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试验统计方法复习题
一、名词(术语、符号)解释:
1、总体:具有相同性质的个体所组成的集团特区为总体。 2、样本:从总体中抽出的一部分个体。
3、试验指标:用于衡量试验效果的指示性状称为试验指标。
4、试验因素:是人为控制并有待比较的一组处理因素,简称因素或因子。
5、试验水平:是在试验因素内所设定的量的不同级别或质的不同状态称为试验水平,简称水平。 5、处理:单因素试验是指水平,多因素试验是水平与水平的组合。
6、简单效应:一个因素的水平相同,另一个因素不同水平间的性状(产量)差异属于简单效应。 7、参数:由总体的全部观察值而算得的特征数称为参数。 8、统计数:由样本观察值计算的特征数。
9、统计假设:是根据试验目的对试验总体提出两种彼此对立的假设称为统计假设。 10、无效假设:是指处理效应与假设值之间没有真实差异的假设称为无效假设。 11、准确度:是指试验中某一性状的观察值与其相应理论真值的接近程度。 12、精确度:是指试验中同一性状的重复观察值彼此之间的接近程度。
13、复置抽样:指将抽出的个体放回到原总体后再继续抽样的方法叫复置抽样或有放回抽样。 14、无偏估计:一个样本统计数等于所估计的总体参数,则该统计数为总体相应参数的无偏估计值。 15、第一类错误:否定一个正确H0 时所犯的错误。 16、第二类错误:接受一个不真实假设时所犯的错误。
17、互斥事件:事件A与B不可能同时发生,即AB为不可能事件,则称事件A与B为互斥事件。 18、随机事件:在一定条件下,可能发生也可能不发生,可能这样发生,也可能那样发生的事件。 19、标准差:方差的正根值称为标准差。
20、处理效应:是指因素的相对独立作用,亦是因素对性状所起的增进或减少的作用称为处理效应。 21、概率分布:随机变数可能取得每一个实数值或某一范围的实数值是有一定概率的,这个概率称为随机变数的概率分布。
22、随机抽样:保证总体中的每一个体,在每一次抽样中都有同等的概率被取为样本。 23、两尾测验:有两个否定区,分别位于分布的两尾。 24、显著水平:否定无效假设H0的概率标准。
25、试验方案:根据试验目的与要求拟定的进行比较一组试验处理的总称为试验方案。 26、随机样本:用随机抽样的方法,从总体中抽出的一个部分个体。 27、标准误:抽样分布的标准差称为标准误。
28、总体:具有相同性质的个体所组成的集团称为总体。
29、独立性测验:主要为探求两个变数间是否相互独立测验的假设。
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30、单尾测验:否定区位于分布的一尾的测验。
31、两尾测验:在假设测验时所考虑的概率为正态曲线左尾概率和右尾概率的总和。这类测验称为
两尾测验,它具有两个否定区域。 32、否定区:否定无效假设H0的区域。
33、H0:???0:是无效假设,指一个样本所属总体平均数与一个已知总体平均数相等的假设。 34、随机样本:采用随机的方法在总体中进行抽取,所得到的样本称为随机样本。 35、统计推断:用一个样本或一系列样本所得到的结果去推断总体结果的推断方法。
36、局部控制:是指分范围分地段的控制土壤等非处理因素的影响,使之趋于一致的控制方法。 37、随机抽样:保证总体中的每一个体在每一次抽样中都有同等的机会被取为样本。 38、变异系数:指变数的相对变异量,是标准差对平均数的百分数或CV?39、离均差:样本中各观察值与其样本平均数的差数称为离均差。 40、MSe:指误差的合并均方。
41、样本容量:样本中所包含的个体数称样本容量。
42、点估计:是指用样本统计数(如y)去直接估计其相应总体参数(如?)的估计方法称点估计。 43、统计假设:就是指科学研究中提出的关于某一总体参数的假设。 44、EMP:期望协方,是对协方MP的期望值。
45、试验方案:是根据试验目的与要求所拟定的进行比较一组试验处理的总称。 46、标准方:是第一纵行和第一横行均为顺序排列的拉丁方称为标准方。 47、适合性测验:用来测验实际观察次数与理论次数是否相符合的假设测验。 48、自由度:在统计意义上指样本内独立而能自由变动的离均差个数。 49、次数资料:凡试验结果用出现次数表示的资料叫次数资料或计数资料。 50、水平:是指某一因素量的不同级别或质的不同状态。
51、处理效应:指处理因素对试验指标所起的增加或减少的作用称为处理效应。 52、系统误差:具有一定原因引起的偏差称为系统误差。 53、重复次数:试验中同一定处理种植的小区数为重复次数。 54、EMS:期望均方,是对均方MS的期望值。
55、显著水平:用来测验假设的概率标准(??0.05或??0.01)称为显著水平。 56、置信区间:是在一定概率作保证的条件下,估计出总体参数所在的一个范围或区间。 57、置信系数:保正区间(L1,L2)中能覆盖总体参数的概率用p?1??表示,则称p?1??为置
信系数或置信度。
58、同质性假定:方差分析的基本假定之一,k个样本所估计的总体方差相等的假定。 59、可加性假设:方差分析的基本假定之一。是假定处理效应与分环境效应等就具有可加性。
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S?100% y
60、乘积和:X变数的离均差与Y变数的离均差乘积的总和或SP??(x?x)(y?y)。 61、试验误差:由环境因素的不一致性而产生的使观察值偏离真值的偶然效应。 62、H0:p1?p2:是无效假设,指两个样本所属两个总体百分数相等的假设。 63、Sy :样本平均数分布的标准差,即标准误或Sy?Sn。
2S12S2 ??n1n264、差数标准误:两个样本平均数差数分布的标准差或Sy1?y265、LSR0.01:显著水平达到0.01的最小显著极差。 66、LSD0.05:显著水平达到0.05的最小显著差数。
67、回归截距:线性回归中直线在Y轴上的截距或a?y?bx。
68、回归系数:X每增加1个单位,Y平均地将要增加(b?0)或减小(b?0)的单位数或b?SP
SSX69、相关系数:描述两个变数线性相关密切程度及性质的统计数或r?70、回归分析:以计算回归方程为基础的统计分析方法。
71、相关分析:以计算相关系数为基础的统计分析方法称为相关分析。 72、
SPSSx?SSy。
yi(x?x):矫正处理平均数或yi(x?x)?yi?be(xi?x)。
二、选择题:
1、算术平均数的重要特性之一是离均差的总和( C )。
A. 最小 B. 最大 C. 等于零 D. 接近零 2、正态分布曲线与横轴之间的总面积等于( D )。
A. 0.50 B. 0.95 C. 0.99 D. 1.00 3、回归系数b的标准误等于( A )。
Sy/x A. SSx1(x?x2)B.sy/ x ?nSSx1x(?xsyC. ??1/xnSSx2)1x2syx/D.? nSSx4、统计推断某参数在区间[L1,L2]内的置信度为P,则最常用的P值是( D )。
A. 0.01 B. 0.05 C. 0.90 D. 0.95
25、如测验k(k?3)个样本方差Si(i?1,2,,k)是否来源于方差相等的总体,这种测验在统计上称
为( A )。
A. 方差的同质性测验 B. 独立性测验 C. 适合性测验 D. F测验
6、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
( D )。
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A. 大字拉丁字母 B. 小写拉丁字母 C. 不同大写拉丁字母 D. 不同小写拉丁字母 7、应该怎样对待田间试验过程中的错误( A )。
A.不允许发生错误 B.允许发生错误 C.不允许发生大错误 D.可发生也可不发生 8、一个因素的水平相同,另一个因素的水平不同,产量结果的差异属( B )
A.误 差 B.简单效应 C.主要效应 D.互作效应 9、假设测验时,否定一个正确的假设H0,则( A )。
A. 犯第一类错误 B. 犯第二类错误 C. 同时犯两类错误 D. 不犯错误 10、样本统计数的无偏估计是指该统计数( D )总体参数。
A. 不偏离于 B. 等于 C. 趋于 D. 期望值等于
11、从N(10, 10)的正态总体中以样本容量10抽取样本,其样本平均数差数服从( C )分布。
A. N(10, 10) B. N(0, 10) C. N(0, 2) D. N(0, 20)
12、方差分析基本假定中除可加性、正态性外,尚有( C )假定。
A. 无偏性 B. 可靠性 C. 同质性 D. 重演性 13、一个单因素试验不能用( D )试验。
A. 对比法 B. 随机区组 C. 拉丁方 D. 裂区 14、两个方差的假设测验用( D )测验。
A. u B. t C. u或t D. F
?)是( C )15、在直线回归分析中,?(y?y。
A. SSy B. SP C. Q D. U 16、算术平均数的重要特性之一是离均差的平方和( A )。
A. 最小 B. 最大 C. 等于零 D. 接近零 17、一个因素内各简单效应的平均数称为( C )。 A.处理效应 B.简单效应 C.主要效应 D.互作效应
18、一批种子的发芽率为75%,每穴播5粒,出苗数为4的概率( A )。
A.0.3955 B.0.0146 C.0.3087 D.0.1681
19、从N(10, 80)总体中分别以n1?n2?10进行随机抽样,得y1?y2?7.84的概率约为( B )。
A. 0.10 B. 0.05 C. 0.025 D. 0.01
20、在样本资料中,标准差对平均数的百分数为( D )。 A. 回归系数 B. 相关系数 C. 决定系数 D. 变异系数 21、在方差分析的基本假定中除同质性、正态性以外,尚有( C )假定。
A、无偏性 B、可靠性 C、 可加性 D、重演性 22、若假设是错误的,但经假设测验后,接受H0,则( B )。
A、犯第一类错误 B、犯第二类错误 C、同时犯两类错误 D、不犯错误
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