生物统计学全套课件978p
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生物统计.ppt
方根称为几何平均数。相邻数值的增长成比例关系，可 用几何平均数表示他们的集中趋势
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
2
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.
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
2
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.
生物统计PPT
P(A+B)=m1+m2/n=m1/n+m2/n=P(A)+P(B)
二、概率的计算 1 互斥事件加法定理
推理1 P(A1+A2+…+An)=P(A1)+P(A2)+…+P(An) 推理2 P(A)=1-P(A) 推理3 完全事件系的和事件的概率为1。
二、概率的计算 1 互斥事件加法定理 例：玉米田中，一穗株(A)占67.2%，双穗株(B)占30.7%，空 穗株(C)占2.1%，试计算一穗株和双穗株的概率。 P(A+B)=P(A)+P(B)=0.672+0.307=0.979 因为P(A)+P(B)+P (C) =1 P(A+B)=1-P(C)=1-0.021=0.979
第三章
概 率
与 概率分布
第一节：概率基础知识
一、概率的概念 二、概率的计算 三、概率的分布 四、大数定律
一、概率基本概念
（一）事件 定义：在一定条件下，某种事物出现与否 就称为事件。
自然界和社会生活上发生的现象是各 种各样的，常见的有两类。
一、概率基本概念
在一定条件下必然出现某种结果或必然不出现某种结果。
三、概率分布
a
b
三、概率分布
对于一个连续型随机变量x，取值于区间[a,b]内的概 率为函数f(x)从a到b的积分，即：
P(a x b) f ( x)dx
a
b
连续型随机变量的概率由概率分布密度函数所确定。
P( x ) f ( x)dx 1
概率密度函数f(x)曲线与x轴所围成的面积为1。
Pi≥ 0
(i=1,2,…)
二、概率的计算 1 互斥事件加法定理
推理1 P(A1+A2+…+An)=P(A1)+P(A2)+…+P(An) 推理2 P(A)=1-P(A) 推理3 完全事件系的和事件的概率为1。
二、概率的计算 1 互斥事件加法定理 例：玉米田中，一穗株(A)占67.2%，双穗株(B)占30.7%，空 穗株(C)占2.1%，试计算一穗株和双穗株的概率。 P(A+B)=P(A)+P(B)=0.672+0.307=0.979 因为P(A)+P(B)+P (C) =1 P(A+B)=1-P(C)=1-0.021=0.979
第三章
概 率
与 概率分布
第一节：概率基础知识
一、概率的概念 二、概率的计算 三、概率的分布 四、大数定律
一、概率基本概念
（一）事件 定义：在一定条件下，某种事物出现与否 就称为事件。
自然界和社会生活上发生的现象是各 种各样的，常见的有两类。
一、概率基本概念
在一定条件下必然出现某种结果或必然不出现某种结果。
三、概率分布
a
b
三、概率分布
对于一个连续型随机变量x，取值于区间[a,b]内的概 率为函数f(x)从a到b的积分，即：
P(a x b) f ( x)dx
a
b
连续型随机变量的概率由概率分布密度函数所确定。
P( x ) f ( x)dx 1
概率密度函数f(x)曲线与x轴所围成的面积为1。
Pi≥ 0
(i=1,2,…)
高等生物统计学课件
数据分析
生物统计学提供了丰富的数据分析方法，如方差分析、回归分析、 相关性分析等，帮助科研人员从海量数据中提取有效信息。
结果解释
生物统计学通过对实验结果的统计推断和假设检验，为科研结论的可 靠性和准确性提供有力支持。
02 试验设计与数据分析基础
试验设计原则及方法
01
02
03
04
随机化原则
确保试验对象随机分配到不同 处理组，以减少系统误差。
定义所有可能结果的集合，以及特定结果的子集。
概率的定义与性质
阐述概率的量化表示及其基本性质，如非负性、 规范性和可加性。
3
条件概率与独立性
探讨事件之间的关联程度，以及独立性的判断标 准。
随机变量及其分布
随机变量的概念与分类
01
介绍离散型随机变量和连续型随机变量的定义及区别。
常见的概率分布
02
列举并解释二项分布、泊松分布、正态分布等常见分布的特点
数据分析方法
代谢组学数据分析方法包括代谢物鉴定、代谢轮廓分析、代谢通路分析和代谢物与表型关联分析等。 这些方法可以帮助我们了解在不同生理或病理条件下生物体内代谢途径的变化，从而揭示代谢物在生 命活动中的重要作用。
09 高等生物统计学前沿问题 探讨
高维数据降维处理技术
主成分分析（PCA）
将高维数据投影到低维空间，保留主要特征，实现数据降维。
聚类分析
基于机器学习算法对生物数据进行聚类，发 现数据中的潜在结构和模式。
生存分析
利用机器学习算法研究生物的生存时间和影 响因素，评估生物的健康状况和寿命。
THANKS FOR WATCHING
感谢您的观看
研究网络的度分布、聚类系数、路径长度等拓扑性质。
生物统计学提供了丰富的数据分析方法，如方差分析、回归分析、 相关性分析等，帮助科研人员从海量数据中提取有效信息。
结果解释
生物统计学通过对实验结果的统计推断和假设检验，为科研结论的可 靠性和准确性提供有力支持。
02 试验设计与数据分析基础
试验设计原则及方法
01
02
03
04
随机化原则
确保试验对象随机分配到不同 处理组，以减少系统误差。
定义所有可能结果的集合，以及特定结果的子集。
概率的定义与性质
阐述概率的量化表示及其基本性质，如非负性、 规范性和可加性。
3
条件概率与独立性
探讨事件之间的关联程度，以及独立性的判断标 准。
随机变量及其分布
随机变量的概念与分类
01
介绍离散型随机变量和连续型随机变量的定义及区别。
常见的概率分布
02
列举并解释二项分布、泊松分布、正态分布等常见分布的特点
数据分析方法
代谢组学数据分析方法包括代谢物鉴定、代谢轮廓分析、代谢通路分析和代谢物与表型关联分析等。 这些方法可以帮助我们了解在不同生理或病理条件下生物体内代谢途径的变化，从而揭示代谢物在生 命活动中的重要作用。
09 高等生物统计学前沿问题 探讨
高维数据降维处理技术
主成分分析（PCA）
将高维数据投影到低维空间，保留主要特征，实现数据降维。
聚类分析
基于机器学习算法对生物数据进行聚类，发 现数据中的潜在结构和模式。
生存分析
利用机器学习算法研究生物的生存时间和影 响因素，评估生物的健康状况和寿命。
THANKS FOR WATCHING
感谢您的观看
研究网络的度分布、聚类系数、路径长度等拓扑性质。
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
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
生物统计学—卡方检验 ppt课件
k
cc2 i1
O i Ei
0.52 2.3 174
Ei
（4）推断：由CHIDIST(23.174, 1)=1.48E-6,即 c P2 2.1 37 0 .0 41
故应否定H0，接受HA，认为吸烟与患气管病极显著相关
（4）推断：由CHIINV(0.025, 1)=6.63, 即 c c c2 02.0(51),即 P0.05
（4）推断：当df＝8-1＝7，由CHIINV(0.025,7)＝16.01，即
c2 c0.0225否定H0，接受HA，即样本方差与总体方差
试不同质的，认为受到污染的农田铅浓度的方差与正 常农田的方差有显著差异
生物统计学—卡方检验
卡方检验的原理和方法
Pearson定理：当（P1，P2，…,Pk）是总体的真实
论值记为：Ei，即 k c2
Oi Ei2,(dfk1)
E i1
i
生物统计学—卡方检验
卡方检验的原理和方法
Pearson定理的基本含义： 如果样本确实是抽自由（P1，P2，…,Pk）代
表的总体，Oi和Ei之间的差异就只是随机误差， 则Pearson统计量可视为服从卡方分布
反之，如果样本不是抽自由（P1，P2，…,Pk） 代表的总体，Oi和Ei之间的差异就不只是是随机 误差，从而使计算出的统计量有偏大的趋势
时候，卡方分布接近正态分布
4、卡方分布具有“可加性” X、Y 独立，
X ~ c2(n1) ，Y ~ c2(n2生) 物则统计学X—+卡方Y检~验 c2(n1+ n2)
卡方 (c2) 分布的函数
CHIDIST：自由度为n的卡方分布在x点处的单尾概率 Pc2x
CHIINV： 返回自由度为n的卡方分布的单尾概率函数的逆函数
《生物统计学》PPT课件
《生物统计学》PPT课件
课程内容
一、试验方案设计的内容与要求 二、设计方案 三、田间区域 四、方案汇报 五、利用SPSS软件进行数据分析
第一次课
• 第一节 试验方案设计的定义 • 第二节试验方案设计方法 • 第三节 田间试验方案设计 • 第四节 常用的田间试验设计方法 • 第五节 田间试验的实施步骤 • 第六节田间试验的抽样方法
2、等比法 各相邻两个水平的数量比值相同。 油菜喷施不同浓度硼肥的各水平分别为7.5、 15、30、60（mg/kg），相邻两水平之比为1:2。 3、随机法 用随机的方法确定因素内的数量水平。 例如把喷施调节剂的浓度随机设定为0， 0.5，2，6，9（mg/kg）。
4、选优法
先选出因素水平的两个端点值，再以 G＝（最大值－最小值）×0.618为水平间 距，用（最小值＋G）和（最大值－G）的 方法确定因素水平。
精选ppt101品种试验2栽培试验3品种和栽培相结合的试验下一张下一张上一张上一张精选ppt111一年试验2多年试验1单点试验2多点试验下一张下一张上一张上一张精选ppt121预备试验2主要试验3示范试验1田间试验2温室试验3实验室试验下一张下一张上一张上一张精选ppt13小区试验大区试验下一张下一张上一张上一张精选ppt14一明确试验目的二根据试验目的确定参试因素三合理确定参试因素的水平下一张下一张上一张上一张精选ppt15各因素水平间间距的确定方法
• 播种时应力求种子分布均匀，深浅一致， 注意避免漏播和种子混杂，播完几行后检 查
• 进行移栽的作物，移栽时，要注意挑选大 小均匀一致的秧苗或分等级按比例混合后 等量分配于各小区。
五、栽培管理
• 保证除试验方案所规定的处理间差异小外， 其他栽培管理措施均应力求质量一致。
课程内容
一、试验方案设计的内容与要求 二、设计方案 三、田间区域 四、方案汇报 五、利用SPSS软件进行数据分析
第一次课
• 第一节 试验方案设计的定义 • 第二节试验方案设计方法 • 第三节 田间试验方案设计 • 第四节 常用的田间试验设计方法 • 第五节 田间试验的实施步骤 • 第六节田间试验的抽样方法
2、等比法 各相邻两个水平的数量比值相同。 油菜喷施不同浓度硼肥的各水平分别为7.5、 15、30、60（mg/kg），相邻两水平之比为1:2。 3、随机法 用随机的方法确定因素内的数量水平。 例如把喷施调节剂的浓度随机设定为0， 0.5，2，6，9（mg/kg）。
4、选优法
先选出因素水平的两个端点值，再以 G＝（最大值－最小值）×0.618为水平间 距，用（最小值＋G）和（最大值－G）的 方法确定因素水平。
精选ppt101品种试验2栽培试验3品种和栽培相结合的试验下一张下一张上一张上一张精选ppt111一年试验2多年试验1单点试验2多点试验下一张下一张上一张上一张精选ppt121预备试验2主要试验3示范试验1田间试验2温室试验3实验室试验下一张下一张上一张上一张精选ppt13小区试验大区试验下一张下一张上一张上一张精选ppt14一明确试验目的二根据试验目的确定参试因素三合理确定参试因素的水平下一张下一张上一张上一张精选ppt15各因素水平间间距的确定方法
• 播种时应力求种子分布均匀，深浅一致， 注意避免漏播和种子混杂，播完几行后检 查
• 进行移栽的作物，移栽时，要注意挑选大 小均匀一致的秧苗或分等级按比例混合后 等量分配于各小区。
五、栽培管理
• 保证除试验方案所规定的处理间差异小外， 其他栽培管理措施均应力求质量一致。
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。
生物统计PPT
1 2 1 2
(2)样本平均数差数的方差 = 两样本平均数方差之和.
2 x1 x2
2 1
n1
2 2
n2
2 x1
2 x2
x x
1 2
2 1
2 2
n1
n2
样本平均数差数的标准误
2 x1 x2
σ
2 1
n1
2
2=σ
2 2
n2
1
2=σ
2 x1 x2
HA: μ≠ μ0
（2）水平
（3）检验
选取显著水平α＝0.05
x 4.421 x
n
sx
s
( x ) 2 x n 0.267 n 1
2
s x1 0.084 tn1 0.94 sx n
P>0.05
t 0.05(9) =2.262 （4）推断
在0.05显著水平上，接受H0，否定HA；
1、总体方差σ2已知，无论n是否大于30都可采用u检验法
例：某鱼场按常规方法所育鲢鱼一月龄的平均体长为7.25cm，
标准差为1.58cm，现采用一新方法进行育苗，一月龄时随机抽 取100尾进行测量，其平均体长为7.65cm， 问新育苗方法与常规方法有无显著差异？
分 析
（１）这是一个样本平均数的假设检验，因总体σ2已知 采用u检验；
1 1 ( ) n1 n2
2
n1=n2=n
2 x1 x2
2 1
2 2
n
2 n
2
(2)样本平均数差数的方差 = 两样本平均数方差之和.
2 x1 x2
2 1
n1
2 2
n2
2 x1
2 x2
x x
1 2
2 1
2 2
n1
n2
样本平均数差数的标准误
2 x1 x2
σ
2 1
n1
2
2=σ
2 2
n2
1
2=σ
2 x1 x2
HA: μ≠ μ0
（2）水平
（3）检验
选取显著水平α＝0.05
x 4.421 x
n
sx
s
( x ) 2 x n 0.267 n 1
2
s x1 0.084 tn1 0.94 sx n
P>0.05
t 0.05(9) =2.262 （4）推断
在0.05显著水平上，接受H0，否定HA；
1、总体方差σ2已知，无论n是否大于30都可采用u检验法
例：某鱼场按常规方法所育鲢鱼一月龄的平均体长为7.25cm，
标准差为1.58cm，现采用一新方法进行育苗，一月龄时随机抽 取100尾进行测量，其平均体长为7.65cm， 问新育苗方法与常规方法有无显著差异？
分 析
（１）这是一个样本平均数的假设检验，因总体σ2已知 采用u检验；
1 1 ( ) n1 n2
2
n1=n2=n
2 x1 x2
2 1
2 2
n
2 n
2
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2019/5/20
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F. Galton（高尔登，英国，1822～1911）
19世纪末统计学开始用于生物学的研究。1882年 Galton开设“人体测量实验室”，测量9337人的资料，探 索能把大量数据加以描述与比较的方法和途径，引入了中 位数、百分位数、四分位数、四分位差以及分布、相关、 回归等重要的统计学概念与方法。1889年发表第一篇生物 统计论文《自然界的遗传》。1901年Galton和他的学生 Pearson创办了“Biometrika（生物统计学报）”杂志， 首次明确“Biometry（生物统计）”一词。所以后人推崇 Galton为生物统计学的创始人。
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K. Pearson（卡.皮尔逊，英国，1857～1936）
Pearson的一生是统计研究的一生。他首创频数分布 表与频数分布图，如今已成为最基本的统计方法之一；观 察到许多生物的度量并不呈现正态分布，利用相对斜率得 到矩形分布、J型分布、U型分布或铃型分布等；1900年独 立发现了X2分布，提出了有名的卡方检验法，后经Fisher 补充，成为小样本推断统计的早期方法之一； Pearson对 “回归与相关”进一步作了发展，在1897～1905年， Pearson还提出复相关、总相关、相关比等概念，不仅发 展了Galton的相关理论，还为之建立了数学基础。
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4.社会统计学派 以德国为中心，创建于19世纪后期 代表人物：恩格尔（C.I.E. Engel，1821～1896）
梅尔（ C.G.V. Mager ，1841～1925） 认为统计学研究的对象是社会科学，而数理统计学是一门 应用数学。 19世纪中叶诞生了马克思主义的统计理论，后来，列宁对 其进行了丰富和发展。
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二、主要内容
生的 物基 统本 计内 学容
试验设计 统计分析
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基本原则
方案制定
常用试验设计方法
资料的搜集和整理 数据特征数的计算 统计推断 方差分析 回归和相关分析 协方差分析 主成分分析 聚类分析
对比设计 随机区组设计 裂区设计 拉丁方设计 正交设计
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三 生物统计学的基本作用：
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W.S.Gosset（歌赛特，英国，1777～1855）
在生产实践中对样本标准差进行了大量研究。于1908 年以“Student（学生）”为笔名在该年的Biometrika上 发表了论文《平均数的概率误差》，创立了小样本检验代 替大样本检验的理论，即t分布和t检验法，也称为学生式 分布。t检验已成为当代生物统计工作的基本工具之一， 为多元分析理论的形成和应用奠定了基础，为此，许多统 计学家把1908年看作是统计推断理论发展史上的里程碑。
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二、统计学发展史中的重大事件与重要代表人物
J.Bernoulli（贝努里，瑞士，1654～1705）
系统论证了“大数定律”，即样本容量越大，样本统 计数与总体参数之差越小。
P.S. Laplace（拉普拉斯，法国，1749～1827）
最早系统的把概率论方法运用到统计学研究中去，建 立了严密的概率数学理论，并应用到人口统计、天文学等 方面的研究上。
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Gauss（高斯，德国，1777～1855）
正态分布理论最早由De Moiver于1733年发现，后来 Gauss在进行天文观察和研究土地测量误差理论时又一次 独立发现了正态分布（又称常态分布）的理论方程，提出 “误差分布曲线”，后人为了纪念他，将正态分布也称为 Gauss分布。
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2.国势学派，又叫记述学派 创建于17世纪的德国
代表人物：海尔曼.康令（Herman Conring，1606～1681） 阿痕瓦尔（Gபைடு நூலகம்ttfried Achenwall，1791～1772）
代表作：《近代欧洲各国国势论》首次采用“stastistik” 德国经济学家和统计学家克尼斯（K . G . A Knies，
1821～1898）在1850年发表的论文《独立科学的统计学》中 主张把“国家论”作为“国势学”的科学命名，“统计学” 作为“政治算术”的科学命名。
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3.数理统计学派 产生于19世纪中叶 代表人物：阿道夫.凯特勒（L.A.J Quetelet，1796～1874）
高尔登（F.Galtonl，1822～1911） 皮尔逊（K.Pearson，1857～1936 ） 逐渐形成一门独立的应用数学。 1867年韦特斯坦（T.Wittstein）把既是数学，又是统 计学的新生科学命名为数理统计学。
生物统计学
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第一章 概 论
第一节
生物统计学的概念及主要内容
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一、概念
生物统计学（Biostatistics）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认识、分析、 推断和解释生命过程中的各种现象和试 验调查资料的科学。属于生物数学的范 畴。
现代统计学起源于17世纪，主要有两个来源：
1政治科学需要，2当时贵族阶层对机率数学理论很 感兴趣而发展起来的。另外，研究天文学的需要也 促进了统计学的发展。统计学发展的概貌，大致可 划分为古典记录统计学、近代描述统计学和现代推 断统计学三种形态。
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一、发展概况
资
原
奴
封
本
始
隶
建
主
社
社
社
义
会
会
会
社
会
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生物统计学
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形成不同学派：
1.政治算术学派 起源于17世纪60年代的英国 代表人物：威廉.配第（William Petty，1623～1687）
约翰.格朗托（John Graunt，1620～1674） 代表作：《政治算术》 但未采用“统计学”这个词
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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。
运用显著检验，判断试验结果的可靠性或可行性。
提供由样本推断总体的方法。
提供试验设计的的一些重要原则。
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第二节 生物统计学发展概况
统计发展史可以追溯到远古的原始社会，但是，
能使人类的统计实践上升到理论上予以概括总结的 程度，即开始成为一门系统的学科统计学，却是近 代的事情，距今只有三百余年的短暂历史。