教学大纲-生物统计学-王振龙

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生物统计学第四版--教学大纲

生物统计学第四版--教学大纲

课程简介《生物统计学》是运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,是生物学各专业的专业基础课。

本门课程在第七学期进行,是在学生已学习了《高等数学》课程和《植物学》、《动物学》、《生理学》、《遗传学》等生物学各学科的基础知识的基础上开设本门课程。

本课程系统地介绍了生物统计学的基本原理和方法,在简要叙述了生物统计学的概念、产生、发展和作用、生物学研究中试验资料的整理、特征数的计算、概率和概率分布、抽样分布基础上,着重介绍了平均数和频率的假设检验、X 2检验、方差分析、直线回归与相关分析、可直线化的非线性回归分析、协方差分析、试验设计的原理和常用试验设计及其统计分析、多元回归与相关分析和多项式回归分析,同时简要介绍聚类分析、判别分析、主成分分析、因子分析、典型相关、时间序列分析等多元分析。

本课程的主要目的是培养学生具有生物学试验设计的能力和对试验资料进行统计分析处理的能力.一、教学环节和教学方法1教学环节本门课程为生物学的专业基础课,在第七学期进行。

学生已学习了《高等数学》课程和《植物学》、《动物学》、《生理学》、《遗传学》等生物学各学科的基础知识,在此基础上开设本门课程。

主要教学形式为课堂讲授,主要教学环节包括课堂讲授、辅导答疑、课外作业、习题讲解等。

2教学方法以课堂讲授为主,研制电子教案和多媒体幻灯片以及C A I课件,在教学方法和手段上采用现代教育技术.二、本课程的性质和任务《生物统计学》是运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,是生物学各专业的专业基础课.随着生物学的不断发展,对生物体的研究和观察已不再局限于定性的描述,而是需要从大量调查和测定数据中,应用统计学方法,分析和解释其数量上的变化,以正确制定试验计划,科学地对试验结果进行分析,从而作出符合科学实际的推断。

《生物统计学》不仅提供如何正确地设计科学试验和收集数据的方法,而且也提供如何正确地整理、分析数据,得出客观、科学的结论的方法。

《生物统计学》课程教学大纲

《生物统计学》课程教学大纲

《生物统计学》课程教学大纲课程名称:生物统计学课程类别:专业选修课适用专业:生物技术考核方式:考查总学时、学分:32学时 2 学分其中实验学时:0 学时一、课程教学目的生物统计学是运用数理统计的原理和方法来分析和解释生物界各种现象与试验调查资料的一门学科,是生物学各专业的一门必修课程。

课程系统介绍生物统计学的基本概念、统计资料的收集与整理和描述统计方法。

讲授显著性检验、方差分析、卡方检验、相关与回归分析的基本原理以及试验设计的原则方法。

使学生系统掌握所需的生物统计学基本知识,基本原理和基本技能,培养学生具有生物学试验设计的基本能力和对试验资料进行统计分析处理的能力。

二、课程教学要求使学生掌握生物统计学的基本概念、统计资料的收集与整理和描述统计方法。

理解显著性检验、方差分析、卡方检验、相关与回归分析的基本原理以及试验设计的原则方法。

掌握一种统计软件的使用方法,能独立运用所学的生物统计方法进行统计分析。

三、先修课程《高等数学》、《概率论》等四、课程教学重、难点假设检验的原理、方法和步骤,方差分析。

五、课程教学方法与教学手段讲授、演示、案例分析、实践等结合多媒体教学。

六、课程教学内容第一章绪论(2学时)1.教学内容(1) 介绍本门学科的目的、任务和本课程的主要内容;(2) 了解本学科的发展概况,认识学习本学科的重要性及在生物科学研究中的作用;(3) 常用统计学术语。

2.重、难点提示(1) 统计学的本质;(2) 生物统计学的主要内容:描述性统计,差异显著性检验,相关分析与回归分析;(3) 总体、个体与样本,参数与统计量,随机误差与系统误差。

第二章资料的整理(2学时)1.教学内容(1) 了解不同资料的特点及分类,掌握不同资料的整理方法;(2) 了解常用统计图表的制作、种类及应用;2.重、难点提示(1) 资料的分类;计量资料的整理;(2) 统计图表的结构和要求。

(3) 使用计算机软件进行资料的整理第三章描述统计(2学时)1.教学内容(1) 反映集中性的常用统计量的计算、特点及应用;(2) 反映离散性的常用统计量的计算、特点及应用;(3) 使用计算机软件进行描述统计。

《生物统计》课程教学大纲

《生物统计》课程教学大纲

《生物统计》课程教学大纲一、课程差不多信息课程代码:250435课程名称:生物统计附试验设计英文名称:Statistics Added Experimental Designs for Biology课程类别:专业基础课学时:54学分:3.0适用对象:动物科学、水产科学专业适用考核方式:考试〔平常成绩占30%〕先修课程:高等数学、线性代数、概率论等二、课程简介«生物统计附试验设计»课程分8章共4个单元。

第一单元包括试验方案的制定、试验设计原那么、误差操纵途径、试验设计以及试验数据的猎取。

第二单元包括总体的理论分布、统计数的抽样分布,以及统计数的理论分布。

第三单元要紧讲授假设测验的差不多原理,包括u测验和t测验、次数资料的统计分析、方差分析和多重比较、单因素和多因素试验结果的统计分析。

第四单元要紧讲授二类和二类以上变数关系间的分析,包括一元相关回来和协方差分析。

本课程教学以高等数学、应用数学(含概率论和线性代数)为基础,概念较多、理论抽象、系统严密、实践性强、公式复杂、符号繁多、运算量大。

适用于动物科学、水产科学等专业。

" Statistics Added Experimental Designs for Biology " includes 10 chapters and four modules. The first module includes the development of experiment program, the principles of experiment design, the channels of error control , field experiment design and the acquisition of experiment data. The second module includes the theory distribution of the population, the sampling distribution of statistic data, and the theory distribution of statistic data. The third module includes the u- test and t- test, the statistical analysis of the frequency data, analysis of variance and multiple comparisons and the statistical analysis of the single-factor and multiple-factor experiment results. The fourth module mainly includes linear, multiple regression and correlation.This curriculum is based on the Advanced Mathematics and the Applied Mathematics (including the probability theory and linear algebra) and includes many concepts, abstract theory, refined system and strongpracticality, complex formulas, and a large amount of symbols and computation. " Statistics Added Experimental Designs for Biology " is suitable for the students of animal science, fishery science professional and so on.三、课程性质与教学目的«生物统计附试验设计»是数理统计的原理和方法在生物科学研究中的应用,在高等数学、线性代数、概率论等课程的基础上,讲授田间试验的差不多要求、试验设计和实施以及试验资料的整理与统计分析方法,既涉及一些严谨的数学理论和方法,又紧密结合科学研究实践。

《生物统计》课程教学大纲

《生物统计》课程教学大纲

《田间试验与生物统计》课程教学大纲适用专业:应用生物技术总学时:56+12一、课程的性质及任务本课程是应用生物技术专业的专业基础课。

通过本课程的教学,使学生掌握田间试验及生物学统计的基本知识,能够进行简单的试验设计,并对试验结果作出科学的推断,培养学生独立进行科学研究的能力。

二、教学基本要求1.学习有关田间试验的基本知识,了解在进行试验过程中选用试验方法,控制试验误差以及设计和实施试验的一些基本方法。

2.学习有关试验数据分析的基本技能,如整理试验数据和计算平均数、变异数等,从而对试验所获结果有一个数量概念。

3.学习有关从试验数据进行归纳的统计推断原理和程序,由是对于样本与总体的关系以及试验的偶然因素性质有一个清楚概念,因而对试验结果作出科学的结论。

三、理论教学内容第一章田间试验教学目的和要求了解田间试验的方案设计的种类,掌握试验设计的基本原则和常用的几种试验方法。

教学重点难点本章着重讲清田间试验设计的原则及方法;结合具体图示讲解设计方法。

教学内容§1-1田间试验的任务和要求:田间试验在科学研究中的地位与任务;田间试验的要求。

§1-2试验方案设计:试验方案的种类;拟定试验方案的要点。

§1-3试验误差、土壤差异及其控制;误差的种类;控制误差的途径;土壤差异及其控制;试验地的选择。

§1-4田间试验设计的常用名词和基本原则:试验设计中的几个常用名词;试验设计的基本原则。

§1-5常用的田间试验设计:对比排列的试验设计;完全随机化试验设计;随机区组试验设计;拉丁方试验设计。

第二章数据整理教学目的和要求了解总体与样本的概念:明确频数分布表的编制方法;掌握两类重要特征数的意义及计算方法。

教学重点难点本章的重点是两类重要的特征数。

介绍电子计算器的统计运算,使学生学会用计算器进行有关统计数据的计算。

§2-1总体和样本:总体与总体单元;样本与样本单元;随机变量;参数;统计量。

【生物统计学课程教学大纲】生物统计学

【生物统计学课程教学大纲】生物统计学

【生物统计学课程教学大纲】生物统计学【生物统计学课程教学大纲】生物统计学生物统计学课程教学大纲课程名称:生物统计学(biostatistics )课程编码:***-*****15 课程类别:专业课总学时数:36 课内实验时数:0 学分:2开课单位:生命科学学院生物综合教研室适用专业:生物科学适用对象:本科(四年)一、课程的性质、类型、目的和任务生物统计学是生物科学专业本科生的专业课。

该门的任务就是运用数理统计的原理与方法,收集、整理、分析、展示数据,解释生物学现象,探索其内在规律。

课程设置之目的就是使学生掌握试验设计与统计分析的基本原理与方法,并且能够应用这些原理与方法,解决在各专业科学试验研究过程中遇到的一些实际问题。

本课程的内容包括统计数据的收集与整理、概率分布、抽样分布、统计推断、参数估计、拟合优度检验、方差分析、回归及简单相关分析等。

通过学习该课程,学生能够掌握具体的设计与分析方法,学会统计思维,提高对自然与社会中具有不确定之事物的认识能力。

二、本课程与其它课程的联系与分工生物统计学与数学有密切关系,现代统计学用到了较多的数学知识,研究理论生物统计学的人需要有较深的数学功底,应用统计方法的人也应具备良好的数学基础。

统计学又是一门应用性很强的学科,几乎生物学科所有的门类都要研究和分析数据,掌握生物学类学科专业基础课和专业课程知识有利于对统计分析的结果做出合理的解释和分析。

三、教学内容及教学基本要求表示“了解”;表示“理解”或“熟悉”;表示“掌握”;△表示自学内容;○表示略讲内容;绪论科学研究与科学试验;生物统计学的概念;试验误差及其控制;生物统计学的主要内容及生物统计学发展概况;重点:试验误差及其控制难点:试验误差及其控制教学手段:板书教学方法:讲授法第一章次数分布和平均数、变异数第一节总体及样本总体及总体的分类;样本及样本的分类;重点:总体及样本的分类难点:样本及样本的分类教学手段:板书教学方法:讲授法作业:1.调查某地土壤害虫,调查6个样方,每点内害虫头数为:2、3、1、4、0、5,指出题中总体、样本、变数、观察值各是什么?思考题:1.研究的对象为总体,为什么还要抽样?第二节与总体及样本相关的几个定义变量;观察值;变数;特征数;参数;统计数;重点:特征数、参数和统计数难点:特征数和参数教学手段:板书教学方法:讲授法第三节次数分布○试验的性质与分类;次数分布表的制作;间断性变数资料的整理;连续性变数资料的整理;属性资料的整理;次数分布图;重点:次数分布表的制作、间断性变数资料的整理、连续性变数资料的整理。

《生物统计学》教学大纲

《生物统计学》教学大纲

《生物统计学》教学大纲Biostatistics课程编码:27A11704学分:2.0 课程类别:专业任选课计划学时:32 其中讲课:32 实验或实践:0适用专业:生物技术推荐教材:杜荣骞主编,《生物统计学》,高等教育出版社,2014年。

参考书目:方积乾主编,《卫生统计学》,人民卫生出版社,2013年。

课程的教学目的与任务《生物统计学》是运用统计学原理和方法来分析和解释生物学数据资料的一门科学,是现代生物学研究不可缺少的工具。

本课程的教学目的是使学生在了解统计学基本原理的基础上,学会对生物学试验数据进行统计学分析,并掌握基本的试验设计方法,为毕业实习、论文写作及从事生物学研究奠定基础。

通过本课程的学习应使学生掌握统计学的基本原理,能对试验和调查数据进行相应的统计学分析,并具备根据实际需要进行基本的试验设计的能力。

课程的基本要求1、通过本课程的学习,使学生了解生物统计学基本概念和基本原理。

2、通过课堂讲解、讨论和课下作业,使学生掌握常用生物统计分析方法的意义、作用、运用条件、方法步骤与结果解释等基本知识。

3、通过课堂讲解,使学生掌握试验设计的基本原则和常用试验设计的各自特点和要点。

4、要求学生在学完本课程后,达到能够较灵活的应用一些基本统计学方法分析和解释生物学现象、进行生物学研究的简单试验设计并对收集的数据资料进行处理分析与解释。

各章节授课内容、教学方法及学时分配建议(含课内实验)第一章:绪论建议学时:1 [教学目的与要求] 了解《生物统计学》的概念、主要内容、重要性和学习方法。

[教学重点与难点] 《生物统计学》的概念、重要性。

[授课方法] 课堂讲授、多媒体教学。

[授课内容]§ 1.1生物统计学的概念和主要内容什么是生物统计学本课程的主要内容§ 1.2生物统计学的重要性和学习方法为什么要学习生物统计学怎样学好生物统计学第二章:统计数据的收集与整理建议学时:3 [教学目的与要求] 掌握资料的整理方法与几个样本特征数的计算方法。

《生物统计学》教学大纲

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《生物统计学》教学大纲课程名称:生物统计学课程编号:课程类别:专业基础课/选修课学时/学分:32/2开设学期:第七学期说明一、课程性质与说明1.课程性质专业基础课/选修课2.课程说明生物统计学是运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科学,在生物学、农学、林学、医药、卫生、生态、环保等领域已有广泛应用,是生命科学中一门十分重要的工具课。

本课程是本科生物科学专业的选修课,通过本课程的学习,应使学生理解并掌握生物统计学的基本原理和常用方法,在了解生物统计学的产生、发展及其研究对象与作用、生命科学中试验资料的整理、特征数的计算、概率和概率分布、抽样分布等基础上,掌握平均数的统计推断、χ2检验、方差分析、直线回归与相关分析、可直线化的曲线回归分析、多项式回归分析、多元回归与相关分析、常用试验设计、抽样原理和方法等,以运用统计方法分析和解决生物学科研领域内的实际问题为重点,为后续课程的学习和从事生物学科研活动打下必要的基础。

二、教学目标1.学会实验方案的设计方法;2.能搜集、整理、分析实验数据,并会根据实验进程及时调整不合理的实验设计方案;3.能对生物信息进行有目的的搜集、处理、分析,从而提炼新的生物信息;4.会用统计软件处理、分析实验数据。

三、学时分配表章序章题讲授学时实验学时实践学时上机学时小计1前言及统计数据的收集与整理42概率和概率分布3几种常见的概率分布律44抽样分布45统计推断46单因素方差分析47实验设计5统计软件的使用合计264四、教学教法建议本课程主要以课堂讲授为主,应用多媒体教学手段,采用多种教学方法,注意教学方法灵活、生动、吸引力强等特点,并且注重教学方法与手段的不断改进。

注意理论与实际相结合,教学示例尽量选用同学熟知的领域,尤其是本专业历年毕业论文中涉及到的生物统计领域的实例,让学生学会去分析问题、解决问题的能力。

课堂教学采用问题法、比较法、案例法、讨论法和自学法多种教学方式,注重课堂教学与课外自学结合。

生物统计学教学大纲

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《生物统计学》教学大纲课程名称:生物统计学英文名称:Biostatistics课程编码:学分:4总学时:24理论学时:24适用专业:生物工程专科执笔人:林志刚审订人:李长伟一、课程的性质、地位与任务本课程是生物科学专业选修的课程,是运用生物统计学的基本原理和基本方法处理研究的资料和数据,从而做出科学推断的一门交叉学科。

通过本课程的学习,希望学生能掌握常用的生物统计和实验设计方法。

以便在研究中能使用通用统计软件进行生物学实验的设计和实验数据的统计分析。

二、教学基本要求了解统计学原理和统计学模型方面的基本知识,能够借助统计软件和电子表格进行试验设计、试验资料整理、试验结果统计分析,能够对较复杂的生物学试验进行评价。

了解生物统计学基本原理,了解统计学的基本模型,掌握统计推断的原则。

能够对试验结果进行统计推断必须全面掌握生物试验设计方法。

了解常用统计方法,能够对已有试验数据进行整理,进行统计分析,并能够合理解释分析结果。

掌握并使用SPSS和EXCEL进行试验数据统计和试验设计。

要熟悉软件的操作,并读懂软件分析结果。

三、教学学时分配表三、教学内容与学时安排第一章、统计数据的收集与整理 4 学时教学目的:掌握总体与样本的概念,数据类型及频数(率)分布,样本的几个特征数。

教学重点:总体与样本的概念,数据类型及频数(率)分布,样本的几个特征数。

教学难点:频数(率)分布,样本的几个特征数。

第二章、概率和概率分布分布 5 学时教学目的:掌握概率的基本概念,总体特征数的描述。

,总体特征数的描述。

教学重点:概率的基本概念,总体特征数的描述。

教学难点:总体特征数的描述。

第三章、几种常见的概率分布率 6 学时教学目的:掌握几种分布的函数和特征数。

教学重点:二项分布,泊松分布,正态分布,中心极限定理。

教学难点:中心极限定理。

第四章、抽样分布 4 学时教学目的:掌握从正态总体中抽取的样本统计量的分布。

教学重点:从一个正态总体中抽取的样本统计量的分布,从两个正态总体中抽取的样本统计量的分布。

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《生物统计学》课程教学大纲英文名称:Biostatistics课程编码:总学时:48实验学时16 学分:3适用对象:生物技术、生物工程和生物信息专业本科生先修课程:高等数学、线性代数、概率论与数理统计、普通生物学、遗传学等课程大纲主撰人:王振龙大纲审核人:赵慧智一、课程性质、目的和任务课程性质:《生物统计学》是运用数理统计的原理和方法,来分析和解释生物科学试验中各种现象和试验调查资料的一门科学,它涉及生物科学试验的设计、试验方案的实施、数据的收集、整理和统计分析等;是生物科学专业必修的一门专业基础课。

《生物统计学》以数学的概率论和数理统计为基础,涉及到数列、排列、组合、矩阵、微积分等知识,但本课程并不将这些知识作为重点进行过多的讨论,而主要偏重于统计原理的介绍和具体分析方法的应用,培养学生运用统计学原理分析和解决试验资料所提供信息的能力。

课程目的:通过本课程的学习,使学生了解生物科学试验的任务、要求,掌握生物科学试验设计的原则和技术,能熟练制定试验方案,进行生物科学试验的设计,并能根据生物统计学原理正确选用统计分析模型,进行数据的处理与分析,做出科学的结论。

课程任务:学完本课程后在教学内容上达到“基本概念清晰,基本方法熟练,基本原理了解,基本运算正确”,熟练掌握所介绍的几种基本的试验设计方法,能独立、正确进行试验设计;熟练掌握所介绍的几种基本的生物统计方法;熟练掌握函数型电子计算器的使用方法,能独立进行畜牧试验结果的统计分析;在学生能力的培养上达到:1)培养学生科学的统计思维方法“有很大的可靠性但有一定的错误率”这是统计分析的基本特点,因此在生物统计课程的学习中要培养一种新的思考方法——从不肯定性或概率的角度来思考问题和分析科学试验的结果;2)培养学生科学的计算能力和表达能力,本门课程的概念多、公式多、表格多,许多判断和推理过程都是在经过仔细的计算、分析后得出的,结果的表达也是非常简洁和严密的。

因此学习过程中要注意培养学生正确的计算能力和表达能力;3)培养学生实事求是的工作作风和严谨的科学态度,该课程的学习中,接触到的数据、表格很多,在资料的分析整理过程中要实事求是、严谨精细,才能得出正确的结论。

二、教学内容及要求本课程教学的全过程可以看成是一个生物信息搜集、处理、分析,从而提炼新的生物信息的过程。

教学重点是通过生物现象的数量观察、对比、归纳和分析,揭示那些困惑费解的生物学问题,从偶然性的剖析中,发现事物的必然性,指导生物科学的理论和实践。

本课程的难点是概念较多、理论抽象、系统严密、实践性强、公式复杂、符号繁多、计算量大,因此,教学安排上除精讲32学时外,有针对性的安排上机操作10学时,统计学实践论文2次6学时。

一)理论课教学内容(32学时)绪论授课学时:2学时基本要求:了解本学科研究对象、内容以及与其他学科的关系,明确本课程学习的重要性及学习的特点与要求。

重点:统计、统计学含义难点:统计数据的规律,统计方法的分类第一节统计与统计学 1.统计与统计学的含义;2.统计数据的规律与统计方法第二节统计学的分科 1.描述统计学和推断统计学;2.理论统计学和应用统计学第三节统计学与其他学科的关系 1.统计学与数学的关系;2.统计学与其他学科的关系第四节统计学的产生与发展 1.政治算术—社会经济统计;2.概率论—数理统计第一章统计数据的收集与整理授课学时:2学时基本要求:了解数据收集及预处理的内容和方法,掌握不同类型分布图的制作及应用;掌握描述集中趋势、离散趋势及分布形状的统计数计算及应用。

重点:集中趋势、离散趋势及分布形状的统计数计算难点:数据的计量、集中趋势、离散趋势及分布形状的统计数应用第一节总体与样本 1.统计数据的不齐性;2.总体与样本;3.抽样第二节数据类型及频数(率)1.连续型数据和离散型数据;2.频数(率)表和频数(率)图的编绘;3.研究频数(率)分布的意义;4.研究频数(率)分布的不恒定性第三节样本的几个特征数1.平均数;2.平均数的计算方法;3.标准差;4.标准差的计算方法;5.偏斜度和峭度;6.变异系数第二章概率与概率分布授课学时:2学时基本要求:了解随机事件、统计概率及其运算,领会小概率事件实际不可能性原理;了解正态分布、二项分布和波松分布的概念、基本性质和概率计算;掌握抽样分布的概念以及样本平均数的抽样分布。

重点:概率的统计定义难点:离散型概率分布和连续型概率分布的区别与联系;第一节概率的基本概念1.问题的提出;2.事件及事件间的关系;3.概率的统计定义;4.概率的古典定义;5.概率的一般运算第二节概率分布1.随机变量;2.离散型概率分布;3.连续型概率分布;4.概率分布与频率分布的关系第三节总体特征数第三章几种常见的概率分布授课学时:4学时基本要求:了解几种常见的概率分布,其中重点是正态分布、二项分布、泊松分布;掌握抽样分布的概念、基本性质,掌握这些理论分布的概率计算;掌握中心极限定理的基本内容,小概率事件实际不可能性原理。

重点:中心极限定理和小概率原理;正态分布、二项分布概率计算。

难点:正态分布、二项分布概率计算,统计数的抽样分布规律。

第一节二项分布1.二项分布的概率函数;2.服从二项分布的随机变量的特征数;3.二项分布应用实例第二节泊松分布1.泊松分布的概率函数;2.服从泊松分布的随机变量的特征数;3.泊松分布应用实例第三节另外几种离散型概率分布 1.超几何分布;2.负二项分布第四节正态分布 1.正态分布的密度函数和分布函数;2.标准正态分布;3.正态分布表的查法;4.正态分布表的单侧临界值第五节另外几种连续型概率分布 1.指数分布;2.Γ分布第六节中心极限定理 1.中心极限定理的基本内容;2.中心极限定理推理的两个例子;3中心极限定理的抽样实验第四章抽样分布授课学时:2学时基本要求:了解抽样分布的基本概念,掌握从一个正态总体中抽取的样本时平均数、方差和标准差的分布;理解两正态总体中抽取的样本时样本统计量和与差的分布;了解标准差已知和未知的分布差异;了解卡方和F分布。

重点:从一个正态总体中抽取的样本统计量的分布。

难点:从两个正态总体中抽取的样本统计量的分布。

第一节从一个正态总体中抽取的样本统计量的分布1.样本平均数的分布;2.样本方差的分布;3.样本标准差的分布第二节从两个正态总体中抽取的样本统计量的分布1.标准差δi已知时,两个平均数的和与差的分布;2.标准差δi未知但相等时两个平均数的和与差的分布;3.两个样本方差比的分布─F分布第五章统计推断授课学时:4学时基本要求:理解统计假设测验的基本原理和步骤,单测验与双尾测验的区别以及统计假设测验两类错误的概念;掌握两类错误降低概率的措施;掌握平均数、百分数假设测验的方法。

重点:假设检验的一般方法,平均数、百分数假设测验方法,降低两类错误概率的措施。

难点:两类错误的含义及β错误发生的概率计算第一节单个样本的统计假设检验1.一般原理及两种类型的错误;2.单个样本显著性检验的程序;3.在δ已知的情况下单个平均数的显著性检验-u检验(u-test);4.δ未知时平均数的显著性检验-t检验(t-test);5.变异性的显著性检验─检验(─test);6.正态性的判断第二节两个样本的统计假设检验1.两个方差的检验─F检验;2.标准差(δi)已知时两个平均数间差异显著性的检验;3.标准差(δi)未知但相等时,两平均数之间差异显著性的检验—成组数据t检验;4.标准差(δi)未知且可能不等时,两平均数间差异显著性检验;5.配对数据的显著性检验─配对数据的t检验;6.二项分布数据的显著性检验;7.关于连续性矫正第六章参数估计授课学时:2学时基本要求:了解点估计的基本概念与优良性准则;掌握区间估计的概念、置信水平的含义、以及影响区间宽度的因素;学会使用区间估计的统计学方法;掌握样本量的确定方法。

重点:特定置信水平下的区间估计、样本量的确定方法。

难点:深入理解点估计的优良性准则提高样本正确性的方法;总体均值和比例的区间估计。

第一节点估计 1.点估计的概念;2.点估计的优良性准则第二节区间估计 1.区间估计的概念;2.区间与置信水平;3.影响区间宽度的因素第三节总体均值和总体比例的区间估计1.总体均值的区间估计;2.总体比例的区间估计;3.样本容量的确定第七章拟合优度检验授课学时:2学时基本要求:掌握拟优合度检验的基本原理和步骤;掌握对二项分布和正态分布的检验;掌握独立性测验方法;了解齐性检验方法。

重点:拟优合度检验的基本原理、步骤。

难点:各种类型次数资料的理论期望值的计算、联合性检验方法。

第一节拟合优度检验的一般原理1.拟合优度检验的概念和类型;2.拟合优度检验的统计量第二节拟合优度检验1.拟合优度检验的一般程序;2.对二项分布的检验;3.对正态性的检验第三节独立性检验 1.列联表的卡方检验;2.2×2列联表的精确检验法第四节卡方的可加和性 1.卡方的齐性检验;2.概率的混合第八章方差分析授课学时:4学时基本要求:理解方差分析的基本原理;掌握单因素试验和双因素实验的方差分析方法;理解方差分析的数学模型、基本假定和数据转换方法。

重点:方差分析的基本原理、线性模型和期望均方,平均数间的多重比较及字母法表示难点:线性模型、期望均方。

第一节方差分析的基本原理与步骤1.线性模型与基本假定;2.平方和与自由度的剖分;3.期望均方;4.F分布与F检验;5.多重比较;6.方差分析的基本步骤第二节单因素试验资料的方差分析1.各处理重复数相等的方差分析;2.各处理重复数不等的方差分析第三节两因素试验资料的方差分析1.交叉分组资料的方差分析;2.系统分组资料的方差分析第四节方差分析的数学模型与期望均方1.数学模型;2.期望均方;3.方差组分的估计第九章相关与回归分析授课学时:4学时基本要求:理解回归与相关的概念,以及回归和相关分析的种类;掌握一元线性和多元线性回归分析方法;了解可化为线性回归的曲线回归的基本概念与方法。

重点:回归系数、相关系数、决定系数的含义、计算方法、显著检验以及应用,线性化的方法难点:最小二乘法、利用回归方程进行预测。

第一节变量间的相关关系 1.相关的概念;2.相关系数及其计算第二节一元线性回归1.线性回归模型;2.参数的最小二乘估计;3.回归方程的显著性检验;4.预测及应用第三节多元线性回归1.多元线性回归模型;2.回归参数的估计;3.回归方程的显著性检验;4.回归系数的显著性检验;5.多元线性回归的预测第四节可化为线性回归的曲线回归 1.基本概念;2.非线性模型及其线性化方法第十章非参数统计授课学时:2学时基本要求:掌握符号检验与秩和检验的基本方法;掌握等级相关分析中的相关系数计算、显著性检验。

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