生物统计学教学大纲.doc

第一章 绪论（3学时）第一节 试验的基本方法一、 因素的分解二、 水平的比较第二节 试验误差一、 试验误差的意义二、 试验误差对试验结果的影响三、 试验误差的来源和控制第三节 生物统计及其功用一、 提供整理和描述试验数据的科学方法二、 提供由样本推论总体的科学方法三、 提供由误差分析鉴别处理效应的方法四、提供进行科学试验设计的原理和方法本章要点：掌握处理和效应的概念以及试验误差的意义、来源和控制方法。本章难点：试验误差对处理效应的影响。第二章 变数的次数分布（2学时）第一节 次数分布表 第二节 次数分布图本章要点：了解变数分布的特点；掌握次数分布表和次数分布图的制作方法。本章难点：连续性变数与间断性变数次数分布表、图制作的异同。第三章 平均数和变异数（3学时）第一节 平均数一、 算术平均数二、 几何平均数三、 调和平均数四、 中位数和众数第二节 变异数一、极差二、方差三、标准差四、变异系数本章要点：熟悉算术平均数、几何平均数、中位数和众数的使用场合和计算方法；掌握方差、标准差和变异系数的意义和计算方法。本章难点：不同类型平均数的适用场合。第四章 概率和理论分布（学时）第一节 事件与概率一、 事件和概率的意义二、 事件的相互关系三、 计算事件概率的法则第二节 二项分布一、 二项总体和二项分布二、 二项分布的概率计算三、 二项分布的平均数和标准差第三节 正态分布一、 正态分布特征二、 利用正态分布计算概率的方法三、 二项分布的正态近似本章要点：熟悉事件之间的关系和计算事件概率的方法；掌握二项分布和正态分布的意义和概率计算方法。本章难点：利用有关理论分布计算事件发生概率的方法。第五章 统计数的分布（学时）第一节 随机抽样和无偏估计第二节样本平均数的分布第三节样本平均数差数的分布第四节t分布第五节2分布和F分布本章要点：熟悉样本平均数和样本平均数差数分布的性质；掌握t分布、F分布和2分布的意义和概率计算方法。本章难点：利用抽样分布律计算统计数在指定区间的概率。第六章 统计推断（10学时）第一节 统计推断的意义和内容一、 统计推断的意义二、 统计推断的内容第二节 统计假设测验一、 统计假设测验的基本步骤二、 假设测验的几何意义三、 一尾测验和两尾测验四、 假设测验的两类错误第三节 单个平均数的假设测验第四节 两个平均数的假设测验成组比较一、 总体方差已知或大样本条件下的测验二、 小样本、方差相近的测验第五节两个平均数的假设测验成对比较一、 测验方法二、 成对比较的优点第六节样本容量一、 单个平均数的样本容量二、 两个平均数的样本容量三、 成对比较的样本容量第七节关于方差的统计推断一、 单个方差的统计推断二、 两个方差的统计推断三、 多个方差的假设测验第八节关于成数的假设测验一、 单个成数的假设测验二、 两个成数的假设测验本章要点：熟悉假设测验的一般步骤；理解假设测验的原理和减少两类错误的方法；掌握单个平均数、成组比较、成对比较和成数资料的测验方法。本章难点：成组比较与成对比较的异同。第七章 方差分析基础（8学时）第一节方差分析的意义第二节单向分组资料的方差分析一、 平方和和自由度分解二、 F测验第三节多重比较一、 LSD法二、 SSR法第四节两向分组资料的方差分析第五节系统分组资料的方差分析第六节 多因素试验资料的方差分析第七节变量转换一、方差分析的基本假定二、常用变量转换方法本章要点：熟悉单向分组、两向分组和系统分组资料平方和、自由度分解和F测验方法；掌握多个平均数多重比较的常用方法；理解方差分析的基本假定和常用的变量转换方法。本章难点：变异分解的原理和方法。第八章线性回归和相关分析（8学时）第一节 相关关系和散点图一、 相关关系和自变数与依变数二、 相关关系的散点图第二节 线性回归方程和离回归标准差一、 线性回归方程二、 离回归标准差第三节 线性回归模型和假设测验一、 线性回归模型二、 线性回归的假设测验第四节 线性回归的置信区间一、 总体平均数的置信区间二、 回归系数和回归截距的置信区间第五节 相关系数和决定系数一、 相关系数和决定系数的计算二、 相关系数和决定系数的意义第六节 相关系数的统计推断一、 相关系数的假设测验二、 相关系数的置信区间第七节 回归和相关的关系及应用注意本章要点：了解回归和相关的区别与联系；掌握回归和相关统计数的计算方法以及回归和相关统计假设测验方法；了解回归和相关统计数的生物学含义以及回归和相关分析的应用注意。本章难点：线性回归与相关的假设测验方法。第九章 次数资料的测验（2学时）第一节 次数资料和2分布第二节 适合性测验第三节 齐性测验第四节 独立性测验本章要点：掌握次数资料