生物统计学总复习重点

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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。

生物统计学复习资料

第一章1.生物统计学（Biostatistics）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。

是一门应用数学。

2.统计学(Statistics）是把数学的语言引入具体的科学领域,将所研究的问题抽象为数学问题的过程, 是收集、分析、列示和解释数据的一门科学.3.生物统计学是研究生命过程中以样本推断总体的一门学科。

4.生物统计学的基本类容：①试验设计:如何合理地进行调查或试验设计②统计分析:如何科学地整理、分析所收集来的具有变异的资料,揭示出隐藏其内部的规律性。

5.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运用显著检验，判断试验结果的可靠性或可行性。

③提供由样本推断总体的方法。

④提供试验设计的的一些重要原则。

6.常用的统计学术语:一．总体与样本具有相同性质的个体所组成的集合称为总体；总体有分为有限总体和无限总体。

组成总体的基本单元称为个体从总体中抽出若干个体所构成的集合称为样本（sample)；（总体中的一部分）构成样本的每个个体称为样本单位；样本中所包含的个体数目叫样本容量或样本大小,样本容量常记为n。

一般在物学研究中，通常n<30的样本叫小样本，n ≥30的样本叫大样本。

二、参数与统计数描述总体特征的数量称为参数，也称参量。

常用希腊字母表示参数，例如用μ表示总体平均数,用σ表示总体标准差；描述样本特征的数量称为统计数，也称统计量。

常用英文字母表示统计数，例如用X-表示样本平均数，用S表示样本标准差.三、变量与常数变量，或变数，指相同性质的事物间表现差异性或差异特征的数据。

常数，表示能代表事物特征和性质的数值，通常由变量计算而来,在一定过程中是不变的.变量包括定量变量和定性变量，定性变量又可分为连续变量（可以有任何小数出现）和非连续变量(只有整数出现)。

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

生物统计学复习提纲（2008）第1章统计学的基本概念总体：根据研究目的确定的同质研究对象的全体（集合）。

样本：从总体中随机抽取的部分观察单位。

根据观察数据之间有无缝隙（gap ），常将数据分类为离散型变量（有缝隙）与连续型变量（无缝隙）两大类。

参数：总体的统计指标，如总体均数、标准差，采用希腊字母分别记为μ、σ。

固定的常数统计量：样本的统计指标，如样本均数、标准差，采用拉丁字母分别记为，为参数附近波动的随机变量。

第2章统计描述①集中趋势(central tendency): 变量值集中位置，即平均水平指标。

常用描述集中趋势的统计量有：1. 算术均数(arithmetic mean)，简称均数 (mean)2. 几何均数(geometric mean)，适用条件：呈倍数关系的等比资料或对数正态分布（正偏态）资料；如增长速度、抗体滴度资料3. 中位数 (median)，反映一批观察值在位次上的平均水平。

4. 众数（mode ），适用于大样本；较粗糙。

5. 调和均数（harmonic mean ），反映变量不同阶段的平均增长率或平均规模。

几种平均数之间的关系算术平均数 > 几何平均数 > 调和平均数②离散趋势(tendency of dispersion): 变量值围绕集中位置的分布情况，即个体观察值的变异程度。

常用的变异指标有：1.极差(Range ）(全距)。

2.百分位数与四分位数间距Percentile and Quartile range 。

上面两个指标没有考虑到每个观察值的变异。

3.方差V ariance: 也称均方差（mean square deviation ），观察值的离均差平方和的均值。

总体和样本的方差分别记为σ2，S 2。

4.标准差Standard Deviation: 方差的正平方根；其单位与原变量X 的单位相同。

总体和样本的方差分别记为σ，S 。

5.变异系数 Coefficient of V ariation ：xS CV =。

生物统计学总复习重点

b
f(y)
P(a y b) a f (y)dy ?
Y ab
f(t)
df─>∞(标准正态曲线)
df=5
df=1
t
不同自由度下的t 分布图
f(χ2)
χ2分布
χ2
1.4 f( F)
1.2
1.0
0.8
0.6
0.4
0.2
0.0
0
1
F 分布曲线
df1 1, df2 5
df1 5, df2 5
df1 10, df2 10
2F
3
4
假设检验
小概率原理（P≤α）
反证法（假定H0成立，然后根据样本结果推论是否为小概率事件，如果是
则拒绝H0 ，否则不拒绝。）
检验假设：
1. H0: =0 2. HA:=0
假设检验是在H0成立的前提下，从样本数据中寻找证据来拒绝H0， “接受” HA。如果样本证据不足，即P>，则只能不拒绝H0 ，暂且认为H0正确；如果证据充分，即P ≤ ，则有理由拒绝H0 ，认为差异有统计学意义。
为什么？“接受零假设”的正确表述应当是什么？方差分析的条件？回归与相关分析的区别与联系用样本直线回归方程，由X预测Y时，为什么不能任意外推？
有A、B、C、D、E、F 6个品种，拟设计一
品种比较试验。已知试验地西部肥沃，东部
贫瘠，应用什么
试验设计比较合理？
若上题中的试验地的土质状况较为均匀，则
275
322
在人为控制的不同无机磷含量x (ppm) 的土壤中种植玉米，播后38天测定玉米植株中磷的含量y (ppm)，现根据9 对观察值，已算得 x=13，y=80 ，sxx=734 ，syy=2274 ， sxy = 1040，试完成：(1) 直线回归方程；(2) 对回归方程作方差分析。

生物统计学复习课

容量大)
• 概率密度函数(probability density function)
• 随机变量取某一特定值的密度函数（连续型随机变量）
• 概率分布函数(probability distribution function)
• 随机变量取值小于或等于某特定值的概率
离散型随机变量的概率分布
概率分布图
连续型随机变量的密度函数及概率分布函数
• 统计学分为描述统计学和推断统计学。
描述统计与推断统计的关系
概率论
（包括分布理论、大数定律和中心极限定理等）
反映客观现象的数据
样本数据总体数据
描述统计
（统计数据的搜集、整理、显示和分析等）
推断统计
（利用样本信息和概率论对总体的数量特征进行估计和检验等）
总体内在的数量规律性
几个基本概念
多重比较方法较多（multiple comparisons）
因素
实验指标
不同离子对木聚糖酶活性的影响(mg/ml)
Na+ 0.00
K+ 0.00
Mn2+ 0.00
Cu2+ 0.00
0.25
0.50 0.75 1.00 1.25
0.40
0.60 0.80 1.00 1.20
0.06
0.12 0.18 0.24 0.30
0.40
0.80 1.20 1.60 2.00
水平
***对多因素试验而言，处理就是指水平与水平的组合
二因素方差分析
定义：是指对试验指标同时受到两个试验因素作用的试验资料的方差分析。
固定模型二因素都是固定因素
随机模型
二因素均为随机因素

生物统计学复习资料

生物统计学复习资料一、名词解释准确性（accuracy）：在试验中某一指标的观测值与真实值的接近程度，也称准确度。

（反映观测值偏离目标值的程度）精确性（precision）：在相同试验条件下，对同一指标重复测量时所得观测值之间的接近程度，也称精确度。

（反映观测值之间的变异程度）准确性和精确性合称正确性。

随机误差（random error）：由无法控制的偶然因素导致的误差。

（随机误差影响精确性，扩大样本容量或增加试验重复次数有助于减少但无法消除随机误差）系统误差（systematic error）：由测量工具不精准、试验方法不完善、操作人员水平差异等因素导致的误差。

（既影响准确性又影响精确性，可消除）总体（population）：研究对象的全体成员（有限总体、无限总体）个体(individual)：构成总体的各个成员样本（sample）：从总体中抽取的部分个体所组成的集合。

样本容量(sample size)：样本包含的个体数量。

随机抽样(random sampling)：采用随机方式从总体中获取样本的过程。

放回式抽样(sampling with replacement)：从总体抽取一个个体，记录特征后放回总体，再抽取下一个个体。

非放回式抽样(sampling without replacement)：从总体抽取一个个体，不放回总体就继续抽取下一个个体。

连续型数据（continuous data）：与某种标准相比较获得的非整数数据。

（可以提高精确度，采用变量方法分析）离散型数据（discrete data）：由记录不同类别个体数目而得到的整数数据。

（不能提高精确度，采用属性方法分析）极差(range，R)：数据资料中最大值与最小值的差值。

组距（class interval, i）：对频数资料分组时，每个组区间的高限和低限之差，即组区间极差。

样本特征数(sample characteristics)：描述频率分布特征的数值总体特征数(population characteristics)：描述概率分布特征的数值样本统计数（statistic）：由样本数据计算而来的描述样本特征的数值。

生物统计学复习资料共70页

39、没有不老的誓言，没有不变的承诺，踏上旅途，义无反顾。 40、对时间的价值没有没有深切认识的人，决不会坚韧勤勉。
谢谢
11、越是没有本领的就越加自命不凡。——邓拓 12、越是无能的人，越喜欢挑剔别人的错儿。——爱尔兰 13、知人者智，自知者明。胜人者有力，自胜者强。——老子 14、意志坚强的人能把世界放在手中像泥块一样任意揉捏。——歌德 15、最具挑战性的挑战莫过于提升自我。——迈克尔·F·斯特利
生物统计学复Байду номын сангаас资料
36、“不可能”这个字(法语是一个字 )，只在愚人的字典中找得到。--拿破仑。 37、不要生气要争气，不要看破要突破，不要嫉妒要欣赏，不要托延要积极，不要心动要行动。 38、勤奋，机会，乐观是成功的三要素。(注意：传统观念认为勤奋和机会是成功的要素，但是经过统计学和成功人士的分析得出，乐观是成功的第三要素。

生物统计学重要知识点

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）成组数据平均数比较的t检验（例和）4、一个样本频率的假设检验（例），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（例和）3、独立性检验：掌握2*2列联表的X2值的两种求法（例）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（例和）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）。

大学生物统计--期末复习要点

大学生物统计--期末复习要点一、概念（填空、简答、名词解释）第一章1.生物统计的定义及其在动物科学研究中的作用：（1）定义：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）作用：①提供试验或调查设计的方法狭义的试验设计是指试验单位（如动物试验的畜、禽）的选取，重复数目的确定，试验单位的分组。

生物统计的试验设计通常指狭义的试验设计。

合理的试验设计能控制和降低试验误差，提高试验的精确性，为统计分析无偏估计试验处理效应和试验误差提供必要而有代表性的资料。

狭义的调查设计是指抽样方法的选取，抽样单位、抽样数量的确定。

生物统计的调查设计通常是指狭义的调查设计。

合理的调查设计能控制和降低抽样误差，提高调查的精确性，为可靠估计总体参数提供必要而有代表性的资料。

简而言之，试验或调查设计主要解决合理地收集必要而有代表性的资料的问题。

②提供整理分析资料的方法对资料进行整理的基本方法是根据资料的特性将其整理成统计表、绘制成统计图。

并根据资料计算出几个统计数，用以表示该资料的数量特征，估计相应的总体参数。

对资料进行统计分析的最重要的方法是假设检验。

对资料进行统计分析的另一种重要的方法是进行回归分析或相关分析。

2.什么是总体、个体、样本、样本容量、随机抽取？统计分析的两个特点是什么？（1）总体：根据研究目的确定的研究对象的全体。

个体：总体中的一个研究对象。

样本：从总体中抽取一部分个体组成的集合。

样本容量：样本中所包含的个体数目。

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。

（2）特点：①统计分析一般是通过样本来了解总体。

研究的目的是要了解总体，然而能观测到的却是样本，通过样本来推断总体是统计分析的基本特点。

②然而样本毕竟只是总体的一部分，尽管样本具有一定的错误率，通过样本来推断总体也不可能是百分之百的正确。

有很大的可靠性但有一定的错误率，这是统计分析的又一特点。

3.什么是参数、统计数，二者有何关系？（1）参数：由总体全部个体计算的特征数称为参数，通常用希腊字母表示参数。

生物统计学复习资料(一)

生物统计学复习资料（一）引言：生物统计学是生物学中重要的一个分支，它关注如何收集和分析生物数据，并从中推断出关于生物体群和进化的信息。

本文为生物统计学复习资料（一），以提供复习所需的基本概念和方法。

正文：一、生物统计学基本概念1. 生物统计学的定义和作用2. 数据类型和变量的分类3. 总体和样本的概念4. 基本概率论和统计推断的原理5. 生物统计学中常用的统计量和分布二、生物数据的描述统计与图表分析1. 数据的整体描述和总结a. 中心趋势的测度：均值、中位数、众数b. 离散程度的测度：范围、方差、标准差c. 数据的分布形态：偏态与峰态的概念2. 基本图表的绘制和应用a. 直方图、柱状图b. 散点图、折线图c. 箱线图、饼图三、概率与假设检验1. 概率的定义和性质2. 离散型随机变量和连续型随机变量的概率分布3. 假设检验的基本原理a. 零假设和备择假设b. 显著性水平和拒绝域c. 两种类型错误的概念与控制4. 常用的假设检验方法a. 单样本均值检验b. 独立样本均值检验c. 配对样本均值检验d. 卡方检验四、相关分析与回归分析1. 相关分析的概念和方法a. 相关系数的计算和解释b. 相关检验的假设与推断c. 相关分析的注意事项和应用2. 简单线性回归分析a. 直线拟合和回归方程b. 残差分析和回归诊断c. 回归分析的解释和推断3. 多元线性回归分析a. 多元回归方程和解释b. 各项特征的解释和预测c. 多重共线性的识别和处理五、生物统计学实验设计与样本量计算1. 生物统计学实验设计的原则和基本要素a. 随机性和重复性b. 正确的实验设计和对照组设计c. 防止混杂的方法：随机化和分组2. 样本量计算的概念和方法a. 样本量的影响因素和确定方法b. 不同统计检验的样本量计算c. 敏感性分析和样本量的合理设置总结：本文介绍了生物统计学的基本概念、生物数据的描述统计与图表分析、概率与假设检验、相关分析与回归分析以及生物统计学实验设计与样本量计算。

《生物统计学》复习要点

《生物统计学》复习要点课程名称：《生物统计学》适用专业：2016级专升本人力资源管理（业余函授）、行政管理（业余函授）辅导教材：《生物统计学》李春喜等主编科学出版社知识点一概念理解参数；效应；抽样调查；精确性；对立事件；中心极限定理；统计推断；小概率原理；生物学试验的基本要求；多重比较；互作；参数；系统误差；准确性；α错误；计量资料；区间估计；大数定律；水平；方差分析二、基本问题1、试验误差的来源有哪些？如何进行控制？2、平均数和标准差在统计分析中有什么作用?3、什么是u分布？它与t分布有何区别与联系？4、 2检验的主要用途？各用于什么情况下的假设检验？5、什么是生物统计学？其主要内容和作用是什么？6、什么是小概率原理？其在假设检验中有和作用？7、什么是多重比较？多重比较有哪些方法？8、试验误差控制的途径有哪些？三、统计计算1、有一标准正态分布的平均数为16，方差为4。

试计算：（1）落于10-20之间的数据的百分数；（2）小于12或大于20的百分数。

注：F(2)=0.977，F(-2)=0.018，F(-3)=0.001。

2、某养鸡场规定种蛋的孵化率p0>0.80为合格。

现对一批种蛋随机抽取100枚进行孵化检验，结果有78枚孵出，问这批鸡蛋是否合格？（α=0.05）。

单尾u0.05=1.64。

3、某鱼塘水中的含氧量，多年平均为4.5(mg/L)，该鱼塘设10个点采集水样，测定含氧量为：4.33,4.62,3.89,4.14,4.78,4.64,4.52,4.55,4.48,4.26(mg/L)。

试检验该次抽样测定的水中含氧量与多年平均值有无显著差别（α=0.05）。

t 0.05(9) =2.262。

4、某猪场对4个不同品种幼猪进行4个月增重量的测定，每个品种选择体重接近的幼猪4头，测定结果列于下表：（1）试对不同品种猪4个月增重量进行显著性方差分析；（2）使用新复极差法（SSR 法）进行多重比较，结果使用字母标记法表述并进行文字推断描述。

生物统计学期末复习资料

第一章概论1.1什么事生物统计学？生物统计学的主要内容和作用是什么？答：生物统计学（biostatistics）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实验调查资料，是研究生命过程中以样本来推断总体的一门学科。

生物统计学主要包括实验设计和统计分析两答部分的内容。

其基本作用表现在以下四个方面：a.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；b.判断实验结果的可靠性；c.提供由样本推断总体的方法；d.提供实验设计的一些重要原则。

1.2解释以下概念：总体、个体、样本、样本容量、变量、参数、统计数、效应、互作、实验误差。

答：总体(populatian)是具有相同性质的个体所组成的集合，是研究对象的全体。

个体(individual)是组成总体的基本单元。

样本(sample)是从总体中抽出的若干个个体所构成的集合。

样本容量(sample size)是指样本个体的数目。

变量（variable）是相同性质的事物间表现差异性的某种特征。

参数(parameter)是描述总体特征的数量。

统计数(statistic是由样本计算所得的数值，)是描述样本特征的数量。

效应（effection）试验因素相对独立的作用称为该因素的主效应，简称效应。

互作（interaction）是指两个或两个以上处理因素间的相互作用产生的效应。

实验误差(experimental error)是指实验中不可控因素所引起的观测值偏离真值的差异，可以分为随机误差和系统误差。

1.3随机误差和系统误差有何区别?答：随机误差(random)也称抽样误差或偶然误差，他是有实验中许多无法控制的偶然因素所造成的实验结果与真实结果之间产生的差异，是不可避免的。

随机误差可以通过增加抽样或试验次数降低随机误差，但不能完全消除随机误差。

系统误差（systematic）也称为片面误差，是由于实验处理以外的其他条件明显不一致所差生的倾向性的或定向性的偏差。

生物统计学考试复习笔记整理

描述资料的平均水平的特征数：平均数意义：描述一组数据集中趋势的统计指标，数据的中心值往往可以用来代表数据的全体，是统计
学中最常用的一个统计量算术平均数 x 研究数据的代表值
中位数：Md 位置平均数数据先从小到大排序研究数据的代表值
众数 Mo 位置平均数几何平均数 G 可削弱数据中个别极大值的影响调和平均数/倒数平均数 H
误差：在畜牧，水产科学试验中，试验指标除受试验因素影响外，还受到许多其他非非试验因素的干扰，从而产生误差。
随机误差：（抽样误差/统计上的试验误差），无法控制，难以消除。影响精确性。
系统误差：（片面误差），容易克服。影响准确性。
准确性：试验结果值与真实值之间的符合程度。|真值-观测值|
精确性：观察值之间的符合程度。|任意两个观测值间的差值| 准确性高则精确性一定高
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的可能性原理。（3）标准误的基本概念： σx 是样本平均数抽样总体的标准差，简称标准误，σx=σ/ n 表示平均数抽样误差的大小。 σ 往往是未知的，用样本标准差 S 来估计 σ，于是有样本标准误 Sx=S/ n
标准差 S 与标准误 Sx 的区别与联系区别： ①S 反映样本观测值变异程度大小，反映样本的精确度，它的大小说明了 x 对该样本代表性的强弱。
对试验样本所在总体作出假设无效假设：H0：μ1 ＝ μ2 备择假设：HA：μ1 ≠ μ2
选定显著水平 α ＝ 0.05 或 0.01（通常用 0.05 ）
在无效假设 H0 成立的前提下计算 t 值即无效假设正确的概率
根据小概率事件实际不可能性原理作出统计推断，否定或接受无效假设根据 df=（n1-1）+（n2-1），由附表 3 查临界 t 值 t0.05 和 t0.01 若|t|＜ t0.05，则 P＞0.05，接受 H0,两样本平均数所在的总体平均数差异不显著若 t0.01＜|t|≤t0.05 ，则 0.01＜P≤0.05，否定 H0 接受 HA,差异显著，有 95%把握认为两样本不

生物统计重要复习资料(畜牧兽医)

第一章绪论1.生物统计学的内容:统计原理、统计方法和试验设计。

2.生物统计的作用:a.科学地整理分析数据;b.判断试验结果的可能性;c.确定事物之间的相互关系;d.提供试验设计的原理。

3.样本容量常记为n,通常把n≤30的样本称为小样本,n.>30的样本称为大样本。

4.名解:(重)①生物统计:生物统计是应用概率论和数据统计的原理和方法来研究生物界数量变化的学科;②总体:是被研究对象的全体,据所含的个体的多少,总体分为有限总体和无限总体。

③样本:是指总体内随机抽取出来若干个体所组成的单位。

④随机误差:由于许多无法控制的内在和外在的偶然因素所造成的误差,内在如个体差异,外在如环境,它影响试验的精确性。

(了)①参数:从总体计算出来的数量特征值,它是一个真值,没有抽样变动的影响,一般用平均数u,标准差s。

②统计量:是从样本计算出来的数量特征值,它是参数的估计值,受样本变动的影响,一般用拉丁字母表示,如平均数。

③系统误差:主要是试验动物的初始条件不同,试验条件相差较大,仪器不准,标准试剂未经校正,药品批次不同,药品用量与种类不符合试验计划要求,以及观察,记录抄案,计算中的错误所引起的误差,它影响试验的准确性。

④准确性:指在试验或调查中某试验指标或形状的观测值与其真值接近的程度。

⑤精确性:指试验或调查中一试验指标或形状的重复观测值彼此接近的程度。

第二章资料的整理1.统计资按性质分为:计量资料、次数资料和半定量资料。

2.计量资料是指用量测方式获得的数量性状资料,即用度、量、衡等计量工具直接测量获得的数量性状资料。

计量资料整理的五步骤如下:(1)求全距,即资料中最大值和最小值之差R=Max(x)—Min(x);(2)确定组数即按样本大小而定;样本含量与组数样本含量组数30~60 6~860~100 8~10100~200 10~12200~500 12~17500以上17~30(3)确定组距,每组最大值与最小值之差记为i ,公式:组距(i)=全距(R)/组数k ;(4)确定组中值及组限,各组的最大值和最小值称为组限,最小值为下限,最大值为上限,每组的中点值称为组中值,组中值=(下限+上限)/2=下限+组距/2=上限-组距/2;(5)归组划线计数,作次数分布表。

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