生物统计学重要知识点
生物统计学复习要点
1、生物统计学主要包括试验设计和统计分析2、统计学的发展经历了3个阶段:古典记录统计学,近代描述统计学和现代推断统计学3、生物统计学是数理统计在生物学研究中的应用,它是用数理统计的原理和方法来分析和解释生物界各种现象和试验调查资料的一门学科,属于应用统计学的一个分支。
4、英国统计学家R.A.Fisher于1923年发展了显著性检验及估计理论,提出来F分布和F 检验,创立了方差和方差分析,在从事农业试验及数据分析研究时,他提出了随机区组法、拉丁方法和正交试验的方法5、常用的统计学术语有:总体与样本,参数与统计数,变量与资料,因素与水平,处理与重复,效应与互作,准确性与精确性,误差与错误6、总体按所含个体的数目可分为有限总体和无限总体,n小于30的样本称为小样本,n大于等于30的为大样本7、参数也称参量,是对一个总体特征的度量。
统计数也称统计量,是由样本计算所得的数值。
8、准确性反映测定值与真值符合程度的大小,而精确性则是反映多次测定值的变异程度9、生物统计学的基本作用:1)提供整理和描述数据资料的科学方法,确定某些性状和特性的数量特征2)判断试验结果的可靠性3)提供由样本推断总体的方法4) 提供试验设计的一些重要原则10、试验资料具有集中性和离散性两种基本特征。
平均数是反映集中性的特征数,主要包括算术平均数,中位数,众数,几何平均数等;反映离散性的特征数是变异数,主要包括极差,方差,标准差和变异系数11、资料可分为数量性状资料和质量性状资料12、数量性状资料分为计数资料(非连续变量资料)和计量资料(连续变量资料)13、资料的来源(资料的搜集方法)一般有两个,调查和试验14、常用的抽样方法有随机抽样,顺序抽样,典型抽样15、随机抽样的方法:简单随机抽样,分层随机抽样,整体抽样,双重抽样16、计量资料的整理步骤:1,计算全距2.确定组数和组距(样本容量30--60,分组数为5--8)3,确定组限和组中值4,分组,编制次数分布表17、常用的统计图有条形图,饼图,直方图,多边形图,散点图(会辨认)18、算术平均数的算法:直接计算法,减去(或加上)常数法,加权平均法19、算术平均数的重要特性:1)样本中各观测值与其平均数之差称为离均差,其总和等于零2)样本中各观测值与其平均数之差平方的总和,较各观测值与任一数值(不包括平均数)之差的平方和最小,即离均差平方和为最小20、标准差的特性:1,标准差的大小受多个观测值的影响,如果观测值与观测值之间差异较大,其离均差也大,因而标准差也大,反之则小2,计算标准差时,如将各观测值加上或减去一个常数a,其标准差不变,将各观测值乘以或除以一个常数a,则标准差扩大或缩小了a倍3,在正态分布情况下,一个样本变量的分布情况可作如下估计:在平均数两侧的1s范围内,观测值个数约为观测值总个数的68.26%,在平均数两侧的2s范围内,观测值个数约为观测值总个数的95。
生物统计学复习提纲
复习提纲一、名词解释1、变异系数：变数的相对变异量，CV=S/y×1002、总体与样本：总体是指具有相同性质的个体组成的集团，样本是指从总体中抽出的一部分个体的集合。
3、统计假设测验：根据于某种实际需要，对未知的或不完全知道的统计总体提出一些假设，然后由样本的实际结果，经过一定的计算，作出在概率意义上应当接受那种假设的测验。
4、显著水平：用来测验假设的概率标准5%或1%等，称为显著水平,一般以α表示。
5、适合性测验：比较实验数据与理论假设是否符合的假设测验。
6、单因素试验：整个试验中只变更、比较一个试验因素的不同水平，其它作为试验条件的因素均严格控制一致的试验。
7、连续型数据与离散型数据：连续型数据是指称量、度量或测量方法得到的数据，离散型数据是指用计数方法获得的数据。
8、零假设与备择假设：零假设是指假设总体平均数μ等于某一指定值μ0，记为H0：μ=μ0或μ-μ0=0。
备择假设，和零假设相对立的一个假设，也称为对应假设。
记作H A：μ≠μ0。
9、第一类错误（α错误）：如果H0是真实的，我们通过测验却否定了它，就犯了一个否定真实假设的错误，这叫第一类错误（α错误）。
10、第二类错误（β错误）：如果H0是错误的，我们通过测验没有发现其不真实而接受了它，即犯了一个接受不真实的H0的错误，这叫第二类错误（β错误）。
11、回归分析：对具有因果关系的两个变数，统计分析的任务是由实验数据推算出一个表示Y 随X 的改变而改变的方程过程称为回归分析。
12、重复：在试验中同一处理设置的试验单位数。
13、样本容量：样本中包含的个体数，用n表示。
14、生物统计学：生物统计学是以概率理论为基础，研究生命科学中随机现象规律性的方法论科学。
15、有限总体：总体中包含的个体数目有限，这种总体称为有限总体。
16、处理与水平：处理是指试验过程中设置的所有试验因素的所有水平，是试验的具体条件或状态，水平是指每一个因素根据其质或量所分的等级或所处的状态。
生物统计(完整总结版)
生物统计学一.名词解释1. 总体：根据研究目的确定的研究对象的全体。
2. 个体：其中的一个研究单位。
3. 样本：总体的一部分。
4. 样本含量：样本中所包含的个体数目。
5. 参数：总体计算的特征数。
6. 统计数：样本计算的特征数。
7. 抽样：从总体中获得样本的过程。
8. 随机抽样：总体中每一个个体都有同样的机会被抽取组成样本。
9. 随机样本：通过随机抽样方式获得的样本。
1. 数量性状：能够以量测或计数的方式表示其特征的性状。
2. 质量性状：能观察到而不能直接测量的性状。
3. 计数资料：用量测方式获得的数量性状资料。
4. 计量资料：用计数方式获得的数量性状资料。
5. 半定量资料：将观察单位按所考察的性状或指标的等级顺序分组，然后清点各组观察单 位的次数而得的资料。
6. 全距：资料中最大值与最小值之差。
7. 组限：各组的最大值与最小值。
8. 组中值：每一组的中点值=(下限+上限)/2=上限-组距/2。
1. 中位数：将资料内所有观测值从小到大依次排列，当观测值的个数是奇数时，位于中间的那个观察值，或当观测值的个数是偶数时，位于中间的两个观测值的平均数。
2.众数：资料中出现次数最多的那个观测值或次数最多一组的组中值。
3. 离均差：各个观测值与平均数之差。
（X-X ）。
4. 自由度：独立观测值的个数。
5. 样本方差：统计数∑--)1/(2n X X ）（。
MS6. 样本标准差：统计学上把样本方差S 2的平方根。
S=Nx x ∑-2)(7. 变异系数：标准差于平均数的比值。
C ·V 8. 均方：统计数∑--)1/(2n X X ）（。
MS 1. 必然现象：在保持条件不变的情况下，重复进行试验，其结果总是确定的，必然发生。
2. 随机现象：在一次观察或试验中其结果呈现偶然性的现象。
3. 试验：指通过选择有代表性的试验单位在一定条件下进行的带有探索性地研究工作。
4. 随机试验：通常我们把根据某一研究目的，在一定投条件下对自然现象所进行的观察或试验统称。
生物统计学·名词解释 复习重点
1.生物统计：是应用数理统计的原理和方法研究数量变异规律的学科，也是一门应用数学。
2.总体：根据研究目的确定的研究对象的全体称为总体。
3.个体：总体其中的一个研究单位称为个体。
4.样本：总体的一部分称为样本。
5.有限总体：包含有限个个体的总体称为个体。
6.无限总体：包含无限多个个体的总体叫无限总体。
7.样本容量或大小：样本中所包含的个体数目称为样本容量或大小，常记为n，通常n≤30为小样本，n＞30为大样本。
8.参数：总体计算的特征数称为参数，通常用希腊字母表示，如用μ表示总体平均数，σ表示总体标准差。
9.统计数：由样本计算的特征数，称为统计数，通常用拉丁字母表示，如用x表均数，用s表示样本标准差。
10.准确性：也叫准确度，指在试验或调查中同一试验指标或性状的观测值与其真值接近的程度。
11.精确性：也叫精确度，指在试验或调查中同一试验指标或性状的重复观测值彼此接近的程度。
12.正确性：试验或调查的准确性，精确性，合称正确性。
13.随机误差：也叫抽样误差，这是由于偶然因素所造成的，随机误差影响试验的精确性。
特点：偶然性和随机波动性难以消除。
14.系统误差：也叫片面误差，这是由于试验动物的初始条件相同，测量的仪器不准，标准试剂未经校正，以及观测、记载、抄录、计算中的错误所引起。
系统误差影响试验的准确性。
特点：定向性，可消除。
15.必然事件（Ω）：在一定条件下必然发生的现象。
16.不可能事件（Φ）：在一定条件下不可能发生的现象。
17.事件：在一定条件下可能发生也可能不发生的事件，简称事件。
用A，B表示。
18.概率：在相同条件下进行n次重复试验，如果随机事件A发生的次数为m，则把m/n称为随机事件A的频率，把试验重复数n逐渐增大时，如果随机事件A的频率越来越稳定的接近某一数值p，则我们把数值p称为随机事件A的概率。
这样定义的概率称为统计概率或者称为后验概率。
19.古典概率：设样本空间由n个等可能的基本事件所构成，其中事件A包含有m个基本事件，则事件A的概率为m/n，即P(A)=m/n。
生物统计知识点总结
生物统计知识点总结生物统计学基本概念1. 总体和样本生物统计学中，研究对象的全体称为总体，而从总体中选取的部分个体称为样本。
样本是总体的代表，通过对样本进行研究和分析，可以对总体进行推断。
2. 参数和统计量总体的特征称为参数，它是总体的固有属性。
而样本的特征称为统计量，它是样本的统计学特征，用来推断总体的参数。
3. 随机变量在生物统计学中，用来研究某种现象的变量称为随机变量。
随机变量有两种类型，离散型和连续型。
离散型随机变量的取值是有限个或者可数个，而连续型随机变量的取值是连续的。
4. 抽样分布抽样分布是指在总体中随机抽取样本后得到的分布。
当样本容量足够大时，抽样分布具有一些特定的性质，如正态分布、t分布、F分布等，这些分布在生物统计学中是非常重要的。
生物统计学常用方法1. 描述统计描述统计是对数据进行整理、归纳和描述的过程，主要包括测量中心趋势的指标（如均值、中位数、众数）、测量离散程度的指标（如标准差、方差）以及数据的图表展示。
2. 推断统计推断统计是通过样本对总体参数进行推断的过程。
推断统计主要包括参数估计和假设检验两个部分。
参数估计是通过样本来估计总体参数的值，而假设检验是对总体参数的某种假设进行检验的过程。
3. 方差分析方差分析是一种用来比较两个或多个总体均值是否相等的统计方法。
它包括单因素方差分析和多因素方差分析，用于研究不同因素对总体均值的影响。
4. 回归分析回归分析是用来研究一个或多个自变量对因变量的影响程度和方向的统计方法。
回归分析分为简单线性回归和多元线性回归，以及非线性回归等方法。
5. 生存分析生存分析是研究生存时间或事件发生时间的统计方法，它包括生存曲线、生存率和生存分布等内容，主要用于临床医学和流行病学领域。
生物统计学在生物学领域的应用生物统计学在生物学领域有着广泛的应用。
它可以用来设计实验、收集和整理数据、进行数据分析和结果解释。
以下是一些生物统计学在生物学领域的应用示例。
生物统计学复习要点
1、生物统计学主要包括试验设计和统计分析2、统计学的发展经历了3个阶段：古典记录统计学，近代描述统计学和现代推断统计学3、生物统计学是数理统计在生物学研究中的应用，它是用数理统计的原理和方法来分析和解释生物界各种现象和试验调查资料的一门学科，属于应用统计学的一个分支。
4、英国统计学家R.A.Fisher于1923年发展了显著性检验及估计理论，提出来F分布和F 检验，创立了方差和方差分析，在从事农业试验及数据分析研究时，他提出了随机区组法、拉丁方法和正交试验的方法5、常用的统计学术语有：总体与样本，参数与统计数，变量与资料，因素与水平，处理与重复，效应与互作，准确性与精确性，误差与错误6、总体按所含个体的数目可分为有限总体和无限总体，n小于30的样本称为小样本，n大于等于30的为大样本7、参数也称参量，是对一个总体特征的度量。
统计数也称统计量，是由样本计算所得的数值。
8、准确性反映测定值与真值符合程度的大小，而精确性则是反映多次测定值的变异程度9、生物统计学的基本作用：1）提供整理和描述数据资料的科学方法，确定某些性状和特性的数量特征2）判断试验结果的可靠性3）提供由样本推断总体的方法4) 提供试验设计的一些重要原则10、试验资料具有集中性和离散性两种基本特征。
平均数是反映集中性的特征数，主要包括算术平均数，中位数，众数，几何平均数等；反映离散性的特征数是变异数，主要包括极差，方差，标准差和变异系数11、资料可分为数量性状资料和质量性状资料12、数量性状资料分为计数资料（非连续变量资料）和计量资料（连续变量资料）13、资料的来源（资料的搜集方法）一般有两个，调查和试验14、常用的抽样方法有随机抽样，顺序抽样，典型抽样15、随机抽样的方法：简单随机抽样，分层随机抽样，整体抽样，双重抽样16、计量资料的整理步骤：1，计算全距2.确定组数和组距（样本容量30--60，分组数为5--8）3，确定组限和组中值4，分组，编制次数分布表17、常用的统计图有条形图，饼图，直方图，多边形图，散点图（会辨认）18、算术平均数的算法：直接计算法，减去（或加上）常数法，加权平均法19、算术平均数的重要特性：1）样本中各观测值与其平均数之差称为离均差，其总和等于零2）样本中各观测值与其平均数之差平方的总和，较各观测值与任一数值（不包括平均数）之差的平方和最小，即离均差平方和为最小20、标准差的特性：1，标准差的大小受多个观测值的影响，如果观测值与观测值之间差异较大，其离均差也大，因而标准差也大，反之则小2，计算标准差时，如将各观测值加上或减去一个常数a，其标准差不变，将各观测值乘以或除以一个常数a，则标准差扩大或缩小了a倍3，在正态分布情况下，一个样本变量的分布情况可作如下估计：在平均数两侧的1s范围内，观测值个数约为观测值总个数的68.26%，在平均数两侧的2s范围内，观测值个数约为观测值总个数的95。
生物统计学重要知识点
生物统计学重要知识点（说明：下列知识点为考试内容，没涉及的不需要复习。
注意加粗的部分为重中之重，一定要弄懂。
大家要进行有条理性的复习，望大家考出好成绩！）第一章概论（容易出填空题和名词解释）1、生物统计学的目的、内容、作用及三个发展阶段2、生物统计学的基本特点3、会解释总体、个体、样本、样本容量、变量、参数、统计数、效应和互作4、会区分误差（随机误差和系统误差）与错误以及产生的原因5、会区分准确度和精确度第二章试验资料的整理与特征数的计算（容易出填空和名词解释）1、随机抽样必须满足的两个条件2、能看懂次数分布表和次数分布图，会计算全距、组数、组距、组限和组中值3、会求平均数（算数、加权和几何）、中位数、众数，算术平均数的重要特性4、会求极差、方差、标准差和变异系数，理解标准差的性质第三章概率与概率分布（选择、填空和计算）1、理解事件、频率及概率，事件的相互关系，加法定理和乘法定理的运用2、概率密度函数曲线的特点和大数定律3、二项分布、泊松分布和正态分布的概率函数和标准分布图像特征，会计算概率值4、理解分位数的概念，弄清什么时候用单尾，什么时候用双尾5、样本平均数差数的分布第四章统计推断（计算）1、无效假设和备择假设、显著水平、双尾检验和单尾检验、假设检验的两类错误，会根据小概率原理做出是否接受无效假设的判断2、总体方差已知和未知情况下如何进行U检验3、一个样本平均数的t检验（例4.5）成组数据平均数比较的t检验（例4.6和4.7）4、一个样本频率的假设检验（例4.11），知道连续性矫正5、参数的区间估计（置信区间）和点估计第五章X2检验（计算）1、X2检验的原理和条件，以及进行连续性矫正的条件和方法2、适合性检验（例5.1和5.3）3、独立性检验：掌握2*2列联表的X2值的两种求法（例5.6）第六章方差分析（计算）1、平方和与自由度的分解、计算方差、F检验2、掌握多重比较的LSD法，会用标记字母法和梯形法3、组内观测次数相等和不等的方差分析（例6.2和6.3）4、方差分析缺失数据的估计中弥补缺失数据的原则第七章直线回归与相关分析（填空、选择）1、回归和相关的概念，回归截距和回归系数的统计学意义，回归方程的三个基本性质2、直线回归的变异来源，每一部分的平方和的计算3、相关分析的相关系数和决定系数的意义第十章试验设计及其统计分析（填空、选择）1、试验设计的基本原则2、正交表及其特点（两个性质和两个特性）3、知道如何选用合适的正交表和设计表头4、正交设计试验结果的统计分析：利用极值R确定关键因子并选出最优组合（例10.6）。
大学生物统计学课程要点
第一章1、总体：研究的全部对象，构成总体的基本单位称为个体。
总体按总体单位的数目多少可分为:有限总体：含有有限个个体的总体。
无限总体：包含有无限多个个体的总体2、样本：从总体中抽出的若干个个体所构成的集合。
3、算术平均数：一个数量资料中各个观察值的总和除以观察值的个数所得的商，记为y4、中值（数）：将资料内所有观察值从大到小排列，居中间位置的观察值称为中数，记为Md5、标准差：用平均数作为样本的代表，其代表性的强弱受样本资料中各观测值变异程度的影响。
仅用平均数对一个资料的特征作统计描述是不全面的，还需引入一个表示资料中观测值变异程度大小的统计量。
6、变异系数（CV ）：变异系数是衡量资料中各观测值变异程度的另一个统计量 。
变异系数可以消除单位 和 （或）平 均数不同对两个或多个资料变异程度比较的影响。
7、课内习题：1.2 既然方差和标准差都是衡量数据变异程度的，有了方差为什么还要计算标准差？答：标准差的单位与数据的原始单位一致，能更直观地反映数据地离散程度。
1.3 标准差是描述数据变异程度的量，变异系数也是描述数据变异程度的量，两者之间有什么不同？答：变异系数可以说是用平均数标准化了的标准差。
在比较两个平均数不同的样本时所得结果更可靠。
第二章1、事物：在一定条件下所产生的结果称为事件，分为：确定性事件和非确定性事件（随机事件）。
2、必然事件：是指在同一组条件的实现之下必然要发生的事件。
例如，将小鼠放在充满一氧化碳的罐子中，它必然死亡。
不可能事件：是指在同一组条件的实现之下必然不发生的事件。
非确定性事件（随机事件）：是指在同一组条件的实现之下可能发生也可能不发生的事件。
3、事件的和：对于任意两事件A 和B ，―A ，B 至少发生一个‖而构成的新事件称为事件A ，B 的和或并。
记作―A ∪B ‖。
4、 事件的交：对于任意两事件A 和B ，―A ，B 同时发生‖而构成的新事件称为事件A 和B的积。
记作 ―AB ‖或―A ∩B ‖5、 例题：试求：在死亡者中，接受甲药物处理者的概率P(B/A)？解：首先求出以下概率(1)在200只螟虫中，死虫的概率:ys CVP(A)=160/200=0.80(2)在200只螟虫中，接受甲药物处理且死亡的概率：P(AB)=96/200=0.48进一步求得：在死亡者中，接受甲药物处理的概率：P(B/A)=P(AB)/P(A)=0.48/0.80=0.60验证: P(B/A)=96/160=0.60⏹ 例：在一个布袋中有4粒种子，其中2粒为黄色，2粒为白色，采用放回式抽样，任意抽取2粒种子，试求：（1）―两粒种子都是黄粒‖ 的概率？（2）―第一次抽到黄粒、第二次抽到白粒‖的概率。
生物统计概论知识点总结
生物统计概论知识点总结1. 生物统计学的基本概念生物统计学是一门应用数学统计学方法于生物学中的统计分析方法的学科，它的主要任务是通过对生物学数据的收集、处理、分析和解释，使生物学家能够更好地理解生物学现象。
生物统计学包括描述统计学和推断统计学两个部分，描述统计学主要是通过数据的整理、显示和概括，来描述数据的性质和规律；而推断统计学则是通过对样本数据进行分析和推断，从而对总体进行研究。
生物统计学的对象包括植物、动物和微生物等各种生物，研究范围很广。
2. 生物统计学的应用领域生物统计学在生物学研究中起着至关重要的作用，它不仅是生物学研究的基础，也是医学、环境科学和农业等领域的基础。
在医学中，生物统计学可以用于临床试验的设计、分析和解释，可以帮助医生确定治疗方法的有效性和安全性；在环境科学中，生物统计学可以用于对环境数据进行分析，以评估环境污染的程度和影响；在农业中，生物统计学可以用于对农作物生长及产量的预测和评估，帮助农民提高农作物的产量和质量。
3. 生物统计学的基本方法生物统计学包括描述统计学和推断统计学两个部分，描述统计学主要包括数据的整理、显示和概括，从而描述数据的性质和规律；而推断统计学则是通过对样本数据进行分析和推断，从而对总体进行研究。
生物统计学的基本方法包括测量数据的收集、整理和描述，以及对数据的概率分布、参数估计、假设检验等统计分析方法。
同时，生物统计学还涉及到许多常见的实验设计，例如随机化设计、重复测量设计和方差分析设计等。
4. 统计学在生物学研究中的应用生物统计学在生物学研究中起着非常重要的作用，它可以帮助生物学家对生物学数据进行收集、处理、分析和解释，从而更好地理解生物学现象。
在生物学研究中，生物统计学可以用于对生物学数据的描述、概括和推断，可以帮助生物学家确定实验的设计、分析实验数据，以及形成对生物现象的科学推断和结论。
生物统计学还可以用于生物学模型的建立和验证，以及对生物学理论的检验和推断。
生物统计学考试重点
名词解释：1、总体：又叫“统计总体”，是指一个统计问题研究对象的全体，它是具有某种共同特征的元素的集合。
2、参数：是描述总体特征的数，如反映数据的集中趋势的总体平均数，反映数据的变异程度的总体方差，反映不同总体的相关关系的相关系数等，常用希腊字母来表示，μ：总体平均数，σ²：总体方差，ρ：总体相关系数。
3、统计量：是描述样本特征的量，如样本平均数，样本方差，样本相关系数等，常用英文字母来表示。
X：样本平均数，S²：样本方差，r:样本相关系数。
4、准确性：是指观测值或估计值与真值的接近程度。
5、精确性：是对同一物体的重复观察值或估计值彼此之间的接近程度。
6、连续性资料：是指在一定范围内可取任何实数值的数据资料，例如动物个体的体重，奶牛的产奶量，羊的产毛量等指标（变量）进行测定所得到的数据，他们通常是用度量衡等计量工具后得到的，因而也成为计量资料。
7、计数资料：是用计数的方式得到的数据资料，它们必须用整数来表示，如对猪的产仔数，鸡的产蛋数等指标（变量）的记录数据。
8、中位数：将资料内所有观察值，从小到大依次排列，位于中间的那个观察值称为中位数，用Md表示。
9、调和平均数：各观察值倒数的算术平均数的倒数，主要用于速度类和或数据中有个别极端大值的数据资料集中趋势的度量。
10、随机变量：（描述随机试验所有可能结果取值的变量）是在一定范围随机取值的变量，它的取值由于受到许多随机因素的影响。
因而是不可预测的，但是这并不是说随机变量的取值是毫无规律的，其规律性就在于它取值的概率性，也就是说它的取值是服从某种概率分布的，因而我们也可以说随机变量是以一定的概率分布取值的变量。
11、概率函数：描述离散性随机变量取各个可能值的概率的函数。
12、概率分布函数：描述随机变量取值小于等于某值的概率的函数，也称为累计分布函数。
13、抽样分布：从一个总体中随机地抽取含量为几的样本，并由样本计算各种统计量，由于样本是随机抽取的，因而由样本数据计算的统计量也是随机变量，它们也有自己的概率分布，称之为抽样分布。
生物统计学
一、生物数据统计分析的功用1、科学地整理分析数据：科学试验或调查的数据很多，需要系统整理才能进行统计分析。
2、判断试验结果的可靠性、有效性：试验总是会受到非处理因素的影响，分析后才能知道结果的可靠性，才能下比较正确的结论。
3、确定事物之间的相互关系：生物事件（变量）之间的相互关系是重要的生物学研究命题。
4、提供试验设计的原则：生物学研究首先应进行科学的试验设计，节省经费，结果可靠。
5、为相关学科研究提供基础：生物各学科的研究均需要生物统计学。
二、科学方法的种类：1. 归纳推理：根据多次观察总结出的理论和定律。
真实的理论和定律需要足够的观察次数。
2. 演绎推理：从定理和理论导出解释和预言的方法。
科学研究一般将理论或由理论演绎出的理论看作假说，然后采用证伪论，论证此假说是否符合逻辑（实际），若观察与假说不一致，就可以否定此假说。
三、科学研究的过程：1. 模式描述（观察研究）：对自然现象的数量化和充分描述。
2. 模型：对观察模式的解释称为模型或理论。
经验模型是对过程产生关系的描述，而不是过程本身的数学描述。
理论模型是研究过程的，其预测范围通常更大一些。
3. 假说和检验：从模型或理论推导出的预言称为（逻辑）假说。
4. 证伪的备择：归纳与演绎都有优缺点，每一个假说的真假判断都有一定的概率测度四、实验检验的问题：1. 不论实验室还是野外实验，总是存在对自然的操作处理。
2. 调查、实验的空间和时间尺度的大小。
尺度过小，结论往往带有片面性，代表性不足；尺度过大（如整个生态系统），很难再设重复，检验的精度又不能保障。
因此，在强调处理试验的同时，不能过于教条。
研究的尺度要适中。
五、常用名词：①总体与个体：总体是根据研究目的确定的研究对象的全体，是具有相同性质的个体所组成的集合；个体是组成总体的基本单元。
②样本与样本量：样本是指从总体中抽出的若干个体的集合；样本（容）量是样本个体数目的大小。
样本量在30以下的为小样本，30以上的为大样本。
生物统计
生物统计学1、狭义的试验设计主要是指试验单位(如动物试验的畜、禽)的选取、重复数目的确定及试验单位的分组。
2、精确性也叫精确度：指调查或试验中同一试验指标或性状的重复观测值彼此接近的程度。
3、准确性也叫准确度，指在调查或试验中某一试验指标或性状的观测值与其真值接近的程度。
4、统计概率：在相同条件下进行n次重复试验，如果随机事件A发生的次数为m，那么m/n 称为随机事件A的频率（；当试验重复数n逐渐增大时，随机事件A的频率越来越稳定地接近某一数值p，那么就把p称为随机事件A的概率。
5、标准误：由样本平均数x构成的总体称为样本平均数的抽样总体，其平均数和标准差分别记为xμ和xσ。
xσ是样本平均数抽样总体的标准差，简称标准误。
6、因素水平：试验因素所处的某种特定状态或数量等级称为因素水平。
7、随机抽样：对一个生物的总体，机会均等地抽取样本，估计其总体的某种生物学特性的方法。
8、局部控制：在试验环境或试验单位差异大的情况下，可将整个试验环境或试验单位分成若干个小环境或小组，在小环境或小组内使非处理因素尽量一致,实现实验条件的局部一致性，这就是局部控制。
9、试验因素：试验中所研究的影响试验指标的因素叫试验因素。
10、配对设计：配对设计是指先根据配对的要求将试验单位两两配对，然后将配成对子的两个试验单位随机地分配到两个处理组中。
11、试验方案是指根据试验目的与要求而拟定的进行比较的一组试验处理的总称。
12、完全随机设计是根据试验处理数将全部供试动物随机地分成若干组，然后再按组实施不同处理的设计完全随机设计的实质是将供试动物随机分组。
13、统计推断：根据带随机性的观测数据（样本）以及问题的条件和假定（模型），而对未知事物作出的，以概率形式表述的推断。
14、拉丁方设计：从横行和直列两个方向进行双重局部控制，是比随机单位组设计多一个单位组的设计。
15、交互作用：在多因素试验中，一个因素的作用要受到另一个因素的影响，表现为某一因素在另一因素的不同水平上所产生的效应不同，这种现象称为该两因素存在交互作用。
生物统计学知识点
生物统计学知识点
以下是 6 条关于生物统计学知识点：
1. 样本和总体啊，就像你从一大袋糖果中抓出一把来了解整袋糖果的情况一样！比如说，你想知道全校学生的平均身高，你不可能量所有人的身高吧，那这时候就可以抽一部分学生来当做样本，通过研究这个样本的数据，来推测总体的特征呢。
2. 概率这个东西可太神奇啦！就好像抛硬币，你知道抛一次正面朝上的可能性是二分之一。
那在生物统计学里也经常会用到概率来推断事情发生的可能性呀。
比如某种疾病在人群中发生的概率，或者某个基因出现的概率。
3. 正态分布呀，就如同是一个班级里学生的成绩分布一样！大多数同学的成绩都在中间，只有少数特别高和特别低的。
在生物里很多数据都符合正态分布呢，像人的身高、体重等。
比如研究一群人的体重，你就能发现中间的数值最为常见。
4. 假设检验就像是一场辩论赛！你提出一个观点，然后找各种证据来支持或反驳它。
比如你说一种药能有效治疗某种病，那就要通过假设检验来看看这个说法到底对不对。
哇塞，是不是很有趣呀？
5. 方差和标准差像是数据的“情绪指标”呢！它们能告诉你数据的波动有多大。
好比测量不同班级学生的考试成绩波动情况，方差和标准差大，就
说明成绩很不稳定呢。
想想看，如果一种生物特征的方差很大，那不是很有意思吗？
6. 相关性可不是等于因果关系哦！就像你发现吃冰淇淋的人多的时候游泳的人也多，但这可不是说吃冰淇淋会导致人去游泳呀！在生物统计学里要小心别把它们弄混啦。
比如发现两个因素同时出现，但不一定是一个导致了另一个呀。
总之，生物统计学真的超有意思，可以帮助我们更好地理解生物世界中的各种现象和规律呢！。
医学生物统计学知识点
医学生物统计学知识点在医学领域，生物统计学是一门重要的学科，它提供了在医学实验和研究中收集、分析和解释数据的方法和技巧。
本文将介绍医学生物统计学的一些基本知识点。
一、基本概念1. 总体和样本：在生物统计学中，研究对象被称为总体，而从总体中选取的一部分作为研究样本。
2. 变量和观测值：研究中所关心的特定性质或特征被称为变量，而在样本中观察到的具体数值被称为观测值。
二、描述性统计学1. 频数分布：用来描述变量不同取值出现的次数，通常以频数表或频率直方图的形式展示。
2. 平均数：用来表示一组数据的集中趋势，包括算术平均数、加权平均数和几何平均数等。
3. 中位数：将一组数据按照大小排序，中间的那个值即为中位数，对于偶数个数据则取中间两个数的平均值。
4. 方差和标准差：用来衡量数据的离散程度，方差是各数据与平均数之差的平方和的平均数，标准差是方差的平方根。
三、概率与概率分布1. 概率的基本原理：描述事件发生的可能性，介于0和1之间，其中0表示不可能发生，1表示一定会发生。
2. 离散型随机变量与概率分布：如二项分布、泊松分布等，适用于离散型变量的概率计算。
3. 连续型随机变量与概率密度函数：如正态分布、指数分布等，适用于连续型变量的概率计算。
四、假设检验1. 原假设与备择假设：在医学研究中，我们通常提出原假设来进行检验，并根据收集到的数据判断是否拒绝原假设。
2. 显著性水平和P值：显著性水平是我们指定的拒绝原假设的程度，而P值是根据实际数据计算出来的，表示观察到的结果与原假设一致的可能性。
3. 单样本检验和双样本检验：单样本检验用于研究样本与总体的差异，双样本检验用于比较两个样本之间的差异。
五、相关性分析1. 相关系数：用来衡量两个变量之间的线性相关程度，常用的有皮尔逊相关系数和斯皮尔曼等级相关系数。
2. 散点图：用来展示两个变量之间的关系，可以直观地观察到变量之间的趋势。
六、回归分析1. 简单线性回归：研究一个自变量与一个因变量之间的关系，通过回归方程来描述二者之间的线性关系。
生物统计学资料
生物统计学10.1 变量间的关系参数估计是对某一种变量的值进行估计；假设检验是对某一种变量的值进行比较。
它们的研究对象是某一种变量：这种变量的集中点、变异程度、大小、是否相同等，没有研究其它变量对该变量有怎样的影响。
实际上，不同的变量之间往往存在相互影响。
例如：施肥量往往影响产量、身高影响体重等。
相关与回归研究变量之间的关系。
● 函数关系：如果对于变量 X 的每一个可能的值，都有随机变量 Y 的一个确定值(y) 相对应，则 Y 与 X 存在函数关系（确定性关系）。
如：一元线性方程:ｙ=a+bxX 为自变量、Y 为因变量，两者都是确定值。
例：已知圆的半径Ｒ（自变量），就能精确地求出圆的直径Ｄ（因变量）。
● 回归关系：如果对于变量 X 的每一个可能的值，都有随机变量 Y 的一个确定的分布()相对应，则随机变量 Y 对变量 X 存在回归关系（非确定性关系）。
如一元线性回归方程=a＋bxX 为自变量，是确定值，没有随机误差。
Y 为因变量，不是确定值，具有随机误差。
例：在一定范围内，年龄越大身高越高。
但无法根据年龄精确地求出身高。
● 相关关系：如果对于任一随机变量的每一个可能的值，另一个随机变量都有的一个确定的分布与之相对应，则这 2 个随机变量间存在相关关系（非确定性关系）。
在 Y 对 X 存在回归关系的同时， X 对 Y 也存在回归关系。
例：在一定范围内，树木的胸径越大则高度越高，但无法根据胸径精确地求出高度；树木的高度越高则胸径越大，但无法根据胸径精确地求出高度。
● 确定性关系与非确定性关系的转化确定性关系( 如函数关系 )受到其它因素干扰──────────────→←──────────────排除其它因素干扰非确定性关系( 如：回归关系 )本章的内容包括：判断变量间存在着什么样的关系——求回归方程判断这种关系是否可靠存在——显著性检验5.10.2 基本步骤● 数据输入：数据必须是观测值、不能是统计量。
生物统计学知识点总结
一、田间试验的特点1、田间试验具有严格的地区性和季节性，试验周期长。
2、田间试验普遍存在试验误差3、研究的对象和材料是农作物，以农作物生长发育的反应作为试验指标研究其生长发育规律、各项栽培技术或栽培条件的效果。
二、田间试验的基本要求结果重演性、结果可靠性、条件先进代表性、目的明确性三、单因素试验的处理数就是该因素的水平数。
四、例如：甲、乙、丙三品种与高、中、低三种施肥量的两因素试验处理组合数是？3因素3水平的处理组合数是？多因素试验的处理数是各因素不同水平数的所有组合。
五、如进行一个喷施叶面肥的试验，如果设置两个叶面肥浓度，对照应为喷施等量清水。
六、简单效应的计算N 的简单效应为40-30=10在N1水平下，P2与P1的简单效应为38-30=8；在N2水平下，P2与P1的简单效应为54-40=14。
七、平均效应的计算P的主效（8+14）/2=11；N的主效（10+16）/2=13；八、互作的计算N与P的互作为（16-10）/2=3或（14-8）/2=3九、田间试验误差可分为系统误差和随机误差两种。
（1、系统误差影响试验的准确性，随机误差影响试验的精确性。
2、准确度受系统误差影响，也受随机误差影响；精确度受随机误差影响。
3、若消除系统误差，则精确度=准确度。
）十、小区面积扩大，误差降低，但扩大到一定程度，误差降低就不明显了。
适当的时候可以考虑增加重复次数来降低误差。
小区面积一般在6-60m2，而示范小区面积不小于330m2 。
十一、通常情况下，狭长小区误差比方形小区误差小。
小区的长边必须与肥力梯度方向平行，即与肥力变化最大的方向平行。
一般小区长宽比为3-10：1，甚至达20：1十二、何时采用方形小区？（1）肥水试验；（2）边际效应值得重视的试验。
十三、一般小区面积较小的试验，重复次数可相应增多，可设3-6次重复；小区面积较大的试验可设2-4次重复。
十四、将对照或早熟品种种在试验田四周，一般4行以上。
生物统计学·简答复习重点
生物统计学·简答复习重点1.小概率事件的实际不可能性原理；若随机事件的概率很小，例如小于0.05、0.01、0.001，称之为小概率事件。
在统计学上，把小概率事件再一次试验中堪称是实际不可能发生的时间称为小概率事件实际不可能性原理，亦称为小概率原理。
小概率事件实际不可能原理是统计学上进行假设实验的基础依据。
2.样本标准差与样本标准误二者区别；样本标准差s是反映样本中各观测值变异程度的一个统计，它的大小说明了x对该样本代表性的强弱。
样本标准误Sx是样本平均数x抽样误差的估计值，其大小说明了样本平均数x精确性的高低。
大样本资料记为x±S，用以说明所考察形状或指标的优良与稳定。
小样本资料记为x±Sx,用以表明所考察形状或指标的优良性于抽样误差的大小。
3.动物实验的特点？（一）普遍存在试验误差；首先是实验动物之间的差异；其次是自然环境差异；第三是饲养管理条件的差异；第四是实验人员技术操作上的差异。
（二）实验具有复杂性（三）试验周期长4.实验设计的基本原则和各自的作用；①重复主要作用于估计实验误差和降低试验误差。
②随机目的是为了获得无偏的误差估计。
③局部控制作用是降低试验误差。
5.完全随机设计的优缺点；（一）完全随机设计的主要优点；①设计容易②统计分析简单（二）完全随机设计的主要缺点；①实验误差较大，实验的精确性较低。
②在实验条件、环境、实验动物差异较大时。
不宜采用此种设计方法。
6.多样本不宜用t检验的原因；①检验过程繁琐；②无统一的试验误差，误差估计的精确性和检验的灵敏性低；③推断的可靠性低，检验的Ⅰ型误差大。
7.为什么爱多重比较？F值显著伙计显著并不意味U1≠U2≠U3……≠Un，可能是U1≠U2=U3……=Un，也可能是U1=U2=U3……Ui≠Uj…≠Un，有必要进行两两处理平均数间的比较，以具体判断两两处理平均数间差异显著性多重比较；多个平均数两两间的相互比较法：LSD、LSR。
生物统计学复习资料（重点、名词、问答、计算、模拟）（吐血整理）
⽣物统计学复习资料（重点、名词、问答、计算、模拟）（吐⾎整理）⽣物统计学复习资料第⼀章⽣物统计学：是数理统计在⽣物学研究中的应⽤，它是应⽤数理统计的原理和⽅法来分析和解释⽣物界各种现象和试验调查资料的⼀门学科，属于应⽤统计学的⼀个分⽀。
内容：试验设计：试验设计的基本原则、试验设计⽅案的制定和常⽤试验设计的⽅法统计分析：数据资料的搜集、整理和特征数的计算、统计推断、⽅差分析、回归和相关分析、协⽅差分析等⽣物统计学的作⽤：1. 提供整理、描述数据资料的科学⽅法并确定其特征2. 判断试验结果的可靠性3. 提供由样本推断总体的⽅法4. 试验设计的原则⽣物统计学的研究包括了两个过程：1. 从总体抽取样本的过程——抽样过程2. 从样本的统计数到总体参数的过程——统计推断过程第⼆章7．样本标准差：（1）标准差的⼤⼩，受多个观测值的影响，如果观测值与观测值间差异⼤，标准差就⼤（2）在计算标准差的时候，如果对各个观测值加上或者减去⼀个常数a，其标准差不变；如果乘以或除以⼀个常数a，则标准差扩⼤或者缩⼩a倍STDEV:基于给定样本的标准偏差STDEVP：基于给定样本总体的标准偏差8变异系数（CV）：样本标准差除以样本的平均数，得到百分⽐（1）变异系数是样本变量的相对变量，是不带单位的纯数（2）⽤变异系数可以⽐较不同样本相对变异程度的⼤⼩1．次数分布：在不同区间内变量出现的次数所构成的分布。
2.资料根据⽣物的形状特性，可分为数量性状和质量性状3．间断性变数：指⽤计数⽅法获得的数据，其各个观测值必须以整数表⽰，在两个相邻整数间不允许带有⼩数的值存在。
4.连续性变数：指称量、度量或测量⽅法所得到得数据，其各个观测值并不限制于整数，在两个数值之间可以有微量数值差异的第三个数值存在5.质量性状资料的⽅法：统计次数法，评分法统计次数法：于⼀定总体或样本内，统计其具有某个性状的个体数⽬及具有不同性状的个体数⽬，按类别及其次数或相对次数给分法：给予每类性状以相对数量的⽅法。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
生物统计学重要知识点
（说明：下列知识点为考试内容，没涉及的不需要复习。
注意加粗的部分为重中之重，一定要弄懂。
大家要进行有条理性的复习，望大家考出好成绩！）
第一章概论（容易出填空题和名词解释）
1、生物统计学的目的、内容、作用及三个发展阶段
2、生物统计学的基本特点
3、会解释总体、个体、样本、样本容量、变量、参数、统计数、效应和互作
4、会区分误差（随机误差和系统误差）与错误以及产生的原因
5、会区分准确度和精确度
第二章试验资料的整理与特征数的计算（容易出填空和名词解释）
1、随机抽样必须满足的两个条件
2、能看懂次数分布表和次数分布图，会计算全距、组数、组距、组限和组中值
3、会求平均数（算数、加权和几何）、中位数、众数，算术平均数的重要特性
4、会求极差、方差、标准差和变异系数，理解标准差的性质
第三章概率与概率分布（选择、填空和计算）
1、理解事件、频率及概率，事件的相互关系，加法定理和乘法定理的运用
2、概率密度函数曲线的特点和大数定律
3、二项分布、泊松分布和正态分布的概率函数和标准分布图像特征，会计算概率值
4、理解分位数的概念，弄清什么时候用单尾，什么时候用双尾
5、样本平均数差数的分布
第四章统计推断（计算）
1、无效假设和备择假设、显著水平、双尾检验和单尾检验、假设检验的两类错误，会根据
小概率原理做出是否接受无效假设的判断
2、总体方差已知和未知情况下如何进行U检验
3、一个样本平均数的t检验（例4.5）
成组数据平均数比较的t检验（例4.6和4.7）
4、一个样本频率的假设检验（例4.11），知道连续性矫正
5、参数的区间估计（置信区间）和点估计
第五章X2检验（计算）
1、X2检验的原理和条件，以及进行连续性矫正的条件和方法
2、适合性检验（例5.1和5.3）
3、独立性检验：掌握2*2列联表的X2值的两种求法（例5.6）
第六章方差分析（计算）
1、平方和与自由度的分解、计算方差、F检验
2、掌握多重比较的LSD法，会用标记字母法和梯形法
3、组内观测次数相等和不等的方差分析（例6.2和6.3）
4、方差分析缺失数据的估计中弥补缺失数据的原则
第七章直线回归与相关分析（填空、选择）
1、回归和相关的概念，回归截距和回归系数的统计学意义，回归方程的三个基本性质
2、直线回归的变异来源，每一部分的平方和的计算
3、相关分析的相关系数和决定系数的意义
第十章试验设计及其统计分析（填空、选择）
1、试验设计的基本原则
2、正交表及其特点（两个性质和两个特性）
3、知道如何选用合适的正交表和设计表头
4、正交设计试验结果的统计分析：利用极值R确定关键因子并选出最优组合（例10.6）。