生物统计学考试总结 2
生物统计试题总结及答案
生物统计试题总结及答案一、单项选择题1. 生物统计中，描述数据集中趋势的度量是（）。
A. 方差B. 标准差C. 均值D. 极差答案：C2. 在统计学中，标准差是用来衡量（）。
A. 数据的分布范围B. 数据的集中趋势C. 数据的离散程度D. 数据的偏态情况答案：C3. 以下哪个选项不是描述数据分布的统计量（）。
A. 均值B. 中位数C. 众数D. 方差答案：A4. 假设检验中，P值小于显著性水平α时，我们通常会（）。
A. 拒绝零假设B. 接受零假设C. 无法判断D. 重新收集数据答案：A5. 相关系数的取值范围是（）。
A. -1到1之间B. 0到1之间C. -1到0之间D. 0到无穷大答案：A6. 在回归分析中，决定系数R²表示的是（）。
A. 回归方程的斜率B. 解释变量对预测变量的解释程度C. 预测变量的方差D. 解释变量的方差答案：B7. 以下哪个选项是生物统计中常用的非参数检验（）。
A. t检验C. 卡方检验D. 曼-惠特尼U检验答案：D8. 以下哪个选项是描述数据离散程度的统计量（）。
A. 均值B. 中位数C. 众数D. 极差答案：D9. 在生物统计中，如果样本量足够大，根据中心极限定理，样本均值的分布将近似于（）。
A. 正态分布B. 均匀分布D. 二项分布答案：A10. 以下哪个选项是描述数据偏态的统计量（）。
A. 偏度B. 峰度C. 标准差D. 方差答案：A二、多项选择题1. 下列哪些是描述数据集中趋势的统计量（）。
A. 均值B. 中位数C. 众数D. 方差答案：ABC2. 在假设检验中，以下哪些因素会影响P值的大小（）。
A. 样本量B. 显著性水平αC. 效应大小D. 数据的分布答案：ACD3. 以下哪些是描述数据分布形状的统计量（）。
A. 偏度B. 峰度C. 标准差D. 极差答案：AB4. 在回归分析中，以下哪些因素会影响R²的值（）。
A. 解释变量的数量B. 解释变量与预测变量的相关性C. 样本量D. 预测变量的方差答案：ABC5. 以下哪些是生物统计中常用的参数检验（）。
生物统计学总结
生物统计学总结绪论统计工作的四大步骤：设计、搜集、整理、分析统计资料的三大类型：♏计量资料：对每个观察值单位用定量方法测得每项指标量的大小所得的资料♏计数资料：将观察单位按照某种属性类别分组，所得的观察单位数♏等级资料：将观察单位按某种属性的不同程度分组所得的资料同质与变异同质：除研究因素外，其他因素相同或相近为同质集中趋势的指标：平均数定义：描述一组同质计量资料的集中趋势，反映某一组观察值的平均水平或某一分布的平均位置的指标作用：作为一组资料的代表值，可用于组间的分析比较均数的两个重要特征✍代表性1.离均差和等于02.离均差平方最小小于常用平均数指标：1.算术均数（1）定义：全部观察值相加之和除以观察值个数所得的商总体均数样本均数（2）算法：1）直接法：2）加权法：3）缩减法（3）注意事项：1）只有在合理分组的基础上对同质数据取均数才有意义2）均数用于近似正态分布的对称分布，尤其是正态分布2.几何均数G（不能用算术均数时）（1）定义：几个观察值相乘之积，开几次方所得根（2）计算（3（1（2（3（1秩次相（2（31）百分位数常用于描述一组资料（样本或总体）在某百分位数上的水平和分布特征，多个百分位数结合使用，可全面描述观察值分布特征，包括位置的大小和变异度2）一般分布中部的百分位数相当稳定，代表性好，靠近两端的百分位数，只在样本含量足够大（>120个）才足够稳定，所以当样本含量不够大时，不宜取两端百分位数3）用百分位数确定正常值范围，习惯上95%离散趋势的描述1. 极差R：样本资料中最大值和最小值之差在一定程度上能说明样本波动幅度的大小，但它只受样本中两个极端个体数值大小的影响，不能反映样本中各个观测值的变异程度，稳定性差2. 四分位数间距：是上四分位数与下四分位数之差,用四分位数间距可反映变异程度的大小.稳定性好，灵敏度不够3. 标准差：1）定义：描述一组同质计量资料离散程度大小的指标反映了均数对一组观察值的代表性说明了观察值围绕均数分布的离散程度，个体变异2）计算：3）应用：4.12计量资料的统计推断统计推断用样本信息推断总体特征参数估计：由样本结果对总体参数在一定概率水平下所做出的估计假设检验正态分布1）概念：一种连续型随机变量的概率分布密度函数：分布函数：2）特征：1.在横轴上均数处最高2.以均数为中心，左右对称3.有两个参数4.曲线下的面积分布有一定的规律F(x)3）应用：1.以曲线下的面积反映频率及概率分布2.估计正常值范围或正常值范围的正态分布法✍双侧正常值范围3.质量控制4.正态分布是很多种统计方法的理论基础标准正态分布，u分布Uα与面积的关系t4.t介值与t介值表tα,ν：给定自由度为ν，两侧双尾面积之和为α时，相应t值。
生物统计学 总结
生物统计学总结绪论统计工作的四大步骤：设计、搜集、整理、分析统计资料的三大类型：♏计量资料：对每个观察值单位用定量方法测得每项指标量的大小所得的资料♏计数资料：将观察单位按照某种属性类别分组，所得的观察单位数♏等级资料：将观察单位按某种属性的不同程度分组所得的资料同质与变异同质：除研究因素外，其他因素相同或相近为同质变异：观测值的不齐性总体与样本：总体：根据研究目的所确定的同质观察单位的全体=所有研究对象性质相同的全体观察单位某项变量值的集合总体含量：总体中所包含的观察单位数有限总体：总体观察单位数可数无限总体：总体观察单位数不可数样本：从总体中随机抽取的部分观察单位样本含量：样本中所包含的观察单位数抽样：从总体中获得样本的过程放回式抽样不放回式抽样抽样误差：因个体变异的存在，由抽样而导致的样本指标与总体指标之差统计量：有样本所得指标或数参数：由总体所得指标，关于特征的表征频数：完全相同的观察只出现的次数频率：某一观察值出现的次数与样本含量的比值概率：描述某事物发生可能性大小的一个度量样本空间：一次实验所有可能的结果的集合基本事物：样本空间每一个可能的结果小概率事件：P<=0.05或P<=0.01的事件小概率原理：小概率事件在一次抽样中不可能发生计量资料的统计描述集中趋势的指标：平均数定义：描述一组同质计量资料的集中趋势，反映某一组观察值的平均水平或某一分布的平均位置的指标作用：作为一组资料的代表值，可用于组间的分析比较均数的两个重要特征✍代表性1.离均差和等于02.离均差平方最小小于常用平均数指标：1.算术均数（1）定义：全部观察值相加之和除以观察值个数所得的商总体均数样本均数（2）算法：1）直接法：2）加权法：3）缩减法（3）注意事项：1）只有在合理分组的基础上对同质数据取均数才有意义2）均数用于近似正态分布的对称分布，尤其是正态分布2.几何均数G（不能用算术均数时）（1）定义：几个观察值相乘之积，开几次方所得根（2）计算1）直接法2）（3）应用注意：1）几何均数适用于观察值相差很大，甚至呈倍数关系（等比或几何级数资料）或用于对数正态分布资料2）观察值不能有零，不能同时有正负，若都为负，去符号最后加符号，观察值比较小或有零，可加1，最后减去3）同一资料求得的几何均数小于均数中位数M（1）定义：把一组观察值按大小顺序排列，位次居中的（2）计算：1）直接法2）频数表法：（3）注意事项1）适用场合：偏态，开口（一端或两端无界限），分布不清的2）特性：只代表了居中观察值的特性，敏感性低，不受特小特大值的影响3）对于正态分布资料，理论上，中位数=均数（数值上）百分位数（1）定义：将n个观察值由小到大排列，编上秩次，将n个秩次100等分，与X%秩次相对应的数值，即X的百分位数，是一个位置指标，以Px表示（x代表百分秩次）Px将整个数列分为两半，X%比Px小，1-X%比Px大（2）计算：（3）应用注意1）百分位数常用于描述一组资料（样本或总体）在某百分位数上的水平和分布特征，多个百分位数结合使用，可全面描述观察值分布特征，包括位置的大小和变异度2）一般分布中部的百分位数相当稳定，代表性好，靠近两端的百分位数，只在样本含量足够大（>120个）才足够稳定，所以当样本含量不够大时，不宜取两端百分位数3）用百分位数确定正常值范围，习惯上95%离散趋势的描述1.极差R：样本资料中最大值和最小值之差在一定程度上能说明样本波动幅度的大小，但它只受样本中两个极端个体数值大小的影响，不能反映样本中各个观测值的变异程度，稳定性差2.四分位数间距：是上四分位数与下四分位数之差,用四分位数间距可反映变异程度的大小.稳定性好，灵敏度不够3.标准差：1）定义：描述一组同质计量资料离散程度大小的指标反映了均数对一组观察值的代表性说明了观察值围绕均数分布的离散程度，个体变异2）计算：3）应用：1.表示变量分布的离散程度2.结合均数描述正态分布特征3.结合均数计算变异系数4.结合样本含量计算标准误4）注意：（1）不同单位，相同标准差，不能比较（2）大个体差异大，变异度大，小个体则变异度小4.变异系数CV1）定义：标准差与均数之比，用百分数表示2）计算：3）应用：单位不同的几组资料变异度及均数相差悬殊的几组资料的变异度的比较，不单独使用自由度ν泛指可以自由取值的变量的个数正常值：正常动植物解剖生理生化等各种数据的波动范围1）必要性1.区分正常和异常2.看不同种群在不同时间地域上某一指标的差异2）选取1.极差中的一部分2.单侧或双侧正常值之分，由指标实际情况及实验要求确定3.方式之一为正常值范围的百分位数，习惯上95%双侧：确定P2.5或P97.5单侧：P5或P95，看实验需要计量资料的统计推断统计推断用样本信息推断总体特征参数估计：由样本结果对总体参数在一定概率水平下所做出的估计假设检验正态分布1）概念：一种连续型随机变量的概率分布密度函数：分布函数：2）特征：1.在横轴上均数处最高2.以均数为中心，左右对称3.有两个参数4.曲线下的面积分布有一定的规律F(x)3）应用：1.以曲线下的面积反映频率及概率分布2.估计正常值范围或正常值范围的正态分布法✍双侧正常值范围3.质量控制4.正态分布是很多种统计方法的理论基础标准正态分布，u分布Uα与面积的关系对数正态分布原观察值x呈偏态（正偏），取对数后，lgX呈正态分布✍x服从对数正态分布均数的抽样误差1.定义：平均数与总体均数之差2.均数抽样误差大小的度量标准误1）定义：样本均数的标准差2）意义：反映抽样误差的大小是样本均数围绕总体均数分布的离散程度，衡量了样本均数的可靠程度3）计算：一般一次抽样估计总体没有标准误，只针对样本4）用途：（1）计算可信区间（参数估计）（2）用于统计推断（假设检验）t分布1.t变换与t变量2.t分布的特征1）单峰，一0为中心，左右对称2）曲线中间比正态分布低，两端翘得比正态分布高3）有无数根，中间越低，两端越翘t分布与自由度有关，自由度越小，中间越低，两端越翘当自由度趋向无穷时，t分布趋向标准正态分布，t u3.概率密度函数与分布函数4.t介值与t介值表tα,ν：给定自由度为ν，两侧双尾面积之和为α时，相应t值。
生物统计试题总结及答案
生物统计试题总结及答案一、概述生物统计是一门研究生物数据的统计分析方法的学科，通过对生物学实验数据的整理、描述和分析，来推断和验证生物学假设。
本文将通过总结生物统计试题及提供相应答案，帮助读者更好地理解和掌握生物统计的基本概念和应用技巧。
二、描述统计学1. 什么是描述统计学？描述统计学是研究如何利用数据描述和概括数据特征的统计方法。
它包括了测量中心趋势的指标（如平均数、中位数、众数），测量离散程度的指标（如方差、标准差）以及数据的分布形态（如正态分布、偏态、峰态）等。
2. 描述统计试题示例1) 请计算以下数据的平均数：[2, 4, 6, 8, 10]2) 请计算以下数据的中位数：[3, 5, 7, 9, 11]3) 请计算以下数据的方差：[1, 2, 3, 4, 5]4) 请描述下面数据的分布形态：[1, 1, 2, 2, 3, 3, 4, 4, 5, 5]3. 描述统计答案1) 平均数 = (2 + 4 + 6 + 8 + 10) / 5 = 62) 中位数 = 73) 方差 = ((1-3)^2 + (2-3)^2 + (3-3)^2 + (4-3)^2 + (5-3)^2) / 5 = 24) 此数据呈对称分布，无偏态和峰态，符合正态分布。
三、概率论1. 什么是概率论？概率论是研究随机现象的可能性和规律的数学分支，通过利用概率计算方法，来描述和预测随机事件的发生概率。
2. 概率论试题示例1) 从一副52张的扑克牌中，随机抽取2张牌，求抽到两张红心的概率。
2) 在一个箱子里有3个红球、2个蓝球和1个绿球，从中无放回地抽取2个球，求抽到两个红球的概率。
3) 甲、乙两个人比赛掷硬币，甲掷10次硬币，乙掷8次硬币，求甲比乙掷到的正面次数多的概率。
3. 概率论答案1) 红心牌有13张，抽到两张红心的概率 = (13/52) * (12/51) = 1/172) 箱子总共有6个球，抽到两个红球的概率 = (3/6) * (2/5) = 1/53) 甲、乙掷硬币的结果独立，甲掷到的正面次数服从二项分布B(10, 0.5)，乙掷到的正面次数服从二项分布B(8, 0.5)。
生物统计试题总结及答案
生物统计试题总结及答案一、选择题1. 下列哪项是生物统计学的主要研究内容？A. 生物数据的收集B. 生物数据的分析C. 生物数据的解释D. 以上都是答案：D2. 统计学中，总体是指：A. 研究对象的个体B. 研究对象的全体C. 研究对象的样本D. 研究对象的子集答案：B3. 描述数据集中趋势的统计量是：A. 平均数B. 中位数C. 众数D. 以上都是答案：D二、填空题1. 统计学中的________是指在一定条件下，可能发生也可能不发生的事件。
答案：随机事件2. 在生物统计学中，________是用来描述数据分布形态的统计量。
答案：偏度3. 回归分析中，________系数表示自变量对因变量的影响程度。
答案：回归三、简答题1. 简述生物统计学在生物科学研究中的应用。
答案：生物统计学在生物科学研究中的应用包括：实验设计、数据收集、数据分析、结果解释和科学决策等。
2. 描述一下生物统计学中的假设检验。
答案：假设检验是生物统计学中的一种方法，用于根据样本数据对总体参数进行推断。
它包括提出假设、选择适当的检验方法、计算检验统计量和做出决策等步骤。
四、计算题1. 已知某生物实验中，一组数据的平均数为10，标准差为2，求这组数据的变异系数。
答案：变异系数 = 标准差 / 平均数 = 2 / 10 = 0.22. 假设某生物实验中，两组数据的均值分别为5和7，标准差分别为1和1.5，求两组数据的均值差异的置信区间（置信度为95%）。
答案：首先需要计算两组数据的均值差异的标准误差，然后使用t分布表查找相应的t值，最后计算置信区间。
具体计算过程略。
五、论述题1. 论述生物统计学在现代生物技术发展中的重要性。
答案：生物统计学在现代生物技术发展中的重要性体现在：它提供了科学的数据收集和分析方法，帮助科研人员从大量数据中提取有价值的信息，从而推动了生物科学的进步。
此外，生物统计学还有助于提高实验设计的合理性和数据分析的准确性，减少实验误差，提高研究结果的可靠性。
大学生物统计复习考试总结
⼤学⽣物统计复习考试总结1.“唯⼀差异”原则：在多个因⼦的试验时还要将所⽐较的那个因⼦以外的因⼦控制在相同的⽔平上。
2.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的总称。
3.⽔平:试验因素的量的不同级别或质的不同状态称为⽔平。
4.多因素试验:是指在同⼀试验⽅案中包含2个或2个以上的试验因素，各个因素都分为不同⽔平,其他试验条件均应严格控制⼀致的试验。
各因素不同⽔平的组合称为处理组合。
5.试验指标:⽤于衡量试验效果的指⽰性状称为试验指标。
6.试验效应:试验因素对试验指标所起的增加或减少的作⽤称为试验效应。
7.单因素试验中的简单效应：在同⼀因素内两种⽔平间试验指标的相差属简单效应。
8.多因素试验中:（1）简单效应:⼀个因素的⽔平相同，另⼀因素不同⽔平间的产量差异仍属简单效应。
（2）平均效应:⼀个因素内各简单效应的平均数称为平均效应, 亦称为主要效应。
（3）交互作⽤效应：两个因素简单效应间的平均差异称为交互作⽤效应,简称互作.9.准确性:是指观测值与其理论真值间的符合程度。
10.精确性:是指观测值间的符合程度。
11.试验⼩区:在⽥间试验中,安排⼀个处理的⼩块地段称为试验⼩区，简称⼩区。
12.边际效应：是指⼩区两边或两端的植株,因占较⼤空间⽽表现的差异,⼩区⾯积应考虑边际效应⼤⼩,边际效应⼤的需相应增⼤⼩区⾯积。
13.⽣长竞争:是指当相邻⼩区种植不同品种或相邻⼩区施⽤不同肥料时，由于株⾼、分蘖(枝)能⼒或⽣长期的不同,通常将有⼀⾏或更多⾏受到影响。
这种影响因不同性状及其差异⼤⼩⽽有不同。
14.区组:将全部处理⼩区分配于相对同质的⼀块⼟地上，这称为⼀个区组。
15.完全区组:⼀般试验须设置3~4次重复，分别安排在3~4个区组上，这时重复与区组相等，每⼀区组或重复包含有全套处理，称为完全区组。
16.不完全区组:⼀个重复安排在⼏个区组上，每个区组只安排部分处理，称为不完全区组。
17.总体:具有共同性质的个体所组成的集团，称为总体。
生物统计课程总结心得体会(2篇)
第1篇作为一名生物专业的学生，我有幸参加了生物统计课程的学习。
这门课程让我对生物统计学有了更加深入的了解，也让我认识到生物统计学在生物科学研究中的重要性。
以下是我对生物统计课程的学习心得体会。
一、生物统计学的概念与作用1. 生物统计学概述生物统计学是一门应用统计学原理和方法，研究生物现象、生物数据规律和生物科学问题的学科。
它涉及生物学、数学、统计学等多个学科领域，具有广泛的交叉性和应用性。
2. 生物统计学的作用（1）研究生物现象：生物统计学通过对生物数据的统计分析，揭示生物现象的规律性，为生物学研究提供理论依据。
（2）评价实验结果：生物统计学可以用于评价实验结果的可靠性和有效性，帮助研究者判断实验结果的统计显著性。
（3）预测生物现象：生物统计学可以基于历史数据，预测未来生物现象的发展趋势。
（4）生物医学研究：生物统计学在生物医学研究中具有重要作用，如药物研发、流行病学研究、遗传学研究等。
二、生物统计课程学习心得1. 基础知识掌握生物统计课程的学习，让我系统地掌握了生物统计学的基本概念、原理和方法。
通过学习，我了解了生物统计学的起源、发展历程以及在我国的应用现状。
同时，我还学习了生物统计学的基本概念，如样本、总体、参数、统计量等。
2. 统计软件应用生物统计课程教学中，教师指导我们使用SPSS、R等统计软件进行数据处理和分析。
通过实际操作，我掌握了统计软件的基本操作方法，如数据录入、数据清洗、统计分析等。
这些技能在今后的科研工作中具有重要意义。
3. 统计分析方法生物统计课程涵盖了多种统计分析方法，如描述性统计、推断性统计、回归分析、方差分析等。
通过学习，我了解了这些方法的基本原理、适用条件和计算步骤。
在实际应用中，我学会了如何根据研究目的和数据特点选择合适的统计分析方法。
4. 实践能力提高生物统计课程要求我们进行课程设计和实验报告撰写。
通过这些实践环节，我提高了自己的数据分析能力、问题解决能力和论文写作能力。
大学生物统计复习考试总结
1.“唯一差异”原则：在多个因子的试验时还要将所比较的那个因子以外的因子控制在相同的水平上。
2.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的总称。
3.水平:试验因素的量的不同级别或质的不同状态称为水平。
4.多因素试验:是指在同一试验方案中包含2个或2个以上的试验因素，各个因素都分为不同水平,其他试验条件均应严格控制一致的试验。
各因素不同水平的组合称为处理组合。
5.试验指标:用于衡量试验效果的指示性状称为试验指标。
6.试验效应:试验因素对试验指标所起的增加或减少的作用称为试验效应。
7.单因素试验中的简单效应：在同一因素内两种水平间试验指标的相差属简单效应。
8.多因素试验中:（1）简单效应:一个因素的水平相同，另一因素不同水平间的产量差异仍属简单效应。
（2）平均效应:一个因素内各简单效应的平均数称为平均效应, 亦称为主要效应。
（3）交互作用效应：两个因素简单效应间的平均差异称为交互作用效应,简称互作.9.准确性:是指观测值与其理论真值间的符合程度。
10.精确性:是指观测值间的符合程度。
11.试验小区:在田间试验中,安排一个处理的小块地段称为试验小区，简称小区。
12.边际效应：是指小区两边或两端的植株,因占较大空间而表现的差异,小区面积应考虑边际效应大小,边际效应大的需相应增大小区面积。
13.生长竞争:是指当相邻小区种植不同品种或相邻小区施用不同肥料时，由于株高、分蘖(枝)能力或生长期的不同,通常将有一行或更多行受到影响。
这种影响因不同性状及其差异大小而有不同。
14.区组:将全部处理小区分配于相对同质的一块土地上，这称为一个区组。
15.完全区组:一般试验须设置3~4次重复，分别安排在3~4个区组上，这时重复与区组相等，每一区组或重复包含有全套处理，称为完全区组。
16.不完全区组:一个重复安排在几个区组上，每个区组只安排部分处理，称为不完全区组。
17.总体:具有共同性质的个体所组成的集团，称为总体。
生物统计学总结
生物统计学学习心得这学期要结束了，在老师的指导下，经过一学期对生物统计学的学习，我对生物统计学有了进一步的理解。
下面是我学习这门课程的一些收获和体会，还有对生物统计学简单的总结。
1.收获生物统计学是在生物的基础上进行数学统计分析，具有很强的逻辑性。
在运用的过程中，公式较多，应用性强，需要多记多用，才能充分的发挥其功能。
生物统计学的内容包括试验设计、资料整理与描述、统计假设检验、方差分析等。
这门课程，让我学会了怎样根据实际情况进行试验设计（制定试验方案、实施试验方案、分析实验结果）；学会了怎样从一堆无规则的数据中提取有用的信息，通过整理数据和分析，进行相应的假设从而得出结论。
2.体会2.1生物统计学的作用生物统计学为人们提供了数据整理和分析方法；提供了由样本推断总体的方法；判断实验效应的真实性和分析现象间的关系；提供了设计试验的原则和方法。
它是一种方法论，在生物领域有着不可或缺的地位。
它为我们提供了解决实验过程中各种疑难杂症的方法，有了生物统计，再复杂的数据也不攻自破。
2.2怎样学好生物统计学当我刚接触到生物统计学时，感觉它是一门很揪心的科目，部分理论非常抽象，学起来很困难。
后来在老师的讲解下慢慢的觉得，其实它也没那么难。
学习生物统计时不要老想去完全明白那些理论的每一个字，只要在老师的讲述下理解了那些理论的含义，然后通过例题将这些理论带到实践中去，基本上就可以学会了。
所以想要学好生物统计，就要先学会理解。
最基本的就是熟悉概念，这样在审题的时候就能立刻明白题目的主干意思，有利于进一步寻找解题方案。
明白了题目意思后，搜索脑海中所学的试验方法，选择相应的试验方案，就是什么类型的题目，对应什么类型的解题方案，这样才能解决一道困难的题目。
为了更深入的学习生物统计，除了要求平时上课仔细听课，课后的作业也要认真完成，还要学会总结分类，这样对书本的知识点就有一个全面的了解，巩固了对生物统计学内容的掌握。
生物统计很重要，我们一定要学好。
生物统计试题总结及答案
生物统计试题总结及答案一、选择题1. 以下哪项不是生物统计学的主要研究内容？A. 数据收集B. 数据分析C. 数据解释D. 计算机编程答案：D2. 描述数据集中趋势的统计量不包括以下哪一项？A. 平均数B. 中位数C. 众数D. 方差答案：D3. 在生物统计中，以下哪个参数用于描述数据的离散程度？A. 标准差B. 均值C. 相关系数D. 回归系数答案：A4. 假设检验中，P值小于显著性水平α时，我们通常会做出什么结论？A. 拒绝零假设B. 接受零假设C. 无法得出结论D. 需要更多数据答案：A5. 以下哪种统计图适合展示两个变量之间的关系？A. 条形图B. 折线图C. 散点图D. 饼图答案：C二、填空题1. 在生物统计中，________是用来衡量数据分布离散程度的一个指标。
答案：方差2. 当两个变量之间的相关系数为-1时，表示它们之间存在________关系。
答案：完全负相关3. 在进行回归分析时，我们通常使用________来预测因变量的值。
答案：回归方程4. 为了比较两组数据的均值是否存在显著差异，我们可以使用________检验。
答案：t检验5. 在生物统计中，________图可以展示数据的分布情况。
答案：直方图三、简答题1. 请简述生物统计学在生物医学研究中的作用。
答案：生物统计学在生物医学研究中的作用主要体现在数据的收集、处理、分析和解释上。
它帮助研究者从大量复杂的数据中提取有价值的信息，评估实验结果的可靠性，以及做出科学合理的决策。
2. 描述一下什么是置信区间，以及它在统计分析中的意义。
答案：置信区间是指在一定的置信水平下，用于估计总体参数的一个区间范围。
它的意义在于，我们可以确信这个区间包含了总体参数的真实值，而置信区间的宽度则反映了估计的精确度。
四、计算题1. 给定一组数据：10, 12, 15, 18, 20，请计算这组数据的平均数和标准差。
答案：平均数为15，标准差为4.24（保留两位小数）。
生物统计学----总结
生物统计学--------总结第一章生物统计学：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。
1． 算术平均数：是所有观察值的和除以观察的个数平均数（AVERAGE ）)11( (1)21⋅=++++=∑=nyny y y y n i n2．中位数：将试验或调查资料中所有观测依从大小顺序排列，居于中间位置的观测值称为中位数，以Md 表示3．众数：在一个样本的所有观察值中，发生频率最大的值称为样本的众数，以M o 表示4．极差（全距）：样本数据资料中最大观测值与最小观测值的差值R ＝max{y1,y2,…,yn} — mix{y1,y2,…,yn}5. 样本方差())81(1122⋅--=∑=n yys ni i用n －1代替n 作，可以避免偏小估计，从而实现样本方差对总体方差的无偏估计。
())71(.21⋅-=∑=n i i y y S S在统计上，自由度（df ＝n －1 ）是指样本内独立而能自由变动的观测值的个数。
在计算其他统计数时，如果受到k 个条件的限制，则其自由度为n －k6．样本标准差：)111(1)(12⋅--=∑=n y ys ni i7变异系数（CV ）：样本标准差除以样本的平均数，得到)281(.⋅=ys V C8 数据类型及频数分布： 9 偏斜度和峭度： 10 样本矩与样本中心矩：第二章1．随机事件：在某一随机试验中有可能出现、也可能不出现的事件被称为随机事件，或简称为事件，用A 、B 、C 等表示。
②必然事件、不可能事件与集合（举例说明）：并给全集与子集的概念。
2．事件之间的关系及运算（以图示进行说明）①包含关系：事件A 包含事件B ，记为A ⊂B ；或者事件B 被事件A 包含，记为A B ⊂。
②事件的相等A=B ：若A ⊂B 且A B ⊂，则称A 、B 相等，记为A=B 。
③事件的和（或并）A+B ：事件A 、B 中至少一个发生的事件被称为事件A 、B 的和，记为A+B 。
生物统计学二解析
（1）P（x≥2）=1-P（0）-P（1）=1-
（2）P(0)=
C
0 n
p
0
q
n=0.01
对于本问题即 0.9955n =0.01
查对数表可得n=1021
C0 100
p-
0
q100
C1 100
p1=q099.0751
例如：某种昆虫在某地区的死亡率为40%，即p=0.4， 现对这种害虫用一种新药进行治疗试验，每次抽样10 头为一组治疗。试问如新药无疗效，则在10头中死3 头、2头、1头以及全部愈好的概率为多少？
按照上面的公式进行计算：
7头愈好，3头死去的概率为：P(3) C130(0.4)3(0.6)7 0.21499
8头愈好，2头死去的概率为：P(2) C120(0.4)2(0.6)8 0.12093
9头愈好，1头死去的概率为：P(1) C110 (0.4)1(0.6)9 0.04031 10头全部愈好的概率为：P(0) C100(0.4)0(0.6)10 0.00605
二项分布试验具有重复性和独立性。重复性是指 每次试验条件不变，即在每次试验中时间A出项 的概率皆为p。独立性是指任何一次试验中事件A 的出现与其余各次试验中出现何种事件无关。
以x表示在n次试验中事件A出现的次数。x是一个离散型随 机变性，它的所有可能取值为0，1，2，…，n，其概率分 布函数为：
P(A) p lim m n n
频率和概率是不相同的，只有当试验次数无限增 大时，任一事件的频率趋于稳定，这时频率又称 统计概率．这时的频率和概率才是一样的．
种子总数（n） 10
.20
50
100
200
500
1000
发芽种子（m
生物统计学知识点总结
一、田间试验的特点1、田间试验具有严格的地区性和季节性，试验周期长。
2、田间试验普遍存在试验误差3、研究的对象和材料是农作物，以农作物生长发育的反应作为试验指标研究其生长发育规律、各项栽培技术或栽培条件的效果。
二、田间试验的基本要求结果重演性、结果可靠性、条件先进代表性、目的明确性三、单因素试验的处理数就是该因素的水平数。
四、例如：甲、乙、丙三品种与高、中、低三种施肥量的两因素试验处理组合数是？3因素3水平的处理组合数是？多因素试验的处理数是各因素不同水平数的所有组合。
五、如进行一个喷施叶面肥的试验，如果设置两个叶面肥浓度，对照应为喷施等量清水。
六、简单效应的计算N 的简单效应为40-30=10在N1水平下，P2与P1的简单效应为38-30=8；在N2水平下，P2与P1的简单效应为54-40=14。
七、平均效应的计算P的主效（8+14）/2=11；N的主效（10+16）/2=13；八、互作的计算N与P的互作为（16-10）/2=3或（14-8）/2=3九、田间试验误差可分为系统误差和随机误差两种。
（1、系统误差影响试验的准确性，随机误差影响试验的精确性。
2、准确度受系统误差影响，也受随机误差影响；精确度受随机误差影响。
3、若消除系统误差，则精确度=准确度。
）十、小区面积扩大，误差降低，但扩大到一定程度，误差降低就不明显了。
适当的时候可以考虑增加重复次数来降低误差。
小区面积一般在6-60m2，而示范小区面积不小于330m2 。
十一、通常情况下，狭长小区误差比方形小区误差小。
小区的长边必须与肥力梯度方向平行，即与肥力变化最大的方向平行。
一般小区长宽比为3-10：1，甚至达20：1十二、何时采用方形小区？（1）肥水试验；（2）边际效应值得重视的试验。
十三、一般小区面积较小的试验，重复次数可相应增多，可设3-6次重复；小区面积较大的试验可设2-4次重复。
十四、将对照或早熟品种种在试验田四周，一般4行以上。
生物统计学总结心得
生物统计学总结心得《生物统计学》学习心得记得开学的前几周，老师说过一句话：每天都是向既定目标迈进的一步。
是啊，我们每天都会经历不同的事情，每天都要学习新的知识。
而我们每周二晚上都要学习生物统计学，我觉得这不仅是周二那天的收获，更是那一周的收获。
因为生物统计学是一门比较严谨的科目，逻辑性比较强，如果认真学了，每一次都会有不同的收获，比较有成就感，所以如果哪一周突然不上生物统计学的话就会感觉一周过得都不充实。
大一的时候听学长学姐们说生物统计学挺难的，跟数学差不多，逻辑性很强。
他们还告诫我们上课一定要认真听，抱佛脚是抱不来的。
我觉得还是要谢谢他们的忠告，很有用，让我们有个心理准备，也坚定了要认真学的决心，可以计划着这一学期要怎么学好这门课。
这本书一发下来的时候，我就打开略看了一下，果然跟数学差不多，不过是在建立在生物研究的基础之上的，针对性更强，对于我们这个专业来说实用性很强，非学不可，而且得好好学。
所以我就下定决心，要认真学，要细心，耐心，课前做好预习工作，上课跟上老师的节奏，课后认真整理复习并认真完成作业。
转眼一学期就要过去了，经过一学期对生物统计学的学习，收获很多。
它包括的内容主要是数据的收集与整理、统计假设检验、方差分析、回归和相关分析、实验设计等。
我觉得这些都非常有用。
实验能力再强，如果不懂得对实验结果进行数据分析比较，就无法得到一个正确的结论。
如第一章讲的是数据的收集与整理，教我们如何整理和描述数据，如何判断试验结果的可靠性，如何由样本推断总体，还有样本的几个特征数;而第二章是概率问题,虽然中学学过概率，不过是停留在比较表层的学习，并未深入，而且比较泛，没有针对性。
而生物统计学将统计与概率联系在一起，共同研究随机现象的规律性。
如动物的出生重存在差异性，但是如果大量测定动物的出生重，就会发现动物出生重的差异是有规律的。
第三章介绍了几种常见的概率与分布，包括二项分布、泊松分布、正态分布还有很重要的中心极限定理，它是用于研究随机变量和的极限分布的，是正态分布的一类定理。
生物统计附试验设计期末总结
—、样本标准差∑--=2)(11x x N s 样本方差s 标准误ns s x =二、假设检验1、单个样本平均数的假设检验 ①提出假设 0H ：u=0u 0:u u H A ≠②计算t 值xs u x t0-=③选取a=0.01或者0.05 ④判断t 与)1(-n a t 的大小1-=n d f⑤结论 若t>a t 则p<0.01或者0.05则接受A H 放弃0H 否则... 2、非配对设计两个样本平均数的假设检验 ①提出假设 210:u u H = 21:u u H A ≠②计算t=2121xx S x x -- 221-+=n n d f⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛+-⎪⎭⎫ ⎝⎛-+⎪⎭⎫ ⎝⎛-=∑∑-----212122221111*21n n n n x x x x Sx x③...④...⑤...3、配对设计两个样本平均数的假设检验（如将性别、窝别、年龄体重相同的两个实验动物配成一对就属于同源配对）①提出假设0:0=d u H 0:≠dA u H②计算t=dSd1-=n d f（不是21n n +）()()21--=∑n n d d S d③...④...⑤...4、百分数资料的假设检验 （1）单个样本百分数的假设检验 ①提出假设0:0p p H = 0:p p H A ≠②计算u 值或c up S p p u ˆ0ˆ-= p c S n p pu ˆ05.0ˆ--= n xp=ˆnp 和nq 均大于5用u 检验，nq 或nq 其中一个小于等于30用c u 检验p ˆ为样本百分数，0p 为一只样本总体百分数，p S ˆ=()np p o 01- ③比较01.058.205.096.1=≥=≥u p u p u 越大p 越小④...⑤...(2)两个样本百分数的假设检验 ①提出设210:p p H = 21:p p H A ≠②计算u 或c u2121ˆˆp p S p p u --=21ˆˆ21215.05.0ˆˆp p c S n n p pu ----=()⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛--=-21ˆˆ11121n n p p S p p 2121n n x x p ++= ③比较同上 三、方差分析①计算.i x2xi S2.xi Sttxi t df SS nS MS ==2.ee xi e df SS S k MS ==∑21 1-=k df t 1-=kn df Te Te df df df -= e tMS MS F =②列出方差分析表进行F 检验变异系数 平方和 自由度 均方MS F 值 品种间 t SS 1-k t MS et MS MS误差 e SS ()1-n k e MS 总差异 e t SS SS + 1-kn 根据t df df =1e df df =2 查()21,05.0df df F ()21,01.0df df F比较确定差异性 ③多重比较表大 → 小 品种 平均数.xi .1.x xi - .2.x xi -大↓小()..05.005.0xj xi e df s t LSD -= nMS S exj xi 2..=- ()..01.001.0xj xi dfe S t LSD -= 由.1.x xi - .2.x xi - 与05.0LSD 和 01.0LSD 比较小于05.0LSD 为不显著标ns 介于01.0LSD 05.0LSD 间为显著标*大于01.0LSD 为极显著标** ④三线表格比较结果当05.0=a 时标小写字母 差异不显著时标同一字母，差异显著及以上标不同字母当a=0.01时标大写字母 差异极显著标不同字母，差异显著及不显著标同一字母组别 B1 B2 B3 B4 差异 四、直线回归①作离散图 ②求基本函数∑x ∑2x ∑Y ∑2Y ∑XY XY ()nx x SS x22∑∑-= ()∑∑-=ny y SS Y22()()∑∑∑-=ny x xy SP xy求a 、b xxy SS SP b =x b y a -= 列方程bx a y+=ˆy x xyss ss sp r 22=④回归检验提出假设0::0≠=B H o B H A 计算bs b t =df=n-2()2ˆ2--==∑n y y ss s s xyx b 查表比较。
生物统计学考试总结
生物统计学考试总结1、提供整理、描述数据资料的科学方法并确定其特征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、试验设计的原则相关概念：1、总体：研究对象的全体，是具有相同性质的个体所组成的集合2、个体：组成总体的基本单元3、样本：由总体中抽出的若干个体所构成的集合 n>30 大样本； n<30 小样本4、参数：描述总体特征的数量5、统计数：描述样本特征的数量由于总体一般很大，有时候甚至不可能取得，所以总体参数一般不可能计算出来，而采用样本统计数来估计总体的参数6、、效应：由因素而引起试验差异的作用7、互作：两个或两个以上处理因素间的相互作用产生的效应生物统计学的研究包括了两个过程：1、从总体抽取样本的过程抽样过程2、从样本的统计数到总体参数的过程统计推断过程第1章试验资料的集中性与变异性1、算术平均数：是所有观察值的和除以观察的个数平均数（AVERAGE）特性：（1）样本中各观测值与平均数之差－离均差－的总和等于零（2）样本中各观测值与其平均数之差平方的总和，比各观测值与任一数值离均差的平方和小，即离均差平方和最小中位数：将试验或调查资料中所有观测依从大小顺序排列，居于中间位置的观测值称为中位数，以Md表示众数：在一个样本的所有观察值中，发生频率最大的一个值称为样本的众数，以Mo表示2、几何平均数：资料中有n个观测值，其乘积开n次方所得的数值，以G表示。
极差（全距）：样本数据资料中最大观测值与最小观测值的差值R＝max{x1,x2,…,xn} 新复极差检验（SSR法）—q检验总结：差异不显著标同一字母，差异显著标不同字母A：最小显著极差法（LSR法）•把平均数的差异看成是平均数的极差(range)•根据极差范围内所包括的处理数（称为秩次距）k的不同，而采用不同的检验尺度叫做最小显著极差LSR•秩次距是指当平均数由大到小排序后，相比较的两个平均数之间（含这两个平均数）包含的平均数个数• I类错误下降、工作量加大B：新复极差法C：q检验法六、两因素方差分析：互作：某一因素在另一因素的不同水平上所产生的效应不同，则二因素间存在交互作用，简称互作。
生物统计复习总结
b.当实验结果以事件A发生的频率k/n表示时
σp也称为总体百分率标准误，当p未知时，常以样本百分率 估计，此时公式改为
5.正态分布x～N(μ,σ2)
（1）正态分布特征
a.正态分布密度曲线是单峰、对称的“悬钟”形曲线，对称轴为x=μ。
b.概率分布密度函数f(x)在x=μ处达到极大，极大值f(μ) 。
（3）众数 记为Mo
（4）几何平均数：n个观测值相乘之积开n次方所得的n次根，记为G。计算公式如下
在计算生长率、进行生产动态分析等，用几何平均数更具代表性
（5）调和平均数：资料中n个观测值倒数的算术平均数的倒数，记为H，即
用于反映研究对象不同阶段的平均速率等
（6）就同一资料而言，算术平均数>几何平均数>调和平均数
a.计算方法：直接法、加权法
b.基本性质
①样本中各个观测值与其平均数之差的总和等于零，简述为离均差之和为零，即
②样本中各个观测值与其平均数之差的平方的总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，简述为离均差平方和最小
c.总体平均数用μ表示。包含N个个体的有限总体的平均数μ的计算公式为
（2）中位数 记为Md
6.资料的离散性描述——变异数
（1）极差
（2）标准差
a.离均差平方和
b.样本方差，又称均方，记为MS或s2,即
总体方差记为σ2，对于包含N个个体的有限总体，σ2的计算公式为
c.样本标准差，记为s，即
可简写为：
d.标准差计算方法：直接法和加权法
e.离均差平方和的自由度简称自由度记为df。其统计学意义是指在计算离均差平方和时，能自由变动的离均差的个数。一般，在计算离均差平方和是，若约束条件为k个，则其自由度df=n-k
生物统计学考试复习笔记整理
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
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eg：如果概率为 0.05 而自由度为 10 ，
双尾值由 TINV(0.05,10) 计算得到2.28139；
而同样概率和自由度的单尾值由 TINV(2*0.05,10) 计算得到 1.812462。
7．样本标准差： 总体标准差：
（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间差异大，标准差就大
（2）在计算标准差的时候，如果对各个观测值加上或者减去一个常数a，其标准差不变；如果乘以或除以一个常数a，则标准差扩大或者缩小a倍
STDEV: 基于给定样本的标准偏差
STDEVP：基于给定样本总体的标准偏差
? Standard_dev 标准差
? cumulative True: 累积
False:概率密度函数值
标准正态分布：
? NORMSDIST ?
xi Z 标准正态分布的区间点
? NORMSINV ?
u probability 正态分布概率，介于0～1之间，含0，1
4． t分布:是小样本分布，小样本分布一般是指n<30。t分布适用于当总体标准差未知时用样本标准差代替总体标准差，由样本平均数推断总体平均数以及2个小样本之间差异的显著性检验等 P45
False:
例：假设年龄60～64岁的100名男性在1986年注射了一种新的流感疫苗而在第二年内死亡5人，这正常嘛？（注：1986年，60～64岁的男性老人第二年的死亡率约为0.02）
解：要知道100个男性的样本死亡5人是不是“异常”事件，这种估计的一个准则是寻找至少5人死亡的概率。
特点：（1）采用逻辑上的反证法（2）依据统计学上的小概率原理
生物统计学上，一般认为：等于或小于0.05或0.01的概率为小概率
在一次试验中，一个几乎不可能发生的事件发生的概率。
假设检验的步骤： 1、提出假设 2、确定适当的检验统计量
3、确定显著性水平a 4、计算概率 5、推断是否接受假设
R＝max{x1,x2,…,xn} — mix{x1,x2,…,xn}
6．样本方差： 总体方差：
用n－1代替n作，可以避免偏小估计，从而实现样本方差对总体方差的无偏估计
在统计上，自由度（df ＝n－1 ）是指样本内独立而能自由变动的观测值的个数
在计算其他统计数时，如果受到k个条件的限制，则其自由度为n－k
（2）样本均值的方差等于总体方差的1/n
（3）样本平均数的标准误差的定义
（4）当总体服从正态分布N~(μ, σ2 )时，来自该总体的所有容量为n的样本的均值 也服从正态分布， 的数学期望为μ，方差为σ2/n。即 ～N(μ, σ2/n)
中心极限定理：设从均值为，方差为 2的一个任意总体中抽取容量为n的样本，当n充分大时，样本均值的抽样分布近似服从均值为μ、方差为σ2/n的正态分布
两个独立样本平均数差数的分布 P44
第四章
假设检验：又称显著性检验：根据总体的理论分布和小概率原理，对未知或不完全知道的总体提出两种彼此对立的假设，然后由样本的实际结果，经过一定的计算，做出在一定概率意义上应该接受的那种假设的推断。
如果抽样结果使小概率事件发生，则拒绝假设。
如果抽样结果没有使小概率事件发生，则接受假设
2．中位数：将试验或调查资料中所有观测依从大小顺序排列，居于中间位置的观测值称为中位数，以Md表示
3．众数：在一个样本的所有观察值中，发生频率最大的一个值称为样本的众数，以Mo表示
4．几何平均数：资料中有n个观测值，其乘积开n次方所得的数值，以G表示。
5.极差（全距）：样本数据资料中最大观测值与最小观测值的差值
（1）每次试验只有两个对立结果，分布记为A与 ，它们出现的概率分布为p与q（q＝1-p）
（2）试验具有重复性和独立性
二项式分布的概率累积函数：
若随机变量x服从二项式分布，则有二项分布的总体平均数为
二项分布的总体标准差为：
二项成数（百分数）分布的平均数：
? cumulative True:
False:
例：假如我们研究乳腺癌的遗传敏感性。我们发现，母亲
曾患有乳腺癌的1000名40～49岁的妇女，在研究开始后的1年中，有4人患有乳腺癌，而我们从大总体中知道在这相同的时间内，1000人中有1个人发生乳腺癌。试问乳腺癌有没有敏感性？
解：如果用二项分布，则n＝1000，p＝1/1000,
4.参数：描述总体特征的数量
5.统计数：描述样本特征的数量
由于总体一般很大，有时候甚至不可能取得，所以总体参数一般不可能计算出来，而采用样本统计数来估计总体的参数
6..效应：由因素而引起试验差异的作用
7. 互作：两个或两个以上处理因素间的相互作用产生的效应
所有样本指标（如均值、比例、方差等）所形成的分布称为抽样分布
是一种理论概率分布
随机变量是 样本统计量——样本均值, 样本比例等
4 结果来自容量相同的所有可能样本
（符号）
样本平均数的基本性质：
（1）样本均值的均值（数学期望）等于总体均值
定义： 一个参数 的估计量是 ，如果,则称 是 的无偏估计
加法定理推理1：
如果A1、A2、…An为n个互斥事件，则其和事件的概率为：
P(A1＋A2…An）=P(A1)+P(A2)＋…＋P（An）
加法定理：如果A和B是任何两件事件，则
概率分布：
（1）离散型随机变量的概率分布
变量（x） x1 x2 x3 … xn
二项式分布中，如果p值很小而n值很大（ p<0.1 和np<5 )，则泊松分布
式中： 为参数，
泊松分布的平均数、方差、标准差
? POISSON ?
x X 事件出现的次数
? mean 期望值
TDIST：返回自由度为n的t分布在x点处的单尾或者双尾概率。
TINV： 返回自由度为n的t分布的双尾概率分布函数的反函数.
TINV
Probability 双尾学生 t 分布的概率
Degrees_freedom 自由度
注意：1）TINV 返回 t 值，P(|X| > t) = probability，即P(|X| > t) = P(X < -t or X > t)
二项成数（百分数）分布的标准差：
B(n, p) BINOMDIST ?
x number_s 实验成功次数
n trials 独立实验次数
p probability_s 一次实验中成功的概率
? cumulative True:
生物统计学的作用：
1. 提供整理、描述数据资料的科学方法并确定其特征
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. 试验设计的原则
相关概念：1.总体：研究对象的全体，是具有相同性质的个体所组成的集合
2.个体：组成总体的基本单元
3.样本：由总体中抽出的若干个体所构成的集合 n>30 大样本； n<30 小样本
注：通常是把概率值为0.05或者更小的概率事件识别为异常（稀有事件）。
由于至少5人死亡的概率是0.05，可见100人中至少死亡5人是稍微有点异常，但不是很异常。
如果至少死亡10人，那么概率是3.44*10-5，这就很不正常，因而，在没有其他证据显示此疫苗有效前，应考虑停止使用。
2. 泊松分布
3. 当 的绝对值越大，f(x)值就越小，但永远不等于0
4. 正态分布曲线完全由函数 和 来决定
5. 正态分布曲线在 处各有一个拐点
6. 正态分布求和为0
? NORMDIST ?
xi X 函数值的区间点
? Mean 算术平均值
5.卡方分布 P45
6.F分布
1、概率抽样：根据已知的概率选取样本
简单随机抽样：完全随机地抽选样本
分层抽样：总体分成不同的“层”，然后在每一层内进行抽样
整群抽样：将一组被调查者（群）作为一个抽样单位
等距抽样：在样本框中每隔一定距离抽选一个被调查者
2、非概率抽样：不是完全按随机原则选取样本
生物统计学的研究包括了两个过程：
1. 从总体抽取样本的过程——抽样过程
2. 从样本的统计数到总体参数的过程——统计推断过程
第二章
1．算术平均数：是所有观察值的和除以观察的个数 平均数（AVERAGE）
特性：（1）样本中各观测值与平均数之差－离均差－的总和等于零
（2）样本中各观测值与其平均数之差平方的总和，比各观测值与任一数值离均差的平方和小，即离均差平方和最小
非随机抽样：由调查人员自由选取被调查者
判断抽样：通过某些条件过滤来选择被调查者
3、配额抽样：选择一群特定数目、满足特定条件的被调查者
抽样分布：从一个给定的总体中抽取（不论是否有放回）容量（或大小）为n的所有可能的样本，对于每一个样本，计算出某个统计量（如样本均值或标准差）的值，不同的样本得到的该统计量的值是不一样的，由此得到这个统计量的分布，称之为抽样分布
BINOMDIST number_s Trials probability_s cumulative ? ?
? 3 1000 0.001 Ture 0.981 0.019
解：如果用泊松分布，则n＝1000，p＝1/1000, 则平均值 ＝1
POISSION x mean cumulative
? 3 1 Ture 0.981 0.019
则：这个事件是异常事件，则认为有乳腺癌的妇女，她们的子代具有遗传敏感性
3. 正态分布（高斯分布）