2025年大学《生物统计学》专业题库- 生物统计学在动态数据分析中的应用

2025年大学《生物统计学》专业题库——生物统计学在动态数据分析中的应用考试时间：______分钟总分：______分姓名：______一、选择题（每题2分，共20分）1.下列哪种数据结构通常不适用于传统的独立样本t检验或方差分析，而更适合动态数据分析？A.同一组受试者在不同时间点的重复测量数据B.来自不同群体的单一时间点的横断面数据C.每个个体生命历程中持续变化的测量数据D.多个相关个体在相同时间点的测量数据2.在时间序列分析中，ARIMA模型主要用于拟合哪种类型的数据模式？A.具有明确线性关系的观测值B.存在多重共线性问题的变量C.包含大量随机噪声的信号D.具有明显趋势和自相关性的序列数据3.对于具有随机效应的纵向数据分析，下列哪种模型是合适的？A.独立样本t检验B.泊松回归模型C.混合效应线性模型（Mixed-EffectsLinearModel）D.简单线性回归模型4.在分析基因表达时间序列数据时，如果观察到表达量随时间呈现周期性波动，除了考虑使用ARIMA模型外，还可能需要关注？A.数据的偏度B.异常值的影响C.周期性外部的环境因素或内在生物节律D.变量的多重共线性5.动态系统建模中，系统动力学（SystemDynamics）方法的核心特点是什么？A.侧重于描述系统随时间演变的因果关系和反馈回路B.仅适用于小规模、短期的时间序列数据C.假设系统内部变量之间不存在相互作用D.主要通过统计假设检验来验证模型6.在重复测量方差分析（RepeatedMeasuresANOVA）中，其主要面临的统计假设挑战是？A.正态性假设B.独立性假设C.协方差矩阵球形假设（Sphericityassumption）D.线性关系假设7.对于生物网络动态演化分析，以下哪种指标通常被用来衡量网络结构的变化速度或敏感性？A.网络密度B.平均路径长度C.网络直径D.节点敏感性（Nodesensitivity）8.在使用动态回归模型分析生物实验数据时，解释自变量（预测变量）随时间的变化对因变量影响的关键是？A.选择足够多的自变量B.确保自变量与因变量之间存在线性关系C.检验自变量的动态效应是否显著D.控制所有潜在混杂因素的影响9.评估一个动态统计模型拟合优度的常用指标是？A.样本量大小B.模型参数的p值C.残差自相关分析结果D.调整后的R平方（AdjustedR-squared）或AIC/BIC值10.动态数据分析相较于静态数据分析，最显著的挑战之一在于？A.数据量通常更小B.需要处理数据中的时间和空间维度C.统计方法选择更加有限D.缺乏明确的因变量和自变量二、填空题（每空2分，共20分）1.时间序列数据中，用来描述数据点之间相关性强弱的统计量是________。2.在分析重复测量数据时，如果协方差矩阵不满足球形假设，通常会采用________方法进行校正。3.动态回归模型中，用于衡量自变量对因变量影响随时间变化的参数称为________。4.系统动力学模型通常通过________和________两种基本反馈回路来描述系统的行为。5.对于生物信息学中的时间序列基因表达数据，常用的聚类方法如________可以帮助识别在不同时间表达模式相似的基因簇。6.在拟合动态模型后，进行模型诊断时，检查残差是否为白噪声序列，有助于评估模型对________的捕捉能力。7.动态网络分析中，度分布随时间的变化可以反映网络的________过程。8.重复测量方差分析的F统计量，其分子反映了________因素的变化引起的总变异，分母反映了________因素的变化引起的总变异。9.生物统计学中，将个体内（within-subject）变异和个体间（between-subject）变异纳入模型分析的策略，是动态数据分析的重要特点之一，体现了________的思想。10.某研究者想分析一种药物在体内的浓度随时间的变化规律，最适合选择的统计模型可能是________。三、简答题（每题5分，共20分）1.简述纵向数据与横断面数据在研究设计和方法选择上的主要区别。2.解释什么是时间序列数据的自相关性，并说明其对于模型选择的影响。3.简要说明混合效应线性模型在处理具有随机效应的纵向数据时，相比独立样本t检验或简单线性回归模型的优势。4.动态系统建模中的正反馈回路和负反馈回路分别通常对系统行为产生什么影响？四、计算与分析题（共30分）1.（15分）某研究测量了5名健康志愿者在为期7天内，每天早晚两次的血糖水平（单位：mg/dL）。研究者假设血糖水平可能存在日变化和随时间的变化。请简述如果要用统计方法分析此数据，你会考虑哪些具体的模型（至少列举三种），并说明选择这些模型的主要理由。不需要进行具体的计算，只需阐述模型选择思路。2.（15分）研究者收集了一组实验数据，记录了某种细胞在培养过程中，每2小时测量一次的某个生理指标（如细胞活力或特定蛋白表达量）的变化。初步观察发现，该指标在培养初期快速上升，中期达到峰值后开始缓慢下降，整个过程中存在明显的波动。请讨论在分析这类典型的“S”型曲线或具有复杂波动模式的动态数据时，需要考虑的关键统计问题或分析方法有哪些？试卷答案一、选择题1.C2.D3.C4.C5.A6.C7.D8.C9.D10.B二、填空题1.自相关系数（或自相关）2.球形性校正（或Greenhouse-Geisser校正/Huynh-Feldt校正）3.动态效应（或时间趋势效应）4.正反馈/负反馈5.K-means聚类/层次聚类6.系统动态结构7.演化/进化8.时间/处理/因素；误差/随机9.随机效应/个体内效应处理10.消除药模型（或房室模型）三、简答题1.答：纵向数据是在相同或不同时间点对同一组受试对象进行重复观测，数据结构复杂，包含个体内变异和个体间变异。研究设计更关注个体内变化的规律和影响。方法选择需考虑重复测量，常用重复测量方差分析、混合效应模型等。横断面数据是在单一时间点对不同受试对象进行观测，数据结构简单，只包含个体间变异。研究设计关注不同群体间的差异。方法选择通常使用独立样本t检验、方差分析等。2.答：时间序列数据中，当前观测值与过去一个或多个观测值之间的相关程度称为自相关性。它反映了数据点的依赖性。自相关性存在意味着数据不满足独立同分布假设。对于模型选择，如果存在显著自相关，简单的独立模型（如普通最小二乘法回归）可能无法得到有效估计，需要考虑时间序列模型（如ARIMA）来捕捉这种依赖结构，否则会导致模型估计偏误和效率降低。3.答：纵向数据包含了每个受试对象随时间变化的重复测量，同时存在个体差异（个体间变异）。独立样本t检验或简单线性回归模型忽略了这种个体差异，将其错误地归入误差项，导致估计效率低下且可能产生偏差。混合效应线性模型能够同时考虑个体间差异（作为随机效应）和个体内随时间的变化（作为固定效应或随机效应），更准确地描述数据结构，提高参数估计的准确性和效率，并能区分个体差异和处理/时间等因素的影响。4.答：正反馈回路通常会使系统状态在偏离平衡点后进一步加剧偏离，可能导致系统发散、不稳定或产生突跳现象。例如，炎症反应中的细胞因子释放正反馈可能迅速放大炎症。负反馈回路则倾向于将系统状态拉回平衡点或目标值，使系统趋于稳定。例如，体温调节中的出汗和血管收缩都是负反馈机制，用于维持体温恒定。四、计算与分析题1.答：*模型1：重复测量方差分析（RepeatedMeasuresANOVA）*理由：适用于分析受试者在多个时间点（本例为7天，早晚各一次，共14个时间点）的重复测量数据，可以检验时间主效应、日变化效应（通过设置两个时间点：早上vs.下午）以及它们的交互作用。如果数据满足球形假设，可直接使用；若不满足，需进行校正。*模型2：混合效应线性模型（Mixed-EffectsLinearModel）*理由：能同时处理个体差异（随机效应）和时间变化（固定效应）。可以更灵活地分析数据，例如允许不同个体有不同的血糖变化趋势，或存在不同的日变化幅度。对于可能存在的非正态性或非独立残差，混合效应模型通常比传统ANOVA更鲁棒。*模型3：时间序列分析模型（如ARIMA模型）*理由：如果关注点主要在于血糖水平随时间（天）的整体变化趋势和波动模式，而个体差异相对次要或想集中分析群体平均行为，可以使用时间序列模型。特别是如果观察到明显的自相关性或趋势性，ARIMA模型可以捕捉这些动态特征。*模型4：（可能）带有时间交互效应的独立样本t检验（如果重新设计）*理由：如果将数据重新组织为每个个体在7个时间点（如每日早晚的平均值或某个特定时间点）的单一观测值，且个体间差异非常大，可以考虑。但此设计丢失了丰富的重复测量信息。通常不如前述模型适合原始数据结构。2.答：*关键统计问题/分析方法1：非线性的建模与拟合。*讨论：数据呈现“S”型或复杂波动，表明线性模型不适用。需要采用非线性回归模型（如逻辑斯蒂增长模型LogisticModel、Gompertz模型、或基于多项式的高阶回归）来拟合这种曲线形态，准确捕捉增长/下降的速率变化。*关键统计问题/分析方法2：动态结构或趋势的识别与量化。*讨论：需要分析数据中是否存在明确的上升期、平台期、下降期，以及这些阶段的时间点或持续时间。可以使用时间序列分析方法（如分段线性回归、差分分析）或动态系统模型来识别和量化这些动态模式。*关键统计问题/分析方法3：波动性的来源与表征。*讨论：数据中的波动（“噪声”）可能由测量误差、随机生物学变异或未考虑的外部因素（如温度、培养基成分微小变化）引起。需要评估波动的幅度和频率特性，可能使用时域分析（如自相关函数、峰度、偏度）或频域分析（如傅里叶变换、谱分析）来表征。区分真实生物学波动和环境噪声很重要。*关键统计问题/分析方法4：模型选择与验证。*讨论：