生物统计学实验1

生物统计学实验报告1

第一题：

答：100尾小黄鱼的体长数据的频数分布表与直方图为：

接收 频率

170 0 180 4 190 9 200 11 210 13 220 16 230 10 240 10 250 12 260 9 270 3 280 2 290 1 其他 0 总和

100

数据共分为12组，组距为10mm

24681012141618170

180

190

200

210

220

230

240

250

260

270

280

290

其他

频率

100尾小黄鱼的体长数据单位：mm

直方图

频率

第二题：

答：资料的算数平均数为：221.5；中位数为：219；众数为：214；标准差为：25.78446；极差为：109；中四分位数范围为:44；变异系数：11.641%

列1

平均221.5

标准误差 2.578446

中位数219

众数214

标准差25.78446

方差664.8384

峰度-0.76424

偏度0.211435

区域（极差）109

最小值175

最大值284

求和22150

观测数100

最大(1) 284

最小(1) 175

置信度

5.116196

(95.0%)

第三题：

答：“15只雏鸡的血液检测结果”如下表所示：

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4.5） 成组数据平均数比较的t检验（例4.6和4.7） 4、一个样本频率的假设检验（例4.11），知道连续性矫正 5、参数的区间估计（置信区间）和点估计

生物统计学 实验报告 大肠杆菌

A 题 细胞体内代谢物浓度预测 随着基因组、转录组、蛋白质组等各种“组学”研究计划的蓬勃开展，生命科学进入了“组学”时代。代谢组学作为系统生物学的重要分支，其研究的重点是细胞内代谢物种类与浓度的定性和定量分析以及代谢网络的构建和模拟。 对代谢物的检测及浓度测定主要采用实验方法，包括核磁共振、气相色谱-质谱联用和液相色谱-质谱联用等技术。但由于代谢物种类繁多，且大部分浓度较低（μM 数量级），尤其是胞内代谢物提取难度非常大，精确测定其浓度异常困难，而且实验测定需要消耗大量财力物力和人力，因此通过计算机方法对代谢物浓度预测和分析变得越来越重要。 活细胞的代谢物浓度由什么决定？除了一些特定的代谢和酶的作用以外，有没有那种能全局影响浓度值的性质？ 试根据附件中的数据完成如下问题： 1 根据不同类型的数据，分析代谢物浓度与其物理化学性质之间的关系。 2 筛选合适的物理化学性质，建立预测代谢物浓度的预测模型，并对此模型进行评价; 1.线性插补法处理缺失数据 原理：用该列数据缺失值前一个数据和后一个数据建立线性插值，然后用缺失点在线性插值函数的函数值填充该缺失值，即： 在于消除不同变量的量纲的影响，而且标准化转化不会改变变量的相关系数。 代谢物浓度：取对数 代谢物理化性质：标准差标准化法 )1,1( m j n i S x x x j j ij ij ≤≤≤≤-=' 式中：.)(11,1121∑∑==--= =n i j ij j n i ij j x x n S x n x 3.SAS 软件建立多元线性回归方程 回归模型一般形式： u X b X b X b b Y k k +++++= (22110)

生物统计学考试题及答案

生物统计学考试题及答案

重庆西南大学 2012 至 2013 学年度第 2 期 生物统计学 试题（A ） 试题使用对象： 2011 级 专 业(本科) 命题人： 考试用时 120 分钟 答题方式采用： 一：判断题；（每小题1分，共10分 ） 1、正确无效假设的错误为统计假设测验的第一类错误。（ ） 2、标准差为5，B 群体的标准差为12，B 群体的变异一定大于A 群体。（ ） 3、一差异”是指仅允许处理不同，其它非处理因素都应保持不变。（ ） 4、30位学生中有男生16位、女生14位，可推断该班男女生比例符合1∶1（已 知84.321,05.0=χ）。 （ ） 5、固定模型中所得的结论仅在于推断关于特定的处理，而随机模型中试验结论则将用于推断处理的总体。（ ） 6、率百分数资料进行方差分析前，应该对资料数据作反正弦转换。（ ） 7、比较前，应该先作F 测验。 （ ） 8、验中，测验统计假设H 00:μμ≥ ，对H A :μμ<0 时，显著水平为5%，则测验的αu 值为1.96（ ） 9、行回归系数假设测验后，若接受H o :β=0，则表明X 、Y 两变数无相关关系。( ) 10、株高的平均数和标准差为30150±=±s y （厘米），果穗长的平均数和标准差为s y ±1030±=（厘米），可认为该玉米的株高性状比果穗性状变异大。 （ ） 二：选择题；（每小题2分，共10分 ） 1分别从总体方差为4和12的总体中抽取容量为4的样本，样本平均数分别为3和2，在95%置信度下总体平均数差数的置信区间为（ ）。

A 、[-9.32，11.32] B 、[-4.16，6.16] C 、[-1.58，3.58] D 、都不是 2、态分布不具有下列哪种特征（ ）。 A 、左右对称 B 、单峰分布 C 、中间高、两头低 D 、概率处处相等 3、一个单因素6个水平、3次重复的完全随机设计进行方差分析，若按最小显著差数法进行多重比较，比较所用的标准误及计算最小显著差数时查表的自由度分别为（ ）。 A 、 2MSe/6 , 3 B 、 MSe/6 , 3 C 、 2MSe/3 , 12 D 、 MSe/3 , 12 4、已知),N(~x 2σμ，则x 在区间]96.1,[σμ+-∞的概率为（ ）。 A 、0.025 B 、0.975 C 、0.95 D 、0.05 5、 方差分析时，进行数据转换的目的是（ ）。 A. 误差方差同质 B. 处理效应与环境效应线性可加 C. 误差方差具有正态性 D. A 、B 、C 都对 三、简答题；（每小题6分，共30分 ） 1、方差分析有哪些步骤？ 2、统计假设是？统计假设分类及含义？ 3、卡方检验主要用于哪些方面？ 4、显著性检验的基本步骤？ 5、平均数有哪些？各用于什么情况？ 四、计算题；（共４题、50分） 1、进行大豆等位酶Aph 的电泳分析，193份野生大豆、223份栽培大豆等位基因型的次数列于下表。试分析大豆Aph 等位酶的等位基因型频率是否因物种而不同。（ 99 .52 05.0,2=χ， 81 .7205.0,3=χ）（10分） 野生大豆和栽培大豆Aph 等位酶的等位基因型次数分布 物 种 等位基因型 1 2 3 野生大豆 29 68 96

生物统计学实验指导

《生物统计学》实验教学教案 [实验项目] 实验一平均数标准差及有关概率的计算 [教学时数] 2课时。 [实验目的与要求] 1、通过对平均数、标准差、中位数、众数等数据的计算，掌握使用计算机计算统计量的方法。 2、通过对正态分布、标准正态分布、二项分布、波松分布的学习，掌握使用计算机计算有关概率和分位数的方法。为统计推断打下基础。 [实验材料与设备] 计算器、计算机；有关数据资料。 [实验内容] 1、平均数、标准差、中位数、众数等数据的计算。 2、正态分布、标准正态分布有关概率和分位数的计算。 3、二项分布有关概率和分位数的计算。 4、波松分布有关概率和分位数的计算。 [实验方法] 1、平均数、标准差、中位数、众数等数据的计算公式。 平均数=Average(x1x2…x n) 几何平均数=Geomean(x1x2…x n) 调和平均数=Harmean(x1x2…x n) 中位数=median(x1x2…x n) 众数=Mode(x1x2…x n) 最大值=Max(x1x2…x n) 最小值=Min(x1x2…x n) 平方和(Σ(x- )2)=Devsq(x1x2…x n) x 样本方差=Var (x1x2…x n) 样本标准差=Stdev(x1x2…x n) 总体方差=Varp(x1x2…x n) 总体标准差=Stdevp(x1x2…x n) 2、正态分布、标准正态分布有关概率和分位数的计算。 一般正态分布概率、分位数计算：

概率=Normdist(x,μ,σ,c) c 取1时计算 -∞-x 的概率 c 取0时计算 x 的概率 分位数=Norminv(p, μ, σ) p 取-∞到分位数的概率 练习： 猪血红蛋白含量x 服从正态分布N(12.86，1.332)，(1) 求猪血红蛋白含量x 在11.53—14.19范围内的概率。（0.6826）(2) 若P(x ＜1l )=0.025，P(x ＞2l )=0.025，求1l ，2l 。 （10.25325） L1=10.25 L2=15.47 标准正态分布概率、分位数计算： 概率=Normsdist(x) c 取1时计算 -∞--x 的概率 c 取0时计算 x 的概率 分位数=Normsinv(p) p 取-∞到分位数的概率 练习： 1、已知随机变量u 服从N(0，1)，求P(u ＜-1.4)， P(u ≥1.49)， P （｜u ｜≥2.58）， P(-1.21≤u ＜0.45)，并作图示意。 参考答案： (0.080757,0.06811,0.00988,0.5605) 2、已知随机变量u 服从N(0，1)，求下列各式的αu 。 (1) P(u ＜-αu )+P(u ≥αu )=0.1; 0.52 (2) P(-αu ≤u ＜αu )=0.42; 0.95 参考答案： [1.644854, 0.63345; 0.553385, 1.959964] 3、二项分布有关概率和分位数的计算。 概率=Binomdist(x,n,p,c) c 取1时计算 0-x 的概率 c 取0时计算 x 的概率 练习： 1、已知随机变量x 服从二项分布B （100，0.1），求μ及σ。 参考答案： 见P48，μ= np, σ=(npq)0.5 2、已知随机变量x 服从二项分布B(10,0.6)，求P(2≤x ≤6)，P(x ≥7)，P(x<3)。 参考答案： 0.6054, 0.38228, 0.012295 4、波松分布有关概率和分位数的计算。 概率=Poisson(x,λ,c) c 取1时计算 0-x 的概率 c 取0时计算 x 的概率 练习： ),(m n Permut C m n =

生物统计学1

定量资料的统计描述 在畜牧科学研究和生产中，对定量资料进行统计描述是一项经常性的工作。我们从科学试验或生产实践中获得的数据往往是杂乱无章的，只有对数据资料进行相应的统计处理，如计算出某一样本的平均数、标准差、变异系数、以及最大、最小值等基本统计量，才能得出规律性的结论。 在SAS系统中，对定量资料进行统计描述，可以采用MEANS和UNIVARIATE 两个过程来完成。 2.1 MEANS过程 MEANS过程可提供单个或多个变量的简单统计描述，当对多个变量进行统计描述时，其输出格式较为紧凑，便于阅读。在畜牧试验数据的处理中，计算定量资料的描述性统计量以MEANS过程最为常用。 下面我们可以通过一些具体的例子来了解如何应用MEANS过程对定量资料进行描述性统计。 例2.1 某试验站香猪的6周饲养试验增重结果数据见下表，计算甲乙两种饲料每周各自的平均增重、最大值、最小值、方差、变异系数、标准差各统计量。 1周2周3周4周5周6周 甲种饲料 6.65 6.35 7.05 7.90 8.04 4.45 乙种饲料 5.34 7.00 7.89 7.05 6.74 7.28 Data ok ; Input siliao $ weekage addweigh @@ ; cards ; a 1 6.65 a 2 6.35 a 3 7.05 a 4 7.90 a 5 8.04 a 6 4.45 b 1 5.34 b 2 7.00 b 3 7.89 b 4 7.05 b 5 6.74 b 6 7.28 ; Proc sort out=bigsort; by siliao ; run ; - 1 -

生物统计学

生物统计学

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第七章回归分析 第一节回归和相关的概念 方差分析检验一个或多个因子对某一生物变量是否有影响,只涉及一种变量。两个以上变量之间的定量关系的统计分析需要回归分析来解决。在自然界,两个或多个变量相互制约、相互依存的现象很常见。 变量间的关系一般分为两种:一种是因果关系，即一个变量的变化受另一个变量或几个变量的制约,如微生物的繁殖速度受温度、湿度、光照等因素的影响，子女的身高是受着父母身高的影响；另一种是平行关系,即两个以上变量之间共同受到另外因素的影响,如人的身高与体重之间的关系，兄弟身高之间的关系等都属于平行关系。 设有两个随机变量Ｘ和Y,如果变量X的每一个可能的值，都有随机变量Y的一个分布相对应，则称随机变量Ｙ对变量X存在回归(Regreｓsｉoｎ）。 X也是随机变量时,X和Ｙ相互存在回归关系，这两个随机变量间就存在相关（Coｒｒeｌation）关系。在实际应用中，并不严格区分相关和回归。 在回归和相关分析中，必然注意下面一些问题,以避免统计方法的误用。 (1)变量间是否存在相关以及在什么条件下会发生什么相关等问题，都必须由各具体学科本身来决定。回归和相关只能作为一种统计分析手段，帮助认识和解释事物的客观规律,决不能把风马牛不相及的资料凑到一起进行分析; (2）由于自然界各种事物间的相互联系和相互制约，一个变量的变化通常会受到许多其他变量的影响，因此，在研究两个变量之间的关系时,要求其余变量尽量保持在同一水平,否则，回归和相关分析就可能会导致不可靠甚至完全虚假的结果。例如人的身高和胸围之间的关系,如果体重固定，身高越高的人,胸围一定较小，当体重在变化时，其结果就会相反; （3）在进行回归与相关分析时，两个变量成对观测值应尽可能多一些,这样可提高分析的准确性，一般至少有５对以上的观测值。同时变量ｘ的取值范围要尽可能大一些，这样才容易发现两个变量间的回归关系； (４)回归与相关分析一般是在变量一定取值区间内对两个变量间的关系进行描述，超出这个区间,变量间的关系类型可能会发生改变,所以回归预测必须限制自变量Y的取值区间,外推要谨慎，否则会得出错误的结果。 第二节一元线性回归 研究两个随机变量的关系时首先要收集成对数据。 ７.１研究土壤中NaCｌ的含量对植物单位叶面积物质干重的影响时，收集到如下成对数据。问二者的回归关系如何? NaＣl的含量0．０0.8 1.6 2.4 3.2 4.0 4．8 单位叶面积干重８0 ９0 95 １ 根据数据作散点图,分析：1. X与Y的关系密切否?２．线性还是曲线关系?3. 有无偏

生物统计学 (2)

生物统计学 名词解释： 1.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，运用 统计方法来认识、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。 2.总体：具有相同性质或属性的个体所组成的集合称为总体，它是指研究对象的全 体； 3.个体：组成总体的基本单元称为个体； 4.样本：从总体中抽出若干个体所构成的集合称为样本； 5.样本容量：样本中所包含的个体数目称为样本容量。 6.集中性：资料中的观测值从某一数值为中心而分布的性质。 7.离散性：是变量有差离中心分散变异的性质。 8.变量（变数）：指相同性质的事物间表现差异性或差异特征的数据。 9.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。 10.参数：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； 11.统计数：描述样本特征的数量称为统计数，也称统计量。常用拉丁字母表示统计数， 例如用x表示样本平均数，用S表示样本标准差。 12.效应：通过施加试验处理，引起试验差异的作用称为效应。效应是一个相对量，而 非绝对量，表现为施加处理前后的差异。效应有正效应与负效应之分。 13.互作（连应）：是指两个或两个以上处理因素间相互作用产生的效应。互作也有正效 应（协同作用）与负效应（拮抗作用）之分。 14.准确性：也叫准确度，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。 15.精确性：也叫精确度，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。 16.随机误差（抽样误差）：这是由于试验中无法控制的内在和外在的偶然因素所造成。 随机误差越小，试验精确性越高。 17.系统误差（片面误差）：这是由于试验条件控制不一致、测量仪器不准、试剂配制 不当、试验人员粗心大意使称量、观测、记载、抄录、计算中出现错误等人为因素而引起的。系统误差影响试验的准确性。只要以认真负责的态度和细心的工作作风是完全可以避免的。 18.试验误差：在试验过程中，由于试验条件及人为的一些因素而造成的试验结果与真 实值之间的偏差，来源于试验材料固有的差异和外界因素（管理措施、试验条件等）。 19.数量性状：是指能够以计数和测量或度量的方式表示其特征的性状。 20.质量性状：是指能观察到而不能直接测量的性状 21.次数资料：由质量性状量化得来的资料叫做次数资料。 22.试验：是对已有的或没有的事物加以处理的方法。 23.大数定律：是概率论中用来阐述大量随机现象平均结果稳定性的一系列定律的总称。 主要内容：样本容量越大，样本统计数与总体参数之差越小。 24.泊松分布：是一种可以用来描述和分析随机地发生在单位空间或时间里的稀有事件 的概率分布，也是一种离散型随机变量的分布。 25.假设检验：又称显著性检验,就是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，然后由样本的实际原理，经过一定的计算，

生物统计学习题(1)

第一章绪论 一、填空 1 变量按其性质可以分为___变量和_____变量。 2 样本统计数是总体__估计量。 3 生物统计学是研究生命过程中以样本来推断__ __的一门学科。 4 生物统计学的基本内容包括_、----两大部分。 5 统计学的发展过程经历了_ _3个阶段。 6 生物学研究中，一般将样本容量_n大于等于30_称为大样本。 7 试验误差可以分为__ _两类。 二、判断 （-）1 对于有限总体不必用统计推断方法。 （- ）2 资料的精确性高，其准确性也一定高。 ( + ) 3 在试验设计中，随机误差只能减少，而不可能完全消除。（- ）4 统计学上的试验误差，通常指随机误差。 第二章试验资料的整理与特征数的计算 一、填空 1 资料按生物的性状特征可分为_ _变量和__变量。 2 直方图适合于表示__ _资料的次数分布。

3 变量的分布具有两个明显基本特征，即_和__ _。 4 反映变量集中性的特征数是_____ __，反映变量离散性的特征数是__ _。 5 样本标准差的计算公式s=__√∑（x-x横杆）平方/(n-1)_____。 二、判断 ( - ) 1 计数资料也称连续性变量资料，计量资料也称非连续性变量资料。 ( - ) 2 条形图和多边形图均适合于表示计数资料的次数分布。（+）3 离均差平方和为最小。 （+ ）4 资料中出现最多的那个观测值或最多一组的中点值，称为众数。 （- ）5 变异系数是样本变量的绝对变异量。 四、单项选择 1 下面变量中属于非连续性变量的是_____。 A 身高 B 体重 C 血型 D 血压 2 对某鱼塘不同年龄鱼的尾数进行统计分析时，可做成__ _图来表示。 A 条形图 B 直方图 C 多边形图 D 折线图 3 关于平均数，下列说法正确的是__ __。 A 正态分布的算术均数与几何平均数相等 B 正态分布的算术平均数与中位数相等 C 正态分布的中位数与几何平均数相等

生物统计学名词解释

生物统计学 1、参数与统计量 参数，是指从总体中计算所得的用以描述总体特征的数值，是反映总体基本情况的特征数。如：总体平均数、总体标准差。 统计量，是指从样本中计算所得的数值称为统计量，是反映样本基本情况的特征数，一定程度上是对总体参数的估计值。如：样本平均数、样本标准差。 2、标准差与变异系数 标准差和变异系数都是反映离散性的特征数即变异数中的一种。 标准差有总体标准差和样本标准差之分：б=N x 2) (∑-μ、S=1)(2--∑n x x 。标准差的大小受多个变量影响，若各变量间差异大标准差也大。标准差的值较大时，x 的代表性受到削弱。要用标准差比较两个或两个以上样本间的变异程度时，必须满足：标准差相近似，且单位相同。 变异系数是度量数据资料变异程度的常用指标。变异系数CV=x s ×100%，是样本变量的相对差异量，是为不带单位的纯数。变异系数CV 可比较多个样本的变异系数。 3、精确性与准确性 准确性也称准确度，是指测定值与真值的符合程度大小。 精确性也称精确度，是指多次测定值的变异程度。 4、单侧检验与双侧检验 双侧检验是指进行假设检验时将拒绝性概率分置于理论分布的两侧。备择假设为

HA ：0μμ≠（或21μμ≠）。单侧检验是指进行假设检验时将拒绝性概率分置于理论分布的一侧。备择假设为HA ：0μμ> （0μμ<），或：21μμ>（21μμ<） 5、假设检验的两类错误 若H0是真实的，经过假设检验却否定了它，则犯了一个否定真实假设的错误—即第一类（Ⅰ类）错误，亦称“弃真”。犯第一类错误（“弃真”）的概率即为显著性水平α。若H0不是真实的，经过假设检验却接受了它，则犯了一个接受非真实假设的错误—即第二类（Ⅱ类）错误，亦称“纳伪”。犯第二类错误（“纳伪”）的概率为β。当样本含量相同时，显著性水平α↓，则β↑；反之，β↓，则α↑。 6、比较五个样本平均数的差异显著性时，检验用什么方法，为什么？ 若用t 检验对四个样本进行平均数差异显著性检验时，分别对两个样本进行差异显著性检验，结果会产生较大误差，提高了犯第一类错误的概率。假设每次比较所确定的检验水准α=0.05，则每次检验拒绝H0不犯第一类错误的概率为 1-0.05=0.95。比如对五个样本进行t 检验,需比较1025=C 次，那么10次检验都不 犯第一类错误的概率为(1-0.05)10=0.5990，而都拒绝H0时犯第一类错误的概率为401.0)05.0(11=P 10=--。 故比较多个样本平均数时不适用于t 检验，而用方差分析可有效地控制第一类错误。 用方差分析比较四个样本的平均数差异显著性检验时，按照变异原因的不同，将测量数据资料的总变异分解成处理效应和试验误差，通过比较各种原因在总变异中所占的重要程度，并作出其数量估计。方差分析比t 检验运算简便，也比t 检验更为精确。 7、独立事件和概率的乘法原则

生物统计学标1

一单项选择题 1. 数列1，3，5，7，9，11的中位数是（C） A.3 B. 5 C. 6 D.7 2. 1，4，6，6，7，7，9这组数中其众数是（C） A.6 B.7 C.6和7 D.9 3. 若事件A与事件B互为逆事件，则（D） A A∪B=Ω B A∪B=Ω或A∩B=Φ C A∩B=Φ D A∪B=Ω且A∩B=Φ 4. 若事件A与事件B是互不相容事件，则P（AB）=（B） A.1 B.0 C.0.5 D.Ω 5. 下列不属于随机试验的特点是（D） A.每次试验的可能结果不只一个，且能事先明确试验的所有可能结果。 B.进行试验之前不能够确定到底哪个结果会发生。 C.试验可以在相同的条件下重复进行。 D.试验不可以在相同条件下重复进行。 6. 设F1(X)与F2(X)分别为随机变量X1与X2的分布函数，为使 F(X)=a F1(X)-bF2(X)是某一随机变量的分布函数，在下列 给定的各组数值中应取(A) A.a=3/5，b=-2/5 B.a=2/3，b=2/3 C.a=-1/2，b=3/2 D.a=1/2，b=-3/2 7. 下列变量中属于非连续性变量的是（C） A. 身高 B. 体重 C. 血型 D. 血压 8. 下列不属于随机试验的特点是（A） A. 试验不可以在相同条件下重复进行 B. 进行试验之前不能够确定到底哪个结果会发生. C. 试验可以在相同的条件下重复进行. D. 每次试验的可能结果不只一个,且能事先明确试验的所有可能结果. 9. 在下列分布中，其中（A）分布是与自由度无关的。 A. 正态分布 B. t分布 C. F分布 D. 分布 10. 两样本平均数进行比较时，分别取以下检验水平，以（D）所对应的犯第二类错误的概率最小。 A. α=0.01 B. α=010 C.α=0.05 D.α=0.20 11. 下列哪个概率不可能是显著水平α的取值（A） A. 95% B. 5% C. 10% D. 2.5% 12.下列说法正确的是（A） A. 离均差总和为零，离均差平方和最小 B. 离均差总和不为零，离均差平方和最小 C. 离均差总和为零，离均差平方和最大 D. 离均差总和不为零，离均差平方和最大 13. 若事件A与事件B是互不相容事件，则P（AB）=（B） A. 1 B. 0 C. 0.5 D.Ω 14. 一批种蛋的孵化率为80%，同时用两枚种蛋进行孵化，则至少有一枚能孵化出小鸡的概率为（B） A. 0.90 B. 0.96 C. 0.80 D. 0.64 15. “真作假”属于（B）

生物统计学实验

渤海大学学生实验报告 课程名称：生物统计学实验任课教师：何余堂 实验室名称：计算机室房间号：理工Ⅱ--205 实验时间：2012-6-14 学院化学化工与食品安全学院专业食品质量与安 全 班级10-10 姓名宋帅婷学号10150142同组人其余19人 实验项目统计数据的整理及次数分布 表/图的制作 组 别第二组 实验成绩 一、实验目的 1、掌握Excel数据输入、输出与编辑方法； 2、掌握Excel用于描述性统计的基本菜单操作及命令； 3、掌握数据整理的基本方法； 4、熟练制作次数分布表/图。 二、实验原理 当观测值较多(n>30)时，宜将观测值分成若干组，以便统计分析。将观测值分组后，制成次数分布表，即可看到资料的集中和变异情况。 连续性资料的整理，需要先确定全距、组数、组距、组中值及组限，然后将全部观测值计数归组。分组结束后，将资料中的每一观测值逐一归组，统计每组内所包含的观测值个数，制作次数分布表。利用Excel的数据统计工具可以辅助完成上述工作。 三、实验步骤 1、加载分析工具库 单击Excel程序“工具”菜单中的“数据分析”命令可以浏览已有的分析工具。如果在“工具”菜单上没有“数据分析”命令，应在“工具”菜单上运行“加载宏”命令，在“加载宏”对话框中选择“分析工具库”。 2、练习 某地80例30～40岁健康男子血清总胆固醇（mol/L）测定结果如下： 4.77 4.56 5.18 4.38 4.03 5.16 4.88 4.52 4.47 5.38 3.37 4.37 5.77 4.89 5.85 5.10 5.55 4.38 3.40 3.89 6.14 5.39 4.79 4.09 5.85 3.04 4.31 3.91 4.60 3.95 6.30 5.12 5.32 3.35 4.79 4.55 4.58 2.70 4.47 3.56 4.77 4.56 5.18 4.38 4.03 5.16 4.88 4.52 4.47 5.38 3.37 4.37 5.77 4.89 5.85 5.10 5.55 4.38 3.40 3.89 6.14 5.39 4.79 4.09 5.85 3.04 4.31 3.91 4.60 3.95 6.30 5.12 5.32 3.35 4.79 4.55 4.58 2.70 4.47 3.56 5.21

生物统计学(第三版)

概论 名词： 生物统计：将概率论和数理统计的原理应用到生物学中以分析和解释其数量资料的科学 试验设计：试验工作未进行之前应用生物统计原理，来制定合理的试验方案，包括选择动物，分组和对比以及相应的资料搜集整理和统计分析的方法。 总体与样本 ?数据具有不齐性。 ?根据研究目的确定的研究对象的全体称为总体(population)； ?含有有限个个体的总体称为有限总体； ?包含有无限多个个体的总体叫无限总体； ?总体中的一个研究单位称为个体(individual)； ?从总体中随机抽出一部分具有代表性的个体称为样本(sample)； ?样本中所包含的个体数目叫样本容量或大小，常记为n。 ?通常把n≤30的样本叫小样本，n >30的样本叫大样本。 随机抽取(random sampling) 的样本是指总体中的每一个个体都有同等的机会被抽取组成 样本。 变数与变异数列、变量： ?变数：研究中对样本个体的观察值。 ?变量：相同性质的事物间表现差异性的某种特征。如：身高、体重。 ?变异数列：将变数按从小到大的顺序排列的一组数列。 参数与统计量 ?由总体计算的特征数叫参数（parameter）； ?由样本计算的特征数叫统计量（staistic）。 准确性与精确性 ?准确性（accuracy）也叫准确度，指观测值与其真值接近的程度。若x与μ相差的 绝对值|x－μ|小，则观测值x的准确性高；反之则低。 ?精确性（precision）也叫精确度，指重复观测值彼此接近的程度。若观测值彼此接 近，即任意二个观测值xi、xj相差的绝对值|xi －xj |小，则观测值精确性高；反之 则低。 ?调查或试验的准确性、精确性合称为正确性。由于真值μ常常不知道，所以准确性 不易度量，但利用统计方法可度量精确性。 随机误差与系统误差 随机误差也叫抽样误差(sampling error) ，是由于许多无法控制的内在和外在的偶然因素所造成。带有偶然性质，在试验中，即使十分小心也难以消除。随机误差影响试验的精确性。统计上的试验误差指随机误差。这种误差愈小，试验的精确性愈高。 系统误差也叫片面误差(lopsided error)，是试验处理之外的其他条件明显不一致所带来的偏差。是由于试验动物的初始条件相差较大，饲料种类、品质、数量、饲养条件未控制相同，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。 系统误差是一种有原因的偏差，因而在试验过程中要防止这种偏差的出现。随机误差是偶然性的。整个试验过程中涉及的随机波动因素愈多，试验的环节愈多，时间愈长，随机误差发生的可能性及波动程度愈大。随机误差不可避免，但可减少，这主要依赖控制试验过程，尤

生物统计学简答题

1. 什么是生物统计学生物统计学的主要内容和作用是什么 生物统计学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，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试验设计和统计分析两大部分的内容。其基本作用表现在以下4个方面：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。 2. 随即误差与系统误差有何区别随机误差也称为抽样误差或偶然误差，它是由于试验中许多无法控制的偶然因素所造成的试验结果与真实结果之间的误差，是不可避免的，随机误差可以通过试验设计和精心管理设法减小，而不能完全消除。 系统误差也称为片面误差，是由于试验处理以外的其他条件明显不一致所产生的带有倾向性或定向性的偏差。系统误差主要由一些相对固定的因素引起，在某种程度上是可控制的。 3. 准确性与精确性有何区别 准确性指在调查和实验中某一实验指标或性状的观测值和真实值接近程度。精确性指调查和实验中同一实验指标或性状的重复观察值彼此接近的程度。准确性是说明测定值和真实值之间符合程度的大小；精确性是反映多次测定值的变异程度。 4. 平均数与标准差在统计分析中有何用处他们各有哪些特性平均数的用处：

①平均数指出了一组数据的中心位置，标志着资料所代表性状的数量水平和质量水平；②作为样本或资料的代表数据与其他资料进行比较。平均数的特征：①离均差之和为零；②离均差平方和为最小。 标准差的用处：①标准差的大小，受实验后调查资料中的多个观测值的影响，如果观测值之间的差异大，离均差就越大；②在计算标准差是如果对观察值加上一个或减去一个a，标准差不变；如果给各观测值乘以或除以一个常数a，所得的标准差就扩大或缩小a倍；③在正态分布中，X+-S内的观测值个数占总个数的%，X-+2s内的观测值个数占总个数的%，x-+3s 内的观测值个数占总个数的%。标准差的特征：①表示变量分布的离散程度；②标准差的大小可以估计出变量的次数分布及各类观测值在总体中所占的比例；③估计平均数的标准差；④进行平均数区间估计和变异数的计算。 5. 什么是正态分布什么是标准正太分布正态分布曲线有什么特点μ和σ对正态分布曲线有何影响 正态分布是一种连续型随机变量的概率分布，它的分布特征是大多数变量围绕在平均数左右，由平均数到分布的两侧，变量数减小，即中间多，两头少，两侧对称。 U=0，σ2=1的正态分布为标准正态分布。 正态分布具有以下特点：标准正态分布具有以下特点：①、正态分布曲线是以平均数μ为峰值的曲线，当x=μ时，f(x)取最大值；②、正态分布是以μ

生物统计学

第一章概论 一、什么是生物统计学？生物统计学主要内容和作用？ 1、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，运用统计方法来认识、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 2、主要内容 基本原则对比设计 试验设计方案制定随机区组设计 常用试验设计方法裂区设计 资料的搜集和整理拉丁方设计、正交设计 统计分析数据特征数的计算 统计推断、方差分析 协方差分析、回归和相关分析 3、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，确定某些性状和特征的数量特征 （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）提供试验设计的一些重要原则 二、解释概念：总体、个体、样本、变量、参数、统计数、效应、试验误差 总体：具有相同性质或属性的个体所组成的集合称为总体，它是指研究对象的全体； 个体：组成总体的基本单元称为个体 样本：从总体中抽出若干个体所构成的集合称为样本 变量：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 参数：描述总体特征的数量称为参数，也称参量

统计数：描述样本特征的数量称为统计数，也称统计量 效应：通过施加试验处理，引起试验差异的作用称为效应 试验误差：误差也称为实验误差，是指观测值偏离真值的差异，可分为随机误差和系 统误差 三、准确性与精确性有何区别？ 准确性，也叫准确度，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。精确性，也叫精确度，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。准确性反应测量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。（具体在课本第7页） 第二章样本统计量与次数分布 一、算数平均数与加权平均数形式上有何不同？为什么说它们的实质是一致的？ 1. 算术平均数定义：总体或样本资料中所有观测数的总和除以观测数 的个数所得的商，简称平均数、均数或均值 直接计算法或减去（加上）常数法 加权平均数 2、实质是一样的，是因为它们都反映的一组数据的平均水平 二、为了评价两种药物对于小鼠体重的影响，随机从两组各抽出20只测定其体重（g），结果如下： 药物A处理组： 15, 15, 23, 24, 26, 25, 22, 19, 15, 17, 15, 20, 23, 21, 19, 22, 26, 21, 18, 23 药物B处理组： 31, 28, 26, 31, 28, 34, 32, 29, 32, 35, 28, 29, 33, 30, 34, 32, 36, 38, 40, 38

生物统计学试题及答案

一、填空 变量按其性质可以分为连续变量和非连续变量。 样本统计数是总体参数的估计量。 生物统计学是研究生命过程中以样本来推断总体的一门学科。 生物统计学的基本内容包括试验设计、统计分析两大部分。 统计学的发展过程经历了古典记录统计学、近代描述统计学、现代推断统计学3个阶段。 生物学研究中，一般将样本容量n≥30称为大样本。 试验误差可以分为随机误差、系统误差两类。 资料按生物的性状特征可分为数量性状资料变量和质量性状资料变量。 直方图适合于表示连续变量资料的次数分布。 变量的分布具有两个明显基本特征，即集中性和离散性。 反映变量集中性的特征数是平均数，反映变量离散性的特征数是变异数。 样本标准差的计算公式s=。 如果事件A和事件B为独立事件，则事件A与事件B同时发生地概率P（AB）=P(A)*P(B)。 二项分布的形状是由n和p两个参数决定的。 正态分布曲线上，μ确定曲线在x轴上的中心位置，σ确定曲线的展开程度。 等于σ/√n。 样本平均数的标准误 x t分布曲线和正态分布曲线相比，顶部偏低，尾部偏高。 统计推断主要包括假设检验和参数估计两个方面。

参数估计包括点估计和区间估计。 假设检验首先要对总体提出假设，一般应作两个假设，一个是无效假设，一个是备择假设。 对一个大样本的平均数来说，一般将接受区和否定区的两个临界值写作μ-uασ?x_ μ+uασ?x 在频率的假设检验中，当np或nq＜30时，需进行连续性矫正。 2 χ检验主要有3种用途：一个样本方差的同质性检验、适应性检验和独立性检验。 2 χ检验中，在自由度df=（1）时，需要进行连续性矫正，其矫正的2 χ=（p85）。 c 2 χ分布是连续型资料的分布，其取值区间为[0.+∞）。 猪的毛色受一对等位基因控制，检验两个纯合亲本的F2代性状分离比是否符合孟德尔第一遗传规律应采用适应性检验法。 独立性检验的形式有多种，常利用列联表进行检验。 根据对处理效应的不同假定，方差分析中的数学模型可以分为固定模型、随机模型和混合模型混合模型3类。 在进行两因素或多因素试验时，通常应该设置重复，以正确估计试验误差，研究因素间的交互作用。 在方差分析中，对缺失数据进行弥补时，应使补上来数据后，误差平方和最小。方差分析必须满足正态性、可加性、方差同质性3个基本假定。 如果样本资料不符合方差分析的基本假定，则需要对其进行数据转换，常用的数据转换方法有平方根转换、对数转换、正反弦转换等。 相关系数的取值范围是[-1,1]。

生物统计学第一章

《生物统计学》教案授课教师：陈彦云宁夏大学生命科学学院

教学内容与组织安排： 第一章绪论 讲述本章教学目标、概述 本课时主要内容摘要：生物统计学是数理统计学的原理和方法在生命科学领域的具体应用，它是运用统计的原理和方法对生物有机体开展调查和试验，目的是以样本的特征来估计总体的特征，对所研究的总体进行合理的推论，得到对客观事物本质和规律性的认识。生物统计学主要内容包括试验设计和统计分析两大部分，其作用主要有四个方面：提供整理、描述数据资料的可行方法并确定其数量特征；判断试验结果的可靠性；提供由样本推断总体的方法；提供试验设计的原则。生物体计学的发展概况及六组统计学常用术语。 重点内容：生物统计学的概念、内容及作用，常用术语。 第一节、生物统计学的概念及其重要性 统计学（Statistics）是把数学的语言引入具体的科学领域，把具体科学领域中要待研究的问题抽象为数学问题的过程，它是收集、分析、列示和解释数据的一门艺术和科学，目的是求得可靠的结果。它有许多分支，如工业统计、农业统计、卫生统计等等。 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，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 第二节生物统计学的主要内容及作用 生物体计学主要内容包括试验设计和统计分析两大部分。 在试验设计中，主要介绍试验设计的有关概念、试验设计的基本原则，试验设计方案的制定，常用试验设计方法，其中主要有对比试验设计、随机区组设计、拉方设计，正交设计等；在统计分析中，主要包括数据资料的搜集与整理、数据特征数的计算、统计推断、方差分析、回归和相关分析等。 生物统计学的作用主要有四个方面： 1提供整理、描述数据资料的可行方法并确定其数量特征； 2判断试验结果的可靠性； 3提供油样本推断总体的方法； 4提供试验设计的一些重要原则。 第三节统计学的发展概况 由于人类的统计实践是随着计数活动而产生的，因此，统计发展史可以追溯到远古的原始社会，也就是说距今足有五千多年的漫长岁月。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。统计学发展的概貌，大致可划分为古典记录统计

SPSS17.0在生物统计学中的应用-实验五、方差分析报告 六、简单相关与回归分析报告

SPSS在生物统计学中的应用 ——实验指导手册 实验五：方差分析 一、实验目标与要求 1．帮助学生深入了解方差及方差分析的基本概念，掌握方差分析的基本思想和原理 2．掌握方差分析的过程。 3．增强学生的实践能力，使学生能够利用SPSS统计软件，熟练进行单因素方差分析、两因素方差分析等操作，激发学生的学习兴趣，增强自我学习和研究的能力。 二、实验原理 在现实的生产和经营管理过程中，影响产品质量、数量或销量的因素往往很多。例如，农作物的产量受作物的品种、施肥的多少及种类等的影响；某种商品的销量受商品价格、质量、广告等的影响。为此引入方差分析的方法。 方差分析也是一种假设检验，它是对全部样本观测值的变动进行分解，将某种控制因素下各组样本观测值之间可能存在的由该因素导致的系统性误差与随即误差加以比较，据以推断各组样本之间是否存在显著差异。若存在显著差异，则说明该因素对各总体的影响是显著的。 方差分析有3个基本的概念：观测变量、因素和水平。 ●观测变量是进行方差分析所研究的对象； ●因素是影响观测变量变化的客观或人为条件； ●因素的不同类别或不通取值则称为因素的不同水平。在上面的例子中，农作物的产量和商品的销 量就是观测变量，作物的品种、施肥种类、商品价格、广告等就是因素。在方差分析中，因素常常是某一个或多个离散型的分类变量。 ?根据观测变量的个数，可将方差分析分为单变量方差分析和多变量方差分析； ?根据因素个数，可分为单因素方差分析和多因素方差分析。 在SPSS中，有One－way ANOV A(单变量－单因素方差分析)、GLM Univariate（单变量多因素方差分析）；GLM Multivariate （多变量多因素方差分析），不同的方差分析方法适用于不同的实际情况。本节仅练习最为常用的单变量方差分析。 三、实验演示内容与步骤 ㈠单变量－单因素方差分析 单因素方差分析也称一维方差分析，对两组以上的均值加以比较。检验由单一因素影响的一个分析变量由因素各水平分组的均值之间的差异是否有统计意义。并可以进行两两组间均值的比较，称作组间均值的多重比较。主要采用One-way ANOV A过程。 采用One-way ANOV A过程要求：因变量属于正态分布总体，若因变量的分布明显是非正态，应该用非参数分析过程。若对被观测对象的实验不是随机分组的，而是进行的重复测量形成几个彼此不独立的变量，应该用Repeated Measure菜单项，进行重复测量方差分析，条件满足时，还可以进行趋势分析。 【例6.1】欲比较四种饲料对仔猪增重效果的优劣，随机选取了性别、年龄、体重相同，无亲缘关系的20头猪，随机分为4组，每组5头，分别饲喂一种饲料所得增重数据如下在。试利用这些数据对4种饲料对仔猪