生物统计学教案

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＝0H A : μ>μμ<μμ≠μ三种情况中的一种。

本例的μ＝10.00g，因此H: μ=10.00HA: μ>10.00或μ<10.00或μ≠10.002、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。

「《生物统计附试验设计》教案」生物统计是生物学的一个重要分支，旨在帮助我们理解和分析生物实验数据。

试验设计是生物统计中的一个重要概念，它指的是和实验相关的一系列决策，包括确定实验的目的、确定实验的因素和水平、随机分配实验单位、以及确定实验的重复次数等等。

本教案将介绍生物统计附试验设计的一些基本概念和方法。

一、教学目标1.了解生物统计在生物学研究中的重要性；2.掌握生物统计附试验设计的基本概念和原则；3.了解一些经典的生物统计附试验设计方法；4.培养学生分析和解读生物实验数据的能力。

二、教学内容1.生物统计的基本原理和方法（200字左右）-介绍生物统计的基本概念和原理，包括总体和样本、统计量和参数、零假设和备择假设等；-介绍生物统计的基本方法，包括描述统计和推断统计。

2.经典的生物统计附试验设计方法（400字左右）-简介完全随机设计、随机区组设计和阻止设计等经典的试验设计方法，包括设计原理和实际应用；-分析和解读生物实验数据的方法，包括方差分析、t检验和卡方检验等。

3.实际案例分析（400字左右）-挑选一些生物学研究中常见的案例，例如药物疗效评价、生长速度比较等；-指导学生对实际数据进行分析和解读，包括数据处理、方差分析和统计推断等。

4.教学方法（100字左右）-以案例教学为主，引导学生主动思考和分析实际问题；-结合实际实验操作，让学生亲自体验生物统计附试验设计的过程；-利用互动教学和小组讨论的方式培养学生的合作和创新能力。

三、教学过程1.生物统计的基本原理和方法（20分钟）-分配教材或电子资料供学生预习；-上课前检查学生对基本概念的理解，并解答疑问；-讲解生物统计的基本原理和方法，引导学生进行思考和讨论。

2.经典的生物统计附试验设计方法（40分钟）-介绍完全随机设计、随机区组设计和阻止设计的原理和应用；-示例实验：设计一个完全随机设计的生物实验，并指导学生进行实际操作；-引导学生对实验结果进行分析和解读，提供帮助和指导。

生物统计学教课设计第六章参数预计教课时间： 1 学时教课方法：讲堂板书讲解教课目标：要点掌握均匀数、标准差和均匀数差的区间预计，掌握配对数据、方差比的区间预计，认识点预计、二项散布整体的区间预计。

讲解难点：标准差和均匀数差的区间预计6.1点预计无偏预计量定义：假如统计量的数学希望等于整体参数，则该统计量称为无偏预计量。

E xE s 22所以样本均匀数和样本方差都是无偏预计量。

在这里只实用 n－1 为除数所获得的方差才是σ2的无偏预计量，用 n 除得的结果其实不是σ2的无偏预计量。

这是我们在求方差时用 n－1 作为除数，而不用 n 作为除数的主要原由。

有效预计量定义：假如统计量的方差小于另一个统计量的方差，则前一个统计量称为更有效统计量。

从一个正态整体中抽取含量为n 的样本，样本均匀数的方差为：22x 当 n 充足大时，中位数m的方差为：2n2m2 n中位数的方差比均匀数的方差大π/2 倍，所以样本均匀数是μ 的有效预计量。

相容预计量若统计量的取值随意靠近于参数值的概率，随样本含量n的无穷增添而趋于1，则该统计量称为参数的相容预计量。

如样本均匀数的方差σ2/ n，当 n→∞时，均匀数的方差趋于0，这时样本平均数的独一可能值即为μ。

所以样本均匀数是整体均匀数的相容预计量，样本方差也是整体方差的相容预计量。

6.2区间预计区间预计的一般原理在第五章的例子中， H0：μ＝ 10.00g ，所得 u＝1.82 ，在做两侧查验时是接受H0的。

假如 H0不是μ＝ 10.00 ，而是μ＝10.20 （ u=0.24 ）或μ＝10.40( u=－ 1.34)等值时，全都落在接受域内。

因而可知，当用样本均匀数预计整体均匀数时所获得的结果不是单调值而是一个区间。

只需标准化的样本均匀数落在－ uα/2和 uα/2区间内，全部 H0都将被接受，于是获得一个包含整体均匀数的区间，用这类方法对整体参数所做的预计称为区间预计。

μ 的置信区间μ 的置信区间依σ 已知和未知而不一样。

生物统计学第五版教学设计
前言
生物统计学作为一门交叉学科，涉及到的内容非常广泛，包括数据采集、数据
分析、假设检验、回归分析、生存分析等等。

它在医学、生命科学、环境科学等很多领域中扮演着重要的角色。

因此，本次教学设计旨在通过生物统计学第五版教材，向学生全面、系统地介绍生物统计学的基础理论、方法和应用。

教学内容
教学的内容主要涵盖以下几个方面：
1. 统计学基础
•描述性统计学
•数据的表示和图形展示
•概率分布及其应用
2. 统计推断
•参数估计
•假设检验
•相关性分析
3. 双因素设计与方差分析
•双因素方差分析
•重复测量设计与方差分析
4. 回归分析
•简单线性回归
•多元线性回归
1。

生物统计学教案第二章概率和概率分布教学时间：2学时教学方法：课堂板书讲授教学目的：重点掌握离散型概率分布和连续型概率分布，掌握概率、总体特征数的定义和一般运算，了解概率分布与频率分布的关系讲授难点：离散型概率分布和连续型概率分布2.1 概率的基本概念(45分钟)2.1.1 问题的提出从同一总体中抽取样本，各次所得到的样本不会完全相同。

用不同样本去推断同一总体将得出不同的结论。

这些结论不可能都是正确的。

用某个样本去推断总体时，错误的可能性有多大？置信度有多高？这是对总体推断时所必须回答的问题。

为回答这个问题，就要对总体分布有所了解。

总体分布是建立在概率这一概念基础之上的。

自然现象，一般可分为确定性现象和非确定性现象。

非确定性现象或称为随机现象。

随机现象不存在简单的因果关系。

支配这些现象出现的因素很多，各因素所起的作用不一样，作用的程度也不一样，很难遇到两个不同个体接受相同的配合方式，因此从每一个个体所观察到的结果都不一样。

研究偶然现象本身规律性的科学称为概率论。

基于实际观测结果，利用概率论得出的规律，揭示偶然性中所寄寓的必然性的科学就是统计学。

2.1.2 事件及事件间的关系(自已复习)2.1.3 概率的统计定义（重点）设某随机试验共进行k次，成功了（事件A）l次，则称l/k是k次随机试验中成功的频率。

我们会发现，随着k的增大，频率l/k将围绕某一确定的常数p做平均幅度越来越小的变动，最终稳定于p，p即为事件A的概率。

表2－1 不同样本含量的抽样试验k=20 k=200 k=2000抽样号l l/k l l/k l l/k1 1 0.050 32 0.160 403 0.2022 4 0.200 31 0.155 414 0.2073 1 0.050 38 0.190 409 0.2054 4 0.200 49 0.245 382 0.1915 5 0.250 40 0.200 416 0.2086 7 0.350 37 0.185 413 0.2077 6 0.300 40 0.200 388 0.1948 2 0.100 29 0.145 423 0.2129 4 0.200 47 0.235 410 0.20510 4 0.200 53 0.265 395 0.193本例的l/k最后似乎稳定在0.200处，称0.200为事件A的概率，记为:P（A）＝0.200它的含义是随机试验中的每一个个体成功的可能性为0.200。

《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。

课程名称：生物统计学授课对象：生物科学类专业学生授课时间：2课时教学目标：1. 理解生物统计学的基本概念和原理。

2. 掌握生物统计学中的常用统计方法。

3. 能够运用生物统计学方法分析生物数据。

4. 培养学生的统计思维能力和应用意识。

教学重点：1. 生物统计学的基本概念和原理。

2. 常用统计方法，如描述性统计、推断性统计、方差分析等。

教学难点：1. 统计方法的实际应用。

2. 统计结果的解释和分析。

教学过程：一、导入（10分钟）1. 提问：什么是生物统计学？2. 介绍生物统计学的定义、研究对象和意义。

3. 引导学生思考生物统计学在生物学研究中的应用。

二、基本概念与原理（20分钟）1. 介绍生物统计学的基本概念，如总体、样本、变量、参数、统计量等。

2. 讲解概率论和数理统计的基本原理，如随机事件、概率分布、期望、方差等。

3. 通过实例说明生物统计学在生物学研究中的应用。

三、常用统计方法（30分钟）1. 描述性统计：介绍均值、中位数、众数、方差、标准差等统计量，并通过实例说明如何计算和解释这些统计量。

2. 推断性统计：介绍假设检验、置信区间、显著性水平等概念，并通过实例说明如何进行假设检验和计算置信区间。

3. 方差分析：介绍单因素方差分析、多因素方差分析等，并通过实例说明如何进行方差分析。

四、案例分析（10分钟）1. 选择一个生物学领域的实际案例，引导学生运用所学的统计方法进行分析。

2. 鼓励学生提出问题、讨论解决方案，并分享分析结果。

五、总结与作业（10分钟）1. 总结本节课的重点内容，强调生物统计学在生物学研究中的应用。

2. 布置作业，要求学生运用所学的统计方法分析一组生物学数据。

教学评价：1. 课堂参与度：观察学生在课堂上的提问、讨论和案例分析中的表现。

2. 作业完成情况：检查学生的作业，评估学生对统计方法的理解和应用能力。

教学资源：1. 教材：《生物统计学》2. 教学课件3. 生物学领域的实际案例备注：1. 教师应根据学生的实际情况调整教学内容和教学方法。

湖北省高等教育自学考试大纲课程名称：生物统计学课程代码：02078第一部分课程性质与目标一、课程性质与特点生物统计学是运用数理统计的原理和方法，来分析和解释生物科学试验中各种现象和试验调查资料的一门科学，它涉及生物科学试验的设计、试验方案的实施、数据的收集、整理和统计分析等；是生物科学专业必修的一门专业基础课。

二、课程目标与基本要求通过本课程的学习，使学生了解生物科学试验的任务、要求，掌握生物科学试验设计的原则和技术，能熟练制定试验方案，进行生物科学试验的设计，并能根据生物统计学原理正确选用统计分析模型，进行数据的处理与分析，作出科学的结论。

三、与本专业其他课程的关系生物统计学以数学的概率论和数理统计为基础，涉及到数列、排列、组合、矩阵、微积分等知识，但本课程并不将这些知识作为重点进行过多的讨论，而主要偏重于统计原理的介绍和具体分析方法的应用，培养学生运用统计学原理分析和解决试验资料所提供信息的能力。

第二部分考核内容与考核目标第一章概论一、学习目的与要求通过本章的学习，了解课程的性质、地位和任务；生物统计学的发展史、现状及发展趋势；生物统计学在生物科学研究中的应用；深刻理解统计学术语的含义。

二、考核知识点与考核目标（一）概论（重点）识记：常用统计学术语理解：生物统计学的基本概念应用：理解几组常用统计学术语及各组概念的含义，并根据概念回答一些基本问题。

（二）概论（次重点）识记：生物统计学的内容理解：生物统计学的作用（三）概论（一般）识记：生物统计学的发展概况及发展趋势理解：近代描述统计学、现代推断统计学第二章试验资料的整理与特征数的计算一、学习目的与要求试验资料的搜集和整理是对数据资料进行统计分析的首要环节。

通过本章学习，了解试验资料的类型，掌握试验资料的收集与整理、次数分布表的制作方法，重点掌握资料的分组方法、特征数的计算（平均数、变异数等）方法，深刻理解相关概念的含义。

二、考核知识点与考核目标（一）试验资料的搜集、平均数、变异数（重点）识记：调查、试验、平均数的种类、极差、方差、标准差理解：算数平均数的计算方法及应用、标准差的计算应用：对给出的试验资料进行具体分析，包括制备图表，计算平均数和变异数等，并要求能根据分析结果得出结论。

生物统计学教案第八章单因素方差分析教学时间：5学时教学方法：课堂板书讲授教学目的：重点驾驭方差分析的方法步骤,驾驭单因素和两因素的方差分析 ,理解多重比拟的一些常用方法讲授难点：驾驭单因素和两因素的方差分析8.1 方差分析的根本原理8.1.1 方差分析的一般概念第五章讲过两个平均数差异性的比拟可用t检验，在多组数据之间作比拟便须要通过方差分析来完成。

在多组数据之间作比拟可以在两两平均数之间比拟，但会进步犯I型错误的概率。

最简洁的方差分析是单因素方差分析。

下面举例说明。

例1 调查5个不同小麦品系株高，结果见下表：品系I II III IV V1 64.6 64.5 67.8 71.8 69.22 65.3 65.3 66.3 72.1 68.23 64.8 64.6 67.1 70.0 69.84 66.0 63.7 66.8 69.1 68.35 65.8 63.9 68.5 71.0 67.5和 326.5 322.0 336.5 354.0 343.0平均数 65.3 64.4 67.3 70.8 68.6例2 从每窝均有4只幼仔的初生动物中，随机选择4窝，称量每只动物的诞生重，结果如下：窝别I II III IV1 34.7 33.2 27.1 32.9 2 33.3 26.0 23.3 31.4 3 26.2 28.6 27.8 25.7 4 31.6 32.3 26.7 28.0 和 125.8 120.1 104.9 118.0 平均数 31.450 30.025 26.225 29.500这两个例子都只有一个因素，例1是“品系”，例2是“窝别”。

在每个因素下，又有a 个程度（或称为处理），例1有5个品系，例2有4个窝别。

a 个程度可以认为是a 个总体，表中的数据是从a 个总体中抽出的a 个样本。

方差分析的目的就是由这a 个样本推断a 个总体。

因为上述试验都只有一个因素，对这样的数据所进展的方差分析称为“单因素方差分析”。

生物统计学教案第七章拟合优度检验教学时间：2学时教学方法：课堂板书讲授教学目的：重点掌握二项分布的检验、正态性的检验，掌握独立性检验，了解X2的可加性。

讲授难点：正态性的检验、二项分布的检验7.1 拟合优度检验的一般原理7.1.1 什么是拟合优度检验用来检验实际观测数与依照某种假设或模型计算出来的理论数之间的一致性的方法。

可分为两种类型：（1）拟合优度检验：检验观测数与理论数之间的一致性。

（2）独立性检验：通过检验实际观测数与理论数之间的一致性来判断事件之间的独立性。

7.1.2 拟合优度检验的统计量例黄圆豌豆与绿皱豌豆杂交，第二代分离数目如下：黄圆黄皱绿圆绿皱总计实测数(O i) 315(O1) 101（O2）108(O3) 32(O4) 556理论数(T i) 312.75(T1) 104.25(T2) 104.25(T3) 34.75(T4) 556拟合优度的一般做法是：（1）将观测值分为k种不同类别，如四种类型豌豆。

（2）共获得n个独立观测值，第i类观测值的数目为O i。

如O1－O4，他们的和等于n。

（3）第i类的概率为p i，如上述四类豌豆的概率分别为9/16、3/16、3/16、1/16，概率之和等于1。

（4）第i类的理论数T i = np i, k个理论数之和等于n。

如上例中的T1－T4,它们的和等于n。

（5）O i 与T i 不符合程度的计算：① 求k 个O i －T i 之和，显然它们恒等于0。

② 求k 个(O i －T i )2之和，得不出相对的不符合程度。

O i ＝9、T i ＝6，O i －T i ＝3；O i ＝49、T i ＝46，O i －T i ＝3。

前者的不符合程度远大于后者。

③ 求k 个[(O i －T i )/T i ]2之和，但仍有问题。

如：O i ＝8、T i ＝5以及O i ＝80、T i ＝50时O i －T i /T i 都等于0.6。

④ 为了解决上述问题，以T i 为权求加权值。