1、二、簡答題1、 什么是樣本？它與總體是什么關系？（見書P4）答：樣本是從總體中抽取的一部分供觀察測定的個體組成的集合。與總體的關系：樣本在大部分程度上能代表總體，但還是存在誤差。2、 資料可以分為哪幾類？它們有什么區別與聯系?一（見書P39）答：數量性狀資料：觀察測定數量性狀（能以量測或計數的方式表示其特征的性狀）而獲得的數據。根據資料方式，可以分為：計量資料一指用度、量、衡等計算工具以量測方式直接獲得的數量性狀資料； 計數資料一指用計數方式獲得的數量性狀資料。質量性資料：觀察測定質量性狀（能觀察但不能直接測量的性狀）而獲得的數據。可以用統計次數法和評分法對觀察結果作數字化處理。3、在對計量資

2、料進行整理時，為什么第一組的組中值以接近或等于資料中的最小值為好？（見書P42）答：是為了避免第一組中觀察值過多，所以一般第一組的組中值以接近或等于資料中的最小值為好。4、統計學中常用的平均數主要包括哪幾種類型？各在什么情況下應用？（見書P48）【要求更側重于在計算題中應用】答：算術平均數：指資料中各個觀測值的總和除以觀測值的個數所得的商。應用情況：數據分布較均勻且為單峰，或者大致呈現正態分布。中位數：資料中所有觀測值有小到大排列，當觀測值個數為奇數時，位于中間的那個觀測值，或當觀測值個數為偶數時，位于中間的兩個觀測值的平均數。應用情況：對于偏態分布的數據資料，中位數的代表性優于算術平均數。眾

3、數：資料中岀現次數最多的那個觀測值或次數最多一組的組中值。幾何平均數：n個觀測值相乘之積開 n次方所得的方根。應用情況：資料數據不是很集中，在計算生長率、進行生產動態分析、藥物效價分析等時，用幾何平均數優于算術平均數。調和平均數：資料中個觀測值倒數的算術平均數的倒數。應用情況：資料數據呈現特別偏 差分布 就同一資料而言，算術平均數幾何平均數調和平均數。答:區別：樣本標準差 s是反應樣本中各觀測值變異程度的大小的一個統計數，它的大小說明了對該樣本代表性的強弱；樣本標準誤是樣本平均數的標準差，它是樣本平均數抽樣誤差的估計值，其大小說明了樣本平均數I精確性的高低。聯系：統計學上已證明b-與X總體的b

4、的關系為（"",其中可用羊本標因此，標準差與標準誤關系為6、 t分布與標準正態分布有何區別與聯系？（見書P74）答：區別：正態分布是與自由度無關的一條曲線；t分布是依自由度而變的一組曲線；t分布較正態分布頂部略低而尾部稍高，兩尾部稍高而平自由度減小這種趨勢越明顯。聯系：隨看自由度增大 t分布趨近于標準正態分布；當 n>30時二者相差很小；當 n 100時，t分布于標準正態分布相同；當 n-8時二者重合。t分布收斂于標準正態分布， t分布 的極限分布為標準正態分布。7、 如何降低犯兩種類型錯誤的概率？（見書P82）【不考】8、 進行顯著性檢驗應注意什么問題？如何理解顯著

5、性檢驗結論中的“差異不顯著”、“差異 顯著”、“差異極顯著“ ？（見書P84）答：注意的問題：要有合理的實驗設計和準確的實驗操作，降低誤差，提高實驗的準確性和精確性。選用的假設檢驗方法要符合其應用條件。選用合理的統計假設。統計分析結論的應用還要與經濟效益等結合起來考慮。正確理解假設檢驗結論的統計意義。顯著性檢驗結論中的“差異不顯著”是指表面差異為實驗誤差的可能性大于統計上公認的概率水平0.05,不能理解為沒有差異。沒有差異，客觀上存在兩種可能：一是無真實差異，而是有真實差異，但被試驗誤差所掩蓋，表現不出差異的顯著性來。“差異顯著”或“差異 極顯著”不應該誤解為相差很大或非常大，也不能認為在實際

6、應用上一定就有重要或很重要的價值。“顯著”或“極顯著”是指表面差異為試驗誤差可能性小于0.05或0.01,已達到了 可以認為存許還不能得出反而可能推斷在真實差異的顯著水平。有些試驗結果雖然表面差異大，但由于試驗誤差大，也 “ 差異顯著 ” 的結論，而有些試驗的結果雖然表面差異小，但由于試驗誤差小， 為“差異顯著 ” 。答：非配對設計是將試驗單位完全隨機的分為兩組，然后再隨機的對兩組分別實施兩個不同 處理的試驗設計。這種設計適用于試驗單位初始條件比較一致的情況。如果試驗單位差異比較大，采用非配對設計將影響試驗的準確性和精確性。為了消除試驗單位不一致對試驗結果 的影響， 可以利用局部控制的原則，采

7、用配對設計。配對設計是先根據配對的要求將試驗單位兩兩配對 , 然后將配成對子的兩個試驗單位隨 機 實施了某一處理的試驗設計。配對要求：配成對子的兩個試驗單位的初始條件盡量一致， 不同 對子間試驗單位的初始條件允許差異，每一個對子就是試驗處理的一個重復。10、檢驗與 f 檢驗、 F 檢驗在應用上有什么區別？答：F 檢驗：適合于三個或三個樣本以上的假設檢驗。（見書P104）f 檢驗：適合于單個或兩個樣本兩個樣本的假設檢驗。（見書P85 ）單個樣本：在原總體 b?未知，且試驗樣本為小樣本（n<=30）時，采用。兩個樣本：在總體方差W和W為未知（但 W=b =cr2）,且為小樣本小樣本時（即 崎

8、30,崎30） , 采用。檢驗：適合于由質量性狀利用統計次數法得來的次數資料。至少有40 個觀測值 以上，而 t 檢驗最少有 6 個觀測值。箸沮（內容見書P145 ）11、 多個處理平均數間的相互比較為什么不宜用t 檢驗？（見書 P98） 答：檢驗工作量大；無統一的試驗誤差，試驗誤差估計的精確度和檢驗的靈敏度低；檢驗的 I 型錯誤概率大，推斷的可靠性低。12、 兩因素系統分組資料的方差分析與交叉分組資料方差分析有何區別？（見書P118） 答：兩因素交叉分組試驗資料的方差分析：設試驗考察A、B兩個因素，A因素有a個水平，B因素有b個水平。交叉分組即是指 A因素每個水平與 B因素每個水平都要碰到，

9、試驗因素 A、 B 在試驗中處于平等地位。兩因素系統分組試驗資料的方差分析：將A因素分為a個水平,A因素每個水平耳 下又將B因素有b個水平；再在 B因素每個水平下將 C因素分為c個水平試驗因素A、B、C在試驗中處于主次地位。13、 回歸截距、回歸系數與回歸估計值的統計意義是什么？(見書P158)答：直線回歸方程為 y =a+bxa叫做樣本回歸截距，是總體回歸截距a的最小二乘估計值也是無偏估計量。樣品回歸截距a是回歸直線與y軸交點的縱坐標，當 x=0時，y=a。b叫做樣本回歸系數，是回歸直線的斜率，表示x改變一個單位，y平均改變的數 量v叫做回歸估計值，是當X在其研究范圍內取某一個值時，y總體平均數a + /3x )的估計值。14、決定系數、相關系數的意義是什么？如何計算？(見書P165)答： 決定系數，記為己 意義：回歸平方和 £( y-y ) 2在y的總平方和£ ( y-y ) 2中 所占比例的大小，這個比例越大，y與x的直線回歸效果就越好，反之越差。2 £y-y) 2 SP；y r = -A=h h2Eb-y)2 SSxSSx 相關系數，記為 r,