试验统计方法(生物统计)复习总结-盖钧镒主编全

第章试因：被变动并设有待比较的一组处理的因子或试验研究的对(研究对象的效应试处单因素试验中的每一个水平即为一个处;因素试验中是不同因素的水平结合在一起形成的处理组合,简称为处理。试水：试验因素内不同的级别或状态简效：在同一因素内两种水平间试验指标的差异。主效：一个因素内各简单效应的平均数。交作效：简称互作:因素内简单效应间差异的平均。什是验案如制一正的验案试合学业举说之根据试验目的和要求所拟定的用来进行比较的一组试验处理的总。制试方的点:目明确。2.选适当的因素及其水平3.设置对照水平或处理。应唯一差异原则。试误的念试验结果与处理真值之间的差异系统误差影响力数据的准确性，偶然误差影响了数据的精确性，共同影响了实验处理间比较的可靠性。来(1)验材料固有的差(试验时农事操作和管理技术的不一致所引起的差(3)进行试验时外界条件的差异控途选同质一致的试验材(2)改操作和管理技术之准(控引起差异的外界主要因素择件匀一致的试验环境验中采用适当的试验设计和科学的管理技术；应用相应的科学统计分析方法第章试设的个本则重复随排列局部控制重的用估试验误差；低试验误差。随的要用无偏计试验误差;研究随机事件---得随机变量-----率的性质-进统计分析统计推)!局控就是分范围分地段或分空间地控制非处理因素，使之对各试验处理的影响在较小空间内达到最大程度的一致,而有效地降低试验误差。这是降低误差的重要手段之一第章总:具有共同性质的个体所组成的集.有总-由有限个个体构成的总.无总-总体所包含的个体数目有无穷多个样:从总体中抽取若干个个体的集合称为样。参:由总体中全部个体观察值计算得总体特统数:测定样本中的各个体而得的样本征数，如平均数等，称为统计数关:试验研究的目的是为了获得总体的信息特;试验研究的方法则是抽样研;利用样本的结果统计数推断或估计总体特征(参数平数意:平数是数的代表值，表示资料中观察值的中心位(集中趋势)，并且可作为资料的代表而与另一组资料相比较，借以明确二者之间相差的情况。

2yy)(y2yy)(y算平数-一个数量资料中各个观察值的和除以观察值个数所得的商数算术平均数算平数两重特：离均差之和为(离均差平方的总和最小变数意:一示资料数据间的变异程度或离散程度或离均程度;可以衡量平均值的代表性变数种:一、极差二、方差三标准差四、异系数计方1.极差是料中最大观察值与最小观察值的差数2.样均为S总体差用样标差式变系-样本的标准差对均数的百分数：

总标差式：CV100%

yN

变系是一个不带任何单位的平均一个单位纯数离均程度用消除了平均值大小及所带单位不同的影其可用以比较二个事的变异度大小。第章统概：统计学上用较大时稳定的频率近似代表概率。通大量实验而估计的概率称为实验概率或统概，以标正离：正分曲特的五？正态曲线与横轴之间的总面积等于1因此在曲线下横轴的任何定值，例如从=1到y=2之间的面积，等于介于这两个定值间面积占总面积的成数，或者说等于y落于这个区间内的概率。正态曲线的任何两个定ya与之的面积或概率乃完全曲线的µ和σ确定的。小率理若事件A发的概率较小小于0.05或0.01则认为事件A在次试验中不太可能发生，这称为小概率事件实际不可能性原理，简称小概率原理。小率件际可性理统假测中应:如事先假设了一些条件,这些假设的条件下若计算出某一事件为一小概率事件然而它在一次正常的试验中竟然发了;过来说明假设的条件不正确,而否定该假(接受另一个相反的假设)。抽分：从已知的总体中以一定的样本容量进行随机抽样，由样本的统计数所对应的概率分布称抽分。抽样分布是统计推断的理论基础。单样平数样布其数如果从容量为N的限总体抽样，若每次抽取容量为n的本，那么一共可以得

n

个样本(所有可能的样本个数)抽所得到的每一个样本可以计算一个平均数，全部可能的样本都被抽取后可以得到许多平均数。如果将抽样所得到的所有可能的样本平均数集合起来便构成一个新的总体，平均数就成为这个新总体的变量。由平均数构成的新总体的分布，称为平均数的抽样分布。随机样本的任何一种统计数都可以是一个变量，这种变量的分布称为统计数的抽样分布。(1)该抽样分布的平均数与母总体的平均数相等：(2)该抽样分布的方差与母总体方差间存在如下关系：

两样平数数样布其数

如果从一个总体随机地抽取一个样本容量为n的本时机独立地从另一个总体抽取一1个样本容量为的本那可得到分别属于两个总体的样本这两个独立随机抽取的样2y12y

本平均数间差数()抽样分布参数与两个母总体间存在如下关系：(1)该抽样分布的平均数与母总体的平均数之差相等：(2)该抽样分布的方差与母总体方差间的关系为：第章

y

y

2区估:在一定的概率保证之由样本的统计数估计出总体参数可能位于的区置区在一定的概率保证之下,由样本的统计数估计出的总体参数可能位于的区.区间的上、下限称置限一以L1和L分表示置信下限和上限。置系或信:证总体参数位于置信区间的概率以P=(1－)示。统假:对本所属的总体(特征值或参数)提出设包括效假设和备择假设两个后面有说明。无假:记作H,设样本所属总体效应或参数(平均数)某一指定值相等或假设两个总0体参数相等,相对而言都不具有自己的独特效备假:记H设样本所属总体效应或参数(平数)与一指定值不相等或假设两A个总体参数不相或相对而言它们都有己的独特效所以也可以称为有效假设假测时接验统假是无效假设因为有效假设相当于总体已知，这样才能从已知的总体中进行抽样分布，才能进一步计算样本在无效假设中出现的概率。区估与计设验关为:如果无假设位于置信区间,接受无效假称为差异不显著;如果无假设位于置信区间,否定无效假接受备择假,为差异显著什是著平为么有个著平根什确显水平它统推有关？用来测验假设的小概率标准5%等，称显著平由于显著水平不同可能直接影响到推断结.例题如果用0.01水就要接受无效假,所以必须事先确定显著水选显水的则:统计上达显,际上有应用价值.选显水的则:试验误差小,高水平试验误差大选低水平什叫计断它括些容什是计设验它原理方？统推:利用概率论和抽样分布的原理,样本结果(统计数推断或估计其总体特(数它两路一统计假设测二是参数的区间估计统假测的义:先对样本所属的总体提出统计假设无效假设H备假设)然A计算样本在无效假设的总体中出现的概率若概率大则接受该假设;概率小则否定该假设,从而接受另一个相反的备择假设具有下大:(一)提出统计假设:对所研究的总体首先提出统计假设(二)计算概率在定无效假设为正确的提下究抽样分布而计算出样本在无效假设的总体中出现的概率(三)推:根据小率事件实际上不可能发”原理接受或否定无效假设第章方分的想任事物的数量特征都是受多种因素的影响中起重要作用的因素所引起

2222的变异量方差就大;次要作用的因素所引起的变异量就小;起作用的因素其变异量(方差)就不能显著大于试验误差的变异(方差).方分的路:先把试验资料的总变异分解为各个因素(包试验误差的异,并算它们的方差用误差方差对各个因素进行方差的著性测验,后对方差显著的因素内的各个水平的平均数进行多重比较方分的骤:平和及自由度的分解:把验料总变异的平方和及自由度分解为各个因素的平方和及自由度并计算出它们的方差2.F测验:用f分测验各个因素的方差是否显著大于误差方以明确哪个因素的效应是显著的.多比较:对方差显著的因素内水平间的平均数进行比较(差显性测验)以明哪些平均数间差异显哪些平均数间差异不F验具条：变数遵循正态分布N(2)和彼此独立。12多比的种法

，)，1.最小显著差数法(LSD法复差(q法3.Duncan氏复极差(法多比方尺的比时:LSD法SSR)q法时:LSD法SSR法)LSR(q)应（）试验事先确定比较的标准，凡与对照相比较，或与预定要比较的对象比较，一般可选用最小显著差数法LSD法)；（2）新复极差法SSR法适用于试验精确度一般的所有均值间的相互比.（3）q法测验适用于试验精确度较高的所均值间的相互比方分的义什？何行由和方的解如进行F测验多比？方分是将总变异剖分为各个变异来的相应部分，从而发现各变异原因在总变异中相对重要程度的一种统计分析方法平和自度分:把试验料总变异的平方和及自由度分解为各个因素的平方和及自由度并计算出它们的方差.F测:用f分测验各个因素的方差是否显著大于误差方.明确哪个因素的效应是显著的.F测(方差的著测或差同性验)的法提出统假设

H::02A1规定显水平计算概

ss2

F)2推断如果F

就否定无效假设,接受备择假设如果FF,接无效假设多比的本路利用误差方差计算出最小显著差异标若任两个均值之差的绝对yij

标准则们的总体均值

i

j

就差异显著反就差异不显.

ijr(x)ijr(x))并测验其显著性。般回答问题时常指功能定!率x多比:对差显著的因素内水平间的平均数进行比较(差异显著性测验),明确哪些平均数间差异显哪些平均数间差异不显著方分有些本定处理效应与环境效应等应该具可性（2试验误差应是随机的、此独立的，具有平均数为零而且作正态分布，“态。(3)所有试验处理必须具有共同的差方差，即误同质。第章什么回分？线归程回归距回系的计义什？何算如何直回进假测和间计回归分析：计算回归方程为基础的统计分析方法。(一)直线回归方程式

·归截距是x=0时Y值，即回归直线在y轴的截距。回系数b是x每加一个单位数时Y平地将要增(b＞0时或减少(b时)的单位数。建立回归方程或求和的理是最小二乘法或最小平方法原理,使各个实际值y与归直线对应值之差平方之最其几何图形上的含义各个实际观测点与回归直上点之距离和为最,误差为最小.(1).提出统计假设H:,≠(2).规定显著水平为或0.01(3).计算概率计算来自的体的概率什么相分？关数决系数有么体义如计？何相系做假测？()(y)SP相分：算相关系数为基础的统计分析方法。计算表示Y和X相密切程度的统计数，2y相关系数是两个变数标准化离差的乘积之和的平均数。关系数功定:示变量间相关性质与程度的统计数关系数的计算定:由自变量引起的回归平方和占依变量总方和比率的平方根关系数的推导定:是两个变数标准化离差的乘积之和的平数。)/)/决的方(y占总平