《生物统计学》考试自测题13085.pdf

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1、生物统计学考试自测题（课程代码 ZH34004，闭卷，时间 120 分钟）一、填空题（每空 1 分，20%）1、数据变异度的度量方法主要有 ，3 种。2、根据遗传学原理，豌豆的红花纯合基因型和白花纯合基因型杂交后，在 F2 代白花植株出现的概率为。若一次试验中观测 2 株 F2 植株，则至少有一株为白花的概率为 ；若希望有 99%的把握获得 1 株及 1 株以上的白花植株，则 F2 需至少种植 株。3、试验设计的基本原则是 、及 。4、微生物生长统计中，第 1 小时增长1x，第 2 小时增长2x，第 3 小时增长3x，则增长率的几何平均数为 。5、在参数区间估计中，保证参数在某一区间内的概率1

2、称为 。6、某水稻品种单株产量服从正态分布，其总体方差为 36，若以 n=9 抽样，要在水平上检验:100,:100oAHH，若要接受oH，样本平均值所在区间为 。7、数据资料常用 、和 三种数据转换方式，以满足方差分析要求的前提条件。8、写出下面假设检验的零假设。配对数据 t-检验：；一元线性回归的回归系数显著性检验：；单因素方差分析随机模型的 F 检验：。9、对 50 粒大豆种子的脂肪含量（X)和蛋白质含量（Y)进行回归分析，得到 Y 依 X 的回归方程为：350.7YX，X 依 Y 的回归方程为：41 32/35XY，则相关系数(r)为 ，x ，y 。10、在某保护区内进行野生动物考察，

3、捕获 25 只锦鸡，标记放回，第二次共捕获 60 只，其中有 5 只有标记。这种抽样符合 分布，估计该地锦鸡种群大小为 只。二、单项选择题（在备选答案中选出一个正确答案，并将其字母代 码填在题干后的括号内。每题 2 分，20%）1、方差分析必须满足的基本条件包括可加性、方差齐性，以及（）A、无偏性 B、无互作 C、正态性 D、重演性 2、频数分布曲线中，代表众数所在位置的编号是（）A、1 B、2 C、3 D、2 或 3 3、对一批大麦种子做发芽试验，抽样 1000 粒，得发芽种子 870粒，若规定发芽率达 90%为合格，这批种子与规定的差异是否显著（）A、不显著 B、显著 C、极显著 D、不好

4、确定 4、当样本容量增加时，样本平均数的分布趋于（）A、正态分布 B、2分布 C、F 分布 D、u 分布 5、在正态总体 N(10,10)中以样本容量 10 进行抽样，其样本平均数服从（）分布 A、N(10,1)B、N(0,10)C、N(0,1)D、N(10,10)6、已知标准正态分布的累积函数()0.8u，则(|)P Uu（）A、B、0.3 C、D、7、下列描述中不正确的说法是（）A、离散型数据频数分析时其组界通常为连续的区间 B、多重比较 LSD 法比 Duncan 法更容易犯 I 型错误 C、总体平均数不受抽样误差的影响 D、二项分布的概率均可用正态分布小区间的概率求取 8、配对数据与成

5、组数据相比，其特点不包括（）A、加强了试验控制 B、t 检验的自由度大 C、不受总体方差是否相等的限制 D、可减小误差 9、对 13 个样点的水稻茎杆产量（X，克）和籽粒产量（Y，克）进行测定，散点图如下。现有 A、B、C、D 四人对该资料进行回归分析，结果正确的是（）：A、XY 0548.15091.0（r=）B、XY 0548.15091.0(r=)C、XY 0548.15091.0(r=D、XY 0548.15091.0(r=0.00.51.01.52.000.511.522.533.54茎秆产量稻谷产量(g)10、两因素（A、B）方差分析，各设有 3 个水平，3 个重复。若 A、B 均

6、为随机因素，则 A 的处理效应的 F-检验表达式正确的是（）A、(/2)/(/4)AABSSSS B、(/2)/(/18)AeSSSS C、(/2)/(/9)AABSSSS D、(/2)/(/19)AeSSSS 三、判断题（每小题1 分，10%，正确的在题后括号内打“”，错误的打“”）1、2分布是由自由度决定的离散型概率分布，因此适用于次数资料的假设测验，如优度拟合检验。（）2、贝叶斯定理成立的充分前提是A1,A2,Ak必须是互斥事件。（）3、对多个样本平均数仍可采用t 测验进行两两独立比较。（）4、配对数据 t 检验不需要考虑两者的总体方差是否相等。（）5、描述样本的特征数叫参数。（）6、t

7、 分布是以平均数0 为中心的对称分布。（）7、否定零假设0H则必然犯 I 型错误。（）8、一个显著的相关或回归不一定说明X 和 Y 的关系必为线性。（）9、出现频率最多的观察值，称为中位数。（）10、泊松分布是特殊的二项分布。（）1、写出两个样本方差齐性的显著性检验的基本步骤。答：零假设：12:oH，备择假设：12:AH 显著性水平：0.05或0.01 检验统计量:221,212/dfdfFss 建立oH的拒绝域（双侧检验）:当/2FF或1/2FF时拒绝oH。得出结论：方差是否相等。2、什么是 I 型错误和 II 型错误简要说明如何控制这两类错误。（5 分）答：假设检验中，错误地拒绝了正确的零

8、假设（“弃真”），称为犯 I 型错误；错误地接受了实际错误的零假设（“存伪”），称为犯 II 型错误。I 型错误的概率为显著性水平，II 型错误概率值的大小只有与特定的备择假设结合起来才有意义。值一般与显著水平、实际总体的标准差、样本含量 n、以及1-0等因素有关。在其它因素确定时，值越小，值越大；反之，值越大,值越小；样本含量 n 及1-0 越大、越小,值越小。（1 分）要同时减小、，必须增加样本含量 n。1、使用粒肥后测定小麦千粒重，6 个样点的结果为：37，47，50，49，49，48(g)，未使用粒肥 5 个样点的结果为：35，40，38，39，47(g)。假设施肥不改变总体方差，试问

9、施用粒肥是否能显著地提高产量。解：0未知但相等。0，139.80 x，2123.47s，2219.7s 假设：012:H，12:AH 显著性水平：规定0.05 统计量的计算：（2 分）1212221122121246.6739.85 23.474 19.71111115465116.872.432.827 dfdfxxtnsnsnnnn 建立0H的拒绝域:单侧检验，当 9,tt时拒绝0H，查表得9,0.051.833t，9,0.012.821t。结论：9,0.05tt，即0.05P，拒绝0H，即施过粒肥后能显著地提高千粒重。2、某生物药品厂研制出一批新的鸡瘟疫苗，为检验其免疫力，用 200 只

10、鸡进行试验。其中注射新疫苗 100 只（经注射后患病的 10 只，不患病的 90 只），对照组（注射原疫苗组）100只（经注射后患病的 15 只，不患病的 85 只），试问新旧疫苗的免疫力是否有差异。解：采用 2x2 列联表的独立性检验，:0HOT0 不患病 患病 总计 新疫苗 90（）10（）100 旧疫苗 85（）15（）100 总计 175 25 200 df211，.0 05 22222421|9087.5|0.5|1012.5|0.5|8587.5|0.5|1512.5|0.587.512.587.512.50.045720.3220.7314|0.5iiiiOTT 查表,1,0.0

11、5223.841df 因为,.1 0 05223 841，则接受0H，则新旧疫苗无显著差异。3、四种抗菌素的抑菌效力比较研究，以细菌培养皿内抑菌区直径为指标，结果如下（9 分）：平皿号 抗菌素 抗菌素 抗菌素 抗菌素 1 28 23 24 19 2 27 25 20 22 3 29 24 22 21 4 26 24 21 23 5 28 23 23 22 问：（1）写出该试验的方差分析的统计模型表达式（注明固定模型还是随机模型）（2）下表为SPSS输出的方差分析表（IVI数据缺失），试将其补全，并根据F检验判断这4种抗菌素的抑菌效力有无显著差异 ANOVA 抑菌圈直径 Sum of Squar

12、es df Mean Square F Sig.Between Groups I III VI-Within Groups IV V Total II （3）下表为 Duncan 法多重比较的输出结果，试分析两两间差异的显著性 抑菌圈直径 抗菌素 N Subset for alpha=.05 1 2 3 1 Duncan(a)4 5 3 5 2 5 1 5 Sig.477 Means for groups in homogeneous subsets are displayed.a Uses Harmonic Mean Sample Size=.解：（1）ijiijx，1,2,3,4i，1,2

13、,3,4,5j（固定效应模型）（2）I：117；II：；III：3；IV：16；V：；VI：=3 分)3,16,0.013,15,0.013,20,0.013,15,0.0116 15()20 155.4170.2(4.9385.417)5.320FFFF 22.941F5.320，则拒绝零假设，这 4 种抗菌素的抑菌效力差异极显著 （3）在0.05的水平上，除抗菌素 3、4 之间无显著差异外，两两之间均存在显著差异。4、已知某地最近 8 年 6 月份的降雨量（X，mm）与棉花产量（Y，斤/亩）的关系如下表。试作线性回归分析：6 月份降雨量（X，mm）35 60 82 90 120 145 1

14、70 185 棉花产量（Y，斤/亩）180 270 310 380 360 420 430 490 SPSS回归分析输出 ANOVA(b)Model Sum of Squares Df Mean Square F Sig.1 Regression 1 .000(a)Residual 6 Total 7 Coefficients(a)Model Unstandardized Coefficients Standardized Coefficients t Sig.B Std.Error Beta B Std.Error 1(Constant)-.001 降雨量 .235 I(缺失).000 a

15、Dependent Variable:棉花产量（1）建立线性回归方程YabX；（2）根据输出表已知信息计算缺失的 I，说明该项统计定义；（3）用两种方法对该线性方程进行显著性测验。解：(1)110.875X，355Y 3551.767 110.875159.084aYbX 159.0841.767YX；(2)62003.978()0.95168600r I；相关系数（标准化回归系数）(3)方法一：回归方差分析（F-检验）1,6,0.0156.40113.75FF，拒绝oH，回归极显著；方法二：回归系数分析（t 检验）6,0.005|7.5103.707tt，拒绝oH，即0，回归极显著 附注：0

16、.051.645u，0.0251.96u，0.012.326u，0.0052.576u 9,0.051.833t，9,0.0252.262t，9,0.012.821t，9,0.0053.250t，6,0.0053.707t 1,0.0523.841，1,0.0126.635 3,15,0.053.287F，3,20,0.053.098F，3,15,0.015.417F，3,20,0.014.938F，1,6,0.0113.75F x-p(x)=ex!1212221 122121211dfdfxxtdf sdf sdfdfnn edf,2MSLSD=tn 2aa22.Ai.i.i=1i=1x1SS=n(x-x.)=x-nna 2anan22.Tijiji=1 j=1i=1 j=1xSS=(x-x.)=x-na XYXXSb=S，a=y-bx,22XYRXXYYYYSSSr=bbSSS,eXXbt=MS/S