(整理完)田間試驗與統(tǒng)計方法網(wǎng)上作業(yè)題參考答案20231203

1、田間試驗與統(tǒng)計方法網(wǎng)上作業(yè)題參考答案作業(yè)題一參考答案一、名詞解釋1、隨機樣本：指由總體中隨機抽取的個體組成的樣本。2、水平：試驗因素通常是可以人為控制的，其數(shù)量的不同等級或質(zhì)量的不同狀態(tài)稱為水平。3、隨機試驗：滿足下述三個條件的試驗稱為隨機試驗，試驗可在相同條件下重復進行；試驗的所有可能結(jié)果是明確可知的，并且不止一個；每次試驗總是恰好出現(xiàn)這些可能結(jié)果中的一個，但在試驗之前卻不能肯定會出現(xiàn)哪一個結(jié)果。4、2適合性檢驗：即根據(jù)2分布的概率值來判斷實際次數(shù)與預期理論次數(shù)是否符合的假設檢驗。5、概率：用于度量事件發(fā)生可能性大小的數(shù)值稱作事件的概率。二、判斷，請在括號內(nèi)打或1、2、3、4、5、6、7、8

2、、9、10、三、填空1、品種，豐產(chǎn)，耕作，植保，土肥2、土壤3、9.6， 2.88，1.29，304、0.72，0.98，0.025、平均數(shù)，變異數(shù)四、單項選擇1、C 2、A 3、D 4、D 5、A 6、D 7、A 8、B 9、A 10、A五、簡答1、1明確試驗目的2確定合理的試驗方案3確定合理的水平數(shù)和水平間距4貫徹唯一差異原那么5設置對照6正確處理試驗因素及試驗條件間交互作用2、定量資料指對數(shù)量性狀進行測量或稱量得出的數(shù)據(jù)，如重量、長度等。特點：定量資料一般呈連續(xù)的變異分布。定性資料指對質(zhì)量性狀記數(shù)或分組記數(shù)得出的數(shù)據(jù)，如發(fā)芽和不發(fā)芽粒數(shù)、害蟲頭數(shù)等。特點：定性資料一般呈不連續(xù)的間斷分布。

3、3、隨機區(qū)組試驗設計中總變異由區(qū)組間變異、處理間變異和誤差三項組成，將總變異進行分解能夠發(fā)現(xiàn)各項變異對方差的奉獻大小，進而能夠發(fā)現(xiàn)起重要作用的變異因素。方差的概念是用觀察值的數(shù)目來除平方和，式中，n1為自由度，SS為平方和，為獲得各項變異來源的方差，需要將各項變異來源的自由度和平方和進行分解。六、計算1、解：數(shù)據(jù)整理區(qū)號去雄x1i不去雄x2idix2ix1i114.013.0+1216.015.0+1315.015.00418.517.0+1.5517.016.0+1617.012.5+4.5715.015.5-0.5814.012.5+1.5917.016.0+11016.014.0+21假

4、設。H0：d =0；對HA：d 0； 2顯著水平=0.05；3計算=1.31分=1.31分=1.338=1.338=0.423=0.423=3.07=3.074推斷。實得| t |=3.07，t0.05,9=2.262，所以| t |t0.051分。否認H0，即玉米去雄與不去雄產(chǎn)量差異顯著。2、1補充方差分析表變異來源dfSSS2FF0.05F0.01區(qū)組間(2) 14.8751(7.4286) (2.802) 3.896.93處理間(6) 367.9047(61.3175) (23.131)(*) 3.004.82誤差(12) (31.8096) (2.6508) 總變異(20) 414.5

5、7142根據(jù)方差分析表，請說明處理間由F檢驗得到的結(jié)論。品種間F F0.01，故在=0.01的水平上接受HA，說明7個品種的平均數(shù)有極顯著的差異。3多重比擬SSR法計算小區(qū)平均數(shù)比擬的=0.941分橡膠品比試驗產(chǎn)量平均數(shù)的LSR值表p234567SSR0.053.083.223.313.373.413.44SSR0.014.324.504.624.714.774.82LSR0.052分2.903.033.113.173.213.23LSR0.012分4.064.234.344.434.484.53橡膠品比試驗品種平均產(chǎn)量比擬表品種小區(qū)平均產(chǎn)量差異顯著性0.052分0.012分A49.7aAG4

6、8.7aABF45.3bBCD45.0bCE41.0cCDB(CK)39.0cDC38.3cD試驗結(jié)論A品種與G品種平均產(chǎn)量無顯著差異，A和B的產(chǎn)量顯著高于F、D、E、C和B品種，A品種極顯著高于其他品種，F(xiàn)、D品種顯著高于B、C品種，而其他品種產(chǎn)量間差異均不顯著。作業(yè)題二答案一、名詞解釋1、空白試驗法：是在整個試驗地上種植某作物的單一品種，通過測產(chǎn)來判定土壤差異。2、準確度：試驗中某一性狀的觀察值與相應理論真值接近的程度稱為試驗的準確度。3、小區(qū)：在田間試驗中，小區(qū)指安排一個處理的小塊地段。4、統(tǒng)計假設檢驗：就是運用抽樣分布等概率原理，利用樣本資料檢驗這些樣本所在總體即處理的參數(shù)有無差異，并

7、對檢驗的可靠程度做出分析的過程。5、隨機試驗：滿足下述三個條件的試驗稱為隨機試驗，試驗可在相同條件下重復進行；試驗的所有可能結(jié)果是明確可知的，并且不止一個；每次試驗總是恰好出現(xiàn)這些可能結(jié)果中的一個，但在試驗之前卻不能肯定會出現(xiàn)哪一個結(jié)果。二、判斷，請在括號內(nèi)打或1、2、3、4、5、6、7、8、9、10、三、填空1、等差法，等比法，隨機法2、5，183、直接，加權(quán)4、0.65、回歸截距，回歸系數(shù)四、單項選擇1、B 2、D 3、B 4、C 5、A 6、D7、C 8、C 9、B10、C五、簡答1、1試驗目的的明確性2試驗條件的代表性3試驗結(jié)果的可靠性4試驗結(jié)果的重演性2、無效假設也叫零假設，就是假設

8、總體參數(shù)與某一定值相等或假設兩個總體參數(shù)相等，即無差異或無效應的假設。備擇假設也叫對應假設，是無效假設被否認后必然要接受的假設。無效假設與備擇假設是一對對立事件，二者構(gòu)成完全互斥事件系，因此，備擇假設是一系列與無效假設相對立假設的集合，而不是一個單獨的假設。3、F值右上角的“*或“* *分別表示F值到達0.05水平和0.01水平顯著，即F值到達顯著或極顯著2分。F值到達顯著或極顯著，我們就認為相對于誤差變異而言，試驗的總變異主要來源于處理間的變異，試驗中各處理平均數(shù)間存在顯著或極顯著差異，但并不意味著每兩個處理平均數(shù)間的差異都顯著或極顯著，也不能具體說明哪些處理平均數(shù)間有顯著或極顯著差異，哪些

9、差異不顯著。因而有必要進行兩兩處理平均數(shù)間的比擬，以具體判斷兩兩處理平均數(shù)間的差異顯著性。多個平均數(shù)兩兩間的相互比擬即是多重比擬。六、計算1、解：(1)統(tǒng)計數(shù)(2)總體單株平均產(chǎn)量95區(qū)間估計上限=(kg)下限=(kg)該果園總產(chǎn)量95%估計區(qū)間為20.62，25.98(kg)2、1補充方差分析表變異來源DFSSMSFF0.05F0.01區(qū)組間22.4325001.2162500.8393.816.70處理間7164.68958323.52708316.230*2.764.28誤 差1420.2941671.449583總變異23187.4162502根據(jù)方差分析表，請說明處理間由F檢驗得到的

10、結(jié)論。FF0.01，故在=0.01的水平上接受HA，說明8個供試品種的總體平均數(shù)有極顯著差異。3多重比擬SSR法計算小區(qū)平均數(shù)比擬的 =雜交水稻新組合試驗產(chǎn)量平均數(shù)的LSR值表p234567 SSR0.053.033.183.273.333.373.39 SSR0.014.214.424.554.634.704.78 LSR0.052分 2.106 2.210 2.273 2.315 2.343 2.356 LSR0.012分2.926 3.072 3.163 3.218 3.267 3.323 雜交水稻新組合試驗品種平均產(chǎn)量比擬表品種小區(qū)平均產(chǎn)量kg差 異 顯 著 性0.052分0.012分

11、V720.3aAV417.3bBV316.7bBCV515.3bcBCDV214.3cdBCDEV113.7cdeCDEV612.7deDEV8(CK)11.6eE試驗結(jié)論V7品種平均產(chǎn)量極顯著差異高于其他品種平均產(chǎn)量；V4和V3的產(chǎn)量極顯著高于V1，V1和V6；而其它品種產(chǎn)量間均無顯著差異。作業(yè)題三答案一、名詞解釋1、精確度：把試驗中某一處理的重復觀察值之間彼此接近的程度稱為精確度。2、個體：是試驗研究中的最根本的統(tǒng)計單位，可從中獲得一個觀察值。3、邊際效應：是指小區(qū)兩邊或兩端的植株因占有較大空間和土地而表現(xiàn)的生長優(yōu)勢。4、根本領(lǐng)件：隨機試驗的每一個可能結(jié)果，稱為根本領(lǐng)件。5、小概率事件實際

12、上不可能性原理：概率很小的事件，在一次試驗中幾乎不可能發(fā)生或可認為不可能發(fā)生。二、判斷，請在括號內(nèi)打或1、2、3、4、5、6、7、8、9、10、三、填空1、重復，隨機排列，局部控制2、回歸截距，回歸系數(shù)3、順序排列設計4、1505、決定系數(shù)，程度6、試驗指標7、3，128、均勻一致，單方向有差異9、平均數(shù)10、統(tǒng)計11、總體容量，N12、平均數(shù)13、組距四、單項選擇1、C 2、D 3、D 4、C 5、D 6、B 7、A 8、D9、B10、D五、簡答1、比照法和間比法試驗設計各供試處理是按一定的順序排列而不是隨機，所以不能正確地估計出無偏的試驗誤差。比照法試驗設計是每一處理均直接排列于對照處理旁

13、邊，每隔兩個處理設置一對照。處理與對照相鄰，可以認為兩者所處環(huán)境條件一致。因此，供試處理的目標性狀的優(yōu)劣與其鄰近對照處理直接比擬。假設供試處理的目標性狀如產(chǎn)量高于對照10%以上，即認為該處理優(yōu)于對照。間比法試驗設計是相隔假設干個相同數(shù)目的處理設置一對照。因此，供試處理的目標性狀不能直接與鄰近對照比，而與理論對照標準比擬，計算相對于理論對照標準的百分比。理論對照標準等于供試處理前后對照目標性狀的平均數(shù)。同樣，假設供試處理的目標性狀如產(chǎn)量高于理論對照標準10%以上，即認為該處理較優(yōu)。2、一方面是由于土壤形成的根底不同，以致于土壤在物理性質(zhì)和化學性質(zhì)方面有很大差異；另一方面是由于土壤利用上的差異。3

14、、一種是肥力上下變化，較有規(guī)律，即其肥力從試驗田的一邊到另一邊是逐漸改變的；另一種是斑塊差異，田間有明顯的肥力差異斑塊，面積的大小及肥力分布無一定規(guī)律。4、目測法1分；“空白試驗法。六、計算1、解：(1)H0: HA: (2)=0.05(1分)(3)計算 = 4.70(1分)S = 0.35(2分)t2.21 t0.05，14=1.761(1分)，故接受HA，差異顯著a=0.05。結(jié)論：認為該甘蔗地應該立即進行防治。2、r2 =0.82593、差異顯著性檢驗表處理平均數(shù)差異顯著性0.050.01D131.5aAC128.5abABA127.0bABB124.5bBCE120.0cC作業(yè)題四答案

15、一、名詞解釋1、完全隨機設計：每一個供試處理完全隨機地分配給不同的試驗單元的試驗設計。2、處理效應：試驗處理對試驗指標所起的增加或減少的作用稱為處理效應。3、顯著水平：是統(tǒng)計假設檢驗中，用來檢驗假設正確與否的概率標準，一般選用0.05或0.01，記作。4、2獨立性檢驗：這種根據(jù)次數(shù)資料判斷兩類因素彼此相關(guān)或相互獨立的假設檢驗就是獨立性檢驗，亦稱列聯(lián)表分析。5、方差分析：是從方差的角度分析試驗數(shù)據(jù)，將總變異的自由度和平方和分解為各個變異來源的相應局部，從而獲得不同變異來源總體方差估計值，并以方差作為衡量各因素作用大小的尺度，通過方差的顯著性檢驗F檢驗，揭示各個因素在總變異中的重要程度，進而對各樣

16、本總體平均數(shù)差異顯著性作出統(tǒng)計推斷。二、判斷，請在括號內(nèi)打或1、 2、 3、 4、 5、 6、 7、 8、 9、 10、三、填空1、系統(tǒng)，隨機，準確，精確2、1.9904，0.84323、1004、小概率事件實際上不可能性原理5、決定系數(shù)6、比照設計，間比設計7、平均數(shù)8、無效，備擇9、離均差，零010、211、0.25，0.666712、最小顯著差數(shù)法DLSD法四、單項選擇1、C 2、A 3、D4、C 5、B 6、D7、C8、B9、B10、C 五、簡答1、甲品種，9月30日播；甲品種，10月10日播；乙品種，9月30日播；乙品種，102、平均數(shù)是反映資料集中性的特征數(shù)。3、平均數(shù)的作用 ：1

17、指出一個資料中觀察值的中心位置；2作為一個資料的代表數(shù)與另一資料進行比擬，以明確它們之間的差異。4、常用的平均數(shù)有算術(shù)平均數(shù)、幾何平均數(shù)、中數(shù)、眾數(shù)及調(diào)和平均數(shù)。六、計算1、 蘋果梨樹體情況計算結(jié)果調(diào)查性狀平均數(shù)cm標準差cm變異系數(shù)CV東西冠徑5521分64.551分11.691分南北冠徑566.41分62.541分11.041分樹高542.81分61.461分11.321分干周631分11.191分17.761分以變異系數(shù)進行比擬，以干周的變異程度最大，其次是東西冠徑、樹高，南北冠徑的變異程度最小。2、b SP/SSx 159.04/144.631.10(d/旬.度)= 7.78(1.10

18、37.08) = 48.57(d) 即直線回歸方程為：= 48.571.10 x 3、計算相關(guān)系數(shù)r相關(guān)系數(shù)r結(jié)果說明，甘肅天水甘藍小菜蛾盛發(fā)期與3月下旬至4月中旬平均溫度累積值呈負相關(guān)，即3月下旬至4月中旬平均溫度累積值愈高，甘藍小菜蛾盛發(fā)期愈提早。推斷：因為| r | =0.837r0.01,7=0.7982分，所以r在 = 0.01水平上極顯著。因此，建立的直線回歸方程有意義。作業(yè)題五答案一、名詞解釋1、區(qū)組：將一個重復的全部小區(qū)分配于具有相對同質(zhì)的一小塊土地上，稱為一個區(qū)組。2、總體：由統(tǒng)計研究的目的而確定的同類事物或現(xiàn)象的全體。3、唯一差異原那么：在進行處理間比擬時，除要比擬的差異外

19、，其它條件應當完全一致。4、連續(xù)性矯正：2是連續(xù)分布，而次數(shù)資料是間斷性的，由2檢驗的根本公式計算的2值均有不同程度偏大的趨勢，尤其在df = 1時偏差較大。為此，需對2進行連續(xù)性矯正使之符合2的理論分布。5、統(tǒng)計假設檢驗：就是運用抽樣分布等概率原理，利用樣本資料檢驗這些樣本所在總體即處理的參數(shù)有無差異，并對檢驗的可靠程度做出分析的過程。二、判斷，請在括號內(nèi)打或1、2、3、4、5、6、7、8、9、10、三、填空1、組限，下限，上限，組中點值2、效應的可加性，分布的正態(tài)性，方差的同質(zhì)性3、 0或減少b0的單位數(shù)；回歸截距是x=0時的值，即回歸直線在y軸上的截距。4、說明X與Y兩變量存在極顯著的線

20、性回歸關(guān)系，可以根據(jù)X的取值預測Y的變化。說明：1春季旬平均累積溫度每增加1旬度，一代三化螟盛發(fā)期平均將提早1.0996天，所以早春氣溫越高，一代三化螟盛發(fā)期越早。2如果春季旬平均溫度累積值為0，那么預期一代三化螟的盛發(fā)期為48.5天，即5月10日再加48.5天，為6月2728日。六、計算1數(shù)據(jù)整理首先將試驗結(jié)果整理成品種、區(qū)組兩向表，并計算出各品種總和、平均數(shù)，各區(qū)組總和，列于下表。水稻品種比擬試驗結(jié)果(kg/15m2)品 種區(qū) 組品種總和品種平均 = 1 * ROMAN I = 2 * ROMAN II = 3 * ROMAN III = 4 * ROMAN IVA15.314.916.2

21、16.262.6015.65B18.017.618.618.372.5018.13C16.617.817.617.869.8017.45D(CK)16.417.317.317.868.8017.20E13.713.613.914.055.2013.80F17.017.618.217.570.3017.58區(qū)組總和97.098.8101.8101.62平方和和自由度的計算矯正數(shù)總平方和 總自由度dfT=rk-1=46-1=23區(qū)組平方和區(qū)組自由度dfr=r-1=4-1=3處理平方和處理自由度dft=k-1=6-1=5誤差平方和誤差自由度dfe=(r-1)(k-1)=(4-1)(6-1)=153列

22、出方差分析表，進行F檢驗方差分析表變異來源dfSSMSFF0.05F0.01區(qū)組間31分2.6801分0.8931分6.7141分品種間51分52.3781分10.4761分78.767*2分2.904.56誤差151分1.9951分0.1331分總變異231分57.0531分F檢驗結(jié)果說明供試品種平均產(chǎn)量之間存在極顯著差異。2. 各品種平均小區(qū)產(chǎn)量的多重比擬平均數(shù)標準誤為0.182 LSR值表P 2 3 4 5 6LSR0.05 0.5480.5750.5920.6020.612LSR0.01 0.7590.7950.8190.8340.844各品種平均產(chǎn)量間的差異顯著性SSR法品 種平均產(chǎn)

23、量(kg/15m2)差異顯著性0.052分 0.012分B18.13aAF17.58bABC17.45bABD(CK)17.20bBA15.65cCE13.80dD多重比擬結(jié)果說明，水稻品種B的產(chǎn)量最高，極顯著高于品種DCK、A、E，顯著高于品種F、C；品種F、C、DCK之間差異不顯著，但均極顯著地高于品種A、E；品種A、E之間差異不顯著。作業(yè)題六答案一、名詞解釋1、隨機區(qū)組設計：將整個試驗地劃分成等于重復次數(shù)的假設干個區(qū)組，再在每一區(qū)組中隨機安排全部處理的試驗設計。2、顯著水平：顯著水平significance level是統(tǒng)計假設測驗中，用來測驗假設正確與否的概率標準，一般選用5或1，記作

24、。3、統(tǒng)計數(shù)：是由樣本內(nèi)所有個體的觀察值計算而得的樣本特征數(shù)。4、處理效應：試驗處理對試驗指標所起的增加或減少的作用稱為處理效應。5、生長競爭：是指當相鄰小區(qū)種植不同品種或施用不同肥料時，由于株高、分蘗力等性狀表現(xiàn)的不同，通常將有一行或更多的邊行受到影響，即一方受到抑制，一方獲得生長優(yōu)勢。二、判斷，請在括號內(nèi)打或1、2、3、4、5、6、7、8、9、10、三、填空1、為負互作，為無互作，為正互作2、處理效應3、70 kg/667m2， 225 kg/667m2， 10 kg/667 m2，正4、34.67； s=3.335、假設檢驗，參數(shù)估計6、 ， 7、HA：8、除以29、置信概率10、2，方

25、差分析11、SSR，DLSD四、單項選擇1、B 2、B 3、C 4、A 5、D 6、A 7、C 8、C 9、A 10、A五、簡答1、由于這類試驗設計僅遵循了試驗設計的局部控制和重復二大根本原那么，沒有遵循隨機原那么，因此不能正確地估計出無偏的試驗誤差。試驗資料難以進行統(tǒng)計假設檢驗和統(tǒng)計推斷，不宜用方差分析方法進行統(tǒng)計分析。一般采用百分比法進行統(tǒng)計分析。2、1自由度和平方和的分解2F檢驗3多重比擬3、1效應的“可加性2誤差的“正態(tài)性3誤差方差的“同質(zhì)性4、決定系數(shù)和相關(guān)系數(shù)的區(qū)別在于：首先，除| r | = 1和0的情況外，r2總是小于 | r |，這可以防止對相關(guān)系數(shù)所表示的相關(guān)程度作夸張的解

26、釋。其次，r可正可負，而r2那么一律取正值。所以，r2一般不表示相關(guān)性質(zhì)，只表示相關(guān)程度。六、計算1、該資料屬成對數(shù)據(jù)，因兩種病毒致病力的差異并未明確，故用兩尾檢驗。 d1= -1 d2=6 d3=13 d4=4 d5=1 d6=1 d7=3 d8=5， tt0.05 ， 否認H0 推斷：兩種病毒的致病力差異顯著。2、變異來源DFSSMSFF0.05F0.01區(qū)組間20.680.340.51品種間487.0421.7632.48*3.847.01誤差85.330.67總變異1493.053、4、 溫雨系數(shù)x的值越小越有利于二代造橋蟲的發(fā)生，即7月下旬高溫低濕的氣象條件有利于二代造橋蟲的發(fā)生。作

27、業(yè)題七答案一、名詞解釋1、總體：由統(tǒng)計研究的目的而確定的同類事物或現(xiàn)象的全體。2、唯一差異原那么：在進行處理間比擬時，除要比擬的差異外，其它條件應當完全一致。3、統(tǒng)計數(shù)：由樣本的全部觀察值估算的、描述樣本的特征數(shù)。4、互作：在多因素試驗中，因素內(nèi)簡單效應間的平均差異。5、水平：試驗因素通常是可以人為控制的，其數(shù)量的不同等級或質(zhì)量的不同狀態(tài)稱為水平。二、判斷，請在括號內(nèi)打或1、2、3、4、5、6、7、8、9、10、三、填空1、算術(shù)平均數(shù)，中數(shù)，眾數(shù)，幾何平均數(shù)2、變異程度3、對照4、n-15、方差分析6、性質(zhì)，密切程度7、土壤差異8、4，159、方10、15.25，15 ，15 11、1.73，

28、0.61， 14.68，17.57四、單項選擇1、D 2、B 3、C 4、C 5、D 6、D 7、B 8、B 9、C 10、C 五、簡答1、1試驗材料固有的差異2試驗過程中操作質(zhì)量不一致所引起的差異3進行試驗的外界條件的差異2、1選擇同質(zhì)、一致的試驗材料2改良試驗操作和管理技術(shù)，使之標準化3控制引起差異的外界主要因素3、常用的描述一個樣本變異程度的統(tǒng)計數(shù)有：極差、方差、標準差和變異系數(shù)。4、方差 標準差 變異系數(shù) 5、重復是指試驗中將同一試驗處理設置在兩個或兩個以上的試驗單元上，即同一試驗處理所設置的試驗單元數(shù)稱為重復數(shù)。因為試驗誤差是客觀存在的，但只能由同一試驗處理的幾個重復間的差異估計，即

29、重復具有估計試驗誤差作用。其次，數(shù)理統(tǒng)計學已證明，樣本平均數(shù)的標準誤與樣本觀察值的標準差S和樣本容量n之間的關(guān)系為：，即平均數(shù)抽樣誤差的大小與重復次數(shù)的平方根成反比。適當增加重復次數(shù)可以降低試驗誤差，提高試驗的精確度。另外，重復、隨機排列和局部控制是田間試驗設計中必須遵循的三個原那么。采用這三個根本原那么進行田間試驗設計，配適宜當?shù)慕y(tǒng)計分析方法，既能準確地估計試驗處理效應，又能獲得試驗誤差估計，因而對于所要進行的各處理間的比擬作出可靠的結(jié)論。因此，在試驗中要設置重復。6、小概率事件實際上不可能性原理：概率很小的事件，在一次試驗中幾乎不可能發(fā)生或可認為不可能發(fā)生。農(nóng)業(yè)試驗中常用的兩個小概率標準是

30、0.055水平和0.011水平。六、計算1、花色實際株數(shù)O理論株數(shù)EO-EO-E 1/2O-E1/22/E紫花208(216.75)(8.75)8.250.314白花81(72.25)(+8.75) 8.250.942總和2890/1.2562、2檢驗1提出假設Ho：大豆花色F2代符合3：1的理論比例；HA：大豆花色F2代不符合3：1的理論比例。2顯著水平=0.053計算統(tǒng)計數(shù)：2c =O-E1/22/E=1.2560 4因2c20.051，故應接受Ho，說明大豆花色這對性狀是符合3：1比率，即符合一對等位基因的表型別離比例。 3、處理平均數(shù)差異顯著性0.050.01D131.5a AC128

31、.5abABA127.0bABB124.5bBCE120.0cC作業(yè)題八答案一、名詞解釋1、置信區(qū)間：在一定概率保證下，估計出總體參數(shù)所在的范圍或區(qū)間，這個范圍或區(qū)間叫置信區(qū)間。2、重復：是指在一個試驗中同一處理設置兩個以上的試驗單位。3、試驗指標：試驗中用來衡量試驗效果的量或指示性狀。4、統(tǒng)計數(shù)：由樣本全部觀察值而算得的特征數(shù)。5、隨機事件：隨機試驗的每一個可能結(jié)果稱為根本領(lǐng)件或簡單事件，假設干個根本領(lǐng)件組合而成的事件稱作復合事件或復雜事件。根本領(lǐng)件和復合事件統(tǒng)稱為隨機事件。二、判斷，請在括號內(nèi)打或1、2、3、4、5、6、7、8、9、10、三、填空1、單因素2、HA：3、趨向式，斑塊式4、精

32、確度5、u，t6、抽樣分布7、一尾檢驗8、適合性檢驗9、0.9925，0.985110、正，80.6%11、可加性，正態(tài)性，同質(zhì)性12、適合性測驗，獨立性測驗，方差同質(zhì)性測驗四、單項選擇1、B 2、B 3、B 4、D 5、C 6、D 7、B 8、C 9、A 10、D五、簡答1、對照是試驗方案中設置的標準處理，用于衡量處理或品種的好壞，是比擬試驗結(jié)果的標準。在品種比擬試驗中應選用上級種子管理部門所規(guī)定的標準品種作為對照。2、參數(shù)的區(qū)間估計可提供假設檢驗的信息，因為置信區(qū)間是一定置信度下包含有總體參數(shù)的范圍，所以，假設在一定置信度下的置信區(qū)間內(nèi)包含有假設的參數(shù)，那么無效假設被接受；假設在一定置信度

33、下的置信區(qū)間內(nèi)沒有包含假設的參數(shù)，那么無效假設被否認。具體講，假設在一定置信度下置信區(qū)間內(nèi)不包含零值，即兩個置信限同號同為正號或同為異號，那么否認無效假設，接受備擇假設；假設在一定置信度下置信區(qū)間內(nèi)包含有零值，即兩個置信限異號，那么接受無效假設，否認備擇假設。3、方差分析是將kk 3個樣本的觀察值作為一個整體加以考慮，首先計算出整體的總變異自由度和平方和，將總變異的自由度和平方和分解為各個變異來源的相應局部，計算出各變異來源的均方值，從而獲得不同變異來源總體方差的估計值，并以方差作為衡量各因素作用大小的標準，計算這些均方的適當?shù)腇值，通過F檢驗揭示各個因素在總變異中的重要程度，就能檢驗假設，對

34、各處理總體平均數(shù)的差異顯著性做出統(tǒng)計推斷。4、1求極差；2確定組數(shù)和組距；3確定組限和組中點值；4觀察值入組，統(tǒng)計各組次數(shù)，作出次數(shù)分布表。六、計算1、變異來源DFSSMSFF0.05F0.01區(qū)組間3109.5536.5214. 61*3.866.99處理間3148.6949.5619.82*3.866.99誤差922.522.50總變異15280.762、處理間F檢驗顯著，說明不同播種期的產(chǎn)量存在差異，為了明確其具體的差異顯著性，需要作多重比擬。3、，1分，1分所以直線方程真實存在。作業(yè)題九答案一、名詞解釋1、區(qū)間估計：在一定置信概率下，估計出總體參數(shù)所在范圍或區(qū)間的方法就叫區(qū)間估計。2、

35、隨機排列：是指試驗中每一處理都有相等時機實施并安排在任何一個試驗單位上。3、間比法設計：每兩個對照之間都均勻、等數(shù)目的安排3個或3個以上處理，各重復區(qū)的第一個和最后一個小區(qū)一定是對照。4、完全隨機設計：每一個供試處理完全隨機地分配給不同的試驗單元的試驗設計。5、積事件：假設干個事件都發(fā)生某事件才發(fā)生，那么稱某事件為這假設干個事件的積事件。二、判斷，請在括號內(nèi)打或1、2、3、4、5、6、7、8、9、10、三、填空1、重復，隨機排列，局部控制2、區(qū)間估計，置信度3、u，連續(xù)性矯正4、0.010.05、0.950.995、2587.5kg/ha， 1912.5kg/ha，正， 225kg/ha6、1

36、57、唯一差異8、決定系數(shù)9、是否相符10、11、數(shù)量性狀，質(zhì)量性狀四、單項選擇1、D 2、B 3、D4、B5、A 6、C 7、D 8、C9、C 10、C 五、簡答1、回歸分析是研究變量之間聯(lián)系形式的統(tǒng)計方法。該聯(lián)系形式用回歸方程表示，并將此回歸方程用于對依變量作預測估計?；貧w分析按自變量個數(shù)可分為一元回歸和多元回歸；按方程的次數(shù)又可分為線性回歸和非線性回歸。一元線性回歸直線回歸是一種用直線方程來揭示兩線性相關(guān)變量的關(guān)系的回歸分析。在直線回歸方程中，回歸截距a是自變量x0時依變量的回歸估計值，即回歸直線在y軸上的截距。它在專業(yè)上是否有實際意義，取決于兩點：所研究的自變量能否取0值。假設不能取0

37、值，那么不具有專業(yè)意義。例如，在某小麥每667根本苗數(shù)x與對應的有效穗數(shù)y兩相關(guān)變量的回歸分析中，x不可能取0值，故a無實際意義。建立方程的自變量數(shù)據(jù)中是否含有0值，或者自變量最小值xmin是否接近0值。假設建立方程的自變量數(shù)據(jù)中沒有包含有0值，或xmin遠離0值，那么a是否符合方程的變化規(guī)律還有待實踐檢驗，故不能確定其專業(yè)意義2分?；貧w系數(shù)b是回歸直線的斜率，其統(tǒng)計意義是自變量改變一個單位，而引起依變量平均改變的單位數(shù)。其符號反映了兩變量的相關(guān)性質(zhì)，b0時，兩變量為正相關(guān)，即同向改變；b0時，兩變量為負相關(guān)，即反向變化。2、相關(guān)分析是研究兩相關(guān)變量聯(lián)系程度和聯(lián)系性質(zhì)的統(tǒng)計方法。答復兩變量是否

38、有關(guān)，關(guān)系密切與否，且是正相關(guān)，還是負相關(guān)的問題。這些問題都由計算的相關(guān)系數(shù)r來答復。相關(guān)系數(shù)的符號表示變量的相關(guān)性質(zhì)，r0時，說明兩變量呈正相關(guān)，即一個變量增加或減少，另一變量隨之增加或減少；r0時，為負相關(guān)，即一個變量增加或減少，另一變量受其影響反而減少或增加。相關(guān)系數(shù)的絕對值揭示兩變量的聯(lián)系程度，|r|愈接近于0，說明兩變量關(guān)系愈不密切；|r|愈接近于1，說明兩變量關(guān)系愈密切。相關(guān)系數(shù)的平方是決定系數(shù)r2，它表示在兩變量各自的總變異中由它們之間的線性關(guān)系而引起的變異局部所占比例。也可用來反映兩變量的聯(lián)系程度，r2愈接近于1，表示關(guān)系愈密切；r2愈接近于0，關(guān)系就愈不密切。在表示兩變量的聯(lián)系程度上，決定系數(shù)比相關(guān)系數(shù)有更確切的含義。3、 對試驗所考察性狀有影響的各變異來源的效應如環(huán)境效應應具有“可加性(additivity)；試驗誤差應該是隨機的、彼