生物统计学复习资料(整理).

第一章1.生物统计学（Biostatistics）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。

是一门应用数学。

2.统计学(Statistics）是把数学的语言引入具体的科学领域,将所研究的问题抽象为数学问题的过程, 是收集、分析、列示和解释数据的一门科学.3.生物统计学是研究生命过程中以样本推断总体的一门学科。

4.生物统计学的基本类容：①试验设计:如何合理地进行调查或试验设计②统计分析:如何科学地整理、分析所收集来的具有变异的资料,揭示出隐藏其内部的规律性。

5.生物统计学的基本作用：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运用显著检验，判断试验结果的可靠性或可行性。

③提供由样本推断总体的方法。

④提供试验设计的的一些重要原则。

6.常用的统计学术语:一．总体与样本具有相同性质的个体所组成的集合称为总体；总体有分为有限总体和无限总体。

组成总体的基本单元称为个体从总体中抽出若干个体所构成的集合称为样本（sample)；（总体中的一部分）构成样本的每个个体称为样本单位；样本中所包含的个体数目叫样本容量或样本大小,样本容量常记为n。

一般在物学研究中，通常n<30的样本叫小样本，n ≥30的样本叫大样本。

二、参数与统计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；描述样本特征的数量称为统计数，也称统计量。

常用英文字母表示统计数，例如用X-表示样本平均数，用S表示样本标准差.三、变量与常数变量，或变数，指相同性质的事物间表现差异性或差异特征的数据。

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.变量包括定量变量和定性变量，定性变量又可分为连续变量（可以有任何小数出现）和非连续变量(只有整数出现)。

生物统计学一.名词解释1. 总体：根据研究目的确定的研究对象的全体。

2. 个体：其中的一个研究单位。

3. 样本：总体的一部分。

4. 样本含量：样本中所包含的个体数目。

5. 参数：总体计算的特征数。

6. 统计数：样本计算的特征数。

7. 抽样：从总体中获得样本的过程。

8. 随机抽样：总体中每一个个体都有同样的机会被抽取组成样本。

9. 随机样本：通过随机抽样方式获得的样本。

1. 数量性状：能够以量测或计数的方式表示其特征的性状。

2. 质量性状：能观察到而不能直接测量的性状。

3. 计数资料：用量测方式获得的数量性状资料。

4. 计量资料：用计数方式获得的数量性状资料。

5. 半定量资料：将观察单位按所考察的性状或指标的等级顺序分组，然后清点各组观察单 位的次数而得的资料。

6. 全距：资料中最大值与最小值之差。

7. 组限：各组的最大值与最小值。

8. 组中值：每一组的中点值=(下限+上限)/2=上限-组距/2。

1. 中位数：将资料内所有观测值从小到大依次排列，当观测值的个数是奇数时，位于中间的那个观察值，或当观测值的个数是偶数时，位于中间的两个观测值的平均数。

2.众数：资料中出现次数最多的那个观测值或次数最多一组的组中值。

3. 离均差：各个观测值与平均数之差。

（X-X ）。

4. 自由度：独立观测值的个数。

5. 样本方差：统计数∑--)1/(2n X X ）（。

MS6. 样本标准差：统计学上把样本方差S 2的平方根。

S=Nx x ∑-2)(7. 变异系数：标准差于平均数的比值。

C ·V 8. 均方：统计数∑--)1/(2n X X ）（。

MS 1. 必然现象：在保持条件不变的情况下，重复进行试验，其结果总是确定的，必然发生。

2. 随机现象：在一次观察或试验中其结果呈现偶然性的现象。

3. 试验：指通过选择有代表性的试验单位在一定条件下进行的带有探索性地研究工作。

4. 随机试验：通常我们把根据某一研究目的，在一定投条件下对自然现象所进行的观察或试验统称。

第一章 统计数据的搜集与整理1.1.3 抽样从总体获得样本的过程称抽样，抽样的目的是希望通过对样本的研究推断其总体。

抽样方法有随机抽样、分类抽样等。

1.1.4 随机抽样要求总体中的任何个体都有同等的机会被抽到；要求抽样时不受任何主观因素的影响。

1.1.5 放回式抽样和非放回式抽样放回式抽样:从总体中抽出一个个体,记下它的特征后,放回总体中,再做第二次抽样。

非放回式抽样:从总体中抽出个体后,不再放回。

1.2.1 连续型数据和离散型数据连续型数据（度量数据）：与某种标准做比较所得到的数据.例如:长度，时间，重量。

对连续型数据进行分析的方法，通常称为变量的方法。

离散型数据（记数数据）：由记录不同类别个体的数目所得到的数据.例如:尾数，成活或死亡个数对离散型数据进行分析的方法，通常称为属性的方法。

1.3 样本的几个特征数1.3.1 平均数：数据集中点的度量 1.3.2 标准差：数据的变异程度平均离差 样本方差 标准差1.3.3 偏斜度和峭度偏斜度：度量数据围绕众数呈不对称的程度。

用三阶中心矩m3 ：nx x MD ∑-=||1)(22--=∑n x x s 1)(2--=∑n x x s nx x m ∑-=33)(m 3 =0 ，说明曲线对称于平均数，此时平均数等于中位数也等于众数。

m 3 >0，说明曲线向左偏斜，称左偏或正偏，此时众数小于中位数，而中位数小于平均数。

m 3<0，说明曲线向右偏斜面，称右编或负偏，此时平均数小于中位数，而中位数小于众数。

偏斜度 判断方法同m 3 峭度1.3.4 变异系数CV:用来表明样本标准差对平均数的变异幅度。

可以用来判断数据整齐程度，变异系数比较小的数据组比较整齐。

第二章 概率和概率分布2.1 概率的基本概念自然现象：确定性现象和非确定性现象（随机现象）,统计学所研究的是非确定性现象. 2.1.1 概率的统计定义设k 次随机试验，成功事件A 出现l 次，则称l /k 是K 次随机试验中成功的频率。

《生物统计学》复习资料一、填空题1.变量之间的相关关系主要有两大类：(正相关)和(负相关)。

2.试验误差可以分为(随机误差)和(系统误差)两类。

3.样本标准差的计算公式( )。

解析：4.方差分析必须满足(正态性)、(方差齐性)和可加性3个基本假定。

5.在假设检验中，如果检验样本间差异是否极显著,则显著水平a取值为(0.05)。

6.在分析变量之间的关系时，一个变量X确定，Y是随着X变化而变化，两变量呈因果关系，则X称为(自变量),Y称为(因变量)。

二、单项选择题1.抽取样本的基本首要原则是（B）A、统一性原则B、随机性原则C、完全性原则D、重复性原则2.如果对各观测值加上一个常数a,其标准差（D）A、扩天√a倍B、扩大a倍C、扩大a²倍D、不变3.在一组数据中，其中一个数据9的离均差是3,那么该组数据的平均数是（B）A、12B、10C、6D、34.平均数是反映数据资料（B）0的代表值。

A、变异性B、集中性C、差异性D、独立性5.方差分析适合于（A）数据资料的均数假设检验。

A、两组以上B、两组C、一组D、任何6.在假设检验中，是以（A）为前提。

A、肯定假设B、备择假设C、无效假设D、有效假设7.统计学研究的事件属于（D）事件。

A、不可能事件B、必然事件C、小概率事件D、随机事件8.下列属于大样本的是（A）。

A、40B、25C、20D、109.在方差分析中，已知总自由度是15,组间自由度是3,组内自由度是（B）A、18B、12C、10D、510.已知数据资料有10对数据，并呈线性回归关系，它的总自由度、回归自由度和残差自由度分别是（C）A、9、1和8B、1、8和9C、8、1和9D、9、8和1三、判断题(正确的打√,错误的打×。

)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. 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。

《生物统计学》复习资料2012.06 一、名词解释。

★集团：也称总体或母体，是符合指定条件的所有个体所组成（有限与无限）。

☆集团参数：由集团的全部个体观测值按一定方法计算出来的、反应集团特征的数值。

☆个体：构成集团的基本单位；对每个个体的同一特征（性状）进行观测可得到1个观测数据。

☆样本：按一定方法从集团中抽取出的一部分个体构成一个样本。

☆样本统计量：由样本中的全部个体观测值按一定方法计算出来的、反应样本特征的数值。

★偶然误差（机误）：由非研究因素（环境条件）的随机波动对研究对象的影响而行成的试验指标的随机变化（实际观测值以真值为对称中心随机波动）。

☆系统误差：由非研究因素（环境条件）的趋势性（方向性）变化对研究对象的影响而行成的试验指标的方向性变化（实际观测值表现为普遍比真值大或小）。

☆准确度：实际观测值与真值间的符合程度。

☆精确度：实际观测值相互间的符合程度。

☆重复：每个处理在试验结束后能获得2个或更多的观测值。

★局部控制（区组化）：将试验空间分范围地控制环境因素，使其对处理小区的影响达到最大程度的一致。

☆随机排列：各处理在小区中的位置由机会（而非主观意愿）决定且每个处理被安排在每个小区的机会要相等。

☆重复区：试验空间内人为根据环境变化情况划分的、各种非研究因素能够保持最大程度一致性的区域。

☆小区：安排试验处理的最小空间区域。

☆试验方案（狭义）：根据试验目的和要求所拟定进行比较的一组试验处理的总称。

★试验因子：对试验对象在某方面的表现（试验指标）有影响的，试验过程中需要进行考查的条件。

★试验因素：有待比较的一组处理的因子。

★试验处理：预先设计好实施在试验单位上的一种具体措施。

☆试验水平：在试验中被人为设置的每种状态。

★试验指标：在某一项研究活动中，并不可能对所有的经济性状都进行研究，故而只能确定其中的某一个或某几个性状为需要进行研究和分析的目标性状，其余均为非目标性状，则相应的目标性状即为试验研究中的试验指标。

总体：根据研究目的而确定的、具有共同性质的个体所组成的集合，称为总体.变异系数：变异系数为该样本标准差对平均数的百分比标准误：平均数的标准差也称为标准误，它表示了平均数的抽样误差的大小。

参数：由总体的全部观察值算得的特征数，称为参数极差：极差又称全距，记为R，是资料中最大观察值与最小观察值的差数。

离均差：在一个样本中，观察值与该样本平均数的差称为离均差。

统计量:测定样本中的各个体所得的特征数称为统计量，是总体的相应参数的估计值。

算数平均数：一个数量资料中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。

几何平均数：一组观察值的连乘积再开这群数值的个数次方所得的值，称为几何平均数，记为G。

中位数：中数又称为中位数，即在同一性质资料内，将所有观察值按大小顺序排列，居中间位置的观察值称为中数，记作Md。

众数：在同一性质的资料中，如某一观察值出现的次数最多，即称该观察值为众数，记作M0抽样：从总体中获得样本的过程。

显著性水平：保证参数在该区间的概率以P =（1-a）表示，称为置信系数或置信度，a称为显著水准或显著水平。

零假设：假设总体平均数u等于某个给定值u0（u=u0)，或u-u0=0，这样的假设称为的零假设H0。

离散型数据：指用计数方法得到的数据，其各个观察值必以整数表示。

连续性数据：指由称量、度量或测量等方法得到的数据。

各个观察值并不限于整数。

频率分布：把频率值按要求进行分组归类，则制成频率分布表频数分布：把观察值按数值大小进行分组归类，则制成频数分布表随机抽样：从总体中随机抽取的样本称为随机样本。

无限总体：根据研究目的而确定的、具有共同性质的个体所组成的集合，称为总体.相关系数：描述两个变量间直线趋势好坏程度的量，值越接近1，X、Y直线相关的程度就越真切回归系数：b是直线的斜率，即b是X每增加一个单位时，平均地将要增加（b>0）或减少（b<0）的单位数，样本：由总体的若干个体所组成的集合，称为样本样本标准差：是离均差平方和平均后的方根，用σ表示。

生物统计学复习资料一、名词解释准确性（accuracy）：在试验中某一指标的观测值与真实值的接近程度，也称准确度。

（反映观测值偏离目标值的程度）精确性（precision）：在相同试验条件下，对同一指标重复测量时所得观测值之间的接近程度，也称精确度。

（反映观测值之间的变异程度）准确性和精确性合称正确性。

随机误差（random error）：由无法控制的偶然因素导致的误差。

（随机误差影响精确性，扩大样本容量或增加试验重复次数有助于减少但无法消除随机误差）系统误差（systematic error）：由测量工具不精准、试验方法不完善、操作人员水平差异等因素导致的误差。

（既影响准确性又影响精确性，可消除）总体（population）：研究对象的全体成员（有限总体、无限总体）个体(individual)：构成总体的各个成员样本（sample）：从总体中抽取的部分个体所组成的集合。

样本容量(sample size)：样本包含的个体数量。

随机抽样(random sampling)：采用随机方式从总体中获取样本的过程。

放回式抽样(sampling with replacement)：从总体抽取一个个体，记录特征后放回总体，再抽取下一个个体。

非放回式抽样(sampling without replacement)：从总体抽取一个个体，不放回总体就继续抽取下一个个体。

连续型数据（continuous data）：与某种标准相比较获得的非整数数据。

（可以提高精确度，采用变量方法分析）离散型数据（discrete data）：由记录不同类别个体数目而得到的整数数据。

（不能提高精确度，采用属性方法分析）极差(range，R)：数据资料中最大值与最小值的差值。

组距（class interval, i）：对频数资料分组时，每个组区间的高限和低限之差，即组区间极差。

样本特征数(sample characteristics)：描述频率分布特征的数值总体特征数(population characteristics)：描述概率分布特征的数值样本统计数（statistic）：由样本数据计算而来的描述样本特征的数值。

生物统计学复习资料生物统计学：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。

精确性：指调查和试验中同一实验指标或性状的重复观测值彼此接近程度的大小，即试验误差的大小是可以计算的。

准确性：是指统计数接近真知的程度。

总体：具有相同性质的个体所组成的集合，它是指研究对象的全体。

个体：组成总体的基本单元，具有相同性质。

样本：从总体中抽取部分个体所组成的集合，即总体的一部分称为样本。

样本容量：样本中个体的数目称为样本容量记为n.。

众数:资料中出现次数最多的那个观测值或次数最多一组的中点值（组中值），称为众数。

中位数：将试验或调查资料中所有观测值依大小顺序排列，居于中间位置的观测值。

方差：用样本容量n来除离均差平方和，得到的平方和，简称方差。

它反映一组数据的平均离散水平。

变异系数：样本标准差除以样本平均数，得到的百分比为变异系数。

用变异系数可以比较不同样本相对变异程度的大小。

概率：事件A在n次重复试验中发生了m次，当试验次数n不断增大时，事件A发生的频率W(A)就越来越接近某一确定值p，于是定义p为事件A发生的概率。

统计推断：是根据总体理论分布，从样本的统计数对总体参数做出的推断，统计推断包括假设检验和参数估计。

参数估计：是统计推断的另一个方面，它是指由样本结果对总数参数在一定概率水平下所做出的估计。

参数估计包括区间估计和点估计。

因素水平：每个试验因素的不同状态（处理的某种特定状态或数量上的差异）称为因素水平。

试验单位：是指在试验中能接受不同试验处理的独立试验载体，实际上就是根据研究目的而确定的观测总体。

抽样误差：我们可以从总体中不断抽取若干个样本，每一样本有若干不同的观测值，所求得的样本平均数不可能恰好等于总体平均数，他们之间是有一定差异的，这个差异是由于抽样所引起的。

称为抽样误差。

典型抽样：根据初步资料或经验判断。

1.生物统计学（Biostatistics)：用统计学的原理和方法研究生命科学中的问题的学科。

2.Variable 变量、个体(individual)、样本含量（sample size），随机抽样（random sampling）、总体（population）、平均值（average value, mean）、算术平均数（arithmetic mean）、中位数（median）和众数（mode）。

平均数（mean）、标准差（Standard deviation, s or SD）、样本方差（sample variance），用符号s2表示。

概率（probability）、随机试验（random trial）3.定量变量（quantitative variable）：亦称为数值变量，变量值是定量的，表现为数值大小，一般有度量衡单位。

e.g. 身高、体重。

4.定性变量（qualitative variable）：亦称为分类变量，其变量值是定性的，表现某个体属于几种互不相容的类型中的一种。

e.g. 血型，豌豆花的颜色。

5.对随机变量的取值过程为测量。

取值所采用的标准为测量尺度。

6.样本（sample）：从总体中随机抽取的若干个个体所构成的集合。

7.总体参数：总体的统计指标，如总体均数、标准差，采用希腊字母分别记为μ、σ。

固定的常数8.样本统计量：样本的统计指标，如样本均数、标准差，采用英文字母分别记为。

参数附近波动的随机变量9.测量值=真实值+随机误差+非随机误差10.随机误差（随机抽样误差）：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，是不可避免的，不能消除的。

11.系统误差：受确定因素影响，大小变化有方向性。

某种程度上可以控制。

12.非系统误差（错误）：研究者偶然失误而造成的误差。

13.统计工作的基本步骤：一、研究设计；二、搜集数据；三、整理数据；四、分析数据‘五、结果呈报与解释14.实验设计的三个基本原则1．随机化（randomization）2. 对照（control）3．重复（replication）15.搜集资料要遵循准确、完整、及时三个原则。

生物统计复习资料绪论一、什么是“生物统计学”？生物统计学是生物学和数学的结合。

是指应用数理统计的原理、方法来分析和解释各种生物现象和数量资料的应用科学。

二、为什么要学习生物统计学？简单讲，生物统计学所讲授内容是从事农业科学研究必须具备的理论知识，因为试验数据的分析是科研工作中重要的一环，要求科研人员必须具备分析试验数据的基本能力，故应学习之。

三、怎样学好生物统计学？生物统计学是一门应用学科，重点要求大家会使用这一数据分析“工具” ，因而相对容易学。

但是其所用的原理、公式较多，需费一定时间去理解、记忆。

学好这门课主要做到：明白意义、结合实际、多做练习，“实战”运用。

第一章变数的特征数1.试验方案：是根据试验目的和要求所拟定的进行比较的一组试验处理的总称。

具体就是指试验指标、试验因素和处理、重复次数、对照、小区以及设计方法的确定等。

2.指标、因素、处理：在试验中用来判断试验处理效果的标准称为试验指标（简称指标），有定性指标和定量指标。

因素：对试验指标有影响，在试验中需加以考察的条件叫试验因素，简称因素或因子，否则称非试验因素或非试验条件。

处理：是指试验因素的不同状态或不同的数量级别，简称处理，也叫水平。

在单因素试验时，处理和水平的概念是等价的，但在复因素试验时，处理则是指各个因素水平的组合，叫处理组合。

3. 小区：安排每个处理所需试验材料的基本单位。

用每个小区的数值（最好是平均值）进行统计分析。

4.总体与样本总体是指在同一组试验条件下，由具有某种共同性质的大量个体所组成的集团，或者说是某一变数的全部可能值的集合。

样本是指从总体中抽出的一部分个体。

（一个个体有一个数值）总体容量用N表示，样本容量n用表示。

5.参数与统计数描述总体的特征数叫参数，它是总体的真正数值，是固定的常量，是由总体的全部变量计算而得到的，显然参数通常是无法得到的。

描述样本的特征数叫统计数它是由样本的观察值计算而得到的，是参数相应的估计数。

生物统计学复习资料生物统计学复习资料（宁肯“错杀”“一切”！）一、选择与填空1、总体（研究的全部对象）分为无限总体和有限总体；构成总体的每个成员称为个体。

2、从总体中获得样品的过程称为抽样，抽样可以分为放回式抽样和非放回式抽样。

3、常见的连续性数据（与某种标准作比较所得到的数据）有：长度、时间、质量、OD 值、血压值等。

这类数据通常是非整数。

4、常见的离散型数据（由记录不同类别个体的数目所得到的的数据）如：动物的头数、种子的粒数、血液中不同类型的细胞的数目。

这类数据全部是整数。

5、样本的几个特征数：平均数、标准差、偏斜度和峭度。

6、度量数据的变异程度的常用方法：范围（极差）、平均离差、标准离差（标准差）。

7、总体的特征数有：数学期望（对随机变量进行长期观测所得数据的平均数）、方差、各阶矩。

8、t 分布中样本标准误差的公式为ns。

t 分布类似于正态分布，也是一种对称分布，它只有一个参数，即自由度，t 分布同样要求总体是正态的。

9、点估计（用由样本数据所计算出来的单个数值对总体参数所做的估计），一个好的估计量应该满足三个条件：无偏性、有效性、相容性。

10、无重复实验时的两因素方差分析的条件：两因素间是否有交互作用。

11、在一元线性回归检验中，∑=ni i e 12称为误差平方和或剩余平方和，用E SS 表示。

12、实验设计的两个基本原则：重复和随机化（重复的两个意义：①只有设置重复才能得到实验误差的估计；②只有设置重复才能推断出处理效应） 13、上尾检验的条件：拒绝0H 之后，接受μ:A H >0μ14、下尾检验的条件：拒绝0H 之后，接受μ:A H <0μ15、双侧检验的条件：无充分的依据断言μ不可能大于0μ或μ不可能小于0μ 16、实际上，一般情况是随机变量Y 服从),(2σμN 。

为了能够使用附表2求其分布函数值，必须经过标准化，即：σμ-=Y U经此变换后，Y 的分布函数Y P (<)y =U P (<)σμ-y =)(σμφ-y17.LSD 法检验的公式：|21y y -|>nMS t E205.0二、名词解释1.标准差：样本中各数值与其平均数离差平方和的算术平均数的平方根，它反映了各数据的离散程度。

第一章概论1.1什么事生物统计学？生物统计学的主要内容和作用是什么？答：生物统计学（biostatistics）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实验调查资料，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实验设计和统计分析两答部分的内容。

其基本作用表现在以下四个方面：a.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；b.判断实验结果的可靠性；c.提供由样本推断总体的方法；d.提供实验设计的一些重要原则。

1.2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、实验误差。

答：总体(populatian)是具有相同性质的个体所组成的集合，是研究对象的全体。

个体(individual)是组成总体的基本单元。

样本(sample)是从总体中抽出的若干个个体所构成的集合。

样本容量(sample size)是指样本个体的数目。

变量（variable）是相同性质的事物间表现差异性的某种特征。

参数(parameter)是描述总体特征的数量。

统计数(statistic是由样本计算所得的数值，)是描述样本特征的数量。

效应（effection）试验因素相对独立的作用称为该因素的主效应，简称效应。

互作（interaction）是指两个或两个以上处理因素间的相互作用产生的效应。

实验误差(experimental error)是指实验中不可控因素所引起的观测值偏离真值的差异，可以分为随机误差和系统误差。

1.3随机误差和系统误差有何区别?答：随机误差(random)也称抽样误差或偶然误差，他是有实验中许多无法控制的偶然因素所造成的实验结果与真实结果之间产生的差异，是不可避免的。

随机误差可以通过增加抽样或试验次数降低随机误差，但不能完全消除随机误差。

系统误差（systematic）也称为片面误差，是由于实验处理以外的其他条件明显不一致所差生的倾向性的或定向性的偏差。

生物统计学复习资料第一章1.生物统计学的基本作用：1)提供整理和描述数据资料的科学方法，确定某些性状和特征的数量特征。

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3.总体：具有相同性质的个体所组成的集合4.个体：组成整体的基本单元5.样本：从总体中抽出的若干个体所构成的集合6.变量：相同性质的事物间表现差异性的某项特征。

按其性质分为连续变量和非连续变量。

变量可以是定量的，也可以是定性的。

7.连续变量：表示在变量范围内可抽出某一范围的所有值8.非连续变量：也称离散型变量，表示在变量数列中，仅能取得固定数值，并且通常是整数。

9.常数：是不能给予不同数值的变量，它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：对总体特征的度量11.统计数：由测定样本的全部重复观测值算得的描述样本的特征的数。

12.效应：试验因素相对独立的作用13.误差：是试验中不可控因素所引起的观测值偏离真值的差异14.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的差异，不可避免。

15.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，可避免。

16.错误：是指在试验过程中，人为因素所引起的差错。

17.准确性：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程度18.精确性：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程度的大小。

第二章1．次数分布：在不同区间内变量出现的次数所构成的分布。

2.资料根据生物的形状特性，可分为数量性状和质量性状3．间断性变数：指用计数方法获得的数据，其各个观测值必须以整数表示，在两个相邻整数间不允许带有小数的值存在。

4.连续性变数：指称量、度量或测量方法所得到得数据，其各个观测值并不限制于整数，在两个数值之间可以有微量数值差异的第三个数值存在5.质量性状资料的方法：统计次数法，评分法统计次数法：于一定总体或样本内，统计其具有某个性状的个体数目及具有不同性状的个体数目，按类别及其次数或相对次数给分法：给予每类性状以相对数量的方法。

第一章1.生物统计学（Biostatistics）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。

是一门应用数学。

2.统计学（Statistics）是把数学的语言引入具体的科学领域，将所研究的问题抽象为数学问题的过程, 是收集、分析、列示和解释数据的一门科学。

3.生物统计学是研究生命过程中以样本推断总体的一门学科。

4.生物统计学的基本类容：①试验设计：如何合理地进行调查或试验设计②统计分析：如何科学地整理、分析所收集来的具有变异的资料，揭示出隐藏其内部的规律性。

5.生物统计学的基本作用：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运用显著检验，判断试验结果的可靠性或可行性。

③提供由样本推断总体的方法。

④提供试验设计的的一些重要原则。

6.常用的统计学术语：一．总体与样本具有相同性质的个体所组成的集合称为总体；总体有分为有限总体和无限总体。

组成总体的基本单元称为个体从总体中抽出若干个体所构成的集合称为样本(sample)；（总体中的一部分）构成样本的每个个体称为样本单位；样本中所包含的个体数目叫样本容量或样本大小，样本容量常记为n。

一般在物学研究中，通常n<30的样本叫小样本，n ≥30的样本叫大样本。

二、参数与统计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；描述样本特征的数量称为统计数，也称统计量。

常用英文字母表示统计数，例如用X-表示样本平均数，用S表示样本标准差。

三、变量与常数变量，或变数，指相同性质的事物间表现差异性或差异特征的数据。

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。

变量包括定量变量和定性变量，定性变量又可分为连续变量(可以有任何小数出现)和非连续变量（只有整数出现）。