生物统计名词解释及问答.doc

1、生物统计学：数理统计在生物学研究中的应用，它是应用数理统计的原理和方法来分析和解释生物界各种现象和试验调查资料的一门学科，属于应用统计学的一个分支。3、总体：具有相同性质的个体所组成的集合称为总体，它是指研究对象的全体；4、个体：组成总体的基本单元称为个体5、样本：从总体中抽出若干个体所构成的集合称为样本6、总体又分为有限总体和无限总体：含有有限个个体的总体称为有限总体；包含有极多或无限多个体的总体称为无限总体.7、样本单位：构成样本的每个个体称为样本单位。样本容量或样本大小：样本中所包含的个体数目叫样本容量或样本大小，样本容量常记为n。 一般在生物学研究中，通常把n30的样本叫小样本，n 30的样本叫大样本。8、变量（或变数）：指相同性质的事物间表现差异性或差异特征的数据。变量包括:定量变量（连续变量、非连续变量）、定性变量9、常数：表示能代表事物特征和性质的数值。10、参数：描述总体特征的数量称为参数。11、统计数（统计量）：描述样本特征的数量称为统计数。12、效应:通过施加试验处理，引起试验差异的作用称为效应。13 互作（连应）：指两个或两个以上处理因素间相互作用产生的效应。15、随机误差（抽样误差）是由于试验中无法控制的内在和外在的偶然因素所造成的试验结果与真实结果之间的差异。16、系统误差（片面误差）是由于试验处理以外的其他条件控制不一致所产生的带有倾向性的或定向性的偏差。17、错误：指在试验过程中，由于人为作用引起的差错。18、准确性（准确度）：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。19:、精确性（精确度）：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。20、资料：在生物学试验及调查中，通过对某种具体事物或现象观察获得的结果称为资料。21、数量性状：指能够以计数和测量或度量的方式表示其特征的性状。22、数量性状资料：观察测定数量性状而获得的数据。23、 计数资料：指用计数方式获得的数量性状资料。24、计量资料：指用测量或度量法获得的数量性状资料。25、质量性状：指能观察到而不能直接测量的性状。26、质量性状资料：观察质量性状而获得的数据就是质量性状资料，也称为属性性状资料。27、资料搜集的方法：调查、试验。调查是对已经存在的事情的资料按某种方案进行收集的方法。资料的调查又可以分为两种：普查和抽样调查。普查是对研究对象的全部个体逐一进行调查的方法。抽样调查是根据一定的原则从研究对象中抽取一部分具有代表性的个体进行调查的方法。 试验是对已有的或没有的事物加以处理的方法。试验设计须遵循的三大原则是：随机、重复和局部控制。28、检查和核对原始资料的目的：确保原始资料的完整性和正确性。 完整性：是指原始资料无遗缺或重复。正确性：是指原始资料的测量和记载无差错或未进行不合理的归并29、全距（极差）：数据分布的两端变异的最大范围，即样本变量值最大值和最小值之差，用R表示。R=Xmax- Xmin 30、组距：每组内的上下限范围。31、组限：指每个组变量值的起止界限。32、变量的分布具有两种明显的基本特征：集中性和离散性。 集中性：变量在趋势上有着向某一中心聚集，或者说以某一数值为中心而分布的性质。 离散性：变量有着离中分散变异的性质。33、集中性-平均数（算术平均数、中位数、众数、几何平均数、调和平均数） 离散性-变异数（极差、方差、标准差、变异系数） 算术平均数：总体或样本资料中所有观测数的总和除以观测数的个数所得的商，简称平均数、均数或均值。 中位数：资料中所有观测数依大小顺序排列，居于中间位置的观测数称为中位数或中数。 众数：资料中出现次数最多的那个观测值或次数最多一组的组中值或中点值。34、必然事件（U）：一定条件下必然出现。 不可能事件（V）：一定条件下必然不出现。 随机事件（A）：一定条件下可能出现。35、频率：设事件A在n次重复试验中发生了m次,其比值m/n称为事件A发生的频率(frequency)，记为：W(A)=m/n。 概率：事件A在n次重复试验中，发生了m次，当试验次数n不断增大时，事件A发生的频率W(A)就越来越接近某一确定值p，于是定义p为事件发生的概率（probability）,记为P(A) = p=36、事件：和事件、积事件、互斥事件、对立事件、独立事件、完全事件系 和事件：事件A和事件B中至少有一个发生而构成的新事件称为事件A和事件B的和事件，记作A+B。 积事件：事件A和事件B中同时发生而构成的新事件称为事件A和事件B的积事件，记作AB。 互斥事件：事件A和事件B不能同时发生，则称这两个事件A和B互不相容或互斥。 对立事件：事件A和事件B必有一个发生，但二者不能同时发生，且A和B的和事件组成整个样本空间。即A+B=U，AB=V。我们称事件B为事件A的对立事件。 独立事件:事件A和事件B的发生无关，事件B的发生与事件A的发生无关，则事件A和事件B为独立事件。 完全事件系:如果多个事件A1、A2、A3、An两两互斥，且每次试验结果必然发生其一，则称事件A1、A2、A3、An为完全事件系。37、大数定律：概率论中用来阐述大量随机现象平均结果稳定性的一系列定律的总称 。38、统计推断：把试验的表面效应与误差大小相比较并由表面效应可能属误差的概率而作出推论的方法。 统计推断内容：假设检验、参数估计。 40、小概率原理:概率很小的事件在一次抽样试验中实际是几乎不可能发生的。41、第一类错误（错误）：在H0真实的情况下，由于随机性，x仍有可能落在拒绝域内，拒绝H0。43、试验因素：试验中所研究的影响试验指标的原因或原因组合 处理因素/因素/因子：可控因素、非控因素。44、因素水平:每个试验因素的不同状态简称为水平45、试验处理：对受试对象给予的某种外部干预或措施，是试验实施因子水平的一个组合46、试验单位:在试验中能接受不同试验处理的独立的试验载体，实际上就是根据研究目的而确定的观测总体47、重复:在试验中，将一个处理实施在两个或两个以上的试验单位上。48、方差分析的概念：变异原因的数量分析，将试验数据的总变异分解为不同来源的变异，从而评定不同变异来源的相对重要性的一种统计方法。49、整个资料的变异来源可分为：处理间和处理内两个部分总平方和=处理间平方和+处理内平方和 处理间平方和：各处理的平均数的变异 处理内（误差）平方和：各组的n个观察值与其相应平均数的离差平方和 总自由度=处理间自由度+处理内自由度50、多重比较：要明确各个处理平均数彼此间的差异显著性，还必须对各个平均数作相互比较51、田间试验：在田间生产条件下对农作物品种和栽培技术等进行的科学试验52、准确度: 指试验中某一性状的观察值与其相应真值的接近程度。 精确度: 指试验中同一性状重复观察值彼此接近程度53、田间试验三原则：重复、局部控制、随机排列54随机排列设计法：完全随机设计、随机区组设计、拉丁方设计、改良对比法、裂区设计、正交设计55、完全随机设计：将全部试验小区统一编号，按随机的方法安排每个处理57、拉丁方设计：从行和列两个方向上排列成区组，而每一处理在每一行或列都只占有一个小区，处理在各区组的排列是随机的58、常用田间试验设计法：顺序排列设计法、随机排列设计法问答:生物统计学的基本作用：1、 提供整理和描述数据资料的科学方法，确定某些性状和特性的数量特征。2、运用显著检验，判断试验结果的可靠性或可行性。3、提供由样本推断总体的方法。4、提供试验设计的的一些重要原则。算术平均数的重要性质：1、算术平均数与样本内的每个值都相关，它的大小受每个值的影响；2、若每个Xi都乘以相同的数k，则原平均数亦应乘以k3、若每个Xi都加上相同的数a，则原平均数亦可直接加上a。4、离均差之和等于零。5、离均差平方和最小。标准差特性：1、标准差的大小，受多个观测数影响，如果观测数与观测数间差异较大，则离均差也大，因而标准差也大，反之则小2、各观测数加上或减去一个常数，其标准差不变;各观测数乘以或除以一个常数a（不为0），其标准差扩大或缩小a倍。标准差作用：1、表示变量分布的离散程度。2、可以概括估计出变量的次数分布及各类观测数在总体中所占的比例。3、估计平均数的标准误。4、进行平均数的区间估计和变异系数计算。统计推断任务：1、分析误差产生的原因2、确定差异的性质3、排除误差干扰4、对总体特征做出正确判断一个好的估计量应满足以下三个条件：无偏性、有效性和相容性。1、无偏估计量 如果一个统计量的理论平均数，即它的数学期望等于总体的参数，就称为无偏估计量 2、有效估计量 在样本含量相同的情况下，如果一个统计量的方差小于另一个统计量的方差，则前一个统计量是更有效的估计量 3、相容估计量 如果统计量的取值，任意接近于参数值的概率，随样本含量n的无限增加而趋于1，则该统计量称为参数的相容估计量 成对数据与成组数据：成对数据是假设各个配对的差数来自差数的分布为正态分布，具有N(0, d2)；而每一配对的两个供试单位是彼此相关的。成组数据则是假定两个样本都来自具有共同或不同方差的正态总体；而两个样本的各个供试单位都是彼此独立的。因此在试验研究中，为加强某些试验条件的控制，以设计成成对数据的