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试验资料特征数的计算

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第三章 试验资料的整理及其特征数 - 植保

第三章 试验资料的整理及其特征数 - 植保

正正正正正正 T
32
18
正正正正正
25
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17
20
正
5
◎变异较大的计数资料，可按一定幅度的方法制作次数分布表。 【例如】研究水稻品种的每穗粒数，共测 200 个穗，每穗粒数的变幅在 27-83，极差达 56。 以 5 粒为一组，作次数
表 3.3 200 个稻穗每穗粒数的次数分布表
每穗粒数( y )
计量资料在分组前需要确定组数、组距、各组中值及组限，然后将全部观测值划线计数归组。 书例 p37 以表 3．4 的 140 行水稻试验的产量为例，说明整理方法。
表 3.4 140 行水稻产量(单位：克)
177 215 197 97 123 159 245 119 119 131 149 152 167 104 161 214 125 175 219 118 192 176 175 95 136 199 116 165 214 95 158 83 137 80 138 151 187 126 196 134 206 137
成的一般水平，常用来进行资料间的比较。 （一）算术平均数(arithmetic mean)
各个观察值的总和除以观察值个数所得的商，称为算术平均数
通常用μ表示总体平均数. xN
xi
i 1
x
N
N
N
设有一个含 N 个观察值的有限总体，其观察值为 x1，x２，…，xN，则该总体的算术平均数μ定义为：
+c↓
+c↓
+c↓
第二组 82.5
90
97.5
类推 ………………………………………………
5. 原始资料归组
(二)计数资料的次数分布表

生物统计学第四版--教学大纲

生物统计学第四版--教学大纲

课程简介《生物统计学》是运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，是生物学各专业的专业基础课。

本门课程在第七学期进行，是在学生已学习了《高等数学》课程和《植物学》、《动物学》、《生理学》、《遗传学》等生物学各学科的基础知识的基础上开设本门课程。

本课程系统地介绍了生物统计学的基本原理和方法,在简要叙述了生物统计学的概念、产生、发展和作用、生物学研究中试验资料的整理、特征数的计算、概率和概率分布、抽样分布基础上，着重介绍了平均数和频率的假设检验、X 2检验、方差分析、直线回归与相关分析、可直线化的非线性回归分析、协方差分析、试验设计的原理和常用试验设计及其统计分析、多元回归与相关分析和多项式回归分析，同时简要介绍聚类分析、判别分析、主成分分析、因子分析、典型相关、时间序列分析等多元分析。

本课程的主要目的是培养学生具有生物学试验设计的能力和对试验资料进行统计分析处理的能力.一、教学环节和教学方法1教学环节本门课程为生物学的专业基础课，在第七学期进行。

学生已学习了《高等数学》课程和《植物学》、《动物学》、《生理学》、《遗传学》等生物学各学科的基础知识，在此基础上开设本门课程。

主要教学形式为课堂讲授，主要教学环节包括课堂讲授、辅导答疑、课外作业、习题讲解等。

2教学方法以课堂讲授为主,研制电子教案和多媒体幻灯片以及C A I课件,在教学方法和手段上采用现代教育技术.二、本课程的性质和任务《生物统计学》是运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，是生物学各专业的专业基础课.随着生物学的不断发展，对生物体的研究和观察已不再局限于定性的描述，而是需要从大量调查和测定数据中，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,科学地对试验结果进行分析，从而作出符合科学实际的推断。

《生物统计学》不仅提供如何正确地设计科学试验和收集数据的方法，而且也提供如何正确地整理、分析数据,得出客观、科学的结论的方法。

常用农业试验统计术语

常用农业试验统计术语

，样本容量 n在3～10之间。
《田间试验与分析》
二、总体与样本
总体和样本的相对性：
• 一个群体，是总体还是样本，要根据试验研 究的目的而定。 • 在农业试验中，一般我们把一个处理看成一 个总体(即由符合该处理特征的所有个体或试 验单元组成一个总体)，而把该处理所实施的 全部试验单元看成一个样本，重复次数 n 即 样本容量 n
二、总体与样本
根据总体所包含的个体数(总体容量，用N 表 示)，可将总体分为有限总体和无限总体。 有限总体——总体容量是有限的、可数的 无限总体——总体容量是无限的、不可数的
《田间试验与分析》
二、总体与样本
银河系中的所有星体 全部玉米植株
某小麦品种的全部植株
——生物物种群体——理论上可数、实际上难以 计数；——可看成无限总体
导 航
一、资料的相关概念 二、总体与样本 三、特征数
《田间试验与分析》
二、总体与样本
总体——具有共同性质的全部个体(观察单元或试 验单元)所组成的集团——全集 班全体同学：
总体共性——班籍；包含个体数—— 全部自然数： 总体共性——自然数；包含个体数—— 无穷多
《田间试验与分析》
特征数与观察值的区别？——群体与个体
根据所描述的群体性质不同，特征数又分为参数
和统计数
《田间试验与分析》
三、特征数
参数——总体的特征数，一般以希腊字母表示。它
由总体的全部观察值计算得到的，是总体真正的值 ，是固定不变的。 统计数——样本的特征数，一般以拉丁字母表示。 它由样本观察值计算得到的，是总体参数的估计值
《田间试验与分析》
二、总体与样本
【案例】某玉米品种比较试验，有3个品种：南校22、正 大619、桂单22，每个品种种植5个小区。 • 试验因素：品种 ？

食品试验设计与统计分析习题答案【最新】

食品试验设计与统计分析习题答案【最新】

食品试验设计与统计分析习题答案【最新】食品试验设计与统计分析习题答案课程大纲:一、课程性质与目的本课程是为食品质量与安全专业本科生开设的专业基础选修课，通过本课程的学习将使学生掌握正确地收集、整理、分析数据的方法，培养学生分析问题和解决问题的能力，使学生能够独立进行试验设计，并能利用统计知识对试验结果进行正确的处理，为以后的学习打下必要的基础。

二、课程简介《食品试验设计与统计分析》是数理统计的原理和方法在食品科学研究中的应用，通过该门课程的学习，将学习到如何正确地收集、整理、分析数据，从而得出客观、科学的结论的方法，以及掌握基本的试验(调查)设计和统计分析方法，从而可以对食品科学研究中拟通过试验解决的具体问题提出科学而合理的试验方案，并用科学的统计方法进行数据处理，得出可靠的结论，从而为今后的工作和学习打下必要的基础。

三、教学内容第一章绪论(1学时)主要内容:介绍试验设计与统计分析课程的性质、地位及其重要性，介绍本门课程对今后学习及工作的影响;介绍食品科学试验的特点与要求。

学习要求:了解试验设计与统计分析在食品科学研究中的应用及发展概况;熟悉食品科学实验的特点与要求。

自学:试验设计与统计学发展概况。

第二章数据资料的整理与特征数(2.5学时)主要内容:统计常用术语概念;资料的分类及整理方法;常用统计表和统计图的绘制;资料特征数的计算;异常数据的检出。

学习要求:理解统计常用术语的含义;理解不同类型资料的性质并掌握资料的整理方法;掌握统计表和统计图的绘制;掌握资料特征数的计算方法;掌握异常数据的检出方法。

自学:部分统计表和统计图的绘制;部分异常数据的检出方法。

作业:课后习题。

第三章理论分布与抽样分布(2.5学时)主要内容:介绍有关随机变量的几种常用理论分布、平均数和均数差数的抽样分布及t分布。

学习要求:掌握常用理论分布的规律及相互间的关系;正确进行有关随机变量的概率计算;掌握t分布规律及其与标准正态分布的关系;理解均数标准误和均数差数标准误的意义，并掌握其计算方法。

生物统计学-1

生物统计学-1

2009-5
生物统计学
20
试验资料的收集与整理
试验资料的类型 数量性状资料——计数和测量获得 计数资料——非连续变量 计量资料——连续变量 —— 质量性状资料——按属性统计（A型、B 型等） 统计次数法——计算频率 评分法——将质量性状量化（免疫0，高度抵抗1， 中度抵抗2，感染3）
2009-5
生物统计学
2009-5
1 38.0 38.4
2 38.2 38.5
3 38.2 38.5
4 38.4 38.8
5 38.4 38.9
生物统计学
6 38.1 38.5
7 38.1 38.7
8 38.2 38.5
9 38.5 38.5来自10 38.3 39.0
17
2、完全随机设计（completely random design ） 、完全随机设计（
生物统计学
0.4 0.4 0.8 0.4
0.2 0.3 0.7 0.3
0.2 0.4 0.8 0.5
0.1 0.3 0.6 0.3
18
例4：有5个不同品种猪的育肥实验，后期30天增重结果如表 3，检验不同品种间增重是否有差异？ 表4 5个不同品种猪的增重（kg）
品种 A1 A2 A3 A4 A5 21.5 16.0 19.0 21.0 15.5 19.5 18.5 17.5 18.5 18.0 增 20.0 17.0 20.0 19.0 17.0 重 22.0 15.5 18.0 20.0 16.0 18.0 20.0 17.0 20.0 16.0
将观察单位完全随机地分配到试验组和对照组中或几个对 比组中。 目的：研究不同处理因素间是否存在差异。 可进行单因素方差分析。若各处理间有差异，可进一步做 两两比较-多重比较，如LSD法。 LSD 表3 不同剂量激素处理后植物根系的生长变化

高级生物统计学学习心得

高级生物统计学学习心得

高级生物统计学课程学习总结摘要：经过一学期对生物统计学的学习，我对生物统计学有了进一步的理解。

本文主要讲述了本学期学习生物统计之后，我对生物统计学的收获和体会。

关键词：生物统计学收获体会学习了黄老师讲授的《高级生物统计学》这门课程，我觉得自己又收获了不少。

经过一学期对生物统计学的学习，我对生物统计学有了进一步的理解。

虽说我的专业是课程与教学论，对生物统计学知识的运用较少，但我深信，于我自身，它将起到不可估量的作用。

下面主要谈谈我对这门课程的理解与感悟。

1.对生物统计学的认识1.1生物统计学的概念生物统计学是一门以概率理论为基础的，实际应用性非常强的综合性的学科。

它运用概率论与数理统计的原理和方法处理生物学中的各种数量资料，从而透过现象揭示生物学本质的一门科学，是科学研究与实践应用的基础工具。

它是研究如何搜集、整理、分析反映整体信息的数字资料，并以此为依据，推断总体特征，然后用生物学的语言加以描述的工具。

从生物统计学的概念我们不难看出，生物统计是要我们根据部分所反映出来的性质，推断总体的性质，在推断的过程中，不可避免的会有一定的出错概率，我们只是选择不同的分析方法将这一概率降到最低。

它不仅为我们提供了设计试验，获取资料的方法，还提供了整理资料，最后得出科学结论的方法。

因此，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。

1.2生物统计学的重要性统计学在生物学中的应用已有长远的历史，许多统计的理论与方法也是自生物上的应用发展而来，而且生物统计是一个极重要的跨生命科学各研究领域的平台。

随着基因组学、蛋白质组学与生物信息学的蓬勃发展，使得生物统计在这些突破性生物科技领域上扮演着不可或缺的角色。

，生物统计学在这些领域被广泛应用，并显得日益重要。

生物统计学是生物领域学生应具备的基本知识和素质，与生命活动有关的各种现象中普遍存在着随机现象，大到整个生态系统，小到核苷酸序列，均受到许多随机因素的影响，表现为各种各样的随机现象，而生物统计学正是从数量方面揭示大量随机现象中存在的必然规律的学科。

最新生物统计学课后习题解答-李春喜

第一章概论解释以下概念：总体、个体、样本、样本容量、变量、参数、统计数、效应、互作、随机误差、系统误差、准确性、精确性。

第二章试验资料的整理与特征数的计算习题2.1 某地100 例30 ～40 岁健康男子血清总胆固醇(mol · L -1 ) 测定结果如下：4.77 3.37 6.14 3.95 3.56 4.23 4.31 4.715.69 4.124.56 4.375.396.30 5.217.22 5.54 3.93 5.21 6.515.18 5.77 4.79 5.12 5.20 5.10 4.70 4.74 3.50 4.694.38 4.89 6.255.32 4.50 4.63 3.61 4.44 4.43 4.254.035.85 4.09 3.35 4.08 4.79 5.30 4.97 3.18 3.975.16 5.10 5.85 4.79 5.34 4.24 4.32 4.776.36 6.384.885.55 3.04 4.55 3.35 4.87 4.17 5.85 5.16 5.094.52 4.38 4.31 4.585.726.55 4.76 4.61 4.17 4.034.47 3.40 3.91 2.70 4.60 4.095.96 5.48 4.40 4.555.38 3.89 4.60 4.47 3.64 4.34 5.186.14 3.24 4.90计算平均数、标准差和变异系数。

【答案】=4.7398, s=0.866, CV =18.27 ％2.2 试计算下列两个玉米品种10 个果穗长度(cm) 的标准差和变异系数，并解释所得结果。

24 号：19 ，21 ，20 ，20 ，18 ，19 ，22 ，21 ，21 ，19 ；金皇后：16 ，21 ，24 ，15 ，26 ，18 ，20 ，19 ，22 ，19 。

【答案】 1 =20, s 1 =1.247, CV 1 =6.235% ； 2 =20, s 2 =3.400, CV 2 =17.0% 。

生物统计学习题集参考答案

生物统计学习题集参考答案生物统计学习题集参考答案第一章概论一、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量。

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_试验设置、统计分析_两大部分。

5 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大于等于30称为大样本。

7 试验误差可以分为__随机误差、系统误差两类。

二、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，随机误差只能减少，而不可能完全消除。

（+）4 统计学上的试验误差，通常指随机误差。

三、名词解释样本：从总体中抽出的若干个体所构成的集合称为样本。

总体：具有相同的个体所构成的集合称为总体。

连续变量：是指在变量范围内可抽出某一范围的所有值。

非连续变量：也称离散型变量，表示变量数列中仅能取得固定数值并且通常是整数。

准确性：也称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真实值接近的程度。

精确性：也称精确度指在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程度的大小。

第二章试验资料的整理与特征数的计算一、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__变量性状资料_变量。

2 直方图适合于表示__计量、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（标准差）_。

5 样本标准差的计算公式s= √∑（x-x横杆）平方/(n-1)。

二、判断( - ) 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。

( - ) 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。

生物统计学二解析


（1）P（x≥2）=1-P（0）-P（1）=1-
（2）P(0)=
C
0 n
p
0
q
n=0.01
对于本问题即 0.9955n =0.01
查对数表可得n=1021
C0 100
p-
0
q100
C1 100
p1=q099.0751
例如：某种昆虫在某地区的死亡率为40%，即p=0.4， 现对这种害虫用一种新药进行治疗试验，每次抽样10 头为一组治疗。试问如新药无疗效，则在10头中死3 头、2头、1头以及全部愈好的概率为多少？
按照上面的公式进行计算：
7头愈好，3头死去的概率为：P(3) C130(0.4)3(0.6)7 0.21499
8头愈好，2头死去的概率为：P(2) C120(0.4)2(0.6)8 0.12093
9头愈好，1头死去的概率为：P(1) C110 (0.4)1(0.6)9 0.04031 10头全部愈好的概率为：P(0) C100(0.4)0(0.6)10 0.00605
二项分布试验具有重复性和独立性。重复性是指 每次试验条件不变，即在每次试验中时间A出项 的概率皆为p。独立性是指任何一次试验中事件A 的出现与其余各次试验中出现何种事件无关。
以x表示在n次试验中事件A出现的次数。x是一个离散型随 机变性，它的所有可能取值为0，1，2，…，n，其概率分 布函数为：
P(A) p lim m n n
频率和概率是不相同的，只有当试验次数无限增 大时，任一事件的频率趋于稳定，这时频率又称 统计概率．这时的频率和概率才是一样的．
种子总数（n） 10
.20
50
100
200
500
1000
发芽种子（m

试验资料整理与特征数


对于变量较小，且变异范围不大的样本，以每
一变量划分一组。 表2-3 100只来亨鸡每月产蛋数的次数分布表 每月产蛋数/枚 11 次数 2 频数 0.02 累积频率 0.02
12
13 14 15 16 17
7
19 35 21 11 5
0.07
0.19 0.35 0.21 0.11 0.05
0.09
2)顺序抽样（ordinal sampling）

是按某种既定顺序从总体（有限总体）中抽取一 定数量的个体构成样本。也称为等距抽样、系统 抽样、机械抽样。
3）典型抽样（typical sampling）

根据初步资料或经验判断，有意识、有目的地选 取一个典型群体作为代表（即样本）进行调查记 载，以估计整个总体。
0.28 0.63 0.84 0.95 1.00
对于变量较大，且变异范围较大的样本，以5个变量值分为一组。
2、计量资料的整理

采用组距式分组法：分组时先确定全距、组数、 组距、各组上下限，然后按观测值的大小进行 归组。
例2.4 调查了150尾鲢鱼的体长（cm）资料，其结果 列于下表
（1）计算全距 全距（range）（或极 差）：样本数据资料中最 大观测值与最小观测值的 差值。 （2）确定组数和组距 组数（number of classes）的划分参照表26。

样本方差S2 为：
∑(x-
)2
S2=
n-1 ∑(x- μ)2
N
总体方差σ2为
：
σ2 =
n-1为自由度（degree of freedom,df）；N为有限总体容量； S2是σ2的最好估计值。
（三）标准差（standard deviation）
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• 4.几何平均数 几何平均数 • 资料中有n个观测值，其乘积的开n 次方所得的值，称为几何平均数。 • 计算公式为：
•
4、算术平均数、中位数和众数的比较 、算术平均数、
• 算术平均数、众数和中位数之间的关系与次数分布数列有关。 算术平均数、众数和中位数之间的关系与次数分布数列有关。
x M1 M0
（二）、算术平均数的计算方法
• 1.直接计算法： 直接计算法： 直接计算法
• 当样本较小时可根据算术平均数的定义直接进 行。 • 例1.随机抽取20株小麦，其株高（cm)分别为82、 79、85、84、86、84、83、82、83、83、84、 81、80、82、82、82、80，求小麦的平均株高。 • 解：根据平均数的定义，可得： • X=∑x／n=(1／20) ×(82+79+…+80)=82.3(cm)
• 1.算术平均数 算术平均数 • 总体或样本资料中各个观测值得 总和除以观测值得个数所得的商， 称为算术平均数。 • 对于一个具有n个观测值得有限总 体，其观测值为X1 、X2、…、 Xn,则该总体的、算术平均数为： 则该总体的、算术平均数为： 则该总体的
x
计算公式： 其中： 算术平均数，X1为各单位标志值（变量 值），n总体单位数（项数）。
• 2.减去（加上）常数法 减去（ 减去 加上） • 若变量x的值都较大（较小），且接近某一常
数a时，可将它们的值都减去或加上常数a，得到 一组新的数据，然后再计算平均数，最后重新加 上或减去常数a，即可得到算术平均数。 例2：利用减去常数法，计算例1的平均数。 设a=80，则有y1=82-80，y2=79-80，....,y20=8080=0,代入式中得： =1/20=[2+（-1）+...+0]+80=82.3(cn)
例：现有一组10个实验观测数据： 25、27、28、27、25、29、30、34、32、33 根据公式计算如下： =（25+27+……+33）/ 10 = 290 / 10 = 29 其离均差之和 ∑X =（25 – 29）+（27 – 29）+ …… +（33 – 29） =（– 4）+ （– 2）+ …… +（4） = 0
3.加权平均法法： 加权平均法法： 加权平均法法
• 1.主要用于样本含量大且已经分组的资料（或称频数 主要用于样本含量大且已经分组的资料（ 主要用于样本含量大且已经分组的资料 资料）平均数的计算。 资料）平均数的计算。 • 2.在获得频数分布表的基础上采用加权法计算平均数， 在获得频数分布表的基础上采用加权法计算平均数， 在获得频数分布表的基础上采用加权法计算平均数 k • 计算公式为
• 2.中位数 中位数
• 将试验或调查资料中所有观测值依 大小顺序排列，居于中间位置为中 位数。 • 当观测值个数n为奇数时，中位数是 第（n+1) ／2位置观测值；当观测值 个数n为偶数时，中位数是第n／2和 （n+1) ／2位置的两个观测值之和的 1／2。
中位数
• 1.优点： • 对样本中的很大值或很小值不 敏感。 • 2.缺点： • 受样本的中间值所决定。
一、平均数 1、 定义：平均数是计量资料 、 定义： 的代表值,表示资料中观测的中心 的代表值 表示资料中观测的中心 位置,并且可作为资料的代表与另 位置 并且可作为资料的代表与另 一组资料相比较,以确定二者相差 一组资料相比较 以确定二者相差 的情况. 的情况
平均数的种类
• 1.算术平均数 算术平均数 • 2.中位数 中位数 • 3.众数 众数 • 4.几何平均数 几何平均数
2.样本中离均差的平方的总和，比各观察 样本中离均差的平方的总和， 样本中离均差的平方的总和 值与任何一个其它的数值离差的平方和 要小， 离均差的平方和最小。 要小，即离均差的平方和最小。
∑(x − x)
2＜
∑(x −α)
2
（四）、算术平均数的作用
• 1.指出一组数据资料中心位置，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。
f1 x 1 + f 2 x 2 + ⋯ + f k x k x= = f1 + f 2 + ⋯ + f k
∑fx
i =1 k i
i
∑f
i =1
i
因为fi可以衡量第i组中值x i 在计算平均数时所占比重的大小， 加权法由此而得名。
（三）、算术平均数的重要性质 ）、算术平均数的重要性质
1.在一组数据中每个变量与平均数之 离均差的总和等于0。 差—— 离均差的总和等于 设Xi – = xi，则∑xi = 0。 因为：∑(Xi – )＝(Xl – ) + (X2 – ) + …… + ( Xi – )＝∑Xi – N 根据 = ∑Xi / N N =∑Xi 代入上 式 ∑(Xi – ) = ∑Xi – ∑Xi = 0 即∑xi＝0
• 3.众数 众数 • 资料中出现次数最多 出现次数最多的那个 出现次数最多 观测值或次数最多的一组的 中点值，称为众数。 • 若分布均匀，则没有众数。 若分布均匀，则没有众数。 例如：2，2，3，3，4，4，5， 5等。
众数 • 1.均匀分布不存在众数 • 2.主要是用来描述频率分布。 • 3.对于某些数据存在两个或两 个以上的数据。
• 1.为了反映变量分布的这两个基本性质 必 为了反映变量分布的这两个基本性质,必 为了反映变量分布的这两个基本性质 须计算它们的特征数 特征数. 须计算它们的特征数 • 2.反映集中性的特征数是平均数 其中应用 反映集中性的特征数是平均数,其中应用 反映集中性的特征数是平均数 最普遍的是算术平均数. 最普遍的是算术平均数 • 3.反映离散型的特征数为变异数 常用的指 反映离散型的特征数为变异数,常用的指 反映离散型的特征数为变异数 标是极差,方差 标准差和变异数等,其中最 方差,标准差和变异数等 标是极差 方差 标准差和变异数等 其中最 常用的是标准差,它是变量的平均变异程度 常ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ的是标准差 它是变量的平均变异程度 的度量. 的度量
第二节
试验资料特征数 的计算
一：平均数 二：变异数
平均数
用于反映资料的集中性， 用于反映资料的集中性，即观测值以某一数 值为中心而分布的性质
变异数
用于反映资料的离散性， 用于反映资料的离散性，即观测值分散变异 的性质
变量分布的特征
• 1.集中性 集中性:是变量在趋势上有 集中性 着向某一中心聚集,或者说以 某一数值为中心而分布的性 质. 离散性:是变量有着离中分 • 2.离散性 离散性 散变异繁荣性质.
M
0
M
1
x
x M1 M 0
• 三种统计量的计算方法不同 ， 三者之间可以相等也可以不等 ， 无固定大 三种统计量的计算方法不同，三者之间可以相等也可以不等， 小的关系 • 三者反映数据的特征不同，适用范围不同 三者反映数据的特征不同， • .中位数和众数在生物统计学中很少使用 中位数和众数在生物统计学中很少使用