安徽農(nóng)業(yè)大學(xué)生物統(tǒng)計(jì)知識(shí)點(diǎn)

1、生物統(tǒng)計(jì)1、 生物統(tǒng)計(jì)的含義: 研究生物的數(shù)量特征及其數(shù)量規(guī)律的一門(mén)方法論學(xué)科(數(shù)理統(tǒng)計(jì)和概率論的原理在生物學(xué)研究中的應(yīng)用)2、 生物統(tǒng)計(jì)學(xué)兩大內(nèi)容及作用1. 試驗(yàn)設(shè)計(jì):主要作用是減少試驗(yàn)誤差,獲得科學(xué)準(zhǔn)確的試驗(yàn)數(shù)據(jù).2.統(tǒng)計(jì)分析:主要作用是發(fā)現(xiàn)事物數(shù)量的本質(zhì)及其規(guī)律.第一章1、 何謂試驗(yàn)因素、試驗(yàn)水平、試驗(yàn)處理？何謂簡(jiǎn)單效應(yīng)、主要效應(yīng)和交互作用效應(yīng)？試驗(yàn)因素，簡(jiǎn)稱因素或因子:被變動(dòng)并設(shè)有待比較的一組處理的因子或試驗(yàn)研究的對(duì)象(研究對(duì)象的效應(yīng)).水平:試驗(yàn)因素內(nèi)不同的級(jí)別或狀態(tài)。試驗(yàn)處理:單因素試驗(yàn)中的每一個(gè)水平即為一個(gè)處理;多因素試驗(yàn)中是不同因素的水平結(jié)合在一起形成的處理組合,也簡(jiǎn)稱為處理。

2、試驗(yàn)效應(yīng): 試驗(yàn)因素對(duì)試驗(yàn)指標(biāo)所起的增加或減少的作用。 簡(jiǎn)單效應(yīng): 在同一因素內(nèi)兩種水平間試驗(yàn)指標(biāo)的差異。 主要效應(yīng):一個(gè)因素內(nèi)各簡(jiǎn)單效應(yīng)的平均數(shù)。 交互作用效應(yīng)，簡(jiǎn)稱互作: 因素內(nèi)簡(jiǎn)單效應(yīng)間差異的平均。2、什么是試驗(yàn)方案？如何制定一個(gè)正確的試驗(yàn)方案？ 試驗(yàn)方案:根據(jù)試驗(yàn)?zāi)康暮鸵笏鶖M定的用來(lái)進(jìn)行比較的一組試驗(yàn)處理的總稱。 1. 目的明確。 2. 選擇適當(dāng)?shù)囊蛩丶捌渌健?3. 設(shè)置對(duì)照水平或處理，簡(jiǎn)稱對(duì)照(check，符號(hào)CK)。 4. 應(yīng)用唯一差異原則。3、什么是試驗(yàn)指標(biāo)？試驗(yàn)指標(biāo):用于衡量試驗(yàn)效果的指示性狀。4、什么是試驗(yàn)誤差？試驗(yàn)誤差與實(shí)驗(yàn)的準(zhǔn)確度、精確度以及試驗(yàn)處理間比較的可靠性有什

3、么關(guān)系？試驗(yàn)誤差的概念:試驗(yàn)結(jié)果與處理真值之間的差異.系統(tǒng)誤差影響了數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性，準(zhǔn)確性是指觀測(cè)值與其理論真值間的符合程度；系統(tǒng)誤差是可以通過(guò)試驗(yàn)條件及試驗(yàn)過(guò)程的仔細(xì)操作而控制的。實(shí)際上一些主要的系統(tǒng)性偏差較易控制，而有些細(xì)微偏差則較難控制。隨機(jī)誤差影響了數(shù)據(jù)的精確性，精確性是指觀測(cè)值間的符合程度。 隨機(jī)誤差是偶然性的。整個(gè)試驗(yàn)過(guò)程中涉及的隨機(jī)波動(dòng)因素愈多，試驗(yàn)的環(huán)節(jié)愈多，時(shí)間愈長(zhǎng)，隨機(jī)誤差發(fā)生的可能性及波動(dòng)程度便愈大。2、 試驗(yàn)誤差有哪些來(lái)源？如何控制？來(lái)源：(1)試驗(yàn)材料固有的差異(2)試驗(yàn)時(shí)農(nóng)事操作和管理技術(shù)的不一致所引起的差異(3)進(jìn)行試驗(yàn)時(shí)外界條件的差異控制的方法：(1)選擇同質(zhì)一致

4、的試驗(yàn)材料(2)改進(jìn)操作和管理技術(shù)，使之標(biāo)準(zhǔn)化(3)控制引起差異的外界主要因素 選擇條件均勻一致的試驗(yàn)環(huán)境； 試驗(yàn)中采用適當(dāng)?shù)脑囼?yàn)設(shè)計(jì)和科學(xué)的管理技術(shù)； 應(yīng)用相應(yīng)的科學(xué)統(tǒng)計(jì)分析方法。 3、 試驗(yàn)誤差能否完全消除？為什么？第二章1、 田間試驗(yàn)設(shè)計(jì)的基本原則是什么？各有何作用？完全隨機(jī)設(shè)計(jì)、隨機(jī)完全區(qū)組設(shè)計(jì)、拉丁方設(shè)計(jì)各有何特點(diǎn)？基本原則：1.重復(fù)(replication) ：估計(jì)試驗(yàn)誤差，降低試驗(yàn)誤差2.隨機(jī) (random)：無(wú)偏估計(jì)試驗(yàn)誤差;研究隨機(jī)事件-獲得隨機(jī)變量-概率的性質(zhì)-進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析(統(tǒng)計(jì)推斷)!3.局部控制(local control)：有效地降低試驗(yàn)誤差重復(fù)隨機(jī)排列局部控制降低

5、試驗(yàn)誤差無(wú)偏的試驗(yàn)誤差估計(jì)設(shè)置區(qū)組的原則：同一區(qū)組內(nèi)盡可能相同，不同區(qū)組間可以存在差異。完全隨機(jī)設(shè)計(jì)：設(shè)計(jì)分析簡(jiǎn)便，但是應(yīng)用該設(shè)計(jì)的條件是要求試驗(yàn)的環(huán)境因素相當(dāng)均勻。隨機(jī)區(qū)組設(shè)計(jì)：根據(jù)“局部控制”的原則，將試驗(yàn)地(或試驗(yàn)環(huán)境)按肥力變異梯度(或條件變異梯度)劃分為 等于重復(fù)次數(shù)的區(qū)組，一區(qū)組亦即一重復(fù)，區(qū)組內(nèi)各 處理都獨(dú)立地隨機(jī)排列。拉丁方設(shè)計(jì)：將處理從縱橫二個(gè)方向排列為區(qū)組(或重復(fù))，使每個(gè)處理在每一列和每一行中出現(xiàn)的次數(shù)相等（通常一次），所以它是比隨機(jī)區(qū)組多一個(gè)方向局部控制的隨機(jī)排列的設(shè)計(jì)。優(yōu)點(diǎn):精確度高，缺點(diǎn):缺乏伸縮性。第三章1、 總體、樣本、隨機(jī)樣本、參數(shù)、統(tǒng)計(jì)數(shù)的概念和關(guān)系?？傮w(

6、 population ):具有共同性質(zhì)的個(gè)體所組成的集團(tuán). 有限總體-由有限個(gè)個(gè)體構(gòu)成的總體. 無(wú)限總體-總體所包含的個(gè)體數(shù)目有無(wú)窮多個(gè) .樣本( sample ):從總體中抽取若干個(gè)個(gè)體的集合稱為樣本。隨機(jī)樣本( random sample ):從總體中隨機(jī)抽取的樣本稱為隨機(jī)樣本。參數(shù):由總體中全部個(gè)體觀察值計(jì)算得總體特征值.統(tǒng)計(jì)數(shù)( statistic ):測(cè)定樣本中的各個(gè)體而得的樣本特征數(shù)，如平均數(shù)等，稱為統(tǒng)計(jì)數(shù)。關(guān)系：試驗(yàn)研究的目的是為了獲得總體的信息或特征; 試驗(yàn)研究的方法則是抽樣研究; 利用樣本的結(jié)果(統(tǒng)計(jì)數(shù))推斷或估計(jì)總體特征 (參數(shù)).2、平均數(shù)的意義，算術(shù)平均數(shù)的兩個(gè)特性平

7、均數(shù)是數(shù)據(jù)的代表值，表示資料中觀察值的中心位置(集中趨勢(shì))，并且可作為資料的代表而與另一組資料相比較，借以明確二者之間相差的情況。算術(shù)平均數(shù)的特性：1) 離均差之和為零2) 離均差平方的總和最小2、 變異數(shù)的意義、種類和計(jì)算方法 變異數(shù)的意義:一表示資料數(shù)據(jù)間的變異程度或離散程度或離均程度;二可以衡量平均值的代表性. 變異數(shù)的種類:1、 極差 R=最大觀察值最小觀察值 2、 方差 三、標(biāo)準(zhǔn)差 四、變異系數(shù) 4、數(shù)量性狀資料和質(zhì)量性狀資料的含義數(shù)量性狀資料：能用數(shù)量衡量程度的性狀資料質(zhì)量性狀資料：不能用數(shù)量衡量程度的性狀資料數(shù)量性狀的度量有計(jì)數(shù)和量測(cè)兩種方式，其所得變數(shù)不同。 1. 不連續(xù)性或間

8、斷性變數(shù)指用計(jì)數(shù)方法獲得的數(shù)據(jù)。(取值間斷) 2. 連續(xù)性變數(shù)指稱量、度量或測(cè)量方法所得到的數(shù)據(jù)，其各個(gè)觀察值并不限于整數(shù)，在兩個(gè)數(shù)值之間可以有微量數(shù)值差異的第三個(gè)數(shù)值存在。(取值連續(xù)) 質(zhì)量性狀指能觀察而不能量測(cè)的狀即屬性性狀，如花藥、子粒、穎殼等器官的顏色、芒的有無(wú)、絨毛的有無(wú)等。要從這類性狀獲得數(shù)量資料，可采用下列兩種方法：統(tǒng)計(jì)次數(shù)法：于一定總體或樣本內(nèi)，統(tǒng)計(jì)其具有某個(gè)性狀的個(gè)體數(shù)目及具有不同性狀的個(gè)體數(shù)目，按類別計(jì)其次數(shù)或相對(duì)次數(shù)。 給分法：給予每類性狀以相對(duì)數(shù)量的方法第四章1、 概率的含義和性質(zhì) 概率(probability) -每一個(gè)隨機(jī)事件出現(xiàn)的可能性稱為該事件的概率。統(tǒng)計(jì)學(xué)上用

9、n較大時(shí)穩(wěn)定的頻率近似代表概率。通過(guò)大量實(shí)驗(yàn)而估計(jì)的概率稱為實(shí)驗(yàn)概率或統(tǒng)計(jì)概率，以p表示。2、 小概率原理及其在統(tǒng)計(jì)假設(shè)測(cè)驗(yàn)中的應(yīng)用如何理解小概率原理：若事件A發(fā)生的概率較小，如小于0.05或0.01，則認(rèn)為事件A在一次試驗(yàn)中不太可能發(fā)生，這稱為小概率事件實(shí)際不可能性原理，簡(jiǎn)稱小概率原理。應(yīng)用:如果事先假設(shè)了一些條件,在這些假設(shè)的條件下若計(jì)算出某一事件為一小概率事件,然而它在一次正常的試驗(yàn)中竟然發(fā)生了;反過(guò)來(lái)說(shuō)明假設(shè)的條件不正確,從而否定該假設(shè)(接受另一個(gè)相反的假設(shè))3、 正態(tài)分布曲線特性第五點(diǎn) 正態(tài)曲線與橫軸之間的總面積等于1，因此在曲線下橫軸的任何定值，例如從y=y1到y(tǒng)=y2之間的面積，

10、等于介于這兩個(gè)定值間面積占總面積的成數(shù)，或者說(shuō)等于y落于這個(gè)區(qū)間內(nèi)的概率。 4、概率分布、概率函數(shù)、累計(jì)概率函數(shù)的含義概率分布：隨機(jī)變量的取值與其對(duì)應(yīng)概率的關(guān)系或規(guī)律稱為隨機(jī)變量的概率分布.這種關(guān)系可以用分布列,分布圖及分布函數(shù)表示.概率函數(shù):表示隨機(jī)變量Y取y的概率的函數(shù)f(y)，稱為概率函數(shù)(對(duì)離散型隨機(jī)變量)或概率密度函數(shù)(對(duì)連續(xù)型隨機(jī)變量).累積概率函數(shù):表示隨機(jī)變量Y取小于或等于y的概率的函數(shù)F(y)，稱為累積概率函數(shù).4、 正態(tài)離差、標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布的含義正態(tài)離差：變數(shù)y離其平均值u以為單位轉(zhuǎn)換標(biāo)準(zhǔn)化正態(tài)分布:均值為0,標(biāo)準(zhǔn)差為1的正態(tài)分布稱為標(biāo)準(zhǔn)化正態(tài)分布.5、 抽樣分布、單個(gè)樣本平

11、均數(shù)的抽樣分布和參數(shù)，兩個(gè)樣本平均數(shù)差數(shù)的抽樣分布和參數(shù)抽樣分布：從已知的總體中以一定的樣本容量進(jìn)行隨機(jī)抽樣，由樣本的統(tǒng)計(jì)數(shù)所對(duì)應(yīng)的概率分布 如果將抽樣所得到的所有可能的樣本平均數(shù)集合起來(lái)便構(gòu)成一個(gè)新的總體，平均數(shù)就成為這個(gè)新總體的變量。由平均數(shù)構(gòu)成的新總體的分布，稱為平均數(shù)的抽樣分布。(1) 該抽樣分布的平均數(shù) 與母總體的平均數(shù)相等。 (2) 該抽樣分布的方差與母總體方差間存在如下關(guān)系：如果從一個(gè)總體隨機(jī)地抽取一個(gè)樣本容量為n1的樣本，同時(shí)隨機(jī)獨(dú)立地從另一個(gè)總體抽取一個(gè)樣本容量為n2的樣本，那么可以得到分別屬于兩個(gè)總體的樣本，這兩個(gè)獨(dú)立隨機(jī)抽取的樣本平均數(shù)間差數(shù)( )的抽樣分布參數(shù)與兩個(gè)母總

12、體間存在如下關(guān)系：1） 抽樣分布的平均數(shù)與母總體的平均數(shù)之差相等。2） 該抽樣分布的方差與母總體方差間的關(guān)系為：7、二項(xiàng)的三種分布性質(zhì)、變量取值個(gè)數(shù)和參數(shù)分布類型分布性質(zhì)變量取值個(gè)數(shù)二項(xiàng)總體分布總體分布0和1兩個(gè)P二項(xiàng)(次數(shù))分布抽樣分布(n+1)個(gè)nP二項(xiàng)成數(shù)分布抽樣分布(n+1)個(gè)P第5章 （重難點(diǎn)）1、 什么是統(tǒng)計(jì)假設(shè)？統(tǒng)計(jì)假設(shè)有哪幾種？各有何含義？假設(shè)測(cè)驗(yàn)時(shí)直接測(cè)驗(yàn)的統(tǒng)計(jì)假設(shè)是哪一種？為什么？統(tǒng)計(jì)假設(shè)(statistical hypothesis) :對(duì)樣本所屬的總體(特征值或參數(shù))提出假設(shè)無(wú)效假設(shè)(null hypothesis):記作H0,假設(shè)樣本所屬總體效應(yīng)或參數(shù)(平均數(shù))與某一

13、指定值相等或假設(shè)兩個(gè)總體參數(shù)相等,即相對(duì)而言都不具有自己的獨(dú)特效應(yīng).備擇假設(shè)( alternative hypothesis ):記作HA,假設(shè)樣本所屬總體效應(yīng)或參數(shù)(平均數(shù))與某一指定值不相等或假設(shè)兩個(gè)總體參數(shù)不相等,或相對(duì)而言它們都有自己的獨(dú)特效應(yīng).所以也可以稱為有效假設(shè).無(wú)效假設(shè)2、 什么是顯著水平？為什么要有顯著水平？根據(jù)什么確定顯著水平？它和統(tǒng)計(jì)推斷有什么關(guān)系？顯著水平：用來(lái)檢測(cè)假設(shè)的概率標(biāo)準(zhǔn)5%或1%等稱為顯著水平。要有顯著水平的原因：作為衡量實(shí)驗(yàn)差異性的標(biāo)準(zhǔn)。如果試驗(yàn)中難以控制的因素較多，實(shí)驗(yàn)誤差可能較大，則顯著水平可選低些，及值取大些，反之，如果實(shí)驗(yàn)中難以控制的因素較多，實(shí)驗(yàn)誤

14、差可能較小，則顯著水平可選低些，即值應(yīng)小點(diǎn)。與統(tǒng)計(jì)推斷的關(guān)系：若算出其概率大于值，則接受Ho。若算出的概率小于值，則應(yīng)否定Ho。3、 什么是統(tǒng)計(jì)推斷？它包括哪些內(nèi)容？統(tǒng)計(jì)推斷:利用概率論和抽樣分布的原理,由樣本結(jié)果(統(tǒng)計(jì)數(shù))推斷或估計(jì)其總體特征(參數(shù));把試驗(yàn)的表面效應(yīng)與誤差大小相比較并由表面效應(yīng)可能屬誤差的概率而做出推論的方法稱為統(tǒng)計(jì)推斷。一是統(tǒng)計(jì)假設(shè)測(cè)驗(yàn),二是參數(shù)的區(qū)間估計(jì).4、 統(tǒng)計(jì)假設(shè)的含義方法步驟 統(tǒng)計(jì)假設(shè)測(cè)驗(yàn)的含義:首先對(duì)樣本所屬的總體提出統(tǒng)計(jì)假設(shè)(無(wú)效假設(shè) H0,備擇假設(shè)HA)然后計(jì)算樣本在無(wú)效假設(shè)的總體中出現(xiàn)的概率,若概率大則接受該假設(shè);若概率小則否定該假設(shè),從而接受另一個(gè)相反

15、的備擇假設(shè). (1) 提出統(tǒng)計(jì)假設(shè): (2) 規(guī)定測(cè)驗(yàn)的顯著水平 值。 (3) 計(jì)算概率: 一是直接計(jì)算u值 如果 如果 二是計(jì)算出兩個(gè)否定區(qū)域?yàn)? 和 如果 位于著兩個(gè)否定區(qū)域,則概率 （4）推斷:根據(jù)“小概率事件實(shí)際上不可能性”原理作出接受或否定無(wú)效假設(shè)的推斷。5、 為什么說(shuō)統(tǒng)計(jì)假設(shè)測(cè)驗(yàn)又稱差異顯著性測(cè)驗(yàn)因隨機(jī)誤差而得到的概率P<0.05稱這個(gè)差數(shù)是顯著的。若因隨機(jī)誤差而得到的某差數(shù)的概率P<0.01稱這個(gè)差數(shù)是極顯著的。所以這種假設(shè)測(cè)驗(yàn)也成為顯著性測(cè)驗(yàn)。6、 區(qū)間估計(jì)、置信區(qū)間、置信度區(qū)間估計(jì)：在一定的概率保證下，有樣本統(tǒng)計(jì)數(shù)估計(jì)總體參數(shù)所位于的區(qū)間。置信區(qū)間：在一定的概率保

16、證下，估計(jì)出一個(gè)范圍或區(qū)間以能夠覆蓋參數(shù)u的區(qū)間。置信度：保證該區(qū)間能覆蓋參數(shù)的概率P，P=1-。7、區(qū)間估計(jì)與假設(shè)測(cè)驗(yàn)關(guān)系如果無(wú)效假設(shè)位于置信區(qū)間內(nèi)，就接受無(wú)效假設(shè)，稱為差異不顯著。如果無(wú)效假設(shè)位于置信區(qū)間外，就否定無(wú)效假設(shè)，接受備擇假設(shè)，稱為差異顯著。第六章1、 方差分析的含義是什么？方差分析的基本步驟？如何進(jìn)行自由度和平方和的分解？如何進(jìn)行F測(cè)驗(yàn)和多重比較？多個(gè)處理平均數(shù)間的相互比較為什么不宜用t測(cè)驗(yàn)法？數(shù)據(jù)的線性模型與方差分析有何關(guān)系？方差分析:是將總變異剖分為各個(gè)變異來(lái)源的相應(yīng)部分，從而發(fā)現(xiàn)各變異原因在總變異中相對(duì)重要程度的一種統(tǒng)計(jì)分析方法。是關(guān)于k(k3)個(gè)樣本平均數(shù)的假設(shè)測(cè)驗(yàn)方法

17、. 方差分析的步驟: 1.平方和及自由度的分解:把試驗(yàn)資料總變異的平方和及自由度分解為各個(gè)因素的平方和及自由度,并計(jì)算出它們的方差. 2.F測(cè)驗(yàn):利用f分布測(cè)驗(yàn)各個(gè)因素的方差是否顯著大于誤差方差.以明確哪個(gè)因素的效應(yīng)是顯著的. 3.多重比較:對(duì)方差顯著的因素內(nèi)水平間的平均數(shù)進(jìn)行比較(差異顯著性測(cè)驗(yàn)),以明確哪些平均數(shù)間差異顯著,哪些平均數(shù)間差異不顯著.總平方和=組間(處理間)平方和+組內(nèi)(誤差)平方和總自由度 =組間自由度+組內(nèi)自由度方差分析的線性可加模型：總體中的每一個(gè)變量可以按其變異的原因分解成若干個(gè)線性組成部分。它們是數(shù)據(jù)分析的重要基礎(chǔ)，也是方差分析的理論依據(jù)。2、 方差分析有哪些基本假

18、定？為什么有些數(shù)據(jù)需經(jīng)過(guò)轉(zhuǎn)換才能進(jìn)行方差分析？有哪幾種常用轉(zhuǎn)換方法？各在什么條件下應(yīng)用？ 3種基本假定： (1) 處理效應(yīng)與環(huán)境效應(yīng)等應(yīng)該具有“可加性”(2) 試驗(yàn)誤差應(yīng)該是隨機(jī)的、彼此獨(dú)立的，具有平均數(shù)為零而且作正態(tài)分布，即“正態(tài)性”(3) 所有試驗(yàn)處理必須具有共同的誤差方差，即誤差同質(zhì)性因?yàn)閿?shù)據(jù)的主要缺陷，采用相應(yīng)的變數(shù)轉(zhuǎn)換,使其轉(zhuǎn)換后的數(shù)據(jù)的性質(zhì)基本符合“三性”；然后用轉(zhuǎn)換后的數(shù)據(jù)作方差分析。常用的三種轉(zhuǎn)換方法： 平方根轉(zhuǎn)換：樣本平均數(shù)與其方差有比例關(guān)系 對(duì)數(shù)轉(zhuǎn)換：數(shù)據(jù)表現(xiàn)的效應(yīng)為非可加性，而成倍加性或可乘性，同時(shí)樣本平均數(shù)與其極差或標(biāo)準(zhǔn)差成比例關(guān)系 反正弦轉(zhuǎn)換：資料系成數(shù)或百分?jǐn)?shù)，則它

19、將作二項(xiàng)分布，而已知這一分布的方差是決定于其平均數(shù)p的。所以，在理論上如果p<0.3和p>0.7皆需作反正弦轉(zhuǎn)換，以獲得一個(gè)比較一致的方差3、 方差分析思想思路方差分析的思想:任何事物的數(shù)量特征都是受多種因素的影響,其中起重要作用的因素所引起的變異量(方差)就大;起次要作用的因素所引起的變異量就小;不起作用的因素其變異量(方差)就不能顯著大于試驗(yàn)誤差的變異量(方差).方差分析的思路:首先把試驗(yàn)資料的總變異分解為各個(gè)因素(包括試驗(yàn)誤差)的變異,并計(jì)算出它們的方差,利用誤差方差對(duì)各個(gè)因素進(jìn)行方差的顯著性測(cè)驗(yàn),最后對(duì)方差顯著的因素內(nèi)的各個(gè)水平的平均數(shù)進(jìn)行多重比較.4、 F測(cè)驗(yàn)前提條件F測(cè)

20、驗(yàn)需具備條件：(1)變數(shù)y遵循正態(tài)分布N( ， )，(2) s12 和 s22 彼此獨(dú)立 。5、 多重比較含義思路方法，標(biāo)記字母法如何進(jìn)行？多重比較：是指多個(gè)處理平均數(shù)間的差異顯著性比較或測(cè)驗(yàn)。 多重比較有多種方法，常用的三種： 最小顯著差數(shù)法(LSD法) 復(fù)極差法( q法) Duncan氏新復(fù)極差法(SSR法)思路：利用誤差方差計(jì)算出最小顯著差異標(biāo)準(zhǔn),若任兩個(gè)均值之差的絕對(duì)值。 標(biāo)準(zhǔn),則它們的總體均值就差異顯著； 反之就差異不顯著.標(biāo)記字母法原則:凡差異顯著者標(biāo)記不同字母,凡差異不顯著者標(biāo)記相同字母.6、 如何理解區(qū)組控制（局部控制）減少試驗(yàn)誤差？ 把區(qū)組變異作為一項(xiàng)引起變異的因素從誤差中分

21、離出來(lái)了第七章1、 卡平方用于次數(shù)資料適合性測(cè)驗(yàn)定義？ 設(shè)某總體共分成k組,每組個(gè)體出現(xiàn)的概率依次為p1,p2,pK,在n次獨(dú)立觀察抽樣中,各組個(gè)體出現(xiàn)的理論次數(shù)E1=np1,E2=np2,Ek=npk.而各組個(gè)體出現(xiàn)的實(shí)際次數(shù)則為O1,O2,Ok, 則2、 適合性測(cè)驗(yàn)、獨(dú)立性測(cè)驗(yàn)的含義和方法適合性測(cè)驗(yàn):測(cè)驗(yàn)實(shí)際次數(shù)與理論次數(shù)是否相適合的卡平方測(cè)驗(yàn)。（1） 提出假設(shè)（2）確定顯著水平 =0.05（3）計(jì)算概率（4）推斷:依所得概率值的大小,接受或否定無(wú)效假設(shè) 獨(dú)立性測(cè)驗(yàn):測(cè)驗(yàn)兩個(gè)因素的列聯(lián)次數(shù)是否相互獨(dú)立的卡平方測(cè)驗(yàn)。進(jìn)行獨(dú)立性測(cè)驗(yàn)的無(wú)效假設(shè)是：H0：兩個(gè)變數(shù)相互獨(dú)立，對(duì)HA：兩個(gè)變數(shù)彼此相關(guān)

22、。 計(jì)算過(guò)程: (1)將所得次數(shù)資料按兩個(gè)變數(shù)作兩向分組，排列成列聯(lián)次數(shù)表； (2)根據(jù)兩個(gè)變數(shù)相互獨(dú)立的假設(shè)，算出每一組格的理論次數(shù)； (3)由 算得 值。第九章1、 什么叫做回歸分析？直線回歸方程和回歸截距、回歸系數(shù)的統(tǒng)計(jì)意義是什么？如何計(jì)算？回歸分析：計(jì)算回歸方程為基礎(chǔ)的統(tǒng)計(jì)分析方法。為Y 依X 而變化的回歸方程a回歸截距：a是x=0時(shí)Y的值，即回歸直線在y 軸上的截距。b 回歸系數(shù)：b是x 每增加一個(gè)單位數(shù)時(shí)，Y平均地將要增加(b0時(shí))或減少(b0時(shí))的單位數(shù)。2、什么叫做相關(guān)分析？相關(guān)系數(shù)、決定系數(shù)各有什么具體意義？如何計(jì)算？如何對(duì)相關(guān)系數(shù)作假設(shè)測(cè)驗(yàn)？相關(guān)分析：計(jì)算相關(guān)系數(shù)為基礎(chǔ)的統(tǒng)

23、計(jì)分析方法。計(jì)算表示Y 和X 相關(guān)密切程度的統(tǒng)計(jì)數(shù)，并測(cè)驗(yàn)其顯著性。這個(gè)統(tǒng)計(jì)數(shù)在兩個(gè)變數(shù)為直線相關(guān)時(shí)稱為相關(guān)系數(shù)(即表示變量間相關(guān)性質(zhì)與程度的統(tǒng)計(jì)數(shù))，記為r。決定系數(shù)：由x不同而引起的y的平方和U占y總平方和的比率。 H0： 的假設(shè)測(cè)驗(yàn)測(cè)驗(yàn)樣本相關(guān)系數(shù) r 來(lái)自無(wú)線性相關(guān)總體的概率，所作的假設(shè)為H0： 對(duì)HA： 0。在總體中抽樣，r的分布隨樣本容量n的不同而不同。r的抽樣誤差：當(dāng)時(shí) 或者2、 相關(guān)系數(shù)、決定系數(shù)的性質(zhì)和區(qū)別r 的取值區(qū)間是-1，1。雙變數(shù)的相關(guān)程度決定于|r|，|r|越接近于1，相關(guān)越密切；越接近于0，越可能無(wú)相關(guān)。 正的r 值表示正相關(guān)，負(fù)的r 值表示負(fù)相關(guān)。而相關(guān)系數(shù)r的正或負(fù)和回歸系數(shù)b是保持一致。決定系數(shù)為非負(fù)值。決定系數(shù)越大，相關(guān)性越大。決定系數(shù)越小，相關(guān)性越小。決定系數(shù)和相關(guān)系數(shù)的區(qū)別在于： 除掉|r |=1和0的情況外，r²總是小于|r |。這就可以防止對(duì)相關(guān)系數(shù)所表示的相關(guān)程度作夸張的解釋。 r 是可正可負(fù)的，而r²則一律取正值，其取值區(qū)間為0，1。因此，在相關(guān)分析由r 的正或負(fù)表示相關(guān)的性質(zhì)，由r² 的大小表示相關(guān)的程度。3、 建立線性回歸方程原理及其在幾何