驗中，是以 C 為前提。A、 肯定假設B、備擇假設C、 原假設D、有效假設10）、抽取樣本的基本首要原則是 B A、

29、統(tǒng)一性原則B、隨機性原則C、完全性原則D、重復性原則11）、統(tǒng)計學研究的事件屬于 D 事件。A、不可能事件B、必然事件C、小概率事件D、隨機事件12）、下列屬于大樣本的是 A A、40B、30C、20D、1013）、一組數據有9個樣本，其樣本標準差是0.96，該組數據的標本標準誤（差）是 D A、0.11B、8.64C、2.88D、0.3214)、在假設檢驗中，計算的統(tǒng)計量與事件發(fā)生的概率之間存在的關系是 B 。A、正比關系B、反比關系C、加減關系D、沒有關系15)、在方差分析中，已知總自由度是15，組間自由度是3，組內自由度是 B A、18B、12C、10D、516)、已知數據資料有10對數

30、據，并呈線性回歸關系，它的總自由度、回歸自由度和殘差自由度分別是 A A、9、1和8B、1、8和9C、8、1和9D、 9、8和117)、 觀測、測定中由于偶然因素如微氣流、微小的溫度變化、儀器的輕微振動等所引起的誤差稱為 D A、偶然誤差B、系統(tǒng)誤差C、疏失誤差D、統(tǒng)計誤差18)、下列那種措施是減少統(tǒng)計誤差的主要方法。BA、提高準確度B、提高精確度C、減少樣本容量D、增加樣本容量19)、相關系數顯著性檢驗常用的方法是 C A、t-檢驗和u-檢驗B、t-檢驗和X2-檢驗C、t-檢驗和F檢驗D、F檢驗和X2-檢驗20)、判斷整體中計數資料多種情況差異是否顯著的統(tǒng)計方法是 B A、t-檢驗B、F-檢

31、驗C、X2-檢驗D、u-檢驗21、在t 檢驗時，如果t = t0、01 ，此差異是： B A、顯著水平B、極顯著水平C、無顯著差異D、沒法判斷22、已知數據資料有10對數據，并呈現(xiàn)線性回歸關系，它的總自由度、回歸自由度和殘差自由度分別是 A A、9、1和8B、1、8和9C、8、1和9D、 9、8和123、 觀測、測定中由于偶然因素如微氣流、微小的溫度變化、儀器的輕微振動等所引起的誤差稱為 D A、偶然誤差B、系統(tǒng)誤差C、疏失誤差D、統(tǒng)計誤差24、 在均數假設檢驗中，當樣本的個數大于30時，通常選擇 B 檢驗。A、 t-檢驗B、u-檢驗C、F-檢驗D、都可以25、 生物統(tǒng)計中t檢驗常用來檢驗 A A、兩均數差異比較B、兩個數差異比較C、兩總體差異比較D、多組數據差異比較26、百分數檢驗中，只有np和nq都大于 D 時，可用u或t檢驗。A、 30B、 20C、 10D、 527、 下面一組數據中屬于計量資料的是 D A、產品合格數B、抽樣的樣品數C、病人的治愈數D、產品的合格率28、平均數是反映數據資料 B 性的代表值。A、變異性B、集中性C、差異性D、獨立性29、一組數據有9個樣本，其樣本標準差是0.96，該組數據的標本標準誤（差）是 D A、0