《生物统计学》课程教学大纲

《生物统计学》课程教学大纲课程编号：08004003课程总学时/学分：36/2（其中理论36学时，实验0学时）课程类别：专业限选课一、教学目的和任务《生物统计学》是一门理论性和实用性都较强的专业基础课。是学生在学习了高等数学、线性代数和概率论基础等数学课程，以及部分生物基础课程后开设的一门课程。其主要任务是：1.培养学生初步掌握开展科学试验的方法。2.培养学生掌握常用的科学试验设计方法和进行科学试验设计的能力。3.培养学生掌握正确收集、整理试验资料的方法。4.培养学生掌握生物统计基本理论、基本技术和常用方法，能够用生物统计方法和技术对试验资料进行正确的统计分析。5.培养学生掌握必要的计算技术，以及常见统计软件的使用方法。二、教学基本要求通过本课程的学习，学生在理论知识方面应达到：（1）了解生物统计学的基本原理。（2）弄清试验误差的概念、来源及其控制途径。（3）掌握试验设计的基本原则和常用设计方法的要点及特点。（4）掌握常用统计分析方法的意义、功用、应用条件，方法步骤与结果解释等基本知识。在技能技巧方面应达到：（1）根据所给试验条件，会正确选用试验设计方法，并做出试验设计。（2）对于试验资料，能够正确地进行初步整理，并能够选用适当的统计分析方法进行分析及对分析结果作出合理的解释。（3）掌握统计计算器的主要功能，能够熟练地使用计算器。在授课过程中，要充分利用多媒体现代化教学手段与技术，加大课程的信息容量，使学生更清楚、更准确地理解生物统计学的有关术语概念、理论与技术。结合实例，提高教学效果，加深学生对该课程的理解。三、教学内容及学时分配第1章统计数据的收集和整理（4学时）第一节总体和样本一、总体和样本的定义二、总体和样本之间的关系第二节数据类型及频数分布一、数据资料类型二、频数分布表的制作第三节样本的几个特征数一、平均数二、方差、标准差和变异系数三、偏度和峭度教学要求：1.重点掌握总体和样本的定义，理解它们之间的关系；2.掌握连续型数据和离散型数据的初步整理方法；3.掌握常见样本特征数的计算方法和意义。教学重点：1.重点掌握总体和样本的定义，理解它们之间的关系；2.掌握连续型数据和离散型数据的初步整理方法；3.掌握常见样本特征数的计算方法和意义。教学难点：常见样本特征数的计算方法和意义。第2章概率和概率分布（4学时）第一节概率的基本概念一、古典概率二、统计学概率第二节概率分布一、离散型数据资料的概率分布二、连续型数据资料的概率分布第三节、总体特征数一、数学期望二、方差教学要求：重点掌握统计学概率的定义和意义；掌握总体数学期望和方差的计算方法和实际意义。教学重点：1.统计学概率的定义和意义；2.总体特征数的计算；教学难点：总体数学期望和方差的计算方法和实际意义。第3章集中常见的概率分布律（4学时）第一节二项分布一、概率函数二、数字特征三、应用实例第二节泊松分布一、概率函数二、数字特征三、应用实例第三节另外集中离散型概率分布一、超几何分布二、负二项分布第四节正态分布一、概率函数二、数字特征三、应用实例第五节另外集中连续型概率分布一、指数分布二、伽玛分布第六节中心极限定理一、基本内容二、抽样试验教学要求：重点掌握二项分布和正态分布的概率函数、数字特征和应用实例。教学重点：1.正态分布和二项分布的概率函数、数字特征和应用实例；2.标准正态分布表的查法；3.中心极限定理的意义和应用；教学难点：中心极限定理的意义和应用。第4章抽样分布（4学时）第一节从一个正态总体中抽取的样本统计量的分布一、样本平均数的分布二、样本方差的分布三、样本标准差的分布第二节从两个正态总体中抽取的样本统计量的分布一、两个平均数的和与差的分布二、两个样本方差比的分布教学要求：重点掌握t分布、F分布和卡方分布三个抽样分布的应用条件及其变化形式。教学重点：1.样本平均数、标准差和方差的分布；2.两样本平均数和方差的分布；教学难点：t分布、F分布和卡方分布三个抽样分布的应用条件及其变化形式。第5章统计推断（4学时）第一节单个样本统计假设检验一、假设检验的基本原理二、U检验三、单个样本t检验四、变异性的显著性检验第二节两个样本的差异显著性检验一、两样本方差的F检验二、两样本平均数之差的显著性检验三、配对数据的显著性检验教学要求：重点掌握不同假设检验的应用条件，理解减少第一类错误和第二类错误概率的方法。教学重点：1.不同假设检验的应用条件；2.减少第一类错误和第二类错误概率的方法；教学难点：如何减少第一类错误和第二类错误的概率。第6章参数估计（2学时）第一节点估计一、无偏估计量二、有效估计量三、相容估计量第二节区间估计一、区间估计的一般原理二、平均数的置信区间三、标准差的置信区间教学要求：重点掌握区间估计的一般原理及不同类型的平均数和标准差的区间估计方法。教学重点：区间估计的一般原理教学难点：不同类型的平均数和标准差的区间估计方法。第7章拟合优度检验（2学时）第一节拟合优度检验的一般原理一、什么是拟合优度检验二、拟合优度检验的统计量第二节拟合优度检验方法一、一般程序二、二项分布检验三、正态分布检验第三节独立性检验一、列联表检验二、Fisher精确检验法教学要求：重点二项分布和正态分布的拟合优度检验，掌握独立性检验的方法。教学重点：1.二项分布和正态分布的拟合优度检验；2.独立性检验的方法；教学难点：正态分布的拟合优度检验。第8章单因素方差分析（4学时）第一节方差分析的基本原理一、方差分析的一般概念二、方差分析的直观理解三、不同处理效应的不同模型第二节固定效应模型一、线性统计模型二、平方和与自由度的分解三、均方期望与统计量F第三节随机效应模型一、线性统计模型二、平方和与自由度的分解三、均方期望与统计量F第四节多重比较一、LSD检验二、Duncan检验第五节方差分析应具备的条件一、方差分析应满足的三个条件二、多个方差齐性检验教学要求：重点掌握方差分析的不同模型的使用条件；不同模型平方和与自由度的分解、期望均方和统计量F的计算以及多重比较的方法。教学重点：1.方差分析的不同模型的使用条件；2.不同模型平方和与自由度的分解、期望均方和统计量F的计算以及多重比较的方法。教学难点：方差分析不同模型平方和与自由度的分解、期望均方和统计量F的计算以及多重比较的方法。第9章两因素及多因素方差分析（4学时）第一节两因素方差中的一些基本概念一、模型类型二、主效应与交互作用第二节固定效应模型一、线性统计模型二、平方和与自由度的分解三、均方期望与统计量F第三节随机效应模型一、线性统计模型二、平方和与自由度的分解三、均方期望与统计量F第四节混合模型一、线性统计模型二、平方和与自由度的分解三、均方期望与统计量F第五节两个以上因素的方差分析一、平方和与自由度分解的一般规律二、期望均方的推导第六节缺失数据的估计一、缺失一个数据的弥补方法二、缺失数据资料的方差分析第七节变换一、平方根变换二、反正弦变换三、对数变换教学要求：重点掌握固定效应、随机效应和混合效应模型的方差分析方法。教学重点：1.固定效应、随机效应和混合效应模型的方差分析方法；2.平方和与自由度分解的一般规律；教学难点：方差分析中平方和与自由度分解的一般规律第10章一元回归及简单相关分析（4学时）第一节回归与相关的基本概念第二节一元线性回归方程一、散点图二、一元线性回归模型三、回归方程的计算第三节一元线性回归的检验一、数学期望和方差二、a和b的显著性检验三、两个回归方程的比较第四节一元非线性回归一、处理一元非线性回归的原则二、对数变换第五节相关一、相关系数二、相关指数教学要求：重点掌握一元线性回归方程的计算和检验方法。教学重点：1.一元线性回归方程的计算和检验