生物统计附实验设计明道绪第四版最全资料--复习题课后思考题试卷及答案.docx
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1、精品名师归纳总结资料word 精心总结归纳 - - - - - - - - - - - -二、填空1、生物统计分描述性统计和分析性统计。描述性统计是指运用分类、制表、图形以及运算概括性数据(平均数、标准差等)来描述数据特点的各项活动。分析性统计是进行数据观看、数据分析以及从中得出统计推断的各项活动。2、统计分析的基本过程就是由样本推断总体的过程。该样本是该总体的一部分。3、由样本猎取总体的过程叫抽样。常用的抽样方法有随机抽样、次序抽样、分等按比例抽样、整群抽样等。4、样本平均数与总体平均数的差异叫抽样误差。常用S/ N表示。5、只有降低抽样误差才能提高试验结果的正确性。试验结果的正确性包括精确
2、性和精确性。6、试验误差按来源分为系统误差(条件误差)和随机误差(偶然误差)。系统误差(条件误差)影响试验结果的精确性,随机误差(偶然误差)影响试验结果的精确性。7、系统误差(条件误差)可以掌握,可通过合理的试验设计方法降低或排除。随机误差(偶然误差)不行掌握,可通过理论分布来讨论其变异规律,或相对比较其显现的概率的大小。8、样本推断总体分假设检验和区间估量两大内容。常用的检验方法有t 检验、F 检验和卡方检验。9、置信区间指在肯定概率保证下总体平均数的可能范畴。10、t 检验是通过样本平均数差值的大小来检验处理效应是否存在,两样本平均数的差值代表了试验的表观效应,它可能由处理效应(真实效应)
3、和误差效应引起,要检验处理效应是否存在,常采用反证法。此法先建立无效假设:即假设处理效应不存在,样本平均数差值是由误差引起,依据差异在误差分布里显现的概率(即可能性大小的衡量)来判定无效假设是否成立。11、判定无效假设是否成立的依据是小概率大事实际不行能原理,即假设检验的基本依据。 用来确定和否定无效假设的小概率,我们称之为显著水平,通常记为 。12、t 检验通常适合两样本连续性(非间断性)随机变量资料的假设检验,当二项分布靠近正态分布时,百分数资料也可用t 检验。13、F 检验也叫方差分析。通常适合三个或三个以上样本连续性(非间断性)随机变量资料的假设检验。顾名思义, F 检验是用方差的变异
4、规律(即F 分布)来检验处理效应是否存在。14、F 检验是从总离均差平方和与自由度的剖分开头,将总变异剖分为组间变异和组内变异。由于组间变异由处理效应和误差效应共同引起,组内变异由误差效应引起。 因而,将运算出的组间方差和组内方差进行比较,就可判定处理效应是否存在。15、F 检验显著或极显著说明组间处理效应存在,但并不能说明每两组间都存在差异,要知道每两组间是否有差异,必需进行多重比较,常采纳的比较方法有最小显著差数法(LSD法)和最小显著极差法( LSR法),后一种方法又分为q 法和新复极差法( SSR法)。生物试验中常采纳新复极差法(SSR法)。16、两因素无重复观测值方差分析只能分析试验
5、因素的简洁效应和主效应,不能分析出互作效应, 因此时运算的误差自由度为0。当两因素有互作效应时,试验设计肯定要在处理组(水平组合)内设立重复。17、两因素有重复观看值方差分析,既可分析出两因素的主效应,仍可分析出互作效应。当互作效应显著存在时,可通过多重比较找出正确水平组合。18、35、多重比较的结果通常用字母表示,平均数右上角具有相同英文字母表示差异不显著,具有不同英文字母表示差异显著。用小写英文字母表示差异显著,用大写英文字母表示差异极显著。19、当二项分布接近于正态分布时,两次数资料样本的差异,可通过运算百分数,用t 检验。20、次数资料也可用2 检验法进行假设检验,2 检验可分为适合性
6、检验和独立性检验。21、独立性检验要先设计出联列表,然后用2 检验,检验两因子是相互独立仍是相互依靠,即两因子有无相关性。22、2 分布是随自由度变化的一簇曲线,任一曲线皆是连续的。在次数资料的显著性检验中,当可编辑资料 - - - 欢迎下载精品名师归纳总结学习资料 名师精选 - - - - - - - - - -第 1 页,共 33 页 - - - - - - - - - -可编辑资料 - - - 欢迎下载精品名师归纳总结资料word 精心总结归纳 - - - - - - - - - - - -检验资料的自由度等于1 时,算得的2 值将有所偏大,因此应予以矫正,统计上称为连续性矫正。23、独
7、立性检验中,当某一单元格所运算的理论次数在5 以下时,要进行相近单元格合并处理。24、三种统计分析能得出两试验因素有无相关性的结论,它们是:两因素有重复观测值方差分析, 通过互作效应检验说明、独立性检验和相关回来分析。25、假设检验差异显著或极显著,通常用“ * ”或“ * ”表示,说明:有 95%或 99%的把握说明处理效应存在, 但要犯 5%或 1%的型错误, 即有 5%或 1%的可能将处理效应不存在判定为存在, 或将非真实效应判定为真实效应。26、假设检验差异不显著说明试验结果有两种可能:一是真实效应的确不存在, 二是由于犯型错误将真实性差异判定为非真实性差异,其可能性大小受显著水平、样
8、本平均数之间的差异、 试验误差的大小有关。27、假设检验的两个类型错误相互制约,处理好它们之间的冲突的措施是加大样本含量、降低试验误差。28、试验误差既影响样本观测值的精确性,又影响假设检验的牢靠性, 因而试验之前应采纳合理的方法设计试验尽量削减或降低试验误差。试验设计的基本原理是随机、重复、局部条件一样。 29、常采纳的试验设计方法有:完全随机试验设计、配对或随机单位组设计、拉丁方设计、交叉设 计和正交试验设计。 30、完全随机试验设计只用随机和重复两个原理,适合样本变异不大时应用。 配对或随机单位组设计应用了试验设计的随机、重复和局部条件一样三个原理,可以降低试验误差, 当样本变异较大时应
9、用。但组对和组单位组要求严格,不能将就组对和组单位组。 31、正交试验设计适合多因子多水平试验设计。32、试验方案的核心内容是试验方案、试验方法、样本含量的确定。33、试验方案中各因素水平的设置常采纳等差、等比和随机法确定。34、多个处理(处理数为三或三以上时)比较试验中,各处理的重复数按误差自由度为12 以上的原就来估量,因这以后临界F 值减小的幅度已很小。35、随机单位组单因素试验设计,试验结果的统计分析时,应将单位组看作一试验因子,采纳两因素无重复观看值的方差分析。36、两因素试验设计中,为了估量互作效应,降低误差效应,各处理组必需设立重复。三、单项选择题1、反映抽样误差的统计量是()A
10、、标准差B、变异系数C、标准误D 、均方2、算术平均数的重要特性之一是离均差平方和()。A、最小B 、最大C 、等于零 D、接近零3、在一个平均数和方差均为10 的正态总体 N10, 10中,以样本容量10 进行抽样,其样本平均数听从()分布。 A.N10, 1B.N0, 10C.N0, 1D.N10, 104、F 检验后的最小显著差数多重比较检验法又可记为()。A 、 LSD 法B、 PLSD 法C、 SSR法D、 DLSD5、正态分布不具有以下()之特点。A、左右对称B 、单峰分布C 、中间高、两头低D、概率到处相等6、两个样本方差的差异显著性一般用()测验。A、 tB 、 FC、uD、2
11、 测验7、一批种子的发芽率为75%,每穴播 5 粒,出苗数为 4 的概率()。A、0.3955B、0.0146C、0.3087D、0.16818、方差分析基本假定中除可加性、正态性外,尚有()假定。否就要对数据资料进行数据转换。A、无偏性B、无互作C 、同质性D、重演性可编辑资料 - - - 欢迎下载精品名师归纳总结9、如否定H 0 ,就()。可编辑资料 - - - 欢迎下载精品名师归纳总结可编辑资料 - - - 欢迎下载精品名师归纳总结学习资料 名师精选 - - - - - - - - - -第 2 页,共 33 页 - - - - - - - - - -可编辑资料 - - - 欢迎下载精品
12、名师归纳总结资料word 精心总结归纳 - - - - - - - - - - - -A、犯错误B、犯错误C、犯错误或不犯错误D、犯错误或不犯错误10、系统误差与随机误差的区分在于。 ()A、系统误差主要是由测量仪器或方法偏差所造成的。而随机误差就是由偶然不行控的因素造成的B、系统误差是不行以掌握的,随机误差是可以防止的C、在相同条件下,重复测量一动物体高的结果不尽一样的缘由是由系统误差造成的D、系统误差是不定向的,随机误差是定向的11、科技论文中, 假如同行两个平均数右上角有相同的大写字母,有不同的小写字母,表示两个平均数()。A、差异不显著B、差异极显著C、差异显著D 、不清晰四、是非题1
13、、二项分布的平均数为np ,标准差为npq 。( )可编辑资料 - - - 欢迎下载精品名师归纳总结2、在二因素完全随机化设计试验结果的方差分析中,误差项自由度为n -1ab -1 。( )可编辑资料 - - - 欢迎下载精品名师归纳总结3、2 分布是随自由度变化的一簇曲线,任一曲线 皆是间断的,可用于次数资料的假设测验。 ( )4、一个显著的相关系数或回来系数说明X 和Y 变数的关系 必为线性关系。( )5、总体的特点数叫统计数。 ( )6、显著性检验中不是犯 错误就是犯 错误。( )7、不显著的直线相关或回来关系不肯定说明X 和 Y 没有关系。( )8、两个连续性变数资料的差异显著性检验只
14、能 用 t 检验,不能用 F 检验。( )五、简答题:1、假设检验的基本原理?可从试验的表面差异与试验误差与试验误差(或抽样误差) 的权衡比较中间接的推断试验的真实差异是否存在,这就是假设检验的基本思想可编辑资料 - - - 欢迎下载精品名师归纳总结2、对于 kk不能3 个样本平均数,能否利用u 或 t 测验进行两两独立比较?为什么?可编辑资料 - - - 欢迎下载精品名师归纳总结一,检验工作量大二,无统一的试验误差,误差估量的精确性和检验的灵敏性低三,推断的牢靠性低,检验的I 型错误率大 3、推导离均差之和等于0,离均差平方和最小?4、如何提高试验的精确性与精确性?5、如何掌握、降低随机误差
15、,防止系统误差?答:进行多次平行试验能掌握和降低随机误差, 虽然单次测量的随机误差没有规律, 但多次测量的总体却听从统计规律, 通过对测量数据的统计处理, 能在理论上估量起对测量结果的影响。 只要试验工作做得精细,系统误差简洁克服。6、统计表与统计图有何用途?常用统计图、统计表有哪些?三线表的意义?答:统计表使用表格形式来表示数量关系,统计图是用几何图形来表示数量关系,可以把讨论对象的特点、内部构成、相互关系等简明、形象的表达出来,便于比较分析统计表:简洁表、复合表统计图:长条图、圆图、线图、直方图、折线图7、为什么变异系数要与平均数、标准差协作使用?答:由于变异系数的大小, 同时受到平均数和
16、标准差两个统计数的影响,因而在利用变异系数表示可编辑资料 - - - 欢迎下载精品名师归纳总结学习资料 名师精选 - - - - - - - - - -第 3 页,共 33 页 - - - - - - - - - -可编辑资料 - - - 欢迎下载精品名师归纳总结资料word 精心总结归纳 - - - - - - - - - - - -资料的变异程度时,最好将平均数和标准差也列出8、标准误与标准差有何联系与区分.答:标准差和标准误都是变异指标,但它们之间有区分,也有联系。区分:概念不同。标准差是描述观看值 个体值 之间的变异程度。 标准误是描述样本均数的抽样误差。用途不同。 标准差与均数结合估
17、量参考值范畴,运算变异系数,运算标准误等。标准误用于估量参数的可信区间,进行假设检验等。它们与样本含量的关系不同:当样本含量 n足够大时,标准差趋向稳固。而标准 误随n的增大而减小,甚至趋于0 。联系 :标准差,标准误均为变异指标,当样本含量不变时,标 准误与标准差成正比。9、样本平均数抽样总体与原始总体的两个参数间有何联系?10、显著性检验的基本步骤是什么?依据什么确定显著水平? 答:基本步骤:1,第一对试验样本所在作假设2,在无效假设成立的前提下,构造合适的统计数,并讨论试验所得统计数的抽样分布,运算无效假设正确的概率3,依据“小概率大事实际不行能原理”否定或接受无效假设在假设检验中,无效
18、假设是否被否定的依据是“小概率大事不行能原理”。11、均数差异显著性检验中,确定和否定无效假设的依据是什么?12、什么是统计推断?为什么统计推断的结论有可能发生错误?有哪两类错误?如何降低犯两类错误的概率?一:统计推断是指依据样本和假定模型对总体作出的以概率形式表述的推断二:由试验的真实差异跟抽样误差引起的三:第一类错误:把非真实差异错判为真实差异其次类差异:把真实差异错判为非真实差异四:适当样本含量13、进行显著性检验应留意什么问题?如何懂得显著性检验结论中的“差异不显著”、“差异显著”、 “差异极显著”?答:留意:1,要有合理的试验或抽样设计,保证试验结果的牢靠、正确、且处理间要有可比性。
19、2,选用的假设检验方法应符合其应用条件3,要正确懂得差异显著或极显著的统计意义4,合理建立统计假设,正确运算检验统计数 “差异不显著”:有两种可能:一:它们所在的总体平均数不相同,但被试验误差所掩盖,表现不出差异的显著性二:它们所在的总体平均数的确无差异“差异显著”或:“差异极显著” : 表面上如此差异的不同样原来自同一总体的可能性小于0.05 或0.01 ,已到达了可以认为它们所在的总体平均数不相同的显著水平。但有些试验结果虽然差异大, 但误差大,或许得不出“差异显著”的结论,而有些试验结果虽然差异小,但由于试验误差小,反而可能推断为“差异显著“14、配对试验设计与非配对试验设计有何区分?区
20、分: 非配对试验设计是指当进行有两个处理的试验时,将试验单位随机分成两个组,然后对两组随机实施一个处理。配对试验设计是先依据配对的要求将试验单位两两配对,然后将配对成子的两个试验单位随机安排到两个处理组中。 要求配对成子的两个试验单位的初始条件尽量一样,不同对子间试验单位的初始条件答应有差异15、多个处理平均数间的相互比较为什么不宜用t 检验法 .第一:检验工作量大其次:无统一的试验误差第三:推断的可能性低检验的I 型错误率大可编辑资料 - - - 欢迎下载精品名师归纳总结学习资料 名师精选 - - - - - - - - - -第 4 页,共 33 页 - - - - - - - - - -
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