生物统计学
论“生物统计学”在生物教育专业中的应用
专业：生物科学（s）
班级：11-4
姓名：于胜男
目录
1. 生物教育专业学习生物统计学的现实意义 (1)
2. 生物统计学在生物科学中的应用 (2)
2.1 在植物学中的应用 (2)
2.2 在遗传学中的应用 (2)
2.3 在微生物学中的应用 (3)
2.4 其他生物学领域的应用 (3)
3. 生物统计学在生物教学中的应用 (4)
4. 生物统计学学习后的感想 (4)
参考文献 (5)
论“生物统计学”在生物教育专业中的应用
生物统计学是一门探讨如何从不完整的信息中获取科学可靠的结论从而进一步进行生物学实验研究的设计，取样，分析，资料整理与推论的科学。
生物统计学是生物专业的基础课，利用生物统计方法，能够解释大千世界各种生物学现象，探索其内在规律。生物统计学是各种科学技术、生产建设、以至日常生活所不可缺少的有力武器，它以数理统计和概率论的方法研究和解决生物统计问题，并对与生物统计学有关的数学方法进行理论研究。
1. 生物教育专业学习生物统计学的现实意义
生物统计学是一门运用数理统计的原理和方法研究生物现象的数量特征及其变异规律的学科。利用生物统计学能够对客观事物得出本质的和规律性的认识，使人们对所研究的资料作出正确的结论。
生物统计学作为一个数学和生物的边缘学科，历史并不算悠久，有意识地将数理统计学引入到生物学以及人类学领域的先驱者是19世纪的比利时科学家凯特莱。而最早运用数理统计于生物实验的一个成功的范例是1866年，孟德尔的豌豆杂交试验，但是他的成功结论是20世纪之后才为世人认同的。1889年，高尔顿指出，子代的身高不仅与亲代的身高相关，而且有向平均值“回归”的趋势，提出了“回归”和“相关”的概念和算法，奠定了生物统计学的基础。接着，泊松提出了实际测定数与理论预期数之间的偏离度指数即卡方差（x2），在属性的统计分析上起了重要作用。他们把人们观测的或能得到手的资料的全部作为对象，把平均值和离差作为问题，来考查其中的数学规律。
数理统计学方法已适用于生物学和农业科学的实验或试验领域，但也是以整个资料或比试验资料更大的抽象资料为依据的，因此人们开始意识到，在其现实是一种不能以其一部分作为研究对象的局面。于是就提出母集团和样本的区别和关联，以及从少数资料进行正确有效的推论的问题。这些问题被戈塞特和费希尔解决了。费希尔的工作指出，统计方法的目的在于得到资料的要点，为此，其分布法则是要以较少的母集团中的数目为特征推想到无限的母集团，而实际的资料就是从它们之中随机抽出的样本。这些方法对于农业科学、生物学特别是遗传学的研究，起了重大的推动作用，生物统计学开始真正意义上的萌芽和发展。
1920年以后，各种数理统计方法相继创立，它们在生物学中得到广泛应用
并扩大到工业界，同时生物统计学得到稳步发展。70年代之后，随着计算机的普及，使本来由于计算量过大而不得不放弃的统计方法又获得了新的生命力，应用更为广泛，生物统计学得到了快速发展。到了21世纪，生物统计学的应用稳步发展，日趋成熟。[1]
2. 生物统计学在生物科学中的应用
2.1 在植物学中的应用
研究植物的水淹耐受性，降水量及土壤施氮对树木幼苗生长的影响等等各个方面都利用到生物统计的方法，例如，在刘文志，[2]刘贵华等人充分利用生物统计方法将种子库中幼苗的密度换算成每平方米的幼菌数，用非参数检验中的wilcoxon秩和检验比较支流与入库滩涂幼苗密度的差异显著性，剔除植被调查中频度小于5%的物种，以物种相对丰富度为指标对种子库及地表植被进行比较。地表植被用相对盖度，种子库用相对密度进行计算然后将64个植被调查样方和27个0—5cm种子库样方资料综合在一起，地表植被盖度和种子库幼苗密度分别换算成单位样方内的相对盖度与相对密度，经lg(x+1）转换减小数据间极差，剔除频度小于5%的物种，得到一个91样方×19物种的数据矩阵，利用生物统计中的方法对数据样方进行聚类分析，从而得出实验结论。所以说生物统计是生物统计研究中必不可少的一门基础性学科，只有利用生物统计，才能对实验所得的单纯的数字进行处理，从中得出实质性的规律结论。
2.2 在遗传学中的应用
研究人类及动物的遗传病，家族种系某种病的遗传形式和影响因素等方面都用到了生物统计方法进行归类统计。例如在史磊，[3]姚宇峰等对壮族和裕固族群体HLAI类区域Alu插入多态性及其与HLA-A位点的相关性的研究中直接计数两群体的基因型频率，然后计算两群体等位基因的频率。群体间基因型频率和等位基因的比较用生物统计中SPSS16.0软件进行x^2检验等一系列计算，最后得出相关性。说明遗传学的研究离不开生物统计，生物统计对遗传方面的研究和发展很重要。
再如香豌豆的花冠有紫色的和红色的，这是由一对基因决定的，花粉的形状有长形和圆形的，这也是有一对基因决定的。把紫色圆形植株与红色长形植株杂
交，得到子一代全是紫色长形，把子一代植株自花授粉得到子二代共计419株，紫长226株，紫圆95株，红长97株，红圆1株，问子二代是否符合9:3:3:1分离比？使用X2来进行适合度检验（如表2.2-1）
表2.2-1 两对基因杂种子二代资料的卡平方测验
紫长紫圆红长红圆合计
实得数
预期数
实得数-预期数(实得数-预期数）2
预期数
226
235.69
-9.69
0.40
95
78.56
16.44
3.44
97
78.56
18.44
4.33
1
26.19
-25.19
24.23
419
419
32.40
X2[3]=32.40 n=3 P<0.01
从表中可以看出X2[3]=11.35 时，P=0.01，所以X2[3]=32.40，P<0.01。我们可以说，实得数和预期数相符合的机会小于0.01。因此我们怀疑自由组合的假设。事实上这是自由组合第一次发现明显的例外，这是由于非等位基因的连锁。[4] 2.3 在微生物学中的应用
生物统计学中的很多方法在对真菌的研究中也有很大的应用，在伊去康唑联合特比萘芬治疗孢子丝菌病疗效及其对病原真菌体外抗菌活性研究中，王爱平，高那，刘伟等研究人员利用生物统计方法得到研究结果，他们利用SPSS14.0统计软件，计算伊曲康唑和特比蒂芬在单独用药和联合用药时MIC的几何均数值和FIC值，单独和联合用药组间数据采用秩和检验和Fisher's exact test.P小于0.05认为差异有统计学意义。研究人员还可以利用生物统计中的方法计算研究对象的存活率凋亡率。真菌学方面的实验研究也离不开生物统计中的方法作为研究工具。[5]
2.4 其他生物学领域的应用
生物统计在病毒学如乙型肝炎病毒，艾滋病毒的研究，海洋生物学如海洋生物生存种类，特点，及海洋生物的研究等生物工程各方面各领域都有着举足轻重的地位。
3. 生物统计学在生物教学中的应用
生物统计学课程贯彻辩证思维、归纳推理思维和反正思维，并与科学研究的培养关系密切。在教学过程中将有利于提高大学生创新思维和综合素质及该课程的学习。
生物统计学包括实验设计和统计方法两个有机联系的组成部分。通过实验设计教学可提高学生设计研究课题实验方案的能力。通过统计方法的教学除让学生弄清各种统计方法的内涵外，还需是同学掌握最适合的统计方法，以揭示资料潜在的信息，达到最终目的。[6]
生物统计学是一门实践性、应用性和方法论课程。实践实习等实验教学环节对于全面提高人才培养质量有着重要的作用。
4. 生物统计学学习后的感想
经过一学期对生物统计学的学习，我对生物统计学这门课程有了一定的了解，对学习这门课程也有了一定的感想。学习生物统计学的收获和体会，并对生物统计学的教学提出了建议。生物统计学是运用概率论与数理统计的原理，通过设计、分析手段，对试验数据进行分析，最终得出结论性语句以表达自己想法的一门学问。学好生物统计对我们以后设计试验，分析试验数据，得出科学而精简的结论有很大帮助。仅仅一个学期的时间对于我来说，学会这一逻辑性强，应用性强的课程实在很难，在以后的试验中做到灵活运用更难。因此，我要更加重视这一学科，在以后的工作和学习中多思考，多实践。
经过这一学期的生物统计理论学习，我对这一学科有了初步的认识。
参考文献
[1]《生物统计学》（科学出版社；第4版(2008年5月4日)李春喜、姜丽娜、邵云）
[2] 刘文治，刘贵华.丹江口库区滩涂与入库支流植被与土壤种子库：水传播潜力探讨植物生态学报.Vol35 No3 2011
[3] 史磊，姚宇峰，史荔，陶玉芬，于亮中国壮族和裕固族群体HLAI类区域Alu插入多态性及其与HLA-A位点的相关性遗传 vol.33 No.2 2011
[4] 遗传学.上册/刘祖洞著.-2版.-北京：高等教育出版社，2012.2 40~42
[5] 王爱平，高那，刘伟，陈伟，涂平，李若瑜伊曲康唑联合特比萘芬治疗孢子丝菌病疗效及其对病原真菌体外抗菌活性研究中国真菌学杂志 Vol 6 No.1 2011
[6] 章元明，生物统计学在农科大学素质教育中的作用[J]，高等农业教育，2002,12.68—69
生物统计学 名词解释： 1.生物统计学：是数理统计在生物学研究中的应用，它是应用数理统计的原理，运用 统计方法来认识、分析、推断和解释生命过程中的各种现象和试验调查资料的科学。 2.总体：具有相同性质或属性的个体所组成的集合称为总体，它是指研究对象的全 体； 3.个体：组成总体的基本单元称为个体； 4.样本：从总体中抽出若干个体所构成的集合称为样本； 5.样本容量：样本中所包含的个体数目称为样本容量。 6.集中性：资料中的观测值从某一数值为中心而分布的性质。 7.离散性：是变量有差离中心分散变异的性质。 8.变量（变数）：指相同性质的事物间表现差异性或差异特征的数据。 9.常数：表示能代表事物特征和性质的数值，通常由变量计算而来，在一定过程中是 不变的。 10.参数：描述总体特征的数量称为参数，也称参量。常用希腊字母表示参数，例如用 μ表示总体平均数，用σ表示总体标准差； 11.统计数：描述样本特征的数量称为统计数，也称统计量。常用拉丁字母表示统计数， 例如用x表示样本平均数，用S表示样本标准差。 12.效应：通过施加试验处理，引起试验差异的作用称为效应。效应是一个相对量，而 非绝对量，表现为施加处理前后的差异。效应有正效应与负效应之分。 13.互作（连应）：是指两个或两个以上处理因素间相互作用产生的效应。互作也有正效 应（协同作用）与负效应（拮抗作用）之分。 14.准确性：也叫准确度，指在调查或试验中某一试验指标或性状的观测值与其真值接 近的程度。 15.精确性：也叫精确度，指调查或试验中同一试验指标或性状的重复观测值彼此接近 的程度。 16.随机误差（抽样误差）：这是由于试验中无法控制的内在和外在的偶然因素所造成。 随机误差越小，试验精确性越高。 17.系统误差（片面误差）：这是由于试验条件控制不一致、测量仪器不准、试剂配制 不当、试验人员粗心大意使称量、观测、记载、抄录、计算中出现错误等人为因素而引起的。系统误差影响试验的准确性。只要以认真负责的态度和细心的工作作风是完全可以避免的。 18.试验误差：在试验过程中，由于试验条件及人为的一些因素而造成的试验结果与真 实值之间的偏差，来源于试验材料固有的差异和外界因素（管理措施、试验条件等）。 19.数量性状：是指能够以计数和测量或度量的方式表示其特征的性状。 20.质量性状：是指能观察到而不能直接测量的性状 21.次数资料：由质量性状量化得来的资料叫做次数资料。 22.试验：是对已有的或没有的事物加以处理的方法。 23.大数定律：是概率论中用来阐述大量随机现象平均结果稳定性的一系列定律的总称。 主要内容：样本容量越大，样本统计数与总体参数之差越小。 24.泊松分布：是一种可以用来描述和分析随机地发生在单位空间或时间里的稀有事件 的概率分布，也是一种离散型随机变量的分布。 25.假设检验：又称显著性检验,就是根据总体的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，然后由样本的实际原理，经过一定的计算，
生物统计学各章题目 一 填空 1．变量按其性质可以分为（连续）变量和（非连续）变量。 2．样本统计数是总体（参数）的估计值。 3．生物统计学是研究生命过程中以样本来推断（总体）的一门学科。 4．生物统计学的基本内容包括（试验设计）和（统计分析）两大部分。 5．生物统计学的发展过程经历了（古典记录统计学）、（近代描述统计学）和（现代推断统计学）3个阶段。 6．生物学研究中，一般将样本容量（n ≥30）称为大样本。 7．试验误差可以分为（随机误差）和（系统误差）两类。 判断 1．对于有限总体不必用统计推断方法。（×） 2．资料的精确性高，其准确性也一定高。（×） 3．在试验设计中，随机误差只能减小，而不能完全消除。（∨） 4．统计学上的试验误差，通常指随机误差。（∨） 二 填空 1．资料按生物的性状特征可分为（数量性状资料）变量和（质量性状资料）变量。 2. 直方图适合于表示（连续变量）资料的次数分布。 3．变量的分布具有两个明显基本特征，即（集中性）和（离散性）。 4．反映变量集中性的特征数是（平均数），反映变量离散性的特征数是（变异数）。 5．样本标准差的计算公式s=（ ）。 判断题 1. 计数资料也称连续性变量资料,计量资料也称非连续性变量资料。（×） 122 --∑∑n n x x )(
2. 条形图和多边形图均适合于表示计数资料的次数分布。（×） 3. 离均差平方和为最小。（∨） 4. 资料中出现最多的那个观测值或最多一组的中点值,称为众数。（∨） 5. 变异系数是样本变量的绝对变异量。（×） 单项选择 1. 下列变量中属于非连续性变量的是( C ). A. 身高 B.体重 C.血型 D.血压 2. 对某鱼塘不同年龄鱼的尾数进行统计分析,可做成( A )图来表示. A. 条形 B.直方 C.多边形 D.折线 3. 关于平均数,下列说法正确的是( B ). A. 正态分布的算术平均数和几何平均数相等. B. 正态分布的算术平均数和中位数相等. C. 正态分布的中位数和几何平均数相等. D. 正态分布的算术平均数、中位数、几何平均数均相等。 4. 如果对各观测值加上一个常数a ，其标准差（ D ）。 A. 扩大√a 倍 B.扩大a 倍 C.扩大a 2倍 D.不变 5. 比较大学生和幼儿园孩子身高的变异度，应采用的指标是（ C ）。 A. 标准差 B.方差 C.变异系数 D.平均数 三 填空 1．如果事件A 和事件B 为独立事件，则事件A 与事件B 同时发生的概率P （AB ）= P （A ）?P （B ）。 2．二项分布的形状是由（ n ）和（ p ）两个参数决定的。 3．正态分布曲线上，（ μ ）确定曲线在x 轴上的中心位置，（ σ ）确定曲线的展开程度。 4．样本平均数的标准误 =（ ）。 5．t 分布曲线与正态分布曲线相比，顶部偏（ 低 ），尾部偏（ 高 ）。 n /σx σ
生 物 统 计 学 题目：双缩脲测蛋白含量 院系：生命科学与技术系 班级：11级生物技术一班 学号：11141011021 姓名：朱景晗 指导老师：苏辉 时间：2013年6月10日
目录 摘要 (1) STRACT (2) 一．实验原理 (3) 二. 实验试剂和器具 (3) （二）．1 试剂 (3) （二）．2 器具 (3) 三．实验步骤 (4) （三）．1 酪蛋白的粗提 (4) （三）．2 酪蛋白的纯化 (4) （三）．3 准确称重，计算含量和得率 (4) 四．标准曲线绘制 (4) 五．样液配制 (4) 六．实验结果 (5) 七．统计学分析 (5) （七）.1 作出标准曲线 (5) （七）.2 查取结果 (5) （七）.3 结果分析 (5) （七）.4 影响因素 (5) 八. 参考文献 (6) 九. 致谢 (7)
摘要 统计学是把数学的语言引入具体的科学研究领域，将所研究的问题抽象为数学问题的过程，是搜集、分析和解释数据的一门学科。生物统计学是数理统计在生物学研究中的应用，它是用数理统计的原理和方法来分析和解释生物界各种现象和试验调查资料的一门学科，属于应用统计学的一个分支。随着生命科学研究的深入发展和相关学科的融合与渗透，数学方法运用于生命科学的范围将会越来越广泛，越来越深入。数学在生命科学上的应用，总的来说主要包括三个方面：一是应用数学知识来解决生命科学上的实际问题，二是数学方法与生命科学融合交叉产生新的学科，三是从生命科学中提炼出数问题进行研究，进而发展新的数学理论。生物统计学作为生物数学的重要分支，在生命科学研究与探索的过程中发挥了巨大的推动作用。应用统计学方法，分析和解释其数量上的变化，以正确制定试验计划，科学地对实验结论进行分析，从而作出符合科学实际的推断。通过对生物实验与调查数据资料的客观分析，不仅能够将对生命科学问题推向深化和精确化，而且还能对其理论及其假说进行论证和说明。在这一过程中，生物统计为其研究和探索提供了重要的方法和工具。 关键词：生物统计实验精确化 ABSTRACT Statistics is the language of mathematics to introduce specific field of scientific research, the research question will be abstract mathematical problems in the process, is to collect, analyze and interpret data in a discipline. Biometrics is the mathematical statistics in biological research applications, it is the principle of mathematical statistics and methods to analyze and interpret biological phenomena and experimental investigation of a data subject, belonging to a branch of applied statistics. With the further development of life sciences and related disciplines fusion and penetration, mathematical methods applied to a range of life sciences will be more extensive, more in-depth. Math on the application in the life sciences in general mainly includes three aspects: First, the application of mathematical knowledge to solve practical problems on life sciences, and second, mathematical methods and life sciences to generate new cross-disciplinary integration, three from life to extract the number of scientific research issues, and to develop new mathematical theories. Biometrics as an important branch of mathematical biology, life science research and exploration in the process played a huge role in promoting. Application of statistical methods to analyze and explain the variation in quantity to properly test plan, the scientific analysis on the experimental results, in order to make a scientific practical inference. Through biological experiments and objective analysis of survey data, not only to push the life sciences issues will deepen and precise, but also to demonstrate its theory and its hypotheses
A 题 细胞体内代谢物浓度预测 随着基因组、转录组、蛋白质组等各种“组学”研究计划的蓬勃开展，生命科学进入了“组学”时代。代谢组学作为系统生物学的重要分支，其研究的重点是细胞内代谢物种类与浓度的定性和定量分析以及代谢网络的构建和模拟。 对代谢物的检测及浓度测定主要采用实验方法，包括核磁共振、气相色谱-质谱联用和液相色谱-质谱联用等技术。但由于代谢物种类繁多，且大部分浓度较低（μM 数量级），尤其是胞内代谢物提取难度非常大，精确测定其浓度异常困难，而且实验测定需要消耗大量财力物力和人力，因此通过计算机方法对代谢物浓度预测和分析变得越来越重要。 活细胞的代谢物浓度由什么决定？除了一些特定的代谢和酶的作用以外，有没有那种能全局影响浓度值的性质？ 试根据附件中的数据完成如下问题： 1 根据不同类型的数据，分析代谢物浓度与其物理化学性质之间的关系。 2 筛选合适的物理化学性质，建立预测代谢物浓度的预测模型，并对此模型进行评价; 1.线性插补法处理缺失数据 原理：用该列数据缺失值前一个数据和后一个数据建立线性插值，然后用缺失点在线性插值函数的函数值填充该缺失值，即： 在于消除不同变量的量纲的影响，而且标准化转化不会改变变量的相关系数。 代谢物浓度：取对数 代谢物理化性质：标准差标准化法 )1,1( m j n i S x x x j j ij ij ≤≤≤≤-=' 式中：.)(11,1121∑∑==--= =n i j ij j n i ij j x x n S x n x 3.SAS 软件建立多元线性回归方程 回归模型一般形式： u X b X b X b b Y k k +++++= (22110)
重庆西南大学 2012 至 2013 学年度第 2 期 生物统计学 试题（A ） 试题使用对象： 2011 级 专业(本科) 命题人： 考试用时 120 分钟 答题方式采用： 闭卷 说明：1、答题请使用黑色或蓝色的钢笔、圆珠笔在答题纸上书写工整. 2、考生应在答题纸上答题，在此卷上答题作废. 一：判断题；（每小题1分，共10分 ） 1、正确无效假设的错误为统计假设测验的第一类错误。（ ） 2、标准差为5，B 群体的标准差为12，B 群体的变异一定大于A 群体。（ ） 3、一差异”是指仅允许处理不同，其它非处理因素都应保持不变。（ ） 4、30位学生中有男生16位、女生14位，可推断该班男女生比例符合1∶1 （已知84.321,05.0=χ）。 （ ） 5、固定模型中所得的结论仅在于推断关于特定的处理，而随机模型中试验结论则将用于推断处理的总体。（ ） 6、率百分数资料进行方差分析前，应该对资料数据作反正弦转换。（ ） 7、比较前，应该先作F 测验。 （ ） 8、验中，测验统计假设H 00:μμ≥ ，对H A :μμ<0 时，显著水平为5%，则测验的αu 值为1.96（ ） 9、行回归系数假设测验后，若接受H o :β=0，则表明X 、Y 两变数无相关关系。 ( ) 10、株高的平均数和标准差为30150±=±s y （厘米），果穗长的平均数和标准差为s y ±1030±=（厘米），可认为该玉米的株高性状比果穗性状变异大。 （ ） 二：选择题；（每小题2分，共10分 ） 1分别从总体方差为4和12的总体中抽取容量为4的样本，样本平均数分别为3和2，在95%置信度下总体平均数差数的置信区间为（ ）。 A 、[-9.32，11.32] B 、[-4.16，6.16]
生物统计学教案 第五章统计推断 教学时间：5学时 教学方法：课堂板书讲授 教学目的：重点掌握两个样本的差异显著性检验，掌握一个样本的差异显著性检验，了解二项分布的显著性检验。 讲授难点：一个、两个样本的差异显著性检验 统计假设检验：首先对总体参数提出一个假设，通过样本数据推断这个假设是否可以接受，如果可以接受，样本很可能抽自这个总体，否则拒绝该假设，样本抽自另外总体。 参数估计：通过样本统计量估计总体参数。 5.1 单个样本的统计假设检验 5.1.1 一般原理及两种类型的错误 例：已知动物体重服从正态分布N(μ，σ2)，实验要求动物体重μ＝10.00g。已知总体标准差σ＝0.40g，总体平均数μ未知，为了得出对总体平均数μ的推断，以便决定是否接受这批动物，随机抽取含量为n的样本，通过样本平均数，推断μ。 1、假设： H 0: μ=μ 或H0: μ－μ0＝0 H A : μ>μ μ<μ μ≠μ 三种情况中的一种。 本例的μ ＝10.00g，因此 H : μ=10.00 H A : μ>10.00或μ<10.00或μ≠10.00 2、小概率原理小概率的事件，在一次试验中几乎是不会发生的，若根据一定的假设条件计算出来该事件发生的概率很小，而在一次试验中，它竟然发生了，则可以认为假设的条件不正确，从而拒绝假设。 从动物群体中抽出含量为n的样本，计算样本平均数，假设该样本是从N(10.00，0.402)中抽取的，标准化的样本平均数
服从N (0,1)分布，可以从正态分布表中查出样本抽自平均数为μ的总体的概率，即 P (U >u ), P (U <－u ), 以及P (|U |>u )的概率。如果得到的值很小，则 x 抽自平均数 为μ0的总体的事件是一个小概率事件，它在一次试验中几乎是不会发生的，但实际上它发生了，说明假设的条件不正确，从而拒绝零假设，接受备择假设。 显著性检验：根据小概率原理建立起来的检验方法。 显著性水平：拒绝零假设时的概率值，记为α。通常采用α＝0.05和α＝0.01两个水平，当P < 0.05时称为差异显著，P < 0.01时称为差异极显著。 3、临界值 例 从上述动物群体中抽出含量n ＝10的样本，计算出 x ＝10.23g ，并已知 该批动物的总体平均数μ绝不会小于10.00g ，规定的显著水平α＝0.05。根据以上条件进行统计推断。 H 0: μ=10.00 H A : μ>10.00 根据备择假设，为了得到x 落在上侧尾区的概率P (U > u )，将x 标准化，求 出u 值。 P (U >1.82)＝0.03438，P < 0.05，拒绝H 0，接受 H A 。 在实际应用中，并不直接求出概率值，而是建立在α水平上H 0的拒绝域。从 正态分布上侧临界值表中查出P (U > u α)= α时的u α值，U > u α的区域称为在α水平上的H 0拒绝域，而U < u α的区域称为接受域。接受域的端点一般称为临界值。本例的u ＝1.82，从附表3可以查出u 0.05=1.645, u > u α，落在拒绝域内，拒绝H 0而接受H A 。 4、单侧检验和双侧检验 上尾单侧检验：上例中的H A :μ>μ0，相应的拒绝域为U > u α。对应于H A :μ>μ0时的检验称为上尾单侧检验。 下尾单侧检验：对应于H A :μ<μ0时的检验称为下尾单侧检验。 n x n x u 40 .000.100 -= -= σ μ82 .110 40 .000 .1023.100 =-= -= n x u σ μ
生物统计学重要知识点 （说明：下列知识点为考试内容，没涉及的不需要复习。注意加粗的部分为重中之重，一定要弄懂。大家要进行有条理性的复习，望大家考出好成绩！） 第一章概论（容易出填空题和名词解释） 1、生物统计学的目的、内容、作用及三个发展阶段 2、生物统计学的基本特点 3、会解释总体、个体、样本、样本容量、变量、参数、统计数、效应和互作 4、会区分误差（随机误差和系统误差）与错误以及产生的原因 5、会区分准确度和精确度 第二章试验资料的整理与特征数的计算（容易出填空和名词解释） 1、随机抽样必须满足的两个条件 2、能看懂次数分布表和次数分布图，会计算全距、组数、组距、组限和组中值 3、会求平均数（算数、加权和几何）、中位数、众数，算术平均数的重要特性 4、会求极差、方差、标准差和变异系数，理解标准差的性质 第三章概率与概率分布（选择、填空和计算） 1、理解事件、频率及概率，事件的相互关系，加法定理和乘法定理的运用 2、概率密度函数曲线的特点和大数定律 3、二项分布、泊松分布和正态分布的概率函数和标准分布图像特征，会计算概率值 4、理解分位数的概念，弄清什么时候用单尾，什么时候用双尾 5、样本平均数差数的分布 第四章统计推断（计算） 1、无效假设和备择假设、显著水平、双尾检验和单尾检验、假设检验的两类错误，会根据 小概率原理做出是否接受无效假设的判断 2、总体方差已知和未知情况下如何进行U检验 3、一个样本平均数的t检验（例4.5） 成组数据平均数比较的t检验（例4.6和4.7） 4、一个样本频率的假设检验（例4.11），知道连续性矫正 5、参数的区间估计（置信区间）和点估计
生物统计学 论 文 题目：浅谈生物统计学在农业上的应用 院系：生命科学与技术系 专业：食品营养与检测专业 学号：0918031011 班级：食品一班 姓名：张庆珍 指导老师：苏辉 时间：2011- 12 -9
目录 浅谈生物统计学在农业上的应用 (3) 摘要 (3) ABSTRA (3) 引子 (5) 实验设计 (5) 评价批内烟叶质量一致性的方法及应用 (6) 烟叶质量一致性的评价方法 (7) 统计分析 (7) 结果与分析 (7) 1一般评价方法与分析 (10) 1．1总糖质量特性值分析 (10) 1．2烟碱质量特性值分析 (10) 2加严评价方法 (11) 2．1总糖质量特性值加严分析见表6、7 (11) 2．2烟碱质量特性值加严分析见表8、9 (11) 2．3与外观质量检验对比该批烟叶外观质量检验结果为：烟叶整体外观不错， 但存在部位混级和混打不均匀现象。外观质量检验结果与该方法评价结果较符 合。 (11) 3结论 (11) 在线学习 (11) 参考文献 (12)
浅谈生物统计学在农业上的应用 摘要 统计学是把数学的语言引入具体的科学研究领域,将所研究的问题抽象为数学问题的过程,是搜集、分析和解释数据的一门科学。生物统计学是数理统计在生物学研究中的应用,它是用数理统计的原理和方法来分析和解释生物界各种现象和试验调查资料的一门学科,属于应用统计学的一个分支。随着生物学研究的不断发展,生物统计学的应用也越来越广泛。 生物统计学是一门探讨如何从不完整的信息中获取科学可靠的结论从而进一步进行生物学实验研究的设计,取样,分析,资料整理与推论的科学。 生物统计学包括实验设计和统计分析两部分内容，其作用主要有四个方面：提供整理、描述数据资料的科学方法并确定其数量特征，判断试验结果的可靠性，提供由样本推断总体的方法，提供试验设计的原则。 农业上研究新品种特性及与旧品种是否有差异性，需要应用生物统计学的知识。 关键词：生物统计学、农业、新品种。 ABSTRA Statistics is mathematics language introduction concrete scientific
《生物统计学》实验教学教案 [实验项目] 实验一平均数标准差及有关概率的计算 [教学时数] 2课时。 [实验目的与要求] 1、通过对平均数、标准差、中位数、众数等数据的计算，掌握使用计算机计算统计量的方法。 2、通过对正态分布、标准正态分布、二项分布、波松分布的学习，掌握使用计算机计算有关概率和分位数的方法。为统计推断打下基础。 [实验材料与设备] 计算器、计算机；有关数据资料。 [实验内容] 1、平均数、标准差、中位数、众数等数据的计算。 2、正态分布、标准正态分布有关概率和分位数的计算。 3、二项分布有关概率和分位数的计算。 4、波松分布有关概率和分位数的计算。 [实验方法] 1、平均数、标准差、中位数、众数等数据的计算公式。 平均数=Average(x1x2…x n) 几何平均数=Geomean(x1x2…x n) 调和平均数=Harmean(x1x2…x n) 中位数=median(x1x2…x n) 众数=Mode(x1x2…x n) 最大值=Max(x1x2…x n) 最小值=Min(x1x2…x n) 平方和(Σ(x- )2)=Devsq(x1x2…x n) x 样本方差=Var (x1x2…x n) 样本标准差=Stdev(x1x2…x n) 总体方差=Varp(x1x2…x n) 总体标准差=Stdevp(x1x2…x n) 2、正态分布、标准正态分布有关概率和分位数的计算。 一般正态分布概率、分位数计算：
概率=Normdist(x,μ,σ,c) c 取1时计算 -∞-x 的概率 c 取0时计算 x 的概率 分位数=Norminv(p, μ, σ) p 取-∞到分位数的概率 练习： 猪血红蛋白含量x 服从正态分布N(12.86，1.332)，(1) 求猪血红蛋白含量x 在11.53—14.19范围内的概率。（0.6826）(2) 若P(x ＜1l )=0.025，P(x ＞2l )=0.025，求1l ，2l 。 （10.25325） L1=10.25 L2=15.47 标准正态分布概率、分位数计算： 概率=Normsdist(x) c 取1时计算 -∞--x 的概率 c 取0时计算 x 的概率 分位数=Normsinv(p) p 取-∞到分位数的概率 练习： 1、已知随机变量u 服从N(0，1)，求P(u ＜-1.4)， P(u ≥1.49)， P （｜u ｜≥2.58）， P(-1.21≤u ＜0.45)，并作图示意。 参考答案： (0.080757,0.06811,0.00988,0.5605) 2、已知随机变量u 服从N(0，1)，求下列各式的αu 。 (1) P(u ＜-αu )+P(u ≥αu )=0.1; 0.52 (2) P(-αu ≤u ＜αu )=0.42; 0.95 参考答案： [1.644854, 0.63345; 0.553385, 1.959964] 3、二项分布有关概率和分位数的计算。 概率=Binomdist(x,n,p,c) c 取1时计算 0-x 的概率 c 取0时计算 x 的概率 练习： 1、已知随机变量x 服从二项分布B （100，0.1），求μ及σ。 参考答案： 见P48，μ= np, σ=(npq)0.5 2、已知随机变量x 服从二项分布B(10,0.6)，求P(2≤x ≤6)，P(x ≥7)，P(x<3)。 参考答案： 0.6054, 0.38228, 0.012295 4、波松分布有关概率和分位数的计算。 概率=Poisson(x,λ,c) c 取1时计算 0-x 的概率 c 取0时计算 x 的概率 练习： ),(m n Permut C m n =
1. 什么是生物统计学生物统计学的主要内容和作用是什么 生物统计学是用数理统计的原理和方法来分析和解释生物界各种现象和试验调查资料，是研究生命过程中以样本来推断总体的一门学科。 生物统计学主要包括试验设计和统计分析两大部分的内容。其基本作用表现在以下4个方面：1.提供整理和描述数据资料的科学方法，确定某些性状和特性的数量特征。2.判断试验结果的可靠性。3.提供由样本推断总体的方法。4.提供试验设计的一些重要原则。 2. 随即误差与系统误差有何区别随机误差也称为抽样误差或偶然误差，它是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的误差，是不可避免的，随机误差可以通过试验设计和精心管理设法减小，而不能完全消除。 系统误差也称为片面误差，是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。系统误差主要由一些相对固定的因素引起，在某种程度上是可控制的。 3. 准确性与精确性有何区别 准确性指在调查和实验中某一实验指标或性状的观测值和真实值接近程度。精确性指调查和实验中同一实验指标或性状的重复观察值彼此接近的程度。准确性是说明测定值和真实值之间符合程度的大小；精确性是反映多次测定值的变异程度。 4. 平均数与标准差在统计分析中有何用处他们各有哪些特性平均数的用处：
①平均数指出了一组数据的中心位置，标志着资料所代表性状的数量水平和质量水平；②作为样本或资料的代表数据与其他资料进行比较。平均数的特征：①离均差之和为零；②离均差平方和为最小。 标准差的用处：①标准差的大小，受实验后调查资料中的多个观测值的影响，如果观测值之间的差异大，离均差就越大；②在计算标准差是如果对观察值加上一个或减去一个a，标准差不变；如果给各观测值乘以或除以一个常数a，所得的标准差就扩大或缩小a倍；③在正态分布中，X+-S内的观测值个数占总个数的%，X-+2s内的观测值个数占总个数的%，x-+3s 内的观测值个数占总个数的%。标准差的特征：①表示变量分布的离散程度；②标准差的大小可以估计出变量的次数分布及各类观测值在总体中所占的比例；③估计平均数的标准差；④进行平均数区间估计和变异数的计算。 5. 什么是正态分布什么是标准正太分布正态分布曲线有什么特点μ和σ对正态分布曲线有何影响 正态分布是一种连续型随机变量的概率分布，它的分布特征是大多数变量围绕在平均数左右，由平均数到分布的两侧，变量数减小，即中间多，两头少，两侧对称。 U=0，σ2=1的正态分布为标准正态分布。 正态分布具有以下特点：标准正态分布具有以下特点：①、正态分布曲线是以平均数μ为峰值的曲线，当x=μ时，f(x)取最大值；②、正态分布是以μ
统计学专业导论课论文 HEN system office room 【HEN16H-HENS2AHENS8Q8-HENH1688】
对统计的认识以及规划 成绩： 内容摘要：在经历了专业导论课的学习之后，我收获甚多，并对统计学有了初步的认识。统计学旨在培养学者的数据处理和分析能力。虽然课程不如其他课程生动，但我深信，统计是一门实用的学科，被广泛的应用于各个领域，并且在日后的生活和工作中都会发挥重要的作用。因此，我将对自己的统计生涯进行合理地规划。 关键词：认识；数据；分析；处理；规划 统计学作为应用数学的一个小分支，其渊源可以追溯到古希腊的亚里士多德时代。在我国还未实施改革开放政策的时候，统计学已经对国家的政策制定和实施起到了无法替代的引导作用，有了统计，事务才能得到合理规划，资源才能得到有效配置，由此可见，统计学在各领域都发挥着至关重要的作用。 统计学是一门研究随机现象并以推断为特征的方法论科学，“由部分推及全体”的思想始终贯穿于统计学的研究过程中。具体地说，它是研究如何搜集、整理、分析反映事物总体信息的数字资料，并以此为依据，对总体特征进行推断的原理和方法。 统计学是也一门通用方法论的学科，是一种用于定量认识问题的工具。而统计学与实质性学科之间的关系不是并列的，而是相互渗透的，这就为统计方法与实质性学科相结合进一步提供了条件，因此就产生了统计学的分支，例如，统计学与经济学相结合产生了经济统计学，与社会学相结合产生了社会统计学等。这些分支学科都具有“双重”归属性：一是统计学的分支，二也是相应实质性学科的分支，所以经济统计学、计量经济学、社会统计学不仅仅隶属于统计学，同时也隶属于经济学、社会学、生物学的分支等。这个发展趋势恰恰说明了统计学的学习必须与实质性学科知识学习相结合。因此，统计专业的学生必须在学好本专业知识的同时，也要掌握相关的实质性学科的课程知识，只有如此，所学的统计方法才有用武之地。 通过统计学专业的学习，我可以掌握各种数据分析技术，了解统计学的前沿理论，还可以掌握科学调查、科学研究的思路，也将学到统计分析软件的使用技术。学习统计学要有扎实的数学基础，并且还必须熟悉计算机操作流程。在实际工作中，统计常常需要借助各种统计分析软件来完成。 “就像读和写的能力一样，将来有一天统计的思维方法会成为效率公民的必备能力”。由此可见，统计学在未来社会的必要性和重要性。 目前在我国，人们对统计学的认识还不够全面，在各大高校，工商管理、财会、金融、国际贸易等专业都很热门，而统计专业却在萎缩。这与国外的学术状况相差甚远，在一些发达国家如法国、美国，统计学是大学里十分受重视的一门学科，统计学发展得如何是衡量大学学术水平的标准，在许多大学，统计学是强势学科，然而在我国，统计学依然是处于弱势地位，好在这个现状恰恰说明了统计学在我国应具有更大的发展空间。 此外，由于社会实践广度和深度迅速发展，以及科技的日新月异，人们对世界的系统性及系统的复杂性认识也更加全面和深入。统计学也正广泛吸收和融合各相关学科的理论，努力改善和丰富统计学传统领域的理论与方法，不断开发应用新技术和新方法，并拓展新的领域。今天的统计学已展现出蓬勃的生命力。随着我国社会主义市场经济的飞速成长和不断完善，统计学的潜在功能将得到更充分更完满的发掘。 统计学的就业方向主要包括在企事业单位和经济、金融和管理部门从事统计调
生物统计学期末考试题 一名词解释(每题2分,共10分) 1．生物统计学期末考试题 2．样本：从总体中抽出的若干个体所构成的集合称为样本 3．方差：用样本容量n来除离均差平方和,得到的平方和,称为方差 4．标准差：方差的平方根就是标准差 5．标准误：即样本均数的标准差,是描述均数抽样分布的离散程度及衡量均数抽样误差大小的尺度, 反映的是样本均数之间的变异。 6．变异系数：将样本标准差除以样本平均数,得出的百分比就是变异系数 7．抽样：通常按相等的时间间隔对信号抽取样值的过程。 8．总体参数：所谓总体参数是指总体中对某变量的概括性描述。 9．样本统计量：样本统计量的概念很宽泛（譬如样本均值、样本中位数、样本方差等等）,到现在 为止,不是所有的样本统计量和总体分布的关系都能被确认,只是常见的一些统计量和总体分布之间 的关系已经被证明了。 10．正态分布：若随机变量X服从一个数学期望为μ、标准方差为σ2的高斯分布, 正态分布又名 高斯分布 11．假设测验：又称显著性检验,就是根据总体的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,然后由样本的实际结果,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。 12．方差分析：又称“变异数分析”或“F检验”,用于两个及两个以上样本均数差别的显著性检验。 13．小概率原理：一个事件如果发生的概率很小的话,那么它在一次试验中是几乎不可能发生的,但 在多次重复试验中几乎是必然发生的,数学上称之小概率原理。 15．决定系数：决定系数定义为相关系数r的平方 16．随机误差：在实际相同条件下,多次测量同一量值时,其绝对值和符号无法预计的测量误差。 17．系统误差：它是在一定的测量条件下,对同一个被测尺寸进行多次重复测量时,误差值的大小和 符号（正值或负值）保持不变；或者在条件变化时,按一定规律变化的误差 二. 判断题（每题2分,共10分） 1. 在正态分布N(μ ;σ)中,如果σ相等而μ不等,则曲线平移, ( ) 2. 如果两个玉米品种的植株高度的平均数相同,我们可以认为这两个玉米品种是来自同一总体（） 3. 当我们说两个处理平均数有显著差异时,则我们有99%的把握肯定它们来自不同总体. 4小概率原理是指小概率事件在一次试验中可以认为不可能发生（） 5 激素处理水稻种子具有增产效应,现在在5个试验区内种植经过高、中、低三种剂量的激素处理的水稻种此试验称为三处理五重复试验（） 6.系统误差是不可避免的,并且可以用来计算试验精度。（） 7.精确度就是指观察值与真值之间的差异。（） 8. 实验设计的三个基本原则是重复、随机、局部控制。（） 9. 正交试验设计就是从全部组合的处理中随机选取部分组合进行试验。（） 10.如果回归方程Y=3+1.5X的R2=0.64,则表明Y的总变异80%是X造成。（） 三. 简答题（每题5分共20分） 1. 完全随机试验设计与随机区组试验设计有什么不同? 2. 什么是小概率原理?在统计推断中有何 作用? 3. 什么是多重比较中的FISHER氏保护测验?4. 样本的方差计算中,为什么要离均差平方和 除以n-1而不是除以n? 5. 如果两个变量X和Y的相关系数小于0.5,是否它们就没有显著相关性? 6. 单尾测验与双尾测验有何异同?
对统计的认识以及规划 成绩： 内容摘要：在经历了专业导论课的学习之后，我收获甚多，并对统计学有了初步的认识。统计学旨在培养学者的数据处理和分析能力。虽然课程不如其他课程生动，但我深信，统计是一门实用的学科，被广泛的应用于各个领域，并且在日后的生活和工作中都会发挥重要的作用。因此，我将对自己的统计生涯进行合理地规划。 关键词：认识；数据；分析；处理；规划 统计学作为应用数学的一个小分支，其渊源可以追溯到古希腊的亚里士多德时代。在我国还未实施改革开放政策的时候，统计学已经对国家的政策制定和实施起到了无法替代的引导作用，有了统计，事务才能得到合理规划，资源才能得到有效配置，由此可见，统计学在各领域都发挥着至关重要的作用。 统计学是一门研究随机现象并以推断为特征的方法论科学，“由部分推及全体”的思想始终贯穿于统计学的研究过程中。具体地说，它是研究如何搜集、整理、分析反映事物总体信息的数字资料，并以此为依据，对总体特征进行推断的原理和方法。 统计学是也一门通用方法论的学科，是一种用于定量认识问题的工具。而统计学与实质性学科之间的关系不是并列的，而是相互渗透的，这就为统计方法与实质性学科相结合进一步提供了条件，因此就产生了统计学的分支，例如，统计学与经济学相结合产生了经济统计学，与社会学相结合产生了社会统计学等。这些分支学科都具有“双重”归属性：一是统计学的分支，二也是相应实质性学科的分支，所以经济统计学、计量经济学、社会统计学不仅仅隶属于统计学，同时也隶属于经济学、社会学、生物学的分支等。这个发展趋势恰恰说明了统计学的学习必须与实质性学科知识学习相结合。因此，统计专业的学生必须在学好本专业知识的同时，也要掌握相关的实质性学科的课程知识，只有如此，所学的统计方法才有用武之地。 通过统计学专业的学习，我可以掌握各种数据分析技术，了解统计学的前沿理论，还可以掌握科学调查、科学研究的思路，也将学到统计分析软件的使用技术。学习统计学要有扎实的数学基础，并且还必须熟悉计算机操作流程。在实际工作中，统计常常需要借助各种统计分析软件来完成。 统计学通过数据来说明问题，通过定量分析来揭示事物的本质，学习统计方法是人类社会提高自身认识能力的必然要求，它的产生与发展过程都说明了这一点。当今世界，我们每分每秒要接触到大量的数据，离开数据，我们都将寸步难行。因此，学习统计学，掌握基本的统计理论与方法，具备基本的收集、整理和分析统计数据的能力是必需的，著名哲学家H.G.Wells曾说：“就像读和写的能力一样，将来有一天统计的思维方法会成为效率公民的必备能力”。由此可见，统计学在未来社会的必要性和重要性。 目前在我国，人们对统计学的认识还不够全面，在各大高校，工商管理、财会、金融、国际贸易等专业都很热门，而统计专业却在萎缩。这与国外的
漳州师范学院 生物系_____________专业_____级本科_______班 《生物统计学》课程期末考试卷（A） （2011—2012学年度第一学期） 学号___________姓名________考试时间：2011-12-29 一、名词解释（6×2） 1统计数： 2小概率原理： 3无偏估计： 4准确性： 5纳伪错误： 6方差： 二、判断题：请在下列正确的题目后面打“√”，错误的打“×”。（12×1） 1 t分布曲线的平均数与中位数相等（√） 2众数是总体中出现最多个体的次数。（×） 3 正态分布曲线形状与样本容量n无关（√） 4 假设检验显著水平越高，检验效果越好（×） 5 样本频率假设检验如果需要连续性矫正时，矫正系数＝0. 5（×） 6 样本标准差是总体标准差的无偏估计（×） 7计算相关系数的两个变量都是随机变量（√） 8 试验因素的任一水平就是一个处理（×） 9 在同一显著水平下，双尾检验的临界正态离差大于单位检验（√） 10 LSD检验方法实质上就是t检验（×） 11对多个样本平均数仍可采用t测验进行两两独立比较。（×）
12假设测验结果或犯α错误或犯β错误。（ × ） 三、选择题（18×2） 1、某学生某门课成绩为75分，则其中的变量为[ ] A. 某学生 B. 某门课成绩 C. 75分 D. 某学生的成绩 2、算术平均数的重要特性之一是离均差之和[ ] A 、最小 B 、最大 C 、等于零 D 、接近零 3、在回归直线y=a+bx 中，若b ＜0，则x 与y 之间的相关系数[ ] A. r=0 B. r=1 C. 0＜r ＜1 D. -1＜r ＜0 4、假定我国和美国的居民年龄的方差相同。现在各自用重复抽方 法抽取本国人口的1%计算平均年龄，则平均年龄的标准误 [ ] A.两者相等 B.前者比后者大 C 前者比后者小 D.不能确定大小 5、1-α是[ ] A.置信限 B.置信区间 C.置信距 D 置信水平 6、在一组数据中，如果一个变数10的离均差是2，那么该组数据的平均数是[ ] A 、12 B 、10 C 、8 D 、2 7、两个二项成数的差异显著性一般用[ ]测验。 A 、t B 、F C 、u D 、卡方测验 8、测验回归截距的显著性时，()/a t a s α=-遵循自由度为[ ] 的学生氏分布。 A 、n -1 B 、n -2 C 、n -m -1 D 、n 9、对一批大麦种子做发芽试验，抽样1000粒，得发芽种子870粒，若规定发芽率达90%为合格，测验这批种子是否合格的差异显著性为[ ]。 A 、不显著 B 、显著 C 、极显著 D 、不好确定 10设容量为16人的简单随机样本，平均完成工作需时13分钟。 已知总体标准差为3分钟。若想对完成工作所需时间总体构 造一个90%置信区间，则[ ] A 应用标准正态概率表查出u 值 B.应用t 分布表查出t 值 C.应用卡方分布表查出卡方值 D.应用F 分布表查出F 值
一、单选题（共 32 道试题，共 64 分。） V 1. 最小二乘法是指各实测点到回归直线的 A. 垂直距离的平方和最小 B. 垂直距离最小 C. 纵向距离的平方和最小 D. 纵向距离最小 2. 被观察到对象中的（）对象称为（） A. 部分，总体 B. 所有，样本 C. 所有，总体 D. 部分，样本 3. 必须排除______因素导致“结果出现”的可能，才能确定“结果出现”是处理因素导致的。只有确定了______，才能确定吃药后出现的病愈是药导致的。 A. 非处理因素，不吃药就不可能出现病愈 B. 处理因素，不吃药就不可能出现病愈 C. 非处理因素，吃药后确实出现了病愈 D. 处理因素，吃药后确实出现了病愈 4. 张三观察到李四服药后病好了。由于张三的观察是“个案”，因此不能确定______。 A. 确实进行了观察 B. 李四病好了 C. 病好的原因 D. 观察结果是可靠的 5. 四个样本率作比较，χ2>χ20.05,ν可认为
A. 各总体率不同或不全相同 B. 各总体率均不相同 C. 各样本率均不相同 D. 各样本率不同或不全相同 6. 下列哪种说法是错误的 A. 计算相对数尤其是率时应有足够的观察单位或观察次数 B. 分析大样本数据时可以构成比代替率 C. 应分别将分子和分母合计求合计率或平均率 D. 样本率或构成比的比较应作假设检验 7. 总体指的是（）的（）对象 A. 要研究，部分 B. 观察到，所有 C. 观察到，部分 D. 要研究，所有 8. 以下叙述中，除了______外，其余都是正确的。 A. 在比较未知参数是否不等于已知参数时，若p(X>x)<α/2，则x为小概率事件。 B. 在比较未知参数是否等于已知参数时，若p(X=x)<α，则x为小概率事件。 C. 在比较未知参数是否大于已知参数时，若p(X>x)<α，则x为小概率事件。 D. 在比较未知参数是否小于已知参数时，若p(X
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