田間試驗與統(tǒng)計方法復習資料

1、一、單項選擇題1某病害的田間發(fā)病率為10%，若隨機取樣5株，則其中有3株發(fā)病的可能性為D。A0.81% B81% C0.930.12 D0.130.922兩個平均數(shù)的假設測驗用 C 測驗。Au Bt Cu或t DF3下列哪個概率值不可能是顯著性水平。A A95% B5% C10% D2.5%4當一個因素的簡單效應隨著另一因素水平的增加而減小時有 B 。A正互作 B負互作 C零互作 D互作效應5算術平均數(shù)的重要特性之一是離均差之和C。 A最小 B最大 C等于零 D接近零6試驗因素對試驗指標所起的增加或減少的作用是 A 。 A試驗效應 B主效 C簡單效應 D因素內(nèi)不同水平間互作7正態(tài)分布不具有下列

2、哪種特征 D 。A左右對稱 B單峰分布C中間高，兩頭低D概率處處相等8單個樣本方差與某一指定值之間的差異顯著性測驗一般用 D 測驗。A B C D 或9在一個平均數(shù)和方差均為100的正態(tài)總體中以樣本容量10進行抽樣，其樣本平均數(shù)服從D分布。AN(100,1) BN(10,10) CN(0,10) DN(100,10)10對一批大麥種子做發(fā)芽試驗，抽樣1000粒，得發(fā)芽種子870粒，若規(guī)定發(fā)芽率達90%為合格，這批種子是否合格。C A不顯著 B顯著 C極顯著 D不好確定11一個單因素試驗不可用 D 試驗設計方法。A完全隨機B隨機區(qū)組 C拉丁方D裂區(qū)12算術平均數(shù)的主要特性之一是離均差的總和 C

3、。A最小 B最大 C等于0 D接近013統(tǒng)計假設測驗是根據(jù)“小概率事件實際上不可能發(fā)生”的原理。C。A接受無效假設的過程 B否定無效假設的過程 C接受或否定無效假設的過程D接受和否定備擇假設的過程14兩尾測驗指 A A具有二個否定區(qū)的假設測驗 B具有二個接受區(qū)的假設測驗 C具有一個否定區(qū)、一個接受區(qū)的假設測驗 D以上答案均不對15當多個處理與共用對照進行顯著性比較時，常用 D 。ALSR法 BSSR法 Cq法 DLSD法16當一個因素的簡單效應隨著另一因素水平的增加而增加時有 A 。A正互作B負互作 C零互作 D互作效應二、填空題1、田間試驗的特點有：（復雜性）、（地區(qū)性）、（季節(jié)性）、（試驗

4、誤差）。2、按試驗因素的多少，田間試驗可分為（單因素試驗）、（多因素試驗）、（綜合試驗）三類。3、對隨機樣本的兩點要求是具有（代表性）和（獨立性）。4、t的臨界值是由 顯著水平 和 自由度 決定的。5、按試驗資料性質可分為 數(shù)量性狀資料 和 質量性狀資料 兩大類。6、正態(tài)分布曲線在X軸上的位置決定于總體平均數(shù)，其形狀決定于標準差。7、比較兩個甜菜品種的含量，毎個品種隨機地抽取10個樣品，作假設檢驗時該用 雙尾 的t測驗，查表所據(jù)自由度為 18 。8、有6個油菜品種進行比較試驗，采用拉丁方試驗設計，其小區(qū)總數(shù)為（36），橫行自由度為（5），直行自由度為（5）。9、方差分析中常用的變量轉換方法有反

5、正弦轉換、對數(shù)轉換和平方根轉換。10、拉丁方設計采用雙向分組設置區(qū)組，所以精確度高，但要求 處理數(shù) 等于 重復數(shù) ，所以應用受到限制。11、參數(shù)估計是指由樣本統(tǒng)計數(shù)結果對總體參數(shù)作出（點估計）和（區(qū)間估計）12、平均數(shù)的種類主要有5種，即算術平均數(shù)、中位數(shù)、 眾數(shù) 、 調和平均數(shù) 和 幾何平均數(shù) 。13、田間試驗設計的三大原則為 重復、 隨機化 和 局部控制 。14、統(tǒng)計假設可分為無效假設和被擇假設兩類。15、我們學習的田間試驗設計方法有 隨機區(qū)組 、 拉丁方 和 裂區(qū)設計 。16、一個水稻栽培試驗，A因素2個水平，B因素3個水平，3次重復，隨機區(qū)組設計，其處理的組合數(shù)6，總自由度17。17、

6、依處理在重復內(nèi)的排列方法，試驗可分為 順序排列 和 隨機排列 兩類。18、有一組數(shù)值：9、6、10、8、12、11、8、8、9，其中位數(shù)是 9 、眾數(shù)是 8 。三、判斷題（在題后括號內(nèi)，對的打“”，錯的對“”。本大題共10小題，每小題1分，共10分）1、“唯一差異”是指僅允許處理不同，其它非處理因素都應保持不變。2、不一定所有的資料都是離均差之和為零。3、A群體標準差為5，B群體的標準差為12，B群體的變異一定大于A群體。4、t分布的平均數(shù)與中位數(shù)相等。5、不定正確無效假設的錯誤為統(tǒng)計假設測驗的第一類錯誤。6、成對數(shù)據(jù)比較分析時不需要考慮兩者的總體方差是否相等。7、成對數(shù)據(jù)試驗的精確度一般高于

7、成組數(shù)據(jù)試驗。8、單因素隨機區(qū)組設計的試驗資料是兩向分組資料。9、當試驗地的肥力明顯地朝一個方向變化時，重復和小區(qū)應垂直排列才合理。10、當土壤肥力未知時，應采用長方形小區(qū)。11、對多個樣本平均數(shù)可采用t測驗進行兩兩獨立比較。12、多邊形圖適用于表示連續(xù)性變數(shù)的次數(shù)分布。13、多數(shù)的系統(tǒng)誤差是特定原因引起的，所以較難控制。14、假設測驗結果或犯錯誤或犯錯誤。15、決定系數(shù)r2一般只用于表示相關程度，而不表示相關性質。16、拉丁方設計試驗中，處理數(shù)、重復數(shù)、區(qū)組數(shù)均相等。17、兩個方差相比較的假設測驗可以采用F測驗。18、裂區(qū)設計試驗中，副區(qū)效應比主區(qū)效應的比較更精確。19、描述總體的特征數(shù)叫統(tǒng)

8、計數(shù)。20、某班30位學生中有男生16位、女生14位，可推斷該班男女比例符合1：1（已知=3.84）21、如果設計優(yōu)良，田間試驗誤差是可以消除的。22、試驗因素的任一水平就是一個處理。23、隨機區(qū)組試驗只應用了隨機和局部控制兩個原則。24、統(tǒng)計推斷就是對某總體特征的統(tǒng)計假設作出的絕對肯定或絕對否定的結論。25、統(tǒng)計誤差就是試驗過程中的差錯。26、一個顯著的相關或回歸不一定說明X和Y的關系必為線性。27、一個正態(tài)分布的中心是由參數(shù)所決定。28、由固定模型中所得的緒論僅在于推斷關于特定的處理，而隨機模型中試驗緒論則將用于推斷處理的總體。29、在簡單線性回歸中，若回歸系數(shù)0，則所擬合的回歸議方程可以

9、用于自變數(shù)X可靠地預測依變數(shù)Y。30、正態(tài)分布曲線的總體平均數(shù)、中位數(shù)和眾數(shù)相等。 31、正態(tài)分布曲線均數(shù)決定了正態(tài)分布在橫軸上所處的位置。32、直方圖適用于表示間斷性變數(shù)的次數(shù)分布。33、只有試驗誤差較小時，才能對處理間差異的正確性作出可靠的評定。四、名詞解釋題1、F測驗：按f分布進行概率計算的假設測驗稱f測驗。2、F分布：在正態(tài)總體中隨機抽取兩個樣本，它們的均方比稱F值，如果抽取許多樣本可得到若干個F值，這些F值的分布稱F分布。3、T測驗：按t分布進行概率計算的假設測驗稱t測驗。4、T分布：T分布又稱學生分布，是在正態(tài)總體中隨機抽取一系列小樣本，其標準化離差t值的分布稱t 分布。5、必然事

10、件：在同一組條件實現(xiàn)之下，每次試驗結果中某事件必然要發(fā)生。6、參數(shù)：由總體的全部觀測值而計算得到的總體特征數(shù)。7、成組數(shù)據(jù)：是將試驗單位完全隨機地分為兩組，所得到的試驗數(shù)據(jù)。8、多因素試驗：在一個試驗中同時研究二個或兩個以上的因素的試驗叫多因素試驗。9、方差：離均差的平方和除以觀察值個數(shù)或自由度得到的平均平方和。10、否定區(qū)域：是指否定無效假設，接受備擇假設的區(qū)間。11、副區(qū)：在裂區(qū)設計中，將每一個主區(qū)再分為若干個小區(qū)，這個小區(qū)稱為副區(qū)。12、互作：某個因素內(nèi)兩個簡單效應的差數(shù)平均。13、接受區(qū)域：是指接按f分布進行概率計算的假設測驗稱f測驗受無效假設的區(qū)間。14、精確度：指同一性狀的重復觀察

11、值彼此接近的程度，即試驗誤差的大小。15、局部控制：分范圍、分地段地控制非處理因素。16、兩尾測驗：有兩個否定區(qū)，分別位于分布的兩尾的測驗。17、試驗誤差：環(huán)境因素這樣或那樣的不一致而對處理產(chǎn)生的使觀察值偏離真值的偶然效應。18、試驗因素：在試驗中某一被試驗的項目稱為因素或因子，它是試驗研究的對象。19、試驗因素：指在試驗中某一被試驗的項目，即試驗研究的對象。20、試驗指標：衡量試驗結果的標準。21、適合性測驗：比較觀察次數(shù)與理論次數(shù)是否相符合的假設測驗。22、水平：一個試驗因素內(nèi)不同狀態(tài)或不同數(shù)量等級，稱為水平。23、隨機抽樣：保證總體中的每一個體，在每一次抽樣中都有同等的概率被取為樣本。2

12、4、統(tǒng)計數(shù)：從樣本的各個觀察值計算所得的樣本特征數(shù)。25、誤差：試驗中的觀察值與試驗處理真值的差異。26、顯著水平：是指根據(jù)無效假設在曲線橫軸上求得某一臨界值，對應于此臨界值所求的概率面積。27、相關系數(shù)：是兩個變數(shù)標準化離差的乘積之和的平均數(shù)。28、效應：試驗因素對性狀所起的增加和減少的作用。29、樣本：從總體中抽出的一個部分。30、眾數(shù)：資料中出現(xiàn)次數(shù)最多的觀察值，或次數(shù)最多的一組的組中值。31、主效：一個因素內(nèi)各簡單效應的平均數(shù)。32、準確度：指試驗獲得的數(shù)據(jù)接近真值的程度。33、總體：指在同一組條件下所有成員的某種狀態(tài)變量的集合；或者說是某一變數(shù)的全部可能值的集合；或性質相同的個體組成

13、的整個集團。34方差：變數(shù)變異程度的度量，對于總體，對于樣本。35置信度：保證總體參數(shù)在某一區(qū)間中的概率，為。36置信系數(shù)：保證參數(shù)在置信區(qū)間內(nèi)的概率稱為置信系數(shù)也稱置信度。37相關系數(shù)：反映變數(shù)間相關密切程度及其性質的統(tǒng)計數(shù)，。38回歸系數(shù)：每增加1個單位，平均地將要增加（）或減?。ǎ┑膯挝粩?shù)。39回歸截距：線性回歸中直線在軸上的截距，。40否定區(qū)：否定無效假設的區(qū)間。41參數(shù)的點估計：就是以樣本的統(tǒng)計數(shù)直接當作總體參數(shù)的估計值。五、簡答題1根據(jù)所學內(nèi)容，簡述統(tǒng)計方法的主要功用。答：提供了整理和描述數(shù)據(jù)的科學的方法；提供了由樣本推論總體的科學的方法；提供了通過誤差分析鑒定處理效應的科學的方法

14、；提供了進行科學試驗設計的一些重要的原則；2、自由度的意義可以自由活動的變數(shù)的個數(shù)解決用S2估計2偏低的問題。3、標準差有何功用表示資料的平均變異程度，是對事物整齊性的度量反映平均數(shù)的代表性強弱，S大平均數(shù)代表性差。4簡述拉丁方試驗設計的步驟。拉丁方試驗設計是雙向分組，能控制來自兩個方向的環(huán)境變異。 （1）選取一個標準方；（2）對標準方進行行隨機；（3）對標準方進行列隨機；5、方差分析的步驟分析變異來源、列制產(chǎn)量綜合表、平方和及自由度的分解、F測驗、多重比較、結論。6簡述田間試驗誤差的控制途徑。選擇同質一致的試驗材料，基因型純、秧苗大小一致。改進操作管理技術，使之標準化。一切管理操作、觀察測量

15、和數(shù)據(jù)收集都應以區(qū)組為單位進行控制?？刂埔鸩町惖闹饕饨缫蛩?，措施有：(1)選擇試驗地；(2)采用適當?shù)男^(qū)技術；(3)良好的試驗設計和相應的統(tǒng)計分析。7試述統(tǒng)計假設的步驟？答：（1）對樣本所屬的總體提出假設，包括無效假設H0和備擇假設HA。（2）規(guī)定測驗的顯著性水平a值。（3）在H0為正確的假定下，計算概率值P-值。（4）統(tǒng)計推論，將P-值與顯著性水平a比較，作出接受或否定H0假設的結論。8、對于復因素，何時采用裂區(qū)設計？一個因素需較大面積，則作主區(qū)處理，另一因素作副區(qū)；分主次因素時，主要因素作副區(qū)處理品；一個因素效應大時，做主區(qū)處理，另一因素作副區(qū)。9簡述方差分析的3個基本假定。（1）處

16、理效應與環(huán)境效應等應該具有“可加性”。（2）試驗誤差應該是隨機的、彼此獨立的，并作正態(tài)分布，其平均數(shù)為零。（3）所有試驗處理必須具有共同的誤差方差，即誤差同質性假定。10、試驗統(tǒng)計學主要解決哪些方面的問題？11簡述田間試驗誤差的來源？ 答：田間試驗的誤差來源有：（1）試驗材料固有的差異； （2）試驗時農(nóng)事操作和管理技術的不一致所引起的差異； （3）進行試驗時外界條件的差異。 12、什么是田間區(qū)劃，使用什么工具？田間區(qū)劃就是根據(jù)田間種植圖在田間實際“放大樣”。使用工具主要有：測繩、皮尺、鐵鍬、標牌等。13簡述連續(xù)性變數(shù)資料的整理和分組的基本方法。求資料全距。決定組數(shù)和組距。選定組限與組中點值。觀

17、察值按組限歸組。14完全隨機試驗設計有何優(yōu)缺點？ 答： 優(yōu)點：（1）處理數(shù)目和重復次數(shù)都不受限制，各處理重復數(shù)可以不等。（2）統(tǒng)計分析較簡單、容易；（3）試驗誤差自由度大于處理數(shù)和重復數(shù)相等的其他處理。缺點：（1）試驗誤差偏高，精確度較低。（2）沒有局部控制，部分土壤或試驗材料的系統(tǒng)誤差都計入試驗誤差內(nèi)。因此，在試驗材料或試驗小區(qū)土壤變異較大的情況下，不宜采用這種設計。15、試驗統(tǒng)計學的產(chǎn)生與發(fā)展過程16、試探討試驗統(tǒng)計學對正確進行科學試驗的重要意義？17、為什么要做試驗？18、何謂處理因素？何為簡單效應和主要效應？何為交互作用效應？怎樣正確利用交互作用效應？19、何謂試驗誤差？它的存在對處理

18、效應有何影響?20、試驗誤差有哪些來源？如何控制？21、試驗為什么要進行環(huán)境設計？環(huán)境設計的基本原則是什么？22、何謂小區(qū)技術？如何通過小區(qū)技術和試驗設計控制土壤差異？23、對比和間比試驗設計優(yōu)缺點？在什么情況下應用？六、論述題1論述方差分析的概念和基本內(nèi)容。方差分析是要將試驗資料的總變異分解成各變異來源的分變異，并對它們作出數(shù)量上的估計，從而明確各變異在總變異中所占的地位，除了可控因素（試驗研究的因素）之外的剩余變異，又正好是試驗誤差的無偏估計，可作為統(tǒng)計假設測驗的依據(jù)。方差分析的主要內(nèi)容與基本步驟：將資料總變異的DF和SS分解為各變異因素的DF和SS；由平方和除以自由度算得各項均方；計算均

19、方比，作F測驗，以明了各變異因素的重要程度；在F測驗顯著的基礎上，對各平均數(shù)進行多重比較。2三個或三個以上樣本平均數(shù)的比較，為什么不用t測驗而采用方差分析的方法。答：因為t測驗每次只能測驗兩個樣本。如有K個樣本時，需要測驗K*(k-1)/2個假設，當樣本較多時，顯得非常麻煩。而且t測驗用于多個樣本的測驗時，水平被擴大，差數(shù)的顯著性有估計過高的可能。T測驗的另一個缺點是在比較這兩組的平均數(shù)時，只利用兩組的觀察值以估計方差，而不能利用所有幾個組的觀察值合并起來估計方差，因為所利用的觀察值減少，估計方差的精確度也有損失；所以三個或三個以上樣本平均數(shù)進行比較時，需要采用方差分析法。3論述控制土壤差異的

20、小區(qū)技術及作用？小區(qū)技術包括6個方面： eq oac(,1) 小區(qū)面積：適合的小區(qū)面積可提高試驗精確度； eq oac(,2) 小區(qū)形狀：長方形小區(qū)的試驗誤差較少； eq oac(,3) 重復次數(shù)：估計和降低試驗誤差； eq oac(,4) 對照區(qū)的設置：作為處理或品種的比較標準；4簡述建立回歸方程的主要內(nèi)容與步驟。答：主要內(nèi)容：1。根據(jù)試驗觀察值建立適當?shù)幕貧w方程，或者檢驗某一回歸方程是否合用；2。對回歸方程中的回歸系數(shù)進行估計；3。對未知參數(shù)進行假設測驗；4。利用建立起的方程進行預測和控制。步驟：判斷直線性。由觀察值的散點圖可以看出兩類變量的相關是否呈直線關系。令回歸方程為y=a+bx。計

21、算a和b的值。將求得的a和b的值代入方程y=a+bx即可。5小區(qū)技術是什么？試論述如何通過合理設置試驗小區(qū)來控制土壤差異？答：小區(qū)技術是指田間試驗中科學地設計和布置小區(qū)的方法。合理設置試驗小區(qū)，可以克服土壤差異，獲得較準確的試驗結果。 合理設置試驗小區(qū)來控制土壤差異的具體要求：小區(qū)面積：適合的小區(qū)面積可提高試驗精度，一般10-20m2; 小區(qū)形狀：長方形小區(qū)試驗小區(qū)誤差較小，一般3：1；保護區(qū)的設置：使供試處理在一致的條件下安全生長發(fā)育；區(qū)組和小區(qū)排列：區(qū)組的長邊與肥力梯度垂直，小區(qū)的長邊與肥力變化方向平行。 6確定試驗小區(qū)的面積應考慮哪些因素？如何確定？答：一般小區(qū)面積的變動范圍為60-60

22、0平方尺，而示范性試驗的小區(qū)面積通常不少于3000平方尺。試驗種類。如機械栽培試驗，灌溉試驗等的小區(qū)應大些，品種試驗反之。作物類別。種植密度大的小區(qū)可小些，種植密度小的小區(qū)應大些。土壤差異程度與形式。差異大的小區(qū)應大些。育種工作不同階段。品種數(shù)由多變少，種子數(shù)量由少變多，對精確度的要求由低到高，小區(qū)面積應由小變大。試驗地面積。較大的試驗地，小區(qū)可適當大些。試驗過程中的取樣需要。在試驗的進行中需要田間取樣進行各種測定。邊際效應和生長競爭?？梢栽谛^(qū)的每一邊除去1-2行。7論述如何進行拉丁方試驗設計？該設計有哪些優(yōu)缺點？答：拉丁方設計的步驟：（1）隨機決定一個標準方； （2）隨機調換標準方的行順序

23、；（3）隨機調換標準方的列順序；優(yōu)點：可從行與列兩個方向消除土壤差異，減少試驗誤差，提高試驗精確度；統(tǒng)計分析較簡單。缺點：田間布置缺乏靈活性；七、計算題 1某樣本的樣本容量n16，標準差8，其自由度是多少？求樣本平均數(shù)的標準誤。答：自由度是15 樣本平均數(shù)的標準誤：2、一批玉米種子的發(fā)芽率為P=08，若每埯播種5粒，計算出苗為3，4株的概率。P（X）=CnXpXqn-xP（3）=C530.830.22=20.48%P（X）=C540.840.2=40.96%3設X為正態(tài)分布的隨機變量，38，5，求P(X28.2)=?解：U=(28.2-38)/5= -9.8/5=-1.96P(X28.2)=0

24、.0254某樣本的樣本容量n25，標準差6.2，其自由度是多少？求樣本平均數(shù)的標準誤。解：自由度是24 樣本平均數(shù)的標準誤：5、某水稻品種25個小區(qū)的平均籽粒產(chǎn)量為x=16,計算得其S=4.5,試估計其在95%置信度下該品種的籽粒產(chǎn)量范圍。（t0.05=2.064）。解：Sx=S/n-2=4.5/25-2=0.9=Xt*Sx=162.064*0.9=161.86即在95%置信度下，該品種的籽粒產(chǎn)量范圍為14.1417.86。6設X為正態(tài)分布的隨機變量，38，5，求P(X47.8)=?解：U=(47.8-38)/5= 9.8/5=1.96P(X28.2)=1- 0.025=0.9757、有一個裂

25、區(qū)設計的試驗，A、B兩個因素，分別具有3個和4個水平，A因素為主處理，3次重復，試進行其自由度的分解，并列表表示其結果。解：自由度分解列表如下：LSR0.05 3.63 3.81 3.93 3.99 4.05 4.08變異來源 DF主區(qū)部區(qū)組主區(qū)因素（A）誤差Ea224總和8副區(qū)部分 副區(qū)因素（B） AB誤差Eb3618總變異 358用標記字母法列表表示下列各平均數(shù)之間的差異顯著性。=33.227.130.226.232.135.0K=23456LSR0.053.633.813.933.994.05LSR0.014.995.515.835.896.21解：平均數(shù)之間的差異顯著性： 平均數(shù)差異顯著性5135.3aA33.5abA32.4abAB30.5bcABC27.4cdBC26.5dC9已求得：K =23456LSR0.0