生物统计学教学大纲

1、生物统计学教学大纲（农学、植保、生物科学、生物技术、草业科学等专业本科学生） 第一部分 课程的性质和任务 统计学（statistics）是论述收集、分析并解释数字信息的科学。那么，生物统计学就是一门运用统计学的原理和方法，研究生物学数据资料的一般统计学。统计方法是现代生物学研究不可缺少的工具。正确的统计分析能够帮助我们正确认识事物客观存在的规律性。本课程主要讲授数据的收集、加工处理、显示的方法及数据分布特征的分析方法；讲解利用样本数据推断总体数量特征的方法；以及方差分析、回归和相关分析等方法。其次，介绍EXCEL的数据分析功能，通过实例一步步说明操作步骤及其分析结果。要求在

2、学习完高等数学、线性代数、概率和数理统计、植物学、生理学、生物化学等课程后选修本课程。第二部分 基本要求通过本课程的学习，能够正确运用统计学思维，针对生物学数据的特点，巧妙地选用恰当的高效的统计分析方法，去解决实践中遇到的问题，得到可靠的结果和科学的结论。第三部分 教学说明及学时分配 本课程总共64学时，讲授52学时，实验6个计12学时。本课程教学的全过程可以看成是一个搜集信息、处理信息、分析信息，从而提炼新的信息的过程。通过一定数量的观察、对比、分析，揭示出那些困惑费解的生物学问题的规律性，即从偶然性的剖析中，发现事物的必然性，指导生物科学的理论和实践。本课程概念较多、理论抽象、系

3、统严密、实践性强、公式复杂、符号繁多、计算量大，除课堂讲授外，有针对性的安排上机操作实习教学，注意培养学生运用所学知识和技能分析问题和解决问题的能力。（一）教学环节1、课堂讲授着重讲解基本概念、基本原理和基本方法，突出重点和难点。各种统计分析方法的介绍主要结合例题来讲解。2、自学与选学自学是获取知识的重要手段，也是本课程教学中的重要环节。对于教材中以文字描述为主，并且书中叙述较清楚的内容，以及简单、雷同较多的统计分析方法可作为自学内容安排。3、实验及习题 实验对于帮助学生巩固和加深理解教学的基本内容是很有作用的。本课程拟安排六个实验，利用EXCEL数据分析工具实现常用统计方法的计算。本课程的实

4、践性较强，学生只有多做习题，才能更好的掌握各种统计分析方法。4、考试、考查本课程将考试和考查结合起来。每次实验作业和课外习题都进行评分作为考查成绩，并以考查成绩占30% 、期末考试成绩占70%的比例计算学生的总成绩。（二）学时分配 各章学时分配章序内容讲授学时实验学时 第一章第二章第三章第四章第五章第六章第七章第八章第九章合计绪论统计数据的收集与整理理论分布和抽样分布假设测验参数估计拟合优度检验方差分析一元回归与简单相关分析实验设#160;2  22  22212 第四部分 讲授纲要 第一章 绪 论

5、 教学目的和要求：介绍本门学科研究对象、内容以及与其他学科的关系，使学生明确本课程学习的重要性，了解本课程学习的特点与要求。教学内容：一. 生物统计学的任务二. 生物统计学与其他学科的关系三. 生物统计学的产生与发展 第二章      统计数据的收集与整理教学目的和要求：介绍数据收集及预处理的内容和方法，不同类型分布图的制作及应用；描述集中趋势、离散趋势及分布形状的统计数计算及应用.教学内容：第一节          

6、;      数据收集和预处理一、     几个常用的统计术语(一) 总体与样本介绍总体、总体容量、有限总体、无限总体、样本、样本容量、大样本、小样本、随机样本、非随机样本的概念，以及样本与总体的关系。(二) 参数与统计数介绍参数与统计数的概念及其相互关系。二、     数据收集和预处理(一) 数据收集途径a) 调查b) 试验(二) 数据类型a) 数值型数据 b) 品质数据 (三) 预处理a) 审核b) 筛选c) 排序第二节   

7、60;     数据整理和显示一、     数据整理(一) 品质数据的整理举例说明定类、定序数据整理方法与步骤。(二) 数值型数据的整理介绍定距、定比数据的整理。二、     数据的显示(一) 分组数据资料a) 柱形图b）拆线图 c) 条形图(二) 未分组数据资料。a) 茎叶图b）箱线图 c) 雷达图第三节         数据分布特征的测度一、     集

8、中趋势的测度(一) 定类数据；众数定义和计算方法。(二) 定序数据：中位数和分位数定义和计算方法。(三) 定距和定比数据：a) 算术平均数定义、性质和计算方法。b) 几何平均数定义和计算方法。c) 调和平均数定义和计算方法。二、     离散程度的测度(一)    定类数据；异众比率定义及适用范围。(二)    定序数据：四分位差定义及适用范围。(三)   定距和定比数据：a) 极差b) 平均差c) 方差和标准差介绍标准差的定义，自由度的意义。举例说明方差和标准差的

9、计算方法。d) 变异系数介绍变异系数的定义，举例说明其计算方法与应用。三、     偏态和峭度的测度(一)    原点矩和中心矩定义及适用范围。(二)    偏斜度定义及计算方法与应用。(三)    峭度定义及计算方法与应用。第三章          理论分布与抽样分布教学目的和要求：(1)了解随机事件、统计概率及其运算，领会小概率事件实际不可能性原理；(2)了解正态分布、二项

10、分布和普阿松分布的概念、基本性质和概率计算；(3)掌握抽样分布的概念以及样本平均数的抽样分布。教学内容：第一节      概率基础一、     事件举例说明必然事件、不可能事件和随机事件的概念。二、     概率举例说明统计概率的概念及其计算方法。三、     小概率事件实际不可能性原理举例说明小概率事件实际不可能性原理，以及生物学和农业科学上常用的小概率标准5%和1%。第二节    &

11、#160;                几种常见的离散型概率分布一、   二项分布(一) 二项分布的概念举例说明二项分布的概念。(二) 二项分布的参数举例说明二项分布的参数和二项分布的近似分布。二、另外几种离散型概率分布(一) 泊松分布的概念举例说明泊松分布的概念及应用。(二) 超几何分布举例说明超几何分布的概念及应用。(三) 负二项分布举例说明负二项分布的概念及应用(四) 多项式分布举例说明多项式分布的概念及应用第三节&#

12、160;                   正态分布一、     正态分布的概念介绍正态分布的概念、分布密度函数和图象。二、     正态分布的性质介绍正态分布的性质。三、     正态分布的概率计算(一) 标准正态分布及其累积函数介绍正态分布的标准化及其累积函数。(二) 正态分布的概率

13、计算方法举例说明正态分布的概率计算方法。第四节                     抽样分布一、     随机抽样和无偏估计介绍随机抽样的概念和形式复置抽样和不复置抽样。用抽样试验，说明样本平均数是总体数学期望的无偏估计，样本方差是总体方差的无偏估计，以及样本标准差不是总体标准差的无偏估计。二、     从一个正态

14、总体中抽取的样本统计量的分布(一) 样本平均数的分布u分布和t分布(二) 样本方差分布c2分布。三、     从两个正态总体中抽取的样本统计量的分布(一) 两个平均数差的分布(二) 两个样本方差比的分布F分布第四章         统计假设测验教学目的和要求：(1)了解统计假设测验的基本原理和步骤，以及一尾测验与两尾测验的区别；(2) )掌握统计假设测验两类错误的概念、概率及其降低措施；(3)掌握平均数、百分数假设测验的方法教学内容：第一节  &

15、#160;         统计假设测验的基本原理一、     统计假设测验的基本原理举例说明样本观察值的构成分量和统计假设测验的基本原理。二、     统计假设测验的基本步骤举例说明统计假设测验的基本步骤提出无效假设和备择假设；确定显著水平；计算概率；统计推断。三、     统计假设测验的几何意义举例说明统计假设测验的几何意义接受区间和否定区间。四、    

16、; 两尾测验和一尾测验举例说明两尾测验与一尾测验的区别。五、两类错误的概念和概率举例说明两类错误的概念、翻两类错误的概率和降低两类错误的措施。第二节            平均数的假设测验一、     样本平均数与总体平均数差异的假设测验举例说明样本平均数与总体平均数差异的假设测验。二、两个样本平均数差异的假设测验(一)成组数据的平均数比较举例说明两样本所属总体方差相等和不相等情况下成组数据平均数比较的方法。(二) 成对数据的比较举例说

17、明成对数据比较方法。第三节            百分数资料的假设测验一、          样本百分数的假设测验举例说明样本百分数与总体百分数差的假设测验。二、两个样本百分数的假设测验举例说明两个样本百分数差异的假设测验。第五节            参数的区间估计介绍参数区间估计的原理

18、，举例说明常见参数的区间估计方法。第五章          拟合优度检验教学目的和要求：(1)掌握拟优合度检验的基本原理和步骤；(2)掌握对二项分布和正态分布的检验；（3）掌握独立性测验方法。（4）掌握齐性检验教学内容：第一节           拟合优度检验的一般原理(一) 概念(二) 一般程序第二节        

19、   拟合优度检验一、     对二项分布的检验举例说明总体参数已知和未知时检验的方法和步骤。二、 对正态分布的检验第三节 独立性测验举例说明2×2表、2×c表和r×c表的独立性测验方法和步骤，2×2表精确检验法。第四节 齐性检验举例说明c2检验方法和步骤，概率的混合。第六章          方差分析目的要求：(1)了解方差分析的基本原理和步骤；(2)掌握两向分组资料及系统分组资料的方差分析方法

20、；(3)了解方差分析的数学模型、基本假定和数据转换方法。教学内容：第一节            方差分析的基本原理介绍方差分析的基本思路。一、     自由度和平方和的分解介绍自由度和平方和的分解。二、  线性模型与期望均方方差分析的线性数学模型和期望均方。三、     多重比较介绍多重比较的意义，举例说明多重比较的方法最小显著差数法和最小显著极差法。第二节  

21、60;         两向分组资料及系统分组资料的方差分析一、     两向分组资料的方差分析举例说明处理内单个观察值和有重复观察值两类资料的方差分析法。二、            系统分组资料的方差分析举例说明最简单的系统分组资料（二级系统）分析方法第三节         &

22、#160;  方差分析的数学模型与基本假定一、     方差分析的基本假定介绍方差分析的基本假定。二、     方差分析的数据转换介绍方差分析的数据转换方法平方根转换、对数转换和反正弦转换。第九章          一元回归与简单相关分析目的要求：(1) 了解回归与相关的概念，以及回归和相关分析的种类；(2)掌握一元线性和非线性回归分析方法；(3)掌握一元相关分析方法。教学内容：第一节  

23、0;         回归与相关的概念介绍回归与相关的概念，以及回归和相关分析的种类。第二节            一元线性回归分析一、     一元线性回归方程介绍一元线性回归方程、回归系数、回归截距的概念和计算公式。二、     一元线性回归方程的建立举例说明一元线性回归方程的建立。三、   &

24、#160; 一元线性回归的估计标准误举例说明一元线性回归方程估计标准误的计算方法。四、     一元线性回归的假设测验举例说明一元线性回归关系的假设测验方法t测验和F测验。举例说明两个回归方程比较的假设测验五、     一元线性回归的置信区间举例说明一元线性回归系数、回归截距和y估计值的置信区间计算方法。第三节            一元非线性回归分析一、    曲线类型与特点曲线类型与特点，。二、    线性化的方法和曲线拟合状况的检验举例说明非线性回归分析的一般程序和检验。第三节            线性相关分析一、    相关系数和决定系数介绍相关系数和决定系数的概念和定义，举例说明其计算方法。二、