2025年大学《生物统计学》专业题库- 生物统计学在资源管理中的应用

2025年大学《生物统计学》专业题库——生物统计学在资源管理中的应用考试时间：______分钟总分：______分姓名：______一、简述描述性统计量（如均值、中位数、方差、标准差）在资源种群数据初步分析中的作用。请分别说明在什么情况下，使用中位数可能比均值更合适？二、在评估不同捕捞策略对某渔业资源的影响时，研究人员分别在不同区域设置了保护区（不捕捞）和开放区（允许捕捞）。一年后，他们捕获并测量了两组鱼的平均体重。请简述使用独立样本t检验分析这些数据的假设条件。如果发现开放区鱼的平均体重显著低于保护区，请解释这初步说明了什么问题？三、某研究团队想要了解森林砍伐强度（低、中、高三个等级）对某珍稀植物种群密度的影响。他们在不同砍伐强度的林分中设置了样方进行植物调查。请简述进行此研究应采用的最合适的实验设计，并说明理由。如果数据呈现非正态分布，你建议使用什么方法来比较不同砍伐强度下植物密度的差异，并简述其基本原理。四、为了估计某保护区内麋鹿的种群数量，研究人员进行了两次捕获-标记-重捕实验。第一次捕获并标记了M只麋鹿，随后放归野外。一段时间后，进行第二次捕获，共捕获了N只麋鹿，其中k只带有标记。请写出利用标志重捕法估计麋鹿种群总数（K）的公式，并简述该方法的适用前提。如果在第二次捕获中，发现标记麋鹿的比例显著高于第一次捕获时的标记比例，这可能暗示了哪些种群动态？五、森林蓄积量通常受到多种因素的影响，如年龄、坡度、土壤类型等。研究者收集了某地区多株树木的数据，包括年龄（年）、蓄积量（立方米）以及坡度等级（平缓、中等、陡峭，用代码表示）。请说明如何利用这些数据，建立蓄积量与年龄的简单线性回归模型来预测不同年龄树木的蓄积量。在解释回归系数的意义时，需要考虑哪些因素？简述如何判断该回归模型是否具有统计学意义。六、为了监测某河流生态系统健康状况，研究人员连续五年每月采集水样，测定了溶解氧含量。请简述分析这五年溶解氧数据变化趋势时，可以考虑使用的统计方法。如果数据显示溶解氧含量逐年下降，请提出至少两种可能的原因，并说明如何利用进一步的数据分析（统计方法）来区分这些原因的可能性。试卷答案一、描述性统计量能概括数据的基本特征，为后续分析提供基础。均值反映数据的平均水平，但对极端值敏感。中位数反映数据的中间位置，不受极端值影响。在资源种群数据中，如果存在异常值（如病态个体、测量误差导致的极端大小个体），或数据分布呈偏态（如种群大小常呈右偏），使用中位数比均值更能代表种群的“典型”大小或分布的中心位置，避免异常值扭曲整体估计。二、使用独立样本t检验分析两组平均体重数据的假设条件包括：1）两组数据均服从正态分布；2）两组数据的方差相等（或近似相等）；3）两组样本相互独立。如果发现开放区鱼的平均体重显著低于保护区，初步说明捕捞活动（即使是在开放区）可能对鱼体生长产生了负面影响，或者该鱼类在开放区面临更大的生存压力，导致体型发育不良，也可能暗示当前捕捞强度超过了鱼群的健康承载能力。三、最合适的实验设计是随机区组设计（RandomizedCompleteBlockDesign）。理由是：该设计能将不同砍伐强度（处理因素）与林分本身的固有差异（如土壤肥力、地形等，构成区组因素）分开，从而更有效地控制误差，更准确地评估砍伐强度对植物种群密度的影响。如果数据呈现非正态分布，建议使用非参数检验方法，如Kruskal-WallisH检验（相当于非参数的ANOVA）。其基本原理是比较不同组别数据秩次的均值，判断组间是否存在显著差异，不依赖于数据的正态性假设。四、利用标志重捕法估计种群总数（K）的公式为：K=(M*N)/k。适用前提包括：1）标记个体在重捕前有充分时间混合于未标记个体中，标记不会影响个体存活或捕获概率；2）样本量M和N足够大；3）捕获过程中标记个体的损失可以忽略不计；4）标记个体在重捕时被捕获的概率与未标记个体相同。如果在第二次捕获中，标记麋鹿的比例（k/N）显著高于第一次捕获时的比例（M/N），这可能暗示：1）标记个体存活率低于未标记个体（可能有选择性死亡）；2）标记个体有迁移离开研究区域的现象；3）捕获方法在第二次捕获时对标记个体有偏好性。五、利用数据建立蓄积量与年龄的简单线性回归模型，首先需要绘制蓄积量与年龄的散点图，观察是否存在线性趋势。然后，使用最小二乘法拟合一条直线，该直线方程为蓄积量（Y）对年龄（X）的回归方程：Y=a+bX，其中a是截距，b是回归系数（斜率）。回归系数b表示年龄每增加一个单位，蓄积量的平均变化量。解释回归系数意义时需考虑：1）数据的测量单位；2）X（年龄）的取值范围；3）模型适用的范围，不能随意外推。判断回归模型是否具有统计学意义，通常使用假设检验（如t检验），检验回归系数b是否显著异于零。常用的统计量是F检验，其p值若小于显著性水平（如0.05），则认为模型整体有统计学意义，即年龄与蓄积量之间存在显著的线性关系。六、分析五年溶解氧数据变化趋势时，可以考虑使用的统计方法包括：1）计算年度/月度平均值和趋势系数（如使用线性回归分析时间序列）；2）绘制时间序列图直观观察变化模式；3）进行季节性分解分析；4）如果数据点较多且呈明显趋势，可考虑使用时间序列模型（如ARIMA模型）进行预测。如果数据显示溶解氧含量逐年下降，可能的原因包括：1）水体富营养化加剧（如氮磷输入增加导致藻类过度繁殖，夜间或藻类死亡分解时消耗氧气）；2）水温升高（水温升高，水体溶解氧容量下降）；3）水体流动性减弱（如河道淤塞、水流减缓导致水体复氧能力下降）；4）上游污染排放增加。利用进一步的数据分析区分原因：可收集并分析同时期