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试验统计方法第四版答案
试验统计方法第四版答案试验统计方法是指在科学研究中，通过对实验数据进行收集、整理、分析和解释，从而对研究对象的特征和规律进行推断和验证的一种方法。
在科学研究中，试验统计方法是非常重要的，它可以帮助研究者更准确地了解研究对象的特性，从而为科学研究的深入和发展提供重要的支持。
在试验统计方法第四版中，我们将会为大家详细介绍试验统计方法的相关内容，并提供相应的答案。
本书内容包括了试验设计、数据收集、数据分析、假设检验、方差分析、相关性分析等方面的内容，旨在帮助读者全面了解试验统计方法的相关知识，并能够熟练运用于实际科学研究中。
首先，我们将介绍试验设计的相关内容。
试验设计是科学研究中非常重要的一环，好的试验设计可以有效地保证实验结果的准确性和可靠性。
在本书中，我们将详细介绍单因素实验设计、双因素实验设计、多因素实验设计等内容，并提供相应的答案和案例分析，帮助读者更好地理解和掌握试验设计的相关知识。
其次，我们将介绍数据收集和整理的相关内容。
数据的收集和整理是试验统计方法中非常重要的一步，好的数据收集和整理可以为后续的数据分析提供可靠的数据基础。
在本书中，我们将详细介绍如何进行数据的收集和整理，并提供相应的答案和案例分析，帮助读者更好地掌握数据收集和整理的技巧和方法。
接下来，我们将介绍数据分析的相关内容。
数据分析是试验统计方法中非常核心的一环，通过对实验数据进行分析，可以得出对研究对象特性和规律的推断和验证。
在本书中，我们将详细介绍描述性统计分析、推断性统计分析、参数估计、假设检验等内容，并提供相应的答案和案例分析，帮助读者更好地理解和掌握数据分析的相关知识。
此外，本书还将介绍方差分析、相关性分析等内容，并提供相应的答案和案例分析，帮助读者更全面地了解试验统计方法的相关知识。
总之，试验统计方法第四版将为读者提供全面、系统的试验统计方法知识，帮助读者更好地掌握试验统计方法的相关理论和方法，并能够熟练运用于实际科学研究中。
试验统计方法复习总结加解析
1 变量：数据所具有的变异特征或性。
2 观察值：变量所测得的具体观测数据，或每一个体的某一性状，特征的测定数据。
3 总体：具有共同性质的个体所组成的集体。
4 个体：总体中的一个成员。
5 样本：从总体中抽出的部分个体的总和。
即总体的一部分样本容量：样本中所包含的个体数目。
6 参数：由总体的全部观察值而算得的总体特征值。
7．统计数：由样本观察值而算得的样本特征数。
8. 算数平均数：指资料中各观察值总和除以观测值个数所得的商。
9. 中位数：将资料内所有观测值从小到大依次排列，位于中间的那个观测值。
10.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。
11.无偏估计量：当一个统计量的数学期望等于所估计的总体参数时则称此统计量为该总体参数的无偏估计量12.极差：指样本观察值中最大值与最小值之差，也称变异幅度或全距。
13.变异系数：标准差与平均数的百分率称为变异系数，记为C.V。
14.试验：通常我们把根据某一研究目的，在一定条件下对自然规律现象所进行的观察或试验统称为试验。
15.小概率原理：在统计学上，把小概率事件在一次试验中看成是实际不可能发生的事件称为小概率事件实际不可能性原理16.试验指标：为衡量试验结果的好坏或处理效应的高低，在试验中具体测定额性状或观测的项目。
17.试验因素：试验中所研究的影响试验指标的因素。
18.试验水平：试验因素所处的某种特定状态或数目等级。
19.试验处理：每一试验因素不同或多因素间的水平组合构成了实验处理。
20.L8(27):L代表正交表的符号 L右下角的数字“8”代表8行，包含8个处理（水平组合）；“2”表示因素水平数，“7“表示有7列，用这张正交表最多可以安排7个2水平因素。
22.单一差异原则;除需要比较的因素外,其他因素都必须保持的相同的水平上23.β-错误：无效假设是错误的，备择假设是正确的，可是测验结果却接受了无效假设，这种错误称为第二类错误，即参数见本来有差异，可是测验结果却认为参数见无差异。
试验统计方法,
(O E ) E
2
2
2 c
=
( O E 0.5) 2 E
自由度=1
• 理论次数T=总实际观察次数*理论比例(分 布比例)
卡方分布下的检验水准及其临界值
若2 (或2c)＜20.05，表明实际观察次数与 理论次数差异不显著，接受H0 若20.05≤2 (或2c)＜20.01，0.01＜P≤0.05， 表明实际观察次数与理论次数差异显著，接受 HA 若2 ( 或2c)≥20.01，P≤0.01，表明实际观 察次数与理论次数差异极显著 ，接受HA
• 2、新复极差法(SSR法)
LSRa ,k SSRa ( dfe ,k ) SE
SE MSe / n
• 将各极差与相应的最小显著极差LSR0.05,k, LSR0.01,k比较，作出统计推断。极差 >LSRα时，则 yi与 y j在α水平上差异显著； . . 反之，则在α水平上差异不显著。
把这一检验结果表述为：各处理间差异显著，在
F值的右上方标记“*”；
若F≥
接受HA，统计学上，把这一检验结果表述为： 各处理间差异极显著，在 F 值 的 右上方标记 “**”。
上一张 下一张 主 页 退 出
F0.01( df1 , df 2 ，即P≤0.01，否定H0， )
• F值显著或极显著，否定了无效假设HO
• F值显著或极显著，否定了无效假设HO ， 表明试验的总变异主要来源于处理间的变 异，试验中各处理平均数间存在显著或极 显著差异，但并不意味着每两个处理平均 数间的差异都显著或极显著，也不能具体 说明哪些处理平均数间有显著或极显著差 异，哪些差异不显著。
• 必要进行两两处理平均数间的比较，以具
• 其他同2*2表
(优选)试验统计方法课后答案
0.3372 0.0537 0.2835
⑹ p(1.61 u 0.42) p(u 0.42) p(u 1.61)
0.6628 0.0537 0.6091
⑺ p( u 1.05) 1[ p(u 1.05) p(u 1.05)]
组 限 组中值（y）
划线计数
次数（ƒ）
24.5 —27.5
26
║
2
27.5 —30.5
29 ╫╫ ║
7
30.5 —33.5
32
╫╫ ╫╫ ╫╫ ╫╫ ║║
24
33.5 —36.5
35 ╫╫ ╫╫ ╫╫ ╫╫ ╫╫ ╫╫ ╫╫ ╫╫│
41
36.5 —39.5
38
╫╫ ╫╫ ╫╫ ╫╫│
21
39.5 —42.5
S1
y12 (
y1)2 / n1
4014 2002 /10 1.247
n1 1
10 1
CV1
S1 y1
100%
1.247 /
20 100%
6.24%
金皇后：R2 26 15 11 y2 y2 / n2 (16 21 19) /10 20
S2
y22 ( y2 )2 / n2 4104 2002 /10 3.399
158.20
P(5)
C55 0.755 0.250
0.2373
1.0000
94.92
400.00
样本平均数(成数)的抽样分布:
p p 0.75
2 p
pq
/
n
0.75 0.25 /
5
0.0375
临床试验中统计方法的应用 ppt课件
研究负责人： 研究者： 研究单位： 开始入选时间： 年 月 日
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12
病例报告表填写说明
– 随机化的受试者填写此病例报告表，统一 使用黑色圆珠笔；
– 病例报告表填写务必准确、清晰，不得随 意涂改，错误之处改正时需用横线居中划 出，并签署修改者姓名缩写及修改时间。
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23
随机三盲
研究对象、观察者与研究者及论文撰写者均不知 道研究对象的分组情况，只有研究员委托的人员掌 握密码编号，直到试验结束、结果统计分析完毕、 论文撰写初稿完成后才当众揭密。
由于种种原因，目前三盲法用得很少。但三育法 确实是一种客观、合理、严肃的临床试验方法，值 得提倡。
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24
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4
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5
新药临床试验的分期
Ⅰ期临床试验是在人体进行的新药试验的起 始期，主要是观察药物的安全性，确定用于临床 的安全有效剂量和给药方案，包括药物耐受性试 验，药代动力学和生物利用度研究的小规模临床 试验。
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6
Ⅱ期临床试验是通过随机对照临床试验评价 药物的疗效和安全性。
Ⅲ期临床试验为扩大临床试验，是多中心的， 在较大的范围内进一步评价新药的疗效、适应证、 不良反应、药物相互作用等。
1、协助研究者完善与修订 研究方案（protocol) 设计病例报告表（case report form)
2、按标准操作规范完成 随机化、设计方案、数据管理等
3、制定统计分析计划书，并完成全部资料 的统计分析，写出统计分析报告。
4、协助主要研究者完善临床试验总结报告
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11
CRF表的编制
临床验证病例观察表
试验统计方法习题答案
非参数统计方法应用案例
秩和检验
用于比较两组数据的总体分布是否存在显著差异，例如，比较 不同年龄段人群对某项政策的支持程度是否有显著差异。
卡方检验
用于检验分类变量之间的关联程度，例如，分析不同职业 人群的性别分布是否有显著差异。
符号检验
用于比较两个相关样本的差异是否显著，例如，比较同一 地区不同年份的降水量是否有显著差异。
个因素对因变量的影响。
相关与回归分析
1 2
相关分析
用于研究两个变量之间的线性关系，可以通过计 算相关系数（如Pearson相关系数）来衡量相关 程度。
回归分析
用于预测因变量基于自变量的值，可以通过最小 二乘法等方法拟合回归方程。
3
相关与回归分析的应用
在统计学、经济学、社会学等领域中广泛应用， 用于探索变量之间的关系以及预测未来的趋势和 结果。
估计的可靠性
可靠性是指估计的稳定性，可以 通过估计的方差和标准误差来衡 量。方差越小，估计越稳定；标 准误差越小，估计越可靠。
假设检验
假设检验的基本步骤
首先提出原假设和备择假设，然后根据样本数据计算检验统计量，最后根据临界值或P值做出决 策。
ห้องสมุดไป่ตู้假设检验的结论
如果拒绝原假设，则可以认为备择假设成立；如果不能拒绝原假设，则不能拒绝备择假设。
描述性统计
描述数据的基本特征和分布情况，如平均数、方差、 中位数等。
推论性统计
通过样本数据推断总体特征，如回归分析、方差分析、 卡方检验等。
预测性统计
利用历史数据预测未来趋势，如时间序列分析、预测 模型等。
02
描述性统计方法
均值与中位数
均值
表示数据的平均水平，计算方法是所 有数值相加后除以数值的数量。
试验结果的统计分析PPT精品课件
(四)结论 相对生产力超过对照10%以上的有2、7、8、9、10五个品系，
其中品系7增产幅度最大，达32.5%；超过对照5%以上的有3、4、 12三个品系，有必要作进一步试验观察。其余品系可予以淘汰。
Z2 随机排列设计试验结果的统计分析： 随机区组试验结果统计分析 1、试验设计特点： 在肥力梯度变化线上分组，区组内分小区，小区 数与处理数相等，合理利用局部控制的原则。区 组方向与肥力方向垂直；设计简单，易于掌握； 富有弹性，能提供误差分析条件，对试验地的地 形要求不严。 2、结果分析 要考虑局部控制，区组间的土壤存在明显的差异。 同一处理不同区组间的差异是误差引起 不同处理在同一区组的差异是误差＋处理间效应 总变异=区组间变异＋处理间变异＋误差
本例对照区平均产量=71+79+77/9=25.22 2、计算对照品种667m2／产量 对照品种667m2产量=对照区平均产量 ×666.67/小区平方米 本例对照品种667m2产量=25.22×666.67／35
=480.38 3、计算各品种的矫正产量
各品种的矫正产量=品种对邻近CK产量的％× 对照品种667m2产量
第4段：“……生物的种，和变种一 样，是由以前别的种演变而来，而不 是分别创造出来的。”
第5段：“因此，我们对于生物变异 及相互适应的原因和方法，迫切地需 要有个明确的了解。”
第6段：“大量的、遗传的变异是可能的
第7段：“我深信生物的种不是不变 的；……我又确信自然选择作用，…… 也该是最重要的条件。”
指文章中十分重要的语句, 它 突出地体现了文章的旨趣,标 示文章的思路,显示文章结构 的特点。
进化论：亦称“天演论”、“演化
论”，通常指生物的进化理论。达尔 文的《物种起源》奠定了进化论的科 学基础，根本上否定了“神创 论”“物种不变论”等传统观念，成 为划时代巨著。恩格斯认为达尔文的 进化理论是19世纪自然科学三大发现 （能量守恒和转换定律、细胞学说和 进化论）之一。
试验统计方法_习题集（含答案）
《试验统计方法》课程习题集一、单选题1.∑（X-Y）=0, 则（）A Y为任意数B Y为正数C Y=0D Y=⎺X2.用加权法计算平均数⎺X，其中的权是（）。
A 组中值B 样本容量C 组次数D 平均数3. X落在正态分布(－∞，μ-2σ)内的概率为 ( )。
A 0.95B 0.9545C 0.02275D 0.0254.小样本要用t测验是因为 ( )。
A t分布不涉及参数B 小样本的标准离差服从t分布C t值使用了样本容量D 小样本趋于t分布5.己知变量X和Y之间存在相关关系,则X和Y的相关系数可能是( )A 0.05B －0.86C 1.04D 1.816.进行统计假设测验时，否定H0的依据是（）。
A 经验判断B 抽样分布C 小概率原理D 统计数间的差异7.方差分析是一种( )的方法。
A 分解平方和B F测验C 多样本平均数测验D 假设测验8.实施品比试验时，同一重复（）完成。
A 可以分期B 必须同时C 一天内 D不超出两天9.与两尾测验相比，一尾测验（）。
A 犯α错误概率增大B 犯β错误概率增大C α、β错误增大D α、β错误不变10.r=0.5，表明x和y的变异可以相互以线性关系说明的部分占了( )。
A 50%B 25%C 75%D 45%11.田间试验设计中采用局部控制可以（）。
A 降低误差B 估计误差C 便于试验操作D 消除误差12.组内又分亚组的单向分组资料的方差分析（）。
A 处理效应可再分解B 误差效应可再分解C 平均数可再分解D 组内可再分解13. P (∣X-μ∣≥1σ)=( )。
A 0.6826B 0.9545C 0.3174D 0.997314.随机区组试验中，区组项平方和的大小反映了（）。
A 土壤差异情况B 处理差异情况C 样本差异情况D 总体差异情况15.样本标准差S是( )。
A 相对变异量B 绝对变异量C 平均变异量D 总变异量16.二项分布的平均数μ=( )。
A pB 1-pC npD pq17.多重比较时犯α错误的概率依次为( )。
试验统计方法第四版答案详解
试验统计方法第四版答案详解《生物统计附实验设计》（课后习题答案）第一章绪论一、名词解释1、总体：根据研究目的确定的研究对象的全体称为总体。
2、个体：总体中的一个研究单位称为个体。
3、样本：总体的一部分称为样本。
4、样本含量：样本中所包含的个体数目称为样本含量（容量）或大小。
5、随机样本：从总体中随机抽取的样本称为随机样本，而随机抽取是指总体中的每一个个体都有同等的机会被抽取组成样本。
6、参数：由总体计算的特征数叫参数。
7、统计量：由样本计算的特征数叫统计量。
8、随机误差：也叫抽样误差，是由于许多无法控制的内在和外在的偶然因素所造成，带有偶然性质，影响试验的精确性。
9、系统误差：也叫片面误差，是由于一些能控制但未加控制的因素造成的，其影响试验的准确性。
10、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真值接近的程度。
11、精确性：也叫精确度，指调查或试验研究中同一试验指标或性状的重复观测值彼此接近的程度。
二、简答题1、什么是生物统计？它在畜牧、水产科学研究中有何作用？答：（1）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。
（2）生物统计在畜牧、水产科学研究中的作用主要体现在两个方面：一是提供试验或调查设计的方法，二是提供整理、分析资料的方法。
2、统计分析的两个特点是什么？答：统计分析的两个特点是：①通过样本来推断总体。
②有很大的可靠性但也有一定的错误率。
3、如何提高试验的准确性与精确性？答：在调查或试验中应严格按照调查或试验计划进行，准确地进行观察记载，力求避免认为差错，特别要注意试验条件的一致性，即除所研究的各个处理外，供试畜禽的初始条件如品种、性别、年龄、健康状况、饲养条件、管理措施等尽量控制一致，并通过合理的调查或试验设计，努力提高试验的准确性和精确性。
4、如何控制、降低随机误差，避免系统误差？答：随机误差是由于一些无法控制的偶然因素造成的，难以消除，只能尽量控制和降低；主要是试验动物的初始条件、饲养条件、管理措施等在试验中要力求一致，尽量降低差异。
试验统计方法第四版答案
试验统计方法第四版答案试验统计方法是统计学中的一个重要分支，它主要研究如何利用统计学方法对实验数据进行分析和推断。
在实际科学研究和工程实践中，试验统计方法被广泛应用于数据处理、模型建立、参数估计、假设检验、方差分析等方面。
本文将对试验统计方法第四版中的答案进行详细介绍和分析。
首先，我们将从描述统计学开始。
描述统计学是统计学的一个重要分支，它主要研究如何对数据进行整理、汇总和描述。
在试验统计方法第四版中，描述统计学的内容包括了数据的整理和展示、概括统计量的计算、数据的分布特征等。
通过描述统计学的学习，读者可以了解如何对实验数据进行有效的描述和概括，为后续的推断统计学方法打下基础。
其次，我们将介绍推断统计学的内容。
推断统计学是试验统计方法的核心内容，它主要研究如何根据样本数据对总体参数进行估计和推断。
在试验统计方法第四版中，推断统计学的内容包括了点估计、区间估计、假设检验等内容。
通过推断统计学的学习，读者可以了解如何根据样本数据对总体参数进行有效的估计和推断，为实际问题的解决提供可靠的依据。
最后，我们将讨论方差分析的内容。
方差分析是试验统计方法中的重要内容，它主要研究如何利用方差分析方法对实验数据进行分析和推断。
在试验统计方法第四版中，方差分析的内容包括了单因素方差分析、双因素方差分析、方差分析的假设检验等内容。
通过方差分析的学习，读者可以了解如何利用方差分析方法对实验数据进行有效的分析和推断，为实验设计和数据解释提供重要的参考。
综上所述，试验统计方法第四版的答案涵盖了描述统计学、推断统计学和方差分析等内容，通过学习这些内容，读者可以掌握如何对实验数据进行有效的整理、分析和推断，为实际问题的解决提供可靠的依据。
希望本文对读者能有所帮助，谢谢阅读！。
试验统计方法第四版答案
试验统计方法第四版答案
试验统计方法是统计学中的一个重要分支，它主要用于研究实验数据的收集、
分析和解释。
本文将对试验统计方法第四版中的答案进行详细解析，帮助读者更好地理解和掌握这一领域的知识。
首先，我们来看第一章的内容。
在这一章中，我们介绍了试验统计方法的基本
概念和原理，包括假设检验、置信区间、方差分析等内容。
在第四版的答案中，对这些内容进行了更加详细的解释和案例分析，有助于读者更好地理解和应用这些方法。
接下来，我们转到第二章。
这一章主要讨论了实验设计和数据收集的相关内容，包括随机化实验设计、重复测量设计等。
在第四版的答案中，作者对这些内容进行了更加深入的讨论和案例分析，为读者提供了更多的实际操作指导。
然后，我们来看第三章。
这一章主要介绍了参数估计和假设检验的方法，包括
单样本和双样本的参数估计，以及相关性分析等内容。
在第四版的答案中，对这些内容进行了更加详细的解释和案例分析，有助于读者更好地掌握这些方法。
最后，我们来到第四章。
这一章主要讨论了方差分析和协方差分析的方法，包
括单因素和多因素方差分析，以及混合设计方差分析等内容。
在第四版的答案中，作者对这些内容进行了更加深入的讨论和案例分析，为读者提供了更多的实际操作指导。
通过对试验统计方法第四版答案的解析，我们可以看到，这一版答案在内容的
深度和广度上都有了更大的提升，为读者提供了更多的实际操作指导和案例分析。
希望本文对读者能有所帮助，让大家更好地理解和应用试验统计方法。
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0.3372 0.0537 0.2835
⑹ p (1.61 u 0.42) p (u 0.42) p (u 1.61)
0.6628 0.0537 0.6091
⑺ p( u 1.05) 1 [ p(u 1.05) p(u 1.05)]
组 限 组中值（y）
划线计数
次数（ƒ）
24.5 —27.5
26 ║
2
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29 ╫╫ ║
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21
39.5 —42.5
p(2 y 4) p(6 y 8) 0.3 0.3 0.6
⑶
p[(2 y 4)与 (3
y 7)] 8 2 0.2 10 8
p(奇 数 ) p(被3整 除 ) 5 2 0.2 10 5
P72/3
W xW xwxwx
W xwxwxwx
⑴ 在回交后代200株中， 杂合体非糯稻与纯合体 糯稻出现的概率各为1/2， 即杂合体非糯稻与纯合
123(11)2/10033.33
n1
1001
P47/6
BS24：R1 22184 y1 y1/n1 (1921 19)/1020
S1
y12 ( y1)2 /n1 40142002 /10 1.247
n1 1
101
CV1
S1 y1
100%1.247/20100%6.24%
金皇后：R2 261511 y2 y2/n2 (1621 19)/1020
Wxwx wxwx
体糯稻各有
1
1
2
2
100株。
⑵ F1自交得F2代的分离作3:1遗传比率，即非糯稻为
0.75，糯稻为0.25，这一分布属离散型随机变数的概
率分布——二项式分布。
p 0 .7 5 2 p q 0 .7 5 0 .2 5 0 .1 8 7 5
P72/4 非糯稻：Np=2000×0.75=1500；糯稻：Nq=2000×0.25=500
S2
y22 ( y2)2/n2 41042002/103.399
n2 1
101
CV2
S2 y2
100%3.399/20100%16.99%
P47/7 10株小麦的分蘖数为：3，6，2，5，3，3，4，3，
4，3。 n=10，y3=2，y7=4，y2-1=y1=3，y2–1=6–1=5 P47/8
样本平均数(成数)的抽样分布:
p p 0 . 7 5 p 2 p q / n 0 . 7 5 0 . 2 5 / 5 0 . 0 3 7 5
样本总和数(次数)的抽样分布:
n p n p 5 0 . 7 5 3 . 7 5n 2 p n p q 5 0 . 7 5 0 . 2 5 0 . 9 3 7 5
P73/7 N(16，4)
⑴ p(10 y 20) p( 3 u 2) 0.9773 0.0014 ⑵ p( y 12) p(u 2) 0.0228
41 ║║
4
42.5 —45.5
44
45.5 —48.5
47 │
1
P47/3 ⑴
100个小区水稻产量资料的方柱形图
⑵
100个小区水稻产量资料的多边形图
P47/4 直接法:
y y/n(3746 34)/1003485/10034.85
y2( y)2/n 372462 342)34852/100
1 (0.8531 0.1469) 0.2938
p( u 1.05) 2 p(u 1.05) 2 0.1469 0.2938
⑻ p( u 1.05) 0.8531 0.1469 0.7062
⑼ p( u u1) 0.05 ⑽ p(u u1) 0.025
u1 1.959964 1.96 u1 1.959964 1.96
y(36 3)/1036/103.6
(yy)(33.6)(63.6) (33.6)0
Md 3 M0 3 R624
S2 y2 ( y)2 /n142362 /101.38
n1
101
S1.17
P72/2
⑴ p (2 y 8) 0.7 p(1 y 9) 0.9
⑵ p[(2 y 4)或 (6 y 8)]
P47/1 (1)总体是指所研究的金针虫总体； (2)样本是指从金针虫总体中随机抽取的6个个体组成的 样本； (3)变数是指金针虫的头数； (4)观察值是指变数的6个取值为6个观察值。
P47/2 极差=46-26=20；组数=7；组距=20/7=2.8571≈3
100个小区水稻产量资料的次数分布表
P(2)
C
2 5
0
.5
3
0.0879
0.1035
35.16
P(3)
C
3 5
0
.7
5
3
0
.2
5
2
0.2637
0.3672 105.48
P(4)
C
4 5
0
.7
5
4
0
.2
51
0.3955
0.7627 158.20
P(5)
C
5 5
0
.7
5
5
0
.2
5
0
0.2373
1.0000
94.92
400.00
P73/6 ⑴ p(u 1.17) 1 p(u 1.17) 1 0.8790 0.1210 ⑵ p(u 1.17) 0.8790 ⑶ p(u 1.17) 0.1210 ⑷ p (0.42 u 1.61) p (u 1.61) p (u 0.42)
0.9463 0.6628 0.2835
调查单位为5株的概率分布表(p=0.75，q=0.25，n=400)
受害株数
概率函数P(y)
C n yp y q n y
p (y ) F (y ) n p (y )
P(0)
C
0 5
0
.7
5
0
0
.2
5
5
0.0010
0.0010
0.40
P(1)
C
1 5
0
.7 5 1
0
.2
5
4
0.0146
0.0156
5.84
S
3.22
n1
1001
加权法:
y fy/ f(226729 147)/1003467/10034.67
S fy2( fy)2/ f 12129734672/1003.33
f1
1001
P47/5
等级差法: 假定y0=35，
yy0nfdi352(3)71(002) 14334.67
S
fd2(
fd)2/n i