兽医统计学资料

1、1、方差：变数变异程度的度量，对于总体22-，对于样本s132、总体：指在同一组条件下所有成员的某种状态变量的集合；或者说是某一变数的全部可能值的集合；或性质相同的个体组成的整个集团。3、置信度：若使总体参数在区间中的概率为1，即：p Ll21 ，则称1 为参数在区间L,l2的置信概率和置信度。4、试验误差：环境因素这样或那样的不一致而对处理产生的使观察值偏离真值的偶然效应。SP5、 回归系数：X每增加1个单位，Y平均地将要增加（b 0）或减小（b 0）的单位数。bSSX6、两尾测验：有两个否定区，分别位于分布的两尾的测验。7、否定区：否定无效假设 Ho的区间。8、随机抽样：保证总体中的每一个

2、体，在每一次抽样中都有同等的概率被取为样本。9、乘积和：X的离均差与Y的离均差乘积之和， SPX x Y y。*10、多元相关：在 Mm 1个变数中，m个变数的综合和1个变数的相关，叫做多元相关或复相关。11、标准差：变数变异程度的度量，对于总体2，对于样本12、样本：从总体中抽岀的一个部分。13、 置信区间：若使参数在L1, L2中的概率为1，即:P L1L21，则区间L1, L2叫做参数的1的置信区间。14、唯一差异原则：除了处理因素具有的不同水平外，其余的各种环境因素均应保持在特定的水平上。15、回归截距：线性回归中直线在 Y轴上的截距，a y bx。16、单尾测验：否定区位于分布的一尾

3、的测验。17、接受区：接受无效假设 H。的区间。18、无偏估值：在统计上，若所有可能样本的某一统计数的平均数等于总体的相应参数，则称该统计数为总体相应参数的无偏估19、相关系数：反映变数间相关密切程度及其性质的统计数,SPr-,SQgSS20、偏回归系数：在其它自变数皆保持在一定数量水平时，任一自变数对依变数的效应。21、统计数：描述样本的特征数。22、间断性变数：只能取整数的一类变数。23、试验误差：环境因素这样或那样的不一致而对试验结果产生的偶然影响。24、单尾测验：将否定区仅选取在一尾的测验。25、对立事件：如果事件 A和A2必发生其一，但不能同时发生。26、标准误：样本平均数分布的标准

4、差,27、统计推断：根据抽样分布律和概率理论，由样本结果（统计数）来推论总体特征（参数）28、 决定系数： 变数X或Y的总变异中可以相互以线性关系说明的部分所占的比率，SP2sq gSSY29、接受区：接受无效假设 Ho的区间。30、乘积和：X变数和Y变数的离均差乘积之和。SP(XX)(Yy) xyXg 丫31、标准差：变数的平均变异量。样本标准差丫 y2，总体标准差n 132.样本：从总体中抽岀的一部分。33.置信区间：参数在区间L1,L2中概率为1-，则区间 Lj丄2叫做参数 的1-置信区间34. 唯一差异原则：除了处理因素具有的不同水平外，其余各种环境因素均应保持在特定的水平上。35.

5、相关系数：表示两组变数相关密切程度及其性质的统计数,36. 单尾测验：将否定区仅选取在一尾的测验。37. 接受区：接受无效假设 H 的区间38. 无偏估值：如果所有可能样本的某一统计数的平均数等于总体的相应参数，则称该统计数为总体相应参数的无偏估值。39.乘积和：SP xy X x Y y40、偏相关：在 M个变数中，固定 M 2个变数，余下的两个变数间的相关。s41、 变异系数：变数的相对变异量。CV 二100y42、总体：在同一组条件下所有成员的某种性状变量的集合。43、置信度：保证一定区间能覆盖参数的概率。44、误差：环境因素这样或那样的不一致而对处理产生的一种使观察值偏离真值的偶然效应

6、。xy45、 回归系数：X每增加一个单位， Y平均增加或减少的单位数。b2x46、统计假设测验：根据某种实际需要，对未知或不完全知道的统计总体提岀一些假设，然后由样本的实际结果，经过一定的计 算，作岀在概率意义上应当接受或否定那种假设的测验。47、次数分布：由不同区间内变量出现的次数组成的分布。48、 调和平均数：变量倒数的算术平均数的反倒数。H49、 平方和：为离均差平方和的简称，y2 (Y y)250、多元相关：在 M m 1个变数中，m个变数的综合和1个变数的相关51. 误差：由于试验中环境因素这样或那样的不一致，对处理产生的使观察值偏离真值的一种偶然效应。52.标准误：统计数平均变异程

7、度的度量。如:Sy5S% V22S2n253.置信区间：根据统计数的概率分布，给出一个区间L1，L2，使总体参数在L1，L2中的概率为1 ，则区间L1，L2叫做参数的1置信区间。54. 唯一差异原则：试验中，除掉被研究的因素控制的不同水平外，其余因素都作为试验背景而要求保持常量。这样就能精确地测 定处理的效应。55. EMS:期望均方，是对均方ms的期望值。56. Two-tailed test:否定区在两尾的测验。57.Alternative hypothesis:备择假设，记作 Ha。与无效假设H。是对立事件。在统计假设测验中，接受 H。，就否定Ha ； 接受Ha，就否定H 。58. 偏回

8、归系数：bi，表示Xi、X2、L、Xii、L、Xm皆保持一定时，Xi每增加一个单位对于Y总体的平均效应。X Y59. 乘积和：SP,离均差的乘积和，SP (X X)(Y Y)n60. 适合性测验：是测验中观察的实际次数和根据于某种理论或需要预期的理论次数是否相符合。所作的假设是 Ho :相符；Ha 不相符。61. 统计假设测验：根据于某种实际需要，对未知的或不完全知道的统计总体提岀一些假设，然后由样本的实际结果，经过一定的计算，作岀在概率的意义上应当接受哪种假设的测验。n(Yj y)22 j 162. 方差：描述变量平均变异程度的统计量。定义为 SJn 163. 样本容量：样本中变量的个数。6

9、4. 成对比较：如果两组样本的观察值可以根据某种联系而一一配对，则以之进行的两个样本平均数的比较称为成对比较。65. Error :误差。即由于环境因素这样或那样的不一致而对处理产生的一种偶然效应称为试验的误差效应，简称为误差。66.0ne-tailed test:单尾测验。只有一个否定区的假设测验。67. Very significant :极显著。若试验结果由误差造成的概率0.01，则称样本统计数的差异为极显著。68. 决定系数：在依变数丫的变异中，因自变数X的改变而引起丫线性改变的平方和在 丫变异中所占的比例。定义为r2UZXSS,n_ 269. 平方和：离均差的平方和称为平方和，定义为

10、SS(Yj y)。j 170. 次数资料：凡是试验结果以次数表示的资料称为次数资料。71. 参数：描述总体的特征数。72. 偏回归系数：任一自变数(在其它自变数皆保持一定数量水平时)对依变数的效应。73. 随机抽样：保证总体中的每一个体在每一次抽样中都有同等的机会被取为样本。s74. 变异系数：变数的相对变异量。CV 100y75. a错误：否定真实假设的错误。76. 无偏估值：在统计上，如果所有可能样本某一统计数的平均数均等于总体的相应参数，则该统计数为相应总体参数的无偏估77.78.79.80.81、82、83、84、85、86、87、88、89、90、91、92、93、94、95、96、

11、在内的一个区间。回归系数：由非此即彼的事件构成的总体。 自由度：在统计上指独立变量的个数。置信区间：在一定置信概率下，包含总体参数 水平：某一因素的不同数量或质量等级。参数：描述总体的特征数。如标准误：统计数的标准差。随机样本：等概率抽取的样本。相关系数：描述两个变数相关密切程度及其性质的统计数。SPr Jssxs2正态性假定：方差分析的基本假定之一。是要求观察值Y的误差项eN(0, e)无偏估计：统计上，如果所有可能样本的某一统计数的平均数等于总体的相应参数。则称该统计数为总体相应参数的无偏估计。如：y是 的无偏估计。矫正处理平均数：把各处理的 x矫正为X时的y，即消除X对Y影响后的个处理的

12、 Vi。Yi(xYi be(Xi x)错误：否定正确的 H所犯的错误。两尾测验：否定区在两尾的测验。乘积和：两个变数离均差的乘积和。SP (X x)(Y y)随机样本：用随机抽样的方法，从总体中抽岀一个部分。标准误：统计数变异度的度量sSyn2 2怡S2SY1 中-m 屯P错误：接受一个错误 H。时所犯的错误。参数：描述总体的特征数，如次数资料的独立性测验：这是测验两个因素的列联次数彼此独立还是相关的一种测验。无偏估计：在统计上，如果所有可能样本的某一个统计数的平均数等于总体的相应参数，则称该统计数为总体相应参数的无偏估计值。yi(X x):矫正处理平均数，yi(x x)yibe(Xj x)9

13、7、98、99、100101102103104105106107108109110偏回归系数：bi，当其他自变数都固定时,Xi每增加一个单位，丫平均增加或减少的单位数相关系数：描述两个变数线性相关密切程度及性质的统计数、均积：两个变数的互变异数，cOv (Xi X)(Yi y)n 1 1、随机事件 在一定条件下，可能发生也可能不发生，可能这样发生，也可能那样发生的事件。、标准误统计数变异度的度量s务s%旳2S2、唯一差异原则试验中，除了处理因素可以有一定的水平变化外，其余的所有环境因素都要保持在某一特定水平上，即环境一致的条件下研究处理的效应、参数描述总体的特征数，如、同质性假定 方差分析的基

14、本假定之一，k个样本所估计的总体方差相等的假定。、无偏估计 在统计上，如果所有可能样本的某一个统计数的平均数等于总体的相应参数，则称该统计数为总体相应参数的 无偏估计值。yi (X x)矫正处理平均数，yi( X x) yi be(xi X)、多元相关系数表示Y与乂勺,x 2,l ,x m之间线性相关密切程度及其性质的统计。Ry 12L mY/12L m /SSy、偏相关 在M=m+1 个变数中，没 M-2个变数固定，其余两个变数之间的相关。、乘积和 X变数的离均差与丫变数的离均差的乘积求和。n _X YSP (Xi x)(Y y) XY 。111. 二项分布：每次独立抽取二项总体的n个个体，

15、则所得变量 Y将可能有 0,1,L , n， 共n+ 1种。这n+ 1种变量有它各自的概率而组成一个分布。这个分布就叫二项分布。112. 对立事件：如果事件 A和事件A1必发生其一，但不能同时发生，则称A1为A的对立事件。113 错误：如果Ho是不真实的，我们通过测验却接受了它，即犯了一个接受不真实的Ho的错误。这种错误就叫 错误。114参数：描述总体的特征数。115.拉丁方试验：将 k个不同的处理排成 k行k列，使得每个处理在每一行、列都仅出现一次的方阵，这种试验方法就叫拉丁方 试验。116无偏估计：如果所有可能样本的某一统计数的平均数等于总体的相应参数，则该统计数为总体相应参数的无偏估计。

16、117. 次数分布图：根据变量的次数分布而绘制的图称为次数分布图，该图能直接的反应变量次数分布的情况。118. 相关系数：对不能区分自变数和依变数的两个变数，统计分析的首要目标是计算表示Y和X相关密切程度和性质的统计数，并测定其显著性。这一统计数称为相关系数。119. 中位数：将变量顺序排列，处在中间的变量称中位数，计作Md。_2SS SS2 LS120. 合并均方：将具有同质的均方合并。S-。df1 df2 Ldfk121. 随机样本：为了使样本代表总体，并进而用概率论的方法处理，必须使总体中的每一个成员都有同等的机会被取为样本。这样的样本称为随机样本。122. 两尾测验：两尾测验有两个否定

17、区，分别位于分布的两尾，称为两尾测验123. 错误：否定真实假设的错误124. 统计数：反映样本的特征数。S125. 变异系数：变数的相对变异量。CV100y126. 无偏估计：在统计上，如果所有可能样本的某一统计数的平均数等于总体的相应参数，则称该统计数为总体相应参数的无偏 估计。127. 互斥事件：如果事件 A和事件B不能同时发生，即 A和B为互斥事件，128. 适合性测验：测验实际观察的次数与理论次数是否相符合的测验。sy :样本平均数的标准误SyPLSDo.05 :显著水平达到 0.05的最小显著差数。相关系数：描述两个变数线性相关密切程度及性质的统计数无偏估计：在统计上，如果所有可能

18、样本的某一个统计数的平均数等于总体的相应参数,的无偏估计值。处理：水平和水平的组合。则称该统计数为总体相应参数统计控制：利用统计方法对试验因素进行控制偏回归系数：b ,当其他自变数都固定时，Xi每增加一个单位，丫平均增加或减少的单位数、几何平均数：变量对数的算术平均数的反对数lgG他丫）n、精确度：观察值之间的接近程度、复置抽样：保证总体中的每个个体在在每次抽样中都有同等的概率被取为样本、差数标准误：差数的变异程度的度量129. 离回归标准差：估计线性回归变异度的统计数。、决定系数：在 丫的总变异中，因X的改变而引起丫线性改变的平方和占总变异的比例。r22xy2 2x /p>

19、3134135136137138139140141142143144145.样本：从总体中抽岀的一部分。B错误：接受一个不真实假设时所犯的错误、离回归标准差：各个 Xi上的丫总体都是一个分布，估计这些变异度的统计数。、环境相关系数：表示线性相关性质及其密切程度的统计数。rSPJss30 , np、nq皆大于5时，可用正态分布近似求其概率。（V ）58 .2分布是一组随自由度变化的曲线系统，此曲线是间断性的，用于间断性资料的假设测验。（X ）59 . t分布是以平均数 t =0为中心的对称分布。（V ）60 .当U =1.96 时，统计假设测验的右尾概率为0.01 o （ X ）61 . 一个试

20、验资料的方差分析数学模型，必须在获取试验结果后才能确定。（X ）62 .出现频率最多的观察值，称为中位数。（X ）63 .组成二项总体的两种事件为对立事件。（ V ）64 一个二因素试验不能使用拉丁方设计。（X ）65 试验资料不符合方差分析三个基本假定时，可采取剔除特殊值；分解为若干个同质误差部分分析；进 行数据转换等方法补救。（ V1、两个平均数的假设测验用C测验。A、uB、tC、u 或 tD、F2、 算术平均数的重要特性之一是离均差之和C 。A、最小B、最大C、等于零D、接近零3、在一个平均数和方差均为100的正态总体中以样本容量10进行抽样，其样本平均数服从D 分布A. N（100,

21、1） B. N（10, 10）4、在一元线性回归分析中，？（YA、0B、SPC. N(0, 10)D. N(100, 10)y)(Y- Y?)= d oC、UD、Q5、当一个因素的简单效应随着另一因素水平的增加而减小时有B A、正互作 B、负互作C、零互作D、互作效应6、当多个处理与共用对照进行显著性比较时，常用D A、PLSD 法B、 SSR法C、q法D、DLSD 法15测验回归截距的显著性时，t (aB、= n-2)/Sa遵循B 的学生氏分布=n- m-17、8、9、101112131415161718两个二项成数的差异显著性一般用 C测验。2A、tB、FC、UD、测验一个单因素试验不可用

22、D 试验设计方法。A、完全随机B、随机区组C、拉丁方D、裂区 、单个方差的假设测验用C 测验B、算术平均数的重要特性之一是离均差平方和A A、最小B、最大C、等于零 D、接近零、某一变数丫服从正态分布N 10,10，当以n10进行随机抽样时，样本平均数大于12的概率为B A、0.005B、0.025C、0.05D、0.01、在一元线性回归分析中，？ (Xx）（Y- 丫?）= a 。c、UB、SP、当一个因素的简单效应随着另一因素水平的增加而增加时有A A、正互作B、负互作C、零互作D、互作效应、Fisher氏保护最小显著差数测验法又称为A 。A、PLSD 法B、SSR 法 C、q 法 D、DL

23、SD 法、单个样本方差与某一指定值之间的差异显著性测验一般用D 测验C、 U、测验线性回归的显著性时，t (b)/Sb遵循B 的学生氏分布=n-1B、= n_2C、=n-m-1、拉丁方试验设计的特点不包括 D A、处理数必须等于重复数B、误差项自由度小C、适用于多因素试验D、能较大程度地减少误差、算术平均数的重要特征之一是离均差的总和（A )17最小B、最大 C、等于零D、接近零19A、20A、C、21A、C、22A、C、23A、24A、C、25、A、26、A、2728、在一元线性回归中，以下计算离回归平方和Q的公式中错误的是（ D ）SSY bgSPB、SSY竺SSXY2 a Yb XY2S

24、S, b gSP二项概率的正态近似应用连续性矫正常数0.5，其正态标准离差的表达中，错误的是（0.5Uc0.5m0.5UcD、Uc丫 m0.5、npq次数总和n正态分布曲线与横轴之间的总面积等于b、次数总和n0.95、方差分析基本假定中除可加性、同质性外，尚有（C ）假定。无偏性B、无互作C、正态性D、重演性、若接受H，则（D犯 错误B、犯错误犯 错误或不犯错误D、犯错误或不犯错误当样本容量增加时，样本平均数的分布趋于（A ）2正态分布B、 分布C、分布 D、U分布偏回归系数的假设测验可用（B ）。F测验B、F或t测验c、t测验 D、U测验、单个平均数的假设测验用c测验。A、uB、tC、U 或

25、 tD、F、算术平均数的重要特性之一是离均差平方和A 。A、最小B、最大C、等于零D、接近零、在一个平均数和方差均为10的正态总体中以样本容量10进行抽样，其样本平均数服从A 分布2930313233344041424344A. N(10, 1) B. N(0, 10) C. N(0, 1)D. N(0, 20)、在一元线性回归分析中? (X x)(Y- Y?)= A B、SPc、U、二项概率的正态近似应用连续性矫正常数0.5 ”，其正态标准离差的表达式中，错误的是B 0.5a、UcB、 Uc0.5m0.5C、UcY np m0.5.npq、F测验保护的最小显著差数法又可记为a、LSD 法 b

26、、PLSD 法SSR法d、DLSD19、正态分布不具有下列D之特征。A、左右对称 B、单峰分布 C、中间高、两头低D、概率处处相等、测验偏回归系数的显著性时，t(bi)/Sb遵循C 的学生氏分布。A、= n-1=n-2=n- m-1、两个样本方差的差异显著性一般用B 测验。B、FC、 U2测验、两个平均数的假设测验用C 测验B、t、算术平均数的重要特性之一是离均差之和C A、最小B、最大C、等于零 D、接近零、在标准正态分布中以样本容量10进行抽样，其样本平均数服从B 分布A. N(10, 1) B. N(0, 0.1) C. N(0, 1)D. N(10, 10)、在一元线性回归分析中，？

27、(Xy)= b 。c、UB、SP454647484950A、5152535455、二项概率的正态近似应用连续性矫正常数“0.5 ”，其正态标准离差的表达式中，错误的是B 0.5A、 UcB、Uc0.5m0.5C、UcD、UcY np m0.5npq25、有保护的最小显著差数法又可记为a、LSD 法b、PLSD法c、SSR法d、DLSD、t分布不具有下列D之特征。A、左右对称B、单峰分布C、中间高、两头低D、概率处处相等、测验回归系数的显著性时，t(b)/Sb遵循b 的学生氏分布。A、= n-1=n-2=n- m-1、对一批水稻种子做发芽试验,抽样10粒，得发芽种子8粒，若规定发芽率达 90%为

28、合格,这批种子是否合格?A、不显著B、显著极显著D、不好确定、单个方差的假设测验一般用测验。B、FC、2测验、单个平均数的假设测验用B、t、算术平均数的重要特性之一是离均差的总和A、最小B、最大C、等于零D、接近零C 分布。、在一个平均数和方差均为10的正态总体中以样本容量10进行抽样，其样本平均数差数服从A. N(10, 10)B. N(0, 10)C. N(0, 2)D. N(0, 20)、在一元线性回归分析中， Yc、UB、SP、二项概率的正态近似应用连续性矫正常数0.5 ”，其正态标准离差的表达式中，错误的是B Y 0.5A、UcB、Uc J0.5m0.5c、UcD、Y np m0.5

29、npq5657585960A、61626364656667、F测验保护的最小显著差数法简称为B a、LSD 法 b、PLSD 法c、SSR法d、DLSD、正态分布不一定具有下列D 之特征A、左右对称B、单峰分布C、中间高、两头低D、概率处处相等、测验偏回归系数的显著性时，t (bi)/Sb遵循c 的学生氏分布=n-1B、= n_2C、=n-m-1、对一批水稻种子做发芽试验，抽样1000粒，得发芽种子870粒，若规定发芽率达90%为合格，这批种子是否合格C A、不显著B、显著C、极显著 D、不好确定、两个样本方差的差异显著性一般用B 测验。2tB、Fc、UD、测验、两个方差的假设测验用D 测验。

30、A、uB、tC、u 或 tD、F、算术平均数的重要特性之一是离均差的平方和A 。A、最小B、最大C、等于零D、接近零、随机抽样中说法错误的是C 。A、y是的无偏估值B、s2是2的无偏估值C、S是的无偏估值D2不是的无偏估值在一元线性回归分析中，y yY?y = D 。A、0B、SPC、UD、Q、正态分布曲线与横轴之间的总面积等于 D 。A、次数总和n B、次数总和n+1C、0.95D、1.00、F测验保护的最小显著差数法记为 B 。a、LSD 法 b、PLSD 法 c、SSR法d、DLSD、已知原总体N ( 100，2)，现以n=10从新总体抽得y=101，则该样本平均数与原总体平均数之间差异

31、D A、达显著水平 B、未达显著水平 C、达极显著水平 D、不好确定68. 测验偏回归系数的显著性时，t （bJ/Sb遵循C 的学生氏分布A、=n-1B、= n-2C、=n - m-1 D、=n69. 如果事件A1与事件A2不能同时发生，则 A和A2应称为D 。A、和事件B、积事件C、对立事件D、互斥事件70. 当样本容量增加时，样本平均数的分布趋于A 。A、正态分布B、U分布2C、t分布D、 分布71.二因素随机区组试验的方差分析中总变异的平方和与自由度可以细分成C 部分。72.72.c、73.三部分B、四部分C、五部分D、六部分试验误差主要由D 引起的。水平B、处理C、唯一差异原则D、环境

32、变异回归系数b的标准误等于A。(n 2)SSXSSx在多元线性回归和相关分析中，计算下列C 时，需要用到信息阵的逆矩阵（元素）。A、复相关系数和离回归标准差B、偏相关系数和多元决定系数C、偏回归平方和和偏相关系数多元决定系数和复相关系数74.成对比较的特点不包括B A、加强了试验控制B、误差方差自由度大C、不受总体方差是否相等的干扰D、可减小误差75 .测验若干个处理平均数与某一“对照”平均数y0的差异显著性的多重比较一般用 D 。A、q测验法B、SSR测验法C、PLSD测验法D、DLSD测验法76.在一元线性回归中，下列叙述不正确的是D A、有回归必然有相关B、回归显著相关必然显著 c、X、

33、Y相关关系不显著不一定 X、Y无关D、相关显著必然关系密切77、两个方差的假设测验用D 测验。A、uB、tC、u 或 tD、F78、 二因素随机区组试验总变异的平方和与自由度可以细分成C 个部分A、 3B、 4C、 5D、 6,12 ,79、测得19701981年间越冬代棉铃虫在江苏南通羽化的高峰期依次为（以6月30日为0）10, 6,10 , 5 , 6, 10 , -111 , 9 , 1 , 8。则其变异系数为C 27A、25.1B、3.8C、55.5D、54.380、接受H0,将导致D A、必犯a错误犯B或不犯B错误B、必犯B错误C、犯a或不犯a错误890粒，若规定发芽率达90%为合格

34、，这批种子是否合格的测验为A、不显著B、显:著C、极显著D、 不好确定82、某一处理平均数y 5.5,Sy1.5，与期望值2.5的差异D 。A、不显著B、显著C、极显著D、 不好确定83、在一元线性回归分析中，(Yy)(YY D 。A、0B、SPC、UD、Q84、可估计和减少试验误差的手段是：C 。A、局部控制B、随机C、重复D、唯一差异原则81、对一批棉花种子做发芽试验,抽样1000粒，得发芽种子85、算术平均数的重要特性之一是离均差的总和C 。A、最小B、最大C、等于零D、接近零86、一个单因素试验不用D 试验A、完全随机B、随机区组C、拉丁方D、裂区8788899091929394959

35、629、如果事件A1和A2不能同时发生，则 A1和A2应称为D A、和事件B、积事件C、对立事件D、互斥事件、下列描述中不正确的说法是D A、间断性变数在分组时组距通常为整数B、次数分布图中折线与横轴围成的面积与方柱图的总面积相等C、总体平均数不受抽样误差的影响D、二项分布的概率均可用正态分布小区间的概率求取、当丫N(100,100)时，以样本容量n=4抽得样本平均数大于110的概率C A、0.05B、0.10C、0.025D、0.01、当r0时，UY/1,2和U p1 U p2的关系是B 。A.U Y/1,2U p1U p2B. U Y/1,2U p1 U p2C.U y /1,2U p1U

36、 p2D.不好确定、同一组资料，简单相关系数与偏相关系数假设测验的结论A 。A、不一致B、完全一致C、不一定一致D、基本一致 、回归系数b的标准误等于AA、Q(n 2)SSX、在一元线性回归分析中， (XA、0B、SPC、U、可估计和减少试验误差的手段是：A、局部控制B、随机X)(Y 丫?) a D、QC 。C、重复D、唯一差异原则简化协方差分析不包括BA、控制试验误差C、矫正平均数测验的作用。B、测验bi间差异显著性D、不同变异来源相关关系分析、在一元线性回归分析中，下列不正确的叙述为C C、犯 或不犯 错误D、犯 或不犯 错误A、有回归必有相关B、相关显著回归必然显著C、相关显著必然关系密

37、切D、X、Y相关关系不显著并不一定 X、Y无关97、 两个平均数的假设测验（成对比较）用B 测验。A、uB、tC、u 或 t D、F98、 二因素完全随机化试验总变异的平方和与自由度可以细分成B 个部分。A、 3B、 4C、 5D、 699、 变数丫N （ 100, 80），当以ni = n2=10进行抽样时，|可y28的概率约为B A、0.10B、0.05C、0.025D、0.01100、 测验线性回归的显著性时 t （b）/sb遵循自由度B 的学生氏分布。a、 n 1 b、 n 2 c、n m 1 d、 n101、 同一组资料中，简单相关系数与偏相关系数假设测验的结论A 。A、不一致B、一

38、致C、基本一致D、不好确定102、某一处理平均数y 5.5 , Sy1.5，与期望值o 2.5的差异D A、不显著B、 显著C、极显著D、 不好确定103、在一元线性回归分析中，（Yy)(Y y?)D 。A、0B、 SPC、 UD、Q104、可估计和减少试验误差的手段是：C 。A、局部控制B、随机C、重复D、唯一差异原则105、简化协方差分析不包括B 的作用。A、控制试验误差B、测验bi间差异显著性C、矫正平均数测验D、不同变异来源相关关系分析106、一个单因素试验不用D 试验。A、完全随机B、随机区组C、拉丁方D、裂区6 月 30 日为 0) 10 , 6 , 5 , 6, -1 , 9 ,

39、 1 , 8107、测得19701981年间越冬代棉铃虫在江苏南通羽化的高峰期依次为（以则其变异系数约为C A、58.6B、54.8C、69.4D、64.9108、假设测验时否定H0, 将C A、必犯错误B、必犯错误35109、可估计和减少试验误差的手段是C A、局部控制B、随机C、重复D、唯一差异原则110、变数 Y N(100,80)，当以 n 1= n2=10进行抽样时,1%?28 的概率约为B A、0.10B、0.05C、0.025D、0.01112、算术平均数的重要特征之一是离均差的总和C 。A、最小B、最大C、等于零D、接近零113、对一批棉花种子做发芽试验，抽样1000粒，得发芽

40、种子880粒，若规定发芽率达90%为合格，这批种子是否合格得测验为【B A、不显著B、显著C、极显著D、不好确定114、在一元线性回归分析中,Y? yB、SP115、下列三个正确的说法是:标准误将随着n的增大而增大。B、不犯 错误必犯 错误。n足够大，必趋于u分布。平方和必有相应的自由度。E、有回归必有相关F、X与Y相关极显著必定关系密切116 .算术平均数的重要特性之一是离均差的总和（CA.最小B.最大C.等于零D.接近零117.正态分布曲线与横轴之间的总面积等于A.次数总和nB.次数总和n+1C.0.95D. 1.00118回归系数b的标准误等于（a ）A.(n 2)SSxB. SY/X

41、n1 (X x)2 CSSxSY/X1 1 (X x)2D.nSSxSY/Xx2SSx119 统计推断某参数在区间L1 , L2内的信度为P ,则最常用的P值是（A. 0.01B. 0.05C. 0.90D. 0.95120.如测验k（k 3）个样本方差Si2（i 1,2,k）是否来源于方差相等的总体，这种测验在统计上称为（AA.方差的同质性测验B.独立性测验C. F测验D.适合性测验121 .用标记字母法表示多重比较结果时，如果两个平均数间差异显著，则它们后面一定要标上（A.相同拉丁字母B.小写拉丁字母C.大写拉丁字母 D.不同小写拉丁字母122 在多元线性回归和相关分析中，计算下列（C ）

42、和（D ）时，需用到信息阵的逆矩阵（元素）A.复相关系数B. 总回归平方和C. 偏回归平方和D. 偏相关系数E. 离回归标准差F. 多元决定系数123测验时，否定一个正确的假设Ho，则A A.犯了 a错误 B.犯了 B错误C.不犯错误D. A或B124、统计数?的无偏估计指该统计数体参数 。A.不偏离于B.等于 C.趋于 D.期望值等于125、在一个平均数和方差均为10的正态总体中以样本容量10进行抽样，其样本平均数差数服从C 分布A. N(10, 10)B. N(0, 10) C. N(0, 2) D. N(0, 20)126、方差分析基本假定中除可加性、正态性外，尚有A.无偏性B.无互作

43、C.同质性C 假定。D.重演性127、一个单因素试验不用DA.对比 B.随机区组128、简化协方差分析不具有BA.减小试验误差C.测验矫正平均数差异129、在一元线性回归分析中，试验。C.拉丁方 D.裂区的功能。B.测验回归系数差异D.不同变异来源相关分析(Xii 1x)(Y Y?) a。A. 0 B. SP C. QD. U130、偏回归系数测验极显著，则偏相关系数测验B 。A.显著 B.极显著 C.不一定显著D.不好确定131、YN(100, 80),当以 n1= n 2=10 进行抽样时，1y28的概率约为【b】。A. 0.10B. 0.05 C. 0.025 D. 0.01132、下列

44、四个说法中，不正确的说法为D。A.平方和必有对应的自由度B.有回归必有相关C. 标准误随n的增大而变小 D. X与丫相关显著必定关系密切YjYy123L m 1 (X 1 jXi ) Lym12L m 1 (XmjXm)j1、已知 Y N (m,s )，则 Y 在区间m- 2.58s , m+ 2.58s 的概率为 0.99。2、 方差分析中常用的变量转换方法有反正弦转换、 对数转换和 平方根转换 。23、 已知 YN(m,s )，则 Y 在区间m- 1.96s ,m+ 1.96s 的概率为0.95。4、 有一双变数资料，Y依X的回归方程为Y? 7 4X，X依Y的回归方程为 刃 4丄丫，则其相关系数r - 0.816。325、 写出下面假设测验的无效假设H。：两个平均数成对比较的 H。： d 0 ; 一元线性回归关系的无效假设H。：无线性关系或0。6