生统复习

一、名词解释1.试验设计：广义的试验设计是指试验研究课题设计，也就是指整个试验计划的拟定，狭义的试验设计主要是指试验单位(如动物试验的畜、禽)的选取、重复数目的确定及试验单位的分组。2.精确性：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。3.准确性：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。4.随机误差:是由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产生的误差,是不可避免的,随机误差影响试验的精确性。5.离散型随机变量：如果表示试验结果的变量x，其可能取值至多为可列个，且以各种确定的概率取这些不同的值，则称x为离散型随机变量。6.连续型随机变量：如果表示试验结果的变量x，其可能取值为某范围内的任何数值，且x在其取值范围内的任一区间中取值时，其概率是确定的，则称x为连续型随机变量。7.统计概率：在相同条件下进行n次重复试验，当试验重复数n逐渐增大时，随机事件A的频率越来越稳定地接近某一数值p，那么就把p称为随机事件A的概率。8.标准误：是样本平均数抽样总体的标准差，nx/,它表示平均数抽样误差的大小。9.小概率原理：在统计学上，把小概率事件在一次试验中看成是实际不可能发生的事件。10.显著水平：用来确定否定或接受无效假设的概率标准叫显著水平。11.F检验：统计学上把两个均方之比值称为F值,即22/etSSF,用F值出现概率的大小推断两个总体方差是否相等的方法称为F检验。12.试验因素：试验中所研究的影响试验指标的因素叫试验因素。13.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所产生的效应不同，这种现象称为该两因素存在交互作用。14.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。15.适合性检验：判断实际观察的属性类别分配是否符合已知属性类别分配理论或学说的假设检验。16.决定系数：/)ˆ(2yy2)(yy比值叫做x对y的决定系数，记为r2，决定系数的大小表示了回归方程估测可靠程度的高低。17.统计推断：是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。18.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组中。19.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组20.完全随机设计：根据试验处理数将全部供试动物随机地分成若干组，然后再按组实施不同处理的设计。21.t分布：总体标准差σ未知时，以样本标准差S代替σ所得到的统计量xSx/)(记为t。在计算xS时，由于采用S来代替σ，使得t变量不再服从标准正态分布，而是服从t分布。22.χ2检验：适用于属性资料和计数资料等离散性变量的假设性检验，分成适合性检验和独立性检验。其基本原理是利用理论推算值和实际观测值之间的偏的大小。23.相关系数：统计学上把决定系数r2的平方根称为x与y的相关系数,表示两个相关变量x、y间线性相关程度和性质的统计量。二、简答题1.简述进行显著性检验应注意问题。进行显著性检验应注意以下几个问题：（一）为了保证试验结果的可靠及正确，要有严密合理的试验或抽样设计，保证各样本是从相应同质总体中随机抽取的。（二）选用的显著性检验方法应符合其应用条件。（三）要正确理解差异显著或极显著的统计意义。（四）合理建立统计假设，正确计算检验统计量。(五)结论不能绝对化。2.如何理解假设检验结论中的“差异不显著”、“差异显著”、“差异极显著”？假设检验结论中的“差异显著”或“差异极显著”不应该误解为相差很大或非常大，也不能认为在专业上一定就有重要或很重要的价值。“显著”或“极显著”是指表面上如此差别的不同样本来自同一总体的可能性小于0.05或0.01，已达到了可以认为它们有实质性差异的显著水平。“差异不显著”是指表面上的这种差异在同一总体中出现的可能性大于统计上公认的概率水平0.05，不能理解为试验结果间没有差异。下“差异不显著”的结论时，客观上存在两种可能：一是本质上有差异，但被试验误差所掩盖，表现不出差异的显著性来；二是可能确无本质上差异。3.样本标准差与样本标准误有和联系和区别？二者联系：均为变异指标，nSSx，当样本含量不变时，标准误与标准差成正比；二者区别：样本标准差S是反映样本中各观测值1x,2x,…,nx变异程度大小的一个指标，它的大小说明了x对该样本代表性的强弱；样本标准误是样本平均数kxxx,...,,21的标准差，它是x抽样误差的估计值，其大小说明了样本间变异程度的大小及x精确性的高低。4.简述直线相关分析与直线回归分析的关系。1．相关系数r是y对x的回归系数xyb与x对y的回归系数xyb的几何平均数：xyyxbbr;2.它们的研究对象都是呈直线关系的相关变量;3.直线回归分析将二个相关变量区分为自变量和依变量，侧重于寻求它们之间的联系形式—直线回归方程；4.直线相关分析侧重于揭示它们之间的联系程度和性质——计算出相关系数;5.两种分析显著性检验都是解决y与x间是否存在直线关系，因而二者的检验是等价的。5.简述随机单位组设计的主要优缺点。（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。2、由于随机单位组设计体现了试验设计三原则，在对试验结果进行分析时，能将单位组间的变异从试验误差中分离出来，有效地降低了试验误差，因而试验的精确性较高。3、把条件一致的供试动物分在同一单位组，再将同一单位组的供试动物随机分配到不同处理组内，加大了处理组之间的可比性。（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。6.简述拟定一个正确试验方案的要点。（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（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7.试验设计应遵循哪三条基本原则？这三条基本原则的作用为何？（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。设置重复的主要作用在于估计试验误差和降低试验误差。（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。局部控制原则能较好地降低试验误差。8.方差分析的基本思想是什么？有哪些步骤？方差分析基本思想：方差分析是将k个处理的观测值作为一个整体看待，把观测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平方和及自由度，进而获得不同变异来源总体方差估计值；通过计算这些总体方差的估计值的适当比值，就能检验各样本所属总体平均数是否相等。方差分析实质上是关于观测值变异原因的数量分析方差分析的基本步骤：（一）计算各项平方和与自由度。（二）列出方差分析表，进行F检验。（三）若F检验显著，则进行多重比较。9.多个处理平均数间的相互比较为什么不宜用t检验法?1、检验过程烦琐若有k个处理，则要作k(k-1)/2次类似的检验。2、无统一的试验误差，误差估计的精确性和检验的灵敏性低若用t检验法作两两比较，由于每次比较需计算一个21xxS，故使得各次比较误差的估计不统一，同时没有充分利用资料所提供的信息而使误差估计的精确性降低，从而降低检验的灵敏性。3、推断的可靠性低，检验的I型错误率大若用t检验法进行多个处理平均数间的显著性检验，由于没有考虑相互比较的两个平均数的秩次问题，因而会增大犯I型错误的概率，降低推断的可靠性。