生物统计学答案(3)

的方法。

2、适合性检验和独立性检验有何区别？ 答：（1）研究目的不同。

（2）独立性检验的次数资料是按两因子属性类别进行归组，而适合性检验只按某一因子的属性类别将次数资料归组。

（3）适合性检验按已知的属性分类理论或学说计算理论次数，独立性检验在计算理论次数时没有现成的理论或学说可资利用，理论次数是在两因子相互独立的假设下进行计算。 （4）在适合性检验中确定自由度时df=k-1（k为属性类别数），独立性检验中确定自由度是df=(r-1)(c-1)，其中r为横行属性类别数，c为直列属性类别数。

3、什么情况下c2 检验需作矫正？如何矫正？什么情况下先将各组合并后再作 检验？ 答：（1）由c2 值计算公式计算的 只是近似地服从连续型随机变量c2 分布，在对次数资料进行c2 检验利用连续型随机变量c2 分布计算概率时，c2 常常偏低，特别是当自由度为1时偏差较大，此时需要将c2 值矫正。

（2）用矫正公式将c2 矫正为较小的c2 C，矫正公式为 c2C=Σ（∣A-T∣-0.5）2/T （3）主要是在用适合性检验来判断实际观测得来的资料是否服从某种理论分布（正态分布、二项分布、泊松分布）时，当组段内理论次数小于5时，必须与相邻组段进行合并，直至合并的理论次数大于5时为止。

4、在什么情况下需应用 c2检验的再分割法？如何对总c2 值进行分割？

答：当 c2检验为差异显著或差异极显著时，有必要进一步检验确定哪样表现型的实际观察次数与理论次数不符合，此时采用c2 检验的再分割法。 再分割的方法：将一张列联表的总c2 统计量，分割为数目等于该表总自由度的多个分量，每个分量的c2 值对应于由原始数据所产生的一特殊列联表，且每个分量独立于其他分量，这样各分量的c2 值之和等于总c2 值。

第八章 直线回归与相关

一、名词解释

1、相关变量：变量间的关系不存在完全的确定性关系，但都存在十分密切的关系，统计中把这些变量间的关系称为相关关系，把存在相关关系的变量称为相关变量。

2、回归分析：相关变量间为因果关系，即一个变量的变化受另一或几个变量的影响，研究呈因果关系的相关变量间的关系称回归分析。

3、一元回归分析：回归分析中表示原因的变量称为自变量，表示结果的变量称为依变量，一个自变量与一个依变量的回归分析称为一元回归分析。

4、多元回归分析：回归分析中表示原因的变量称为自变量，表示结果的变量称为依变量，多个自变量与一个依变量间回归分析称为多元回归分析。

5、相关分析：研究呈平行关系的相关变量之间的关系称为相关分析。 6、简单相关分析（直线相关分析）：对两个变量间的直线关系进行相关分析称为简单相关分析。

7、复相关分析：对多个变量进行相关分析时，研究一个变量与多个变量间的线性相关称为复相关分析。

8、偏相关分析：研究其余变量保持不变的情况下两个变量间的线性相关称为偏相关分析。 9、样本回归系数：建立直线回归方程 =a + bx，其中b叫样本回归系数，表示x改变一个单位y平均改变的数量；b的符号反映了x影响y的性质，b的绝对值大小反映了x影响y的程度。

10、样本回归截距：建立直线回归方程 =a + bx，其中a叫做样本回归截距，是回归直线与y轴交点的纵坐标。

11、离回归标准误：根据使偏差平方和Σ（y - ）2最小建立直线回归方程，偏差平方和 Σ（y - ）2的大小表示了实测点与回归直线偏离的程度，又称为离回归平方和，离回归平方和的平方根叫离回归标准误。

12、决定系数：比值Σ（ -y）2/Σ（y - y）2叫做x对y的决定系数，记做r2，决定系数的大小表示了回归方程估测可靠程度的高低，即表示了回归直线拟合度的高低。

13、相关系数：决定系数r2的平方根称为x与y的相关系数，记为r，表示了y与x的直线相关的程度与性质。

二、简答题

1、回归截距、回归系数与回归估计值 的统计意义是什么？

答：建立直线回归方程 =a + bx，其中a叫做样本回归截距，是回归直线与y轴交点的纵坐标，当x=0时 =a；b叫样本回归系数，表示x改变一个单位y平均改变的数量；b的符号反映了x影响y的性质，b的绝对值大小反映了x影响y的程度；回归估计值 ，是当x在其研究范围内取某一个值时，y值平均数取α+βx估计值。

2、决定系数、相关系数的意义是什么？如何计算？ 答：（1）决定系数的大小表示了回归方程估测可靠程度的高低，即表示了回归直线拟合度的高低，记作r2，r2 =Σ（ -y）2/Σ（y - y）2。

（2）相关系数表示了y与x的直线相关的程度与性质，记为r，r的计算方法是决定系数r2的平方根。

3、直线相关系数与回归系数的关系如何？直线相关系数与配合回归直线有何关系？ 答：（1）直线相关系数与回归系数的关系可以表示为b=r×（sy/sx）或r=b×（sx/sy）。 （2）直线相关分析不区分自变量与依变量，侧重于揭示它们之间的联系程度和性质，即计算出相关系数；进行显著性检验时，相关系数显著则回归系数也显著，相关系数不显著则回归系数必然不显著。利用查表法对相关系数进行检验十分简便，在实际进行直线回归分析时，可用相关系数显著性检验代替直线回归关系显著性检验；即可先计算出相关系数r并对其进行显著性检验，若检验结果r不显著，则不用再建立直线回归方程；若r显著，在计算回归系数b、回归截距a，建立直线回归方程，此时所建立的直线回归方程代表的直线关系是真实的，可用来进行预测和控制。

第九章 多元线性回归与多项式回归*

一、名词解释：多元回归分析、多元线性回归分析、偏回归系数、复相关系数、最优多元线性回归方程、标准偏回归系数(通径系数)

二、简答题

1、如何建立多元线性回归方程？偏回归系数有何意义？

2、多元线性回归的显著性检验包含哪些内容？如何进行？

3、在多元线性回归分析中，如何剔除不显著的自变量？怎样重新建立多元线性回归方程？

第十章 非参数检验

一、名词解释

1、非参数检验：是一种与总体分布状况无关的检验方法，它不依赖于总体分布的形式，应用时可以不考虑被研究的对象为何种分布以及分布是否已知；主要是利用样本数据之间的大小比较及大小顺序，对两个或多个样本所属总体是否相同进行检验，而不是对总体分布的参数如平均数、标准差等进行统计推断。

2、符号检验：是根据样本各对数据之差的正负符号多少来检验两个总体分布位置的异同，而不去考虑差值的大小；每对数据之差为正值用“+”表示，负值用“-”表示，若两个总体分布位置相同，则正或负出现的次数应该相等；若不完全相等，至少不应相差过大；超过一定的临界值就认为两个样本所来自的来年各个总体差异显著，分布的位置不同。

3、秩和检验(符号秩和检验)：是一种改进的符号检验，其统计效率远较符号检验高，；除了比较各对数据差值的符号外，还要比较各对数据差值大小的秩次高低；将观测值按由大到小的次序排列，编定秩次，求出秩和进行假设检验。

4、等级相关分析：是常用的分析两个变量间是否相关的非参数法，分析x、y两个变量的等级间是否相关；先按x、y两变量的大小次序，分别由于小到大编上等级（秩次），再看两个变量的等级间是否相关。

5、等级相关系数：也称为秩相关系数，样本等级相关系数记为rs，具有与相关系数r相同的特性，值介于-1和1之间，表示两个变量等级间相关的性质和程度。

二、简答题

1、参数检验与非参数检验有何区别？各有什么优缺点？

答：（1）参数检验要求总体服从一定的分布（如t检验和F检验都要求总体服从正态分布），对总体参数的检验是建立在这种分布基础上的，以推断两个或多个总体平均数是否相等。非参数检验是一种与总体分布状况无关的检验方法，它不依赖于总体分布的形式，应用时可以不考虑被研究的对象为何种分布以及分布是否已知；主要是利用样本数据之间的大小比较及大小顺序，对两个或多个样本所属总体是否相同进行检验，而不是对总体分布的参数如平均数、标准差等进行统计推断。当样本所属总体分布无法肯定或明显偏态分布时常用非参数检验。

（2）参数检验的优点是充分利用样本内所有的数量信息，检验的效率高于非参数检验。非参数检验的优点是计算简便、直观、易于掌握及检验速度较快。

2、为什么在秩和检验编秩次时不同组间出现相同数据要给予“平均秩次”，而同一组的相同数据不必计算“平均秩次”？

3、两样本比较的秩和检验的检验假设是否可用表示？为什么？

第十一章 试验设计

一、名词解释

1、试验设计：试验设计狭义的理解是指试验单位（如动物试验的畜、禽）的选取、重复数目的确定及试验单位的分组，生物统计中的试验设计主要是指狭义的试验设计。

2、试验方案：是指根据试验目的与要求而拟定的进行比较的一组试验处理的总称，是整个试验工作的核心部分。

3、完全方案：是多因素试验方案中的一种，在列出因素水平组合（即处理）时，要求每一个因素的水平都要碰见一次，这时，水平组合数等于各个因素水平数的乘积。

4、不完全方案：也是多因素试验方案的一种，是将试验因素的某些水平组合在一起形成少数几个水平组合，其目的在于探讨试验因素中某些水平组合的综合作用，而不在于考察试验因素对试验指标的影响和交互作用；这种在全部水平中挑选部分水平组合获得的方案称为不完全方案。

5、唯一差异原则：是指在进行处理间比较时，除了试验处理不同外，其他所有条件应当尽量一致或相同，使其具有可比性，使处理间的比较结果可靠。

6、局部控制：是指在试验时采取一定的技术措施或方法来控制或降低非试验因素对试验结果的影响。在试验环境或试验单位差异大的情况下，根据局部控制的原则，可将整个试验环境或试验单位分成若干个小环境或小组，在小环境或小组内使非试验因素尽量一致。 7、完全随即设计：是根据试验处理数将全部供试动物随机地分成若干组，然后再按组实施不同的试验处理；当试验条件特别是试验动物的初始条件比较一致时可采用完全随机化设计，其应用了重复和随机化两个原则。

8、随机单位组设计：也叫随机区组（或窝组）设计，是根据局部控制的原则，如将同窝、同性别、体重基本相同的动物划归一个单位组，每一单位组内的动物数等于处理数，并将各单位组的试验动物随机分配到各处理组，这种设计称为随机单位组设计。

9、拉丁方：以n个拉丁字母A、B、C、?、为元素，作一个n阶方阵，若这n个拉丁字母在这n阶方阵的每一行，每一列都出现且只出现一次，则称该n阶方阵为n×n阶拉丁方。 10、标准型拉丁方：拉丁方中第一行与第一列的拉丁字母按自然顺序排列的拉丁方称为标准型拉丁方。

11、拉丁方设计：是从横行和直列两个方向进行双重局部控制，使得横行和直列两向皆成单位组，是比随机单位组设计多一个单位组的设计，在此设计中试验处理数=横行单位组数=直列单位组数。

13、系统抽样（机械抽样）：也称为顺序抽样，先将有限总体内的每个个体按其自然状态编号，然后根据调查所需的数量，按一定间隔顺序抽样，此法简便易行，适合于个体分布均匀的总体。

14、分等按比例随机抽样：又称分层按比例随机抽样，先按某些特征或变异原因将抽样总体分成若干等次（层次），在各等次（层次）内按其占总体的比例随机抽得各等次（层次）的样本，然后将各等次（层次）抽取的样本合并在一起即为整个调查样本。

15、随机群组抽样：此种抽样是把总体划分成若干个群组，然后以组群为单位随机抽样，即每次抽样的不是一个个体，而是一群动物，每次抽取的群体可大小不等，但应对被抽取群体的每一个个体逐一进行调查。

16、多级随机抽样：当调查的总体很大、并可以系统分组时，常采用多级随机抽样的方法，可分为初级抽样单位、二级抽样单位、三级抽样单位等，多级抽样可以估计各级的抽样误差和探讨合理的抽样方案。

二、简答题

1、动物试验的任务是什么？动物试验计划包括哪些内容？

答：（1）动物试验的主要任务在于研究、揭示和掌握动物生长发育规律以及这些规律与饲养管理、环境条件等的关系。通过试验，鉴定新的动物品种（系），探索新的饲料配方，饲养管理方法和技术措施，找出其中的规律，并将这些规律应用到生产实践中去，以解决畜牧业、水产业等生产中存在的问题，进一步提高产品的质量和数量，取得更大上午经济效益和社会效益，从而推动畜牧业、水产业等事业的发展。

（2）动物试验计划的内容一般包括：1、课题名称与试验目的。2、研究依据、内容及预期达到的经济技术指标。3、试验方案和试验设计方法。4、供试动物的数量及要求。5、试验记录的项目与要求。6、试验结果分析与效益估算。7、已具备的条件和研究进度的安排。8、试验所需的条件。9、研究人员分工。10、试验的时间、地点和工作人员。11、成果鉴定及撰写学术论文。

2、如何拟定一个正确的试验方案？

答：拟定一个正确的、切实可行的试验方案应主要考虑：1、根据试验的目的、任务和条件挑选试验因素。2、根据各试验因素的性质分清水平间差异。主要包括（1）水平的数目要适当。（2）水平间的差异要合理。（3）试验方案中各因素水平的排列要灵活掌握。3、试验方案中必须设立作为比较标准的对照。4、试验处理（包括对照）之间应遵循惟一差异原则。5、有的试验要设置预试期。

3、产生试验误差的主要原因是什么？如何避免系统误差、降低随机误差？

答：产生试验误差主要原因包括：1、供试动物固有的差异。2、饲养管理不一致所引起的差异。3、环境条件的差异。4、由一些随机因素引起的偶然差异。

4、试验设计应遵循哪三条基本原则？这三条基本原则的相互关系与作用为何？

5、常用的试验设计方法有哪几种？各有何优缺点？各在什么情况下应用？

6、调查研究中常用的抽样方法有哪几种？各适用于什么情况？

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