统计学的几个基本概念
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全果深绿
0
2
以绿为主，绿中见黄
1
4
以橙黄色为主，橙黄中绿
2
6
全果橙黄，局部桔红
3
8
全果桔红色
4
10
例2 统计次数法 ： 表2-1-2 桔果性状观测统计表
性 状
个数
好 果
362
次 果
138
与A品种产量两个概念有无区别？
与B品种产量两个概念有无区别？
01
02
03
04
变数与变值 go
数量性状数据与质量性状数据 go
参数与统计量 go
总体与样本 go
第一节 统计学的几个基本概念
第一章 试验结果资料的整理
总体与样本
总体（Population）：
2
具有共同性质的基本单位所组成的集团。
随机样本：采用随机抽样的方法抽取的样本叫随机样本。一般生物统计学上讲的样本都是随机样本。
如为说明某品种果实大，专门选取大的果实来测定，获得的样本是偏袒样本，无代表性。
偏袒样本（Bias Sample）：根据试验者预定的意图去抽取的样本叫偏袒样本。
02
04
样本（Sample）：
抽样：从总体中抽取部分个体进行观测。
变值：变量所取得的数值。 例如：随机调查沙田柚花序上的花朵数，共调查了10个花序，得到结果如下：12、10、7、9、10、11、10、13、11、12，即每花序上的花朵数是一个变量，由7、9、10、11、12、13共6个变值组成。
9、13出现1次，10出现3次，11、12出现2次 变量与变值之间的关系： 变量由变值组成。
个体： 构成总体的基本单位。
4
例如：研究糯米糍荔枝的单果重量
所有糯米糍荔枝的正常果实都属于这个范畴——总体
每一个糯米糍荔枝果实 ——个体。
根据总体的数量可分为：
8
有限总体：个体数目有限的总体
无限总体从总体中抽取部分个体进行观测，用以估计总体的一般特性，这部分被观测的个体总称为样本。
参数是真值、是不变的，不易或不能求得。
统计数（Statistic）：由样本的全部观察值求得的用以估计总体参数的特征数叫统计数。
如样本平均数、样本标准差s、变异系数CV
01
03
02
04
05
06
The end
#O1
#2022
例1 分级法 表2-1-1 柑桔果实着色情况分级表
着色情况
级 别
打 分
讨论：柑桔引种试验 原当家品种 A 引进新品种 B = 75㎏， = 83㎏ 请思考： 同样条件下各种植30株，得到
1、 B品种的产量是否高于A品种？ 2、这个试验中，哪是总体？哪是样本？ A品种 平均单株产量 ，样本平均数 B品种 平均单株产量 ，样本平均数 3、样本平均数是否等于总体平均数？ 4、要回答问题1，要运用那一些基本概念与关系？
质量性状数量化： 用分级或统计次数的方法将质量性状用数据表示出来，这个过程叫质量性状数量化。
如果实的色泽深浅，风味浓淡，肉质爽脆与否、果皮光滑程度、种子的饱满程度等。
2
1
分级法：如将柑桔果实着色程度分级，并打分，这样得到间断性变数。（例1）
统计次数法：例如采收柑桔果之后，按其外观（光滑程度、饱满程度、有无病虫危害与质量性状，有否开裂）分别统计次数。（例2）
分级法：如将柑桔果实着色程度分级，并打分，这样得到间断性变数。（例1）
统计次数法：例如采收柑桔果之后，按其外观（光滑程度、饱满程度、有无病虫危害与质量性状，有否开裂）分别统计次数。（例2）
参数与统计量
参数（Parameter）：
由总体中包含的全部个体求得的能够反映总体性质的特征数。如总体平均数μ、总体标准差σ。
目的：从样本推测总体。
样本容量：样本中所含个体的多少。
大样本：样本容量≥30
小样本：样本容量＜30
抽样的要求：
个体间相互独立；每个个体能被抽取做样本的机会均等。
随机抽样：符合以上两点要求的抽样过程。
随机抽样和非随机抽样的比较：
随机抽样 个体入选机会均等；
非随机抽样 个体入选机会不均等。
变数与变值
二、变数与变值 变量：具有变异的性状的观测值。 例如：测定龙眼苗高，得到73cm，69cm，62cm, 60cm, 63cm, 74cm, 75cm…等，是一群变异的数，苗高是一个变量; 称芒果的单果重，得到125g、146g、112g，150g，134g，117g，128 g…等，也是一群变异的数，单果重也是一个变量。
导 言
生物统计学是应用统计学的原理与方法分析生物数据, 推断研究对象数量特征的应用基础学科。 园艺专业 应用统计学的原理与方法处理园艺植物的数据，推断所研究的园艺植物数量特征。 学习的目标: 1.掌握统计学的基本原理与方法。 2.应用基本原理与方法分析园艺植物数据资料,并推出正确的结论。 生物现象（数据）千头万绪，错综复杂 生物统计学——工具 揭示藏在表面现象下面的客观规律（数量特征）。
数量性状数据与质量性状数据
1
数量性状：能直接用数量来表示的性状。
2
表示数量性状的数据叫数量性状数据。
3
通过计数、称量、测量和分析化验获得。
4
分连续性变数与非连续性变数两类。
5
连续性变数（Continuous variable）：
6
在任意两个变值之间可能有其它微量差异的变值存在。
7
例如 果重
8
果重 在65g与66g两变值间还可能有65.7, 65.9等。
9
特点：①称量、测量获得； ②不限取整数
10
非连续性变数，也叫间断性变数（discrete variable） 变值只能取非负整数的一类变数。 特点：①通过计数获得； 只能取非负整数。
如每个花序上的小花数，单株果数等。
质量性状：只能观察描述而不能直接用量具测量的性状叫质量性状。
质量性状：
0
2
以绿为主，绿中见黄
1
4
以橙黄色为主，橙黄中绿
2
6
全果橙黄，局部桔红
3
8
全果桔红色
4
10
例2 统计次数法 ： 表2-1-2 桔果性状观测统计表
性 状
个数
好 果
362
次 果
138
与A品种产量两个概念有无区别？
与B品种产量两个概念有无区别？
01
02
03
04
变数与变值 go
数量性状数据与质量性状数据 go
参数与统计量 go
总体与样本 go
第一节 统计学的几个基本概念
第一章 试验结果资料的整理
总体与样本
总体（Population）：
2
具有共同性质的基本单位所组成的集团。
随机样本：采用随机抽样的方法抽取的样本叫随机样本。一般生物统计学上讲的样本都是随机样本。
如为说明某品种果实大，专门选取大的果实来测定，获得的样本是偏袒样本，无代表性。
偏袒样本（Bias Sample）：根据试验者预定的意图去抽取的样本叫偏袒样本。
02
04
样本（Sample）：
抽样：从总体中抽取部分个体进行观测。
变值：变量所取得的数值。 例如：随机调查沙田柚花序上的花朵数，共调查了10个花序，得到结果如下：12、10、7、9、10、11、10、13、11、12，即每花序上的花朵数是一个变量，由7、9、10、11、12、13共6个变值组成。
9、13出现1次，10出现3次，11、12出现2次 变量与变值之间的关系： 变量由变值组成。
个体： 构成总体的基本单位。
4
例如：研究糯米糍荔枝的单果重量
所有糯米糍荔枝的正常果实都属于这个范畴——总体
每一个糯米糍荔枝果实 ——个体。
根据总体的数量可分为：
8
有限总体：个体数目有限的总体
无限总体从总体中抽取部分个体进行观测，用以估计总体的一般特性，这部分被观测的个体总称为样本。
参数是真值、是不变的，不易或不能求得。
统计数（Statistic）：由样本的全部观察值求得的用以估计总体参数的特征数叫统计数。
如样本平均数、样本标准差s、变异系数CV
01
03
02
04
05
06
The end
#O1
#2022
例1 分级法 表2-1-1 柑桔果实着色情况分级表
着色情况
级 别
打 分
讨论：柑桔引种试验 原当家品种 A 引进新品种 B = 75㎏， = 83㎏ 请思考： 同样条件下各种植30株，得到
1、 B品种的产量是否高于A品种？ 2、这个试验中，哪是总体？哪是样本？ A品种 平均单株产量 ，样本平均数 B品种 平均单株产量 ，样本平均数 3、样本平均数是否等于总体平均数？ 4、要回答问题1，要运用那一些基本概念与关系？
质量性状数量化： 用分级或统计次数的方法将质量性状用数据表示出来，这个过程叫质量性状数量化。
如果实的色泽深浅，风味浓淡，肉质爽脆与否、果皮光滑程度、种子的饱满程度等。
2
1
分级法：如将柑桔果实着色程度分级，并打分，这样得到间断性变数。（例1）
统计次数法：例如采收柑桔果之后，按其外观（光滑程度、饱满程度、有无病虫危害与质量性状，有否开裂）分别统计次数。（例2）
分级法：如将柑桔果实着色程度分级，并打分，这样得到间断性变数。（例1）
统计次数法：例如采收柑桔果之后，按其外观（光滑程度、饱满程度、有无病虫危害与质量性状，有否开裂）分别统计次数。（例2）
参数与统计量
参数（Parameter）：
由总体中包含的全部个体求得的能够反映总体性质的特征数。如总体平均数μ、总体标准差σ。
目的：从样本推测总体。
样本容量：样本中所含个体的多少。
大样本：样本容量≥30
小样本：样本容量＜30
抽样的要求：
个体间相互独立；每个个体能被抽取做样本的机会均等。
随机抽样：符合以上两点要求的抽样过程。
随机抽样和非随机抽样的比较：
随机抽样 个体入选机会均等；
非随机抽样 个体入选机会不均等。
变数与变值
二、变数与变值 变量：具有变异的性状的观测值。 例如：测定龙眼苗高，得到73cm，69cm，62cm, 60cm, 63cm, 74cm, 75cm…等，是一群变异的数，苗高是一个变量; 称芒果的单果重，得到125g、146g、112g，150g，134g，117g，128 g…等，也是一群变异的数，单果重也是一个变量。
导 言
生物统计学是应用统计学的原理与方法分析生物数据, 推断研究对象数量特征的应用基础学科。 园艺专业 应用统计学的原理与方法处理园艺植物的数据，推断所研究的园艺植物数量特征。 学习的目标: 1.掌握统计学的基本原理与方法。 2.应用基本原理与方法分析园艺植物数据资料,并推出正确的结论。 生物现象（数据）千头万绪，错综复杂 生物统计学——工具 揭示藏在表面现象下面的客观规律（数量特征）。
数量性状数据与质量性状数据
1
数量性状：能直接用数量来表示的性状。
2
表示数量性状的数据叫数量性状数据。
3
通过计数、称量、测量和分析化验获得。
4
分连续性变数与非连续性变数两类。
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连续性变数（Continuous variable）：
6
在任意两个变值之间可能有其它微量差异的变值存在。
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例如 果重
8
果重 在65g与66g两变值间还可能有65.7, 65.9等。
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特点：①称量、测量获得； ②不限取整数
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非连续性变数，也叫间断性变数（discrete variable） 变值只能取非负整数的一类变数。 特点：①通过计数获得； 只能取非负整数。
如每个花序上的小花数，单株果数等。
质量性状：只能观察描述而不能直接用量具测量的性状叫质量性状。
质量性状：