常用生物统计学与生物信息学软件实用教程(张祥胜主编)思维导图
spss课程ppt(生物统计学基本知识)
相关分析可以确定变量间的关系方向，例如，一个变量随着另一个变量的增加而增加， 则两者之间存在正相关关系；反之，则存在负相关关系。
检验变量间关系的显著性
通过相关系数的显著性检验，可以判断变量间关系的可靠性，通常使用t检验或p值来判 断。
一元线性回归分析
01
预测一个因变量的值
02
确定最佳拟合线
生物统计学在科学研究中的应用
在生物学和医学研究中，生物统计学用于实验设计、数据收集、数据清洗、统计 分析以及结果解释等多个环节。
通过合理的实验设计和数据分析，可以更准确地揭示生命现象的本质和规律，为 科学决策提供有力支持。
生物统计学的基本概念
总体和样本
总体是研究对象的全体，样本是从总体中随机抽取的 一部分。
方差分析的基本思想是将数据的总 变异分解为组内变异和组间变异两 部分，通过比较组间变异和组内变 异的比例来判断各总体均值是否存 在显著差异。
单因素方差分析
单因素方差分析用于检验一个 分类变量对连续变量的影响。
它比较不同组之间的总体均值 是否存在显著差异。
分析步骤包括：数据正态性检 验、方差齐性检验、选择合适 的统计模型、计算F值、判断显 著性等。
用一个区间范围表示总体参数 的可能取值范围。
置信水平与置信区间
描述区间估计的可信程度，通 常用95%或99%等表示。
04 假设检验
假设检验的基本原理
统计假设检验的概念
统计假设检验是一种统计方法，用于根据样本数据对总体 参数进行推断。它基于反证法，通过提出假设并对其进行 检验来得出结论。
假设检验的原理
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计算统计量
高中生物学科思维导图(人教版必修二)
高中生物学科思维导图(人教版必修二)遗传的基本规律与伴性遗传 1 遗传因子的发现豌豆的特点自花传粉、闭花受粉，自然状态下一般为纯种具有易于区分的性状，实验结果很容易观察和分析。
如：高茎和矮茎；圆粒和皱粒人工传粉过程人工去雄→套袋隔离→人工授粉→再套袋隔离相关概念相关符号意义 P：亲本；F1：子一代；F2：子二代；♀：母本；♂：父本；×：杂交；U ：自交性状生物所表现出来的形态结构（双眼皮）、生理特征（B型血）和行为方式（左撇子）相对性状同种生物的同一种性状的不同表现类型分为显性性状（如豌豆的高茎）隐性性状（如豌豆的矮茎）等位基因位于同源染色体上控制相对性状的基因显性基因决定显性性状的基因（用大写字母表示）隐形基因决定隐性性状的基因（用小写字母表示）性状分离在杂种后代中，同时出现显性性状和隐性性状的现象表现型生物个体表现出来的性状，如豌豆的高茎和矮茎基因型与表现型有关的基因组成，如高茎豌豆的基因型是DD或Dd,矮茎豌豆的基因型是dd 纯合子基因组成相同的个体，如：DD、dd、YYRR、yyrr 杂合子基因组成不同的个体，如Dd、YyRr、Yyrr、yyRr 分离定律的发现过程及其内容实验过程及现象 P 高茎×矮茎→F1（全为高茎）；F1自交→F2（高茎：矮茎=3:1）解释（提出假说）①生物的性状是由遗传因子（基因）决定的②体细胞中遗传因子（基因）是成对存在的③形成配子时，成对的遗传因子（基因）彼此分离，分别进入不同的配子。
配子中只含有每对遗传因子（基因）中的一个④受精时，雌雄配子的结合是随机的验证（演绎推理）设计测交实验：F1与隐性纯合子杂交，推测后代高茎：矮茎=1:1 实验验证：在得到的64株后代中，30株是高茎，34株是矮茎，比例接近1:1，验证了以上解释的正确性分离定律内容在杂合子的细胞中，位于一对同源染色体上的等位基因，具有一定的独立性；在减数分裂形成配子的过程中，等位基因会随同源染色体的分开而分离，分别进入两个配子中，独立地随配子遗传给后代自由组合定律的发现过程及其内容实验过程及现象 P 黄色圆粒×绿色皱粒→F1（全为黄色圆粒）；F1自交→F2 （黄色圆粒：黄色皱粒：绿色圆粒：绿色皱粒=9:3:3:1）解释（提出假说）①纯种黄色圆粒和纯种绿色皱粒豌豆的基因型成分别是YYRR和yyrr,F1的基因型是YyRr ②F1形成配子时，每对基因彼此分离，不同对的基因自由组合。
生物统计.ppt
M g x ,x ,x x
...
1 2 3
N
N
x
i 1
N
i
集中趋势的指标
调和平均数：设x ,x ,x …x 都为正数（或全为负 数）调和平均数的倒数等于这些变数倒数的算数 平均数。
1 2 3 n
1 1 1 1 ( ... ) xn M h n x1 x 2
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t分布的三个要点
分子是标准正态随机变量
分母是自由度为n的卡方随机变量
新随机变量服从 自由度为n的t分 布
分子分母相互独立，且满足构造公式
t分布的图像
基本性质:
(1) f(t)关于t=0(纵轴)对称。
(2) f(t)的极限为X~N(0,1)的密度函数
（3）F－分布
X / n1 X ~ (n1 ), Y ~ (n2 ), X , Y 独立，称r.v. F Y / n2
“ a”。
3．单侧检验（one-sided test ）与双侧检验（twosided test） 选择做单侧检验或双侧检验，应根据问题的要 求而定。假若问题只要求判断μ是否等于μ0 ，而不 是大于μ0 或小于μ0 时，应做双侧检验。如果事先可 以判断μ不可能大于μ0 ，或μ不可能小于μ0 时，则 可做单侧检验。因单侧检验的辨别力更强些，所以在 可能情况下尽量做单侧检验。
不可能小于μ0 ，则HA：μ＞μ0 。若考查的目 的只是判断μ是否等于μ0 ，并不关心究竟是 μ ＞μ0 还是μ＜μ0 ，或者并不知道μ不可能大 于 μ0 或 是 μ 不 可 能 小 于 μ0 ， 这 时 的 HA ： μ≠μ0 。
2.
新手必看！统计学知识大梳理（附框架图公式）
新手必看！统计学知识大梳理（附框架图公式）来源：PMCAFF，作者：大山里人前言道德经云：”道生一，一生二，二生三，三生万物“。
学习知识亦是如此，一个概念衍生出两个概念，两个概念演化出更小的子概念，接着衍生出整个知识体系。
笔者结合自己对统计学和概率论知识的理解写了这篇文章，有以下几个目标。
目标一：构建出可以让人理解的知识架构，让读者对这个知识体系一览无余目标二：尽l量阐述每个知识在数据分析工作中的使用场景及边界条件目标三：为读者搭建从“理论”到“实践'的桥梁概述你的“对象” 是谁？此对象非彼“对象”，我们学习“概率和统计学”目的在于应用到对于“对象”的研究中，笔者将我们要研究的“对象”按照维度分为了两大类。
一维：就是当前摆在我们面前的“一组”，“一批”，哪怕是“一坨”数据。
这里我们会用到统计学的知识去研究这类对象。
二维：就是研究某个“事件”，笔者认为事件是依托于“时间轴”存在的，过去是否发生，现在是可能会出现几种情况，每种情况未来发生的可能性有多大？这类问题是属于概率论的范畴。
因此，我们在做数据分析的研究前，先弄清我们研究的对象属于哪类范畴，然后在按着这个分支检索自己该用到的知识或方法来解决问题。
分析就像在给 “爱人” 画肖像从外观的角度描述一个姑娘，一般是面容怎么样？身段怎么样？两个维度去描述。
就像画一幅肖像画，我们的研究“对象”在描述性分析中也是通过两个维度去来描述即，“集中趋势---代表值”，“分散和程度”。
看到这几个概念是不是就很熟悉了？笔者认为一个描述性的分析就是从这两个维度来说清楚你要研究的对象是什么样子？至于从哪些特征开始说呢？就是常用的概念“均值”，“方差”之类的。
下面我们进入正题，笔者将详细阐述整个知识架构。
一. 对“数据”的描述性分析数据分析中最常规的情况，比如你手上有一组，一批或者一坨数据，数据分析的过程就是通过“描述”从这些数据中获取的信息，通常可以从两个维度去描述：1. 集中趋势量度：为这批数据找到它们的“代表”均值（μ）均值的局限性均值是最常用的平均数之一，但是它的局限性在于“若用均值描述的数据中存在异常值的情况，会产生偏差” ；例如下面一组数据就不太适合用均值来代表这5个人的年龄均值是：31.2岁很显然，在这组数据中，大部分人的年龄是10几岁的青少年，但是E的年龄是100岁为异常值，用均值来描述他们的年龄是31.2岁，很显然用均值作为描述这组数据是不合适的，那么我们该如何准确的表征这组数据呢？？？中位数中位数，又称中点数，中值。
生物统计学第一章绪论
Biometrika杂志； 6. Galton研究了亲子身高的回归问题； 7. 20世纪以来Gosset用实验方法发现了t分布；
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8. Fisher提出了方差分析，建立了试验设计的三大原理， 并提出了随机区组、拉丁方等试验设计，还将统计方 法用之于研究数量性状的基因效应；
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第二节 试验方案
一、试验因素与水平 二、试验指标与效应 三、制订试验方案的要点
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一、试验因素与水平
1、因素(factor)
试验方案是根据试验目的和要求所拟进行比较的一组 试验处理(treatment)的总称。
农业与生物学研究中，不论农作物还是微生物，其生 长、发育以及最终所表现的产量受多种因素的影响，其 中有些属自然的因素，如光、温、湿、气、土、病、虫 等，有些是属于栽培条件的，如肥料、水分、生长素、 农药、除草剂等。
【例如】有一氮、磷肥肥效试验，其处理有: P(只施磷肥)；NP(同时施氮肥和磷肥)； 则：氮肥的简单效应=NP产量-P产量=NP-P
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主效(main effect)
一个因素内各简单效应的平均数称 为平均效应，也称做主要效应或主 效。
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【例如】有一氮、磷肥肥效试验的结果，其处理有： O(既不施氮，又不施磷)；N(只施氮肥)；P(只施 磷肥)；NP(同时施氮肥和磷肥)；
f(e)
68.27%
95.45%
-3
-2
-1
0
1
2
3
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八年级生物知识思维导图整理
八年级生物知识思维导图整理被子植物的有性生殖：精子受精卵种子的胚新一代植株有性生殖概念：有两性生殖细胞结合形成受精卵，再又受精卵发育成新个体的生殖方式特点：经过两性生殖细胞的结合，有性生殖的后代具有双亲的遗传特性概念：不经过两性生殖细胞的结合，由母体直接产生新个体的方式无性生殖特点：没有两性生殖细胞的结合，无性生殖产优点：加快繁殖速度，保持母体优良性状概念：剪去植物的枝条，将下部插入土无性生殖扦插举例：甘薯葡萄菊月季的应用概念：把一个植物同的芽或枝接在另一个植物体上，使之结合在一起。
嫁接方式：枝接和芽接关键：接穗和砧木的形成层紧密结合家蚕的生殖和发育发育过程：卵、幼虫、蛹、成虫变态发育：在由受精卵发育成新个体的过程中，幼体与成体的形态结构和生活习性差异很大的育过程发育过程完全变态发育过程：经过卵、幼虫、蛹、成虫四个时期其他昆虫的举例：菜粉蝶蝇生殖和发育不完全变态发育过程：经过卵、若虫、成虫三个时期举例：蝗虫蟋蟀蝼蛄螳螂等青蛙的生殖和发育过程：经过受精卵、蝌蚪、幼蛙、成蛙特点：有性生殖、特外受精，受精和发育过程离不开水环境，变态发育两栖动物的生殖和发育受环境条件的影响和限制卵壳和卵壳膜：保护作用胚盘：胚胎鸟卵的结构卵白和卵黄：为胚胎的发育提供营养物质和水分气室：为胚胎发育提供系带：固定卵黄鸟的生殖和发育过程：一般经过求偶、交配、筑巢、产卵、孵卵和育雏等几个阶段遗传：亲子间的相似性变异：亲子间及子代间的差异生物的性状：概念：生物体形态结构、生理和行为等特征的统相对性状：同种生物同一性状的不同表现基因控制生物的性状转基因生物性状表现是基因和基因：有遗传效应的DNA 片段基因DNA 和染色体 DNA ：位于染色体上，主要的遗传物质，呈染色体：由蛋白质和DNA 组成，每种生物基因、DNA 、染色体和性状之间的关系基因经精子或卵现象：具有相对性状的纯种豌豆杂交，如高茎豌豆矮茎豌豆杂交，子一代都是高茎，子代杂种高茎豌豆自交，后代有高茎也有矮茎孟德尔豌豆杂交实验解释：控制相对性状的基因有显性D 和隐性d 之分，显性性状基因组成为DD和Dd ，隐性性状基因组成为dd.禁止近亲结婚：直系血亲和三代以内旁系血亲之间禁止结婚，生物的遗传与变异减少后代出现遗传病的机会常染色体（男女相同）22对。
高级生物统计--基本知识
C p q
n
0
(n)C p q n np (n-np ) 2 Cn p n q 0 n
n 0
n n X 0 x n x n x
…
对数列求和得 X的总体均数为： XC p q
np
同法求得 X 的总体方差为： 2 ( X np) 2 Cnx p x q n x npq
第一节 生物统计学的基本概念 7.平均数（average or mean）是数据的代表值，
表示资料中观测值的中心位置。
算术平均数:
所有观测值的总和除以观测值 数目所得的商。 几何平均数（geometric mean）: n个观测值的乘 积的n次方根。 中(位)数（median）: 将资料所有观测值排序后， 居于中间位置的那个观测值的值（或，当观测值数 目为偶数时，那两个观测值的和之半)。 众数（mode）: 资料中最常见的一数，或次数分布 表中次数最多的那组的组中值。 其中以算术平均数最为常用。
第一节 生物统计学的基本概念
8.变异数—表示数据资料变异大小的数值。
极差（range) — 一组数据的最大值与最小值之差。 离均差平方和简称平方和(sum of squares，SS) 可
较好地衡量资料的变异。
定义公式： SS ( x x ) 2 计算公式: SS x 2 ( x) 2 / n x 2 C 其中C为矫正数，为资料中所有观测值总和的平方除 以观测值的个数。
总体标准差（Population SD):
(x )
2
/ N [ x ( x ) / N ] / N
2 2
样本标准差（Sample SD):
s
( x x ) 2 /( n 1) [ x 2 ( x) 2 / n] /( n 1)
生物统计学0210精品PPT课件
对某种具体事物或现象的观察结果，以及来自生 物学试验及调查的原始数据，都称为资料(data)。
在未整理之前，这些资料一般是分散的、零星的 和孤立的，是一堆无序的数字和符号。
统计分析过程就是对这些资料进行整理、分类、 计算，再以图、表、特征值(统计量)、方程等反映结果。
目录
0. 本章提要 1. 试验资料的搜集与整理
1.1 试验资料的搜集 (调查; 试验) 1.2 试验资料的整理 (检查与核对; 类型; 表; 图) 2. 试验资料统计量的计算 2.1 平均数 (算术平均数; 中位数; 众数; 几何平均数) 2.2 变异数 (极差; 方差; 标准差; 变异系数)
第二章 试验资料的整理与统计量的计算
试验和调查资料一般具有两类性状：数量性状 (quantitative character)和质量性状(qualitative character)。数量性状是定量的，而质量性状则是定性 的。所以资料也可以如此分为二类。
1.2.2.1 数量性状资料
数量性状资料(data of quantitatiБайду номын сангаасe character)，一般是 由计数和测量得到的。由计数法得到的数据称为计数 资料(enumeration data)，也称为非连续变量资料(data of discontinuous variable)，以正整数出现。例如，鱼 尾数、玉米果穗籽粒行数、种群内个体数、白血细胞 数等，只可能是 1，2，…，n。
本章提要：试验资料的搜集与整理，是数据资料处理 的首要环节。
搜集资料时常用的方法为调查和试验；资料的整 理，一般通过对原始资料进行检查、核对、制作频数 分布表和频数分布图来完成。
生物统计学课件
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
生物统计-思维导图
生物统计第三章资料的统计描述平均数 算术平均数：资料中各个观察值的总和除以观测值的个数所得之商称为算术平均数，简称平均数或均数加权平均数算术平均数的基本性质 ①样本中各个观测值与其平均数之差（离均差）的总和为零，简述为均离差为零 ②样本中各个观测值与其平均数之差的平方和小于各个观测值与不等于其平均数的任意数值之差的平方和，简述为均离差的平方和最小 中位数：将资料中所有观测值从小到大依次排列，当观测值的个数是奇数时，位于中间的观测值;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，称为中位数，记为Md,当所获得的资料呈偏态分布时，中位数的代表性优于算术平均数。
2.已分组资料中位数的计算方法若资料已分组， 整理成次数分布表，则可利用次数分布表计算中位数其中，L 为中位数所在组的下限，i 为组距，f 为中位数所在组的次数，n 为总次数，c 为小 于中位数所在组的累加次数。
几何平均数：资料中n 个观测值相乘之积开n 次方所得的n 次方根称为几何平均数 众数：资料中出现次数最多的观测值或次数最多一组的组中值称为众数 调和平均数：资料中各个观测值倒数的算术平均数的倒数称为调和平均数 调和平均数主要用于反应畜群不同阶段的平均增长率或畜群不同规模的平均规模 对同一资料：算术平均数≥几何平均数≥调和平均数。
若资料中各个观测值全相等取等号，不全相等取大于号第四章 常用概率分布第二章资料的整理资料的分类数量性状资料 数量性状：指能够以量测或计数结果表示其数量特征的性状 量测或计数数量性状而获得的资料称为数量性状资料 计量资料是指用量测方式，即用度、量、衡等计量工具直接量测获得的数量性状资料。
（观测值可以是整数，也可以带有小数）连续 计数资料是指用计数方式获得的数量性状资料（观测值是整数，不连续）质量性状资料 质量性状是指能够观察到而不能直接量测或计数的性状如颜色、性别、生死统计次数法评分法等级资料 等级资料是指将观察单位按所考察的指标或性状的等级顺序分组，然后清点各组观察单位的个数而得到的资料资料的检查核对与整理方法 资料的检查核对的目的在于确保资料的完整性和正确性计数资料的整理计量资料的整理 ①求组距②确定分组数③确定组距④确定组限及组中值⑤归组画线计数，列出次数分布表常用统计表和统计图统计表的种类：简单表、复合表统计图：直方图、折线图、长条图、圆图第一章 绪论生物统计在动物科学研究中的作用①提供实验或调查设计的方法②提供整理分析资料的方法 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生物统计常用术语 总体：根据研究目的确定的研究对象的全体称为总体包含有限个体的总体称为有限总体包含无限多个个体的总体称为无限总体个体：总体中的一个研究对象称为个体 样本：从总体中抽取的一部分个体组成的集合成为样本 样本容量（n ）：样本所包含的个体数目称为样本容量把样本容量n≤30的样本称为小样本把样本容量n ＞30的样本称为大样本 随机抽取：指总体中的每一个个体都有同等的机会被抽取参数：由总体全部个体计算的特征数称为参数 统计数：由样本全部个体计算的特征数称为统计数准确性也称为准确度，指实验或调查所收集到的某一实验指标或调查项目的观测值与该实验指标或调查项目的观测值总体平均数的接近程度精确性 也称精确度，指实验或调查所收集到的同一实验指标或调查项目的重复观测值彼此的接近程度随机误差 也称为抽样误差，这是由于许多无法控制的的内在和外在因素如实验动物的初始条件、饲养条件、管理措施等尽管在试验中力求一致但不可能绝对一致造成的随机误差影响实验的精确性系统误差 也称为片面误差，指由于测定过程中某些经常性 的固定的原因所造成的误差。
生物统计学第四版教学大纲x
要点二
详细描述
拉丁方设计是一种将实验对象按照拉丁方阵的形式排列，以平衡实验条件的实验设计方法。交叉设计则是在拉丁方设计的基础上，将实验对象按照重复测量的方式进行安排，以提高实验的准确性和可靠性。这两种设计方法都可以有效地控制实验中的系统误差，减少实验误差，提高实验的准确性和可靠性。
拉丁方设计和交叉设计
数据可以分为定量数据和定性数据两类。定量数据是可以量化的数据，如身高、体重等；定性数据是描述性质的数据，如性别、血型等。
数据类型
测量尺度可以分为定类尺度、定序尺度、定距尺度和定比尺度。定类尺度是对事物进行分类的尺度，如性别；定序尺度是对事物进行排序的尺度，如考试成绩；定距尺度是对事物进行量化的尺度，如温度；定比尺度是对事物进行比例比较的尺度，如年龄。
详细描述
生存分析是研究生存时间和相关影响因素的统计方法，适用于处理具有删失数据的结局指标。常见的数据类型包括完全数据、右删失、左删失和区间删失等。
生存分析的基本概念与数据类型
总结词
掌握生存函数的非参数和参数估计方法，以及如何绘制生存曲线。
详细描述
非参数估计方法包括Kaplan-Meier法和Nelson-Aalen法，适用于未知生存分布的情况。参数估计方法基于特定的生存分布假设，如Weibull分布和Log-Normal分布等。通过图形展示生存函数，可以直观地了解生存时间的变化趋势。
点估计
用单一数值表示未知参数的估计值，如样本均数、样本比例等。
点估计与区间估计
提出假设、构造检验统计量、确定临界值、做出推断结论。
假设检验的基本步骤
根据样本信息对总体参数做出推断，利用反证法进行推断。
假设检验的逻辑
假设检验只能对提出的假设做出拒绝或接受，不能直接证明或否定假设。
(生物信息学课件) 生物信息学的计算机、统计学及数学基础-最新课件
隐藏层
输
输
入
出
层
层
反向传播神经网络结构示意
6、专家系统
专家系统（Expert System）是一种基于知识 的智能系统，它将领域专家的经验用一定的知 识表示方法表示出来，并放入知识库中，供推 理机使用
知识库是专家系统的第一重要组成部分，知识 库中的知识通常分为两类：
机器学习
机器学习是模拟人类的学习过程，以计算机为工具 获取知识、积累经验
1、遗传算法采用随机搜索方法，具有自适应能力和便于 并行计算
2、神经网络的理论是基于人脑的结构，其目的是揭示一 个系统是如何向环境学习的，这一种方法被称为联接主义。
模式识别
模式识别是机器学习的一个主要任务。模式是对感 兴趣客体定量的或者结构的描述，而模式识别就是 利用计算机对客体进行鉴别，将相同或者相似的客 体归入同种类别中
一类领域的事实性知识或广泛公用的知识 另一类是启发性知识，是该领域专家在长期研究和
实践过程中积累起来的经验总结
知识获取方式大致上可以分为两种：
一种是由知识工程师向领域专家询问有关知识，经 过整理编辑后将知识转换成计算机表示形式，送入 知识库
另一种是针对大量数据进行机器学习，分析、总结 和抽取出有用的新知识，这是更高层次的知识获取 方式。
(生物信息学课件)第9 讲生物信息学的计算
机、统计学及数学基 础
一、所用的方法和技术汇总
1、数学统计方法 2、动态规划方法 3、机器学习与模式识别技术 4、数据库技术及数据挖掘 5、人工神经网络技术 6、专家系统 7、分子模型化技术 8、量子力学和分子力学计算 9、生物分子的计算机模拟 10、因特网（Internet）技术
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。