超星2020年春生物统计与实验设计(曾玺)答案(学习通2023完整答案)

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第一章 绪论——科学试验及其误差控制

1.2试验方案随堂测验

1、超星3个因素间的年春互作称为（ ）
A、一级互作
B、生物实验设计二级互作
C、统计通完三级互作
D、曾玺整答高级互作

2、答案试验方案按其供试因子数多少可以区分为3类，学习下面哪一项不属于该分类项？
A、超星单因素试验
B、年春随机区组试验
C、生物实验设计综合性试验
D、统计通完多因素试验

3、曾玺整答将一批品种以及生长情况相同的答案玉米幼苗放于0Lux、5Lux、学习10Lux光照强度下，超星分别进行6种缺素4重复的试验处理包含了（ ）因素、（ ）处理、（ ）单元。
A、2 18 72
B、3 9 18
C、1 4 24
D、2 24 72

4、将一批品种以及生长情况相同的玉米幼苗放于0Lux、5Lux、10Lux光照强度下，分别进行6种激素4重复的试验处理，其中在光照因素和激素因素下的水平分别是（ ）。
A、8 24
B、12 24
C、3 6
D、4 4

5、在单因素试验中试验效应有（ ）。
A、简单效应
B、平均效应和互作
C、简单效应和互作
D、互作

6、单因素试验的效率常高于多因素试验。

7、综合性试验的目的在于探讨一系列供试因素某些处理组合的作用效果。

8、试验处理是试验因素各水平的组合。

9、试验因素对试验指标所起的增加的作用称为试验效应。

10、试验效应指试验因素对试验指标所起的作用。

1.3试验误差随堂测验

1、观测、测定中，由于偶然因素如微气流、微小的温度变化、仪器的轻微振动等所引起的误差一般称为
A、随机误差
B、系统误差
C、疏失误差
D、可定误差

2、试验误差主要由（ ）引起的
A、水平
B、处理
C、唯一差异原则
D、环境变异

3、下图的打靶结果，关于准确度、精确度叙述正确的是
A、具有最佳的准确性和精确性
B、准确性差，而精确性较好
C、准确性和精确性均很差
D、准确性较好，精确性很差

4、图为打靶试验结果，其中精确性高但准确性差的是
A、
B、
C、
D、

5、系统偏差影响试验数据的准确性，随机误差影响试验数据的精确性。

6、试验误差可以分为随机误差和系统误差。

7、试验地的茬口不同，耕作方法不同，不影响试验效果。

8、通过试验设计和统计分析方法，可以消除误差。

9、田间试验中，系统误差是由人为因素造成，无法消除。

10、试验误差按来源分为系统误差和随机误差。系统误差影响试验结果的准确性，随机误差影响试验结果的精确性。

第一单元 单元测验

1、科学研究的基本方法包括了（ ）。
A、选题、试验、写论文
B、试验验证、形成假说、抽样调查
C、选题、查文献、假说、假说的检验、试验的规划与设计、统计推断等
D、抽样调查、试验验证、形成结论

2、开展一项生物学研究，何时开始运用生物统计学知识 （ ）。
A、获取试验数据之后
B、试验设计做好之后
C、试验设计开始
D、从计算机结果分析开始

3、3个因素间的互作称为（ ）
A、一级互作
B、二级互作
C、三级互作
D、高级互作

4、试验方案按其供试因子数多少可以区分为3类，下面哪一项不属于该分类项？
A、单因素试验
B、随机区组试验
C、综合性试验
D、多因素试验

5、将一批品种以及生长情况相同的玉米幼苗放于0Lux、5Lux、10Lux光照强度下，分别进行6种缺素4重复的试验处理包含了（ ）因素、（ ）处理、（ ）单元。
A、2 18 72
B、3 9 18
C、1 4 24
D、2 24 72

6、将一批品种以及生长情况相同的玉米幼苗放于0Lux、5Lux、10Lux光照强度下，分别进行6种激素4重复的试验处理，其中在光照因素和激素因素下的水平分别是（ ）。
A、8 24
B、12 24
C、3 6
D、4 4

7、在单因素试验中试验效应有（ ）。
A、简单效应
B、平均效应和互作
C、简单效应和互作
D、互作

8、要正确地制定一个试验方案，必须做到研究目的明确，处理水平简明合理，并必须应用（ ）原则。
A、设立对照
B、唯一差异
C、全面设施
D、相差等距或等比例

9、观测、测定中，由于偶然因素如微气流、微小的温度变化、仪器的轻微振动等所引起的误差一般称为（ ）。
A、随机误差
B、系统误差
C、疏失误差
D、可定误差

10、试验误差主要由（ ）引起的。
A、水平
B、处理
C、唯一差异原则
D、环境变异

11、下图的打靶结果，关于准确度、精确度叙述正确的是（ ）。
A、具有最佳的准确性和精确性
B、准确性差，而精确性较好
C、准确性和精确性均很差
D、准确性较好，精确性很差

12、下图为打靶试验结果，其中精确性高但准确性差的是( )。
A、
B、
C、
D、

13、研究工作者获得的试验数据往往是含有误差的，其中找不出确切原因的微小误差，往往被归为_______。（ ）
A、系统误差
B、随机误差
C、可定误差
D、操作误差

14、用于衡量试验效果的指示性状称为（ ）。
A、试验指标
B、试验效应
C、试验因素
D、试验环境

15、设计一项农业和生物学试验时，必须考虑到试验材料和试验环境的代表性和典型性。

16、农业和生物学的试验中，常将排除系统偏差和控制偶然性误差的试验设置称为试验设计。

17、单因素试验的效率常高于多因素试验。

18、综合性试验的目的在于探讨一系列供试因素某些处理组合的作用效果。

19、试验处理是试验因素各水平的组合。

20、试验因素对试验指标所起的增加的作用称为试验效应。

21、试验效应指试验因素对试验指标所起的作用。

22、甲、乙两个大豆品种，进行施肥量比较试验，于初花期每小区施用硫酸铵分别为：不施肥，0.2，0.5，0.8，1.0，1.5 (公斤)；收获时，每处理组合抽取5株测定单株产量。该试验共有2个因素，12 个处理组合。

23、试验方案中的对照必须是空白处理的。

24、试验中，非试验因子必须尽量控制在相同水平。

25、试验因素的量的不同级别或质的不同状态称为水平。

26、多因素试验中，每一个处理是一个各因素处理组合。

27、试验方案中，一个试验单元可以接受多个处理。

28、系统偏差影响试验数据的准确性，随机误差影响试验数据的精确性。

29、试验误差可以分为随机误差和系统误差。

30、试验地的茬口不同，耕作方法不同，不影响试验效果。

31、通过试验设计和统计分析方法，可以消除误差。

32、田间试验中，系统误差是由人为因素造成，无法消除。

33、多数的系统误差是特定原因引起的，所以较难控制。

34、系统误差和随机误差都可通过试验设计方案的改进、消除。

35、农业和生物学试验中，所得到的实际数据总是有误差的。

36、随机误差不可能避免，也无法减少。

37、系统误差是可以通过试验条件及试验过程的仔细操作来控制的。

38、试验误差按来源分为系统误差和随机误差。系统误差影响试验结果的准确性，随机误差影响试验结果的精确性。

39、进行大豆品种蛋白质含量测定时，若抽取100个30g的样品进行测定，但是这100个抽样测定数据有所不同，这表明存在随机误差。

第三章 次数分布和平均数、变异数

3.1 总体与样本和性状随堂测验

1、描述样本的特征数叫（）
A、统计数
B、参数
C、变数
D、变异数

2、描述总体的特征数叫（）
A、统计数
B、参数
C、变数
D、变异数

3、下面的变数为间断性变数的是（）
A、株高
B、每穗粒数
C、果穗重量
D、穗长

4、由下列性状获得的资料不是数量性状资料的是（）。
A、株高
B、分蘖数
C、每穗粒数
D、芒的有无

5、在极差一定的条件下，等距分组中组距与组数的关系是（）。
A、组数越多，组距越大
B、组数越多，组距越小
C、组数越小，组距越小
D、组数与组距无关系数量性状观察值是连续性的

6、某个试验处理也可以定义为一个总体，若处理性质确定，则该总体是由误差构成的总体

7、某作物品种可以定义为一个总体，该总体的变异可能由误差、环境条件造成

8、样本容量越大，统计数和相应总体参数越接近。

9、数量性状对应的随机变量都服从正态分布

10、定序尺度测量性状，其精度低于定比尺度测量。

3.2 次数分布随堂测验

1、随机调查一果园中某品种苹果盛果期枝条生长量，50株苹果树枝条生长量分布如下表，则分布果树最多的盛果期枝条生长量，最可能在（ ）左右。 枝条生长量（厘米） 20.5-25.5 25.5-30.5 30.5-35.5 35.5-40.5 40.5-45.5 果树数 3 3 8 24 12
A、42.5 厘米
B、43.5厘米
C、38.0 厘米
D、42.0 厘米

2、试验资料可以用次数分布图形象地表明其分布情况，不同类型的数据资料会选择不同的次数分布图。其中，方柱形图和多边形图适用于 数据资料，而条形图和饼图适用于 数据资料。（ ）
A、连续性 间断型
B、间断型 连续性
C、连续性 连续性
D、间断型 间断型

3、次数分布可用来说明概率分配情况

4、用于作次数分布的资料必须是大样本资料

5、次数分布不能够说资料的中心位置

6、众数 是一种平均数，如棉花纤维检验时所用的主体长度。

7、条形图适用于间断性变数和属性变数资料的次数分布状况

8、试验中观察记载所得数据，因所研究的性状、特性不同而有不同的性质，一般可以分为数量性状资料和质量性状资料两大类，其中前者又分为不连续性变数或间断性变数和连续性变数。

9、次数分布图可以形象地表明次数分布的情况，适合于表示连续性变数的次数分布的分布图有条形图和多边形图等。

10、观察值个数不足，则次数分布分析无效

3.3 平均数和变异数随堂测验

1、算术平均数的重要特性之一是离均差的总和（）
A、最小
B、最大
C、等于零
D、接近零

2、为了解稻苞虫常见卵期，调查资料是下表，其常见卵期宜用_______表述。（ ） 某地稻苞虫卵分布 卵期（天） 4 5 6 7 8 9 10 11 虫数 6 14 45 37 87 54 25 32
A、众数
B、中数
C、算术平均数
D、加权算术平均数

3、为了对比不同平均水平和不同计量单位的数据组之间的变异程度，必须计算（）。
A、标准差
B、变异系数
C、平均差
D、极差

4、.如果对各观察值加上一个常数a，其标准差（ ）
A、扩大倍
B、扩大a倍
C、扩大a^2倍
D、不变

5、样本均数、均方s2、标准差s都是总体参数的无偏估计值。

6、在生物统计中，平均数主要有算术平均数、中数、众数和极差等。

7、一数据资料58、62、49、61、53、50、55、46、49、53、47，算得Md为50。

8、比较大豆株高与单株粒数两个性状的标准差，可以获知哪个性状的变异更大。

9、小麦品种A每穗小穗数的平均数和标准差值为18和3（厘米），品种B为30和4.5（厘米），根据变异系数，品种B的该性状变异大于品种A。

10、若2个样本的观察值单位不同或平均数不同，宜用变异系数反应变异程度

次数分布和平均数、变异数单元测验

1、描述样本的特征数叫（）
A、统计数
B、参数
C、变数
D、变异数

2、描述总体的特征数叫（）
A、统计数
B、参数
C、变数
D、变异数

3、1、 下面的变数为间断性变数的是（）
A、株高
B、每穗粒数
C、果穗重量
D、穗长

4、由下列性状获得的资料不是数量性状资料的是（）。
A、株高
B、分蘖数
C、每穗粒数
D、芒的有无

5、在极差一定的条件下，等距分组中组距与组数的关系是（）。
A、组数越多，组距越大
B、组数越多，组距越小
C、组数越小，组距越小
D、组数与组距无关系数量性状观察值是连续性的

6、随机调查一果园中某品种苹果盛果期枝条生长量，50株苹果树枝条生长量分布如下表，则分布果树最多的盛果期枝条生长量，最可能在（）左右。 枝条生长量（厘米） 20.5-25.5 25.5-30.5 30.5-35.5 35.5-40.5 40.5-45.5 果树数 3 3 8 24 12
A、42.5 厘米
B、43.5厘米
C、38.0 厘米
D、42.0 厘米

7、试验资料可以用次数分布图形象地表明其分布情况，不同类型的数据资料会选择不同的次数分布图。其中，方柱形图和多边形图适用于 数据资料，而条形图和饼图适用于 数据资料。（ ）
A、连续性 间断型
B、间断型 连续性
C、连续性 连续性
D、间断型 间断型

8、算术平均数的重要特性之一是离均差的总和（）
A、最小
B、最大
C、等于零
D、接近零

9、为了解稻苞虫常见卵期，调查资料是下表，其常见卵期宜用_______表述。（ ） 某地稻苞虫卵分布 卵期（天） 4 5 6 7 8 9 10 11 虫数 6 14 45 37 87 54 25 32
A、众数
B、中数
C、算术平均数
D、加权算术平均数

10、为了对比不同平均水平和不同计量单位的数据组之间的变异程度，必须计算（）。
A、标准差
B、变异系数
C、平均差
D、极差

11、标准差的数值越小，则表明一组数据的分布（）。
A、越分散，平均数的代表性越低
B、越集中，平均数的代表性越高
C、越分散，平均数的代表性越高
D、越集中，平均数的代表性越低

12、下列变异指标中，易受极端值影响的是（）。
A、极差
B、方差
C、标准差
D、变异系数

13、在使用变异系数表示样本变异程度时，宜同时列出 （）。
A、方差、极差
B、平均数、方差
C、平均数、标准误
D、平均数、标准差

14、如果对各观察值加上一个常数a，其标准差（ ）
A、扩大倍
B、扩大a倍
C、扩大a^2倍
D、不变

15、随机抽测某市17岁男子得到：身高的平均数为166.06 cm、标准差为123.75px，体重的平均数为53.72 kg、标准差为4.93 kg。据此可推断该市17岁男子身高变异程度 体重变异程度。（ ）
A、大于
B、小于
C、等于
D、近似于

16、一个玉米品种的10个果穗长度的平均数和标准差分别是20和1.247，那么其变异系数是：（ ）
A、6.24
B、6.24%
C、16.04
D、16.04%

17、测得1970～1981年间越冬代棉铃虫在江苏南通羽化的高峰期依次为（以6月30日为0） 10，6，5，6，-1，9，1，8，则其变异系数约为（ ）
A、58.6%
B、54.8%
C、69.4%
D、64.9%

18、从总体中随机抽取的样本，可以无偏的估计总体

19、随机变数就是随机变量

20、变数就是观察得到的资料，存在变异

21、样本内的个体数，称为样品数

22、样本容量越大，样本特征数越接近其对应总体参数

23、某作物品种可以定义为一个总体，其变异受环境影响，也存在遗传变异，因而形成了品种总体。

24、某个试验处理也可以定义为一个总体，若处理性质确定，则该总体是由误差构成的总体

25、某作物品种可以定义为一个总体，该总体的变异可能由误差、环境条件造成

26、样本容量越大，统计数和相应总体参数越接近。

27、数量性状对应的随机变量都服从正态分布

28、定序尺度测量性状，其精度低于定比尺度测量。

29、质量性状对应的随机变量都服从二项分布

30、质量性状的观察结果中，记载了样本各个个体的性状属性，从而可以说明事件的概率

31、次数分布可用来说明概率分配情况

32、用于作次数分布的资料必须是大样本资料

33、用于作次数分布的资料必须是随机样本资料

34、数量性状次数分布分析可以说明资料的集中和分散程度

35、次数分布不能够说资料的中心位置

36、次数分布不能够说明分布的峰态性质

37、数量性状次数分布分析中，不需要根据观察值的个数确定组数

38、众数 是一种平均数，如棉花纤维检验时所用的主体长度。

39、条形图适用于间断性变数和属性变数资料的次数分布状况。

40、试验中观察记载所得数据，因所研究的性状、特性不同而有不同的性质，一般可以分为数量性状资料和质量性状资料两大类，其中前者又分为不连续性变数或间断性变数和连续性变数。

41、次数分布图可以形象地表明次数分布的情况，适合于表示连续性变数的次数分布的分布图有条形图和多边形图等。

42、观察值个数不足，则次数分布分析无效

43、次数分布可用于评估理论分布

44、分布是单峰态时，平均数可以说明资料的中心位置

45、次数分布分析时，应该描述说明资料的中心位置和分布的形状

46、中位数是观察值中出现最多的数值。

47、当总体是正态分布时，大样本中的众数往往与算数平均数接近。

48、在一组变量中，出现频率最多的观察值，称为中位数。

49、生物统计方法常用的平均数有三种：算术平均数、加权平均数和等级差法平均数。

50、一数据资料58、62、49、61、53、50、55、46、49、53、47，算得Md为50。

51、某些数据可能存在2个或2个以上众数。

52、样本均数、均方s2、标准差s都是总体参数的无偏估计值。

53、在生物统计中，平均数主要有算术平均数、中数、众数和极差等。

54、计算总体方差时，不需要计算自由度

55、计算样本方差时，必须计算自由度

56、极差能够说明变异情况，但是极差因为样本的不同，而变化较大

57、标准差可以用于说明资料中观察值的集中与分散程度度

58、方差是离差平方和除以自由度

59、方差是离均差平方和除以自由度

60、标准差是是方差的平方根

61、各个变异数可用于资料的描述

62、A群体标准差为5，B群体的标准差为12， B群体的变异一定大于A群体。

63、自由度的统计意义是指样本内独立而能自由变动的离均差个数。

64、某玉米株高的平均数和标准差分别为150 cm 和30 cm，果穗长的平均数和标准差分别为30和10 cm，可认为该玉米的株高性状比果穗性状变异大。

65、比较大豆株高与单株粒数两个性状的标准差，可以获知哪个性状的变异更大。

66、小麦品种A每穗小穗数的平均数和标准差值为18和3（厘米），品种B为30和4.5（厘 米），根据变异系数，品种B的该性状变异大于品种A。

67、若2个样本的观察值单位不同或平均数不同，宜用变异系数反应变异程度。

第四章理论分布和抽样分布

4.1次数分布和理论分布随堂测验

1、随机调查一果园中某品种苹果盛果期枝条生长量，50株苹果树枝条生长量分布如下表，则分布果树最多的盛果期枝条生长量，最可能在（ ）左右。 枝条生长量（厘米） 20.5-25.5 25.5-30.5 30.5-35.5 35.5-40.5 40.5-45.5 果树数 3 3 8 24 12
A、42.5 厘米
B、43.5厘米
C、38.0 厘米
D、42.0 厘米

2、试验资料可以用次数分布图形象地表明其分布情况，不同类型的数据资料会选择不同的次数分布图。其中，方柱形图和多边形图适用于 数据资料，而条形图和饼图适用于 数据资料。
A、连续性 间断型
B、间断型 连续性
C、连续性 连续性
D、间断型 间断型

3、次数分布随着样本容量增加时，逐渐趋近于理论分布

4、次数分布可以用来评估理论分布。

5、条形图适用于间断性变数和属性变数资料的次数分布状况。

6、试验中观察记载所得数据，因所研究的性状、特性不同而有不同的性质，一般可以分为数量性状资料和质量性状资料两大类，其中前者又分为不连续性变数或间断性变数和连续性变数。

7、次数分布图可以形象地表明次数分布的情况，适合于表示连续性变数的次数分布的分布图有条形图和多边形图等。

8、随机变量不仅可用于说明随机试验的所有可能结果，而且还可用于说明随机试验各种结果出现的可能性大小

9、事件发生的可能性与试验结果是不同的，前者是指事件发生的概率，后者是指特定试验结果

10、随机变量是用来代表总体的任意数值的，随机变数是随机变量的一组数据，代表总体的随机样本资料，可用来估计总体参数。

4.2二项分布及例题讲解随堂测验

1、二项式分布B（n，p）的概率分布图在下列哪种条件下为对称分布（ ）。
A、n=50
B、p=0.5
C、np=1
D、p=1

2、已知某高校学生近视眼的频率为50%，从该高校随机抽样3名学生，其中2人患近视眼的概率为（ ）。
A、0.125
B、0.375
C、0.25
D、0.5

3、二项分布近似正态分布的条件是（ ）
A、n较大且p接近0
B、n较大且p接近1
C、n较大且p接近0或1
D、n较大且p接近0.5

4、一批种子的出苗率为0.75，穴播4粒，空穴（出苗数为0）的概率为（ ）。
A、0.0039
B、0.1025
C、0.2019
D、0.3164

5、一批玉米种子的发芽率p＝0.7，若希望有0.99的概率保证每穴至少出一苗，每穴至少应播 粒。( )
A、4
B、5
C、10
D、20

6、以下分布中，其均数和方差总是相等的是（ ）
A、4
B、5
C、10
D、20

7、油菜的受害率为0.2，随机抽取为5时，受害株数的分布平均数和方差为（ A ）
A、1 0.8
B、2 1.6
C、2 0.8
D、1 1.6

8、二项式分布属于间断性随机变数，其总体为非此即彼的二项总体

9、从装有红、绿、蓝三种颜色的乒乓球各500、300、200只的暗箱中随机取出10个球，以X代表所取出球中的红色球数，则X服从二项分布B（10，0.3）。

10、在二项分布中，若p=q,二项分布呈对称形状，若p≠q,则表现偏斜形状。

4.4正态分布随堂测验

1、在下面四个正态分布曲线中，哪一个正态分布曲线最陡峭
A、（0 1）
B、（0 1.5）
C、（0 2）
D、（0 3）

2、正态分布曲线与横轴之间的总面积等于
A、0.95
B、1.00
C、0.90
D、0.99

3、随机变量Y服从正态分布N（5，42），那么P（Y≥5）=
A、0.05
B、0.01
C、0.1
D、0.5

4、假定y是一随机变数服从正态分布，其平均数为30,标准差为5，那么取值在20到40之间的的概率为
A、0.6826
B、0.9544
C、0.9973
D、0.7654

5、正态分布不具有下列哪种特征
A、左右对称
B、单峰分布
C、中间高、两头低
D、概率处处相等

6、
A、
B、
C、
D、

7、正态分布曲线是以参数即分布平均数m和标准差s 不同而表现的（ ）。
A、一系列曲线
B、一个曲线
C、两个曲线
D、一个特定曲线

8、标准正态分布的平均数和方差分别是
A、（0 1）
B、（1 0）
C、（0 0 ）
D、（1 1）

9、正态曲线下、横轴上，从均数到＋∞的面积是（ ）
A、95%
B、50%
C、97.5
D、不能确定

10、客观世界中,有许多现象的数据服从正态分布，比如试验中，某农作物的产量数据服从正态分布

4.5抽样分布参数及例题讲解随堂测验

1、设一正态总体N=4（例2,4,6,8），以样本容量n=2从总体中进行复置抽样，其抽样分布的平均数和方差分别为（ ）
A、（5 5）
B、（2.5 2.5)
C、（2.5 5）
D、（5 2.5）

2、从正态总体抽取的样本，样本平均数的抽样分布为正态分布，其方差随样本容量增大而（ ）
A、增大
B、不变
C、减少
D、不确定

3、样本平均数抽样分布的平均数与总体平均数的关系是（ ）
A、
B、
C、
D、

4、正态总体样本平均数的分布为（）
A、u分布
B、正态分布
C、t分布
D、分布

5、讨论有限总体的抽样分布时，一般采用不复置抽样

6、正态总体的抽样分布依然为正态分布

7、若母总体不是正态分布，平均抽样分布不一定属于正态分布；当样本容量很大时，样本平均数的抽样分布趋近于正态分布

8、从总体中随机抽样得到样本，获得样本观察值后可以计算一些统计数，统计数的分布称为抽样分布

9、如果从容量为N的有限总体抽样，若每次抽取容量为n的样本，那么一共可以得到N×n个样本。

10、抽样分布的标准差称为标准误，它可以说明抽样分布的变异。

第四单元 单元测验

1、随机调查一果园中某品种苹果盛果期枝条生长量，50株苹果树枝条生长量分布如下表，则分布果树最多的盛果期枝条生长量，最可能在（ ）左右。 枝条生长量（厘米） 20.5-25.5 25.5-30.5 30.5-35.5 35.5-40.5 40.5-45.5 果树数 3 3 8 24 12
A、42.5 厘米
B、43.5厘米
C、38.0 厘米
D、42.0 厘米

2、试验资料可以用次数分布图形象地表明其分布情况，不同类型的数据资料会选择不同的次数分布图。其中，方柱形图和多边形图适用于 数据资料，而条形图和饼图适用于 数据资料。
A、连续性 间断型
B、间断型 连续性
C、连续性 连续性
D、间断型 间断型

3、随机变量Y的概率分布如下： Y 1 2 3 4 P 0.2 0.3 0.1 C 则C等于（ ）
A、0.1
B、0.2
C、0.3
D、0.4

4、若随机变数Y的取值及其概率分布如下表， Y 0 1 2 P(Y) 0.25 0.50 0.25 则该变数的平均数μ为（ ）。
A、0.25
B、0.50
C、1.00
D、2.00

5、油菜的受害率为0.2，随机抽取为5时，受害株数的分布平均数和方差为（ ）
A、1 0.8
B、2 1.6
C、2 0.8
D、1 1.6

6、二项式分布B（n，p）的概率分布图在下列哪种条件下为对称分布（ ）
A、n=50
B、p=0.5
C、np=1
D、p=1

7、已知某高校学生近视眼的频率为50%，从该高校随机抽样3名学生，其中2人患近视眼的概率为（ ）。
A、0.125
B、0.375
C、0.25
D、0.5

8、二项分布近似正态分布的条件是（ ）
A、n较大且p接近0
B、n较大且p接近1
C、n较大且p接近0或1
D、n较大且p接近0.5

9、一批种子的出苗率为0.75，穴播4粒，空穴（出苗数为0）的概率为（ ）。
A、0.0039
B、0.1025
C、0.2019
D、0.3164

10、一批玉米种子的发芽率p＝0.7，若希望有0.99的概率保证每穴至少出一苗，每穴至少应播 粒。( )
A、4
B、5
C、10
D、20

11、以下分布中，其均数和方差总是相等的是（ ）
A、正态分布
B、对称分布
C、Poisson分布
D、二项分布

12、Poisson分布满足下列何种条件时，趋近于正态分布（ ）
A、μ相当大
B、μ=1
C、μ=0
D、μ=0.5

13、正态分布不具有下列哪种特征（ ）
A、左右对称
B、单峰分布
C、中间高、两头低
D、概率处处相等

14、
A、
B、
C、
D、

15、正态分布曲线是以参数即分布平均数m和标准差s 不同而表现的（ ）
A、一系列曲线
B、一个曲线
C、两个曲线
D、一个特定曲线

16、标准正态分布的平均数和方差分别是（ ）
A、（0 1）
B、（1 0）
C、（0 0 ）
D、（1 1）

17、正态曲线下、横轴上，从均数到＋∞的面积是（ ）
A、95%
B、50%
C、97.5
D、不能确定

18、
A、
B、
C、
D、

19、已知正态总体观察值出现在区间（0.2，+∞ ）的概率是0.5，那么相应的正态曲线在Y=______时到最高点。
A、0.1
B、0.2
C、0.3
D、0.4

20、在标准正态分布中，以n=10进行抽样，其样本平均数服从（ ）分布
A、N(10, 1)
B、N(0, 0.1)
C、N(0, 1)
D、N(10, 10)

21、
A、
B、
C、
D、

22、所谓大样本一般是指样本容量达到或超过（ ）
A、30
B、50
C、60
D、80

23、如果从二项总体抽取n个个体，可能得到y个个体属于“此”，而属于“彼”的个体为n-y，那么y共有多少种取值
A、n
B、n+1
C、y
D、y+1

24、油菜的受害率为0.2，随机抽取为5时，受害株数为两株时的概率为（ ）
A、0.2048
B、0.4096
C、0.3072
D、0.1024

25、油菜的受害率为0.2，每次抽取5个单株，抽500次，理论上我们能得到受害株数为两株时的有多少次
A、153.6
B、204.8
C、102.4
D、51.2

26、假定血球计所计数的每平方格内酵母细胞数服从参数为4的泊松分布，那么其平均数和方差分别为
A、（4, 4）
B、（2，2）
C、（4，2）
D、（2，4）

27、在下面四个正态分布曲线中，哪一个正态分布曲线最陡峭
A、（0 1）
B、（0 1.5）
C、（0 2）
D、（0 3）

28、正态分布曲线与横轴之间的总面积等于（ ）。
A、0.95
B、1.00
C、0.90
D、0.99

29、随机变量Y服从正态分布N（5，42），那么P（Y≥5）=（ ）。
A、0.05
B、0.01
C、0.1
D、0.5

30、假定y是一随机变数服从正态分布，其平均数为30,标准差为5，那么取值在20到40之间的的概率为（ A ）
A、0.6826
B、0.9544
C、0.9973
D、0.7654

31、设一正态总体N=4（例2,4,6,8），以样本容量n=2从总体中进行复置抽样，其抽样分布的平均数和方差分别为
A、（5 5）
B、（2.5 2.5)
C、（2.5 5）
D、（5 2.5）

32、从正态总体抽取的样本，样本平均数的抽样分布为正态分布，其方差随样本容量增大而（ ）
A、增大
B、不变
C、减少
D、不确定

33、样本平均数抽样分布的平均数与总体平均数的关系是（ ）。
A、
B、
C、
D、

34、正态总体样本平均数的分布为 （ ）。
A、u分布
B、正态分布
C、t分布
D、分布

35、条形图适用于间断性变数和属性变数资料的次数分布状况。

36、试验中观察记载所得数据，因所研究的性状、特性不同而有不同的性质，一般可以分为数量性状资料和质量性状资料两大类，其中前者又分为不连续性变数或间断性变数和连续性变数。

37、次数分布图可以形象地表明次数分布的情况，适合于表示连续性变数的次数分布的分布图有条形图和多边形图等

38、随机变量不仅可用于说明随机试验的所有可能结果，而且还可用于说明随机试验各种结果出现的可能性大小

39、事件发生的可能性与试验结果是不同的，前者是指事件发生的概率，后者是指特定试验结果

40、随机变量是用来代表总体的任意数值的，随机变数是随机变量的一组数据，代表总体的随机样本资料，可用来估计总体参数。

41、二项式分布属于间断性随机变数，其总体为非此即彼的二项总体

42、从装有红、绿、蓝三种颜色的乒乓球各500、300、200只的暗箱中随机取出10个球，以X代表所取出球中的红色球数，则X服从二项分布B（10，0.3）。

43、

44、正态分布曲线的算术平均数、中数和众数都是相等的，三者合在一位点上。

45、已知正态总体的数据出现在区间(-3，-1)里的概率和落在区间(3,5)里的概率相等，那么这个正态总体的数学期望为0

46、从总体中随机抽样得到样本，获得样本观察值后可以计算一些统计数，统计数的分布称为抽样分布。

47、如果从容量为N的有限总体抽样，若每次抽取容量为n的样本，那么一共可以得到N×n个样本。

48、抽样分布的标准差称为标准误，它可以说明抽样分布的变异。

49、次数分布随着样本容量增加时，逐渐趋近于理论分布

50、次数分布可以用来评估理论分布。

51、在二项分布中，若p=q,二项分布呈对称形状；若p≠q,则表现偏斜形状。

52、泊松分布一般相当大，概率p或q是一个很小的值，为二项式分布的一种极限分布。

53、泊松分布参数m的大小决定其分布形状，当m值小时，分布呈很偏斜形状，m增大时逐渐对称

54、客观世界中,有许多现象的数据服从正态分布，比如试验中，某农作物的产量数据服从正态分布

55、讨论有限总体的抽样分布时，一般采用不复置抽样。

56、正态总体的抽样分布依然为正态分布

57、若母总体不是正态分布，平均抽样分布不一定属于正态分布；当样本容量很大时，样本平均数的抽样分布趋近于正态分布

第五章 统计假设测验

5.1统计假设测验的基本原理随堂测验

1、测定某总体的平均数是否显著大于某一定值时，用
A、两尾测验
B、左尾测验
C、右尾测验
D、无法确定

2、测定某总体的平均数是否显著小于某一定值时，用
A、单尾测验
B、两尾测验
C、无法确定
D、无

3、否定正确无效假设的错误为统计假设测验的第一类错误。

4、概率α一定时，两尾测验的临界|u|值总是大于一尾测验的临界|u|值。

5、对甲、乙两品种单株产量资料进行u测验，得u＝－3.85。由于u＜u0.05＝1.96，故推断甲乙两品种单株产量差异不显著。

6、测验两样本平均数差异是否显著时用两尾测验，即否定的区域有两个。

7、

8、

9、

10、

5.3平均数比较的假设测验随堂测验

1、两个平均数的假设测验用（ ）测验。
A、u
B、t
C、u或t
D、F

2、
A、一尾 u 测验
B、两尾 u 测验
C、一尾 t 测验
D、两尾 t 测验

3、成（配）对数据作两样本均数比较 t 测验时，必需假定配对的差数分布为正态分布。

4、成对比较分析时不需要考虑两者的总体方差是否相等。

5、与正态曲线相比， t 分布曲线随自由度ν而异。

6、单个样本百分数资料的 u 测验，查临界值所用自由度df＝n－1。

7、

8、在成对数据资料用t测验比较时，若共有20个数据，则查t表的自由度为19。

5.6参数的区间估计随堂测验

1、分别从总体方差为4和12的总体中抽取容量为4的样本，样本平均数分别为3和2，在95%置信度下总体平均数差数的置信区间为
A、[-9.32，11.32]
B、[-4.16，6.16]
C、[-1.58，3.58]
D、都不是

2、分别从总体方差为4和12的总体中抽取容量为4的样本，样本平均数分别为3和2，在95%置信度下总体平均数差数的置信区间为
A、[-9.32，11.32]
B、[-4.16，6.16]
C、[-1.58，3.58]
D、都不是

3、分别从总体方差为15和10的正态总体中抽取容量均为16的样本，样本平均数分别为50和45，在95%置信度下总体平均数差数的置信区间为
A、[2.55，7.45]
B、[-4.15，6.15]
C、[-9.35，11.35]
D、都不是

4、在抽样方式和样本容量不变的条件下，如果提高置信度，则 。
A、会缩小置信区间
B、会增大置信区间
C、不会影响置信区间
D、可能缩小也可能增大置信区间

5、

6、

7、

第五章 统计假设测验

1、下列哪种无效假设的写法是正确的？
A、
B、
C、
D、

2、测验时，否定一个正确的假设H0 ，则
A、犯了α错误
B、犯了β错误
C、不犯错误
D、A或B

3、测定某总体的平均数是否显著大于某一定值时，用
A、两尾测验
B、左尾测验
C、右尾测验
D、无法确定

4、测定某总体的平均数是否显著小于某一定值时，用
A、单尾测验
B、两尾测验
C、无法确定
D、无

5、两个平均数的假设测验用（ ）测验。
A、u
B、t
C、u或者t
D、F

6、
A、一尾 u 测验
B、　两尾 u 测验
C、一尾 t 测验
D、　两尾 t 测验

7、分别从总体方差为4和12的总体中抽取容量为4的样本，样本平均数分别为3和2，在95%置信度下总体平均数差数的置信区间为
A、[-9.32，11.32]
B、[-4.16，6.16]
C、[-1.58，3.58]
D、都不是

8、分别从总体方差为15和10的正态总体中抽取容量均为16的样本，样本平均数分别为50和45，在95%置信度下总体平均数差数的置信区间为
A、[2.55，7.45]
B、[-4.15，6.15]
C、[-9.35，11.35]
D、都不是

9、在抽样方式和样本容量不变的条件下，如果提高置信度，则 。
A、会缩小置信区间
B、会增大置信区间
C、不会影响置信区间
D、可能缩小也可能增大置信区间

10、否定正确无效假设的错误为统计假设测验的第一类错误。

11、

12、

13、

14、

15、概率α一定时，两尾测验的临界|u|值总是大于一尾测验的临界|u|值。

16、对各种遗传分离比例进行适合性 测验时，无效假设为实际试验结果与理论预测相符合，备择假设为实际试验结果与理论预测不相符合，该测验为一尾测验。

17、对甲、乙两品种单株产量资料进行u测验，得u＝－3.85。由于u＜u0.05＝1.96，故推断甲乙两品种单株产量差异不显著。

18、测验两样本平均数差异是否显著时用两尾测验，即否定的区域有两个。

19、

20、成（配）对数据作两样本均数比较 t 测验时，必需假定配对的差数分布为正态分布。

21、成对比较分析时不需要考虑两者的总体方差是否相等。

22、与正态曲线相比， t 分布曲线随自由度ν而异。

23、单个样本百分数资料的 u 测验，查临界值所用自由度df＝n－1。

24、

25、在成对数据资料用t测验比较时，若共有20个数据，则查t表的自由度为19。

26、

27、

28、

第六章 方差分析

6.1 方差分析的基本原理和F分布及其假设测验随堂测验

1、F分布是根据无效假设推导出来的。

2、F测验中，期望均方是备择假设推导出来的。

3、F分布是对称分布。

4、F分布的形状与自由度无关。

5、F测验中，分子的期望均方比分母的期望均方在构成上，多一项且仅多一项。

6、方差分析中，处理的效应中不含试验误差。

7、方差分析中，无法控制方差同质性。

8、方差分析中，必须采用恰当的试验设计。

6.2 多重比较与方差分析的线性模型随堂测验

1、F测验后，再作多重比较，可以避免扩大化的第一类错误。

2、多重比较时，比较的精度与自由度有关。

3、多重比较时，比较的精度与样本容量有关。

4、多重比较时，比较的精度与试验误差无关。

5、凡是经过方差分析F测验显著的资料，都必须进一步作处理平均数间多重比较。

6、由固定模型中所得的结论仅在于推断关于特定的处理，而随机模型中试验结论则将用于推断处理的总体。

7、不同类型的平均数对应的抽样分布方差不同。

8、随机模型下，需要计算标准误。

9、固定模型用于研究处理的效应。

10、随机模型用于研究处理所来自的总体变异情况。

11、固定模型和随机模型在试验设计上不同，后者要求处理来自特定研究群体，通过随机抽样得到。

6.3 单向分组资料的方差分析随堂测验

1、单向分组资料方差分析中，处理效应与误差效应的乘积和为0。

2、单向分组资料方差分析中，处理平方和是指所有处理效应的平方和。

3、单向分组资料方差分析中，误差平方和是指所有误差效应的平方和。

4、单向分组资料方差分析中，有k个组，每个组有n个观察值，那么处理间平方和就是指k个处理效应的平方和。

5、单向分组资料方差分析中，有k个组，每个组有n个观察值，那么误差平方和就是指kn个误差效应的平方和。

6、单向分组资料方差分析中，有k个组，每个组有n个观察值，那么处理间平方和对应的自由度为n-1。

7、均方等于平方和除以对应的自由度。

8、单向分组资料方差分析中，有k个组，每个组有n个观察值，那么F值对应的第一自由度为n-1，第二自由度为kn-1。

9、单向分组资料方差分析中，有k个组，每个组有n个观察值，那么误差平方和就是指kn个误差效应的平方和。

6.4 组内又分亚组的单向分组资料的方差分析随堂测验

1、组内又分亚组的单向分组资料的方差分析中，亚组效应与组的效应之间的乘积和不为0。

2、组内又分亚组的单向分组资料的方差分析中，亚组效应一般是随机效应。

3、方差分析中，处理的效应是一种相对效应，一般是指相等于平均数的效应。

4、组内又分亚组的单向分组资料的方差分析中，组效应与误差效应的乘积和为0。

5、组内又分亚组的单向分组资料的方差分析中，总变异可以分解为：组间变异、组内亚组间变异以及亚组内变异。

6、组内又分亚组的单向分组资料的方差分析中，组内亚组间变异SS=亚组间变异SS - 组间变异SS。

7、组内又分亚组的单向分组资料的方差分析中，有l个处理，每个处理内有m个亚组，亚组内有n个观察值，则组内亚组间的自由度为l(n-1)。

8、组内又分亚组的单向分组资料的方差分析中，有两个层次的误差。

9、组内又分亚组的单向分组资料的方差分析中，测验组间的差异显著性，用组内亚组间的均方作分母。

10、方差分析中，效应差异性比较，一般采用平均数比较的办法。

6.5 两向分组资料的方差分析随堂测验

1、组合内只有单个观察值的两向分组资料的方差分析中，A因素的处理效应与B因素处理效应的乘积和为0。

2、组合内只有单个观察值的两向分组资料的方差分析中，总平方和可以分解为A因素变异SS、B因素变异SS以及误差SS。

3、组合内只有单个观察值的两向分组资料的方差分析中，能够解析A、B两因素的互作。

4、组合内只有单个观察值的两向分组资料的方差分析中，固定模型下，A因素平均数的标准误为SQRT(MSE/a)。

5、单因素随机区组试验设计不属于“组合内只有单个观察值的两向分组资料的方差分析”方法。

6、组合内只有单个观察值的两向分组资料的方差分析中，若有两个待研究因素及其水平（处理），则采用的是完全随机试验设计。

7、组合内有重复观察值的两向分组资料的方差分析中，采用固定模型和采用随机模型的F统计量公式相同。

8、组合内有重复观察值的两向分组资料的方差分析方法，可以应用于随机区组试验设计。

9、组合内有重复观察值的两向分组资料的方差分析方法，不可以估计两因素互作效应。

10、组合内有重复观察值的两向分组资料的方差分析方法，可以视为ab个样本数据的联合分析，组合内重复观察值可以用来估计试验误差。

11、组合内有重复观察值的两向分组资料的方差分析方法中，总平方和可以分解为：A因素SS、B因素SS、AB互作SS以及误差SS。

12、组合内有重复观察值的两向分组资料的方差分析方法中，A因素有a个水平，B因素有b个水平，重复观察值数均为n，那么固定模型下，处理组合均数标准误为sqrt(MSE/n)。

6.6 方差分析的基本假定与数据转换随堂测验

1、对6个枇杷品种患黄龙病率调查，其平均患病率分别为12％，13％，9％，15％，27％，21％，该资料方差分析前应作反正弦转换。

2、对频率百分数资料进行方差分析前，应该对资料数据作反正弦转换。

3、对倍加性数据进行方差分析前，应对数据进行对数转换。

4、试验资料不符合方差分析三个基本假定时，可采取剔除特殊值、分解为若干个同质误差部分分析、进行数据转换等方法补救。

5、对不满足方差分析基本假定的资料可以作适当尺度的转换后再分析，常用方法有平方根转换、对数转换、反正弦转换、平均数转换等。

6.7 平方和分解以及平均数标准误随堂测验

1、不同类型的平均数对应的抽样分布方差不同。

2、随机模型下，需要计算标准误。

3、平方和的计算是以处理效应计算的为基础的。

4、平方和分解是建立在线性可加性模型基础之上的。

5、方差分析中，误差项是独立同分布的。

6、方差分析中不同类型效应的乘积和不一定为0。

7、平衡数据的情况下，平方和可以通过总和数计算。

8、若不同处理的样本容量不同，则误差均方应该根据样本分别计算。

9、若不同处理的样本容量不同，则误差均方可以根据计算合并误差（POOLED）。但是平均数差数标准误计算时应该考虑样本容量。

第六章 方差分析

1、下面几种多重比较方法哪一个更容易犯第一类错误。
A、最小显著差数法
B、复极差测验法
C、新复极差法
D、前三种方法的精度一致
E、最小显著差数法

2、在最小显著差数法、q法和新复极差法，这三种多重比较方法中哪一个在统计推断时犯第一类错误的概率最小。
A、最小显著差数法
B、q法
C、新复极差法
D、一样

3、下面几种多重比较方法哪一个更容易犯第一类错误。
A、复极差测验法
B、最小显著差数法
C、新复极差法
D、三种方法的精度一致

4、对试验资料作方差分析时，进一步作多重比较(固定模型)的条件是
A、F > 0
B、F < 1　
C、F > 1
D、

5、用标记字母法表示多重比较结果时，如果两个平均数间差异显著，则它们后面一定要标上
A、相同拉丁字母
B、小写拉丁字母
C、大写拉丁字母
D、不同拉丁字母

6、用标记字母法表示的多重比较结果中，如果两个平均数的后面，既标有相同大写字母，又标有不同大写字母，则它们之间差异
A、极显著
B、不显著
C、显著
D、未达极显著

7、方差分析是一种能同时判断 ( ) 个样本所属总体的 ( ) 间差异显著性的统计分析方法。
A、
B、
C、
D、

8、
A、
B、
C、
D、

9、下列分析中不是方差分析的基本假定是
A、处理效应与环境效应的可加性
B、误差的同质性
C、处理效应和环境效应的独立性
D、误差的正态性

10、
A、18.25，3.50
B、12，3.50
C、18.25，3.53
D、缺少数据资料，无法判断

11、不同的方差分析资料类型，具有不同的线性模型，如果每个观察值的线性模型为（ ），则该试验应为资料。
A、单向分组
B、系统分组
C、两向分组，组合内仅单个观察值
D、两向分组，组合内有重复观察值

12、单因素随机完全区组试验的方差分析中，总变异的平方和与自由度可以细分成（ ）部分。
A、三部分
B、四部分
C、五部分
D、两部分

13、F分布是根据无效假设推导出来的。

14、F测验中，期望均方是备择假设推导出来的。

15、F分布是对称分布。

16、F分布的形状与自由度无关。

17、F测验中，分子的期望均方比分母的期望均方在构成上，多一项且仅多一项。

18、方差分析中，处理的效应中不含试验误差。

19、方差分析中，无法控制方差同质性。

20、方差分析中，必须采用恰当的试验设计。

21、F测验后，再作多重比较，可以避免扩大化的第一类错误。

22、多重比较时，比较的精度与自由度有关。

23、多重比较时，比较的精度与样本容量有关。

24、多重比较时，比较的精度与试验误差无关。

25、凡是经过方差分析F测验显著的资料，都必须进一步作处理平均数间多重比较。

26、

27、在新复极差法中，将所有比较的平均数按从大到小顺序排列所计算出的两极差范围内所包含的平均数个数，称为秩次距。

28、多重比较前，应该先作F测验。

29、方差分析中，当F测验显示处理效应差异显著时，必须进一步进行多重比较，以判断各个处理平均数彼此间的差异显著性。

30、用标记字母法表示的多重比较结果中，如果两个平均数的后面，既标有相同大写拉丁字母，又标有不同大写拉丁字母，则它们之间差异极显著。

31、当多个处理与共用对照进行显著性比较时，常用最小显著差数法(LSD)方法进行多重比较。

32、在新复极差法中，将所有比较的平均数按从大到小顺序排列所计算出的两极差范围内所包含的平均数个数，称为秩次距（p）。

33、两个方差的假设测验，可以采用F测验。

34、方差分析是建立在一定的线性可加模型的基础上的，该模型是指任何一个试验观察值均可分解为若干个线性分量部分，它是分解自由度与平方和的理论依据。

35、在单因素试验里，如果处理自由度和处理平方和分别为3和606，总自由度和总平方和为15和702，那么方差分析的F值等于25.25。

36、单向分组资料方差分析中，处理效应与误差效应的乘积和为0。

37、单向分组资料方差分析中，处理平方和是指所有处理效应的平方和。

38、单向分组资料方差分析中，误差平方和是指所有误差效应的平方和。

39、单向分组资料方差分析中，有k个组，每个组有n个观察值，那么处理间平方和就是指k个处理效应的平方和。

40、单向分组资料方差分析中，有k个组，每个组有n个观察值，那么误差平方和就是指kn个误差效应的平方和。

41、单向分组资料方差分析中，有k个组，每个组有n个观察值，那么处理间平方和对应的自由度为n-1。

42、均方等于平方和除以对应的自由度。

43、单向分组资料方差分析中，有k个组，每个组有n个观察值，那么F值对应的第一自由度为n-1，第二自由度为kn-1。

44、单向分组资料方差分析中，有k个组，每个组有n个观察值，那么误差平方和就是指kn个误差效应的平方和。

45、F测验是单尾测验。

46、方差分析中，统计数F<1时，还需进一步查表格，找到F临界值。

47、F分布的平均数为1。

48、单向分组资料统计方法，可以安排定性处理的试验，也可以安排定量水平处理的试验。

49、单向分组资料统计方法，也可以安排综合性试验。

50、方差分析中，处理的效应是一种相对效应，一般是指相等于平均数的效应。

51、方差分析中，效应差异性比较，一般采用平均数比较的办法。

52、组内又分亚组的单向分组资料的方差分析中，亚组效应与组的效应之间的乘积和不为0。

53、组内又分亚组的单向分组资料的方差分析中，亚组效应一般是随机效应。

54、组内又分亚组的单向分组资料的方差分析中，亚组效应与组的效应之间的乘积和不为0。

55、组内又分亚组的单向分组资料的方差分析中，组效应与误差效应的乘积和为0。

56、组内又分亚组的单向分组资料的方差分析中，总变异可以分解为：组间变异、组内亚组间变异以及亚组内变异。

57、组内又分亚组的单向分组资料的方差分析中，组内亚组间变异SS=亚组间变异SS - 组间变异SS。

58、组内又分亚组的单向分组资料的方差分析中，有l个处理，每个处理内有m个亚组，亚组内有n个观察值，则组内亚组间的自由度为l(n-1)。

59、组内又分亚组的单向分组资料的方差分析中，有两个层次的误差。

60、组内又分亚组的单向分组资料的方差分析中，测验组间的差异显著性，用组内亚组间的均方作分母。

61、组内又分亚组的单向分组资料的方差分析中，有l个处理，每个处理内有m个亚组，亚组内有n个观察值，则亚组内变异对应的自由度为lm(n-1)。

62、组合内只有单个观察值的两向分组资料的方差分析中，A因素的处理效应与B因素处理效应的乘积和为0。

63、组合内只有单个观察值的两向分组资料的方差分析中，总平方和可以分解为A因素变异SS、B因素变异SS以及误差SS。

64、组合内只有单个观察值的两向分组资料的方差分析中，能够解析A、B两因素的互作。

65、组合内只有单个观察值的两向分组资料的方差分析中，固定模型下，A因素平均数的标准误为SQRT(MSE/a)。

66、组合内只有单个观察值的两向分组资料的方差分析中，固定模型下，B因素平均数的标准误为SQRT(MSE/b)。

67、单因素随机区组试验设计不属于“组合内只有单个观察值的两向分组资料的方差分析”方法。

68、组合内只有单个观察值的两向分组资料的方差分析中，若有两个待研究因素及其水平（处理），则采用的是完全随机试验设计。

69、组合内只有单个观察值的两向分组资料的方差分析中，可以采用固定模型，也可以采用随机模型。

70、组合内有重复观察值的两向分组资料的方差分析中，采用固定模型贺采用随机模型的F统计量公式相同。

71、组合内有重复观察值的两向分组资料的方差分析方法，可以应用于随机区组试验设计。

72、组合内有重复观察值的两向分组资料的方差分析方法，不可以估计两因素互作效应。

73、组合内有重复观察值的两向分组资料的方差分析方法，可以视为ab个样本数据的联合分析，组合内重复观察值可以用来估计试验误差。

74、组合内有重复观察值的两向分组资料的方差分析方法中，总平方和可以分解为：A因素SS、B因素SS、AB互作SS以及误差SS。

75、组合内有重复观察值的两向分组资料的方差分析方法中，A因素有a个水平，B因素有b个水平，重复观察值数均为n，那么固定模型下，A因素平均数标准误为sqrt(MSE/an)。

76、组合内有重复观察值的两向分组资料的方差分析方法中，A因素有a个水平，B因素有b个水平，重复观察值数均为n，那么固定模型下，B因素平均数标准误为sqrt(MSE/bn)。

77、组合内有重复观察值的两向分组资料的方差分析方法中，A因素有a个水平，B因素有b个水平，重复观察值数均为n，那么固定模型下，处理组合均数标准误为sqrt(MSE/n)。

78、两向分组资料统计方法，可以安排定性处理的试验，也可以安排定量水平处理的试验。

79、两向分组资料统计方法，可以安排综合性试验。

80、两向分组资料统计方法，依据试验设计的不同，可以采用随机模型，也可以采用固定模型，还可以采用混合模型。

81、组内又分亚组的单向分组资料是巢式设计的单因素试验。

82、单因素随机区组设计试验在进行方差分析时，其总变异可以剖分为处理变异、区组变异和误差变异这三部分。

83、由固定模型中所得的结论仅在于推断关于特定的处理，而随机模型中试验结论则将用于推断处理的总体。

84、不同类型的平均数对应的抽样分布方差不同。

85、随机模型下，需要计算标准误。

86、固定模型用于研究处理的效应。

87、随机模型用于研究处理所来自的总体变异情况。

88、固定模型和随机模型在试验设计上不同，后者要求处理来自特定研究群体，通过随机抽样得到。

89、平方和的计算是以处理效应计算的为基础的。

90、平方和分解是建立在线性可加性模型基础之上的。

91、方差分析中，误差项是独立同分布的。

92、方差分析中不同类型效应的乘积和不一定为0。

93、平衡数据的情况下，平方和可以通过总和数计算。

94、若不同处理的样本容量不同，则误差均方应该根据样本分别计算。

95、若不同处理的样本容量不同，则误差均方可以根据计算合并误差（POOLED）。但是平均数差数标准误计算时应该考虑样本容量。

96、对6个枇杷品种患黄龙病率调查，其平均患病率分别为12％，13％，9％，15％，27％，21％，该资料方差分析前应作反正弦转换。

97、对频率百分数资料进行方差分析前，应该对资料数据作反正弦转换。

98、对倍加性数据进行方差分析前，应对数据进行对数转换。

99、试验资料不符合方差分析三个基本假定时，可采取剔除特殊值、分解为若干个同质误差部分分析、进行数据转换等方法补救。

100、对不满足方差分析基本假定的资料可以作适当尺度的转换后再分析，常用方法有平方根转换、对数转换、反正旋转换、平均数转换等。

第七章卡平方测验

7.1卡方分布及方差同质性测验随堂测验

1、进行方差的比较时，两个样本间方差的比较可以应用F测验，但多个样本间方差的比较则可以应用( )测验。
A、t测验
B、测验
C、u测验
D、多重比较

2、下面哪一项不是分布曲线的特性（ ）
A、
B、
C、
D、

3、
A、
B、
C、
D、都不是

4、
A、方差的同质性测验
B、独立性测验
C、F测验
D、适合性测验

5、
A、
B、
C、
D、

6、
A、
B、
C、
D、

7、卡方分布是一组随自由度变化的曲线系统，此曲线是间断性的，用于间断性资料的假设测验。

8、

9、

10、

7.2 适合性测验随堂测验

1、

2、

3、适合性测验的统计方法，在应用时没有相应的试验设计。

4、适合性测验时，可能有多种适合性假定，卡方测验不一定是可以接受的。

5、分布适合性测验，采用的是随机大样本数据。

6、数量性状的分布适合性测验，要通过试验设计精心误差随机大样本数据采集。

7、适合性测验一般都可以不作连续性矫正。

8、

7.3 独立性测验随堂测验

1、

2、卡方测验应用于独立性测验，主要为探求两个变数间是否相互独立。这是次数资料的一种相关研究。

3、在适合性测验和独立性测验中，任何条件下计算都必须进行连续性矫正。

4、适合性测验和独立性测验中自由度都等于分组数减1。

5、

6、独立性测验的统计方法，在应用时没有相应的试验设计。

7、独立性测验时，卡方值与相关性在概念上有等价性，卡方值显著，可能说明相关显著，研究者应该搞清楚其内在的科学机理。

8、独立性测验、适合性测验所采用的数据都是随机小样本数据。

7.4 卡方测验的相关知识随堂测验

1、下列叙述不正确的是 。
A、
B、
C、
D、

2、下列叙述不正确的是 。
A、
B、
C、
D、学习通2020年春生物统计与实验设计(曾玺)

生物统计与实验设计是生物学科研究中不可或缺的一部分，它为生物学科研提供了有效的数据分析和实验设计方法。本课程由曾玺老师授课，主要内容包括生物统计基本概念、假设检验、方差分析、回归分析等内容。同时，课程还涉及到实验设计、数据处理和数据可视化等方面的知识。

生物统计基本概念

生物统计的主要任务是对生物实验数据进行搜集、整理、描述、分析和解释。生物统计学中常用的基本概念包括参数和统计量、样本和总体、假设检验等。

参数和统计量

在生物统计中，我们常常需要对总体进行推断，但由于总体往往是不可能获得所有数据的，因此我们只能依靠样本来做出推断。总体中的某个特征值叫做参数，而样本中对应的特征值称为统计量。

样本和总体

在生物统计中，样本是指从总体中随机抽取的一部分数据，总体是指所有数据的集合。样本能够反映总体的一部分特征，通过样本来推断总体的特征是生物统计学中的基本问题。

假设检验

假设检验是生物统计学中的重要方法之一，它用于判断总体参数是否符合我们的假设。假设检验包括两种错误，一种是将错误的假设判定为正确的错误(Type Ⅰ错误)，另一种是将正确的假设判定为错误的错误(Type Ⅱ错误)。

Type I错误

Type Ⅰ错误也称为α错误，它是指在假设检验中，拒绝了一个正确的假设。在统计学中，α错误的发生率是事先设定的，一般取0.05或0.01。 α错误的大小取决于样本量、显著性水平和总体方差等因素。

Type II错误

Type Ⅱ错误也称为β错误，它是指在假设检验中，接受了一个错误的假设。β错误的大小取决于样本量、总体方差、检验水平和真实值之间的差异等因素。

方差分析

方差分析是一种常用的多个样本比较的方法，它可以用于判断不同组之间的平均值是否具有差异。方差分析分为单因素方差分析和双因素方差分析两种。

单因素方差分析

单因素方差分析是指只有一个自变量的方差分析。在生物实验中，我们常常需要比较不同组或不同处理方案之间的差异。单因素方差分析能够帮助我们判断这些差异是否显著。

双因素方差分析

双因素方差分析是指有两个自变量的方差分析，它能够同时分析两个因素对实验结果的影响。在生物学中，双因素方差分析常用于分析不同基因型或处理方案对生物量的影响。

回归分析

回归分析是一种利用自变量与因变量之间的函数关系来预测因变量值的方法。在生物学中，回归分析一般用于分析因变量与自变量之间的关系，如分析生物量与时间、浓度等因素之间的关系。

线性回归

线性回归是一种基本的回归分析方法，它假设自变量与因变量之间存在线性关系。在生物学中，线性回归常用于分析因变量与自变量之间的单一线性关系。

非线性回归

非线性回归是一种在自变量与因变量之间存在非线性关系时使用的回归分析方法，它能够更准确地描述因变量与自变量之间的关系。在生物学中，非线性回归常用于分析生化反应动力学曲线等。

实验设计

实验设计是生物学中进行科学实验必不可少的一部分。实验设计包括实验组和对照组的选择、随机化、重复实验等方面的内容。良好的实验设计能够保证实验结果的可靠性和可重复性。

实验组和对照组

在生物实验中，实验组是指进行实验的处理组，对照组是指与实验组相同的但不进行任何处理的组。实验组和对照组的选择应当考虑到实验的目的和实验所研究的生物特征。

随机化

随机化是指在实验设计中将实验组和对照组随机分配到不同的实验组中，以减少实验误差。正确的随机化能够保证实验组与对照组之间的差异是由处理造成的，而不是由实验组和对照组之间的基线差异造成的。

重复实验

重复实验是指在同一种实验条件下重复进行实验。重复实验能够消除实验过程中的随机误差，提高实验结果的可靠性。

数据处理和数据可视化

数据处理和数据可视化是生物统计和实验设计中重要的环节。数据处理包括数据清洗、数据变换、缺失值处理等方面的内容；数据可视化则包括绘制直方图、散点图、箱线图、热图、饼图等可视化方法，以更直观地呈现数据。

数据清洗

数据清洗是指对实验数据进行检查和筛选，以去除不符合实验要求或明显异常的数据。数据清洗能够提高数据质量，减小实验误差。

数据变换

数据变换是指对实验数据进行数值变换或函数变换，以满足分析需求。数据变换可以使数据更符合正态分布或方便数据可视化。

数据可视化

数据可视化是指利用图表、图形等可视化方法呈现实验数据。数据可视化可以直观地展示数据分布情况、数据间的关系等，帮助人们更好地理解实验结果。

结语

生物统计与实验设计是生物学科研究中不可或缺的一部分。本课程由曾玺老师讲授，内容详实，涵盖生物统计基本概念、假设检验、方差分析、回归分析、实验设计、数据处理和数据可视化等方面的知识。希望同学们通过本课程能够掌握生物统计与实验设计的基本方法和技巧，为未来的生物学研究打下坚实的基础。

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