生物统计附试验设计-习题

生物统计附试验设计——习题第二章 资料的整理1、资料可以分为哪几类？它们有何区别与联系？2、为什么要对资料进行整理？对于计量资料，整理的基本步骤怎样？3、在对计量资料进行整理时，为什么第一组的组中值以接近或等于资料中的最小值为好？4统计图时，应注意什么？5100头某品种猪的血红蛋白含量（分布表，并绘制直方图和折线图。13.413.814.414.714.814.413.913.013.012.812.512.312.111.811.010.111.110.111.612.012.012.712.613.413.513.514.015.015.114.113.513.513.212.712.816.312.111.711.210.510.511.311.812.212.412.812.813.313.614.114.515.215.314.2 13.7 13.4 12.9 12.11.110.710.811.411.512.212.112.8 9.5 12.3 12.5 12.713.013.113.914.214.912.413.1(提示：第一组下限取为，组距i＝0.7)6、测得某肉品的化学成分的百分比如下（单位：%），请绘制成圆图。水分 蛋白质 脂肪 无机盐 其它7、2001年调查四川省5个县奶牛的增长情况（与2000年相比）得如下资料（单位：%），请绘成长条图。双流县 名山县 宣汉县 青川县 泸定县增长率（%）8、1-9周龄大型肉鸭杂交组合GW和GY的料肉比如下表所示，请绘制成线图。周龄 1 2 3 4 5 6 7 8 9GWGY第三章 平均数、标准差与变异系数1、统计学中常用的平均数有几种？各在什么情况下应用？2、何谓算术平均数？算术平均数有哪些基本性质？3、何谓标准差？标准差有哪些特性？4、何谓变异系数？为什么变异系数要与平均数、标准差配合使用？5、10头母猪第一胎的产仔数分别为：9、8、7、10、12、10、11、14、8、9头。试计算这10头母猪第一胎产仔数的平均数、标准差和变异系数。 （x=头，S=2.098头，CV=21.40。61206加权法计算其平均数、标准差与变异系数。组别组中值（x）次数（f）80—84288—921096—10029104—10828112—11620120—12415128—13213136—1403（x=c，=,CV=11.66。7、某年某猪场发生猪瘟病，测得10头猪的潜伏期分别为2、2、3、3、4、4、4、5、9、12(天)。试求潜伏期的中位数。（4天）81995—2000240320、360400、420、450只，试求该良种羊群的年平均增长率G=106或11.06。9、某保种牛场，由于各方面原因使得保种牛群世代规模发生波动，连续5模分别为：120、130、140、120、110头。试计算平均世代规模（H头）10、调查甲、乙两地某品种成年母水牛的体高（cm）体高的变异程度。甲地137133130128127119136132乙地128130129130131132129130（S=5.75cm, C.V=4.42%；S=1.25cm，甲 乙第四章 常用概率分布1、什么是随机试验？它具有那三个特征？2、什么是必然事件、不可能事件、随机事件?3、概率的统计定义及古典定义分别是什么?事件的概率具有那些基本性质？4、什么是小概率事件实际不可能性原理？5、袋中有10只乒乓球，分别编浩为1到10，从中随机抽取3只记录其编号。求最小的号码为5的概率；(1/12)求最大的号码为5的概率；(1/20)6、现有6只雏鸡，其中4只是雌的，2只是雄的，从中抽取两次，每次取一只，在返回抽样情况下求：取到的两只雏鸡都是雌性的概率；取到的两只雏鸡性别相同的概率；取到的两只雏鸡至少有一只是雌性的概率；[；；]7、假设每个人的血清中含有肝炎病毒的概率为0.4%，混和100个人的血清，求此血清中含有肝炎病毒的概率。你认为计算结果会告诉我们一个什么事实?(0.33)8、离散型随机变量概率分布与连续型随机变量概率分布有何区别？9、什么是正态分布?标准正态分布?正态分布的密度曲线有何特点?10、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），≤u＜0.45)，并作图示意。，，，0.5605)11、已知随机变量u服从N(0，1)，求下列各式的u。P(u＜-u

)+P(u≥uP(-u

≤u＜u；（2）0.553385,1.959964]]12、猪血红蛋白含量x服从正态分布，2)求猪血红蛋白含量x在—范围内的概率。若P(xl1

，P(x＞l2

，求ll。1 2[（1）0.6826，（2）l，l1

=15.47]13、设x变量服从正态分布，总体平均数μ=10,P(x≥12)=0.1056,试求x在区间6—16内取值的概率。(0.914948)14、什么是二项分布?如何计算二项分布的平均数、方差和标准差?15、已知随机变量x服从二项分布B（100，0.1），求μ及σ。(10，3)16、记录表明，10头家畜已有3头死于某种疾病，现有5头病畜，试求以下情况的概率：⑴恰有3头死亡；(1323/10000)⑵前面3头死亡，后2头康复；(1323/100000)⑶前面3头死亡；(27/1000)⑷死亡3头以上。(1539/50000)17、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)。，，0.01229)18、什么是波松分布？其平均数、方差有何特征？19、已知随机变量x服从波松分布P(4)，求P(x=1)，P(x=2)，P(x≥4)。，，0.5665)20、某种疾病的死亡率为。试问在患有此病的360个病例中，(a)有3例或3例以上死亡的概率；(b)恰有3例死亡的概率。，0.160)21、验收某大批货物时,规定在到货的1000件样品中次品不多于10件时方能接受。如果说整批货物的次品率为％，试求拒收这批货物的概率。(0.014)22、什么是标准误?标准误与标准差有何联系与区别?23、样本平均数抽样总体与原始总体的两个参数间有何联系？24、t分布与标准正态分布有何区别与联系？第五章 t检验1、为什么在分析试验结果时需要进行显著性检验？检验的目的是什么？2、什么是统计假设？统计假设有哪几种？各有何含义？3、显著性检验的基本步骤是什么？什么是显著水平？根据什么确定显著水平？4低两类错误？5、什么是双侧检验、单侧检验？各在什么条件下应用？二者有何关系？6、进行显著性检验应注意什么问题？如何理解显著性检验结论中的“差异不显著7、什么是配对试验设计、非配对试验设计？两种设计有何区别？8、什么是总体平均数、总体百分数P的点估计与区间估计？与P的95%、99%的置信区间为何？9、随机抽测了10只兔的直肠温度，其数据为（℃，已知该品种兔直肠温度的总体平均数0

（℃，试检验该样本平均温度与0

是否存在显著差异？（t 0.01<P<）1011只60日龄的雄鼠在x射线照射前后之体重数据见下表（gx射线前后体重差异是否显著？编号照射前照射后12345678编号照射前照射后123456789101110窝大白猪的仔猪中，每窝抽出性别相同、体重接近的仔猪2头，将每窝两头仔猪随机地分配到两个饲料组，进行饲料对比试验，试验时间30表。试检验两种饲料喂饲的仔猪平均增重差异是否显著？窝号12345678窝号1234567891012、分别测定了101118问该两个品种家兔的正常血糖值是否有显著差异？（大耳白 57 120101137119117104735368青紫蓝 89 36825039325782963188（t12.455 P<）13、有人曾对公雏鸡作了性激素效应试验。将22只公雏鸡完全随机地分为两组，每组11只。一组接受性激素睾丸激素）处理；另一组接受激素雄甾烯醇酮）处理。在第激素鸡冠重量（mg激素鸡冠重量（mg）A571201011371191171047353 68118C893082503922573296 3188ACAC的公雏鸡鸡冠重总体平均数的95%、99%置信区间。（t3.376 P<；1

，1

；2

，2

82.596)14、某鸡场种蛋常年孵化率为85%，现有100枚种蛋进行孵化，得小鸡89只，问该批种蛋的孵化结果与常年孵化率有无显著差异？（u=0.980 P>0.05）c15、研究甲、乙两药对某病的治疗效果，甲药治疗病畜70例，治愈53例；乙药治疗75例，治愈62例，问两药的治愈率是否有显著差异？并计算两种药物治愈率总体百分率的95%、99%置信区间。（u=0.829 P>0.0；(64.95%P85.7662.48%P88.94%；c(74.10%P2

91.84%，71.34%P2

1 193.94%)第六章 方差分析多个处理平均数间的相互比较为什么不宜用t含义?单因素和两因素试验资料方差分析的数学模型有何区别?方差分析的基本假定是什么?t在什么问题?如何决定选用哪种多重比较法?只有两个处理的单因素试验资料既能用tFF数据模式的基础上证明t 。F著进行检验。ij品种 增 重x(kg)ijA 16 12 18 18 131A 10 13 11 9 162A 11 8 13 6 73

11 14 815 9

10 17 1815 13 812 10 11e(MS=8.57,F=6.42)e为了研究种公牛人工授精成功怀胎率，随机选定6公牛 怀 胎 率(%) ni1 46 2 70 3 52 4 47 5 42

37 57 70 50

30 5267 64 70 714 577 81 87 763568593857765729609合计353070F(3)计算n0 (n05.67)(4)求各方差组(方差分)的估计值。 （2=27.899）e a(5)作为练习，试对6个平均数x作多重比较(q法或SSR法)mg)。试验资料如下：处理幼苗干重(mg)对照4.234.384.103.994.25HCl3.853.783.913.943.86丙酸3.753.653.823.693.73丁酸3.663.673.623.543.71(1)LSDLSR(2)对下列问题通过单一自由度正交比较给以回答：①酸液处理是否能降低牧草幼苗生长?②有机酸的作用是否不同于无机酸?③两种有机酸的作用是否有差异?(F1=86.22**,F2=13.13**,F3=2.26)为了比较4A和猪的3B4头猪共12头分别喂以46090日龄的时期内分别gF=11.1F=13.2，MSe=202.0833)。4种饲料3个品种猪60～90日龄日增重A1A2A3A4B1505545590530B2490515535505B3445515510495844、45、90135min不同受试者、放置不同时间血滤液的血糖浓度(mg/100ml)放置时间(min)受试者编号0

45 90

135195958983295948884310610597904989795905102989788678

11210595

11210392

101 9497 8890 80334用不同原料及不同温度发酵的酒精产量原料141492325111225246222611A247595040433833368221814A3483553595538474430332619

温 度B2(35℃)

B3(40℃)F=12.68*,F=24.88*,F=2.77,Me=67.19)36305试作方差分析，并估计方差组分。公牛所配母牛的女儿产奶量(kg)

D

C

母牛女儿头数

公牛女儿头数115700570024269007200223550049002445500740023546004000246530052002(提示：先将每个观测值减去4000，再除以100，将数据简化后分析，这样并不影响F检验。FS=1.28，FD(S)=37.51，母牛内MSC(D)=MSe=6.92)进行方差组分的估计。某品种猪的乳头数资料仔猪数nij仔猪乳头数C814(3)15(2)16(3)9仔猪数nij仔猪乳头数C814(3)15(2)16(3)915(2)16(2)17(5)1112(1)13(2)14(5)15(1)16(2)1014(2)15(3)16(4)18(1)914(1)15(3)16(3)17(1)18(1)1113(1)14(2)15(5)16(1)17(2)1214(4)15(5)16(1)17(1)18(1)713(1)14(2)15(1)16(1)17(2)813(2)14(5)15(1)1014(4)15(6)1213(2)14(5)15(2)16(3)A B121 B13B14B21A B222 B23B24B31A3 B32B33合计 107注：( 内数字系仔猪头数(FA=2.05，FB(A)=3.28**，MSC(B)=MSe=1.22)324组别 放射性测定(百/min/g)对照组3.89.02.58.27.18.011.59.011.07.9芥子气中毒组5.64.03.08.03.84.06.44.24.07.0电离辐射组1.53.85.52.06.05.13.34.02.12.7(F=9.45**)lg(x+1)某药物治疗兔子球虫病效果试验剂量(Ⅰ)15(Ⅱ)10(Ⅲ) 5

卵 囊 数 n000000000000814652611712000012582382238535010281521220830260963986523472940231431711239940201032020(F=38.11**)3显著。(提示：先作对数转换lgx组30273535293332362641302735352933323626413331434553445153543747574842836666865652768372735953组(F=78.86**)

尿中氨氮排出量(mg/6天)第七章 次数资料分析2tF检验在应用上有什么区别？

2检验什么情况下 2检验需作矫正？如何矫正？什么情况下先将各组合并后再作 2检验？合并时应注意什么问题？在什么情况下需应用

2检验分割法？如何对总 2值进行分割？4种表现型的观察次数依次为：315、108101、329∶3∶3∶1的遗传比例？（x2=H0）102头仔猪中，公的54头，母的48头，问是否符合家畜性别1∶1的理论比例。（2=，p）200某中注射100只（经注射后患病的10只，不患病的90只，对照组（注射原疫苗组只（经注射后患病的15只，不患病的85只，试问新旧疫苗的免疫力是否有差异。（=）产奶牛的构成比是否有差异。场 地高产奶牛低产奶牛甲3218乙2826丙3810（ 2=，0.01<p，需进一步作2分割检验。如下表，问屠宰场与零售点猪肉带菌率有无显著差异。采样地点屠宰场零售点c（ 2，P<0.05）c

带菌头数814

不带菌头数32164等级，试问三个地区秦川牛肉用性能各级构成比差异是否显著。地区优良中下甲10106010乙1052010丙55236（ 2=7.73，P>0.05）第八章 直线回归与相关1、什么叫直线回归分析？回归截距、回归系数与回归估计值yˆ的统计意义是什么？2、什么是直线相关分析？决定系数、相关系数的意义是什么？如何计算？3、直线相关系数与回归系数的关系如何？直线相关系数与配合回归直线有何关系？4、如何确定两个变量间的曲线类型？可直线化的曲线回归分析的基本步骤是什么？510头育肥猪的饲料消耗（）和增重）资料如下表（单位：k，试对增重与饲料消耗进行直线回归分析，并作出回归直线。x191167194158200179178174170175y33114224384438373035（r=0.6074，=+x）6、试对下列资料进行直线相关和回归分析。X 36 30 26 23 26 30 20 19 20 16Y（r=0.6369,x）75—20变化的回归方程（Logistic曲线拟合）日龄x（天） 5胚重y（g）日龄x（天） 13胚重y（g）

6 714 15

8 9 10 11 1216 17 18 19 20(r =0.9848,xy第九章 多元线性回归与多项式回归如何建立多元线性回归方程？偏回归系数有何意义？多元线性回归的显著性检验包含哪些内容？如何进行？程？什么是相关指数？其意义是什么？什么是复相关系数？其意义是什么？如何进行显著性检验？什么是偏相关系数？偏相关分析与简单相关分析有何区别？如何将多项式回归转化为多元线性回归？8．什么是通径系数？怎样计算和检验通径系数？通径分析的基本步骤有哪些？9254个胴体性状的数据资料，试进行瘦肉量1 2 面积（x(x)(x的多元线性回归分析。1 2 序 瘦肉号 y(kg)12345678910111213

眼肌面积x1(cm2)

x2(kg)

腰肉量 x3(kg)

y(kg)

眼肌面积x1(cm2)

x2(kg)

腰肉量x3(kg)(0.85630.0187x2.0729x1.9380x;F37.1560**,F0.4002,F

58.8795**,1 2 3 b b1 2F14.2513**。1.12862.1019x1.9764xF57.0842**,F64.0778**,b3F15.4508**)b3

2 3 b29yx、x1 2

、x的二级偏相关系数并进行显著性检3验。（r01.23

0.1366,r02.13

0.8585**,r03.12

0.6539**）305天产奶量的数据资料，试进行一元二次多项式回归分析。平均产奶量y（kg）产犊月份x 1 2平均产奶量y（kg）产犊月份x 7 8

3 49 10

5 611 12(4117.14204.9362x15.7857x2;F16.8923**)9-1（x1

（x、2膘厚（x3

）四个性状的通径分析。（p0.1

0.4436,

0.2

0.3323,

0.3

0.2459）第十章 协方差分析1、何为试验控制？如何对试验进行统计控制？2、什么是均积、协方差？均积与协方差有何关系？927头猪参与差分析。中草药饲料添加剂对猪增重试验结果表 单位：kg)处 理处 理观测指标2号添加剂1号添加剂对照组初重x增重y初重x增重y初重x增重y观测值(b，线性回归关系极显著)。5、四种配合饲料的比较试验，每种饲料各有供试猪10头，供试猪的初始重（kg）及试验后的日增重（kg）列于下表，试对试验结果进行协方差分析。始重x增重y始重x增重y始重x增重y始重x增重y36282832302733272627262523242223262523273023202820202220191823242017181916201717处 理Ⅰ号料Ⅱ号料Ⅲ号料处 理Ⅰ号料Ⅱ号料Ⅲ号料Ⅳ号料观测指标观测值第十一章 非参数检验1、参数检验与非参数检验有何区别？各有什么优缺点？2、为什么在秩和检验编秩次时不同组间出现相同数据要给予“平均秩次相同数据不必计算“平均秩次”？3、两样本比较的秩和检验的检验假设是否可用1

表示？为什么？24、今测定了10头猪进食前后血糖含量变化如下表，分别用配对资料的符号检验和秩和检验法检验进食后血糖的平均含量差异是否显著？猪号12345678910饲前120110100130123127118130122145饲后125125120131123129120129123140（PT=8.5，P＞）5mg/L12名工人，测得尿氟含量如下mg/）=1,6AB10A培养15B验数据如下：254140193153316473 389257254140193153316473 389257167147331257478339407396 144357287568483396245403390试检验两种培养基的培养效果有无显著差异？(T,P＞)714554μg/μg/μg/处 理 I（注射剂μg/鼠） （μg鼠）卵巢重量(mg)

II（μg/鼠）

III（μg/鼠）问三种不同剂量促性腺激素对大家鼠卵巢增重效果是否有差异？（H=，P＞）8、观察三个品种母猪乳头数得如下次数分布表。问三个品种母猪乳头数有无差异？母猪数（头）乳头数（个）

A

B

合 计品种C＜12121413322714254111543291646313173429＞182125（HC=0.102,P＞）9、四种抗菌素的抑菌效力比较研究，以细菌培养皿内抑菌区直径为指标，并获得如下结果：平皿号抗菌素Ⅰ抗菌素Ⅱ抗菌素Ⅲ抗菌素Ⅳ128232419227252022329242221426242123528232322试检验四种抗菌素的抑菌效力有无显著差异？如果有显著差异，作两两比较。（HC=，P＜0.01，两两比较只有第Ⅲ与第Ⅳ组差异不显著＝10、用最佳线性无偏预测法和相对育种值12用价值作评定，其评定结果排序如下。问两种评定方法是否显著相关？序 号 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12BLUP法RBV法

9号8号 59号8号 4

4号10号11号 35号10号11号 6

6号 12号2号1号7号3号 12号2号1号7号（sr0.9860，P＜）（s11、有甲乙二鉴定员，对73评定结果是否相似？12312345674号1号6号5号3号2号7号4号2号5号6号1号3号7号甲乙（sr0.8571, P＜）（s第十二章 试验设计动物试验的任务是什么？动物试验计划包括哪些内容？什么是试验方案？如何拟定一个正确的试验方案？产生试验误差的主要原因是什么？如何避免系统误差、降低随机误差？试验设计应遵循哪三条基本原则？这三条基本原则的相互关系与作用为何？常用的试验设计方法有哪几种？各有何优缺点？各在什么情况下应用？调查研究中常用的抽样方法有哪几种？各适用于什么情况？为了研究不同种类饲料对奶牛产奶量的影响，设置了ABCDE5种饲料，用5545×5拉丁方设计。试验(F=20.61)牛 号时期饲料种类对奶牛产奶量影响的试验结果 (牛 号时期一二三四五ⅠE(300)A(320)B(390)C(390)D(380)IID(420)C(390)E(280)B(370)A(270)IIIB(350)E(360)D(400)A(260)C(400)IVA(280)D(400)C(390)E(280)B(370)VC(400)B(380)A(350)D(430)E(320)1 2 1 2×2A1A8BB4CC4(F1 2 1 时期处理C1A1C2A21B时期处理C1A1C2A21B组1234处理A2A11B组2234AB、CD2BC的L8(27)安排试验，请作出表头设计。为了研究粗蛋白、消化能和粗纤维三个因素对30—50kg育肥猪增重的影响，用正交表L9(34)安排了正交试验，获得下列资料。对试验结果进行方差分析。(FA和FB均<1，FC=1.61)日增重(g)475日增重(g)475因素试验号A粗蛋白(%)B消化能(kJ)C粗纤维(%)11(18)1(12970)1(5)21(18)2(11715)2(7)39431(18)3(11460)3(9)36242(15)1(12970)2(7)44552(15)2(11715)3(9)39262(15)3(11460)1(5)40973(12)1(12970)3(9)35483(12)2(11715)1(5)37893(12)3(11460)2(7)423许误差为，问样本含量多少为宜？(n=308头)某地需抽样调查猪蛔虫感染率。根据以往经验，感染率一般为45%3.2%，选定(n=929头)42012只）目录1生物统计附实验设(明道绪 第四复习题及答案2生物统计附试验设计A卷生物统计附试验设计A卷 标准答3生物统计附试验设计 （B卷）生物统计附试验设计（B卷）标准答案4生物统计附试验设计（水产专业）A卷生物统计附试验设计（水产专业）A卷标准答案5(2006－2007学年第1学期)标准答案6生物统计附实验设(明道绪 第四复习题及答案总体：根据研究目的确定的研究对象的全体个体：总体中的一个研究单位样本：实际研究中的一类假象总体样本含量：样本中所包含的个体数目称为样本含量或大小随机样本：一类从总体中随机抽得到的具有代表性的样本统计量：由样本计算的特征数参数：由总体计算的特征数精确性：指在试验或调查中某一试验指标或性状的重复观察值彼此接近的程度系统误差尺寸进行多次重复测量时，误差值的大小和符号（正值或负值）保持不变；或者在条件变化时，按一定规律变化的误差。偶然误差：一类由于偶然的或不确定的因素所造成的每一次测量值的无规则变化（涨落），叫做偶然误差，或随机误差。连续性变数资料：指用量测方式获得的数量性状资料离散型变数资料：指用计数方式获得的数量性状资料算术平均数：指资料中的各观测值的总和除以观测值个数所得的商，简称平均数或均数平均数：资料或代表数，主要包括算术平均数，中位数，众数，几何平均数及调和平均数标准差：是各数据偏离平均数的距离的平均数，它是离均差平方和平均后的方根，用σ表示。方差：度量总体(或样本)各变量间变异程度的参数(总体)或统计量(样本)。离均差平方和：样本各观测值变异程度大小的另一个统计数试验：在一定条件下对自然现象所进行的观察或试验统称为试验随机事件：随机试验的每一种可能结果概率：事件本身所固有的数量指标，不随人的主观意志而改变，人们称之为概率小概率原理:小概率事件在一次试验中看成是实际不可能发生的事件称为小概率事件实际不可能原理正态分布：若连续性随机变量X的概率分布密度函数 ，则X服从正分布标准正态分布：我们把平均数u=0,σ2＝1时，称为标准正态分布，记为 N（0，1）双侧概率：我们把随机变量X在平均数u加减不同倍数标准差σ区间（u-kσ,u+kσ）之外，取值的概率称为双侧概率单侧概率：对应于两尾概率可以求得随机变量x小于小于u-kσu+kσ的概率x0)P(k)q(n-k)，k=0,1,2.n,则称随机变量xnp的二项分布标准误：反映样本平均数的抽样误差的大小的一种指标t分布：由于在实际工作中，往往σ是未知的，常用s作为σ的估计值，为了与u变换区别，称为t变换t=，统计量t值的分布称为t分布。（显著性检验的一种方法。t检验：两总体方差未知但相同，用以两平均数之间差异显著性的检验。无效假设:被检验的假设，通过检验可能被否定，也可能未被否定。备择假设：是在无效假设被否定时准备接受的假设。显著水平Ⅰ型错误：把非真实差异错判为真实差异。Ⅱ型错误：把真实差异错判为非真实差异。双侧检验（双尾检验单侧检验（单尾检验否定区：接受区：分位数： 又称百分位点。若概率0<p<1，随机变量X或它的概率分布的分位数Za。是指满足条件p(X>Za)=α的实数配对设计：是指先根据配对的要求将试验单位两两配对，然后将配对成子的两个实验单位随机分配到两个处理组中。区间估计置信区间：是指在进行区间估计时所给出的可能范围。置信度（置信概率方差分析：实质上是关于观测值变异原因的数量分析。试验指标：用来衡量试验结果的好坏或处理效应的高低，在试验中具有测定的性状或观测的项目。试验因素：实验中所研究的影响试验指标的因素。因素水平：试验因素所处的某种特定状态或数量等级。试验处理试验单位：在试验中能够接受不同试验处理的独立的试验载体。多重比较:统计学上指多个平均数两两之间的相互比较称为多重比较。主效应：由于因素水平的改变而引起试验指标观测值平均数的改变量称为主效应。简单效应应。交互作用：在多因素试验中，一个因素的作用要受到另一个因素的影响，表现为某一因素在另一因素的不同水平上的简单效应不同。适合性检验假设检验。独立性检验：根据次数资料判断两类因子彼此相关或相互独立的假设检验。相关变量：存在相关关系的变量叫做相关变量。回归分析：是确定两种或两种以上变数间相互依赖的定量关系的一种统计分析方法。相关分析：研究随机变量之间相关性的统计分析方法。直线回归分析：如果在回归分析中，只包括一个自变量和一个因变量，且二者的关系可用一条直线近似表示，这种回归分析称为直线回归分析直线相关分析：对两个相关变量间的直线关系进行相关分析称为直线相关分析决定系数：Y的总平方和Xr2(rr2xy的相关系数试验设计：以概率论和数理统计为理论基础，经济地，科学地安排试验的一项技术。试验方案：叙述试验的背景、理论基础和目的，试验设计、方法和组织，包括统计学考虑、试验执行和完成的条件。方案必须由参加试验的主要研究者、研究机构和申办者签章并注明日期。唯一差异原则：指除了试验处理不同外，其他所有条件应相同，以保证试验处理具有可比性随机：使用随机方法对试验动物分组，使参试动物分入各试验处理组的机会相等，以避免试验动物分组事试验人员主观倾向的影响重复：试验的每一个处理都实施在两个或两个以上的试验单位上局部条件一致原则成若干个小组，在小组内是非处理因素尽可能一致，实现试验条件的局部一致性完全随机设计：根据试验处理将全部试验动物随机分成若干组，然后再按组实施不同处理的设计随机单位组设计：同一单位组内各头试验动物的初始条件尽可能一致，不同单位组间试验动物的初始条件允许有差异拉丁方设计：从横行和直列两个方向进行局部控制，比随机单位组设计多一个单位租的设计二、填空1、生物统计分描述性统计和分析性统计。描述性统计是指运用分类、制表、图形以及计算概括性数据（平均数、标准差等）来描述数据特征的各项活动。分析性统计是进行数据观察、数据分析以及从中得出统计推断的各项活动。2、统计分析的基本过程就是由样本推断总体的过程。该样本是该总体的一部分。3、由样本获取总体的过程叫抽样。常用的抽样方法有随机抽样、顺序抽样、分等按比例抽样、整群抽样等。4、样本平均数与总体平均数的差异叫抽样误差。常用S/√N表示。5确性。6（条件误差（偶然误差（件误差）影响试验结果的准确性，随机误差（偶然误差）影响试验结果的精确性。7、系统误差（条件误差）差（偶然误差）不可控制，可通过理论分布来研究其变异规律，或相对比较其出现的概率的大小。8、样本推断总体分假设检验和区间估计两大内容。常用的检验方法有tF和卡方检验。9、置信区间指在一定概率保证下总体平均数的可能范围。10、t检验是通过样本平均数差值的大小来检验处理效应是否存在，两样本平均数的差值代表了试验的表观效应，它可能由处理效应（真实效应）和误差效应引起，要检样本平均数差值是由误差引起，根据差异在误差分布里出现的概率（即可能性大小的衡量）来判断无效假设是否成立。11、判断无效假设是否成立的依据是小概率事件实际不可能原理，即假设检验的基本依据。用来肯定和否定无效假设的小概率，我们称之为显著水平，通常记为α。12、t检验通常适合两样本连续性（非间断性）随机变量资料的假设检验，当二项分布逼近正态分布时，百分数资料也可用t检验。13、F检验也叫方差分析。通常适合三个或三个以上样本连续性（非间断性）随机变量资料的假设检验。顾名思义，F检验是用方差的变异规律（即F分布）来检验处理效应是否存在。14、F检验是从总离均差平方和与自由度的剖分开始，将总变异剖分为组间变异和组内变异。因为组间变异由处理效应和误差效应共同引起，组内变异由误差效应引起。因而，将计算出的组间方差和组内方差进行比较，就可判断处理效应是否存在。15F要知道每两组间是否有差异，必须进行多重比较，常采用的比较方法有最小显著差数法LSD法）和最小显著极差法LSR法，后一种方法又分为q法和新复极差法SSR法。生物试验中常采用新复极差法。16、两因素无重复观测值方差分析只能分析试验因素的简单效应和主效应，不能分析出互作效应，因此时计算的误差自由度为0。当两因素有互作效应时，试验设计一定要在处理组（水平组合）内设立重复。17、两因素有重复观察值方差分析，既可分析出两因素的主效应，还可分析出互作效应。当互作效应显著存在时，可通过多重比较找出最佳水平组合。18、35、多重比较的结果通常用字母表示，平均数右上角具有相同英文字母表示差异不显著，具有不同英文字母表示差异显著。用小写英文字母表示差异显著，用大写英文字母表示差异极显著。19、当二项分布接近于正态分布时，两次数资料样本的差异，可通过计算百分数，用t检验。20、次数资料也可用2检验法进行假设检验，2检验可分为适合性检验和独立性检验。212依赖，即两因子有无相关性。22、2分布是随自由度变化的一簇曲线，任一曲线皆是连续的。在次数资料的显著性检验中，当检验资料的自由度等于1时，算得的2值将有所偏大，因此应予以矫正，统计上称为连续性矫正。23、独立性检验中，当某一单元格所计算的理论次数在5以下时，要进行相近单元格合并处理。24、三种统计分析能得出两试验因素有无相关性的结论，它们是：两因素有重复观测值方差分析，通过互作效应检验说明、独立性检验和相关回归分析。25**”9599%的5%1%51不存在判定为存在，或将非真实效应判定为真实效应。26由于犯Ⅱ型错误将真实性差异判定为非真实性差异，其可能性大小受显著水平、样本平均数之间的差异、试验误差的大小有关。27、假设检验的两个类型错误相互制约，处理好它们之间的矛盾的措施是加大样本含量、降低试验误差。28、试验误差既影响样本观测值的准确性，又影响假设检验的可靠性，因而试验之前应采用合理的方法设计试验尽量减少或降低试验误差。试验设计的基本原理是随机、重复、局部条件一致。29、常采用的试验设计方法有：完全随机试验设计、配对或随机单位组设计、拉丁方设计、交叉设计和正交试验设计。30、完全随机试验设计只用随机和重复两个原理，适合样本变异不大时应用。配对或随机单位组设计应用了试验设计的随机、重复和局部条件一致三个原理，可以降低试验误差，当样本变异较大时应用。但组对和组单位组要求严格，不能勉强组对和组单位组。31、正交试验设计适合多因子多水平试验设计。32、试验计划的核心内容是试验方案、试验方法、样本含量的确定。33、试验方案中各因素水平的设置常采用等差、等比和随机法确定。34、多个处理（处理数为三或三以上时）比较试验中，各处理的重复数按误差自由度为12以上的原则来估计，因这以后临界F值减小的幅度已很小。35、随机单位组单因素试验设计，试验结果的统计分析时，应将单位组看作一试验因子，采用两因素无重复观察值的方差分析。36、两因素试验设计中，为了估计互作效应，降低误差效应，各处理组必须设立重复。三、单项选择题1、反映抽样误差的统计量是（ ）A、标准差 、变异系数 C、标准误 、方2、算术平均数的重要特性之一是离均差平方和（ A、最小 B、最大 、等于零、接近零310N(10,10其样本平均数服从（ ）分布A.N(10,1) B.N(0,10) C.1) D.N(10,10)4、F检验后的最小显著差数多重比较检验法又可记为（ 。A、LSD法 、PLSD法 、SSR法 、DLSD5、正态分布不具有下列（ ）之特征。A、左右对称 、单峰分布 、中间高、两头低D、概率处处相6、两个样本方差的差异显著性一般用（ ）测验。A、t B、F 、u D、2测验7、一批种子的发芽率为75%，每穴播5粒，出苗数为4的概率（ 。8、方差分析基本假定中除可加性、正态性外，尚有（ ）假定。否则要对数据料进行数据转换。A、无偏性 、无互作 C、同质性 、重演9、若否定H0，则（ 。A、犯错误 、犯错误C、犯错误或不犯错误 、犯错误或不犯错误10、系统误差与随机误差的区别在于（ ）A、系统误差主要是由测量仪器或方法偏差所造成的；而随机误差则是由偶然不可控的因素造成的B、系统误差是不可以控制的，随机误差是可以避免的C、在相同条件下，重复测量一动物体高的结果不尽一致的原因是由系统误差造成的D、系统误差是不定向的，随机误差是定向的、科技论文中，如果同行两个平均数右上角有相同的大写字母，有不同的小写字母表示两个平均数（ 。A、差异不显著 B、差异极显著 C、差异显著 D、不清楚四、是非题npq1、二项分布的平均数为np，标准差为 （√ ）npq1)。1)。（×）3、2分布是随自由度变化的一簇曲线，任一曲线皆是间断的，可用于次数资料的假设测验。（×）4、一个显著的相关系数或回归系数说明X和Y变数的关系必为线性关系。（×）5、总体的特征数叫统计数（×）6、显著性检验中不是犯α错误就是犯β错误（√ ）7、不显著的直线相关或回归关系不一定说明X和Y没有关系（ √）8、两个连续性变数资料的差异显著性检只能用t检验，不能用F检验。 （×）五、简答题：1、假设检验的基本原理？可从试验的表面差异与实验误差与试验误差（或抽样误差）的权衡比较中间接地推断试验的真实差异是否存在，这就是假设检验的基本思想2、对于kk3个样本平均数，能否利用u或t测验进行两两独立比较？为什么？不能一，检验工作量大二，无统一的试验误差，误差估计的精确性和检验的灵敏性低三，推断的可靠性低，检验的I型错误率大3、推导离均差之和等于0，离均差平方和最小？4、如何提高试验的准确性与精确性？5、如何控制、降低随机误差，避免系统误差？答：进行多次平行试验能控制和降低随机误差，虽然单次测量的随机误差没有规律，但多次测量的总体却服从统计规律，通过对测量数据的统计处理，能在理论上估计起对测量结果的影响。只要试验工作做得精细，系统误差容易克服。6、统计表与统计图有何用途？常用统计图、统计表有哪些？三线表的意义？答：统计表使用表格形式来表示数量关系，统计图是用几何图形来表示数量关系，可以把研究对象的特征、内部构成、相互关系等简明、形象的表达出来，便于比较分析统计表：简单表、复合表统计图：长条图、圆图、线图、直方图、折线图7、为什么变异系数要与平均数、标准差配合使用？答：因为变异系数的大小，同时受到平均数和标准差两个统计数的影响，因而在利用变异系数表示资料的变异程度时，最好将平均数和标准差也列出8、标准误与标准差有何联系与区别?:①概念不同个体值之间的变异程度；标准误是描述样本均数的抽样误差:当样本含量nn0。联系:标准差，标准误均为变异指标，当样本含量不变时，标准误与标准差成正比。9、样本平均数抽样总体与原始总体的两个参数间有何联系？10、显著性检验的基本步骤是什么？根据什么确定显著水平？答：基本步骤：1，首先对试验样本所在作假设计算无效假设正确的概率3，根据“小概率事件实际不可能原理”否定或接受无效假设在假设检验中，无效假设是否被否定的依据是“小概率事件不可能原理11、均数差异显著性检验中，肯定和否定无效假设的依据是什么？12、什么是统计推断？为什么统计推断的结论有可能发生错误？有哪两类错误？如何降低犯两类错误的概率？一：统计推断是指根据样本和假定模型对总体作出的以概率形式表述的推断二：由试验的真实差异跟抽样误差引起的三：第一类错误：把非真实差异错判为真实差异第二类差异：把真实差异错判为非真实差异四：适当样本含量13、进行显著性检验应注意什么问题？如何理解显著性检验结论中的“差异不显著答：注意：1，要有合理的试验或抽样设计，保证试验结果的可靠、正确、且处理间要有可比性。2，选用的假设检验方法应符合其应用条件3，要正确理解差异显著或极显著的统计意义4，合理建立统计假设，正确计算检验统计数盖，表现不出差异的显著性二：它们所在的总体平均数的确无差异表面上如此差异的不同样本来自同一总体的可能性0.050.01，已到达了可以认为它们所在的总体平均数不相同的显著水平。但有些试验结果虽然差异大，但误差大，也许得不出“差异显著”的结论，而有些试验结果虽然差异小，但由于试验误差小，反而可能推断为“差异显著“14、配对试验设计与非配对试验设计有何区别？然后对两组随机实施一个处理。配对试验设计是先根据配对的要求将试验单位两两配对，然后将配对成子的两个试验单位随机分配到两个处理组中。要求配对成子的两个试验单位的初始条件尽量一致，不同对子间试验单位的初始条件允许有差异15、多个处理平均数间的相互比较为什么不宜用t检验法?第一：检验工作量大第二：无统一的试验误差第三：推断的可能性低检验的I型错误率大16、推导总离均差平方和=组间离均差平方和+组内离均差平方和17、为何要进行多重比较？如何选用多重比较的方法？答：F值显著或极显著，否定了无效假设H0，表明实验的总差异主要来源于处理间的变异，实验中各处理平均数之间存在显著或极显著差异，但并不意味着每两个处理平均数间的差异都显著或极显著，也不能具体说明哪些处理平均数间有显著或极显著差异，哪些处理平均数间差异不显著。因而，有必要进行两两平均数间的比较，以具体判断两两处理平均数间的差异显著性。一般的讲，一个实验资料，究竟采用哪一种多重比较方法，主要应根据否定一个正确的H0和接受一个不正确的H0的相对重要性来决定。如果否定正确的H0事关重大或后果严重的，或对实验要求严格时，用q法较稳妥；如果接受一个不正确的H0是事关重大或后果严重的，则宜用SSR法。生物实验中，由于实验误差较大，常采用SSR法；F检验显著后，为了简便，也可采用LSD法。18、在什么条件下方差分析之前要作数据转换?常用的数据转换方法有哪几种?各在什么条件下应用?答：分布的非正态性和方差的不同质经常相伴出现，对这类资料不能直接进行方差分析，而因考虑采用非参数方法分析或进行适当数据转换后再作方差分析。常用的数据转换方法有三种：平方根转换此法适用于各组均方与其平均数之间有某种比例关系的资料，尤其适用于总体呈泊松分布的资料。对数转换如果各组数据的标准差或全距与其平均数大体成比例，或者效应为相乘性或非相加性。反正弦转换反正弦转换也称角度转换。此法适用于如发病率、感染率、病死率、受胎率等服从二项分布的资料19、 2检验与t检验F检验在应用上有什么区别？答：t检验、F检验通常适用于数量性状资料的分析。在畜牧、水产等科学研究中，除了分析计量资料以外，还常常需要对次数资料、等级资料进行分析。等级资料实际上也是一种次数资料，次数资料服从二项分布或多项分布，其统计分析方法不同于服从正态分布的计量资料，而是要用到次数资料分析-2检验。20、适合性检验和独立性检验有何区别？答：独立性检验与适合性检验是两种不同的检验方法，主要区别如下：1分配理论或学说，独立性检验是分析两类因子是相互独立还是彼此相关；22×2列联表为列因子的属性类别数）3算。4r×crc个理论次、rc、rrrcr-1c-1个。因而在进行独立性检验时，自由度为rc-1-(r-1)-(c-1)=(r-1)(c-1)，即等于（横行属性类别数-1）×（直列属性类别数-1）。2 2检验需作矫正？如何矫正？在对次数资料进行2检验利用连续型随机变量2分布计算概率时，常常偏低，特别是当自由度为1时偏差较大。Yates(1934)提出了一个矫正公式，矫正后的值记为：计算公式为：当自由度大于1时式的 2分布与连续型随机变量 2分布相近似，这时可作连续性矫正，55为止。式为：22xyryxxy的相关系数xy的几何平均数：23、动物试验计划包括哪些内容？（一）课题名称与试验目的科研课题的选择是整个研究工作的第一步。选题时应注意以下几点：1发，适当照顾到长远或不久将来可能出现的问题。2解决的问题，以求在理论、观点及方法等方面有所突破。3、创新性研究课题要有自己的新颖之处。4、可行性就是完成科研课题的可能性，无论是从主观条件方面，还是客观条件方面，都要能保证研究课题的顺利进行。（二）研究依据、内容及预期达到的经济技术指标（三）试验方案和试验设计方法见本章第四节至第八节。（四）供试动物的数量及要求（五）试验记录的项目与要求（六）试验结果分析与效益估算（七）已具备的条件和研究进度安排（八）试验所需的条件（九）研究人员分工（十）试验的时间，地点和工作人员（十一）成果鉴定及撰写学术论文 。24、如何拟定一个正确的试验方案？为了拟定一个正确的、切实可行的试验方案，应从以下几方面考虑：1、根据试验的目的、任务和条件挑选试验因素2、根据各试验因素的性质分清水平间差异各因素水平可根据不同课题、因素的特点及动物的反应能力来确定，以使处理的效应容易表现出来。3、试验方案中必须设立作为比较标准的对照4、试验处理（包括对照）之间应遵循唯一差异原则5、有的试验要设置预试期25、试验设计应遵循哪三条基本原则？这三条基本原则的相互关系与作用为何？（一）重复重复是指试验中同一处理实施在两个或两个以上的试验单位上。（二）随机化随机化是指在对试验动物进行分组时必须使用随机的方法，使供试动物进入各试验组的机会相等，以避免试验动物分组时试验人员主观倾向的影响。这是在试验中排除非试验因素干扰的重要手段，目的是为了获得无偏的误差估计量。（三）局部控制——试验条件的局部一致性局部控制是指在试验时采取一定的技术措施或方法来控制或降低非试验因素对试验结果的影响。。试验设计三原则的关系和作用见图12-1所示。26、常用的试验设计方法有哪几种？各有何优缺点？各在什么情况下应用？完全随机设计（一）完全随机设计的主要优点1、设计容易处理数与重复数都不受限制，适用于试验条件、环境、试验动物差异较小的试验。2t差分析法进行统计分析。（二）完全随机设计的主要缺点1试验误差较大，试验的精确性较低。2、在试验条件、环境、试验动物差异较大时，不宜采用此种设计方法。随机单位组设计（一）随机单位组设计的主要优点1、设计与分析方法简单易行。23（二）随机单位组设计的主要缺点当处理数目过多时，各单位组内的供试动物数数目也过多，要使各单位组内供试动物的初始条件一致将有一定难度，因而在随机单位组设计中，处理数以不超过20为宜。配对设计是处理数为2的随机单位组设计，其优点是结果分析简单，试验误差通常比非配对设计小，但由于试验动物配对要求严格，不允许将不满足配对要求的试验动物随意配对拉丁方设计（一）拉丁方设计的主要优点1单位组因素，能将横行和直列两个单位组间的变异从试验误差中分离出来，因而试验误差比随机单位组设计小，试验的精确性比随机单位组设计高。2、试验结果的分析简便（二）拉丁方设计的主要缺点因为在拉丁设计中，横行单位组数、直列单位组数、试验处理数与试验处理的重复数必须相等，所以处理数受到一定限制。若处理数少，则重复数横行、直列单位组数也多，导致试验工作量大，且同一单位组内试验动物的初始条件亦难控制一致。因此，拉丁方设计一般用于5-8个处理的试验。在采用4个以下处理的拉丁方设计时，为了使估计误差的自由度不少于12同一个拉丁方试验重复进行数次，并将试验数据合并分析，以增加误差项的自由度。应当注意，在进行拉丁方试验时，某些单位组因素，如奶牛的泌乳阶段，试验因素的各处理要逐个地在不同阶段实施，如果前一阶段有残效，在后一阶段的试验中，就会产生系统误差而影响试验的准确性。此时应根据实际情况，安排适当的试验间歇期以消除残效。另外，还要注意，横行、直列单位组因素与试验因素间不存在交互作用，否则不能采用拉丁方设计生物统计附试验设计 A卷（动物科学、生物工程和饲料专业）一、名词解释（共30分）1．精确性与准确性（6分） 2．I类错误与II类错误6分）3．方差分析分） 4．直线回归分析和直线相关分析分）5．多重回归分析分） 6．多重比较分）7．交互作用分）二、问答题（35分分）在方差分析中涉及多个平均数（3个）t分）3分）分）2分）6分三、计算题（35分）A料B 料720680A料B 料720680710695735700680715690708705680700698705688问这两种饲料对粤黄鸡的增重效果是否有显著差异？（15分）5个世代120，130，140，120，110。试计算平均世代规模（5分）在进行山羊群体遗传研究中，观察了260只白色羊与黑色羊杂交的子二代毛色，181（15分）（2）根据孟德尔定律，有F 白色羊AA 黑色羊aa0F 白色羊Aa Aa F交配1 1F AA2:Aa1:aa12即F2白色山羊和黑色山羊的比例为3:1生物统计附试验设计 A卷（动物科学、生物工程和饲料专业）标准答案一、名词解释（30分）1（6分答：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察值与其真值接近的程度。（3分）（3分）2．I类错误与II类错误（6分）答：I类是指无效假设正确，却否定了它（3分）II类错误是指无效假设不正确，却接受了它（3分）3．方差分析（3分）答：方差分析是将多个处理的观察值作为一个整体看待，把观察值总变异的平方和及自由度分解为相应于不同变异来源的组间和组内平方和及自由度，进而获得不同变异来源的总体方差的估计值，通常利用表格形式表示，利用F检验检验假设。4．直线回归分析和直线相关分析（6分）E(y)ayi=aibxi，即自变量和依变量都只有一个变量，而且为线性关系（3分）统计学上采用相关分析研究呈平等关系的变量之间的关系，对两个变量间的相关分析叫做简单线性相关，而且如果研究两个变量间的线性关系，即不包括多项式，则称线性相关。（3分）多重回归分析（3分）答：回归分析中，如果依变量有一个，而自变量有多个，则称为多重回归分析。多重比较（3分）答：方差分析中，F显著性。统计学上反多个平均数两两间的相互比较叫做多重比较。交互作用（3分）答：交互作用又称为互作，是指在多因素析因试验中，一个因素的效用受到另一个因素的影响，表现为一因素不同水平上所产生的效应不同，这种现象叫做因素间的互作效应。二、问答题（共35分）1．什么是生物统计？它有什么作用？（5分生物学是研究生命或生物的科学，包括其结构、机能、生长、起源、进化及分布。包含植物学和动物学及所有的分支。生物统计学是统计学和生物学相结合的科学，是统计学在生物学中的应用。生物统计可以进行试验设计或者调查设计，对试验或者调查结果进行分析整理，以得出科学结论。在方差分析中涉及多个平均数（3个）t较多个平均数之间差异的显著性？（5分）答：在方差分析中，涉及多个处理。由于要比较的平均数较多，一般要利用方差分析，而不能利用t检验，因为：kk(k-1)/2t（0.5分）较低，容易掩盖差异的显著性（0.5分）I类错误率大如果有ktI类错误的概率为1-(0.95)2=10.860.14，这是我们无法接受的（4分）什么是固定效应？什么是随机效应？（8分）答：固定效应：效应的分组包括了所有可能的水平，如性别，年龄，同期组等。当效应的水平数目少，而且其组数为有限时，可以当成固定效应。随机效应：效应的水平数可以认为是从一个无限多水平数目抽限的。动物效应通常被当作随机效应。固定效应和随机效应与试验目的有关。当我们想知道一个因素特定水平间的差异因素通常被当作随机效应。固定效应随机效应水平数较少很大或者无限不同水平是否能够重复能不能某一水平是否有无限多的个体是否推断是否能够超出试验水平否能因素水平是否为非随机获取是否方差分析时，为什么有时要作数据转换？（5分答：进行方差分析时，都有下面三个假定：效应的可加性，由于效应可加，才能进行总平方和的剖分，样才能进行F检验。均方作为检验各处理差异显著性的共同误差均方。有些资料本身不符合方差分析的基本假定，如数据服从二项分布，这时应考虑对数据进行适当的转换，然后两年作方差分析。2检验有什么用途？（5分）答：卡方检验可以用来分析属性资料，它有两个用途：（2.5分）（2.5分）6分）答：试验设计有下面3个基本原则：于估计试验误差和降低试验误差。位进入各试验组的机会均等。这是试验中排队除非试验因素干扰的重要手段，目的是获得无偏的估计误差。重复随机化局部控制重复随机化局部控制无偏估计误差估计误差降低误差统计推断提高精确性三原则三、计算题，共35分计算题要求写出算式并代入数据，不要求计算出具体结果。根据计算出的统计量与域值比较时，须说明与哪一个域值比较，及可能的结果某家禽研究所对粤黄鸡进行饲养对比试验，增重结果如下表所示。A料B 料720680710695735700680715690708705680700698705688问这两种饲料对粤黄鸡的增重效果是否有显著差异？（15分）解：无效假设和研究假设分别为3分）H：=0 A BHa：AB描述统计量分别为，写出该部分内容不加分，没有写出不扣分A饲料nA=8XAs2A计算t

B饲料nB=8XBs2BSxx1

S2S21 2S2S21 2n

306（3分）288.839138.1258288.839138.1258t1S

2xx12

300（3分）7.306df=(1-1)+(2-1)=(8-1)+(8-1)=13分）查临界t值，作出统计推断，知道与哪一个t3分）查t值表，双尾，t 2.145，t2.145，P>0.05，不能否定无效假设，表0.05(14)明两种饲料对粤黄鸡的增重效果差异不显著，可以认为两种饲料的质量是相同的。5规模分别为：120，130，140，120，110。试计算平均世代规模（5分）解：据题意，应该利用调和平均数计算。H 1 12317（5分）11111120 130 140 120 110即平均世代规模为123.17头。在进行山羊群体遗传研究中，观察了260只白色羊与黑色羊杂交的子二代毛色，181（15分）注：（2）根据孟德尔定律，有F0 白色羊AA 黑色羊aaF1 白色羊AaAa 交配F2 AA2:Aa1:aa1即F2白色山羊和黑色山羊的比例为3:1解：（1）3分）无效假设：子二代分离符合孟德尔定律3:1的比例研究假设：子二代分离不符合孟德尔定律3:1的比例（3分）白色理论次数：T1=2603/4=1952601/465，或者T2260（3分）21，因此，需要对卡方（3分）

2）值进行校正性状实际观察次数A理论次数TA-T2白色181195-14黑色7965+14总和2602600(AT0.5)(AT0.5)2

T 195

3.739((79650.5)2(181195(1811950.5)213.84。因此，P>0.05认为白色羊与黑色羊的毛色比例符合孟德尔定律。生物统计附试验设计 （B卷）考试类型（开卷/闭卷） 闭卷 考试时间： 120 分钟题号一二三总分得分评阅人学号 姓名 年级专业2004级动物科学生工题号一二三总分得分评阅人一、填空题（共26分）也叫 指在调查或试验中某一试验指标或性状的观察值与其真值接近的程度。 也叫 指调查或验中同一试验指标或性状的重复观察值彼此接近的程度（4分）多重比较的目的是判断两两平均数间的 多重较 的 方 法 很 多 ， 常 用 的 和 。生物试验中，由于试验误差较大，常采用 （8分）试验设计中， 是指试验中同一处理实施在两个或两个以上的试验单位上；其作用是和（4）在某因素同一水平上，另一因素不同水平对试验指标的影响称为 ；所谓 ，实际上指的就是由于个或两个以上试验因素的相互作用而产生的效应（4分）试验中所研究的影响试验指标的因素叫 （2分）相关变量间的关系一般分为两种一种为因果关系即一个变量的变受到另一个或几个变量的影响另一种是平行关系即两个以上的变共同受到另外因素的影响。统计上采用 研究呈因关系的相关变量间的关系采用 研究呈平等关系相关变量间的关系（4分）二、简答题（共35分）（4）为什么有时要进行协方差分析？试举例说明（4）种？（3）（3）（7）多个平均数差异显著性检验时，不能用t检验而要用方差分析的主要3检验法进行显著检验，显著水平=0.05II（8）（6）三、计算题（共39分）18（10）附：本题需要的随机数如下16 07 44 99 83 11 46 32 24 20 14 85 8845 10 93 72 88 71 2310（x）和增重（y）如下表所示x191167194158200179178174170 175y334472243844383730 35已知：x=1786，y=332,xy=59983,x2=320496,y2=11868试计算饲料消耗（x）和增重料消耗为自变量，计算回归系数（9。260181合孟德尔分离定律的3:1比例？（临界值20.05(1)

84（10）否对小鼠的寿命有影响？（0.01(2,1410分）自由采食 满足90% 满足80%组平均值组和 x2145.44， x45.8iji j i i051考试试卷答案一、填空题（26） 准确性也叫准确度程度。精确度也叫性（4）多重比较的目的是判断两两平均数间的差异显著性最小显（LSD）和最小显著极差法（或，DUNCANSSR）（8）试验设计中，重复是指试验中同一处理实施在两个或两个以上的试验单位上计试验误差和降低试验误差（4）简单效应互作效应（4）试验中所研究的影响试验指标的因素叫试验因素（2）的影响；另一种是平行关系，即两个以上的变量共同受到另外因素的影响。统计上采用分析研究呈因果关系的相关变量间的关系；采用相关分析的关系。（4分）二、简答题（共35分）（4）答：单因素试验资料方差分析的数学模型为：xaeij i iji其中为全试验观察值总体的平均数，a为第i个处理的效应，表示处理i对试验结果产生的影响；iije是试验误差，相互独立，且服从正态分布N(0,2)。ij为什么有时要进行协方差分析？试举例说明（4）答：为了提高试验的精确性和准确性，对处理以外的一切条件都需要采取有效的措施严加控制，使它们在各处理间尽量一致，这叫试验控制。但在有些情况下，即使做出很大努力也难以使试验控制希望试验仔猪的初始重相同，因为仔猪的初始重不同，将影响到猪的增重。经研究发现，增重与初始重之间存在线笥回归关系。但是，在实验中很难满足仔猪初始重相同这一要求。这时可利用仔猪的初始重（x）与其增重（y）的回归关系，将仔猪增重都矫正为初始重相同时的增重，于是初始重不同对仔猪的影响就消除了。由于矫正后的增重是应用统计方法将初始重控制一致而得到的，故叫统计控制。统计控制是试验控y的变异主要x的不同造成（处理没有显著效应’间将没有显著差异（y间的差异可能是显著的yx不同的影响外，尚存在不同处理的显著效应，则可期望各y’间将有显著差异（y间的差异可能是不显著的y’y的大小次序也常不一致。所以，处理平均数的回归矫正平均数的显著性检验，能够提高试验的准确性和精确性，从而更真实地反映试验什么叫多重回归分析？多重回归分析中，自变量的顺序选择方法有哪三种？（3）（2个一次剔除回归方程中一个不显著的自变量，剔除的自变量不再进入回归方程，即为“只出不进（3）答：显著性检验分为三步。第一步，对试验样本所在的总体作假设；第二步，在无效假设成立的前根据“小概率事件不可能原理”否定或接受无效假设。（7）答：拉丁方设计是从横行和直列两个方向进行双重局部控制，使得横行和直列两向皆成单位（区）组，是比随机（区）单位多一外单位（区）组的设计。在拉丁方设计中，每一行或每一列都成为一个完全单位（区）组，而每一处理在每一行或每一列都只能出现一次，即在拉丁方设计中，试验处理数=横行单位（区）组数=直列单位（区）组数=试验处理的重复数。（1）的统计分析简便。（1）因为在拉丁方设计中，横行单位组数、直列单位组数、试验处理（2）小，影响检验的灵敏度；若处理数多，则重复也多，横行、直列的单位组数也多，导致试验工作量大，且同一单位组内试验动物的初始条件亦难控制一致。t检验而要用方差分析的主要原因是什么？假如有一单3tII（8）

=0.05，写出答：多个平均数显著性检验时，不能利用t检验进行两对两对的差异显著性检验的主要原因，是因为用这时如果t检验，则I类错误增高。如本题，如有一单因素试验，该因素有3个水平，则如果采用t检验法进行显著检验，显著水平=0.05，则I类错误的计算公式为：P(TypeIerror)=1-(1-)k将=0.05代入上式得I类错误为：P(TypeIerror)=1-(0.95)3（6）答：配对设计是指先根据配对的要求将试验单位两两配对，然后将配成对子的两个试验单位随机地分配到两个处理中中。配对的要求是，配成对子的两个试验单位初始条件尽量一致，不同对子间试验单位的初始条件允许有差异，每一个对子就是试验处理的一个重复。配对的方式有两种：自身配对与同源配对。观察值进行自身对照比较；或同一试验单位的不同部位的观察值或不由方法的观察值进行自身对照比较。年龄、体重相同的两个试验动物配成一对，然后对配对的两个个体随机地实施不同的处理。三、计算题（共39分）18（10）附：本题需要的随机数如下1607449983114632242014858845109372887123181、2、……、18方向（左、右、上、下）18个（两组）18甲组，双数为乙组。假如随机数字如题中所给，令随机数字中的单数为甲组，双号为乙组，则绵羊编号随机数字组别

1 2 316 07 乙 甲

4 599 甲

6 7 811 46 甲 乙

9 24 乙

11 14 乙

13 88 乙

15 10 乙

17 1872 88乙 乙则随机分组结果为：甲组2456121416乙组13789101113151718甲组比乙组少4只，需要从乙组调整两只到甲组。仍用随机的方法进行调整。在本题中给出的1823，分别险以调整时乙组的绵羊只数调整1只绵羊去甲组后乙组剩余的绵羊只数535只绵羊9号）和余下10只的第3只绵羊（7号）分配到甲组。调整后的甲组、乙组绵羊的编号为：甲组245679121416乙组13810111315171810（x）和增重（y）如下表所示x 191y 33

16711

19442

15824

20038

17944

17838

17437

17030

17535已知：x=1786，y=332,xy=59983,x2=320496,y2=11868试计算饲料消耗（x）和增重（y）回归系数（9。解：相关系数： x2nx2 n y2yn2r

xy59983

178610 17862 332210 320496 11868 10 0.6074回归系数：xyb

xnx

y 178659983 10

0.4536x2

xn

320496

1786210在进行山羊群体遗传检测时，观察了260只白色山羊与黑色山羊杂交的子二代