试验设计名词解释

《园艺植物研究法》练习题（一）目录一、名词解释 (2)二、填空题 (4)三、选择题（单选） (5)四、判断题 (6)五、简答题 (10)六、辨析与阐述题 (15)七、设计题 (20)八、计算题 (28)九、案例分析题 (31)一、 名词解释1.0.01LSR 含义：显著水平为0.01最小显著极差值。

2.L 4（23）含义：表示该正交表的设计共有4个水平组合，可安排具有2个水平的因子最多3个。

3.试验方案：根据试验目的与要求而拟定的进行相互比较的一组试验处理的总称。

4.局部控制： 对试验中全部试验单元按重复分组来控制非处理因素，使其在同一组内对各处理的影响趋于最大限度的一致。

5.系统误差：亦称片面误差，它是由于试验处理以外的其他条件明显不一致而造成的处理观察值与其真值之间呈现的有一定方向的偏差 。

6.试验设计： 根据田间试验设计原理、小区技术要求和试验地的具体条件，将各个试验小区在试验地上做最合理的设计和排列。

7.孢粉学： 研究植物孢子和花粉的科学。

植物花粉受环境因素影响较小，形态特征稳定，遗传保守性强，可为植物起源、进化、分类和亲缘关系的鉴定提供重要依据。

8.试验指标： 试验中用来反映试验处理效果好坏的标志，常简称指标。

9.嫁接亲和力：指砧木和接穗嫁接后愈合并正常生长发育、开花结果的能力。

10.冻害指数：将不同级别冻害赋予一定数值（级值），冻害指数就是各级受害株树乘以该级级值之和占调查总株数乘以受冻害最重一级级值的百分比。

或者用公式表示：100%⨯⨯⨯=∑受冻最重一级级值调查总株数该级级值）（各级株数冻害指数 11.水平组合： 在多因素试验中，每个因素都有若干个水平，为了全面比较，常需将各因素的每一个水平都相互搭配一次进行试验，这种同一试验中各因素不同水平组合在一起而构成的技术措施（或条件）叫水平组合。

12.处 理： 试验中用于比较的试验技术措施。

处理的概念与因素、水平、水平组合等概念有关，在不同试验中含义不同。

多因素实验设计名词解释1.引言1.1 概述引言是一篇文章的开头部分，用于引入读者并提出文章的主题和目的。

在本文中，我们将介绍多因素实验设计的概念和相关的名词解释。

通过深入了解多因素实验设计的概念和应用，我们可以更好地理解这一重要的实验设计方法。

本文将分为引言、正文和结论三个部分，以详细阐述多因素实验设计的原理和实践应用。

在正文部分，我们将重点解释多因素实验设计的核心概念，并逐步介绍相关的名词解释。

最后，在结论部分，我们将对多因素实验设计进行总结，并提出一些结论和展望。

通过阅读本文，读者将能够全面了解多因素实验设计的基本概念和方法，从而更好地应用于实际研究中。

1.2 文章结构本文分为引言、正文和结论三个部分。

引言部分包括概述、文章结构和目的三个小节。

在概述部分，将介绍多因素实验设计的背景和意义，引起读者对本文主题的兴趣。

在文章结构部分，将对整篇文章的结构和各个部分的内容进行简要的介绍，以便读者能够清晰地了解文章的组织结构。

在目的部分，将明确本文的研究目的和意义，为读者提供研究动机和期望的实际应用。

正文部分将详细介绍多因素实验设计和相关的名词解释。

在多因素实验设计部分，将介绍其定义、基本原理、应用范围等内容，旨在帮助读者全面了解多因素实验设计的基本概念和特点。

在名词解释部分，将解释与多因素实验设计相关的一些重要术语和概念，以便读者能够更好地理解和运用这些概念。

结论部分将对整个多因素实验设计进行总结，并给出本文的结论。

在总结多因素实验设计部分，将简要回顾多因素实验设计的主要内容和研究成果，对其进行综合评价。

在结论部分，将对本文的研究目的和意义进行总结，并提出进一步研究的建议和展望，以期为读者提供启示和思考。

1.3 目的本文的目的是介绍和解释多因素实验设计的相关概念和方法。

多因素实验设计是一种经典的实验设计方法，广泛应用于各个科学领域，特别是在工程和社会科学研究中。

通过同时控制和观察多个因素对结果的影响，多因素实验设计可以帮助研究人员识别和理解各个因素之间的相互作用，并确定最佳的因素组合以达到预期的研究目标。

试验设计(design of experiments)又名：DOE，设计试验(designed experiments)概述试验设计(DOE)是一种对过程进行计划性试验的方法。

通过执行该组试验的既定计划并且依据特定的程序对数据进行分析，可以从最少的试验次数中获得许多信息。

在一次实验中可以研究不止一个变量，所以说试验是低成本的，同时，试验还能够识别出变量之间的交互作用。

通常，试验设计包括一系列的试验，开始时关注多个变量，然后集中在几个关键变量中。

这里表述的是“典型的”方法。

其他的DOE方法，例如，日本工程师田口玄一(GenichiTaguchi)博士强调应首先减少变异，然后再满足目标值。

田口方法有时被称为稳健性设计，应用于产品和过程设计中，从而使过程稳健或者说对一些不可控制变量（田口称为噪声因子）的变异不敏感。

他提出“损失函数”（参看图表5.51）的概念来表明由于变异的原因使质量特征偏离它的目标值，即使偏离后仍在顾客的容差范围内，但是顾客的不满意度和厂商的成也会随之变大。

第三种方法是由美国工程师Dorian Shainin提出并经Keki Bhote进行深入研究，这种方法常用于解决疑难杂症。

这种DOE方法是广义解决问题的方法中的一部分，包括如多变异图、变异分量研究等统计工具（“配对比较”与本书中的同名工具是不同的），与其他两种方法相比在数学上比较简单，并且谢宁( Shainin)法主要用于装配过程中，是一个识别并消除掉导致过程大多数变异的原因的过程。

适用场合·当研究能够被量化的输出过程时；·当想要了解关键变量如何影响输出时；·当想要知道哪个变量是重要的并且哪个不重要；·当想要改变过程均值时；·当想要减少过程变异时；·当想要通过设置一些过程变量，从而使输出很大程度上不受不可控制变化影响时（使过程更加稳健）。

实施步骤在本书中，没有介绍一种足够详细的、使我们进行和分析试验的步骤。

试验设计名词解释个体：个体(individual)是试验研究中的最基本的统计单位,可以是一株植株,一个麦穗或一个小区等。

通过对一个个体的研究,便可以获得一个观察值。

总体：总体(population)指试验研究的全部个体,是指具有共同性质的所有个体组成的集合,可以是一定范围内的所有植株、麦穗等。

如果体所包含的个体数目是有限的，称为有限总体。

样本：样本(sample)是从总体中抽出有代表性的个体,即总体的一部分所构成的集合。

样本中所包含的个体数目叫样本容量或样本大小(sample size),用n表示。

随机样本：随机样本(Fandom sample)是从总体中随机抽取的个体组成的样本。

观察值：观察值指每一个体的某一性状的测定值。

观察值是一个具体的数值,如上述10 株大豆各白的株高。

变量：变量(variable)指同一性状或同类个体观察值的集合。

变量不是一个或几个具体的数值,而是有多种可能取值的数组。

参数：由总体的所有个体的观察值计算的特征数叫参数(parameter)。

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。

统计数：由样本所有个体的观察值计算的特征数叫统计数(statistic)。

常用拉丁字母表示统计数,例如,用x表示样本平均数,用S表示样本标准差。

总体参数由相应的统计数来估计,例如,用x估计μ,用S估计σ等。

试验方案：试验方案是（Protocol）叙述试验的背景、理论基础和目的，试验设计、方法和组织，包括统计学考虑、试验执行和完成的条件。

试验设计：在明确所要考察的（可控）因子及其水平后对试验进行总体安排称为试验设计。

试验因素：指在科学试验中，被变动的并设有待比较的一组处理的因子，简称因素或因子。

因素水平：试验中试验因素所处的各种状态或取值称为因素水平，简称水平。

指标：用于衡量试验结果好坏的特性值称为指标。

在回归设计中指标又称为响应变量。

常见的指标有两类：定量指标与定性指标。

名词解释1.总体：根据研究目的确定的研究对象的全体称为总体2.个体：总体中的一个研究单位称为个体3.样本：总体的一部分称为样本4.样本含量：样本中所包含的个体数目叫样本容量或大小5.随机样本：总体中随机抽取的个体所构成的样本6.参数：由总体计算的特征数叫参数u…总体平均数7.统计量：由样本计算的特征数叫统计量S…样本标准差8.准确性：在调查或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9.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的程度10.系统误差：由于许多无法控制的内在或外在的偶然因素，如试验动物的初始条件、饲养条件、管理措施等尽管在试验中力求一致，但不可能绝对一致所造成11.偶然误差：由于试验动物的初始条件相差较大，实验条件、实验仪器以及实验记录等引起的误差12.连续性变异资料：各个观测值之间的变异是连续性的资料13.离散（不连续）型资料：各个观测值只能以整数表示，它们之间是不连续的资料14.算术平均数：资料中各观测值的总和除以观测值个数所得的商，简称平均数15.标准差：标准差指统计上用于衡量一组数值中某一数值与其平均值差异程度的指标。

标准差被用来评估价格可能的变化或波动程度16.方差：方差是各变量值与其均值离差平方的平均数，它是测算数值型数据离散程度的最重要的方法17.离均差平方和：就是一个数列中的每个数和平均值的差的平方的和18.变异系数：标准差与平均数的比较可以消除单位和平均数不同对两个或多个资料变异程度比较的影响c.v19.试验：根据某一研究目的，在一定条件下对自然现象所进行的观察或试验20.随机事件：随机试验的每一种可能结果，在一定条件下可能发生，也可能不发生称为随机事件21.概率：在相同条件下进行n次重复试验，当试验重复数n逐渐增大时，某随机事件发生的次数与n之比越来越稳定地接近的某一数值22.小概率原理：在统计学上，把小概率事件在一次试验中看成是实际不可能发生的事情23.正态分布：连续性随机变量x的概率分布密度函数为…….的分布24.标准正态分布：N～(0,1)的正态分布，即概率密度分布函数……的连续型随机变量x的分布25.双侧（两尾）概率：随机变量x落在平均数u加减不同倍数标准差区间之外的概率26.单侧（一尾）概率：随机变量x落在小于u-k或大于u+k的概率27.二项分布：设随机变量x所有可能取的值为零和正整数：0，1，2n且有Pn（k）=Cnkpkqn-kk=0，1..n则称随机变量x服从参数为n和p的二项分布28.标准误：即样本均数的标准差，是描述均数抽样分布地离散程度及衡量均数抽样误差大小的尺度。

1.样本: 样本从总体中抽出的若干个体所构成的集合称为样本.2.总体: 总体指具有相同性质的个体所组成的集合称为总体.3.连续变量：表示在不变量范围内可抽出某一范围的所有值.4.非连续变量:也称为离散型变量,表示在变量数列中,仅能取得固定数值,并且通常是整数.5.准确性:指在调查或实验中某一试验指标或形状的观测值与真值接近的程度.6.精确性：指调查或实验中同一试验指标或形状的重复观测值彼此接近程度大小.7.资料：指在一定条件下,在生物学实验和调查中,能够获得大量原始数据,对某种具体事务或现象观察的结果.8.数量性状资料：指一般是由计数和测量或度量得到的.9.质量性状资料：是指对某种现象只能观察而不能测量的资料,也称属性资料.10.计数资料;指由计数得到的数据.11.计量资料：有测量或度量得到的数据.12.普查：指对研究对象的每一个个体都进行测量或度量的一种全面调查.13.抽样调查：是一种非全面调查,它是根据一定的原则对研究对象抽取一部分个体进行测量或度量,把得到抽样调查的数据资料作为样本进行统计处理,然后利用样本特征数对总体进行推断.14.全距极差：是指样本数据资料中最大观测值与最小观测值的差值.组中值：是指两个组限下线和上限的中间值.15.算数平均数：是指总体或样本资料中哥哥给观测值的总和除以观测值的个数所得的商.16.中位数：是指将试验或调查资料中所有观测值以大小顺序排列,居中位置的观测值.17.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.18.几何平均数：指资料中有几个观测值,其乘积开几次方所得的数值.19.方差：指用样本容量 n 来除离均差平方和,得到平均的平方和.20.标准差：指方差的平方根和.21.变异系数:指将样本标准差除以样本平均数得出的百分比.22.概率:指某事件 A 在 n 次重复试验中,发生了几次,当试验次数 n 不断增大时,事件 A 发生的频率 WA 概率就越来越接近某一确定值 P,于是则定 P 为事件 A 发生的概率.23.和事件：指事件 A 和事件 B 至少有一件发生而构成的新事件称为事件 A 和事件 B 的事件.24.积事件:指事件 A 和事件 B 同时发生而构成的新事件,称为事件 A 和事件B 的积事件.25.互斥事件：指事件 A 和事件 B 不能同时发生,称为事件 A 和事件 B 互斥.26.对立事件：指事件 A 和事件 B 必有一个事件发生,但两者不能同时发生.27.独立事件：指事件 A 的发生与事件 B 的发生毫无关系.28.完全事件系：指如果多个事件 A1、A2、、、、、、An 两两相斥,且每次试验结果必然发生其一,则称事件 A1、完全事件系 A2、、、、、、An 为一个完全事件系.29.概率加法定理：指互斥事件 A 和 B 的和事件的概率等于事件 A 和事件 B的概率之和, PA+B=PA+PB.30.概率乘法定理：指事件 A 和事件 B 为独立事件,则事件 A 与 B 同时发生的概率等于事件 A 和事件 B 各自概率乘法定理的乘积,即:PAB=PAPB.31.伯努利大数定律：设 M 是 n 次独立试验中事件 A 出现的次数,而不是事件A 在每次试验中出现的概率,则对于任意小的正数ε ,有如下关系:limp{m/n-p< ε }=132.辛钦大数定律:是用来说明为什么可以用算术平均数来推断总体平均数 m的.33.统计推断:指从样本的统计数对总体参数做出的推断,包括参数估计和假设检验.34.假设检验：指根据总体理论分布和小概率原理,对未知或不完全知道的总体提出两种彼此对立的假设,然后有样本的实际结果,经过一定的计算,做出在一定概率意义上应该接受的那种假设的推断.35.参数估计:指由样本结果对总体参数在一定概率水平下所作出的估计.点估计是用样本统计量直接给出总体相应参数的估计值,由于抽样误差存在,X拔不同的样本将会得到不同的点估计值,点估计缺乏明确的精度概念,而区间估计在一定程度上可以弥补这个不足36.小概率原理：指如果假设一些条件,并在假设的条件下能够准确地算出事件 A出现的概率 a 为很小,则在假设条件下的 n 次独立重复试验中时按预定的概率发生,而在有一次试验中则几乎不可能独立.37.显着水平：指在无效假设和备择假设后,要确定一个否定 H0 的概率标准,这个概率称为显着水平.38.方差同质性：就是指各个总体的方差是相同的.39.α 错误 :H0 是真实的,假设检验却否定了它,就烦了一个否定真实假设的错误,称为α 错误.40.β 错误：指如果H0 不是真实的,假设检验时却接受了 H0,否定了 HA 这样就犯了接受不真实假设的错误,称为β 错误.41.适合性检验：指比较观测值与理论值是否符合的假设检验交适合性检验.42.独立性检验：指研究两个或两个以上因子彼此之间是相互独立的还是相互影响的一类统计方法.43.相关分析:是研究现象之间是否存在某种依存关系, 并对具体有依存关系的现象探讨其相关方向以及相关程度,是研究随机变量间的相关关系的一种统计方法.44.回归分析：是确定两种或两种以上变数间相互依赖的定量关系的一种统计分析方法.45.回归系数：y^=a+bx,自变量 x 改变一个单位,依变量 y 平均增加或减少的单位数,即回归直线的斜率 b.46.回归截距：y^=a+bx,a 是当 x=0 时的 Y^值,即直线在 y 轴上的截距,称为回归截距.47.离回归平方和：它反映除去 x 与 y 相关程度和性质的统计数.48.回归平方和：它反映在 y 的总体变异种由于 x 与 y 的直线关系而产生 y变异减小的部分.49.相关系数：是指通过计算表示 x 和 y 相关程度和性质的统计数.50.决定系数：是变量 x 引起 y 变异的回归平方和与 y 变异总平方和的比率.51.转换：指估计总体相关系数 p 的置信区间时,需要将 r 转换成 z.52.试验设计：广义的指整个研究课题的设计,包括实验方案的拟订,试验方案的拟订,试验单位的选择,分组的排列,实验过程中试验指标的现象记载,试验资料的整理,分析等内容.53.试验结果重演：是指在相同的条件下,在进行实验或实践,应能重复获得与原试验结果相近的结果.54.处理因素：一般指对受试对象给予的某种外部干预.55.主效应：多因素中试验中引起实验结果发生变化的主要.56.互作：因素之间的交互作用.57.受试对象：是处理因素的客体,实际上就是根据研究目的而确立的观测总体.58.处理效应：是处理因素作用于受试对象的反应,是研究最终体现59.误差：在试验中受偶然影响或者说非处理因素影响使观测值偏离试验处理真值的差异.60.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产生的误差.61.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62.重复：在试验中,同一处理设置的试验单位数.63.随机:是指一个重复的某一处理或处理组合被安排在哪一个试验单位,不要有主观成见.64.均积：是 x 与 y 的平均的离均差的乘积和,简称均积.65.协方差：与均积相应的总体参数.66.协方差分析：把回归分析与方差分析结合.67.试验控制：要提高试验的精确度和灵敏度,必须严格控制试验条件的均匀性,使各处里处于尽可能一致的条件下.68.统计控制:是试验控制的一种辅助手段,是用统计方法来矫正因自变量的不同而对依变量所产生的影响.69.估计量：估计总体参数的统计量70.无偏估计量：如果一个统计量的理论平均数即数学期望等于总体参数,这个统计量就叫无偏估计量71.矩估计：用样本矩作为总体矩的估计值72.矩估计法数字特征法、矩法用样本矩作为相应总体矩的估计量,也可以用样本数字特征作为相应的总体数字特征的估计量.用矩法获得的估计值,叫据估计值.据发的思想实质是用样本去替换总体矩的原则,称之为替换原则73.有效估计量：设a1,a2是A的两个无偏估计量,若vara1<vara2,则a1为有效估计量74.抽样误差：由抽样引起的样本值与总体值之间的差异成为抽样误差,直接原因：总体中各个体之间存在差异,或重复试验中一些服从某种分布的偶然误差的存在75.标注误差标准误：描述样本平均数波动情况的统计量,就是X拔的方差或标准差,计均数抽样误差为西格玛X拔,=西格玛/根号n,西格玛X拔就是标准误差76.估计样本平均数方差：SX拔平方,=S平方/n77.估计标准误：SX拔,=S/根号n78.置信区间：达到某一置信度如95％时,预报量可能出现的范围如Ey±1.96西格玛,这里西格玛是标准差置信区间的意义是：反复抽样多次,每次的样本容量相等,每次的样本值确定一个区间a1,a2,这个区间包含a的概率是1001-阿尔法%,不包含a的概率是100阿尔法%79.置信水平置信度,置信系数,可靠度是指总体参数值落在样本统计值某一区内的概率；而是指在某一置信水平下,样本统计值与总体参数值间误差范围.置信区间越大,置信水平越高.80.拟合优度检验：对总体分布类型的检验,包括检验观测数与理论书之间的一致性,通过检验观测数与理论书之间的一致性来判断事件之间的独立性81.皮尔逊定理：若n充分大,则不论总体服从什么分布,卡平方总是近似服从自由度为m-a-1的卡平方分布82.方差分析：能同时判断多组数据平均数之间的差异显着性,能把随机变异从混杂状态中分离开来,从而为判断因素对实验结果有无确实的影响提供依据83.方差分析的前提条件：等方差,正态性、独立性84.固定因素：若因素的a个水平是经过特意选择的,则该因素为固定因素.发差分析所得到的结论只适合于选定的几个水平,并不能将其结论扩展到未加考虑的水平上85.固定效应模型：处理固定因素所用的模型称为固定效应模型或固定模型86.随机因素：若因素的a个水平,是从该因素水平总体中随机抽出的样本,则该因素称为随机因素,从随机因素a个水平所得到的结论,可以推广到这个因素的所有水平上87.处理随机因素所用的模型称为随机效应模型88.多重比较：对各对均值之间的差异的显着性检验89.LSD法在统计推断时犯第一类错误的概率大,而Duncan法犯第一类错误的概率小.90.多个方差齐性检验bartlett检验,巴特氏卡平方检验：当a个随机样本是从独立正态总体中抽取时,可以计算出统计量K平方,当n=minnj充分大时,K平方的抽样分布非常接近于a-1自由度的卡方分布.由此可对多个总体进行卡平方检验.91.两因素之间交互作用产生新效应的现象为交互作用92.由因素水平的改变而造成的因素效应的改变称为该因素的主效应93.交叉分组设计：假设A药物有a水平,B药物有b水平,共有ab个剂量组合,每一组重复n次.共有abn名病人参加实验,这样的实验设计称为交叉分组设计94.相关：设有两个随机变量X和Y,对于任一随机变量的每一个可能的值,另一个随机变量都有一个确定的分布与之相对应,则称这两个随机变量之间存在相关关系95.如果变量之间的关系可以用函数关系来表达,就称它们之间的关系为确定性关系96.回归关系、相关关系：统计学上把变量之间的非确定性关系称为相关关系,也成为回归关系97.如果对于一个普通变量x的每一个可能的值xj都有随机变量Y的一个分布与之对应,则称随见变量Y的一个分布与之对应,则称随机变量Y对x存在回归关系98.具有回归关系的两变量之间对于任一xi都不会有一个确切的yi与之对应,但为了描述两变量之间的数量关系,可选当x=xi时Y的平均数谬角标Y乘X=xi 与之相对应,则称谬角标Y乘X是Y的条件平均数99.Y1,y2…yn这n个数据的离差平方和,记作SYY,称为总离差平方和,反映了n个yi折的离散程度100.回归平方和y折-y拔平方求和,几座SSR.是n个yi折的离差平方和,反映了n个yi折的离散程度101.剩余平方和残差平方和yi-yi拔平方求和,记作SSe,是除了x对Y的线性影响之外的其他剩余因素造成的平方和,这些因素中包括x对Y的非线性影响及试验误差,观察误差等随机因素102.相关分析是对两个或两个以上随见变量之间相互关联程度进行分析的统计学方法103.存在于两个随机变量之间的相关关系称为简单相关或单相关,存在于三个或三个以上变量之间的相关关系为多重相关或复相关在一元回归中,回归的显着程度,可以用相关系数来表示,同样,在多元回归问题中,回归的显着程度可以用复相关系数表示104.统计学上把衡量变量之间关系密切程度的统计量称为相关系数105.消除了其他变量的影响后两个变量之间的相关关系称为偏相关纯相关.为了反映两变量间的真正关系,就要保证在其他变量都保持不变的情况下,计算它们的相关系数,这时的相关系数称为偏相关系数或纯相关系数106.样本平均数作为总体平均数估计值的优良：无偏均值等于总体平均数、有效方差小雨其他估计值、一致性总体平均数为极限值107.概率论中有关论证随机变量的和的分布服从正态分布的一类定理称为中心极限定理108.若X为一随机变量,则Fx=PX<=x为X的分布函数。