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一、田间试验设计与实施1.1 田间试验的目的解释田间试验在植物育种和农业研究中的重要性。
强调实验设计对获取可靠和可重复结果的重要性。
1.2 试验设计的基本原则介绍完全随机设计、随机区组设计和拉丁方设计等试验设计方法。
解释对照组和处理组的概念，并说明如何设置。
1.3 试验实施步骤讲解试验地的选择与准备，包括土壤处理和施肥。
详细说明如何进行种子或幼苗的种植、管理与观测。
1.4 数据收集与记录强调数据准确性对结果影响的重要性。
教授如何系统地收集和记录田间数据，包括植株高度、产量等指标。
二、统计分析基础2.1 统计分析的作用阐述统计分析在田间试验中的应用，以解读实验数据。
讨论统计分析如何帮助科学家做出有效的结论和决策。
2.2 描述性统计介绍平均数、中位数、标准差等描述性统计量。
教授如何使用图表（如直方图、箱线图）来展示数据分布和离群情况。
2.3 推断性统计解释推断统计的基本概念，包括置信区间和假设检验。
展示如何应用t检验和方差分析（ANOVA）来比较处理间的差异。
2.4 回归分析与预测介绍线性回归分析的基本原理和应用。
展示如何利用回归模型进行数据拟合和预测。
三、田间试验与统计软件应用3.1 田间试验数据管理讲解如何使用Excel或专门的农业统计软件（如SAS、SPSS、R语言）来管理田间数据。
教授数据输入的注意事项，以及如何进行数据清洗和整理。
3.2 统计软件操作实例提供统计软件操作的实例教学，展示如何进行描述性统计分析。
通过案例演示如何进行ANOVA和回归分析，并解释输出结果。
教授如何解释统计软件输出的结果，并将其转化为可理解的信息。
3.4 数据可视化强调数据可视化在结果展示中的重要性。
教授如何使用图表和图形来清晰表达数据分析的结果。
四、案例研究：田间试验与统计分析应用4.1 案例一：作物产量试验分析提供一个具体的田间试验案例，分析不同施肥处理对作物产量的影响。
展示如何应用统计方法比较各处理间的产量差异。
试验统计方法：田间试验和统计方法
田间试验和统计方法是农业科学中重要的研究手段，它可以帮助研究人员更清楚的掌握施
工用肥和新品种的绩效，从而改善农作物的生产绩效。
首先，田间试验是检测施工用肥和新品种效果的重要方法，因为它可以直接反映品种类型、施用肥料量和农业生产状况之间的关系。
在田间试验中，研究人员可以进行小规模实地研究，比较多个研究实验地和不同品种的产量，用此方法计算出不同施用水平肥料所产生的
产量差异，并对不同施肥水平的绩效进行评价。
统计方法则是将田间试验的数据进行统计分析，用抽样法取样，用统计学方法统计分析，
得出所需要的结果，可以得出施用水平和新品种的产量的关系，以及不同品种之间的绩效
优劣，从而更有针对性和科学性地掌握施工用肥和新品种的效果。
因此，田间试验和统计方法在农业科学研究中都有重要的地位。
不仅可以为研究者形成客观、准确的数据，而且更重要的是，它可以帮助我们更好地把握施用发和品种的绩效，从
而提高农业生产绩效。
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。
田间试验与统计方法课程设计
课程设计背景
农业是一个重要产业，在实际生产过程中，田间试验和统计方法是必不可少的
工具。
田间试验可以帮助农民对主产区进行考察，确定适当的品种、肥料、农药、播种密度等，从而提高农产品产量和质量。
统计方法则可以对采集的数据进行分析，多角度探究存在问题及其根本原因，为农民提供决策依据。
设计目的
本课程设计旨在帮助学生了解田间试验的方法和步骤，以及统计分析的方法和
技巧，提高其对农业生产的理论和实践能力。
设计对象
本课程设计适合学习农业专业的本科生、研究生，以及从事田间实践和统计工
作的专业人士。
课程内容
第一章田间试验
1.1 田间试验的定义和意义
1.2 田间试验的原则和步骤
1.3 试验设计的要点和方法
1.4 试验数据的记录和分析
第二章统计方法
2.1 统计学概述
1。
田间试验统计方法
田间试验统计方法是在农田或田间进行的实验中，采用统计学原理和方法对数据进行分析和推断的一种方法。
它可以帮助农业科研人员或农田经营者评估不同农业实践、品种、肥料、农药等对农作物产量和质量的影响。
田间试验统计方法通常包括以下几个步骤：
1. 设计试验：选择合适的试验设计，如完全随机设计、区组设计、分组区组设计等，确保试验能够提供可靠的结果。
2. 样本选择：根据试验设计和样本容量计算方法，确定需要监测或采集的样本数量，并随机选择样本。
3. 数据采集：在试验期间或收获时，采集或记录相关数据，如生长状况、产量、植株高度、籽粒重量等。
4. 数据处理：对采集的数据进行整理和处理，计算平均值、标准差、方差等统计量，并进行适当的数据转换或修正。
5. 假设检验：根据试验目的和假设，选择合适的统计检验方法，如t检验、方差分析、回归分析等，判断不同条件下的差异是否显著。
6. 结果解释：根据统计分析的结果，得出结论并解释试验结果的意义，评估不同处理或因素对农作物生长和产量的影响。
田间试验统计方法可以帮助农业科研人员或农田经营者了解农作物的生长规律、评估不同管理措施的效果、优化农田管理方案，从而提高农业生产效益和可持续发展能力。
《田间试验与统计分析》是农学专业的主干课程，也是生物科学、生物技术、植物保护、动植物检疫、草业科学等相关专业的基础课。
本课程群的教学理念是以应用为导向，以试验设计、统计分析原理和思路为重点，以灵活应用数据处理软件为支撑。
通过本课程的学习，可以掌握试验设计的基本原理、基本设计方法及其数据分析方法，提高科学研究、逻辑推理、试验设计及数据处理的能力，特别是科学创新能力。
使用优良的设计方法及分析技术可以更好地解决农业科学（或生物科学）研究中的实际问题。
本课程自2004年被列为河北省精品课程以来，从教学体系、教学内容、教学手段、教师队伍建设、实践教学、网络资源等方面进行了建设，已完成预期建设目标。
分述如下：1．课程建设目标（1）在现代化教学理念指导下，制定适合与我校人才培养模式和植物生产类人才培养目标的教学大纲，构建适应于不同专业、不同学历层次的课程体系，体现教育教学的现代性、科学性和先进性。
（2）摸索能够培养学生的分析问题和解决问题能力、挖掘学生的创造能力和创新能力的课堂教学和实践教学的方法与手段。
（3）探索以科研带动教学，以教学推进科研，教学科研同步提高的途径。
改善教师的知识结构，提升学术水平和素质。
（4）选用国内优秀的教材，并组织或参与《田间试验与统计分析》系列教材的编写，建设一套具有鲜明特色的教材体系。
（5）完善网络资源的建设，为学生课下学习提供丰富、多样化的资料和案例。
（6）建立适合于本课程特点的考试方式和评定标准，扩充试题库。
2．课程建设内容及进展情况（1）理论课程体系建设的情况按照我校植物生产类专业的人才培养模式和教学目标的要求，对原《田间试验与统计分析》课程体系进行整改，按照专业类别、学历层次组织教学，构建一个既能够体现植物生产类特色、又能传授试验设计与数据处理分析方法的课程群。
田间试验与统计分析课程群中包括有《田间试验与统计分析》（专科）、《生物统计学》（本科）、《试验设计与分析》（本科）和《应用统计学》（本科）四门课程。
田间试验与统计分析概论：1．生物统计的内容包括哪三个方面？①统计原理②统计方法③试验设计2．生物统计的作用是什么？①提供试验或调查的方法②提供整理或分析资料的方法3．通常把样本容量小于或等于30的样本称为小样本。
样本容量大于30的样本称为大样本。
4．生物统计：应用概率论和数据统计原理方法来确定生物界数量变化的学科。
根据研究目的确定的研究对象的全体称为总体。
总体的一部分称为样本。
由总体计算的特征数称为参数。
是真值，不受抽样变动的影响。
由样本计算的特征数称为统计量，是参数的估计值，受抽样变动的影响。
准确性：也叫准确度，指在试验或调查中某一试验指标或性状的观测值与其真值接近的程度。
精确性：也叫精确度，指在试验或调查中同一试验指标或性状的重复观测值彼此接近的程度。
随机误差也叫抽样误差，这是由于许多无法控制的内在和外在的偶然因素所造成。
系统误差也叫片面误差，这是由于试验的初始条件相差较大，其条件未控制相同，测量的仪器不准，操作错误等所引起。
(影响准确性)第一章1．田间试验：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试验。
试验指标：在试验中具体测定的性状或观测项目称为试验指标。
试验因素：指试验中人为控制的、影响试验指标的原因。
因素水平：对试验因素所设定的量的不同级别或质的不同状态称为因素水平。
试验处理：事先设计好的实施在试验单位上的具体项目叫试验处理。
试验小区：安排一个试验处理的小块地段称为试验小区。
试验单位：指施加试验处理的材料单位，也称为试验单元。
2．田间试验的特点？要求？特点：①田间试验研究的对象和材料是农作物，以农作物生长发育的反应作为试验指标研究其生长发育规律、各项栽培技术或条件的效果。
②田间试验具有严格的地区性和季节性。
田间试验普遍存在试验误差。
要求：①试验目的要明确②试验要有代表性和先进性③试验结果要正确可靠④试验结果要具有重演性3．土壤差异的表现形式：梯度变化斑块状变化4．田间试验对照的设置形式：空白对照互为对照标准对照试验对照自身对照肥底对照5．田间试验设计？常用的田间试验设计方法有哪几种？田间试验设计：按照试验的目的要求和试验地的具体情况，将各试验小区在试验地上作最合理的设置和排列，称为田间试验设计。
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。
田间试验与统计分析教学设计前言在农业领域，田间试验是一个极其重要的环节。
通过田间试验可以评估不同品种、不同施肥方案、不同排水系统等对作物生长的影响。
同时，随着科技的进步，人工智能和数据分析的应用也使得对田间试验数据的分析更加精准。
因此，田间试验与统计分析是现代农业教育中不可缺少的一环。
教学目标本次教学旨在让学生掌握以下能力：1.理解田间试验的基本概念和流程；2.学习统计学的基础知识，并掌握该知识在田间试验中的应用；3.学会使用统计软件对田间试验数据进行分析，为农业科研提供支持。
教学内容1. 田间试验基础1.田间试验的概念和目的；2.田间试验的实施步骤：–试验设计；–地力和土壤改良；–择时、择地；–施肥方案；–病虫害防治；–防治采收和保管。
2. 统计学基础1.理解统计学基础概念，如均值、标准差、正态分布等；2.掌握实验方差分析方法；3.学会使用统计软件进行实验分析。
3. 田间试验与统计分析案例分析案例1：不同种类化肥对小麦产量的影响。
学生根据已有数据，分析不同种类化肥对小麦产量的影响，并给出建议。
案例2：不同病害防治措施对水稻收成的影响。
学生根据已有数据，分析不同病害防治措施对水稻收成的影响，并给出建议。
教学方法1.课堂讲解结合实例模拟；2.田间实践操作；3.分组讨论；4.数据统计软件实战操作。
教学评估1.田间试验操作考试；2.统计软件操作考试；3.考察学生对于标准实验设计的理解和利用。
总结田间试验与统计分析是现代农业教育中不可缺少的一环。
通过教学的方式让学生掌握田间试验基础和统计学基础知识，以及实战操作能力，将有利于提升学生以后的工作能力。
田间试验与统计方法
田间试验是指在农田或实际环境中进行的实验，旨在验证某种农业生产技术、种植方法或农业管理措施的有效性和可行性。
田间试验通常涉及到不同处理或处理组合的设置，以比较其对作物生长、产量、质量等方面的影响。
统计方法在田间试验中的应用非常重要，以下是一些常见的统计方法：
1. 随机化设计：随机将试验区域分配给不同处理组合，以消除人为因素对试验结果的影响。
2. 完全随机设计（CRD）：将试验区域随机分成若干组，每组只设置一种处理，各组之间没有差异。
3. 随机区组设计（RCBD）：将试验区域划分为几个相对均匀的区域，每个区域内随机分配不同处理。
RCBD设计可以减少环境差异对实验结果的影响。
4. 分析方差（ANOVA）：通过对不同处理组合的数据进行方差分析，确定各处理之间的差异是否显著。
5. LSD检验：通过最小显著差异检验，比较不同处理组合的均值是否存在显著差异。
6. 图表分析：使用散点图、折线图、柱状图等图表，直观地展示试验数据之间的关系和差异。
7. 相关分析：通过计算相关系数，探讨不同因素之间的相关性，例如作物产量与施肥量之间的关系。
这些统计方法可以帮助研究人员分析和解释田间试验数据，得出科学可靠的结论，指导农业生产实践。
1、自由度算法：品种间自由度=品种数-1，区组间自由度=重复数-1，误差自由度=品种间自由度*区组间自由度2、矫正数C=215.152/30=1542.9841，矫正数等于小区产量总合的平方除以小区总数。
3、总平方和SS=∑(7.852+6.282+.....+5.702+7.952)-C=1572.3807-1542.9841=29.3966总平方和等于小区产量平方和减去矫正数。
4、品种间平方和SS T=∑（20.882+20.822+..........+23.232）/3-C=1565.0612-1542.9841=22.0771 品种间平方和等于每品种三次重复产量总和的平方和除以重复数减去矫正数。
5、区组间平方和SS t=∑（74.352+68.712+72.092）/10-C=1544.5955-C=1.6114区组间平方和等于每重复小区产量总和的平方和除以品种数减去矫正数。
6、误差平方和SS R=SS-SS T-SS t=29.3966-22.0771-1.6114=5.7081误差平方和等于总平方和减去品种间平方和再减去区组间平方和。
7、区组间方差=1.6114/2=0.8057 区组间方差等于区组间平方和除以自由度。
8、品种间方差=22.0771/9=2.4530 品种间方差等于品种间平方和除以品种间自由度。
9、误差方差=5.7081/18=0.3171误差方差等于误差平方和除以误差自由度。
10、区组间F 值=0.8057/0.3171=2.45408，品种间F 值=2.4530/0.3171=7.7357 F 值等于区组间和品种间方差分别除以误差方差。
F 0.05和F 0.01的数据从表中查得，如果F 值小于 F 0.05，则不显著；如果F 值在F 0.05和F 0.01之间，则显著；11、标准误差=0.3171/3=0.33，标准误差等于误差方差除以重复数的开方。
12、SSR 0.05和SSR 0.01由新复极差表中查得LSR 0.05=SSR 0.05*标准误差，LSR 0。
1、试验的准确性：也叫准确度，指在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。
1、试验的精确性：也叫精确度，指试验中同一试验指标或性状的重复观测值之间彼此接近的程度2、试验单位：指施加试验处理的材料单位，也称为试验单元。
可以是一个小区，也可以是一穴、一株，一穗，一个器官。
试验小区：安排一个试验处理的小块地段，简称小区3、系统误差：是指在一定试验条件下，由某种原因所引起观测值具有方向性的误差，又称偏性。
系统误差是试验过程中产生的误差，它的值恒定不变，或遵循一定的变化规律，其产生的原因往往是可知或可掌握的。
系统误差影响试验的准确性3、随机误差:由多种偶然的，无法控制的因素所引起的误差称为随机误差。
随机误差带有偶然性质。
随机误差影响试验的精确性。
统计分析的试验误差主要是指随机误差，这种误差越小，试验的精确性越高。
4、田间试验误差的控制途径选择同质一致的试验材料；采用标准化的操作管理技术；控制土壤差异对试验结果的影响5、广义的田间试验设计狭义的田间试验设计6、田间试验设计应遵循的三个基本原则：重复、随机排列、局部控制7、区组：将一个重复全部的处理小区分配于具有相对同质的一小块土地上，称为一个区组8、重复：是指试验中将同一试验处理设置在2个或2个以上的试验单位上。
同一试验处理所设置的试验单位数被称为处理的重复数。
重复的作用：估计试验误差、降低试验误差。
统计学已经证明，样本平均数的标准误Sˉx与样本标准差S和样本容量n之间的关系式为Sˉx ＝s//n.即平均数抽样误差的大小与重复次数的平方根成反比，适当增大重复次数可以降低试验误差，提高试验的精确性。
*9、土壤肥力差异梯度变化时的试验设计（重点是区组的安排和试验小区方向的安排，灵活掌握）：一定要使小区的长边与肥力变化方向平行，使区组的长边与土壤肥力变化方向垂直。
10、抽样单位：试验单位上由一个或多个个体组成并能获得一个调查数据的集合称为抽样单位。
抽样单位可以是一种自然单位，也可以由若干个自然单位合并而成，还可以是人为确定的大小、范围和数量等。
田间试验与统计分析教学大纲（农学类专业专科学生）第一部分课程的性质和任务田间试验与统计分析, 是运用数理统计理论与方法研究农业科学研究和技术工作中, 所需的田间试验设计、实施和试验资料统计分析方法的一门应用学科, 是农学类专业的专业基础课。
本课程在高等数学、线性代数、概率论初步等课程的基础上, 介绍数理统计的基本概念和基本原理, 讲解田间试验的基本要求、设计实施和试验资料统计分析方法。
本课程既涉及一些严谨的数学理论和方法, 又紧密结合农业生产和科学研究实践。
通过学习为进一步学习遗传学、作物栽培学、作物育种学等专业基础课和专业课打下坚实的基础, 同时学会如何利用这一工具进行农业科学研究和技术工作方法。
第二部分基本要求通过本课程的学习, 学生应达到以下要求:1.有关试验数据分析的基本技能，如整理数据和计算平均数、变异数等，对试验结果有一个数量概念。
2.有关从试验数据进行归纳的统计推断原理和程序。
3.掌握试验设计的基本原则和各种设计的要点及特点.4.能根据所给试验条件,能够正确选用试验设计方法,并做出试验设计。
5.掌握EXCEL常见函数主要功能和数据分析工具。
第三部分教学说明及学时分配本课程总共60学时, 讲授44学时, 实验8个计16学时。
本课程以概率论、数理统计为基础, 介绍田间试验与统计分析的基本概念、基本知识和基本方法, 着重讲解农学类专业常用田间试验的设计、实施和统计分析方法。
本课程概念较多、理论抽象、系统严密、实践性强、公式复杂、符号繁多、计算量大, 除课堂讲授外, 要求学生认真完成习题作业, 并结合农业生产和科学研究实践, 有针对性的安排上机实习和田间实习, 注意培养学生运用所学知识和技能分析问题和解决问题的能力。
（一）教学环节1.课堂讲授着重讲解基本概念、基本原理和基本方法, 突出重点和难点。
各种统计分析方法的介绍主要结合例题来讲解。
2.实验及习题实验对于帮助学生巩固和加深理解教学的基本内容是很有作用的。
三、填空题1.（统计数）是总体相应参数的估计值。
2.χ2临界值由（）和（）决定。
3.F分布的平均数μF=（ 1 ）。
4.F临界值的取值由（）、（）和（）决定。
5.SSR临界值的取值由（）、（）和（）决定。
6.t分布的平均数=（0 ），标准差＝（）。
7.t临界值的取值由（自由度）和（概率？）决定。
8.标准化正态分布方程的参数是μ＝（0 ）和σ2 ＝（ 1 ）。
9.泊松分布的参数是μ＝（m ）和σ＝（√m ）。
10.常用表示资料变异程度的方法有方差、标准差、（极差）和（变异系数）四种。
11.常用的多重比较结果的表示方法有（列梯形表法）、（划线法）和（标记字母法）。
12.常用的随机排列的田间试验设计有（完全随机）设计、随机区组设计、拉丁方设计、裂区设计、再裂区设计和（条区）设计等。
13.二项分布的两个参数μ=（np），σ=（根号npq）。
14.二项总体的样本平均数分布的两个参数μ=（），σ=（）。
P6615.二项总体分布的两个参数μ=（p ），σ =（pq ）。
16.方差分析的三个基本假定是（可加性）、（正态性）和（误差同质性）。
17.方差分析的三个基本假定是：（1）处理效应与环境效应应该是（可加的）；（2）试验误差应该是（随机的）、彼此独立的，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（共同的误差方差），即误差同质性假定。
18.方差分析中，常用的变数转换方法有（平方根转换）、（对数转换）、（反正弦转换）和采用几个观察值的平均数作方差分析等四种。
19.根据处理排列方法，常用的田间试验设计可分为（顺序排列）和（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）资料和（质量性状）资料两大类。
21.回归估计标准误S y /x与离回归平方和Q和数据对数n的关系是S y /x=（/y xs==）。
P16122.回归估计标准误S y/x与回归平方和U以及数据对数n的关系是S y/x＝（？）。
23.回归关系的假设测验可由（t测验）或（F测验）给出；还可通过测定同一资料相关系数的显著性来明确回归关系的显著性。
24.回归平方和U与SP、SS X的关系是U＝（P164 ），其自由度＝（1）。
25.回归系数b的标准误与回归估计标准误S y/x、x变数平方和SSx的关系是S b＝（P63）。
26.基本的抽样方法包括（顺序抽样）、（典型抽样）和（随机抽样）三类。
27.建立直线回归方程y=a+bx时，a称为（回归截距），b称为（回归系数）。
28.建立直线回归方程ˆy=a+bx时，a与y、x和b的关系是a=（y-b x），b与x、x、y、y的关系是b=（）。
29.具有共同性质的个体所组成的集团称为（总体）；从该集团中抽取若干个体来研究，这些个体的集合称为（样本）。
30.决定系数r²一般只用于表示相关程度，而不表示（相关性质）。
31.决定系数r2与SP、SS X、SS y的关系是r2＝（）。
P17432.控制试验误差的三条途径是（选择同质一致的试验材料）、（改进操作和管理技术，使之标准化）和（控制引起差异的外界主要因素）。
33.离回归平方和Q与SS y、SSx、SP的关系是Q=（274.6670SPQ SSySSx=-=(不要数字) ）。
34.两个变数间的关系若具有原因和结果的性质，则定义原因变数为（自变数），定义结果变数为（依变数）。
35.某样本的6个观察值分别为2，3，9，4，1，5；则其中数为（ 3 ），变异系数为（75.7% ）。
36.某样本的样本容量为9，标准差为6，则样本平均数的标准误为（ 2 ）。
37.潘松分布的两个参数μ=（np ），σ=（√np ）。
38.如X服从N（20，25），已知P (X<16)=0.21，则P（16<X<24）＝（0.58 ），P（X>24）＝（0.21 ）。
∑∑---2)())((xxyyxx39.如X服从N（30，25），已知P(X<26)=0.2119，则P（26<X<34）= ( 0.5762 )。
40.如果由回归方程估计X为某一定值Y总体的平均数Y，则Y的95%置信限为（）；估计X为某一定值时Y总体某一观察值y0，则y0的95%置信限为（）。
41.设有A和B两个试验因素，各具有3和4个水平，随机区组设计，3次重复，则该试验有（12 ）个处理，（36 ）个小区，（36 ）个观察值。
42.设有K＝10个样本，采用t测验两两比较共需测验（45 ）次。
43.设有k=8个样本，采用t测验两两比较共需测验（28 ）次。
44.设有k组数据，每组均有n个观察值，则方差分析中总变异自由度为（nk-1 ），矫正项C与所有观察值总和T、n、k的关系是C＝（2 ()xnk）。
45.试验误差的三个主要来源是（实验材料固有的差异）、（实验室农事操作和管理技术的不一致所引起的差异）和（进行试验是外界条件的差异）。
46.室内试验只是（辅助性）性试验方法；田间试验是农业科学试验的（主要形式）形式，其（主要的）地位不可替代。
47.适用于间断性变数和属性变数资料的常用次数分布图有（条形图）和（饼图）。
48.随机变数的概率分布按其变异性质可分为（离散型）和（连续型）两类；按其数据来源又可分为（样本分布）、（理论分布）和（抽样分布）。
49.随机变数的概率分布按其数据来源可分为（样本分布）、（理论分布）和（抽样分布）。
50.随机变数分布的3种表示方法是（）（）( )。
51.田间实验根据实验因素的多少可分（单因素试验）、（多因素试验）和（综合性实验）为三类。
52.田间实验设计的目的是（降低实验误差）和（提高试验的精确度）。
？53.田间试验的特点是既受（实验材料本身）的影响，又受（环境条件）的影响。
54.田间试验设计的三个基本原则是（重复）、（随机排列）和（局部控制）。
55.统计假设测验按其所考虑的概率可分为（两尾测验）和（一尾测验）两类。
56.统计假设的基本任务是由（）分布经过（）分布的测验来估计（）分布。
57. 统计假设可分为（ 无效假设 ）和（ 备择假设 ）两种。
58. 土壤肥力差异的两种主要表现形式是（肥力高低变化较有规则 ）和（ 斑块状差异 ）。
59. 为了提高回归和相关分析的准确性，两个变数的成对观察值一般应有（ 5 ）对以上。
60. 相关系数r 的绝对值越接近1，表示相关越（ 密切 ）；越接近于0表示越可能（ 无相关 ）；至于r 的正或负，则是表示（ 相关的性质 ）。
61. 相关系数r 与SP 、SS x 、SS y 的关系是r = (()()x x y y r --==。
62. 样本平均数分布的方差x σ2 与总体方差σ2 、样本容量n 的关系是x σ2 =（σ2/n ）。
63. 样本中各观察值与其平均数的差数的平方的总和为（ 最小 ）。
64. 样本中各观察值与其平均数的差数的总和为（ 0 ）；样本中各观察值与平均数的差数的平方的总和为（ 最小 ）。
65. 一般而言，假设测验可能犯（ 两 ）类错误。
66. 一般正态分布的正态离差U=（ ）；样本平均数分布的正态离差U=（ ）。
67. 一个4因素3水平试验的所有可能处理组合数为（ 81 ）。
68. 由回归方程估计x 为某一定值时条件总体平均数的95％置信区间为（ ）；估计x 为某一定值时条件总体预 测值的95％置信区间为（ ）。
69. 有12个处理，要进行随机区组设计，可查得随机数字表中任一页的任一行，去掉（ 00 ）、（ 97 ）、（ 98 ）和（ 99 ）四个数字后，凡大于12的数均被12除后得余数，将重复数字划去，即得12个处理的排列次序。
70. 有6个处理，每处理3次重复，用对比法设计，至少要安排（ 18）个对照。
71. 有8个处理，每处理3次重复，用对比法设计，至少要安排（ 24 ）个对照。
72. 有一个总体共有4个个体，分别为2，4，6，8，从总体中进行复置随机抽样，每次抽2个观察值，抽出所有样本，则共有（6）个可能样本；所有样本平均数分布的平均数为（5），标准差为（√2 ）。
73. 有一样本，其6个观察值分别为6，3，8，4，1，3；则其中数为（ 6 ），均方为（ 1429/180 ）。
74.有一样本，其6个观察值分别为7，3，8，4，2，3；则其中数为（6）。
75.有一样本，其6个观察值分别为7，4，8，5，2，3；则其中数为（6.5）。
76.有一样本的5个观察值为2，7，7，5，4；则其样本均方为（3.6 ）。
77.有一正态分布N(16,4),已知U0.05＝1.96，则其分布中间有95％观察值的全距为（3.92 ）。
78.有一正态分布N（30，9），则落于24与36之间的观察值的百分数为（95.45%）。
79.有一正态分布N（36，9），已知U0.01＝2.58，则其分布中间有99％观察值的全距为（15.48 ）。
80.有一组观察值为11，26，15，24，9，22；则其极差为（15 ）。
81.在成组数据的平均数比较时，当两样本的总体方差已知时用（u ）测验；当两样本的总体方差未知，但可假定二者相等且为小样本时用（t ）测验。
82.在对比法和间比法试验结果的统计分析中，凡相对生产力超过（对照10%以上）的品种一般可以认为显著优于对照；相对生产力仅超过（对照5%左右）则宜继续观察。
83.在随机区组设计中，小区的随机可借助于随机数字表来进行。
如有12个处理，可查得表中任一页的任一行，去掉00、（97 ）、（98 ）和（99 ）四个数字后，凡大于12的数均被12除后得余数，将重复数字划去，即得12个处理的排列次序。
84.在一定的概率保证之下，估计出一个能够覆盖参数μ的区间称为（置信区间），区间的上下限称为（置信限），区间的长度称为（置信距），保证该区间能覆盖参数的概率（1-α）称为（置信系数或置信度）。
85.在正互作时，从各因素的最佳水平推论最优组合，估计值将偏（低）。
86.2χ值与观察次数O、理论次数E、分组数k的关系是2χ＝（221()k O EEχ-=∑），2χ分布是（连续性）变数的理论分布。
四、简答1.请写出两因素随机区组试验方差分析的自由度和平方和分解的公式。
答:设有A和B两个试验因素，各具a和b个水平，随机区组设计，r次重复，则该试验有a×b个处理，abr个小区，abr个观察值。
其自由度和平方和分解如下：自由度分解：注意Vt＝V A + V B + V A×B，V T＝Vr+Vt+ Ve同样处理平方和SSt＝SS A+SS B+SS A×B，总平方和SS T＝SS r+SS t+SS e2/如何确定试验小区的面积？1．简述田间试验的基本要求。
一般小区面积60~600尺2，示范性试验小区面积大于3000尺2，确定小区面积时需考虑：①试验种类：如耕作方式试验、灌溉试验、农药试验，小区面积宜大些；品种试验小区面积可小些。
