生物统计植物保护专业复习题集.docx
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生物统计植物保护专业复习题集
生物统计复习题集（植物保护专业）
一、名词解释（带*的要举例说明）
精确度:
试验中同一性状的重复观察值彼此接近的程度。
抽样分数：
一个样本所包含的抽样单位数与总体所包含的抽样单位数的比。
小区：
在田间试验中，安排一个处理的小块地段。
简单效应：
同一因素内两种水平间试验指标的差异。
整群抽样*从总体中随机抽单位整群，再在每一群内进行全部抽样单位的调查观察。
简单随机抽样和分层随机抽样编号较多，田间来回走动多。
例：
有10厢，每厢100株，现f=10%，即查100株；可以随机抽一厢，每株都查，整群抽样；也可以每厢都查，每厢随机抽10株，分层随机抽样。
空白试验：
为精细地测定土壤差异程度，在整个试验地上种植单一品种的作物并规范化管理，收获时将整个试验地划分为面积相等的若干单位分开收获，从各单位产量估计整个田块肥力差异程度及其分布状况。
单因素试验*:
在同一试验中只研究某一个因素的若干处理。
如品比试验，除品种外其它条件尽量一致，研究单个因素（品种）的效应，但不能了解几个因素间的相互作用。
随机误差:
由未知或虽已知但一时无法控制的原因所引起的试验误差。
使数据相互分散，影响数据的精确性。
参数*：
由总体的全部观察值而算得的总体特征数。
如总体平均数。
样本*：
从总体中抽取若干个体进行研究，这些个体的组成称之。
样本：
30m2中幼虫数
试验方案:
根据试验目的与要求所拟定的进行比较的一组试验处理的总称
多因素试验*:
在同一试验中同时研究两个或两个以上的因素，各个因素分为不同水平，各因素不同水平的组合构成处理。
如上例肥料，密度的二因素三水平试验。
它既可研究一个因素在另一个因素的各个不同水平上的平均效应，又可探索这两个因素间的交互作用。
水平*:
因素内量的不同级别或质的不同状态。
如某类肥料的多少。
局部控制：
分范围分地段地控制非处理因素，使之对各试验处理小区的影响趋向于最大程度的一致，以降低试验误差。
接受区域：
对于
的抽样分布，如以显著水平
作为接受或否定假设的界限，则
以内的区域称之。
处理*：
试验中具体进行比较的项目，单因素试验的每一个水平称一个处理，多因素试验的不同水平的组合称一个处理。
如对某品种，高中低肥，高中低密度，则为二因素三水平试验，共32=9处理，研究不同肥力水平与栽培密度的最优组合。
分层随机抽样：
将研究总体按变异原因分为较均匀同质的若干区层（副总体），独立地从每一区层内随机抽取所确定的抽样单位数目，计算每区层的样本平均数，再据各区层的估计值采用加权法估计总体真值。
其精确度一般高于简单随机抽样。
标准方*：
第一直行和第一横行为顺序排列的拉丁方。
P25
极差*：
所有数据中最大观察值与最小观察值的差数，即整个样本的变异幅度。
Max=254g，Min=75g，R=254-75=179g（在n<=10时常用）。
成对数据*：
试验设计时将性质相同的两个供试单位配成一对，并设多个配对；然后对每一配对的两个供试单位分别随机地给予不同处理，所得观察值为成对数据。
统计数*：
由样本的观察值而算得的样本特征数，是总体相应参数的估计值，如样本平均数是总体平均数的估计值。
频率a：
假定在相似条件下重复进行同一类试验调查，事件A发生的次数a与总试验次数n的比称之。
如抛硬币，10次有7次朝上，a＝7/10。
无效假设*:
既假设总体参数与某一指定值相等或假设两个总体参数相等，亦即假设其没有效应，差异是随机误差。
总体*：
具有共同性质的个体所组成的集团。
如一块水稻田中所有二化螟。
置信距：
在一定的概率保证之下，估计出参数μ可能在内的一个范围或区间即接受区域。
小概率的实际不可能性原理：
凡概率很小的事件（农业上一般指P<的事件），在一次试验中是实际上不可能出现的。
它是统计假设测验的基本原理。
综合性试验：
是多因素试验的一种特例，其各个因素的各水平不构成平衡的处理组合，如综合性丰产技术推广示范田与当地常规管理对照田。
它可使处理数大为减少，但不能研究个别因素的效应及因素间的交互作用。
适用于起主导作用的因素及其交互作用已经清楚的情况。
其一个处理组合是一系列经过实践初步证明的优良水平的配套。
准确度：
观察值与理论值之间的符合程度。
因素*：
试验方案中被变动并设有待比较的一组处理的因子。
或者：
在试验中能够根据人们的意志加以改变并因而引起作物性状发生变异的各种条件，如肥料种类。
互作:
两个因素简单效应间的平均差异，它反映一个因素的各水平在另一因素的不同水平中反应不一致的现象。
自由度:
最早是一个物理学上的名词，它表示一个质点在空间运动的自由程度。
统计学借此来反映一批变量的约束条件。
主效:
交互作用不显著，则各因素的效应可以累加，主效就代表了各个简单效应。
即：
主效=各个简单效应。
小区T²/（nk）
置信系数*：
保证参数在该区间内的概率P＝（1－α），α为显著水平。
成组数据*：
两处理为完全随机设计，而处理间（组间）的各供试单位彼此独立，所得数据为成组数据，以组平均数（处理平均数）作为比较标准。
SP：
乘积和，即X的离均差和Y的离均差的乘积和，即
二项分布*：
在二项总体中抽样，如每个抽样单位包括n个个体，则事件A在n次试验中出现x次必具有以下概率：
x＝0，1，2，……，n。
这一规律称为二项分布，其平均数μ=np,方差σ2=npq（双参数n和p）。
无偏估计值：
在统计上如果总体的所有可能样本的某一统计数的平均数等于总体相应的参数，则称该统计数为总体相应参数的无偏估计值。
二、判断题（下列各题，你认为正确的打“√”，错误的打“×”）
1.F分布的平均数μF＝0。
（错）等于1取值区间为【0，无穷大】的一条曲线
2.LSDα法用同一标准测验不同平均数间的差异显著性。
√
3.LSD法比SSR法显著尺度高些，犯第一类错误的概率大些。
（错）k=2时相同k》=3时不同
4.LSD法的实质是t测验。
√
5.Sy/x表示了回归的精度，其值越小，回归精度越高。
√
6.u=0，σ²=1的正态分布即标准化正态分布。
√
7.χ²分布是连续性而非间断性分布。
√
8.标准差即方差的正平方根，又称为标准误。
√
9.成对数据两样本差数平均数比较一般用t测验。
10.成对数据试验一般比成组数据试验具有较高的精度。
11.成对数据是假定各个配对的差数来自差数的分布为正态的总体，每一配对的两个供试单位是彼此独立的。
12.成组数据是假定两个样本均来自具有共同或不同方差的正态的总体，两个样本的各供试单位是彼此独立的。
13.抽样分布是统计数的分布，而非观察值的分布。
14.处理百分数或成数资料要用二项总体的样本平均数分布；处理性状出现次数的资料要用二项分布。
15.次数分布图中条形图适于表示连续性变数资料。
16.从一正态分布中进行抽样分布试验，可证明样本平均数、样本方差和样本标准差分别是总体平均数、总体方差和总体标准差的无偏估计值。
17.当二项百分数资料的平均数P＜或P＞时，如欲进行方差分析，须先将资料进行平方根转换。
18.当土壤肥力分布未知时，应采用正方形小区。
19.当样本个数k＝2时，LSD法和SSR法显著尺度相同；当样本个数k>=3时，LSD法比SSR法显著尺度低些，犯第一类错误的概率大些。
20.当样本个数k≥3时，采用t测验或U测验进行两两比较采用方差分析将使犯α错误的可能性增大。
21.当样本容量n和显著水平α一定时，真总体平均数μ和假设平均数μ0的相差（以标准误为单位）越大，则犯第二类错误的概率β减少。
22.当样本容量n一定时，显著水平α从升高到，犯第二类错误的概率β减小。
23.当样本容量n一定时，显著水平α从升高至，犯第二类错误的概率β增加。
24.当样本数k=2时，LSD法和LSR法的显著尺度相同；当样本个数k≥3时，LSD法比SSR法显著尺度高些，犯第一类错误的概率小些。
25.调查水稻秧田害虫密度，在面积法、行列法和株穴法中，抽样单位以株穴法为最好。
26.对同一试验方案，采用完全随机实验设计比采用随机区组实验设计可减少试验误差。
27.二项分布是间断性变数的理论分布。
28.二项分布是连续性变数的理论分布。
29.方差分析中算得的F＞1时，表示处理效应显著。
30.假设测验的第二类错误是假设本是错误的但通过假设测验却接受了它，即把真实效应看成是试验误差。
31.假设测验的第二类错误是假设本是正确的但通过假设测验却否定了它，即把试验误差看成是真实效应。
32.假设测验的第一类错误是假设本是错误的但通过假设测验却接受了它，即把真实效应看成是试验误差。
33.假设测验的第一类错误是假设本是正确的但通过假设测验却否定了它，即把真实效应看成是试验误差。
34.将成对数据按照成组数据的统计分析方法进行显著性测验是可行的。
35.精确度可以计算而准确度不能计算。
36.据双变数资料建立回归方程后，必须进行回归关系的假设测验。
37.空白试验就是什么作物都不种，通过观察杂草生长状况和分布来判定土壤肥力。
38.两个变数间的关系若具有原因和结果的性质，则定义原因变数为自变数。
39.两样本总体方差未知，但可假设σ21=σ22＝σ2，且又为小样本时，用t测验。
40.两样本总体方差已知或未知但为大样本时，用t测验。
41.每穗水稻小穗数、每穗粒数和每穗粒重这些数量性状都属于间断性变数。
42.如果总体内主要变异明显来自占较大面积的地段间，应采用分层抽样；如果主要来自地段内各单位之间或来自较小面积的地段间，应采用整群抽样。
43.如果总体内主要差异明显来自占较大面积的地段间，应采用整群抽样；如果主要来自地段内各单位之间或来自较小面积的地段间，应采用分层抽样。
44.如将成对数据按成组数据的方法比较，易使统计推断发生第一类错误。
45.若在1－
的置信度下，两个置信限同为负号，则接受无效假设。
46.三个或三个以上的样本平均数的假设测验必须采用t测验。
47.随机区组试验设计中，小区内应具有较小土壤差异，而小区间可有较大的土壤差异。
48.田间试验中划分区组的原则是区组内土壤肥力应尽可能一致，而不同区组间可存在较大的土壤肥力差异。
49.通过相关模型由X来预测Y时，X的取值区间必须限制在建立相关方程时的观察值区间之内，不能外推。
50.为了解决生产实践中的问题，田间实验和室内试验的地位同等重要。
51.为了解决生产实践中的问题，田间试验的主要地位不可代替。
52.显著水平α一定时，样本容量n增加或总体方差σ2下降都使犯第二类错误的概率β减小。
53.显著水平α从升高到时，犯第一类错误的概率减小。
54.显著水平α相同时，两尾测验的U的绝对值大于一尾测验的U的绝对值。
55.显著水平α相同时，一尾测验比两尾测验容易否定假设。
56.样本容量n和显著水平α一定时，真总体平均数μ和假设平均数μ0的相差（以标准误为单位）越大，则犯第一类错误的概率减小。
57.样本中各观察值与其平均数的差数的平方的总和为0。
58.要对结果进行显著性测验的实验设计中，各处理可进行随机排列，也可顺序排列。
59.一般来说，增大小区面积可以预期比增加重复次数更有效地降低试验误差。
60.用对比法设计，8个处理，每处理3次重复，至少要安排9个对照。
61.在t表中，若自由度相等则t值越小对应的概率P越小；t值越大则P越大。
62.在t值表中，若自由度相等则t值越小对应的概率P越大；t值越大则P越小。
63.在t测验中，如果实得t值小于
则P＞α，接受H0。
64.在X和Y变数的关系中，相关模型的意义是：
X是固定的，没有误差或误差很小；而Y则不仅随X的变化而变化，且有随机误差。
65.在对比法和间比法试验结果的统计分析中，凡相对生产力大于105％的品种可以认为显著优于对照。
66.在多重比较中，当试验指定了对照处理时一般采用LSR法。
67.在方差分析中，LSD法应先进行F测验，测验显著时再进行多重比较；而SSR法可不必进行F测验而直接进行多重比较。
68.在方差分析中，当F＜1时，不必查F表即可接受H0。
69.在方差分析中，通过F测验，可明确各处理平均数间是否彼此具有显著差异。
70.在方差分析中LSD法和SSR法均不必先进行F测验而直接进行多重比较。
71.在非试验因素差异很小时应采用拉丁方设计。
72.在接虫量和产量的关系中，产量是对接虫量的反应，为依变数。
73.在裂区设计中，副区之间相邻近，主区之间相邻远，故副区试验误差常小于主区。
74.在裂区设计中，副区之间相邻近，主区之间相邻远，故主区实验误差常小于副区。
75.在裂区试验中，对每一重复主区均要随机排列，但副区可顺序排列。
76.在裂区试验中，需扩大试验小区面积的因素应作副处理，需进行精确比较的因素应作主处理。
77.在裂区试验中，需扩大试验小区面积的因素应作主处理，需进行精确比较的因素应作副处理。
78.在裂区试验中，已知某因素的效应比另一因素的效应更大时，应将效应小的因素作主处理。
79.在零互作时，各因数的效应可以累加。
80.在农业科学研究中，田间试验是主要形式，室内试验是辅助性的。
81.在施肥量和产量的关系中，施肥量是产量变化的依据，故施肥量是依变数，产量是自变数。
82.在随机区组试验设计中，重复数必等于区组数。
83.在随机区组试验设计中，重复数不一定等于区组数。
84.在田间实验设计中，一般应采用长方形或方形小区。
85.在显著水平α相同时，两尾测验比一尾测验的显著性标准高。
86.增加重复次数可以获得无偏的误差估计。
87.正互作时，从各因数的最佳水平推论最优组合，估计值将偏高。
88.正态分布是对称分布，二项分布是非对称分布。
89.正态分布是连续性变数的理论分布。
90.正态分布在X=μ处，其算术平均数、中数和众数均等于μ。
91.重视边际效应的试验，应采用方形小区为宜。
92.准确度可以计算而精确度不能计算。
93.自由度大于2时，t分布曲线的变异度一般大于正态分布曲线。
三、填空题
1.（）是总体相应参数的估计值。
2.χ2临界值由（）和（）决定。
3.F分布的平均数μF=（）。
4.F临界值的取值由（）、（）和（）决定。
5.SSR临界值的取值由（）、（）和（）决定。
6.t分布的平均数=（），标准差＝（）。
7.t临界值的取值由（）和（）决定。
8.标准化正态分布方程的参数是μ＝（）和σ2＝（）。
9.泊松分布的参数是μ＝（）和σ＝（）。
10.常用表示资料变异程度的方法有方差、标准差、（）和（）四种。
11.常用的多重比较结果的表示方法有（）、（）和（）。
12.常用的随机排列的田间试验设计有（）设计、随机区组设计、拉丁方设计、裂区设计、再裂区设计和（）设计等。
13.二项分布的两个参数μ=（），σ=（）。
14.二项总体的样本平均数分布的两个参数μ=（），σ=（）。
15.二项总体分布的两个参数μ=（），σ=（）。
16.方差分析的三个基本假定是（）、（）和（）。
17.方差分析的三个基本假定是：
（1）处理效应与环境效应应该是（）；
（2）试验误差应该是（）、彼此独立的，而且作正态分布，具有平均数为零；（3）所有试验处理必须具有（），即误差同质性假定。
18.方差分析中，常用的变数转换方法有（）、（）、（）和采用几个观察值的平均数作方差分析等四种。
19.方差分析中，常用的变数转换方法有（）、（）、（）和采用几个观察值的平均数作方差分析等四种。
20.根据处理排列方法，常用的田间试验设计可分为（）和（）两类。
21.观察数据依研究形状、特性不同一般可分为（）资料和（）资料两大类。
22.回归估计标准误Sy/x与离回归平方和Q和数据对数n的关系是Sy/x=（）。
23.回归估计标准误Sy/x与回归平方和U以及数据对数n的关系是Sy/x＝（）。
24.回归关系的假设测验可由（）或（）给出；还可通过测定同一资料相关系数的显著性来明确回归关系的显著性。
25.回归平方和U与SP、SSX的关系是U＝（），其自由度＝（）。
26.回归系数b的标准误与回归估计标准误Sy/x、x变数平方和SSx的关系是Sb＝（）。
27.基本的抽样方法包括（）、（）和（）三类。
28.建立直线回归方程
=a+bx时，a称为（），b称为（）。
29.建立直线回归方程
=a+bx时，a与
、
和b的关系是a=（），b与
、x、
、y的关系是b=（）。
30.具有共同性质的个体所组成的集团称为（）；从该集团中抽取若干个体来研究，这些个体的集合称为（）。
31.决定系数r²一般只用于表示相关程度，而不表示（）。
32.决定系数r2与SP、SSX、SSy的关系是r2＝（）。
33.控制试验误差的三条途径是（）、（）和（）。
34.离回归平方和Q与SSy、SSx、SP的关系是Q=（）。
35.两个变数间的关系若具有原因和结果的性质，则定义原因变数为（），定义结果变数为（）。
36.某样本的6个观察值分别为2，3，9，4，1，5；则其中数为（），变异系数为（）。
37.某样本的样本容量为9，标准差为6，则样本平均数的标准误为（）。
38.潘松分布的两个参数μ=（），σ=（）。
39.如X服从N（20，25），已知P（X<16）=，则P（1624）＝（）。
40.如X服从N（30，25），已知P（X<26）=，则P（2641.如果由回归方程估计X为某一定值Y总体的平均数
，则
的95%置信限为（）；估计X为某一定值时Y总体某一观察值y0，则y0的95%置信限为（）。
42.设有A和B两个试验因素，各具有3和4个水平，随机区组设计，3次重复，则该试验有（）个处理，（）个小区，（）个观察值。
43.设有K＝10个样本，采用t测验两两比较共需测验（）次。
44.设有k=8个样本，采用t测验两两比较共需测验（）次。
45.设有k组数据，每组均有n个观察值，则方差分析中总变异自由度为（），矫正项C与所有观察值总和T、n、k的关系是C＝（）。
46.试验误差的三个主要来源是（）、（）和（）。
47.室内试验只是（）性试验方法；田间试验是农业科学试验的（）形式，其（）地位不可替代。
48.适用于间断性变数和属性变数资料的常用次数分布图有（）和（）。
49.随机变数的概率分布按其变异性质可分为（）和（）两类；按其数据来源又可分为（）、（）和（）。
50.随机变数的概率分布按其数据来源可分为（）、（）和（）。
51.随机变数分布的3种表示方法是（）（）（）。
52.田间实验根据实验因素的多少可分（）、（）和（）为三类。
53.田间实验设计的目的是（）和（）。
54.田间试验的特点是既受（）的影响，又受（）的影响。
55.田间试验的特点是既受（）的影响，又受（）的影响。
56.田间试验设计的三个基本原则是（）、（）和（）。
57.统计假设测验按其所考虑的概率可分为（）和（）两类。
58.统计假设的基本任务是由（）分布经过（）分布的测验来估计（）分布。
59.统计假设可分为（）和（）两种。
60.土壤肥力差异的两种主要表现形式是（）和（）。
61.为了提高回归和相关分析的准确性，两个变数的成对观察值一般应有（）对以上。
62.相关系数r的绝对值越接近1，表示相关越（）；越接近于0表示越可能（）；至于r的正或负，则是表示（）。
63.相关系数r与SP、SSx、SSy的关系是r=（）。
64.样本平均数分布的方差
2与总体方差
2、样本容量n的关系是
2=（）。
65.样本中各观察值与其平均数的差数的平方的总和为（）。
66.样本中各观察值与其平均数的差数的总和为（）；样本中各观察值与平均数的差数的平方的总和为（）。
67.一般而言，假设测验可能犯（）类错误。
68.一般正态分布的正态离差U=（）；样本平均数分布的正态离差U=（）。
69.一个4因素3水平试验的所有可能处理组合数为（）。
70.由回归方程估计x为某一定值时条件总体平均数的95％置信区间为（）；估计x为某一定值时条件总体预测值的95％置信区间为（）。
71.有12个处理，要进行随机区组设计，可查得随机数字表中任一页的任一行，去掉（）、（）、（）和（）四个数字后，凡大于12的数均被12除后得余数，将重复数字划去，即得12个处理的排列次序。
72.有6个处理，每处理3次重复，用对比法设计，至少要安排（）个对照。
73.有8个处理，每处理3次重复，用对比法设计，至少要安排（）个对照。
74.有一个总体共有4个个体，分别为2，4，6，8，从总体中进行复置随机抽样，每次抽2个观察值，抽出所有样本，则共有（）个可能样本；所有样本平均数分布的平均数为（），标准差为（）。
75.有一样本，其6个观察值分别为6，3，8，4，1，3；则其中数为（），均方为（）。
76.有一样本，其6个观察值分别为7，3，8，4，2，3；则其中数为（）。
77.有一样本，其6个观察值分别为7，4，8，5，2，3；则其中数为（）。
78.有一样本的5个观察值为2，7，7，5，4；则其样本均方为（）。
79.有一正态分布N（16,4）,已知＝，则其分布中间有95％观察值的全距为（）。
80.有一正态分布N（30，9），则落于24与36之间的观察值的百分数为（）。
81.有一正态分布N（36，9），已知＝，则其分布中间有99％观察值的全距为（）。
82.有一组观察值为11，26，15，24，9，22；则其极差为（）。
83.在成组数据的平均数比较时，当两样本的总体方差已知时用（）测验；当两样本的总体方差未知，但可假定二者相等且为小样本时用（）测验。
84.在对比法和间比法试验结果的统计分析中，凡相对生产力超过（）的品种一般可以认为显著优于对照；相对生产力仅超过（）则宜继续观察。
85.在随机区组设计中，小区的随机可借助于随机数字表来进行。
如有12个处理，可查得表中任一页的任一行，去掉00、（）、（）和（）四个数字后，凡大于12的数均被12除后得余数，将重复数字划去，即得12个处理的排列次序。
86.在一定的概率保证之下，估计出一个能够覆盖参数μ的区间称为（），区间的上下限称为（），区间的长度称为（），保证该区间能覆盖参数的概率（1-α）称为（）。
87.在正互作时，从各因素的最佳水平推论最优组合，估计值将偏（）。
88.
值与观察次数O、理论次数E、分组数k的关系是
＝（），
分布是（）变数的理论
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