
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生物統(tǒng)計(jì)學(xué)復(fù)習(xí)資料(寧肯‘錯(cuò)殺"一切"!)一、選擇與填空1、總體(研究的全部對(duì)象)分為無(wú)限總體和有限總體;構(gòu)成總體的每個(gè)成員稱(chēng)為個(gè)體。2、從總體中獲得樣品的過(guò)程稱(chēng)為抽樣,抽樣可以分為放回式抽樣和非放回式抽樣。3、常見(jiàn)的連續(xù)性數(shù)據(jù)(與某種標(biāo)準(zhǔn)作比較所得到的數(shù)據(jù))有:理度、胭、廈星、0D值、血壓值等。這類(lèi)數(shù)據(jù)通常是非整數(shù)。4、常見(jiàn)的離散型數(shù)據(jù)(由記錄不同類(lèi)別個(gè)體的數(shù)目所得到的的數(shù)據(jù))如:動(dòng)物的頭數(shù)、種子的粒數(shù)、血液中不同類(lèi)型的細(xì)胞的數(shù)目。這類(lèi)數(shù)據(jù)全部是整數(shù)。5、樣本的幾個(gè)特征數(shù):平均數(shù)、標(biāo)準(zhǔn)差、偏斜度和峭度。6、度量數(shù)據(jù)的變異程度的常用方法:范圍(極差卜平均離差、標(biāo)準(zhǔn)離差(標(biāo)準(zhǔn)差)。7、總體的特征數(shù)有:數(shù)學(xué)期望(對(duì)隨機(jī)變量進(jìn)行長(zhǎng)期觀測(cè)所得數(shù)據(jù)的平均數(shù)\方差、各階矩。8、/分布中樣本標(biāo)準(zhǔn)誤差的公式為8、/分布中樣本標(biāo)準(zhǔn)誤差的公式為y/nr分布類(lèi)似于正態(tài)分布,也是一種對(duì)稱(chēng)分布,它只有一個(gè)參數(shù),即自由度,f分布同樣要求總體是正態(tài)的。9、點(diǎn)估計(jì)(用由樣本數(shù)據(jù)所計(jì)算出來(lái)的單個(gè)數(shù)值對(duì)總體參數(shù)所做的估計(jì)),一個(gè)好的估計(jì)量應(yīng)該滿(mǎn)足三個(gè)條件:無(wú)偏性、有效性、相容性。10、無(wú)重復(fù)實(shí)驗(yàn)時(shí)的兩因素方差分析的條件:兩因素間是否有交互作用。11、在一元線性回歸檢驗(yàn)中,七片稱(chēng)為誤差平方和或剩余平方和,用SS〃表示。
12、實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)的兩個(gè)基本原則:重復(fù)和隨機(jī)化(重復(fù)的兩個(gè)意義:①只有設(shè)置重復(fù)才能得到實(shí)驗(yàn)誤差的估計(jì);②只有設(shè)置重復(fù)才能推斷出處理效應(yīng))13、上尾檢驗(yàn)的條件:拒絕”0之后,接受"A:〃>〃()14、下尾檢驗(yàn)的條件:拒絕%之后,接受15、雙側(cè)檢驗(yàn)的條件:無(wú)充分的依據(jù)斷言〃不可能大于〃?;颉ú豢赡苄∮凇?16、實(shí)際上,一般情況是隨機(jī)變量丫服從為了能夠使用附表2求其分布函數(shù)值,必須經(jīng)過(guò)標(biāo)準(zhǔn)化,即:經(jīng)此變換后,丫的分布函數(shù)P(Y<y)=P(JJ<aaLSD法檢驗(yàn)的公式:lL-.IM.05二、名詞解釋.標(biāo)準(zhǔn)差:樣本中各數(shù)值與其平均數(shù)離差平方和的算術(shù)平均數(shù)的平方根,它反映X(y,-y)2了各數(shù)據(jù)的離散程度。其公式為S=[上 oIn-l.變異系數(shù):衡量樣本中各個(gè)觀測(cè)值變異程度的一個(gè)統(tǒng)計(jì)量。其公式為cv=2。y變異系數(shù)可以說(shuō)是用平均數(shù)標(biāo)準(zhǔn)化了的標(biāo)準(zhǔn)差,在比較兩個(gè)平均數(shù)不同的樣本時(shí)所得結(jié)果更可靠。.互不相容事件:如果兩個(gè)事件A和B的交是不可能事件,則稱(chēng)A和8為互不相容事件。.自由度:獨(dú)立觀測(cè)值的個(gè)數(shù)。因?yàn)橛?jì)算s時(shí)所使用的〃個(gè)觀測(cè)值受到平均數(shù)的
約束,這就等于有一個(gè)觀測(cè)值不能獨(dú)立取值,因此自由度少=〃-1。.零假設(shè):總體平均數(shù)是未知的,為了得到對(duì)總體平均數(shù)的推斷,可以假設(shè)總體平均數(shù)〃等于某個(gè)給定的值〃0,記為:”°:〃=為.備擇假設(shè):與零假設(shè)相對(duì)立的假設(shè),記為Ha所做的估計(jì)稱(chēng)為區(qū)間估計(jì)。.區(qū)間估計(jì):只要標(biāo)準(zhǔn)化的樣本平均數(shù)落在-〃°?!彪p麗和a。”雙側(cè))區(qū)間內(nèi),所有的〃。都將被接受,于是得到一個(gè)包含總體平均數(shù)的區(qū)間,用這種方法對(duì)總體參數(shù)所做的估計(jì)稱(chēng)為區(qū)間估計(jì)。y-1.96稱(chēng)為置信下限;y+1.96稱(chēng)為置信上yjn yjn限。.方差分析:是一類(lèi)特定情況下的統(tǒng)計(jì)假設(shè)檢驗(yàn),或者說(shuō)是平均數(shù)差異顯著性檢驗(yàn)的一種引申。.線性統(tǒng)計(jì)模型(單因素):%=〃+/+%(i=1,2,3, ,a;j=1,2,3其中:為是在第,水平下的第/次觀測(cè)值;〃是對(duì)所有觀測(cè)值得一個(gè)參數(shù),稱(chēng)為總平均數(shù);a,是僅限于對(duì)第i次處理的一個(gè)參數(shù),稱(chēng)為第i次處理效應(yīng)。與是隨機(jī)誤差成分。.線性統(tǒng)計(jì)模型(兩因素):%*=〃+4+/)+(。0)"+£湫(i=1>2, ,a;J,1,2,...,b;k—1,2,...,n)其中,〃是總平均效應(yīng),%是A因素第,?水平的處理效應(yīng),4是8因素第,水平的處理效應(yīng),(皿)〃是在A因素第i水平和8因素第,水平的處理效應(yīng),£,*是隨機(jī)誤差成分。.相關(guān):設(shè)有兩個(gè)隨機(jī)變量X和丫,對(duì)于任一隨機(jī)變量的每一個(gè)可能的值,另一個(gè)隨機(jī)變量都有一個(gè)確定的分布與之對(duì)應(yīng),則稱(chēng)這兩個(gè)隨機(jī)變量間存在相關(guān)關(guān)系。如果對(duì)于變量x的每一個(gè)可能的值七,都有隨機(jī)變量丫的一個(gè)分布相對(duì)應(yīng),則稱(chēng)隨機(jī)變量y對(duì)變量x存在回歸關(guān)系,稱(chēng)x自變量,稱(chēng)丫因變量。.變換:將曲線化為直線,再按直線回歸處理。.概率論:研究偶然現(xiàn)象本身規(guī)律性的學(xué)科。.統(tǒng)計(jì)學(xué):基于實(shí)際觀測(cè)結(jié)果,利用概率論得出規(guī)律,揭示偶然性中所寄予的必然性的學(xué)科。.生物統(tǒng)計(jì)學(xué):一門(mén)探討如何從不完整的信息中獲取科學(xué)可靠的結(jié)論,從而進(jìn)一步進(jìn)行生物學(xué)實(shí)驗(yàn)研究的設(shè)計(jì)、取樣、分析、資料整理與推論的學(xué)科。.交互作用:一因子對(duì)另一因子的不同水準(zhǔn)有不同的效果。.偏斜度(不考名詞解釋?zhuān)淮聿豢迹憾攘繑?shù)據(jù)圍繞眾數(shù)呈不對(duì)稱(chēng)的程度。三、解答題.簡(jiǎn)述編制連續(xù)性數(shù)據(jù)的頻數(shù)表的一般步驟。答:(1)從原始數(shù)據(jù)中找出最大值和最小值,并求出極差;(2)決定劃分的組數(shù)(50-100個(gè)數(shù)一般為7-10組;數(shù)據(jù)較多時(shí)一般為15-20組)O(3)根據(jù)極差與劃分的組數(shù)確定組限。(4)在頻數(shù)表中列出全部組限、組界及中值。(5)將原始數(shù)據(jù)填入表中,計(jì)算各組的頻數(shù)和頻率。.幾種常見(jiàn)的概率分布律答:(1)二項(xiàng)分布)概念:描述隨機(jī)現(xiàn)象的一種常用概率分布形式,因與二項(xiàng)式展開(kāi)式相同而得名。)應(yīng)用條件(特點(diǎn)):每一種結(jié)果在每次試驗(yàn)中都有恒定的概率,試驗(yàn)之間是獨(dú)立的。(2)泊松分布1)概念:在二項(xiàng)分布中,當(dāng)某事件出現(xiàn)的概率特別小"fO),而樣本含量又特別大(〃-8)且〃時(shí),二項(xiàng)分布就變成泊松分布了。2)特點(diǎn):在概率函數(shù)內(nèi)的〃,不但是它的平均數(shù),而且是它的方差。(3)正態(tài)分布1)概念:兩頭少,中間多,兩側(cè)對(duì)稱(chēng),數(shù)據(jù)的這種分布規(guī)律稱(chēng)為正態(tài)分布。一般將〃=0,<7=1的正態(tài)分布稱(chēng)為標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布,可表示為N(〃,cr?).2)特點(diǎn)(密度曲線):①在〃=0時(shí),9(”)達(dá)到最大值。②當(dāng)〃不論向那個(gè)方向遠(yuǎn)離。時(shí),e的指數(shù)都變成一個(gè)絕對(duì)值越來(lái)越來(lái)大的負(fù)數(shù),因此0(“)的值都減小。③曲線兩側(cè)對(duì)稱(chēng),即以〃)=例-〃)。④曲線在〃=-1和”=1處有兩個(gè)拐點(diǎn)。⑤曲線下的面積等于1o⑥對(duì)于標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布的累積分布函數(shù)。(“)的值,有編好的數(shù)值表。從表中方可以查出0(”)的值。其值等于標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)曲線從-8到〃的一段曲線面積。該曲線下的面積表示隨機(jī)變量。落入?yún)^(qū)間(-8,0)的概率。⑦累積分布函數(shù)圖形的特點(diǎn):曲線在a處從0平穩(wěn)上升,它關(guān)于點(diǎn)(0,0.5)中心對(duì)稱(chēng)。⑧="-1.960到“=1.960面積=0.9500;U=-2.576到“=2.576面積=0.99003.中心極限定理(1)概念:研究隨機(jī)變量的極限分布是正態(tài)分布的一類(lèi)定理,稱(chēng)為中心極限定理。簡(jiǎn)單敘述如下:假設(shè)被研究的隨機(jī)變量丫可以表示為許多相互獨(dú)立的隨機(jī)變量工的和,如果匕的數(shù)量很大,而且每一個(gè)別的匕對(duì)于丫所起的作用又很小,則y可以被認(rèn)為服從或近似服從正態(tài)分布。(2)重要推論:若已知總體平均數(shù)為〃,標(biāo)準(zhǔn)差為0,那么不論該總體是否正態(tài)分布,對(duì)于從該總體所抽取的含量為〃的樣本,當(dāng)〃充分大時(shí),其平均數(shù)漸近服從正態(tài)分布N(〃,J)。n.總體和樣本的關(guān)系可以從兩個(gè)方面研究:(1)由已知的總體,研究樣本的分布規(guī)律,即由總體到樣本的研究過(guò)程;(2)由樣本去推斷未知的總體,屬于從樣本到總體的研究過(guò)程。.對(duì)總體做統(tǒng)計(jì)推斷的兩條途徑:①首先對(duì)所估計(jì)的總體提出一個(gè)假設(shè),然后通過(guò)樣本數(shù)據(jù)去推斷這個(gè)假設(shè)是否可以接受。如果可以接受,樣本很可能抽自這個(gè)總體;否則很可能不是抽自這個(gè)樣本;②通過(guò)樣本統(tǒng)計(jì)量估計(jì)總體參數(shù)。.小概率原理:小概率事件在一次試驗(yàn)中幾乎是不會(huì)發(fā)生的。若根據(jù)一定的假設(shè)條件算出來(lái)該事件發(fā)生的概率很小,而在一次試驗(yàn)中發(fā)生了,則可以認(rèn)為假設(shè)的條件不正確,從而否定假設(shè)。.配對(duì)比較法與成組比較法有何不同?在什么情況下使用配對(duì)法?答:配對(duì)比較法:將獨(dú)立獲得的若干份實(shí)驗(yàn)材料各分成兩部分或獨(dú)立獲得的若干對(duì)遺傳上基本同質(zhì)的個(gè)體,分別接受兩種不同的處理;或者同一個(gè)實(shí)驗(yàn)對(duì)象先后接受兩種不同處理,比較不同的處理效應(yīng),這種安排稱(chēng)為配對(duì)實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)。成組比較法:將獨(dú)立獲得的若干實(shí)驗(yàn)材料隨機(jī)分成兩組,分別接受不同的處理,這種安排稱(chēng)為成組比較法。在生物統(tǒng)計(jì)學(xué)中,只有遺傳背景一致的成對(duì)材料才能使用配對(duì)比較法。.方差分析的直觀理解:在方差分析中,隨機(jī)誤差的方差可以由這a個(gè)樣本內(nèi)重復(fù)之間的方差獲得。由重復(fù)之間計(jì)算得到的方差稱(chēng)為組內(nèi)方差。用組內(nèi)方差對(duì)組間方差做尸檢驗(yàn),若產(chǎn)值落在拒絕域內(nèi),則樣本平均數(shù)之間的差異是顯著的,樣本間存在不同的處理效應(yīng)。.固定效應(yīng)答:(1)概念:由固定因素所引起的效應(yīng).(2)例子:實(shí)驗(yàn)者認(rèn)為選定的幾種不同實(shí)驗(yàn)溫度,幾種不同化學(xué)藥物或一種藥物的幾種不同濃度等(因素的水平是認(rèn)為選定的卜處理固定因素所用的模型稱(chēng)為固定效應(yīng)模型。.隨機(jī)效應(yīng):由隨機(jī)因素所引起的效應(yīng);處理隨機(jī)因素所用的模型稱(chēng)為隨機(jī)模型。.SST(總平方和)=SSA(處理平方和或處理間平方和)+SSe(誤差平方和或處理內(nèi)平方和)其中 SS產(chǎn)(元-- sSa=〃£s-斤TOC\o"1-5"\h\z(=1 <=1mse=sSe msa=an-a a-\在實(shí)際計(jì)算時(shí),357='£(幾.-〉)2=2£%_二j=\ i=\j=inaa 1a,,2ssa=〃£(%-y.)2=_Xy;--Zi 〃普〃a其中的£通常稱(chēng)為校正項(xiàng),用C表示。na.方差分析應(yīng)滿(mǎn)足三個(gè)條件:①可加性:每個(gè)處理效應(yīng)與誤差效應(yīng)是可加的;②正態(tài)性:實(shí)驗(yàn)誤差應(yīng)當(dāng)是服從正態(tài)分布N(0q2)的獨(dú)立隨機(jī)變量。因此,被檢驗(yàn)的每一個(gè)總體也應(yīng)該是正態(tài)的;③方差齊性(影響最大):各處理的誤差方差應(yīng)具備齊性,只有在具備齊性條件下才可做方差分析。.一元正態(tài)線性回歸模型:若X是可控制的變量,在實(shí)驗(yàn)無(wú)限重復(fù)后,則可以得到在各七上的Y的條件平均數(shù)…,這些平均數(shù)構(gòu)成一條直線〃y.x=。+像.參數(shù)a和£的估計(jì):一般情況下,只能通過(guò)實(shí)驗(yàn)和調(diào)查獲得有限對(duì)數(shù)據(jù)。因此,得不到真正的a和£。只能求出它們的估計(jì)值”和〃,從而得到一條估計(jì)直線y=a-^-hX.一元回歸分析的意義:①預(yù)報(bào);②減少實(shí)驗(yàn)誤差。.試驗(yàn)計(jì)劃書(shū)的內(nèi)容:①封面:寫(xiě)明實(shí)驗(yàn)名稱(chēng),計(jì)劃書(shū)編制者或編制小組名稱(chēng)以及設(shè)計(jì)時(shí)間等;②國(guó)內(nèi)外研究動(dòng)態(tài);③實(shí)驗(yàn)?zāi)康模虎茴A(yù)期結(jié)果;⑤實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)的選擇;⑥試驗(yàn)方法的確定;⑦田間規(guī)劃;⑧實(shí)驗(yàn)記錄。.單個(gè)樣本顯著性檢驗(yàn)程序:①假設(shè):零假設(shè)是假設(shè)檢驗(yàn)的基礎(chǔ)(根據(jù)以往的經(jīng)驗(yàn)、根據(jù)某種理論或模型、根據(jù)預(yù)先的規(guī)定),與零假設(shè)對(duì)立的是備擇假設(shè)(除零假設(shè)以外的所有值、擔(dān)心會(huì)出現(xiàn)的值、希望出現(xiàn)的值、有重要意義的值);②顯著性水平(根據(jù)問(wèn)題的要求規(guī)定顯著性水平,一般情況下a取0.05,如果極顯著則取0.01);③兩種類(lèi)型的錯(cuò)誤(在規(guī)定顯著性水平時(shí),就應(yīng)該考慮這兩種錯(cuò)誤中的哪一種對(duì)實(shí)驗(yàn)有更嚴(yán)重的影響。一般a不宜定得太嚴(yán),否則必然增加月,條件允許下,盡量增加樣本的含量);④確定檢驗(yàn)方法(4已知時(shí)用“檢驗(yàn)、(T2未知時(shí)用/檢驗(yàn)、標(biāo)準(zhǔn)差用/檢驗(yàn));⑤建立在0水平上的〃。拒絕域(若統(tǒng)計(jì)量的值落在拒絕域內(nèi),則拒絕,。而接受““工⑥對(duì)推斷的解釋?zhuān)ㄈ艚y(tǒng)計(jì)量的值落在接受域內(nèi),絕不是說(shuō)總體參數(shù)一定等于零假設(shè)的值)。四、計(jì)算題(典型例題)一、0未知時(shí)平均數(shù)的顯著性檢驗(yàn)-檢驗(yàn)(例5.5)已知玉米單交種群“單105”的平均穗重=300g。噴藥后,隨機(jī)抽取9個(gè)果穗,其穗中分別為308,305,311,298,315,300,321,294,320.問(wèn)噴藥后與噴藥前的果穗重差異是否顯著?解(1)已知玉米穗中是服從正態(tài)分布的,。未知(2)假設(shè):/:〃=40(300g)“a:〃H(300g)(3)顯著性水平:a=0.05(顯著)(4)統(tǒng)計(jì)量的值t=2
s
y[n,9 (i>)2_i 1》y;_-其中y=,Zy=308,s=\-id 9 =9.62于是r-飛廠-2.49V9(5)建立“0的拒絕域:因"A:〃 ,所以是雙側(cè)檢驗(yàn)。當(dāng)1八>%,05(雙黝時(shí)拒絕名。a=0.05的雙側(cè)臨界值kw“雙⑼=2306.(6)結(jié)論:由III〉%。?!半p財(cái)可知產(chǎn)<°05,所以拒絕〃。,接受〃a。故噴藥前后果穗重的差異是顯著的。二、單因素方差分析1.調(diào)查了五個(gè)小麥品系的株高,結(jié)果見(jiàn)下表(每一個(gè)數(shù)都減去65)品系
序號(hào)IIIIIIIVV總和1-0.4-0.52.86.84.220.30.31.37.13.23-0.2-0.42.15.04.841.0-1.31.84.13.350.8-1.13.56.02.51.5-3.011.529.018.057.0X-2.259.00132.25841.00324.001308.501.933.429.43174.4668.06277.28/_572na⑸⑸=129.96/_572na⑸⑸=129.96再計(jì)算S5y=支名片S5y=支名片-<=17=1=277.28-129.96=147.32naw1V
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