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文檔簡介
1、一、單項選擇題1某病害的田間發(fā)病率為10%,若隨機取樣5株,則其中有3株發(fā)病的可能性為D。A0.81% B81% C0.930.12 D0.130.922兩個平均數(shù)的假設測驗用 C 測驗。Au Bt Cu或t DF3下列哪個概率值不可能是顯著性水平。A A95% B5% C10% D2.5%4當一個因素的簡單效應隨著另一因素水平的增加而減小時有 B 。A正互作 B負互作 C零互作 D互作效應5算術平均數(shù)的重要特性之一是離均差之和C。 A最小 B最大 C等于零 D接近零6試驗因素對試驗指標所起的增加或減少的作用是 A 。 A試驗效應 B主效 C簡單效應 D因素內(nèi)不同水平間互作7正態(tài)分布不具有下列
2、哪種特征 D 。A左右對稱 B單峰分布C中間高,兩頭低D概率處處相等8單個樣本方差與某一指定值之間的差異顯著性測驗一般用 D 測驗。A B C D 或9在一個平均數(shù)和方差均為100的正態(tài)總體中以樣本容量10進行抽樣,其樣本平均數(shù)服從D分布。AN(100,1) BN(10,10) CN(0,10) DN(100,10)10對一批大麥種子做發(fā)芽試驗,抽樣1000粒,得發(fā)芽種子870粒,若規(guī)定發(fā)芽率達90%為合格,這批種子是否合格。C A不顯著 B顯著 C極顯著 D不好確定11一個單因素試驗不可用 D 試驗設計方法。A完全隨機B隨機區(qū)組 C拉丁方D裂區(qū)12算術平均數(shù)的主要特性之一是離均差的總和 C
3、。A最小 B最大 C等于0 D接近013統(tǒng)計假設測驗是根據(jù)“小概率事件實際上不可能發(fā)生”的原理。C。A接受無效假設的過程 B否定無效假設的過程 C接受或否定無效假設的過程D接受和否定備擇假設的過程14兩尾測驗指 A A具有二個否定區(qū)的假設測驗 B具有二個接受區(qū)的假設測驗 C具有一個否定區(qū)、一個接受區(qū)的假設測驗 D以上答案均不對15當多個處理與共用對照進行顯著性比較時,常用 D 。ALSR法 BSSR法 Cq法 DLSD法16當一個因素的簡單效應隨著另一因素水平的增加而增加時有 A 。A正互作B負互作 C零互作 D互作效應二、填空題1、田間試驗的特點有:(復雜性)、(地區(qū)性)、(季節(jié)性)、(試驗
4、誤差)。2、按試驗因素的多少,田間試驗可分為(單因素試驗)、(多因素試驗)、(綜合試驗)三類。3、對隨機樣本的兩點要求是具有(代表性)和(獨立性)。4、t的臨界值是由 顯著水平 和 自由度 決定的。5、按試驗資料性質(zhì)可分為 數(shù)量性狀資料 和 質(zhì)量性狀資料 兩大類。6、正態(tài)分布曲線在X軸上的位置決定于總體平均數(shù),其形狀決定于標準差。7、比較兩個甜菜品種的含量,毎個品種隨機地抽取10個樣品,作假設檢驗時該用 雙尾 的t測驗,查表所據(jù)自由度為 18 。8、有6個油菜品種進行比較試驗,采用拉丁方試驗設計,其小區(qū)總數(shù)為(36),橫行自由度為(5),直行自由度為(5)。9、方差分析中常用的變量轉換方法有反
5、正弦轉換、對數(shù)轉換和平方根轉換。10、拉丁方設計采用雙向分組設置區(qū)組,所以精確度高,但要求 處理數(shù) 等于 重復數(shù) ,所以應用受到限制。11、參數(shù)估計是指由樣本統(tǒng)計數(shù)結果對總體參數(shù)作出(點估計)和(區(qū)間估計)12、平均數(shù)的種類主要有5種,即算術平均數(shù)、中位數(shù)、 眾數(shù) 、 調(diào)和平均數(shù) 和 幾何平均數(shù) 。13、田間試驗設計的三大原則為 重復、 隨機化 和 局部控制 。14、統(tǒng)計假設可分為無效假設和被擇假設兩類。15、我們學習的田間試驗設計方法有 隨機區(qū)組 、 拉丁方 和 裂區(qū)設計 。16、一個水稻栽培試驗,A因素2個水平,B因素3個水平,3次重復,隨機區(qū)組設計,其處理的組合數(shù)6,總自由度17。17、
6、依處理在重復內(nèi)的排列方法,試驗可分為 順序排列 和 隨機排列 兩類。18、有一組數(shù)值:9、6、10、8、12、11、8、8、9,其中位數(shù)是 9 、眾數(shù)是 8 。三、判斷題(在題后括號內(nèi),對的打“”,錯的對“”。本大題共10小題,每小題1分,共10分)1、“唯一差異”是指僅允許處理不同,其它非處理因素都應保持不變。2、不一定所有的資料都是離均差之和為零。3、A群體標準差為5,B群體的標準差為12,B群體的變異一定大于A群體。4、t分布的平均數(shù)與中位數(shù)相等。5、不定正確無效假設的錯誤為統(tǒng)計假設測驗的第一類錯誤。6、成對數(shù)據(jù)比較分析時不需要考慮兩者的總體方差是否相等。7、成對數(shù)據(jù)試驗的精確度一般高于
7、成組數(shù)據(jù)試驗。8、單因素隨機區(qū)組設計的試驗資料是兩向分組資料。9、當試驗地的肥力明顯地朝一個方向變化時,重復和小區(qū)應垂直排列才合理。10、當土壤肥力未知時,應采用長方形小區(qū)。11、對多個樣本平均數(shù)可采用t測驗進行兩兩獨立比較。12、多邊形圖適用于表示連續(xù)性變數(shù)的次數(shù)分布。13、多數(shù)的系統(tǒng)誤差是特定原因引起的,所以較難控制。14、假設測驗結果或犯錯誤或犯錯誤。15、決定系數(shù)r2一般只用于表示相關程度,而不表示相關性質(zhì)。16、拉丁方設計試驗中,處理數(shù)、重復數(shù)、區(qū)組數(shù)均相等。17、兩個方差相比較的假設測驗可以采用F測驗。18、裂區(qū)設計試驗中,副區(qū)效應比主區(qū)效應的比較更精確。19、描述總體的特征數(shù)叫統(tǒng)
8、計數(shù)。20、某班30位學生中有男生16位、女生14位,可推斷該班男女比例符合1:1(已知=3.84)21、如果設計優(yōu)良,田間試驗誤差是可以消除的。22、試驗因素的任一水平就是一個處理。23、隨機區(qū)組試驗只應用了隨機和局部控制兩個原則。24、統(tǒng)計推斷就是對某總體特征的統(tǒng)計假設作出的絕對肯定或絕對否定的結論。25、統(tǒng)計誤差就是試驗過程中的差錯。26、一個顯著的相關或回歸不一定說明X和Y的關系必為線性。27、一個正態(tài)分布的中心是由參數(shù)所決定。28、由固定模型中所得的緒論僅在于推斷關于特定的處理,而隨機模型中試驗緒論則將用于推斷處理的總體。29、在簡單線性回歸中,若回歸系數(shù)0,則所擬合的回歸議方程可以
9、用于自變數(shù)X可靠地預測依變數(shù)Y。30、正態(tài)分布曲線的總體平均數(shù)、中位數(shù)和眾數(shù)相等。 31、正態(tài)分布曲線均數(shù)決定了正態(tài)分布在橫軸上所處的位置。32、直方圖適用于表示間斷性變數(shù)的次數(shù)分布。33、只有試驗誤差較小時,才能對處理間差異的正確性作出可靠的評定。四、名詞解釋題1、F測驗:按f分布進行概率計算的假設測驗稱f測驗。2、F分布:在正態(tài)總體中隨機抽取兩個樣本,它們的均方比稱F值,如果抽取許多樣本可得到若干個F值,這些F值的分布稱F分布。3、T測驗:按t分布進行概率計算的假設測驗稱t測驗。4、T分布:T分布又稱學生分布,是在正態(tài)總體中隨機抽取一系列小樣本,其標準化離差t值的分布稱t 分布。5、必然事
10、件:在同一組條件實現(xiàn)之下,每次試驗結果中某事件必然要發(fā)生。6、參數(shù):由總體的全部觀測值而計算得到的總體特征數(shù)。7、成組數(shù)據(jù):是將試驗單位完全隨機地分為兩組,所得到的試驗數(shù)據(jù)。8、多因素試驗:在一個試驗中同時研究二個或兩個以上的因素的試驗叫多因素試驗。9、方差:離均差的平方和除以觀察值個數(shù)或自由度得到的平均平方和。10、否定區(qū)域:是指否定無效假設,接受備擇假設的區(qū)間。11、副區(qū):在裂區(qū)設計中,將每一個主區(qū)再分為若干個小區(qū),這個小區(qū)稱為副區(qū)。12、互作:某個因素內(nèi)兩個簡單效應的差數(shù)平均。13、接受區(qū)域:是指接按f分布進行概率計算的假設測驗稱f測驗受無效假設的區(qū)間。14、精確度:指同一性狀的重復觀察
11、值彼此接近的程度,即試驗誤差的大小。15、局部控制:分范圍、分地段地控制非處理因素。16、兩尾測驗:有兩個否定區(qū),分別位于分布的兩尾的測驗。17、試驗誤差:環(huán)境因素這樣或那樣的不一致而對處理產(chǎn)生的使觀察值偏離真值的偶然效應。18、試驗因素:在試驗中某一被試驗的項目稱為因素或因子,它是試驗研究的對象。19、試驗因素:指在試驗中某一被試驗的項目,即試驗研究的對象。20、試驗指標:衡量試驗結果的標準。21、適合性測驗:比較觀察次數(shù)與理論次數(shù)是否相符合的假設測驗。22、水平:一個試驗因素內(nèi)不同狀態(tài)或不同數(shù)量等級,稱為水平。23、隨機抽樣:保證總體中的每一個體,在每一次抽樣中都有同等的概率被取為樣本。2
12、4、統(tǒng)計數(shù):從樣本的各個觀察值計算所得的樣本特征數(shù)。25、誤差:試驗中的觀察值與試驗處理真值的差異。26、顯著水平:是指根據(jù)無效假設在曲線橫軸上求得某一臨界值,對應于此臨界值所求的概率面積。27、相關系數(shù):是兩個變數(shù)標準化離差的乘積之和的平均數(shù)。28、效應:試驗因素對性狀所起的增加和減少的作用。29、樣本:從總體中抽出的一個部分。30、眾數(shù):資料中出現(xiàn)次數(shù)最多的觀察值,或次數(shù)最多的一組的組中值。31、主效:一個因素內(nèi)各簡單效應的平均數(shù)。32、準確度:指試驗獲得的數(shù)據(jù)接近真值的程度。33、總體:指在同一組條件下所有成員的某種狀態(tài)變量的集合;或者說是某一變數(shù)的全部可能值的集合;或性質(zhì)相同的個體組成
13、的整個集團。34方差:變數(shù)變異程度的度量,對于總體,對于樣本。35置信度:保證總體參數(shù)在某一區(qū)間中的概率,為。36置信系數(shù):保證參數(shù)在置信區(qū)間內(nèi)的概率稱為置信系數(shù)也稱置信度。37相關系數(shù):反映變數(shù)間相關密切程度及其性質(zhì)的統(tǒng)計數(shù),。38回歸系數(shù):每增加1個單位,平均地將要增加()或減?。ǎ┑膯挝粩?shù)。39回歸截距:線性回歸中直線在軸上的截距,。40否定區(qū):否定無效假設的區(qū)間。41參數(shù)的點估計:就是以樣本的統(tǒng)計數(shù)直接當作總體參數(shù)的估計值。五、簡答題1根據(jù)所學內(nèi)容,簡述統(tǒng)計方法的主要功用。答:提供了整理和描述數(shù)據(jù)的科學的方法;提供了由樣本推論總體的科學的方法;提供了通過誤差分析鑒定處理效應的科學的方法
14、;提供了進行科學試驗設計的一些重要的原則;2、自由度的意義可以自由活動的變數(shù)的個數(shù)解決用S2估計2偏低的問題。3、標準差有何功用表示資料的平均變異程度,是對事物整齊性的度量反映平均數(shù)的代表性強弱,S大平均數(shù)代表性差。4簡述拉丁方試驗設計的步驟。拉丁方試驗設計是雙向分組,能控制來自兩個方向的環(huán)境變異。 (1)選取一個標準方;(2)對標準方進行行隨機;(3)對標準方進行列隨機;5、方差分析的步驟分析變異來源、列制產(chǎn)量綜合表、平方和及自由度的分解、F測驗、多重比較、結論。6簡述田間試驗誤差的控制途徑。選擇同質(zhì)一致的試驗材料,基因型純、秧苗大小一致。改進操作管理技術,使之標準化。一切管理操作、觀察測量
15、和數(shù)據(jù)收集都應以區(qū)組為單位進行控制??刂埔鸩町惖闹饕饨缫蛩?,措施有:(1)選擇試驗地;(2)采用適當?shù)男^(qū)技術;(3)良好的試驗設計和相應的統(tǒng)計分析。7試述統(tǒng)計假設的步驟?答:(1)對樣本所屬的總體提出假設,包括無效假設H0和備擇假設HA。(2)規(guī)定測驗的顯著性水平a值。(3)在H0為正確的假定下,計算概率值P-值。(4)統(tǒng)計推論,將P-值與顯著性水平a比較,作出接受或否定H0假設的結論。8、對于復因素,何時采用裂區(qū)設計?一個因素需較大面積,則作主區(qū)處理,另一因素作副區(qū);分主次因素時,主要因素作副區(qū)處理品;一個因素效應大時,做主區(qū)處理,另一因素作副區(qū)。9簡述方差分析的3個基本假定。(1)處
16、理效應與環(huán)境效應等應該具有“可加性”。(2)試驗誤差應該是隨機的、彼此獨立的,并作正態(tài)分布,其平均數(shù)為零。(3)所有試驗處理必須具有共同的誤差方差,即誤差同質(zhì)性假定。10、試驗統(tǒng)計學主要解決哪些方面的問題?11簡述田間試驗誤差的來源? 答:田間試驗的誤差來源有:(1)試驗材料固有的差異; (2)試驗時農(nóng)事操作和管理技術的不一致所引起的差異; (3)進行試驗時外界條件的差異。 12、什么是田間區(qū)劃,使用什么工具?田間區(qū)劃就是根據(jù)田間種植圖在田間實際“放大樣”。使用工具主要有:測繩、皮尺、鐵鍬、標牌等。13簡述連續(xù)性變數(shù)資料的整理和分組的基本方法。求資料全距。決定組數(shù)和組距。選定組限與組中點值。觀
17、察值按組限歸組。14完全隨機試驗設計有何優(yōu)缺點? 答: 優(yōu)點:(1)處理數(shù)目和重復次數(shù)都不受限制,各處理重復數(shù)可以不等。(2)統(tǒng)計分析較簡單、容易;(3)試驗誤差自由度大于處理數(shù)和重復數(shù)相等的其他處理。缺點:(1)試驗誤差偏高,精確度較低。(2)沒有局部控制,部分土壤或試驗材料的系統(tǒng)誤差都計入試驗誤差內(nèi)。因此,在試驗材料或試驗小區(qū)土壤變異較大的情況下,不宜采用這種設計。15、試驗統(tǒng)計學的產(chǎn)生與發(fā)展過程16、試探討試驗統(tǒng)計學對正確進行科學試驗的重要意義?17、為什么要做試驗?18、何謂處理因素?何為簡單效應和主要效應?何為交互作用效應?怎樣正確利用交互作用效應?19、何謂試驗誤差?它的存在對處理
18、效應有何影響?20、試驗誤差有哪些來源?如何控制?21、試驗為什么要進行環(huán)境設計?環(huán)境設計的基本原則是什么?22、何謂小區(qū)技術?如何通過小區(qū)技術和試驗設計控制土壤差異?23、對比和間比試驗設計優(yōu)缺點?在什么情況下應用?六、論述題1論述方差分析的概念和基本內(nèi)容。方差分析是要將試驗資料的總變異分解成各變異來源的分變異,并對它們作出數(shù)量上的估計,從而明確各變異在總變異中所占的地位,除了可控因素(試驗研究的因素)之外的剩余變異,又正好是試驗誤差的無偏估計,可作為統(tǒng)計假設測驗的依據(jù)。方差分析的主要內(nèi)容與基本步驟:將資料總變異的DF和SS分解為各變異因素的DF和SS;由平方和除以自由度算得各項均方;計算均
19、方比,作F測驗,以明了各變異因素的重要程度;在F測驗顯著的基礎上,對各平均數(shù)進行多重比較。2三個或三個以上樣本平均數(shù)的比較,為什么不用t測驗而采用方差分析的方法。答:因為t測驗每次只能測驗兩個樣本。如有K個樣本時,需要測驗K*(k-1)/2個假設,當樣本較多時,顯得非常麻煩。而且t測驗用于多個樣本的測驗時,水平被擴大,差數(shù)的顯著性有估計過高的可能。T測驗的另一個缺點是在比較這兩組的平均數(shù)時,只利用兩組的觀察值以估計方差,而不能利用所有幾個組的觀察值合并起來估計方差,因為所利用的觀察值減少,估計方差的精確度也有損失;所以三個或三個以上樣本平均數(shù)進行比較時,需要采用方差分析法。3論述控制土壤差異的
20、小區(qū)技術及作用?小區(qū)技術包括6個方面: eq oac(,1) 小區(qū)面積:適合的小區(qū)面積可提高試驗精確度; eq oac(,2) 小區(qū)形狀:長方形小區(qū)的試驗誤差較少; eq oac(,3) 重復次數(shù):估計和降低試驗誤差; eq oac(,4) 對照區(qū)的設置:作為處理或品種的比較標準;4簡述建立回歸方程的主要內(nèi)容與步驟。答:主要內(nèi)容:1。根據(jù)試驗觀察值建立適當?shù)幕貧w方程,或者檢驗某一回歸方程是否合用;2。對回歸方程中的回歸系數(shù)進行估計;3。對未知參數(shù)進行假設測驗;4。利用建立起的方程進行預測和控制。步驟:判斷直線性。由觀察值的散點圖可以看出兩類變量的相關是否呈直線關系。令回歸方程為y=a+bx。計
21、算a和b的值。將求得的a和b的值代入方程y=a+bx即可。5小區(qū)技術是什么?試論述如何通過合理設置試驗小區(qū)來控制土壤差異?答:小區(qū)技術是指田間試驗中科學地設計和布置小區(qū)的方法。合理設置試驗小區(qū),可以克服土壤差異,獲得較準確的試驗結果。 合理設置試驗小區(qū)來控制土壤差異的具體要求:小區(qū)面積:適合的小區(qū)面積可提高試驗精度,一般10-20m2; 小區(qū)形狀:長方形小區(qū)試驗小區(qū)誤差較小,一般3:1;保護區(qū)的設置:使供試處理在一致的條件下安全生長發(fā)育;區(qū)組和小區(qū)排列:區(qū)組的長邊與肥力梯度垂直,小區(qū)的長邊與肥力變化方向平行。 6確定試驗小區(qū)的面積應考慮哪些因素?如何確定?答:一般小區(qū)面積的變動范圍為60-60
22、0平方尺,而示范性試驗的小區(qū)面積通常不少于3000平方尺。試驗種類。如機械栽培試驗,灌溉試驗等的小區(qū)應大些,品種試驗反之。作物類別。種植密度大的小區(qū)可小些,種植密度小的小區(qū)應大些。土壤差異程度與形式。差異大的小區(qū)應大些。育種工作不同階段。品種數(shù)由多變少,種子數(shù)量由少變多,對精確度的要求由低到高,小區(qū)面積應由小變大。試驗地面積。較大的試驗地,小區(qū)可適當大些。試驗過程中的取樣需要。在試驗的進行中需要田間取樣進行各種測定。邊際效應和生長競爭??梢栽谛^(qū)的每一邊除去1-2行。7論述如何進行拉丁方試驗設計?該設計有哪些優(yōu)缺點?答:拉丁方設計的步驟:(1)隨機決定一個標準方; (2)隨機調(diào)換標準方的行順序
23、;(3)隨機調(diào)換標準方的列順序;優(yōu)點:可從行與列兩個方向消除土壤差異,減少試驗誤差,提高試驗精確度;統(tǒng)計分析較簡單。缺點:田間布置缺乏靈活性;七、計算題 1某樣本的樣本容量n16,標準差8,其自由度是多少?求樣本平均數(shù)的標準誤。答:自由度是15 樣本平均數(shù)的標準誤:2、一批玉米種子的發(fā)芽率為P=08,若每埯播種5粒,計算出苗為3,4株的概率。P(X)=CnXpXqn-xP(3)=C530.830.22=20.48%P(X)=C540.840.2=40.96%3設X為正態(tài)分布的隨機變量,38,5,求P(X28.2)=?解:U=(28.2-38)/5= -9.8/5=-1.96P(X28.2)=0
24、.0254某樣本的樣本容量n25,標準差6.2,其自由度是多少?求樣本平均數(shù)的標準誤。解:自由度是24 樣本平均數(shù)的標準誤:5、某水稻品種25個小區(qū)的平均籽粒產(chǎn)量為x=16,計算得其S=4.5,試估計其在95%置信度下該品種的籽粒產(chǎn)量范圍。(t0.05=2.064)。解:Sx=S/n-2=4.5/25-2=0.9=Xt*Sx=162.064*0.9=161.86即在95%置信度下,該品種的籽粒產(chǎn)量范圍為14.1417.86。6設X為正態(tài)分布的隨機變量,38,5,求P(X47.8)=?解:U=(47.8-38)/5= 9.8/5=1.96P(X28.2)=1- 0.025=0.9757、有一個裂
25、區(qū)設計的試驗,A、B兩個因素,分別具有3個和4個水平,A因素為主處理,3次重復,試進行其自由度的分解,并列表表示其結果。解:自由度分解列表如下:LSR0.05 3.63 3.81 3.93 3.99 4.05 4.08變異來源 DF主區(qū)部區(qū)組主區(qū)因素(A)誤差Ea224總和8副區(qū)部分 副區(qū)因素(B) AB誤差Eb3618總變異 358用標記字母法列表表示下列各平均數(shù)之間的差異顯著性。=33.227.130.226.232.135.0K=23456LSR0.053.633.813.933.994.05LSR0.014.995.515.835.896.21解:平均數(shù)之間的差異顯著性: 平均數(shù)差異顯著性5135.3aA33.5abA32.4abAB30.5bcABC27.4cdBC26.5dC9已求得:K =23456LSR0.0
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