常用农业试验统计术语

三、填空题1.( 统计数)就是总体相应参数得估计值。

2.χ2临界值由( )与( )决定。

3.F分布得平均数μF=( 1 )。

4.F临界值得取值由( )、( )与( )决定。

5.SSR临界值得取值由( )、( )与( )决定。

6.t分布得平均数=( 0 ),标准差＝( )。

7.t临界值得取值由( 自由度)与( 概率？)决定。

8.标准化正态分布方程得参数就是μ＝( 0 )与σ2 ＝( 1 )。

9.泊松分布得参数就是μ＝( m )与σ＝( √m )。

10.常用表示资料变异程度得方法有方差、标准差、( 极差)与( 变异系数)四种。

11.常用得多重比较结果得表示方法有( 列梯形表法)、(划线法)与( 标记字母法)。

12.常用得随机排列得田间试验设计有( 完全随机)设计、随机区组设计、拉丁方设计、裂区设计、再裂区设计与(条区)设计等。

13.二项分布得两个参数μ=( np), σ=(根号npq)。

14.二项总体得样本平均数分布得两个参数μ=( ), σ=( )。

P6615.二项总体分布得两个参数μ=( p ), σ =( pq )。

16.方差分析得三个基本假定就是(可加性)、(正态性)与( 误差同质性)。

17.方差分析得三个基本假定就是:(1)处理效应与环境效应应该就是(可加得);(2)试验误差应该就是(随机得)、彼此独立得,而且作正态分布,具有平均数为零;(3)所有试验处理必须具有(共同得误差方差),即误差同质性假定。

18.方差分析中,常用得变数转换方法有(平方根转换)、(对数转换)、( 反正弦转换)与采用几个观察值得平均数作方差分析等四种。

19.根据处理排列方法,常用得田间试验设计可分为( 顺序排列)与(随机排列)两类。

20.观察数据依研究形状、特性不同一般可分为(数量性状)资料与(质量性状)资料两大类。

21.回归估计标准误S y /x与离回归平方与Q与数据对数n得关系就是S y/x=(/y xs==)。

生物统计名词解释一、田间试验1.田间试验：是指在田间土壤、自然气候等环境条件下栽培作物，并进行与作物有关的各种科学研究的试验。

4.准确性：也称准确度，指某一试验指标或性状的观测值与该实验指标或性状观测值总体平均数接近的程度（实验的系统误差影响准确性大小）。

5.精确性：也称精确度，指同一试验指标或性状的重复观测值彼此接近程度（实验的随机误差影响精确性大小）。

6.试验指标：用来衡量实验结果好坏或处理效应高低、在试验中具有测定的性状或观测的项目称为试验指标。

7.试验因素：试验中人为控制的、影响试验指标的原因或条件称为试验因素。

8.试验水平：对试验因素所设定的质的不同状态或量的不同级别称为试验水平，简称水平。

9.试验处理：事先设计好的实施在试验单位上的具体项目称为实验处理简称处理。

10.实验小区：实施一个实验处理的一小块长方形土地称为实验小区，简称小区。

11.试验单位：实施试验处理的材料单位称为试验单位，亦称试验单元。

12.总体与个体：根据研究目的确定的研究对象的全体称为总体，其中的一个研究对象称为个体。

13.样本：从总体中抽取的一部分个体组成的集合。

14.样本容量：样本所包含的个体数目，常记为n。

15.试验误差：由于受到试验因素以外各种内在的、外在的非试验因素的影响使观测值与试验处理观测值总体平均数之间产生的差异，简称误差。

16.系统误差：在一定试验条件下，由某种原因所引起的使观测值发生方向性的误差，又称偏性。

17.随机误差：由多种偶然的、无法控制的因素引起的误差。

21.边际效应：指小区两边或两端植株的生长环境与小区中间植株的生长环境不一致而表现出的差异。

22.小区形状：指小区长宽比例。

（小区形状一般为长方形，狭长小区使各小区更紧密相邻，减少了小区之间的土壤差异）23.区组：将一个重复全部小区安排与土壤非礼等环境条件相对均匀一致的小块土地上，成为一个区组（田间试验一般设置3-4次重复，即设置3-4个区组。

一、名词解释1.试验方案：根据试验目的和要求所拟进行比较的一组试验处理的总称。

2.试验因素：被变动并设有比较的一组处理的因子。

简称因素或因子。

3.单因素实验：整个试验中只变更、比较一个试验因素的不同水平，其它作为试验条件的因素均严格控制一致的试验。

4.多因素试验：在同一试验方案中包含两个或两个以上的试验因素，各个因素都分为不同水平，其它试验条件均严格控制一致的试验。

5.处理组合：各因素不同水平的组合。

6.试验指标：用于衡量试验效果的指示性状。

7.试验效应：试验因素对试验指标所起的增加或减少的作用。

8.简单效应：在同一因素内两种水平间试验指标的相差。

9.平均效应：一个因素内各简单效应的平均数。

也称主要效应，简称主效。

10.交互作用效应：两个因素简单效应间的平均差异。

简称互作。

11.准确度：试验中某一性状的观察值与其理论值真值的接近程度。

12.精确度：试验中同一性状的重复观察值彼此接近的程度。

（即试验误差的大小）13.空白试验：在整个试验地上种植单一品种的作物。

14.田间试验设计：广义上指整个试验研究课题的设计，狭义上指小区技术。

15.试验小区：在田间试验中，安排处理的小块地段。

简称小区。

16.边际效应：小区两边或两端的植株，因占较大空间而表现的差异。

17.生长竞争：相邻小区种植不同品种或施用不同肥料时，由于株高、分蘖力或生长期的不同，通常有一行或更多行受到影响。

18.区组：将全部处理小区分配于具有相对同质的一块土地上。

19.完全区组：重复与区组相等，每一区组或重复包含有全套处理。

20.不完全区组：一个重复安排在几个区组上，每个区组只安排部分处理。

21.主区：在裂区设计中，按主处理划分的小区。

也称整区。

22.副区：裂区设计中，主区内按各副处理划分的小区。

也称裂区。

23.总体：具有共同性质的个体所组成的集团。

24.观察值：每一个体的某一性状、特性的测定数值。

25.变数：观察值的集合。

26.变量：观察值中的每个成员。

田间试验与统计分析1. 介绍田间试验是农业科学研究中常用的一种实验方法，它充分考虑到实际农田环境，通过在田间设置试验区域，对不同处理进行比较和观察，以获取与农业相关的各种数据。

为了合理地利用田间试验数据，进行统计分析是至关重要的。

在本文档中，我们将介绍田间试验的基本概念和设计原则，讨论统计分析在田间试验中的重要性，并介绍一些常用的统计分析方法。

2. 田间试验的基本概念和设计原则田间试验是农业科学研究中常用的一种实验方法，它是通过在实际农田环境中设置试验区域，对不同处理进行比较和观察，以获取与农业相关的各种数据。

田间试验的基本概念和设计原则如下：•随机化：试验区域的选择和处理的分配应该是完全随机的，以避免偏倚的结果。

随机化可以通过使用随机数字表或计算机程序来实现。

•重复性：每个处理应该在多个试验区域中重复进行，以提高实验结果的可靠性。

重复试验区域的数量应根据实际情况合理确定。

•均质性：试验区域应该在土壤类型、气候条件等方面尽可能保持均质，以减少干扰因素对实验结果的影响。

•对照处理：应该设置一个对照处理，以便与其他处理进行比较。

对照处理可以是无处理或者是一个已知的标准处理。

3. 统计分析在田间试验中的重要性统计分析在田间试验中起着至关重要的作用。

通过对试验数据进行统计分析，可以从大量的观测数据中提取有用的信息，得出科学有效的结论。

以下是统计分析在田间试验中的重要性：•检验假设：在田间试验中，我们通常有一些研究假设需要验证。

统计分析可以帮助我们根据观测数据，对这些假设进行检验，并判断其是否成立。

•比较处理：田间试验的目的之一是比较不同处理的效果。

通过统计分析，我们可以得出不同处理之间的差异是否显著，以及这些差异的大小。

•确定样本大小：统计分析可以帮助我们确定合适的样本大小，以保证实验结果的可靠性。

通过进行样本大小的估计，可以避免样本过小导致结果不可靠，也可以避免样本过大导致浪费资源。

•数据可视化：统计分析可以帮助我们将试验数据可视化，以便更好地理解和解释数据。

常用统计术语统计术语在现代社会中扮演着重要的角色，它们被广泛运用于各个领域，如经济学、社会学、医学等等。

对于研究人员、决策者和普通公众来说，了解和掌握常用的统计术语是至关重要的。

本文将介绍一些常用的统计术语，帮助读者更好地理解和运用统计数据。

1. 样本（Sample）：从总体中选取的一部分观察对象，以代表总体。

选择样本的目的在于降低调查成本和时间，并且在一定程度上能够提供总体的真实情况。

2. 总体（Population）：研究对象的全体。

总体可以是人群、产品、事件等等。

3. 随机抽样（Random Sampling）：一种抽样方法，所有样本具有相同的机会被选中的概率，从而保证样本的代表性和可靠性。

4. 样本容量（Sample Size）：样本中的观察对象数量。

样本容量的选择应根据研究目的和研究对象的特点来确定，样本容量越大，结果越可靠。

5. 参数（Parameter）：总体的数值指标，如总体均值、总体方差等。

参数通常用希腊字母表示，如μ表示总体均值，σ表示总体标准差。

6. 统计量（Statistic）：样本的数值指标，如样本均值、样本方差等。

统计量是通过样本来估计参数。

7. 平均值（Mean）：一组数据的加权平均数，可以代表数据的集中趋势。

常用符号X表示样本平均值，μ表示总体平均值。

8. 中位数（Median）：把一组数据从小到大排列，位于中间位置的数值。

中位数可以代表数据的中间位置。

9. 众数（Mode）：一组数据中出现次数最多的数值。

众数可以代表数据的峰值。

10. 标准差（Standard Deviation）：衡量数据的离散程度，是每个数据与该组数据平均值的差异的平方和的平均值的平方根。

11. 偏度（Skewness）：衡量数据的偏斜程度，描述数据分布偏向左侧或右侧的程度。

偏度为正表示数据分布向右偏，为负表示数据分布向左偏。

12. 峰度（Kurtosis）：衡量数据的峰态程度，描述数据分布的尖锐程度。

一、常用统计术语1、三次产业：我国的划分规定是：农、林、牧、渔为第一产业；工业〔包括采矿业、制造业、电力、燃气及水的生产和供给业〕和建筑业为第二产业；第一、第二产业以外的其它各业为第三产业.2、三驾马车：从统计的角度来说,完整意义上的“三驾马车〞,是指支出法GDP核算中的：A、最终消费支出〔是指由购置者向出售者购置货物和效劳所支付的价值.〕B、固定资本形成总额〔是指常住单位购置、转入和自产自用的固定资产,扣除固定资产的销售和转出后的价值,分有形固定资产形成总额和无形固定资产形成总额.〕C、产品和效劳出口3、三上企业：A、规模以上工业企业B、限额以上批发零售住宿餐饮企业C、资质以内的建筑业企业规模以上工业企业是指年主营业务收入2000万元以上的工业企业限额以上批发企业,是指年主营业务收入2000万元以上的企业限额以上零售企业,是指年主营业务收入500万元以上的企业限额以上住宿、餐饮业企业,是指年主营业务收入200万元以上的企业.4、循环经济：是以资源的高效利用和循环利用为核心,以“咸量化〔Reduce〕、再利用〔Reuse〕、再循环〔Recycle〕〞为原那么,以低消耗、低排放、高效率为根本特征的社会生产和再生产模式,其实质是以尽可能少的资源消耗及环境代价实现最大的开展效益.其理论根底是生态学规律.5、绿色GDP:是指从现行GDP中扣除环境资源本钱和对环境资源保护效劳费用后得出的结果,反映扣除生态本钱之后形成的真实的国民财富.人类的经济活动通常产生着正反两方面的效应：A、一方面是为社会创造财富B、另一方面又消耗或破坏资源环境现行的国民经济核算制度只反映了经济活动的下面效应,而没有反映负面效应,因此是不完整的、有局限性的.绿色GDP 的提出,是为弥补GDP的缺陷,以提醒人们在关注经济增长的同时,也关注资源环境的保护.绿色GDP占GDP的比重越高,说明国民经济增长的正面效应越高,负面效应越低,反之亦然.6、T&D:直译为“科学研究与试验开展〞.是指在科学技术领域,为增加知识总量以及运用这些知识去创造新的应用而进行的科学研究与试验开展等系统性、创造性活动.T&D经费支出额是指统计年度内各执行单位实际用于根底研究、应用研究和试验开展的经费支出,包括实际用于科学研究与试验开展活动的人员劳务费、原材料费、固定资产购建费、治理费及其它费用支出.T&D经费支出和T&D人员投入,是国际上通用的反映一个国家或地区科技创新投入水平的核心指标,高水平的研发投入强度被认为是提升国家或地区自主创新水平的重要保证.7、现行价格：也称当年价格,简称现价,是指报告期的市场价格,用当年价格计算的一些以货币表现的总量指标,反映当年的实际情况,使国民经济指标互相衔接,便于考察社会经济效益及对生产、流通、分配、消费之间进行综合平衡.因此,当需要反映当年的实际情况时就应采用当年价格.8、可比价格：指扣除了价格变动因素的价格,是为了进行历史数据比照或者计算一个较长时期内价值量指针的增长速度而使用的价格.其作用是消除价格变动因素的影响,以真实地反映社会经济开展动态.按可比价格计算有两种方法：一种是直接用产品产量乘某固定时期〔或时点〕的价格〔不变价格〕一种是用价格指数换算9、开展速度：是反映某种社会经济现象开展程度相对指标,它是报告期开展水平100〕表不与基期开展水平之比,用来说明社会经济现象开展变化的快慢,一般用百分数〔以基期水平为其计算公式为：开展速度=报告期水平/基期水平开展速度一般用百分数表示,比例数较大时,那么用倍数表示较为适宜.河基开展速度：是报告期开展水平与某一固定基期开展水平〔通常为最初水平之比,反映社会开展速度-J经济现象在较长时间内总的开展速度.&比开展速度：是报告期开展水平与前期开展水平之比,反映社会经济现象逐期的开展速度.环比开展速度=A1/A0,A2/A1,……,An/An-1定基开展速度=A1/A0,A2/A0,……,An/A0定基开展速度等于相应各个环比开展速度的连乘积10、增长速度：是反映社会经济现象增长程度的相对指标.它是报告期增长量与基期开展水平之比,增长量报告期水平-基期水平其计算公式为：增长速度===开展速度-1〔或100%〕基期水平基期水平环比增长速度的连乘积不等于定基增长速度.如果由环比增长速度求定基增长速度,须先将各个环比增长速度换算为环比开展速度后加以连乘,将所得结果再减1〔或100%〕.卡基增长速度：反响社会经济现象在较长时期内总的增长长度,是累计增长量与最初〔基期〕增长速度j水平之比,其计算公式为：定基增长速度=定基开展速度-1〔或100%〕.累计增长量/最初水平.Q比增长速度：是逐期增长量与前期开展水平之比,说明社会经济现象逐期增长的程度,其计算公式为：环比增长速度=环比开展速度-1〔或100%〕=逐期增长长量/前一时期水平.11、平均速度：分为平均开展速度和平均增长速度.前者反映社会经济现象在一个较长时期内平均开展变化的程度,后者反映平均增长的程度.平均增长速度=平均开展速度-1〔或100%〕12、外贸依存度：是反映一个地区的对外贸易活动对该地区经济开展的影响和依赖程度的经济分析指标.从最终需求拉动经济增长的角度看,该指标还可反映一个地区的外向程度.外贸依存度的计算方法和名称,依据分析问题的角度不同而有所差异.当只观察国际市场需求对本地区经济开展的影响时,可不考虑进口对本地区市场的影响,使用“外贸出口依存度〞,其计算方法是：外贸出口额外贸依存度=X100%国内〔地区〕生产总值外贸出口额与国内〔地区〕生产总值之比数值越大说明该地区经济开展对国外市场的依赖程度越高,也反映国际市场对该地区产品的认可程度提升,对该地区经济的拉动作用增强.在国民经济核算综合分析中,为观察对外贸易对整体国民经济的影响,需考虑进口和出口的双向影响.净出口〔对外贸易出口减进口〕外贸依存度=X100%国内〔地区〕生产总值进出口总额外贸进出口依存度=X100%国内〔地区〕生产总值13、弹性系数：是一定时期内相互联系的两个经济指针增长速度的比率,用来衡量一个经济变量的增长幅度对另一个经济变量增长幅度的依存关系.例如投资弹性系数和消费弹性系数,就是经济增长率分别与投资需求增长速度和消费需求增长速度之比,分别反映投资增长、消费增长对经济增长的弹性作用,说明投资、消费每增长一个百分点能带动经济增长多少个百分点.从计算方法上看,弹性系数又有名义弹性和实际弹性之分.名义弹性系数是用相关指针现行价格数值计算得到的速度之比；而实际弹性系数那么考虑了物价因素,是用不变价格或扣除了物价因素以后计算的速度求得的比率.14、恩格尔系数：一个家庭收入越少,家庭收入中〔或总支出中〕用来购置食物的支出所占的比例就越大,随着家庭收入的增加,家庭收入中〔或总支出中〕用来购置食物的支出那么会下降.推而广之,一个国家越穷,每个国民的平均收入中〔或平均支出中〕用于购置食物的支出所占比例就越大,随着国家的富裕,这个比例呈下降趋势.——恩格尔定律恩格尔系数是根据恩格定律计算的比例数,是反映生活水平上下的一个指标.其计算公式为：食品消费支出恩格尔系数=X100%生活消费支出格尔定律是根据经验资料提出的,它是在假定其它一切变量都是常数的前提下才适用的,因此,对恩格尔系数的使用和分析不能绝对化,还应当同时考虑城市化程度、食品加工、饮食业和食物本身结构变化等因素的影响.15、基尼系数：是国际上用来衡量收入分配差异程度的指标.其经济含义是：在全部居民收入中,用于进行不平均分配的那局部收入占总收入的百分比.其数值在0与1之间,理论上,基尼系数最大为“1〞,最小等于“0〞.基尼系数为1表示居民之间的收入分配绝对不平均,即100%的收入被一个人占有了；基尼系数为0表示居民之间的收入分配绝对平均,取每个人的收入完全相同.但这两种情况只是在理论上的绝对化形式,实际生活中一般不会出现.因此,基尼系数的实际数值只能介于0〜1之间.联合国有关组织认为：A、基尼系数低于0.2,表示收入分配处于高度平均状态B、0.2-0.3之间表示比拟平均C、0.3—0.4之间表示相对合理D、0.4—0.5之间表示收入差距较大E、0.6以上表示收入差距悬殊,具有引发动乱的危险F、通常把0.4作为收入分配差距的“警戒线〞目前,国际上用来分析和反映居民收入分配差距的方法和指标很多.基尼系数由于给出了反映居民之间贫富差异程度的数量界线,可以较客观、直观地反映和监测居民之间的贫富差距,预报、预警和预防居民之间出现贫富两极分化,因此得到世界各国的广泛认同和普遍采用.基尼系数通常有两种计算方法：A、一种是直接计算法B、另一种是基于洛兰兹曲线的几何计算方法16、奉献率：是分析经济效益的一个指标.它是指有效或有用成果数量与资源消耗及占用量之比,即产出量与投入量之比,或所得量与所费量之比.产出量〔所得量〕奉献率〔％〕=x100%投入量〔消耗量,占用量〕奉献率也可以用于分析经济增长中各因素的作用大小,计算方法：某因素增长量〔或增长程度〕奉献率〔％〕=x100%总增长量〔或增长程度〕国内〔地区〕生产总值中一、二、三各产业奉献率为：一、二、三产业增加值增量分别与国内〔地区〕生产总值增量之比.17、拉动力：是指在总的经济增长率中各构成要素带动的百分点数.如产业部门拉动力是指在GDP增长中各产业部门拉动的百分点数,需求拉动力是指在GDP增长中各需求构成〔消费需求、投资需求、净出口需求〕拉动的百分点数.计算公式为：拉动力〔％〕=奉献率〔％〕XGDP增长率〔％〕18、基数与基期：“基数〞是指用来作为比照根底的资料.以我国人口总数作基数,就可以计算出人均资源、人均可耕地面积、人均GDP等平均指针数据.“基期〞是在比拟动态数列变化时,被确定为比拟根底的时间,基期可以是：A、某一时点比方年末或月末等B、某一时期比方某一年、某一月等确定某个数据为基数,或确定某个时刻、某个时段为基期进行动态数据的比拟,能恰当表现数据间的相互关系或变化趋势,前提是要弄清考察研究相关数据的目的和意义,正确选择基数和基期.19、指数：有广义指数和狭义指数之分：A、广义指数指所有的相对数B、狭义指数指反映不能直接相加的复杂现象总体数量变动的相对数,是指数分析的主要方面.指数作为一种比照性的统计指标具有相对数的形式,通常表现为百分数.它说明：假设把作为比照基准的现象水平〔基数〕视为100,那么所要考察的现象水平相当于基数的多少.20、百分点：是指不同时期以百分数形式表示的相对指标〔如：速度、指数、构成等〕的变动幅度.21、权数是用来描述或反映个体对总体作用大小的数值.权数一般有两种表现形式：一种是绝对数〔频数〕形式,另一种是相对数〔频率〕形式又称为比重,用百分数〔％〕或千分数〔％〕表示可见,在计算平均水平时,权数是影响指标数值的一个重要因素.权数的作用,表达在各组单位数占总体单位数的比重大小上.同样,在计算综合指数时,权数的作用也举足轻重,因此,权数的选取与界定必须严谨科学.22、“倍数〞与“翻番〞都是描述数量增加的一种抽象化的表现形式,但二者的涵义和计算方法截然不同.倍数是由两个有联系的指标比照,将比照的基数抽象化为1而计算出来的相对数,常常用于比数〔分子〕远大于基数〔分母〕的场合.翻番是指数量加倍.是指原基数在翻一番的根底上再翻一番.翻番和倍数之间的关系是,翻n番后的水平相当于原基数的2n倍,如原基数是5,翻三番为5乘以2的3次方,到达的水平为40,相当于基数的5的2的3次方倍,即8倍.可见“番〞是按几何级数计算的,“倍〞是按算术级数计算的.23、人口老化是指一个国家或地区在一个时期内老年人口比重不断上升的现象或过程.促使人口老化的直接原因是生育率和死亡率降低,主要是生育率降低.当人口自然增长率下降、儿童和少年人口所占比重也下降,而成年人和老年人的比重上升时,人口学和统计学称这种现象为人口老化.24、普查：是国家为了详尽地了解某项重要的国情国力而专门组织的一次性全面统计调查.普查的主要特点是：〔1〕比任何其它调查方式取得的数据都全面、系统、详细〔2〕一般用来调查属于一定时点上的社会经济现象总量普查工程包括：人口、工业、农业、第三产业、根本单位经济普查的内容包括：工业普查、根本单位普查、第三产业普查和建筑业普查经济普查每10年进行两次,分别在尾数逢3、8的年份实施.调整后,我国目前周期性的大型普查主要有3项：人口普查、经济普查、农业普查10年内进行4次普查,分别在0、3、6、8的年份进行.25、随机抽样调查是根据随机的原那么,从全部调查对象〔总体〕中,抽取一局部对象〔样本〕进行观察,并依据所获得的样本数据对全部调查对象的数量特征做出具有一定可靠性的估计判断,从而实现对总体的熟悉的一种统计调查方法.与全面调查相比,抽样调查：〔1〕可以节省人、财、物力和时间,提升调查的经济效益和时效性.〔2〕由于调查单位少、代表性强,所需调查人员少,工作误差比全面调查要小,特别是在总体包括的调查单位较多且比拟分散的情况下,抽样调查结果的准确性一般高于全面调查.二、热点统计指标1、国内〔地区〕生产总值,是一个国家或地区的所有常住单位在一定时期内所生产的全部最终产品和服务的价值总和.正确解读GDP的定义,需要准确把握以下几方面的概念和内容：〔1〕GDP核算遵循“在地原那么〞.〔2〕GDP的生产者是“常住单位〞.〔3〕GDP以价值形式表示〔4〕GDP核算的是“最终的〞产品和效劳.GDP核算遵循“在地原那么〞,是指不管生产者隶属哪个国家〔地区〕,只要在本国〔地区〕从事生产经营活动,生产成果都计入本国〔地区〕生产总值.我国将GDP作为衡量国民经济生产活动最终成果的指标,是社会主义市场经济开展的内在要求和必然选择.与为方案经济效劳的MPS体系中的社会总产值指标相比,GDP的积极作用是其它指标无法代替的,根据起来主要有以下几点：〔1〕指标范围〔2〕计算方法〔3〕GDP及其分类数据〔4〕生产核算〔5〕核算体系GDP的局限性：〔1〕GDP不能反映经济开展的社会本钱〔2〕GDP不能准确地反映一个国家财富的变化〔3〕GDP不能反映某些重要的非市场经济活动〔4〕GDP不能全面地反映人们的福利状况GDP=消费支出+资本形成总额2、房屋销售价格指数的根本定义：是综合反映一定时期房地产商品价格水平总体变化趋势和变化幅度的相对数,它是通过百分数的形式来反映房价在不同时期的涨跌幅度.2022年以前,我国编制和发布全国70个大中城市房屋销售价格指数,统计范围包括城镇生产、生活用房屋.农村用房不属于城市房屋销售价格统计的范围.国家有偿征用农村土地用于城镇建设时,只有所有权转让过程结束后,才纳入城市房屋销售价格统计范围.国家统计局对房屋销售价格指数的统计范围、调查方法、计算方法、统计口径和填报目录等做出统一规定.房屋销售价格指数的编制,主要包括确定调查分类、代表规格品、调查单位、权数,搜集根底资料及计算各类房屋销售价格指数等主要工作流程.房屋销售价格指数的编制一一房屋销售价风格查代表规格品确实定选择代表规格品的根本原那么：〔1〕选取正常销售的房屋作为调查代表规格品〔2〕同一个房屋类型里,从销售量较大〔楼层、套型、朝向等〕的房屋中抽选样本.〔3〕假设报告期没有发生房屋销售交易时,那么从上月销售的同类房屋中选择代表规格品,推断其本月价格.〔4〕本期新开盘或本基有交易但上期无交易的,不选为代表规格品,不进入当期报表统计.为保证房地产价格指数的科学性和可靠性,通常根据以下原那么选择调查单位：〔1〕调查单位要有很强的代表性〔2〕兼顾不同企业注册登记类型〔3〕兼顾各种用途的房地产工程〔4〕兼顾不同地理位置的房地产工程房屋销售价格指数的权数,是指某商品销售面积占全体商品销售面积的比重.在编制房屋销售价格指数时,确定权数的依据是：〔1〕经济普查数据〔2〕房地产投资统计资料〔3〕典型调查资料〔4〕专项调查资料房屋销售价格指数采用链式拉氏公式计算.要计算房屋销售价格指数,应先计算各根本分类价格指数,然后采用加权算术平均法由下而上逐级求出上一类别价格指数及房屋销售价格总指数.房屋销售价格指数是综合反映房地产商品价格水平总体变化趋势和变化幅度的相对数,它不是单一的价格指针,而是一个指标体系,其数据采集及计算过程是比拟复杂的.房屋销售价风格查包括：〔1〕住宅类房屋销售价格变动情况〔2〕办公楼、商业营业用房等非住宅类房屋的销售价格变动情况.住宅包括经济适用房、商品住宅、普通住宅、高档住宅.受关注的是普通住宅另外,统计部门在编制房屋销售价格指数时,遵循的是“同质可比〞的根本原那么,需要剔除诸如结构、质量、朝向、楼层、装饰等非价格因素的影响,力求价格指数反映“纯价格〞变动的趋势和幅度.2022年房地产价格统计制度改革进行了以下几方面的调整和改良：〔1〕数据采集〔2〕调查指标体系〔3〕指数计算方法〔4〕数据发布方式和时间总体来说,调整改良后的?新制度?具有五大优势：〔1〕一是数据齐全,数据量大,获取的是当月房屋交易的所有分户数据.〔2〕二是包含了每套交易房屋所在的工程名称、地址、总层数、所在楼层、交易面积和合同金额等详细房屋属性信息,数据比拟完整.〔3〕三是经协商沟通,根据统一的资料格式要求,建设部门可直接提供资料,政府统计可及时方便获取相关资料.〔4〕四是采集合同金额等信息具有法律效力,数据准确有一定的保证.〔5〕五是部门之间实现资源共享,直接从建委一家拿资料,减少调查本钱.3、社会消费品零售总额：企业〔单位、个体户〕通过交易直接售给个人、社会集团非生产、非经营用的实物商品金额,以及提供餐饮效劳所取得的收入金额.社会消费品零售总额由社会商品供给和有支付水平的商品需求的规模所决定.社会消费品零售总额主要包括两局部：一是售给城乡居民用于生活消费的商品；二是售给社会集团用于公共消费的商品.具体包括：〔1〕售级城乡居民作为生活费用的商品和修建房屋用的建筑材料和金额；〔2〕售给来华人外国人、华桥、港澳台同胞的消费品金额；〔3〕售给社会集团用作非生产、非经营使用与公共消费的商品金额.不包括：〔1〕售给城乡居民已确定知是用于生产、经营的商品,以及各类农业生产资料类商品,如农机、农药化肥、农膜、种子饮料等；〔2〕城市居民间或居民委托信托商店卖出的商品；〔3〕售给企业单位的生产用具及生产上专用的劳动保护用品.但社会消费品零售总额不包括效劳性消费,只包括商品性消费.社会消费品零售总额根本用途主要有以下几个方面：〔1〕一是为国家调控市场提供参考；〔2〕二是反映社会最终消费需求的变化；〔3〕三是反映经济景气状况.社会消费品零售总额指标的局限性在于不能很好地反映商品消费的结构性变化.消费品包括耐用消费品和非耐用消费品.影响社会消费品零售总额的因素主要有：〔1〕居民收入；〔2〕人口变动；〔3〕物价水平；〔4〕利率变化在使用社会消费品零售总额指标分析和观察国内消费品市场和消费需求变化时,以下几个方面需要加以注意把握：〔1〕社会消费品零售总额只大体反映实物商品消费,不反映全部消费；〔2〕社会消费品零售总额既包括个人对实物商品的购置,还包括社会集团对实物商品的购置；〔3〕社会消费品零售总额增长变动存在着个体感受和总体变化不完全一致的情况；〔4〕社会消费品零售总额与居民收入长期看变动一致,短期看不一定完全吻合；〔5〕社会消费品零售总额的增长具有一定的刚性与滞后性.4、农民人均纯收入：农村住户当年从各个来源得到的家庭总收入扣除有关费用性支出后,最终归农村居民所有的收入总和.根据农村住户人口平均的纯收入水平,它反映的是全国或一个地区农村居民的平均收入水平.要计算农民人均纯收入,需要首先了解总收入、纯收入等相关指标与内容.农村住户家庭总收入包括：〔1〕工资性收入：是指农村住户成员受雇于单位或个人而获得的全部收入.〔2〕家庭经营收入：是指农村住户以家庭为生产经营单位进行生产筹划和治理而获得的收入,既包括现金收入,也包括自用或者结存的经营产品实物折价收入.〔3〕财产性收入：是指家庭向其他机构单位提供资金或有形非生产性资产而获得的收入,如利息、股息和红利、转让承包土地经营权收入及财产增值收益等.〔4〕转移性收入：是指农村住户及其成员无需付出任何对应物而获得的货物、效劳、资金或资产所有权等收入,如家庭非常住人口寄回和带回的收入,亲友赠送收入、粮食直接补贴收入等.农村住户家庭总收入=工资性收入+家庭经营收入+财产性收入+转移性收入农村居民纯收入是农村住户的总收入,扣除家庭经营费用支出、交纳的各种税费、生产性固定资产折旧以及农村内部亲友间赠送支出后的收入总和：农民人均纯收入=调查户纯收入总和/调查户常住人口总和农村住户调查的调查对象是农村常住户,填报对象是农村常住户中的常住人口.农村常住户：是指长期〔一年以上〕居住在乡镇〔不包括城关镇〕行政治理区域内的住户,以及长期居住在城关镇所辖行政村范围内的住户.常住人口:是指全年经常在家或在家居住6个月以上,而且经济和生活与本户连成一体的人口.农村住户调查抽样设计以省为总体,原那么上采用三阶段自加权抽样方案：即省抽县、县抽小区、小区抽户.每个调查县的调查户数相同.农村住户调查采用日记账和访问调查相结合的资料收集方式.农民人均纯收入是一个非常重要的统计指标.它的主要作用有以下三点：〔1〕一是反映农村居民生活〔2〕二是用于国民经济核算〔3〕三是用于研究制定农村政策农民人均纯收入局限性：农民人均纯收入表示的是农民的平均收入水平,与全部调查户的纯收入资料有关,任何调查户资料发生变动,都可能相应引起人均纯收入的变动,因此,该数据容易受奇异值的影响.假设农村住户某个个体数据出现了偏大或偏小数,平均数将会被抬高或降低.相当一局部人在解读农民人均纯收入指标时,往往存在以下两个方面误区,导致感觉偏差.〔1〕一是直接将自家收入水平与平均收入水平挂钩.〔2〕二是将纯收入等同于现金收入.5、居民消费价格指数〔下面均简称CPI〕,是度量一篮子消费品及效劳工程价格随时间而变动的相对数,是在居民消费价格统计根底上编制计算出来的一个平均综合指针,是价格数据中常见的一种,反映居民家庭购置消费品和效劳工程的价格变动情况.。

试验因素：被变动并设有待比较的一组处理的因子称为试验因子。

试验水平：试验因素的量的不同等级或质的不同状态称为试验水平。

简单效应：同一因素内两种水平间的试验指标的相差。

主效：一个因素内各简单效应的平均数。

互作：两个因素简单效应间的平均差异。

试验方案：根据试验目的和要求所拟进行比较的一组试验处理的总称。

试验指标：用于衡量试验效果的指示性状。

试验误差：试验观测值与观测对象真值间之差。

唯一差异原则：在试验中，除了要研究的因素设置不同的水平外，其余因素均应保持相对一致，以排除非试验因素的干扰。

局部控制：在田间分范围分地段地控制土壤差异等非处理因素，使之对各试验处理小区的影响达到最大程度的一致。

对比法：每隔2个供试处理设一个对照区，使每一个小区与其相邻的对照直接比较。

间比法：在一条地上，排列的第一个小区和最末尾的小区一定时对照区，每两个对照区之间排列相同数目的处理小区。

完全随机设计：完全随机设计是将各处理随机分配到各个试验单元（或小区）中，每一处理的重复数可以相等或不相等的一种灵活的设计方式。

随机区组设计：根据“局部控制”的原则，将试验地按肥力程度划分为等于重复次数的区组，一区组安排一重复，区组内各处理都独立的随机排列的一种设计。

拉丁方设计：拉丁方设计是将处理从纵横两个方向排列为区组（或重复），使每个处理在每一列和每一行中出现的次数相等（通常一次），所以它是比随机区组多一个方向进行局部控制的随机排列的设计。

裂区设计：试验因素分级后，将小区按次级因数的水平数分裂成面积更小的副区，再应用设置重复、局部控制和随机排列三项原则设计的多因子试验。

条区设计：如果所研究的两个因素都需要较大的小区面积，且为了便于管理和观察记载，可将每个区组先划分为若干纵向长条形小区，安排第一因素的各个处理；再将各区组划分为若干横向长条形小区，安排第二因素的各个处理，这种设计方式成为条区设计。

参数：由总体的全部观察值而算得的总体特征数。

统计数：测定样本中的各个体而得的样本特征数。

第三章次数分布总体( population ) ：具有共同性质的个体所组成的集团。

无限总体：总体所包含的个体数目有无穷多个。

有限总体：由有限个个体构成的总体。

样本( sample )：从总体中抽取若干个个体的集合称为样本。

随机样本( random sample )：从总体中随机抽取的样本称为随机样本。

样本容量( sample size )：样本中包含的个体数(抽样单位数)称为样本容量或样本含量。

观察值( observation )：每一个体的某一性状、特性的测定数值.变数( variable )：观察值集合起来，称为总体的变数。

变数又称为随机变数(random variable)。

统计数( statistic )：测定样本中的各个体而得的样本特征数，如平均数等，称为统计数。

参数：由总体的全部观察值而算得的总体特征数，如总体平均数等，则称为参数。

数量性状资料：1. 不连续性或间断性变数( discontinuous or discrete variable ) 指用计数方法获得的数据。

2. 连续性变数( continuous variable ) 指称量、度量或测量方法所得到的数据，其各个观察值并不限于整数，在两个数值之间可以有微量数值差异的第三个数值存在。

质量性状资料：质量性状( qualitative trait )指能观察而不能量测的性状即属性性状，如花药、子粒、颖壳等器官的颜色、芒的有无、绒毛的有无等。

1.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，按类别计其次数或相对次数。

2. 给分法：给予每类性状以相对数量的方法统计次数法：在一定的总体或样本内，根据某一质量性状的类别统计其次数，以次数作为质量性状的数据。

利用统计次数法对质量性状数量化得来的资料又叫次数资料。

评分法：这种方法是用数字级别表示某种现象在表现程度上的差别次数分布表功用：整理资料，化繁为简；补充了解变数的分布特点；便于进一步计算与分析资料整理的方法：对小样本（n≤30）资料不必分组，直接进行统计分析。

试验统计学名词解释1、试验指标用于衡量试验效果的量2、试验方案(狭义的) 试验中全部处理规定了整个研究的内容和范围,是试验方案的狭义理解3、试验设计(狭义的) 在农业和生物科学试验中,常将为了排除系统误差控制偶然误差和对试验误差进行无偏估计而进行的试验设置.4、变异系数是指资料的标准差与平均数之比5、标准偏差方差的平方根6、标准误差平均数的标准差,Sx=S/sqrt(n)7、标准正态分布 u=0 σ=1的正态分布8、离均差乘积和离均差的乘积之和9、抽样调查只从总体中抽取部分个体进行调查10、抽样分布从总体中抽出的所有可能样本的统计量的分布及其与原总体的关系,即抽样分布情况11、处理(组合) 不同因素的水平相互结合构成不同的处理组合12、次数分布从一个总体随机抽取N个个体进行调查,得到N个观察值,不同数值个个体数目不尽相同,这些次数将会按一定规律分配给不同的数值的分布情况叫次数分布13、单向分类资料指那些只含有一个可控因素的资料.通常这个可控因素也是考察因素.14、单因素试验只考察一个因素的不同水平对试验指标的不同影响15、第一类错误将错误的H0判断为正确16、第二类错误将准确的H0判断为错误17、调和平均数资料中所有观察值的倒数的算术平方数的倒数18、独立事件发生概率不受其它事件影响的事件19、独立性测验如果所研究的计数资料可以根据两种不同的属性进行分组,可以利用卡方测验来检验两种属性之间是否有密切关系,如果没有,就说他们是相互独立的,这种检验称为独立性检验20、对立事件两件不可能同时发生,两者中必定有一件发生的事件21、多因素试验同时考察两个或两个以上因素的试验22、方差离均差平方和除以资料中的观察数,即将离均差平方和取平均23、方差分析的基本假定方差分析是建立在一定的线性可加模型的基础上的,所谓线性可加模型是指每个观察值可以视为若干线性组成部分之和;如果试验误差是随机的彼此独立的,而且服从平均数为0的正态分布,那么就可以用F测验来比较组间方差与误差方差是否相等（或称误差具有“随机、独立、正态性”）；（3）如果k个亚总体的方差相等，计算试验误差时就可以将这k个亚总体的组内平方和合并成整个试验的误差平方和（或称误差方差具有“同质性”）。

第四章实验资料的整理与特征数实验中通过观察、测量获得大量的数据，如何从这些数据中获得有价值的信息，就要对其进行初步整理，找出内在规律、特征，这对于做好实验结果统计分析有重要意义。

第一节常用的统计术语一、资料、观察值、变数实验中需要对实验的生物体进行一系列的观察和记载。

经过调查和记载得到该生物体各种性状的大量的数据，这些数据称为资料。

由于同一生物各不同个体在相同性状上有差异，表现出变异。

例如，调查某地某一小麦品种100个麦穗的每穗小穗数，由于受许多偶然因素的影响，可能每穗小穗数不一样。

“每一个体的某一性状的测定数值叫观察值。

组成总体或样本的一群观察值的集合称为变数。

由于个体间属性相同，但受随机影响造成观察值或表现上的变异，因此变数又称为随机变数。

b5E2RGbCAP二、总体与样本总体指的是具有共同性质的个体所组成的集团。

总体又分为有限总体和无限总体。

有限总体指的是总体中包含的个体数是有限的，可以计数。

无限总体指的是总体中包含的个体是无限的，数不清的，只是表示包括的个体数大到无限。

例如小麦品种冀麦23的总体，指的是冀麦23这一品种在多年多地的种植中所有的个体，它是无法计数的，这一总体称为无限总体。

对某一块地的小麦株数，虽然多但是可数，这样的总体称为有限总体。

统计上有关取样误差的计算大多数假设来自无限总体。

用N表示总体容量。

p1EanqFDPw 样本指的是从总体内抽样取出来的若干个个体，或者说是总体的一部分个体。

样本是用来研究总体的。

生产实验研究中常用样本的事实来反映总体的情况，因为总体太大，不可能也不允许我们对其逐个研究。

例如，对于某一小麦品种的穗分化情况调查，我们不能把这一品种的每一株都拔来放在显微镜下观察，同时也不允许这样做。

因此，一般用样本来研究总体。

用n表示样本容量。

DXDiTa9E3d样本有大有小。

一般n≥30为大样本，n＜30为小样本。

三、参数与统计数由总体的全部观察值计算得到的总体特征数为参数，它是该总体真正的值，是固定不变的。

名词解释1 实验小区：指接受某种处理的材料单元。

2 实验数据：实验获得的原始资料，由于原始资料一般以数字形式表达，所以也称实验数据。

3样本：从总体中抽取一部分个体所组成的集团，也包括随机样本和偏袒样本。

4 变量：表现出变异的一群观测值总称变量。

包括连续变量和非连续变量。

5 参数：由总体的全部观测值计算得到的某一特征数。

6 统计数：由样本的观测值计算得到的某一特征数。

7田间试验：指在田间土壤，自然气候等环境条件下栽培作物，进行与作物有关的各种科学研究的实验。

8实验指导：用来衡量实验结果的好坏或处理效应的高低在实验中具体测定的形状或观测的项目。

9 因素水平：对实验因素所设定的量的不同级别或质的不同状态称因素水平。

10 实验处理：事先设计好的实施在试验单位上的具体项目。

11 田间实验设计：按照实验目的要求和实验地具体情况将各实验小区在实验地上作最合理的设置和排列。

12 重复：指试验中同一实验处理设置在2个或2个以上的实验单位。

13 随机排列：试验中每一个处理都有同等机会设置在一个重复中的任何一个实验小区。

14 局部控制：将整个实验环境或实验小区划分成若干个小环境或区组。

在小环境或区组内使非处理因素尽可能一致，实现实验条件的局部一致性。

15 单因素实验：指只研究一个因素对实验指标影响的实验。

16实验方案：指根据实验目的与要求而拟定的进行比较的一组实验处理总称。

17 数量性状：指能够以量测或计算的方法表示其特点的性状。

18 计量资料：指用度量衡等计量工具以量测方式直接获得数量性状资料，也称连续性变量资料。

19 计数资料：指用计数方式获得数量性状资料。

20 质量形状：也称属性形状，指能观测到而不能直接测量的形状。

21 次数分布：由不同区间内观察值出现的次数组成的分布，将次数分布作成表格形式，叫次数分布表。

22 平均数：最常用的统计数，用来描述资料的集中性，即观测值以某一数值为中心而分布的性质，并以平均数作为资料的代表进行资料间的相比较。

煤炭分析试验中常用数理统计术语及其定义1 观测值 observations在试验中所测量或观测到的数值。

2 总体 pop μLation作为数理统计对象的全部观测值。

3 个体 individual总体中的一个，即指一个观测值。

4 总体平均值 pop μLationmean总体中全部观测值的算术平均值。

5 极差 range一组观测值中，最高值和最低值的差值。

6 误差 error观测值和可接受的参比值间的差值。

7 方差 variance分散度的量度。

数值上为观测值与它们的平均值之差值的平方和除以自由度（观测次数减1）。

n d V n x x V ii 21)(22∑∑=--=或8 标准[偏]差 standard deviation方差的平方根。

V S =9 变异系数 coefficient of variation标准差对算术平均值绝对值的百分比，又称相对标准偏差。

%100⨯=xS CV 10 随机误差 random error统计上独立于先前误差的误差。

注：这意味着一系列随机误差中任何两个都不相关，而且个体误差都不可预知。

误差分为系统误差（偏倚）和随机误差，一观测系列中随着观测次数的增加，其随机误差的平均值趋于0。

随机误差为由偶然因素导致的误差11 准确度 accuracy观测值与真值或约定真值间的接近程度。

12 精密度 precision在规定条件下所得独立试验结果间的符合程度。

注：它经常用一精密度指数，如两倍的标准差来表示。

正确度 trueness从测量误差角度讲精密度表示测量结果的随机误差大小;正确度表示测量结果的系统误差大小;准确度是测量结果的系统误差和随机误差的综合,表示测量结果与约定真值的一致程度.13 【测量】不确定度 uncertainty [of ameasurement]表征合理地赋予被测量之值的分散性、与测量结果相联系的参数。

注：煤炭分析试验中常用测量标准差或其倍数量度。

试验数据统计中常用的量，图，和线--再也不担心文章的统计用图了！本文来源：小麦研究联盟今天跟大家详细总结一下我们农业试验数据统计中常用的量，图，和线。

如果不想看下边长篇大论，请看小编给您总结的懒人包：标准差：群体的标准差是群体中所有数据方差的平方根，它衡量的是群体中某个测量值的离散程度。

我们可以看到下面左图中三个群体(正态分布曲线)的某个测量值的均值是相同的（x = u），但测量值的离散程度不同(标准差不同)。

右边的图大家应该比较熟悉，它的意义是判断某个值是否是小概率事件，比如某个个体的测量值在三个标准差之外，我们就说这个数据点是个小概率事件（p< 0.01）,在我们农业试验中也即意味着这个数据是个outlier，很有可能是混杂的种子，或者是测量出错了，数据输错了。

用于描述这种测量值离散程度的图大多为Histogram（直方图）和Box plot（箱式图）。

我们以后再介绍这两个图，尤其箱式图，是一个很不错的工具。

这里要特别提醒一下：以上举的例子是以整个群体为对象的，但在我们实际操作过程中，我们拿到的数据一般都只是一个群体中的一部分样本（比如一个200个RIL的作图panel是从所有可能的RIL个体中随机挑选出来的），对于样本的标准差的公式如下：分子是n-1,而不是n。

所以大家在Excel中计算SD的时候应该用STDEV.S，而不是STDEV.P。

均值的标准误：接下来我们来看标准误。

标准误衡量的是样本均值的离散程度，可以用来衡量样本的均值和整个群体实际均值之间的差别。

也就是标准误越小，就说明样本的均值越接近于整个群体实际的均值。

下面是标准误的计算公式，我们可以看到所取的样本量越大，标准误就越小，我们得到的均值就越接近于整个群体实际的均值。

基于SEM的这个统计学意义，当我们用t-test 测验两个样本均值是否有差异时，在均值上添加SEM更恰当，而非SD。

当然，不得不说的是，现在大部分RNA表达的图都是用柱状图和标准差来做，我想其中一个罪魁祸首就是Excel吧，竟然没有直接SEM的计算公式，我以前用Excel处理数据时就只知道Average和SD，自然而然的就就采用这两个来做图了。