发布时间 : 星期六 文章生物统计学名词解释更新完毕开始阅读be89ff1817fc700abb68a98271fe910ef12dae9f
7. 资料：指在一定条件下，在生物学实验和调查中，能够获得大量原始数据，对某种
具体事务或现象观察的结果。
8. 数量性状资料：指一般是由计数和测量或度量得到的。
9. 质量性状资料：是指对某种现象只能观察而不能测量的资料，也称属性资料。 10. 计数资料;指由计数得到的数据。 11. 计量资料：有测量或度量得到的数据。
12. 普查：指对研究对象的每一个个体都进行测量或度量的一种全面调查。
13. 抽样调查：是一种非全面调查，它是根据一定的原则对研究对象抽取一部分个体进
行测量或度量，把得到抽样调查的数据资料作为样本进行统计处理，然后利用样本特征数对总体进行推断。
14. 全距（极差） ：是指样本数据资料中最大观测值与最小观测值的差值。组中值：是
指两个组限下线和上限的中间值。
15. 算数平均数：是指总体或样本资料中哥哥给观测值的总和除以观测值的个数所得的
商。
16. 几何平均数：指资料中有几个观测值，其乘积开几次方所得的数值。 17. 标准差：指方差的平方根和。
18. 变异系数:指将样本标准差除以样本平均数得出的百分比。
19. 概率:指某事件 A 在 n 次重复试验中，发生了几次，当试验次数 n 不断增大时，事
件 A 发生的频率 W（A） 概率 就越来越接近某一确定值 P，于是则定 P 为事件 A 发生的概率.
20. 和事件：指事件 A 和事件 B 至少有一件发生而构成的新事件称为事件 A 和事件 B
的事件。
21. 积事件:指事件 A 和事件 B 同时发生而构成的新事件，称为事件 A 和事件 B 的积
事件。
22. 互斥事件：指事件 A 和事件 B 不能同时发生，称为事件 A 和事件 B 互斥。 23. 对立事件：指事件 A 和事件 B 必有一个事件发生，但两者不能同时发生。 24. 独立事件：指事件 A 的发生与事件 B 的发生毫无关系。
25. 完全事件系：指如果多个事件 A1、A2、、、 、、、An 两两相斥，且每次试验结果必
然发生其一，则称事件 A1、 完全事件系 A2、、、 、、、An 为一个完全事件系。 26. 概率加法定理： 指互斥事件 A 和 B 的和事件的概率等于事件 A 和事件 B 的概率
之和， P(A+B)=P(A)+P(B)。
27. 概率乘法定理：指事件 A 和事件 B 为独立事件，则事件 A 与 B 同时发生的概率
等于事件 A 和事件 B 各自概率乘法定理的乘积，即:P(A*B)=P(A)*P(B)。 28. 伯努利大数定律：设 M 是 n 次独立试验中事件 A 出现的次数，而不是事件 A 在
每次试验中出现的概率，则对于任意小的正数 ε ，有如下关系:limp{m/n-p< ε }=1
29. 辛钦大数定律:是用来说明为什么可以用算术平均数来推断总体平均数 m 的。 30. 统计推断:指从样本的统计数对总体参数做出的推断。
31. 假设检验：指根据总体理论分布和小概率原理，对未知或不完全知道的总体提出两
种彼此对立的假设，然后有样本的实际结果，经过一定的计算，做出在一定概率意义上应该接受的那种假设的推断。
32. 参数估计:指由样本结果对总体参数在一定概率水平下所作出的估计。小概率原理：
指如果假设一些条件，并在假设的条件下能够准确地算出事件 A 出现的概率 a 为很小，则在假设条件下的 n 次独立重复试验中时按预定的概率发生，而在有一次试验中则几乎不可能独立。
33. 显著水平：指在无效假设和备择假设后，要确定一个否定 H0 的概率标准，这个概
率称为显著水平。
34. 方差同质性：就是指各个总体的方差是相同的。
35. α 错误 :H0 是真实的，假设检验却否定了它，就烦了一个否定真实假设的错误，称
为 α 错误。
36. β 错误：指如果H0 不是真实的，假设检验时却接受了 H0，否定了 HA 这样就犯了
接受不真实假设的错误，称为 β 错误。
37. 适合性检验：指比较观测值与理论值是否符合的假设检验交适合性检验。
38. 独立性检验：指研究两个或两个以上因子彼此之间是相互独立的还是相互影响的一
类统计方法。
39. 相关分析:是研究现象之间是否存在某种依存关系， 并对具体有依存关系的现象探讨
其相关方向以及相关程度，是研究随机变量间的相关关系的一种统计方法。 40. 回归分析：是确定两种或两种以上变数间相互依赖的定量关系的一种统计分析方法。 41. 回归系数：y^=a+bx，自变量 x 改变一个单位，依变量 y 平均增加或减少的单位数，
即回归直线的斜率 b。
42. 回归截距：y^=a+bx，a 是当 x=0 时的 Y^值，即直线在 y 轴上的截距，称为回归
截距。
43. 离回归平方和：它反映除去 x 与 y 相关程度和性质的统计数。
44. 回归平方和：它反映在 y 的总体变异种由于 x 与 y 的直线关系而产生 y 变异减小
的部分。
45. 相关系数：是指通过计算表示 x 和 y 相关程度和性质的统计数。
46. 决定系数：是变量 x 引起 y 变异的回归平方和与 y 变异总平方和的比率。 47. 转换：指估计总体相关系数 p 的置信区间时，需要将 r 转换成 z。
48. 试验设计：广义的指整个研究课题的设计，包括实验方案的拟订，试验方案的拟订，
试验单位的选择，分组的排列，实验过程中试验指标的现象记载，试验资料的整理，分析等内容。
49. 试验结果重演：是指在相同的条件下，在进行实验或实践，应能重复获得与原试验
结果相近的结果。
50. 处理因素：一般指对受试对象给予的某种外部干预。 51. 主效应：多因素中试验中引起实验结果发生变化的主要。 52. 互作：因素之间的交互作用。
53. 受试对象：是处理因素的客体，实际上就是根据研究目的而确立的观测总体。 54. 处理效应：是处理因素作用于受试对象的反应，是研究最终体现
55. 误差：在试验中受偶然影响或者说非处理因素影响使观测值偏离试验处理真值的差
异。
56. 随机误差：由于试验中许多无法控制的偶然因素所造成的试验结果与真实结果之间
产生的误差。
57. 系统误差:由于试验处理以外的其他条件明显不一致所产生的带有倾向性或定向性
的偏差
58. 重复：在试验中，同一处理设置的试验单位数。
59. 随机:是指一个重复的某一处理或处理组合被安排在哪一个试验单位，不要有主观成
见。
60. 均积：是 x 与 y 的平均的离均差的乘积和，简称均积。 61. 协方差：与均积相应的总体参数。
62. 协方差分析：把回归分析与方差分析结合。
63. 试验控制：要提高试验的精确度和灵敏度，必须严格控制试验条件的均匀性，使各
处里处于尽可能一致的条件下。
64. 统计控制:是试验控制的一种辅助手段，是用统计方法来矫正因自变量的不同而对依
变量所产生的影响。
第一章绪论与第二章概率论基础
1总体：指研究对象的全体，它是由研究对象中的所有单元组成的。总体中包含单元的数目称作总体容量（或大小）用 N 表示。 2个体：
3样本：是指按照抽样规则所抽中的那部分单元所组成的集合。
4样本含量：样本所包含的单位数用 n 表示，称为样本含量。
5随机样本：总体是唯一的、确定的，而样本是不确定的、可变的、随机的。
6参数：反映总体数量特征的综合指标称为总体参数。常见的总体参数主要有：总体总和；总体均值；总体比率；总体比例等。
7统计量：反映样本数量特征的综合指标称之为统计量。统计量是n元样本的一个实值函数，是一个随机变量，统计量的一个具体取值即为统计值。主要样本统计量有：样本总和、样本均值、样本比率、样本比例等。
11随机现象:带有随机性、偶然性的现象. 12随机试验:如果每次试验的可能结果不止一个，且事先不能肯定会出现哪一个结果，这样的试验称为随机试验.
13随机事件:在一次试验中可能发生也可能不发生的事件称为随机事件，简称事件. 14概率的统计定义:验后概率,在相同条件下随机试验n次，某事件A出现m次（m 16随机变量:在随机试验中所得到的取值具有随机性的量，称为随机变量。 17 离散型随机变量:所有取值可以逐个一一列举 18连续型随机变量：全部可能取值不仅无穷多，而且还不能一一列举，而是充满一个区间. 19标准正态分布: μ=0，σ=0的正态分布 20标准正态变量：是一个随机变量，以概率取值，它的取值服从标准正态分布。 21双侧概率（两尾概率）：把随机变量X落在 平均数μ加减不同倍数标准差σ区间之外的概率称为两尾概率，记做α。 22单侧概率（一尾概率）：随机变量X小于μ-kσ或者大于μ+kσ的概率，称为一尾概率，记做α/2. 23贝努利试验：二项试验，满足下列条件：一次试验只有两个可能结果，即“成功”和“失败”，“成功”是指我们感兴趣的某种特征；试验是相互独立的，并可以重复进行n次，在n次试验中，“成功”的次数对应一个离散型随机变量X。 26标准误：平均数抽样总体的标准差，标准误的大小反映样本平均数y的抽样误差的大小，即精确性的高低。 27样本平均数的抽样总体：样本平均数的集合构成的一个新总体， 28中心极限定理：把和的分布收敛于正态分布这一类定理都叫做中心极限定理。 第三章 数据的收集与整理 1指标：用于衡量实验效果的指示性状称为实验指标，或观察项目。是一种判据。 2因素：实验中，凡对实验指标可能产生影响的原因或要素都称为因素。 4试验处理：事先设计好的实施在实验单元上