田间统计复习提纲.docVIP

绪 论 一、名词解释 试验指标 试验因素 因素水平 试验处理 试验单位或试验单元，效应，主效应 简单效应 交互作用 二、简答题 1、什么是统计？它在科学研究中有何作用？ 第一章 准确性 精确性 试验设计 试验方案 唯一差异原则 完全随机设计 随机单位组设计 拉丁方设计 1、如何提高试验的准确性与精确性？ 2、如何控制、降低随机误差，避免系统误差？ 3、试验的任务是什么？试验计划包括哪些内容？ 4、如何拟定一个正确的试验方案？ 5、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？ 6、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？ 第二章 资料的整理 一、名词解释 数量性状资料 质量性状资料 计数资料 计量资料 总体 个体 样本 样本含量 随机样本 参数 统计量 简单随机抽样 二、简答题 1、资料可以分为哪几类？它们有何区别与联系？ 2、为什么要对资料进行整理？对于计量资料，整理的基本步骤怎样？ 平均数、标准差与变异系数 一、名词解释 算术平均数 标准差 方差 离均差的平方和（平方和） 变异系数 自由度 二、简答题 1、生物统计中常用的平均数有几种？各在什么情况下应用？ 2、算术平均数有哪些基本性质？ 3、标准差有哪些特性？ 常用概率分布 一、名词解释 随机事件 概率的统计定义 小概率原理 正态分布 标准正态分布 双侧概率（两尾概率） 单侧概率（一尾概率） 二项分布 标准误 随机变量 二、简答题 1、事件的概率具有那些基本性质？ 2、标准误与标准差有何联系与区别? 第五章 t检验 一、名词解释 t分布 假设检验（显著性检验） 无效假设 备择假设 显著水平 Ⅰ型错误 Ⅱ型错误 双侧检验（双尾检验） 单侧检验（单尾检验） 配对设计(成对设计) 非配对设计（成组设计） 均数差异标准误 差异标准误 点估计 区间估计 置信区间 置信度（置信概率） 二、简答题 1、显著性检验的基本步骤是什么？根据什么确定显著水平？ 2、什么是统计推断？为什么统计推断的结论有可能发生错误？有哪两类错误？如何降低犯两类错误的概率？ 3、双侧检验、单侧检验各在什么条件下应用？二者有何关系？ 4、进行显著性检验应注意什么问题？如何理解显著性检验结论中的“差异不显著”、“差异显著”、“差异极显著”？ 5、配对试验设计与非配对试验设计有何区别？ 第六章 方差分析 一、名词解释 方差分析 试验处理 多重比较 主效应 简单效应 交互作用 二、简答题 1、多个处理平均数间的相互比较为什么不宜用t检验法? 2、进行方差分析的基本步骤为何? 3、为什么要作数据转换? 常用的数据转换方法有哪几种? 各在什么条件下应用? 第七章 次数资料分析——(2检验 一、名词解释 适合性检验 独立性检验 二、简答题 1、 (2检验与t检验、F检验在应用上有什么区别？ 2、 什么情况下(2检验需作矫正？如何矫正？ 三、计算题 适合性测验 第八章 直线回归与相关 一、名词解释 相关变量 回归分析 相关分析 直线回归分析 直线相关分析 离回归标准误 决定系数 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？ 2、决定系数、相关系数的意义是什么？ 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？ 三、计算题 直线回归。 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 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？ 2