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文檔簡介
1、.WD.WD.WD.田間試驗(yàn)與統(tǒng)計分析習(xí)題集及解答1.在種田間試驗(yàn)設(shè)計方法中,屬于順序排列的試驗(yàn)設(shè)計方法為:比照法設(shè)計、間比法2.假設(shè)要控制來自兩個方面的系統(tǒng)誤差,在試驗(yàn)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(biāo)準(zhǔn)差或全距與其平均數(shù)大體成比例,或者效應(yīng)為相乘性,那么在進(jìn)展方差分析之前,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?jǐn)?shù)資料,如果資料的百分?jǐn)?shù)有小于30%或大于70%的,那么在進(jìn)展方差分析之前,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(yàn)承受或否認(rèn)假設(shè)的根據(jù)是:小概率事件實(shí)際不可能性原理。6.對于同一資料來說,線性回歸
2、的顯著性和線性相關(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(jī)地抽取的一局部8.測驗(yàn)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(yàn)是幾個處理都只與一個對照相比較,那么應(yīng)選擇:LSD法。10.如要更精細(xì)地測定土壤差異程度,并為試驗(yàn)設(shè)計提供參考資料,那么宜采用:空白試驗(yàn)11.當(dāng)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(yàn)宜用的方法為:t測驗(yàn)12.因素內(nèi)不同水平使得試驗(yàn)指標(biāo)如作物性狀、特性發(fā)生的變化,稱為:效應(yīng)13.假設(shè)算出簡單相差系數(shù)大于1時,說明:計算中出現(xiàn)了過失。14.田間
3、試驗(yàn)要求各處理小區(qū)作隨機(jī)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(dāng)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,或者單位一樣但平均數(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(yàn)結(jié)論事關(guān)重大或有嚴(yán)格要求的試驗(yàn),宜用:q測驗(yàn)。21.順序排列設(shè)計的主要缺點(diǎn)是:估計的試驗(yàn)誤差有偏性22.田間試驗(yàn)貫徹以區(qū)組為單位的局部
4、控制原那么的主要作用是:更有效地降低試驗(yàn)誤差。23.拉丁方設(shè)計最主要的優(yōu)點(diǎn)是:準(zhǔn)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(shí)面貌。25.某蔗糖自動打包機(jī)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(jī)是否仍處于正常工作狀態(tài)此題采用:1兩尾測驗(yàn);2u測驗(yàn)26.以下田間試驗(yàn)設(shè)計方法中,僅能用作多因素試驗(yàn)的設(shè)計方法有:1裂區(qū)設(shè)計;2再裂區(qū)設(shè)計。27.對于比照法和間比法設(shè),a。30.為了有效地做好試驗(yàn),使試驗(yàn)結(jié)果能在提高農(nóng)業(yè)生產(chǎn)和農(nóng)業(yè)科學(xué)的水平上發(fā)揮應(yīng)有的作用,對田間試驗(yàn)的 基本
5、要求是:1試驗(yàn)的目的性要明確;2試驗(yàn)的結(jié)果要可靠;3試驗(yàn)條件要有代表性;4試驗(yàn)結(jié)果要能夠重復(fù)。31.表示變異度的統(tǒng)計數(shù)最常用的有:1極差;2方差;3標(biāo)準(zhǔn)差;4變異系數(shù)。32.試驗(yàn)?zāi)成L素對小麥苗發(fā)育的效果,調(diào)查得未用生長素處理和采用生長素處理的苗高數(shù)據(jù)各10個。試測驗(yàn)施用生長素的苗高至少比未用生長素處理的苗高2cm的假設(shè)。此題應(yīng)為:1測驗(yàn);2一尾測驗(yàn)。33.確定試驗(yàn)重復(fù)次數(shù)的多少應(yīng)根據(jù):1試驗(yàn)地的面積及小區(qū)的大小;2試驗(yàn)地土壤差異大小;3試驗(yàn)所要求的準(zhǔn)確度;4試驗(yàn)材料種子的數(shù)量。34.對單因素拉丁方試驗(yàn)結(jié)果資料方差分析時,變異來源有:1總變異;2行區(qū)組間變異;3列區(qū)組間變異;4處理間變異;5試
6、驗(yàn)誤差。35.在方差分析測驗(yàn)中,當(dāng)實(shí)得小于0.05,應(yīng)承受o無效假設(shè),認(rèn)為處理間差異不顯著。36.某樣本的方差越大,那么其觀察值之間的變異就越大。37.在試驗(yàn)中重復(fù)的主要作用是估計試驗(yàn)誤差和降低試驗(yàn)誤差。38.自由度的統(tǒng)計意義是指樣本內(nèi)能自由變動的觀察值個數(shù)。39.數(shù)據(jù) 3、1、3、1、2、3、4、5 的算術(shù)平均數(shù)是 2.75 ,中數(shù)是 3 。40.一般而言,在一定范圍內(nèi),增加試驗(yàn)小區(qū)的面積,試驗(yàn)誤差將會降低。41.在abx方程中,b的意義是x每增加一個單位,平均地將要增加或減少的單位數(shù)。42.田間試驗(yàn)可按因素的多少分為單因素試驗(yàn)和多因素試驗(yàn)。43.卡平方測驗(yàn)的連續(xù)性矯正的前提條件是自由度等于
7、1。44.從總體中抽取的樣本要具有代表性,必須是隨機(jī)抽取的樣本。45.從一個正態(tài)總體中隨機(jī)抽取的樣本平均數(shù),理論上服從正態(tài)分布。46.在一定的概率保證下,估計參數(shù)可能出現(xiàn)的范圍和區(qū)間,稱為置信區(qū)間置信距。47.試驗(yàn)誤差分為系統(tǒng)誤差和隨機(jī)誤差。48.在擬定試驗(yàn)方案時,必須在所比較的處理之間應(yīng)用唯一差異的原那么。49.在多重比較中,當(dāng)樣本數(shù)大于等于3時,t測驗(yàn),SSR測驗(yàn)、q測驗(yàn)的顯著尺度q測驗(yàn)最高,t測驗(yàn)最低。50.試驗(yàn)資料按所研究的性狀、特性可以分為數(shù)量性狀和質(zhì)量性狀資料。51.樣本可根據(jù)樣本容量的多少為:大樣本、小樣本。52.比照法、間比法試驗(yàn),由于處理是作順序排列,因而不能夠無偏估計出試驗(yàn)
8、的誤差。53.小區(qū)的形狀有長方形、正方形。一般采用長方形小區(qū)。54.在邊際效應(yīng)受重視的試驗(yàn)中,方形小區(qū)是有利的,因?yàn)榫鸵欢ǖ男^(qū)面積來講,方形小區(qū)具有最小的周長,使受到影響的植株最少。55.完全隨機(jī)設(shè)計應(yīng)用了試驗(yàn)設(shè)計的重復(fù)和隨機(jī)兩個原那么。56.試驗(yàn)設(shè)計的三個 基本原那么是重復(fù)、隨機(jī)和局部控制。57.在田間試驗(yàn)中,設(shè)置區(qū)組的主要作用是進(jìn)展局部控制。58.兩個變數(shù)的相關(guān)系數(shù)為0.798,對其進(jìn)展假設(shè)測驗(yàn)時,0.798,那么在1水平上這兩個變數(shù)的相關(guān)極顯著。59.隨機(jī)區(qū)組設(shè)計應(yīng)用了試驗(yàn)設(shè)計的重復(fù)、隨機(jī)和局部控制三個原那么。60.試驗(yàn)方案試驗(yàn)計時,一般要遵循以下原那么:明確的目的性、嚴(yán)密的可比性和試
9、驗(yàn)的高效性。61.試驗(yàn)誤差分為系統(tǒng)誤差和隨機(jī)誤差,一般所指的試驗(yàn)誤差為隨機(jī)誤差。62.試驗(yàn)誤差:使觀察值偏離試驗(yàn)處理真值的偶然影響稱為試驗(yàn)誤差或誤差。63.試驗(yàn)指標(biāo):衡量試驗(yàn)處理效果的標(biāo)準(zhǔn)稱為試驗(yàn)指標(biāo)experimental index,簡稱指標(biāo)index。在田間試驗(yàn)中,用作衡量處理效果的具體的作物性狀即為指標(biāo),例如產(chǎn)量、植株高等。64.準(zhǔn)確性(accuracy)與準(zhǔn)確性(precision) 統(tǒng)計工作是用樣本的統(tǒng)計數(shù)來推斷總體參數(shù)的。我們用統(tǒng)計數(shù)接近參數(shù)真值的程度,來衡量統(tǒng)計數(shù)準(zhǔn)確性的上下,用樣本中的各個變量間變異程度的大小,來衡量該樣本準(zhǔn)確性的上下。因此,準(zhǔn)確性不等于準(zhǔn)確性。準(zhǔn)確性是說明測
10、定值對真值符合程度的大小,而準(zhǔn)確性那么是屢次測定值的變異程度。65.標(biāo)準(zhǔn)差:統(tǒng)計學(xué)上把方差或均方的平方根取正根的值稱為標(biāo)準(zhǔn)差standard deviation。標(biāo)準(zhǔn)差,能度量資料的變異程度,反映平均數(shù)的代表性優(yōu)劣。標(biāo)準(zhǔn)差方差大,說明資料變異大,平均數(shù)代表性差;反之,說明資料的變異小,平均數(shù)的代表性好。66.標(biāo)準(zhǔn)差為方差或均方的平方根,用以表示資料的變異度,其單位與觀察值的度量單位一樣。67.參數(shù)與統(tǒng)計數(shù)參數(shù):由總體的全部觀察值計算得的總體特征為參數(shù),它是該總體真正的值,是固定不變的,總體參數(shù)不易獲得,通常用統(tǒng)計數(shù)來估計參數(shù)。統(tǒng)計數(shù):由標(biāo)本觀察值計算得到的樣本特征數(shù)為統(tǒng)計數(shù),它因樣本不同常有變
11、動。它是估計值,根據(jù)樣本不同而不同。68.試驗(yàn)因素:試驗(yàn)因素experimental factor指試驗(yàn)中能夠改變,并能引起試驗(yàn)指標(biāo)發(fā)生變化,而且在試驗(yàn)中需要加以考察的各種條件,簡稱因素或因子factor。69.因素水平factor level: 對試驗(yàn)因素所設(shè)定的量的不同級別或質(zhì)的不同狀態(tài)稱為因素的水平,簡稱水平。70.試驗(yàn)處理experimental treatment: 事先設(shè)計好的實(shí)施在試驗(yàn)單位上的具體工程叫試驗(yàn)處理,簡稱處理。在單因素試驗(yàn)中,實(shí)施在試驗(yàn)單位上的具體工程就是試驗(yàn)因素的某一水平,故對單因素試驗(yàn)時,試驗(yàn)因素的一個水平就是一個處理。在多因素試驗(yàn)中,實(shí)施在試驗(yàn)單位上的具體工程是
12、各因素的某一水平組合,所以,在多因素試驗(yàn)時,試驗(yàn)因素的一個水平組合就是一個處理。71.試驗(yàn)小區(qū)experimental plot:安排一個試驗(yàn)處理的小塊地段稱為試驗(yàn)小區(qū),簡稱小區(qū)。72.試驗(yàn)單位experimental unit:亦稱試驗(yàn)單元,是指施加試驗(yàn)處理的材料單位。這個單位可以是一個小區(qū),也可以是一穴、一株、一穗、一個器官等。73.試驗(yàn)單位experimental unit:亦稱試驗(yàn)單元,是指施加試驗(yàn)處理的材料單位。這個單位可以是一個小區(qū),也可以是一穴、一株、一穗、一個器官等。74.總體population:根據(jù)試驗(yàn)研究目確實(shí)定的研究對象的全體稱為總體(population),其中的一個
13、研究單位稱為個體(individual)。個體是統(tǒng)計研究中的最 基本單位,根據(jù)研究目的,它可以是一株植物,一個稻穗,也可以是一種作物,一個作物品種等。75.有限總體finite population與無限總體infinite population:包含無窮多個個體的總體稱為無限總體;包含有限個個體的總體稱為有限總體。76.樣本sample:從總體中抽取的一局部供觀察測定的個體組成的集合,稱為樣本。77.樣本容量sample size:樣本所包含的個體數(shù)目稱為樣本容量,常記為n。通常將樣本容量n 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
14、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(yàn)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響,是研究結(jié)果的最終表達(dá)。80.區(qū)組:將整個試驗(yàn)環(huán)境分成假設(shè)干個最為一致的小環(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
15、理效應(yīng)與總體參數(shù)之間沒有真實(shí)的差異,試驗(yàn)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)被否認(rèn)時,準(zhǔn)備承受的假設(shè),記為HA:或。84.樣本標(biāo)準(zhǔn)誤:樣本標(biāo)準(zhǔn)誤是平均數(shù)抽樣誤差的估計值。85.唯一差異原那么:為保證試驗(yàn)結(jié)果的嚴(yán)格可比性,在試驗(yàn)中進(jìn)展處理間比較時,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(yàn)因素對試驗(yàn)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(yàn)中看成是實(shí)際上不可能發(fā)生的事件稱為小概率事件實(shí)際上不可能性原理,亦秒為小概率原理。87.簡述
16、田間試驗(yàn)設(shè)計的 基本原那么和作用88.隨機(jī)區(qū)組設(shè)計的主要優(yōu)點(diǎn):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(yàn)都可以采用;3符合試驗(yàn)設(shè)計的三原那么,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(yàn)的影響,降低試驗(yàn)誤差,提高試驗(yàn)的準(zhǔn)確度;4對試驗(yàn)地的形狀和大小要求不嚴(yán),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(dāng)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(jìn)展分析。89.標(biāo)準(zhǔn)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(biāo)準(zhǔn)差標(biāo)準(zhǔn)偏差standard deviation。用平均數(shù)作為樣本的代表,其代表性的強(qiáng)弱受樣本中各觀測
17、值變異程度的影響。如果各觀測值變異小,那么平均數(shù)的代表性強(qiáng);如果各觀測值變異大,那么平均數(shù)代表性弱。標(biāo)準(zhǔn)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(biāo)準(zhǔn)差也大,反之那么小。所以,樣本標(biāo)準(zhǔn)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(biāo),它的大小說明了平均數(shù)對該樣本代表性的強(qiáng)弱。標(biāo)準(zhǔn)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,那么平均數(shù)的代表性強(qiáng);反之,標(biāo)準(zhǔn)差大,說明觀測值變異大,變量的分布比較離散,那么平均數(shù)的代表性弱。標(biāo)準(zhǔn)差標(biāo)準(zhǔn)偏差的計算公式:90.簡述拉丁方設(shè)計的特點(diǎn)和優(yōu)缺點(diǎn)91.試驗(yàn)誤差有哪幾方面的來源控制試驗(yàn)誤差的途徑有哪些92
18、.田間試驗(yàn)的 基本要求有哪些93.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(jī)區(qū)組試驗(yàn)的結(jié)果進(jìn)展方差分析。原始資料經(jīng)反正弦轉(zhuǎn)換后的值度品種區(qū)組tA26.132.75.714.779.219.800B18.536.122.013.790.322.575C30.137.228.921.1117.329.325D22.033.315.617.488.322.075E10.536.86.08.161.415.350F10.118.15.75.739.69.900r117.3194.283.980.7476.1(一)自由度和平方和的分解本資料,處理數(shù)k6,區(qū)組數(shù)r4,全
19、試驗(yàn)觀測值個數(shù)rk=24,全試驗(yàn)觀測值總和T=476.1自由度的分解總的dfTrk123區(qū)組dfrr13處理dftk15誤差dfedfTdftdfr(r1)(k1)15平方和的分解9444.63375總的SST2641.57625區(qū)組SSr1392.80458品種(處理) 885.62375誤差SSeSST SSrSSt363.14792(二) 列方差分析表和測驗(yàn)測驗(yàn)區(qū)組品種(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5885.62375177.124757.322.904.56誤 差
20、15363.1479224.20986總 變 異232641.57625測驗(yàn)說明:區(qū)組間F=19.180.015.42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(yàn)中,區(qū)組作為局部控制的一項手段,對于減少誤差相當(dāng)有效率。品種間F=7.320.014.56,說明6個供試品種的總體病株百分率是有顯著差異的。94.例玉米乳酸菌飲料工藝研究中,進(jìn)展了加酸量A比較試驗(yàn),采用了5種加酸量k=5:A10.3,A20.4,A30.5,A40.6,A50.75次重復(fù)r=5分別由5個操作人員分別完成,以操作人員為區(qū)組,隨機(jī)區(qū)組設(shè)計。試驗(yàn)的感官評分結(jié)果見下表。試進(jìn)展方差分析。加酸量區(qū)組TtA1777
21、4637074358.0 71.60 A28180828179403.0 80.60 A39194939690464.0 92.80 A48581868382417.0 83.40 A58175647479373.0 74.60 Tr415.0 404.0 388.0 404.0 404.0 T=2015.0 經(jīng)計算得以下方差分析表: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處理間41368.40000342.1000020.960.00013.014.77誤 差16261.20
22、00016.32500總變異241704.00000F測驗(yàn)說明:多重比較:平均數(shù)標(biāo)準(zhǔn)誤=最小顯著極差dfe=16新復(fù)極差測驗(yàn)的最小顯著極差秩次距P2345SSR0.053.00 3.14 3.24 3.30 SSR0.014.13 4.31 4.42 4.51 LSR0.05LSR0.01多重比較結(jié)果新復(fù)極差法,SSR法處理均值()差 異 顯 著 性51A392.8A483.4A280.6A574.6A171.6試驗(yàn)結(jié)果說明:94.題答案:F測驗(yàn)說明:因區(qū)組間F=1.140.05=3.01,P0.3735,故區(qū)組間差異不顯著。因處理間F=20.960.01=4.77,P0.0001,故處理間差
23、異極顯著。多重比較:平均數(shù)標(biāo)準(zhǔn)誤=1.8069311最小顯著極差dfe=16新復(fù)極差測驗(yàn)的最小顯著極差秩次距P2345SSR0.053.00 3.14 3.24 3.30 SSR0.014.13 4.31 4.42 4.51 LSR0.055.4208 5.6738 5.8545 5.9629 LSR0.017.4626 7.7879 7.9866 8.1493 多重比較結(jié)果新復(fù)極差法,SSR法處理均值()差 異 顯 著 性51A392.8aAA483.4bBA280.6bBCA574.6cCDA171.6cD試驗(yàn)結(jié)果說明:處理A3的均值最高,極顯著高于A4、A2、A5、A1;處理A4極顯著高
24、于A5、A1;處理A2極顯著高于A1,顯著高于A5;處理A4、A2間差異不顯著;處理A5、A1間差異不顯著。95.一些夏季害蟲盛發(fā)期的早遲和春季溫度上下有關(guān)。江蘇武進(jìn)縣測定19561964年間,3月下旬至4月中旬,旬平均溫度累積值x,單位:旬度和一代三化螟蛾盛發(fā)期y,以5月10 日為0的關(guān)系于下表。累積溫和一代三化螟蛾盛發(fā)期的關(guān)系x累積溫35.534.131.740.336.840.231.739.244.2y盛發(fā)期121692731391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),對相關(guān)系數(shù)進(jìn)展檢驗(yàn),并說明相關(guān)系數(shù)的意義。r0.01, 70.
25、798(2) 假設(shè)相關(guān)顯著,試建設(shè)回歸方程,并說明其實(shí)際意義。在應(yīng)用回歸方程進(jìn)展預(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(jìn)展檢驗(yàn),并說明相關(guān)系數(shù)的意義。r0.01, 70.798r=0.837,r2=0.7008因?qū)嵉胷0.01, 70.798,那么相關(guān)極顯著。計算結(jié)果r=0.837,說明當(dāng)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)隨著積溫的增加盛發(fā)期提早到來。(2) 假設(shè)相關(guān)顯著,試建設(shè)回歸方程,并說明其實(shí)際意義。在應(yīng)用回歸方程進(jìn)展預(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,
26、說明直線回歸關(guān)系也極顯著,故可建設(shè)直線回歸方程。=48.54931.0996方程的實(shí)際意義:說明當(dāng)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(shí)際區(qū)間31.7,44.2;假設(shè)欲在x31.7或x44.2外延,那么必須要有新的試驗(yàn)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(jī)區(qū)組試驗(yàn)的結(jié)果進(jìn)展方差分析。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
27、.315.617.488.322.075E10.536.86.08.161.415.350F10.118.15.75.739.69.900r117.3194.283.980.7476.1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 差15363.1479224.20986總 變 異232641.57625測驗(yàn)說明:多重比較:平均數(shù)標(biāo)準(zhǔn)誤=最小顯著極差dfe=16品種新復(fù)極差測驗(yàn)的最小顯著極差P23456SSR0.
28、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(yàn)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)果說明: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31392.80458464.2681919.183.295.42品 種 間5885.62375177.124757.322.904.56誤 差15363.1479224.20986總 變 異232641.576
29、25測驗(yàn)說明:區(qū)組間F=19.180.015.42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(yàn)中,區(qū)組作為局部控制的一項手段,對于減少誤差相當(dāng)有效率。品種間F=7.320.014.56,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(biāo)準(zhǔn)誤最小顯著極差dfe=16品種新復(fù)極差測驗(yàn)的最小顯著極差P23456SSR0.053.013.163.253.313.36SSR0.014.174.374.504.584.64LSR0.057.4057.7747.9968.1438.266LSR0.0110.25910.75111.07111.26811.415品種病株率的新
30、復(fù)極差測驗(yàn)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)果說明: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10只乒乓球,編號分別為1,2,10,現(xiàn)從中隨機(jī)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。解:設(shè)事件A最小號碼為5事件B最大號碼為5,那么112233445566778899101098. 有6件產(chǎn)品,
31、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(yàn)產(chǎn)品的質(zhì)量,故 基本領(lǐng)件數(shù)的計算用乘法原理。解記事件A2件產(chǎn)品都是正品;記事件B2件產(chǎn)品都是次品;記事件C2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66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
32、,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,由于,即事件A與事件B的交事件為不可能事件,得不返置抽樣這一隨機(jī)事件的樣本空間的 基本領(lǐng)件總數(shù)為,事件A的 基本領(lǐng)件數(shù)為事件B的 基本領(lǐng)件數(shù)為,所以,99、隨機(jī)變量(100, 0.1),求的總體平均數(shù)和標(biāo)準(zhǔn)差。解:此題為二項分布Bn,p的隨機(jī)變量x之平均數(shù)、標(biāo)準(zhǔn)差的計算。的總體平均數(shù)的標(biāo)準(zhǔn)差16、隨機(jī)變量(10, 0.6,求1P26;(2)P7;(3) P3。解:123100.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2
33、4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(dú)立事件: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,那么稱事件和事件為獨(dú)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,那么事件和事件相互獨(dú)立。如果事件和事件為獨(dú)立事件,那么事件與事件同時發(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23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
34、為獨(dú)立事件,故這些事件同時發(fā)生的概率為各自概率的乘積,即前24株未染病的概率0.70.70.70.70.7=0.724=1.915810-43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那么,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)N10,,P12=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即,總體標(biāo)準(zhǔn)差故102. 某品種玉米在某地區(qū)種植的平均產(chǎn)量為350/6
35、66.7,標(biāo)準(zhǔn)差為70/666.7,問產(chǎn)量超過400/666.7的占百分之幾? 解:xN350,702103、設(shè)N100, ,是樣本平均數(shù)和標(biāo)準(zhǔn)差,求補(bǔ)充練習(xí)題一隨機(jī)變量N0,1求: (1) P(u1.45,(2) P (u1.45,(3) P (1.20u0.5),(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(u1.45=0.0735 查附表1(2) P (u1.451P (u1.4510.9265=0.0735查附表1(3) P (1.20u0.5)P(u0.5)P(u1.2)0.69150.11510.5764查附表1(4)P(u2.
36、58)1P(u2.58 )查附表110.99510.00490.005(5)P(uu)0.05P(uu)10.05 0.95查附表1,u1.64(6)P(uu)0.025P(uu)10.025查附表1,u1.96補(bǔ)充練習(xí)題二以知變量x 服從N(12, 1.5),求:解:1=3P(10.5x16.5)P(1u3P(u3)P(u1)查附表10.99870.15870.842P(xL1)0.025P(uu1)0.025,查附表1,u11.96u=1.96=L1=121.961.5=9.06PxL2=0.025Puu2=0.025Puu2=10.025 =0.975查附表1,u2=1.96u=1.96
37、=L2=12+1.961.5=14.94總體N,2抽樣 =19n10104.規(guī)定某種果汁中的VC含量不得低于20g/L。現(xiàn)對某批產(chǎn)品隨機(jī)抽取10個樣品進(jìn)展檢測,得VC含量平均數(shù)19g/L,樣本標(biāo)準(zhǔn)差3.69 g/L,問這批產(chǎn)品合格嗎提示:采用一尾t檢驗(yàn),:=,:解:采用一尾t檢驗(yàn)提出假設(shè):=,:檢驗(yàn)計算樣本平均數(shù)的標(biāo)準(zhǔn)誤df=n-1=10-1=9(一尾)=(兩尾)=1.833查附表2實(shí)得0.857t0.05(一尾)1.833,故P0.05統(tǒng)計推斷承受:28,即不能認(rèn)為大于28105. 在前茬作物噴灑過含有機(jī)砷殺蟲劑的麥田中隨機(jī)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
38、未噴灑過含有機(jī)砷殺蟲劑的麥田中隨機(jī)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(jī)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(yàn),解:提示:采用一尾t檢驗(yàn)。用表示在前茬作物噴灑過含有機(jī)砷殺蟲劑后的作植物體內(nèi)的砷殘留量樣本所在的總體,表示表示在前茬作物未噴灑過含有機(jī)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(jī)砷殺蟲劑后與在前茬作物從未噴灑過含有機(jī)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(jī)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(jī)砷殺蟲劑作植物體內(nèi)的砷殘留量。2計
39、算t值計算親本的合并均方計算樣本均數(shù)差數(shù)標(biāo)準(zhǔn)誤計算t值3統(tǒng)計推斷根據(jù),查附表3得:(一尾)=(兩尾)=1.708,因計算得的,故p0.05,否認(rèn)無效假設(shè):=,承受備擇假設(shè):,即在前茬作物噴灑過含有機(jī)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(jī)砷殺蟲劑作植物體內(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(dāng)年普查了1000人,發(fā)現(xiàn)8名患者,是否可認(rèn)為預(yù)防措施有效提示:,解:提示:采用一尾檢驗(yàn)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。:,即預(yù)防措施后比預(yù)防措施前血吸蟲發(fā)病率減少,即采取預(yù)防措施后有一定的
40、效果。2計算u值由于小于30,必須對u值進(jìn)展連續(xù)性矯正。3統(tǒng)計推斷計算所得的,故p0.05,承受:=,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(jī)抽測5年生的雜交楊樹50株,得平均樹高9.36 m,樣本標(biāo)準(zhǔn)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(biāo)準(zhǔn)誤查附表3,當(dāng)df=501=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8.979.74之間,即有95%的把握認(rèn)為這批楊樹高度在8.979.74之間。108、試驗(yàn)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(biāo)準(zhǔn)誤查附表2,得,故95%置信區(qū)間為說明置信度為95%時,這大豆種子發(fā)芽率在59%65%之間,即有95%的把握認(rèn)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(yàn),供試品種包括對照6個,采用隨機(jī)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:kg試作方差分析。并用小區(qū)產(chǎn)量進(jìn)展比較。 (1) 試驗(yàn)數(shù)據(jù)的整理小麥品種產(chǎn)量比較試驗(yàn)結(jié)果kg品 種各 重 復(fù) 小 區(qū) 產(chǎn) 量tA13.814.313.9
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