生物统计学课件-01

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《生物统计》教学课件:01 绪论

《生物统计》教学课件:01 绪论

二、常用统计术语
(二)总体和样本
总体 分类:
有限总体 无限总体
现实总体 假象总体
例:北京地区2002年长白猪的日增重 总体:北京地区的长白猪构成 ?
“A knowledge of statistics is like a knowledge of foreign languages or of algebra; it may prove of use at any time under any circumstances.”
A.L. Bowley
“If your experiment needs statistics, you should have done a
better experiment.”
“To call in a statistician after the experiment is done may be no more than asking him to perform a postmortem examination; he may be able
– 由现实数据资料中归纳出一般的原理 - 由特殊推导
一般(由样本推导总体)
引自吴仲贤《统计遗传学》(1982,科学出版社)
为什么要学生物统计学?
(1)生物统计学是生物科学研究的基本工具 – 生物现象的特点:
• 变异性:个体之间存在差异 • 不确定性(随机性):变异不能准确推算 • 复杂性:影响因素众多,有些是未知的
whether observed patterns are “real” or simply due to chance.
Design
Assist in the design of experiments and field studies

生物统计学课件1、概率及概率分布

生物统计学课件1、概率及概率分布
04
指数分布在统计分析中常用于计算随机事件的概率和期望值,如生存 分析和可靠性工程。
REPORT
CATALOG
DATE
ANALYSIS
SUMMAR Y
03
概率分布的应用
在生物统计学中的应用
描述生物样本人群的特征
遗传学研究
通过概率分布,可以描述生物样本人 群的某些特征,如身高、体重、年龄 等。
在遗传学研究中,概率分布被广泛应 用于基因频率的分布和遗传疾病的分 布。
正态分布在统计学中的重要性在于许 多统计方法和假设检验都是基于正态 分布的假设。
泊松分布
泊松分布是一种离散概率分布 ,常用于描述单位时间内随机
事件发生的次数。
泊松分布的概率函数由两个参 数λ和k控制,其中λ表示单位时
间内随机事件发生的平均次数 ,k表示随机事件发生的次数。
泊松分布在生物统计学中常用 于描述某些离散变量的分布, 如遗传学中的基因突变频率、 流行病学中的疾病发病率等。
在社会科学研究中的应用
人口统计学研究
在人口统计学研究中,概率分布 被用于描述人口特征和分布情况

社会调查
在社会调查中,概率分布被用于描 述调查结果的分布情况,例如调查 结果的置信区间和抽样误差。
经济预测
在经济预测中,概率分布被用于预 测经济发展趋势和未来经济状况。
REPORT
CATALOG
DATE
描述随机变量取连续数值时的概率分布,如正态分布、指数 分布等。
离散概率分布
二项分布
描述在n次独立重复的伯努利试验中 成功的次数的概率分布,常用于描述 生物实验和调查中的成功次数。
泊松分布
描述单位时间内(或单位面积上)随 机事件发生的次数,常用于描述稀有 事件的概率模型。

生物统计学(第1讲)

生物统计学(第1讲)

式进行计算,其公式为:
举例说明
例1.5 根据例1.3中数据,计算20株小麦 株高的标准差。 解:由例1.3中的数据可知,fx = 1646, fx2 = 135524,将它们代入上述公式可得:
标准差的特性
(l)标准差的大小,受多个观测数的影响,
如果观测数与观测数间差异较大,其离均差也 大.因而标准差也大,反之则小。 (2)在计算标准差时,对在各观测数加上或 减去一个常数,其标准差不变。如果给各观测 数乘以或除以一个常数a,则所得的标准差扩 大或缩小了a倍。
极差、标准差、方差和变异系数等,其
中以标准差和变异系数应用最为广泛。
极差的定义及计算
极差又称全距,它是样本变量 中最大值和最小值之差,一般用R 表示。
方差的定义
为了度量其变异程度,对含有n个观测
数x1,x2,,xn的样本,可以用各观测
数离均差的大小来表示。但由于(x - x)
=0,不能反映其变异程度。若将离均差先 平方再求和,即(x - x)2,就可消除上
性的特征是平均数,其中应用最普遍的
是算术平均数。此外,还有几何平均数、 中位数和众数等。反映离散性的特征数 为变异数,常用的指标是极差、方差、 标准差和变异系数等,其中最为常用的
是标准差,它是变量的平均变异程度的
度量。
平均数的定义与作用
平均数是计量资料的代表
值,表示资料中观测数的中
心位置,并且可作为资料的
制,则其自由度为n-k。
标准差的计算
在计算标准差时,首先要先求
出平均数,然后求出(x - x)2 ,
再代入前面提到的公式进行计算。
标准差计算的简易公式
举例说明
例1.4 测得9名男子前臂长(cm)的样本数据,

高等生物统计学课件

高等生物统计学课件
数据分析
生物统计学提供了丰富的数据分析方法,如方差分析、回归分析、 相关性分析等,帮助科研人员从海量数据中提取有效信息。
结果解释
生物统计学通过对实验结果的统计推断和假设检验,为科研结论的可 靠性和准确性提供有力支持。
02 试验设计与数据分析基础
试验设计原则及方法
01
02
03
04
随机化原则
确保试验对象随机分配到不同 处理组,以减少系统误差。
定义所有可能结果的集合,以及特定结果的子集。
概率的定义与性质
阐述概率的量化表示及其基本性质,如非负性、 规范性和可加性。
3
条件概率与独立性
探讨事件之间的关联程度,以及独立性的判断标 准。
随机变量及其分布
随机变量的概念与分类
01
介绍离散型随机变量和连续型随机变量的定义及区别。
常见的概率分布
02
列举并解释二项分布、泊松分布、正态分布等常见分布的特点
数据分析方法
代谢组学数据分析方法包括代谢物鉴定、代谢轮廓分析、代谢通路分析和代谢物与表型关联分析等。 这些方法可以帮助我们了解在不同生理或病理条件下生物体内代谢途径的变化,从而揭示代谢物在生 命活动中的重要作用。
09 高等生物统计学前沿问题 探讨
高维数据降维处理技术
主成分分析(PCA)
将高维数据投影到低维空间,保留主要特征,实现数据降维。
聚类分析
基于机器学习算法对生物数据进行聚类,发 现数据中的潜在结构和模式。
生存分析
利用机器学习算法研究生物的生存时间和影 响因素,评估生物的健康状况和寿命。
THANKS FOR WATCHING
感谢您的观看
研究网络的度分布、聚类系数、路径长度等拓扑性质。

wjf生物统计学课件-第一章

wjf生物统计学课件-第一章

中位数(media)
位于有序数列中点上的数
众数(mode)
具有最高频数的组值或中值
12
表示数据变异程度




范围(range):又称极差,是样本中最大值 和最小值的差。 离均差(deviation from average):样本中每 个体与样本平均数之间的差。 平均离差(mean deviation):即平均离均差。 离差平方和(sum of square of deviation): 或校正平方和(corrected sum of square), 是离均差的平方和。
(x-x ) 2
n-1
(x-μ
N
)2
31
(三)标准差(standard deviation, Sd)
S =
(x-x ) 2
n-1
2 (xμ )
σ=
N
32
(三)标准差(standard deviation, Sd)
S =
(x-x ) 2
n-1
2 ( x ) x -
2
S =
生物统计学课件
湖北师范学院生命科学学院 王建芳 EMAIL:glayertop2@
1
参考书籍
1.生物统计学 李春喜 科学出版社 2.生物统计分析 卢纹岱 电子工业出版社 3.统计分析与spss的应用 薛薇 中国人民大学出 版社
2
第一章 统计数据的收集与整理

总体与样本 数据类型及频数(率)分布 样本的几个特征数
21
若为分组资料,则用每组组中值乘以该组次数之 和再除以总次数来计算:
f1x1 f 2 x2 f k xk x f1 f 2 f k

生物统计学课件

生物统计学课件
根据不同的研究目的如何设计 实验得到样本
第二节 数据类型及频数(率)分布
1. 数据类型 2. 用图和表对样本数据进行定性归纳:
频数表和频数图
1. 数据类型:连续型数据和离散型 数据
数据
连续型数据: (度量数据)
指用量测手段得到的数量性状资料,即用度、 量、衡等计量工具直接测定的数量性状资料。 其数据是长度、容积、重量等来表示。例如: 身高、产奶量、体重、绵羊剪毛量等。这类 数据通常是非整数,数据的变异是连续的。
第一章 统计数据的收集与整理
第一节 总体与样本
1. 什么是生物统计学? 2. 生物统计学的一些重要术语 3. 本课程的主线
1.什么是生物统计学
• 生物统计学(Biostatistics)是数理统计学 的原理和方法在生物科学研究中的应用, 是用统计学方法分析和解释生物界各种现 象与数量资料的一门学科
组限 37~39 40~42 43~45 46~48 49~51 52~54 55~57 58~60 61~63 64~66
组限
组界
组中值
频数
频率
37
40
43
组下限
。。。
64
组限 37~39 40~42 43~45 。。。 64~66
组界
组中值
频数
频率
(4)在频数表中列出组界和中值。
由于测量精度的原因,第一组(组限为37~39)实际代表从36.5kg到39.5kg的 所有数据,因为连续型数据一般是小数,这里只是因为测量精度以及记录的方便 以整数表示出来。
3230 …
0032 …
选出位于1~2000的数:411,1828,32,768,1024,…,满20 个数为止。
• 这20个数对应的学生就是一个随机样本

第一讲 生物统计学概论

第一讲 生物统计学概论

二、生物统计学的基本作用
1、科学地整理分析数据 2、判断试验结果的可靠性和有效性 3、确定事物之间的相互关系 4、提供试验设计的重要原则
第三节 常用统计学术语
一、总体、个体和样本 二、变量和常数 三、参数与统计数 四、效应和互作 五、误差与错误 六、准确性与精确性
一本介绍统计学的基础知识和各种常用的统 计方法的电子教材: /textbook/stathome.h tml
有关的网站
通过下面的站点你几乎可以访问到世界各 地的进行统计学研究的学术机构:
/www/otherpla ces/
主要参考书
[1]杜荣骞主编. 生物统计学. 高等教育出版社, 1998 [2]谢邦昌等. 生物统计学. 中国统计出版社, 2003 [3]莫惠栋. 农业试验统计(第二版). 上海科学技术出版 社, 1992 [4] 吴喜之等译. 统计学:基本概念和方法 . 高等教育出版 社, 2000 [5] Roger G.Petersen. Design and analysis of experiments. Marcel Dekker INC., 1985 [6] Edwin Mansfield. Basic statistics with applications. W.W.Norton,1986 [7] George Casella, Roger L. Berger. Statistical inference( 统计推断). 机械工业出版社, 2002
授课内容
第一章 第二章 第三章 第四章 第五章 第六章 第七章 第八章 第九章 概论 资料的整理与特征数的计算 概论和概率分布 统计推断 卡平方测验 方差分析 直线回归和相关 抽样原理与方法 试验设计及其统计分析

绪论(生物统计) PPT

绪论(生物统计) PPT
生物统计是数理统计的原理和方法在生 物科学研究中的应用,是一门应用数学。 它 在畜禽 、 水产科学 研究 中 具有十分重要的 作用。
3
一、提供试验或调查设计的方法 试验设计这一概念有广义与狭义之分: 广义:是指试验研究课题设计,也就是指整个 试验计划的拟定 。 狭义: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。
常用拉丁字母表示统计量,例如用 x 表 示样本
平均数,用S表示样本标准差。
15
总体参数由相应的统计量来估计,例如用
x 估计μ,用S估计σ等。
三、准确性与精确性
准确性(accuracy)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。设某一试验指标或性状的真 值为μ,观测值为 x,若 x与μ相差的绝对值
9
大家有疑问的,可以询问和交流
可以互相讨论下,但要小声点
10
还有一类统计分析方法不考虑资料的分 布类型 ,也不事先对有关总体参数进行估算, 这类统计分析方法叫非参数检验法。非参数 检验法计算简便。当通常的检验方法对畜禽、 水产科研中的某些资料无能为力时,非参数 检验法则正好发挥作用。(研究数据是否符合正态
物治疗疾病的差异)资料的显著性检验等。(遗传分离比是否符合
1:1)
8
统计分析的另一个重要内容是对试验指标 或畜禽性状间的关系进行研究,或者研究它们 之间的联系性质和程度,或者寻求它们之间的 联系形式,即进行相关分析与回归分析。 猪的体尺与体重的关系?
分布)
11
第二节 生物统计的常用术语
一、总体与样本
根据研究目的确定的研究对象的全体称为 总体(population);
总体中的一个研究单位称为个体 (individual);

生物统计学课件001

生物统计学课件001

第一章绪论—科学试验及其误差控制第一节科学研究与科学试验一、农业和生物学领域的科学研究科学研究是人类认识自然、改造自然、服务社会的原动力。

农业和生物学领域的科学研究推动了人们认识生物界的各种规律,促进人们发掘出新的农业技术和措施,从而不断提高农业生产水平,改进人类生存环境。

自然科学中有二大类科学,一类是理论科学,一类是实验科学。

理论科学研究主要运用推理,包括演绎和归纳的方法。

实验科学研究主要通过周密设计的实验来探新。

农业和生物学领域中与植物生产有关的专业包括农学、园艺、草业、植物保护、生物技术、农业资源与环境等,所涉及的学科大多数是实验科学。

这些领域中科学实验的方法主要有二类,一类是抽样调查,另一类是科学试验。

生物界千差万别,变化万端,要准确地描述自然,通常必须通过抽样的方法,使所做的描述具有代表性。

同理,要准确地获得试验结果,必须严格控制试验条件,使所比较的对象间尽可能少受干扰而能把差异突出地显示出来。

二、科学研究的基本过程和方法(一) 科学研究的基本过程科学研究的目的在于探求新的知识、理论、方法、技术和产品。

基础性或应用基础性研究在于揭示新的知识、理论和方法;应用性研究则在于获得某种新的技术或产品。

在农业科学领域中不论是基础性研究还是应用性研究,基本过程均包括3个环节:(1)根据本人的观察(了解)或前人的观察(通过文献)对所研究的命题形成一种认识或假说;(2)根据假说所涉及的内容安排相斥性的试验或抽样调查;(3)根据试验或调查所获的资料进行推理,肯定或否定或修改假说,从而形成结论,或开始新一轮的试验以验证修改完善后的假说,如此循环发展,使所获得的认识或理论逐步发展、深化。

(二) 科学研究的基本方法1. 选题科学研究的基本要求是探新、创新。

研究课题的选择决定了该项研究创新的潜在可能性。

优秀的科学研究人员主要在于选题时的明智,而不仅仅在于解决问题的能力。

最有效的研究是去开拓前人还未涉及过的领域。

《绪论生物统计》课件

《绪论生物统计》课件
结果报告
撰写规范、清晰、准确的实验报告,包括数据收集和分析过程、 结果解释和结论等部分。
结果讨论
对实验结果进行讨论和反思,提出可能的改进和完善措施。
06
案例分析
案例一:遗传学研究中的统计分析
总结词
遗传学研究中的统计分析主要涉及基因定位、遗传疾病关联分析等方面。
详细描述
在遗传学研究中,统计分析是关键步骤之一,主要用于基因定位、遗传疾病关 联分析等方面。通过统计分析,可以确定基因与疾病之间的关联程度,为疾病 预防和治疗提供科学依据。
数据探索
可视化展示
描述性统计还可以用于数据的可视化 展示,如直方图、箱线图、散点图等 ,这些可视化方式可以帮助人们更好 地理解和分析数据。
通过描述性统计可以初步探索数据的 分布04
推论性统计
推论性统计的基本概念
推论性统计
基于样本数据推断总体特性的统 计方法。
05
实验设计与数据分析
实验设计的基本原则
随机性原则
确保实验组和对照组的 随机分配,减少系统误
差。
对照原则
设置对照组以消除非实 验因素对实验结果的影
响。
重复原则
保证实验结果的稳定性 和可靠性,提高实验精
度。
均衡原则
确保实验组和对照组在 所有重要方面保持均衡 ,使得实验结果具有可
比性。
实验数据的收集与分析
生物统计的应用领域
01
02
03
04
遗传学研究
通过生物统计方法分析遗传数 据,揭示基因型与表型之间的
关系。
流行病学调查
运用生物统计方法研究疾病在 人群中的分布、传播和影响因
素。
生物多样性研究
通过统计分析物种分布、数量 和生态学特征,评估生物多样

1生物统计学课件第一部分

1生物统计学课件第一部分

2、生物统计学的功能 1). 为科学地整理分析数据提供方法; 2). 判断试验结果的可靠性:两种饲料对仔鸡增重和饲料利用率 3). 确定事物之间的相互关系:第一胎的产乳量和以后几胎的
产乳量之间的相关关系
4). 提供试验设计的原理和方法; 5). 为学习其他课程提供基础。
四、统计学的常用术语
1. 变量(Variable)与观测值(Observation) 变 量:指某种特征,它的表现在不同个体间或不同 组间存在变异性,如体重。 观测值:对变量的表现进行观察或测量所获得的数 据,这些数值也被称为变数(variate)。
t值与差异显著性关系表 t t ≥ t(df)0.01 t ≥ t(df)0.05 t < t(df)0.05 P值 P ≤ 0.01 P ≤ 0.05 P > 0.05 差异显著程度 差异非常显著 差异显著 差异不显著
通常,许多的科学领域中产生p值的结果≤0.05被认为是统计学意 义的边界线,但是这显著性水平还包含了相当高的犯错可能性。 结果0.05≥p>0.01被认为是具有统计学意义,而0.01≥p≥0.001被认 为具有高度统计学意义。
某车间某月份的工人生产某产品的数量分别为13、13.5、 13.8、13.9、14、14.6、14.8、15、15.2、15.4公斤,则 三个四分位数的位置分别为:
四、统计学的常用术语
5 . 随机误差(sampling error)与系统误差(lopsided error)
随机误差也叫抽样误差,这是由于许多无法控制的内在和外在的 偶然因素所造成。 系统误差也叫片面误差,这是由于试验的初始条件相差较大,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。
显著性检验的目的就在于承认并尽量排除这些无法 控制的偶然因素的干扰,将处理间是否存在本质差 异揭示出来。

生物统计学(海大课件)_第一章_总论

生物统计学(海大课件)_第一章_总论

W.S.Gosset(歌赛特,英国,1777~1855)
在生产实践中对样本标准差进行了大量研究。于1908 年以“Student(学生)”为笔名在该年的Biometrika上发 表了论文《平均数的概率误差》,创立了小样本检验代替 大样本检验的理论,即t分布和t检验法,也称为学生式分 布。t检验已成为当代生物统计工作的基本工具之一,为 多元分析理论的形成和应用奠定了基础,为此,许多统计 学家把1908年看作是统计推断理论发展史上的里程碑。
四、统计学在中国的传播
我国在解放前,社会经济发展缓慢,统计的应用和 发展受到了很大的限制。1913年,顾澄教授(1882~约 1947 )翻译了英国统计学家尤尔的著作《统计学之理论》 (1911),即为英美数理统计学传入中国之始。之后又 有一些英美统计著作被翻译成中文,Fisher的理论和方法 也很快传入中国。
R.A.Fisher(费歇尔,英国,1890~1962)
Fisher一生论著颇多,共写了329篇。他跨进统计学界 是从研究概率分布开始的,1915年在Biometrika上发表论 文《无限总体样本相关系数值的频率分布》,被称为现代 推断统计学的第一篇论文。1923年发展了显著性检验及估 计理论,提出了F分布和F检验,1918年在《孟德尔遗传试 验设计间的相对关系》一文中首创“方差”和“方差分析”两 个概念,1925年提出随机区组和正交拉丁方试验设计,并 在卢桑姆斯坦德农业试验站得到检验与应用,他还在试验 设计中提出“随机化”原则,1938年和Yates合编了Fisher Yates随机数字表。
在20世纪30年代,《生物统计与田间试验》就作为 农学系的必修课,1935年王绶(1876~1972)编著出版 的《实用生物统计法》是我国出版最早的生物统计专著 之一。随后1942年范福仁出版了《田间试验技术》等, 这些对推动我国农业生物统计和田间试验方法的应用都 产生了很大影响。
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第四节 生物统计的常见术语
第四节 生物统计的常见术语
1、总体与样本 Population and sample
1) 总体 根据研究目的确定的研究对象的全体称为总体。构成总体 的每个成员称为个体(individual)。含有有限个个体的总体称 为有限总体(finite population)。包含有无限多个个体的总体 叫无限总体(infinite population)。 2) 样本 总体的一部分称为样本。 样本中所包含的个体数目叫样本容量或大小(sample size)。 样本容量常记为n。通常n≤30的样本叫小样本,n>30的样 本叫大样本。 3)抽样sampling 从总体中获得样本的过程。可分为放回式抽样(sampling with replacement)和非放回式抽样(without replacement)。随 机抽样(random sampling)是确定样本代表性的有效方法。
S
2 ( x x ) i
n 1
总体标准差:

2 ( x ) i
N
4)变异系数:是样本变量的相对变异量, 是不带单位的纯数。 用变异系数可以比较不同样本相对变异程度的大小。
s CV 100% x
第四节 生物统计的常见术语
5、数据类型与频数(率)分布
1)连续型数据和离散型数据 与某种标准做比较所得到的数据称为连续型数据 (continuous data),又称度量数据(measurement data); 例如, 长度、时间、重量等。对连续型数据进行分析的方法,通常 称为变量的方法(method of variable)。 由记录不同类别个体的数目所得到的数据,称为离散型 数据(discrete data),又称为计数数据(count data);例如种子 数、株数、人头等。对离散型数据进行分析的方法,通常称 为属性的方法(method of attribute)。
K.Plarson的学生Gosset (1876-1937)在1908年以“student”笔名 发表了“t分布和t检验法”创立了小样本检验代替大样本检 验的理论和方法。 Fisher于1923年发展了显著性检验及估计理论,提出了F分 布和F检验,创立了正交试验设计和方差分析。 1901年英国著名统计学家Pearson创办了《生物统计学杂志》 (Biometrika),标志着生物数学发展的起点。
第一节 生物统计的地位意义
五、生物统计学的特点 Characteristics 1、 根据有限数量的样本观察数据来推断和估计事物的总体, 是生物统计的基本特点。 2、 用样本来推断总体,要求样本具有一定的含量和代表性。 3、推断有很大的可靠性,但有一定的错误率(如假阳性)。
4、实验设计应该先于生物统计分析的思考!
第三节 生物统计的主要内容
统计研究设计
统计表和统计图
统计描述
统计分析
定量资料集中趋势的度量 算术均数、几何均数、调和均数、中位数、分位数和众数 定量资料离散趋势的度量
标准差、标准误差、变异系数、极差和四分位数间距
随机变量及其概率分布 离散型:二项分布、波松分布 连续型:正态分布、t分布、χ2分布、F分布
第二节 生物统计学发展简史
统计学用于生物学的研究,开始于19世纪末,1870年,英 国遗传学家,Galton (1822-1911)提出了相关与回归的概念,被 公认为生物统计学的创始人。
Galton和他的继承人K.Plarson (1857-1936)于1895年成立了伦 2 敦大学生物统计实验室,提出了 检验方法。
2) 方差 2 ( x x ) i 样本方差: S 2
n 1
总体方差:
2
2 ( x ) i
N
第四节 生物统计的常见术语
4、方差、标准差和变异系数variance, standard deviation and variation coefficient
3)标准差 样本标准差:
第二节 生物统计学发展简史
第二节 生物统计学发展简史
最早建立生物统计思想的是A.Quetelet(1796-1874),把
统计学应用于解决生物学、医学和社会学中的问题,第一 个认识到大量变异数据中蕴涵规律性(近代统计学的重要 思想) 最早应用生物统计学的是C.Darwin(1809-1882),进 化论的本质是生物统计 遗传学奠基人G.Mendel的豌豆杂交实验结果也证实了生 物统计的规律
第一节 生物统计的地位意义
生物统计分析软件包的普及将生物统计学从统计
学家的书本里解放出来,成为生物学研究者的常 用工具。但它也带来了一个严重的弊端——对生 物统计方法的误用与滥用。如果把整个统计分析 过程变成一个黑箱, 那就有可能垃圾进,垃圾出 (garbage in, garbage out)。
生活中的统计学
国家统计局相关官员表示,我国居民消费增 长较慢,居民消费支出在GDP中的比重较低。据 悉,2008年中国居民消费率(居民消费占GDP的比 重)为35.3%,美国为70.1%,印度为54.7%。(09 年12月3日新华网) “前三季度中国国内生产总值(GDP)同比增长 7.7%,其中第三季度增长8.9%”、“中国城市 化率已达45.68%”、“97%外出农民 第三节 第四节 第五节 生物统计的地位意义 生物统计学发展简史 生物统计的主要内容 生物统计的常用术语 生物统计学教学要求
第一节 生物统计的地位意义
第一节
生物统计的地位意义
一、概念 生物统计学:把概率论和数理统计的科学原理和方法应用 于生物科学研究中的数量资料的搜集、整理和分析的科学, 是一门应用数学,是现代生物学研究中不可缺少的工具。
Experimental execution(实验实施)
Statistical analysis(数据分析) Interpretation(描述)
第三节 生物统计的主要内容
第三节 生物统计的主要内容
统计研究设计
统计描述
统计分析
调查设计 指调查研究工作全过程的计划。 试验设计 是指试验研究工作进行前应用数理统计原理,制定试 验方案,选择试验材料,对实验因素作合理、有效的安排 ,最大限度地减少 试验误差,使之达到高效,快速、准 确、可靠和经济的目的。 两者的区别 前者:是被动地进行观察,希望干扰因素的影响尽可 能减少; 后者:研究者能较主动地安排试验因素,控制实验条 件,尽可能排除或抵消非试验因素的干扰和影响。
4、方差、标准差和变异系数variance, standard deviation and variation coefficient
1)极差,又称范围range:它是样本变量中最大值和最小值之差, 一般用R表示。
R max{x1, x2 , xn } min{x1, x2 , xn}
第一节 生物统计的地位意义
三、生物统计的作用 1、为科学地整理、描述数据提供方法 2、判断试验结果的可靠性
由于存在试验误差,从试验所得的数据资料必须借助于统 计分析方法才能获得可靠的结论。
3、提供由样本推断总体的方法。 4、提供试验设计的原则和方法
第一节 生物统计的地位意义
四、生物统计的意义 21 世纪是生命科学的世纪,无疑也为生物统计学 的发展与应用拓展了广阔的空间。
第三节 生物统计的主要内容
统计研究设计
统计描述
统计分析
a.假设检验 b.统计推断 estimative statistics c.研究变量之间的关系 无自变量与因变量之分:直线相关分析、典型相关分析 研究多变量内部的从属关系:主成分分析、因子分析等。 多变量之间亲疏关系:聚类分析 有自变量与因变量之分:直线回归分析、曲线回归分析、 多项式回归分析、Logistic概率模型回归分析等 d.判别分析 根据一些明确分类的总体所提供的信息,对未知个体的归 属进行分类的判别分析。
第一节 生物统计的地位意义
二、生物统计的地位
生物数学(Biomathematics):以数学方法研究和解决生物学 问题,并对生物学有关的数学方法进行理论研究,介于生物 学和数学之间的边缘学科。从研究使用的数学方法划分,生 物数学可分为生物统计学、生物信息学、生物系统论、生物 控制论和生物方程等分支。
第四节 生物统计的常见术语
2、特征数 总 体 表示总体和样本的数量特 征的量称为特征数。 1) 参数Parameter :由总体计 抽样 算得来的特征数,常用希腊字 母表示。用μ表示总体平均数, 样 本 用σ表示总体标准差。 2) 统计量statistics :由样本计 算得来的特征数, 常用拉丁字 计算统计量 描述 母表示统计量。用 x 表示样本 平均数,用S表示样本标准差。 3) 总体参数由相应的统计量来 统计量 估计,例如用 x 估计μ,用S 估计σ等。
第二节 生物统计学发展简史
Neyman (1894-1981)和S.Pearson进行了统计理论的研究工作, 提出统计假设检验系统,标志着统计学真正形成。 There are five components to an experiment: Hypothesis(假设) Experimental design(实验设计)
央视网消息,CTR市场研究公司通过随机抽样,电话调查了 2290个收看家庭,结果显示,96.1%的用户收看了今年春晚, 其中81.6%认为今年春晚办得好。 而15日的《广州日报》报道,在某门户网站对今年春晚的满意 度调查上,截至今日零时记者截稿前,认为“好”的只占 15.2%,不到两成,46.5%的人认为不好。 春晚的满意度每年都有两个版本,央视永远志得意满,神 采飞扬,民间许多人并不买账,骂声不绝。《京华时报》 15日报道,央视市场研究公司公布历年的调查结果,近5年 来,央视春晚的叫好率逐年走低。其中,2006年叫好率为 85.5%,2007年为83.6%,2008年为81.1%,2009年为81.1%。
6、中位数和众数median and mode 中位数:在累积频数图中1/2总频数位置上的数值。 众数:离散型数据的众数是频数图中频数最高的组 值;连续型数据的众数是频数图中频数最高的中值。
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