(完整word版)实验统计学名词解释(word文档良心出品).doc

1、试验统计学名词解释1、试验指标用于衡量试验效果的量2、试验方案 ( 狭义的 ) 试验中全部处理规定了整个研究的内容和范围, 是试验方案的狭义理解3、试验设计 ( 狭义的 ) 在农业和生物科学试验中 , 常将为了排除系统误差控制偶然误差和对试验误差进行无偏估计而进行的试验设置.4、变异系数是指资料的标准差与平均数之比5、标准偏差方差的平方根6、标准误差平均数的标准差 ,Sx=S/sqrt(n)7、标准正态分布u=0 =1 的正态分布8、离均差乘积和离均差的乘积之和9、抽样调查只从总体中抽取部分个体进行调查10、抽样分布从总体中抽出的所有可能样本的统计量的分布及其与原总体的关系, 即抽样分布情况1

2、1、处理 ( 组合 )不同因素的水平相互结合构成不同的处理组合12、次数分布从一个总体随机抽取 N 个个体进行调查 , 得到 N 个观察值 , 不同数值个个体数目不尽相同 ,这些次数将会按一定规律分配给不同的数值的分布情况叫次数分布13、单向分类资料指那些只含有一个可控因素的资料. 通常这个可控因素也是考察因素 .14、单因素试验只考察一个因素的不同水平对试验指标的不同影响15、第一类错误将错误的H0判断为正确16、第二类错误将准确的H0判断为错误17、调和平均数资料中所有观察值的倒数的算术平方数的倒数18、独立事件发生概率不受其它事件影响的事件19、独立性测验如果所研究的计数资料可以根据两种

3、不同的属性进行分组, 可以利用卡方测验来检验两种属性之间是否有密切关系, 如果没有 , 就说他们是相互独立的, 这种检验称为独立性检验20、对立事件两件不可能同时发生, 两者中必定有一件发生的事件21、多因素试验同时考察两个或两个以上因素的试验22、方差 离均差平方和除以资料中的观察数, 即将离均差平方和取平均23、方差分析的基本假定方差分析是建立在一定的线性可加模型的基础上的, 所谓线性可加模型是指每个观察值可以视为若干线性组成部分之和; 如果试验误差是随机的彼此独立的 ,而且服从平均数为 0 的正态分布 , 那么就可以用 F 测验来比较组间方差与误差方差是否相等（或称误差具有“随机、独立、

4、正态性”）；（3）如果 k 个亚总体的方差相等，计算试验误差时就可以将这k 个亚总体的组内平方和合并成整个试验的误差平方和（或称误差方差具有 “同质性”）。我们称它们为方差分析的基本假定。24、复置抽样：将抽的个体放回总体继续参加抽样。25、概率：每一个事件出现的可能性。26、概率（古典含义） ：如果一个试验有n 个可能出现的情况并且每个情况都是互不相容并且发生的可能性相等，其中恰好有m 个情况具有性质A（其中0 =m =n）。则 A 的概率为m/n，即为 P（ A） =m/n。这就是概率的古典含义。27、概率（统计含义） ：在相似的条件下重复进行同一类试验或调查，事件A 发生的次数a与试验总

5、次数n 的比数（ a/n ）称为频率。如果在试验总次数n 逐渐增大时，事件A 的频率越来越稳定的接近定值p，就定义事件A的概率 （即发生的可能性）为p。并记为 P（ A）=p。这就是概率的统计定义。28、互斥事件：2 件不可能同时发生的事件。29、回归截距：如果某总体的2 变量 x，y 之间有线性关系：yi=a+p xi+ci a称为总体模型的回归截距，p 称为总体回归系数。30、回归平方和：SSr=b2SSx=bSPxy=SP2xy/SSx31、极差：一组数据的最大值与最小值之差。32、几何平均数： 将一组资料中所有n 个观察值相乘后开n 次方，就得到这组资料的几何平均数。33、交互作用效应

6、：在多因素试验中，2 个因素简单效应间的平均差异称为因素间的交互作用效应，简称互作。34、简单效应： 在多因素试验中，一个因素的水平相同，另一个因素不同水平间试验指标的相差也属于简单效应。35、精确性 : 是指（多次重复）观测值间的符合程度。36、局部控制：通过对试验小区（或试验单元）的合理安排，对一些非考察的可控因素实行控制，使它们对不同处理的影响尽可能一致的手段和方法。37、决定系数： 如果只关心2 个变量之间的关系密切程度，而不关心这种关系的正负时，可以考察相关系数的平方值。相关系数的平方值称为决定系数。38、均方（方差） ：是将离均差平方和取平均。39、离均差乘积和：其中（x-X ）（

7、 y-Y ）是 2 变量的离均差的乘积。如果将各组数据中所有观察值的离均差的乘积都加起来叫做离均差乘积和SP=E（x-X ）（ y-Y）40、两向分类资料：是指那些含有2 个可控因素的资料。41、平方和（离均差平方和）：离均差平方的和。SS42、平均数（算术平均数）：所有观察值的总和除以观察值所得的商。43、平均效应： 一个因素内，各简单效应的平均数称为平均效应或称主要效应（简称主效）。44、全面调查：对总体的所有成员进行调查，称全面调查。45、适合性测验：是比较观察次数与理论次数是否相符合的假设测验。46、数量性状资料：是指那些用计数方法或者测量方法取得的数据资料。47、水平： 为了对因素进

8、行考察，常把考察因素按量分为不同的级别或者按质分为不同的状态。这些级别或状态称为因素的不同水平。48、随机排列： 是指不加入人为的主观偏见，完全由机会决定，使每一试验处理都有平等机会设置在任何一个小区的安排方法。49、随机事件：在特定情况下可能发生也可能不发生的事件。50、随机误差（偶然误差） ：不可控因素引起的误差。是完全偶然的，找不到确切原因的误差，影响试验精确性。51、统计假设测验：先对要研究的参数作一个假设，然后去检测这个假设是否正确。52、唯一差异原则： 为了保证试验结果的可靠性， 除了考察因素以外， 其他因素应该保持在一个水平上， 以保证考察因素不同水平间比较的有效性。 这叫比较试

9、验的 “唯一差异” 原则。53、误差平方和： 由总平方和减去回归平方和求得的。 将所有亚总体的组内离均差平方和相加，得到整个试验的组内平方和，或干脆称为误差平方和。54、系统误差：可控的非考察因素引起的误差。55、显著水准：用100%减去置信度得到的互补概率。56、线性可加模型： 是指每个观察值可以被视为若干个线性组成部分之和，它是平方和和自由度分解的理论依据。57、小概率原理 : 小概率的事件在一次试验之中是不至于会发生 ，这叫做统计试验中的“小概率原理”。58、协方差：设（ x，y）为二维随机变量，称 Cov（ x， y） =E【（ X-E（ x）】（ Y-E（ Y）为 X 与 Y 的协方差。59、样本：在抽样调查中观察的所有个体的集合称为样本。60、样本简单相关系数：只考虑样本中两个变量的相关关系时，将协方差除以两个变量的标准差即为样本简单相关系数。61、样本容量：样本中的个体数。62、样本协方差：样本离均差乘积和除以样本中的观察数。63、因素：是指在试验中对试验指标有影响的条件。64、质量性状资料：是指能观察但不能计量的资料。65、中数： 如果把一组资料中的所有观察值按大小顺序排队，当观察