高等生物统计学课件.ppt
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生物统计学课件1、概率及概率分布
04
指数分布在统计分析中常用于计算随机事件的概率和期望值，如生存 分析和可靠性工程。
REPORT
CATALOG
DATE
ANALYSIS
SUMMAR Y
03
概率分布的应用
在生物统计学中的应用
描述生物样本人群的特征
遗传学研究
通过概率分布，可以描述生物样本人 群的某些特征，如身高、体重、年龄 等。
在遗传学研究中，概率分布被广泛应 用于基因频率的分布和遗传疾病的分 布。
正态分布在统计学中的重要性在于许 多统计方法和假设检验都是基于正态 分布的假设。
泊松分布
泊松分布是一种离散概率分布 ，常用于描述单位时间内随机
事件发生的次数。
泊松分布的概率函数由两个参 数λ和k控制，其中λ表示单位时
间内随机事件发生的平均次数 ，k表示随机事件发生的次数。
泊松分布在生物统计学中常用 于描述某些离散变量的分布， 如遗传学中的基因突变频率、 流行病学中的疾病发病率等。
在社会科学研究中的应用
人口统计学研究
在人口统计学研究中，概率分布 被用于描述人口特征和分布情况
。
社会调查
在社会调查中，概率分布被用于描 述调查结果的分布情况，例如调查 结果的置信区间和抽样误差。
经济预测
在经济预测中，概率分布被用于预 测经济发展趋势和未来经济状况。
REPORT
CATALOG
DATE
描述随机变量取连续数值时的概率分布，如正态分布、指数 分布等。
离散概率分布
二项分布
描述在n次独立重复的伯努利试验中 成功的次数的概率分布，常用于描述 生物实验和调查中的成功次数。
泊松分布
描述单位时间内（或单位面积上）随 机事件发生的次数，常用于描述稀有 事件的概率模型。
指数分布在统计分析中常用于计算随机事件的概率和期望值，如生存 分析和可靠性工程。
REPORT
CATALOG
DATE
ANALYSIS
SUMMAR Y
03
概率分布的应用
在生物统计学中的应用
描述生物样本人群的特征
遗传学研究
通过概率分布，可以描述生物样本人 群的某些特征，如身高、体重、年龄 等。
在遗传学研究中，概率分布被广泛应 用于基因频率的分布和遗传疾病的分 布。
正态分布在统计学中的重要性在于许 多统计方法和假设检验都是基于正态 分布的假设。
泊松分布
泊松分布是一种离散概率分布 ，常用于描述单位时间内随机
事件发生的次数。
泊松分布的概率函数由两个参 数λ和k控制，其中λ表示单位时
间内随机事件发生的平均次数 ，k表示随机事件发生的次数。
泊松分布在生物统计学中常用 于描述某些离散变量的分布， 如遗传学中的基因突变频率、 流行病学中的疾病发病率等。
在社会科学研究中的应用
人口统计学研究
在人口统计学研究中，概率分布 被用于描述人口特征和分布情况
。
社会调查
在社会调查中，概率分布被用于描 述调查结果的分布情况，例如调查 结果的置信区间和抽样误差。
经济预测
在经济预测中，概率分布被用于预 测经济发展趋势和未来经济状况。
REPORT
CATALOG
DATE
描述随机变量取连续数值时的概率分布，如正态分布、指数 分布等。
离散概率分布
二项分布
描述在n次独立重复的伯努利试验中 成功的次数的概率分布，常用于描述 生物实验和调查中的成功次数。
泊松分布
描述单位时间内（或单位面积上）随 机事件发生的次数，常用于描述稀有 事件的概率模型。
生物统计学基础(绪论)ppt精选课件
空间限制
精选ppt
38
统计学中的几个基本概念
（2）样本（sample）：从总体中随机抽取 的有代表性的部分观察单位， 其实测值 的集合
注意：随机抽样（无主观性）
样本含量（ sample size）：样本中包含 的研究单位数。
例如：某药治疗高血压患者30名
样本含量（n）为30
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39
统计学中的几个基本概念
精选ppt
13
为什么要学习生物统计学
1984年对《中华医学杂志》、《中华内科杂志》、 《中华外科杂志》、《中华妇产科杂志》、《中华儿科杂 志》595篇论文的调查结果为：
相对数误用占 11.2%，抽样方法误用占15.9%， 统计图表误用占11.7%
1996年对4586篇论文统计（中华医学会系列杂志 占6.9%），数据分析方法误用达55.7%。
用统计学方法研究生命的学科，研究生物 群体内个体间的变异性和对生物性状观察过程 中的误差进行研究。（若世界上不存在变异性 和误差，则无所谓统计学）。
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11
为什么要学习生物统计学
“非常痛心地看到，因为数据分析的缺陷和错误，那么 多好的生物研究工作面临着被葬送的危险” 。 -- F. Yates，M.J.R. Healy
限的
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37
统计学中的几个基本概念
例如：调查某地2002年正常成年男子的红细胞数
的正常值范围
研究单位：一个人 变量：红细胞数 同质：同某地、同2002年、同成年男子、
同正常。 总体： 1）某地所有的正常成年男子
2）某地所有的正常成年男子的红细胞数
例如：研究某药治疗高血压患者的疗效 ←无时间、
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5
1生物统计与试验设计幻灯片PPT课件
如何学习水产统计学？
首先，确立统计学的思维方式，学会用统计学的思 想来武装自己的头脑，用统计学的思考方式来观察 世界，观察周围的事物
其次，在水产科研、生产、推广等方面要用好用活 统计学，除了学好统计学，掌握统计学的基本原理、 计算公式、数学概念和含义、具有一定的电脑知识 和操作技能外，还必须有坚固、扎实的水产专业方 面的知识，丰富的水产实践经验
对所研究的问题作出统计推断
提供决策依据的这样一门学科
生物统计学对水产学科的科学研究、疾病 防治、生产实践正起着越来越重要的促进 作用
工欲善其事 必先利其器
统计学就其本质来说，是数学
数学的三大分支： 经典数学——算术、代数、几何、
微积分 等 数理统计—— 模糊数学——
统计的历史很古老 起源于古代国家的征税：
正确地确定抽样方案，正确地对将要进行的试验进 行科学设计是统计工作的基础
在试验工作进行之前，应用统计学原理，制订出合 理的试验方案，如最适样本大小，最佳样本配置， 正确的试验动物种类，试验整个过程的安排等
使我们可以用最少的人力、物力、财力和时间，获 得尽可能多的、可靠的信息和资料进行统计分析， 得到可信的科学结论
最后，用水产统计学处理和分析每一批资料、每 一批数据，都必须有充分的生物学意义和水产学 意义，而所作的试验也必须有水产学科的理论意 义和实践意义
因此，水产统计学的学习，统计学方法的应用不 能孤立地、单独地进行，它必须紧密结合水产学 科实践，以取得具有指导意义的结果
常用统计术语
总体和样本 总体（population）：具有相同性质的所有观测 值所组成的集合（set）
这些因素都会使得试验结果有规律地偏离真值； 由于系统误差影响了试验的准确性，因此应当在 试验前就加以预防和克服；一般来说，系统误差 是能被消除的
生物统计学课件-3正态分布和抽样分布
近似性
当样本量足够大时，样本 统计量近似服从正态分布。
抽样分布在生物学中的应用
01
实验设计
在生物学实验中，常常需要从总体中随机抽取一定数量的样本进行实验，
以评估实验结果的可重复性和可靠性。抽样分布理论为实验设计提供了
理论基础。
02
数据处理和分析
在生物学数据分析和统计推断中，常常需要利用样本统计量来估计总体
生物统计学课件-3正态分布 和抽样分布
目录
• 正态分布 • 抽样分布 • 正态分布与抽样分布的关系 • 实例分析
01
正态分布
正态分布的定义
正态分布是一种连续概率分布，其概率密度函数呈钟形，对称轴为均值所在直线。
在正态分布中，数据点在均值附近最为集中，向两侧逐渐减少，形成钟形曲线。
正态分布是自然界和人类社会中最为常见的分布形态之一，许多随机变量都服从或 近似服从正态分布。
02
抽样分布
抽样分布的定义
01
02
03
抽样分布
描述样本统计量（如样本 均值、样本方差等）的概 率分布。
样本统计量
从总体中随机抽取的样本 所计算出的各种统计指标， 如样本均值、样本方差等。
总体
研究对象全体个体的集合。
抽样分布的性质
独立性
样本统计量之间相互独立。
随机性
样本统计量的取值具有随 机性。
中心极限定理
在大量独立随机抽样的前提下，不论总体分布如何，样本均值的分布趋近于正态分布。
样本均值的方差与总体方差的关系
样本均值的方差随着样本量的增加而趋近于总体方差的1/n，其中n为样本量。
正态分布与抽样分布的区别
定义不同
正态分布是对总体特征的描述，而抽样分布是对样本统计 量的描述。
《生物统计学》课件
生物统计学方法
生物样本收集和处理
讨论如何收集、处理生物样本， 并保证数据的准确性。
数据可视化和描述统 计
介绍如何使用图表和统计指标 对数据进行可视化和描述。
假设检验和推断统计
学习如何对数据进行假设检验 和推断统计，以得出科学结论。
物统计学在研究中的应用
流行病学研究
了解生物统计学在流行病学 研究中的重要作用，如疾病 传播和危险因素分析。
总结与展望
1 对生物统计学的重要性
总结本次演示文稿，强调生物统计学在科学研究中的重要性和作用。
临床试验设计与分析
探讨生物统计学在临床试验 设计和结果分析中的应用， 以支持医学决策。
基因组学研究
探索生物统计学如何帮助基 因组学研究，如基因表达分 析和关联性研究。
生物统计学软件和工具
常用的生物统计学软件
介绍流行的生物统计学软件，如SPSS和R语言，并 展示其功能。
网络资源和数据库
推荐一些常用的在线资源和数据库，供学习和研究 使用。
《生物统计学》PPT课件
欢迎大家来到本次《生物统计学》PPT课件！将带你深入了解生物统计学的概 念和应用领域，以及在研究中扮演的重要角色。
引言
1 目的和背景
介绍本次演示文稿的目的以及其背景。
生物统计学简介
1 定义
探讨生物统计学的定义和其在科学研究中的重要性。
2 应用领域
介绍生物统计学在医学、环境科学和生物研究等领域的广泛应用。
生物统计学课件
根据不同的研究目的如何设计 实验得到样本
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
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
《医学生物统计学课件-附案例分析》
《医学生物统计学课件附案例分析》
本课件将全面介绍医学生物统计学的各个方面，包括基本概念、数据分析方 法、假设检验、参数估计、统计推断等。
什么是生物统计学
生物统计学是一门研究将统计学方法应用于医学和生物领域的学科，用于收集、分析和解释与生物和医 学相关的数据。
生物统计学的相关概念介绍
1 总体与样本
实例分析
通过实际案例分析，演示假设检验在医学研究中 的应用。
参数估计的原理与方法
1 点估计
了解点估计的原理和方法，学习如何 通过样本数据估计总体参数。
2 区间估计
学习区间估计的原理和方法，掌握如 何估计总体参数的不确定区间。
3 置信水平
了解置信水平的概念和计算方法，学习如何解释置信区间的含义。
统计推断的基本方法
参数推断
学习如何对总体参数进行推断，包括点估计、 区间估计和假设检验。
非参数推断
了解非参数统计方法，适用于无法满足参数分 布假设的数据分析。
2 变量与测量
学习如何从总体中获取样本，并在样本基 础上进行统计推断。
了解不同类型的变量及其测量方法，如定 量变量、定性变量、连续变量和离散变量。
3 统计学假设
4 参数与统计量
掌握假设检验的基本概念，包括原假设、 备择假设和显著性水平。
学习如何使用参数和统计量对总体进行估 计和推断。
数据类型与数收集方法
图表可视化
学习使用散点图、柱状图、 折线图等图表来展示数据的 特征和趋势。
数据分布
了解正态分布、偏态分布和 峰态分布等常见数据分布模 式。
假设检验的基本原理
假设检验是统计分析中常用的方法，用于判断统计样本与总体之间的差异是 否显著。掌握其基本原理和统计学假设。
本课件将全面介绍医学生物统计学的各个方面，包括基本概念、数据分析方 法、假设检验、参数估计、统计推断等。
什么是生物统计学
生物统计学是一门研究将统计学方法应用于医学和生物领域的学科，用于收集、分析和解释与生物和医 学相关的数据。
生物统计学的相关概念介绍
1 总体与样本
实例分析
通过实际案例分析，演示假设检验在医学研究中 的应用。
参数估计的原理与方法
1 点估计
了解点估计的原理和方法，学习如何 通过样本数据估计总体参数。
2 区间估计
学习区间估计的原理和方法，掌握如 何估计总体参数的不确定区间。
3 置信水平
了解置信水平的概念和计算方法，学习如何解释置信区间的含义。
统计推断的基本方法
参数推断
学习如何对总体参数进行推断，包括点估计、 区间估计和假设检验。
非参数推断
了解非参数统计方法，适用于无法满足参数分 布假设的数据分析。
2 变量与测量
学习如何从总体中获取样本，并在样本基 础上进行统计推断。
了解不同类型的变量及其测量方法，如定 量变量、定性变量、连续变量和离散变量。
3 统计学假设
4 参数与统计量
掌握假设检验的基本概念，包括原假设、 备择假设和显著性水平。
学习如何使用参数和统计量对总体进行估 计和推断。
数据类型与数收集方法
图表可视化
学习使用散点图、柱状图、 折线图等图表来展示数据的 特征和趋势。
数据分布
了解正态分布、偏态分布和 峰态分布等常见数据分布模 式。
假设检验的基本原理
假设检验是统计分析中常用的方法，用于判断统计样本与总体之间的差异是 否显著。掌握其基本原理和统计学假设。
生物统计学课件回归与相关分析
影响因素分析
市场预测
多元线性回归可用于分析多个自变量 对因变量的影响，以及各因素之间的 交互作用。
在市场营销中，多元线性回归可用于 预测市场需求和销售量，基于产品特 性、价格、竞争对手等多个因素。
社会经济因素分析
在经济、社会学等领域，多元线性回 归可用于研究多个因素对某一结果的 影响，如收入、教育程度等对个人幸 福感的影响。
线性回归模型
定义
线性回归模型是一种最简单的回 归分析形式，其中因变量和自变 量之间的关系可以用一条直线来
描述。
公式
(Y = beta_0 + beta_1X_1 + beta_2X_2 + ldots + beta_pX_p + varepsilon)
解释
(Y)是因变量，(beta_0, beta_1, ldots, beta_p) 是模型的参数， (X_1, X_2, ldots, X_p) 是自变量， (varepsilon) 是误差项。
R语言介绍与操作
01
R语言是一种开源的统计计算语言 ，具有强大的数据处理和可视化 能力。
02
操作步骤：安装并打开R语言环境 ，导入数据，使用适当的函数进 行回归或相关分析，可视化结果 ，解读分析结果。
Python数据分析库介绍与操作
Python是一种通用编程语言，常用于数据分析。
操作步骤：安装Python和相关的数据分析库（如NumPy、Pandas和SciPy）， 导入数据，使用库函数进行回归或相关分析，可视化结果，解读分析结果。
解释
(Y)是因变量，(beta_0, beta_1, ldots, beta_{np}) 是模型的参数，(X_{ij}) 是自变量， (varepsilon) 是误差项。
生物统计学(海大课件)_第二章_样本统计量与次数分布
确定组限（class limit）和组中值（class midvalue） 上限 组限 是指每个组变量值的起止界限。 下限 组中值 是两个组限的中间值。
下限＋上限 组中值＝ 2 ＝ 下限＋ 组距 2 ＝ 上限－ 组距 2
表2-4 150尾鲢鱼体长(cm)
56 49 62 78 41 47 65 45 58 55 59 65 69 62 73 52 52 60 51 62 78 66 45 58 58 60 57 52 51 48 56 46 58 70 72 76 77 56 66 58 58 55 53 50 65 63 57 65 85 59 58 54 62 48 63 46 61 62 57 38 58 52 54 55 66 52 48 56 75 72 57 37 46 76 56 63 75 65 48 52 55 54 62 71 48 62 58 46 57 38 54 53 65 42 83 66 48 53 58 46 46 56 61 76 55 60 54 58 49 52 56 82 63 65 54 75 65 86 46 77 70 69 40 56 58 61 54 53 52 43 52 64 58 58 54 78 52 56 61 59 54 59 64 68 51 59 68 63 52 63
三、试验资料的性质
计数资料／非连续变量资料 试 验 资 料 类 型 数量性状资料 计量资料／连续变量资料
质量性状资料／属性性状资料
一、数量性状资料
数量性状(quantitative character)是指能够以计 数和测量或度量的方式表示其特征的性状。观察测 定数量性状而获得的数据就是数量性状资料 (data of quantitative characteristics)。数量性状资料的获得 有计数和测量两种方式，因而数量性状资料又分为 计数资料和计量资料两种。
高等生物统计学课件
误率的方法和技术。
3
方差分析(ANOVA)
探索如何使用方差分析来比较三个或多 个组之间的差异。
纯方差设计
了解通过不同因素和交互作用进行实验 分析时如何构建纯方差设计。
相关性和回归
相关性
了解相关系数的类型和口径，并 学习如何使用它们来确定两个或 多个变量之间的关系。
回归
学习回归分析的基础知识，包括 线性回归、多项式回归和局部回 归等。
概率分布和中心极限定理
离散分布
探索各种离散分布，例如二 项式分布、泊松分布和几何 分布。
连续分布
学习连续分布的基础知识， 例如正态分布、t分布和F分 布的指示作用。
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
中心极限定理
发现中心极限定理如何帮助 我们更好地理解数据的分布 并进行推断。
估计和置信区间
点估计量
学习如何使用样本数据估计总体 参数，并了解在这一过程中相关 的偏差和误差。
高等生物统计学课件
欢迎来到高等生物统计学课程！在本次课程中，我们将深入探讨生物统计学 的基本概念、方法和应用。这将为您提供一个全面的统计学基础。
基础统计概念
概率分布
学习概率分布的常见类型，以及 如何使用它们来表示自然现象和 数据分布。
相关性
学习如何评估不同数据变量之间 的关系，并发现它们之间的任何 趋势或模式。
显著性
探索什么是显著性，并如何使用 显著性来判断结果是否真正具有 意义。
描述统计
1
中央趋势度量
学习如何计算和解释数据集的中央趋势，
离散度量
2
包括平均值、中位数和众数。
探索如何计算和解释各种离散度量，例
如标准差、方差和四分位数。
3
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三、生物统计基本概念
总体：根据研究目的确定的研究对象的全体。 样本：按照一定方法从总体中抽取的一部分单元的全体。 统计量：样本决定的不含任何参数的函数。 准确度：指在调查或试验中某一试验指标或性状的观测 值与其真值接近的程度。
精确度：指调查或试验中同一试验指标或性状的重复观 测值彼此接近的程度。
生物观测数据的类型：
2.蓬勃发展阶段 进入20世纪后，数理统计理论和方法得到了蓬勃发展。
英国统计学家哥色特提出了学生氏t分布，并将其用于平均 数的比较；英国生物学家费希尔提出了试验设计的基本原 则和方差分析法；英国计算机科学家叶茨也作了大量工作。 许多多元分析方法被建立和应用。特别是20世纪后期由于 计算机的快算发展，使得许多统计方法在解决生物科学领 域内问题时，发挥出巨大作用。
2.试验数据误差分类
系统误差：是由较确定的原因引起的，可校正和消除； 随机误差：是由不确定原 因引起的，不可避免和消除； 过失误差：是指一种显然与事实不符的误差，必须避免 和剔除。 3.试验数据误差的来源 试验材料的固有差异：生物学研究对象一般是生物有机 体。自然界不同的生物体具有不同的遗传性质，同一生物 的不同种具有不同的特征，同一品种生物在生长发育过程 中不同个体也有差异，这都能导致研究指标的变化。 环境条件的差异：生物学试验一般都要在外界环境中进 行，而外界环境是多变样的，且地域性很强有较难控制， 这就会导致研究指标的差异。 管理不一致所引起的差异:生物学试验是以生物个体为对 象研究问题，生物个体在发育和生长过程需要管理，而对
关于《高等生物统计课程》的说明
本课程是为满足生物科学各专业研究生学习和研究 的需要而开设计思想和 方法应用、计算机实现的介绍。内容包括均值比较、回 归分析、数据缩减、聚类与模式识别等。要求学生具有 初等概率统计或初等生物统计的基础和计算机基础。
1.由经验和已有的知识对所研究新问题提出一种假设； 2.根据假设内容科学的安排实验(包括试验与抽样调查)； 3.根据实验数据进行分析推段，形成结论。 生物统计(Biometrics or Biostatistics)为实现这一基本过程 中2,3环节而产生的一个学科。合理设计试验和调查，科学 地整理分析试验数据，揭示和发现新知识是其根本任务。
数据 数顺值序型型 ((ONrudminearilcmaleamseuarseus r)es ) 名义型(Nominal measures)
四、误差理论和测定结果表达
1.科学试验数据的特征 试验数据不可能测量的绝对准确，必然存在着测定误差。 误差是测量结果与真值的接近程度。 真值是未知的，随认识水平和科学技术水平的提高而 逐步逼近于真值。 在试验过程中尽量减少误差，在测量和处理数据中采用 数理统计的方法。
二、生物统计学发展简史
生物统计学是以门较为年轻的一个学科，从诞生到现 在大约经历了140年左右，她是数理统计学最早的应用分 支之一，并为推动数理统计学的发展做出了突出贡献。生 物统计学发展大致可分为两个阶段：
1.萌芽阶段 18世纪到19世纪初，拉普拉斯(1749-1827)和高斯(17
77-1855）各自独立地导出了正态曲线，还创立了最小二 乘法，并被广泛地应用于生物学，英国优生学派创始人高 尔顿(达尔文的堂弟，博物学家，生物统计学之父 )和他的 继承人皮尔森在遗传学研究中发展了相关与回归的概念， 皮尔森还发展了著名的卡方检验法，并于1901年创办了 Biometrika杂志，使数理统计学的研究与发展进入一个新 的阶段。
生物统计学是运用数理统计的原理和方法研究生物现象的 数量特征及其变异规律的应用学科，属于交叉学科。 生物统计对生物科学的作用 1.提供试验设计、抽样调查的方法，即解决生物科学研究 中科学制订实验方案，合理收集有代表性的数据问题； 2.提供整理、分析数据的科学方法，即解决从数据中提取 有效信息获得结论的方法问题。
解放初期，由于生物统计学的理论与方法与当时所
推行的苏联米丘林遗传学相悖，使这门学科的研究、应 用与发展受到很大影响，直到60年代初，随着农业科学 研究的需要，才又重新被重视并得以迅速发展。党的十 一届三中全会的春风使我国生物统计学的研究与应用进
进入到对一个新的历史时期，在农业部领导下，于1977年 着手编写了《田间试验与统计方法》教学大纲，并由南京 农业大学著名统计遗传学专家马育华教授编写了《田间试 验与统计方法》全国统编教材。20世纪80年代后，我国各 大农业院校陆续开设了生物统计课程，部分综合院校设立 了生物统计硕士点，生物统计在我国进入一个崭新的时期。
3.国内的发展情况 在我国，现代生物统计学的起步较晚。在30年代首
次由著名生物统计学家、植物育种学家王绶教授(18761972)将生物统计学引入我国，撰写的《实用生物统计 法》是我国出版最早的生物统计专著之一。之后南京中 央农业试验厅邀请美国专家Ｈ.Ｈ.Love来我国讲学，讲 授 Statistical Method in Agricultural Research，后来这 本讲义由沈骊英翻译为《生物统计之理论与实际》，范 福仁出版了《田间试验技术》等，这些对推动我国农业 生物统计和田间试验方法的应用都产生了很大影响。
课程的内容分为两部分 1.思想方法讲授，大约用42课时； 2.统计方法的计算机实现，大约18课时。
主要参考资料： 1.高级生物统计，明道绪主编，中国农业出版社，2006 2.试验设计与分析，袁志发主编，中国农业出版社，2007 3.多元统计分析，袁志发主编，科学出版社，1999 4.非参数统计方法，吴喜之主编，高等教育出版社，1996 5.SPSS实用教程，阮贵海主编，高等教育出版社，2000
高等生物统计学的概述
一、生物统计学科性质与任务
自然科学分类实 理验 论科 科学 学（ （借 借助 助于 推试 理验 研研 究究 问问 题题 ））
生物学领域中所涉及的大多数学科是实验科学，这些学科研 究的共同特点是通过缜密设计的实验探索新知识，发现客观 世界规律。而实验方法主要有两类：一类是试验，另一类是 抽样调查。这些学科研究的基本过程一般包括：
总体：根据研究目的确定的研究对象的全体。 样本：按照一定方法从总体中抽取的一部分单元的全体。 统计量：样本决定的不含任何参数的函数。 准确度：指在调查或试验中某一试验指标或性状的观测 值与其真值接近的程度。
精确度：指调查或试验中同一试验指标或性状的重复观 测值彼此接近的程度。
生物观测数据的类型：
2.蓬勃发展阶段 进入20世纪后，数理统计理论和方法得到了蓬勃发展。
英国统计学家哥色特提出了学生氏t分布，并将其用于平均 数的比较；英国生物学家费希尔提出了试验设计的基本原 则和方差分析法；英国计算机科学家叶茨也作了大量工作。 许多多元分析方法被建立和应用。特别是20世纪后期由于 计算机的快算发展，使得许多统计方法在解决生物科学领 域内问题时，发挥出巨大作用。
2.试验数据误差分类
系统误差：是由较确定的原因引起的，可校正和消除； 随机误差：是由不确定原 因引起的，不可避免和消除； 过失误差：是指一种显然与事实不符的误差，必须避免 和剔除。 3.试验数据误差的来源 试验材料的固有差异：生物学研究对象一般是生物有机 体。自然界不同的生物体具有不同的遗传性质，同一生物 的不同种具有不同的特征，同一品种生物在生长发育过程 中不同个体也有差异，这都能导致研究指标的变化。 环境条件的差异：生物学试验一般都要在外界环境中进 行，而外界环境是多变样的，且地域性很强有较难控制， 这就会导致研究指标的差异。 管理不一致所引起的差异:生物学试验是以生物个体为对 象研究问题，生物个体在发育和生长过程需要管理，而对
关于《高等生物统计课程》的说明
本课程是为满足生物科学各专业研究生学习和研究 的需要而开设计思想和 方法应用、计算机实现的介绍。内容包括均值比较、回 归分析、数据缩减、聚类与模式识别等。要求学生具有 初等概率统计或初等生物统计的基础和计算机基础。
1.由经验和已有的知识对所研究新问题提出一种假设； 2.根据假设内容科学的安排实验(包括试验与抽样调查)； 3.根据实验数据进行分析推段，形成结论。 生物统计(Biometrics or Biostatistics)为实现这一基本过程 中2,3环节而产生的一个学科。合理设计试验和调查，科学 地整理分析试验数据，揭示和发现新知识是其根本任务。
数据 数顺值序型型 ((ONrudminearilcmaleamseuarseus r)es ) 名义型(Nominal measures)
四、误差理论和测定结果表达
1.科学试验数据的特征 试验数据不可能测量的绝对准确，必然存在着测定误差。 误差是测量结果与真值的接近程度。 真值是未知的，随认识水平和科学技术水平的提高而 逐步逼近于真值。 在试验过程中尽量减少误差，在测量和处理数据中采用 数理统计的方法。
二、生物统计学发展简史
生物统计学是以门较为年轻的一个学科，从诞生到现 在大约经历了140年左右，她是数理统计学最早的应用分 支之一，并为推动数理统计学的发展做出了突出贡献。生 物统计学发展大致可分为两个阶段：
1.萌芽阶段 18世纪到19世纪初，拉普拉斯(1749-1827)和高斯(17
77-1855）各自独立地导出了正态曲线，还创立了最小二 乘法，并被广泛地应用于生物学，英国优生学派创始人高 尔顿(达尔文的堂弟，博物学家，生物统计学之父 )和他的 继承人皮尔森在遗传学研究中发展了相关与回归的概念， 皮尔森还发展了著名的卡方检验法，并于1901年创办了 Biometrika杂志，使数理统计学的研究与发展进入一个新 的阶段。
生物统计学是运用数理统计的原理和方法研究生物现象的 数量特征及其变异规律的应用学科，属于交叉学科。 生物统计对生物科学的作用 1.提供试验设计、抽样调查的方法，即解决生物科学研究 中科学制订实验方案，合理收集有代表性的数据问题； 2.提供整理、分析数据的科学方法，即解决从数据中提取 有效信息获得结论的方法问题。
解放初期，由于生物统计学的理论与方法与当时所
推行的苏联米丘林遗传学相悖，使这门学科的研究、应 用与发展受到很大影响，直到60年代初，随着农业科学 研究的需要，才又重新被重视并得以迅速发展。党的十 一届三中全会的春风使我国生物统计学的研究与应用进
进入到对一个新的历史时期，在农业部领导下，于1977年 着手编写了《田间试验与统计方法》教学大纲，并由南京 农业大学著名统计遗传学专家马育华教授编写了《田间试 验与统计方法》全国统编教材。20世纪80年代后，我国各 大农业院校陆续开设了生物统计课程，部分综合院校设立 了生物统计硕士点，生物统计在我国进入一个崭新的时期。
3.国内的发展情况 在我国，现代生物统计学的起步较晚。在30年代首
次由著名生物统计学家、植物育种学家王绶教授(18761972)将生物统计学引入我国，撰写的《实用生物统计 法》是我国出版最早的生物统计专著之一。之后南京中 央农业试验厅邀请美国专家Ｈ.Ｈ.Love来我国讲学，讲 授 Statistical Method in Agricultural Research，后来这 本讲义由沈骊英翻译为《生物统计之理论与实际》，范 福仁出版了《田间试验技术》等，这些对推动我国农业 生物统计和田间试验方法的应用都产生了很大影响。
课程的内容分为两部分 1.思想方法讲授，大约用42课时； 2.统计方法的计算机实现，大约18课时。
主要参考资料： 1.高级生物统计，明道绪主编，中国农业出版社，2006 2.试验设计与分析，袁志发主编，中国农业出版社，2007 3.多元统计分析，袁志发主编，科学出版社，1999 4.非参数统计方法，吴喜之主编，高等教育出版社，1996 5.SPSS实用教程，阮贵海主编，高等教育出版社，2000
高等生物统计学的概述
一、生物统计学科性质与任务
自然科学分类实 理验 论科 科学 学（ （借 借助 助于 推试 理验 研研 究究 问问 题题 ））
生物学领域中所涉及的大多数学科是实验科学，这些学科研 究的共同特点是通过缜密设计的实验探索新知识，发现客观 世界规律。而实验方法主要有两类：一类是试验，另一类是 抽样调查。这些学科研究的基本过程一般包括：