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食品试验设计与统计分析习题答案【最新】食品试验设计与统计分析习题答案课程大纲:一、课程性质与目的本课程是为食品质量与安全专业本科生开设的专业基础选修课，通过本课程的学习将使学生掌握正确地收集、整理、分析数据的方法，培养学生分析问题和解决问题的能力，使学生能够独立进行试验设计，并能利用统计知识对试验结果进行正确的处理，为以后的学习打下必要的基础。
二、课程简介《食品试验设计与统计分析》是数理统计的原理和方法在食品科学研究中的应用，通过该门课程的学习，将学习到如何正确地收集、整理、分析数据，从而得出客观、科学的结论的方法，以及掌握基本的试验(调查)设计和统计分析方法，从而可以对食品科学研究中拟通过试验解决的具体问题提出科学而合理的试验方案，并用科学的统计方法进行数据处理，得出可靠的结论，从而为今后的工作和学习打下必要的基础。
三、教学内容第一章绪论(1学时)主要内容:介绍试验设计与统计分析课程的性质、地位及其重要性，介绍本门课程对今后学习及工作的影响;介绍食品科学试验的特点与要求。
学习要求:了解试验设计与统计分析在食品科学研究中的应用及发展概况;熟悉食品科学实验的特点与要求。
自学:试验设计与统计学发展概况。
第二章数据资料的整理与特征数(2.5学时)主要内容:统计常用术语概念;资料的分类及整理方法;常用统计表和统计图的绘制;资料特征数的计算;异常数据的检出。
学习要求:理解统计常用术语的含义;理解不同类型资料的性质并掌握资料的整理方法;掌握统计表和统计图的绘制;掌握资料特征数的计算方法;掌握异常数据的检出方法。
自学:部分统计表和统计图的绘制;部分异常数据的检出方法。
作业:课后习题。
第三章理论分布与抽样分布(2.5学时)主要内容:介绍有关随机变量的几种常用理论分布、平均数和均数差数的抽样分布及t分布。
学习要求:掌握常用理论分布的规律及相互间的关系;正确进行有关随机变量的概率计算;掌握t分布规律及其与标准正态分布的关系;理解均数标准误和均数差数标准误的意义，并掌握其计算方法。
.. 生物统计学习题集参考答案第一章概论一、填空1 变量按其性质可以分为 连续 变量和 非连续 变量。
2 样本统计数是总体 参数 的估计量。
3 生物统计学是研究生命过程中以样本来推断 总体 的一门学科。
4 生物统计学的基本内容包括_试验设置、统计分析_两大部分。
5 统计学的发展过程经历了 古典记录统计学、 近代描述统计学现代推断统计学 3个阶段。
6 生物学研究中，一般将样本容量 n大于等于 30称为大样本。
7 试验误差可以分为__随机误差 、系统误差 两类。
二、判断（-）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 在试验设计中，随机误差只能减少，而不可能完全消除。
（+）4 统计学上的试验误差，通常指随机误差。
三、名词解释样本：从总体中抽出的若干个体所构成的集合称为样本。
总体：具有相同的个体所构成的集合称为总体。
连续变量：是指在变量范围内可抽出某一范围的所有值。
非连续变量：也称离散型变量，表示变量数列中仅能取得固定数值并且通常是整数。
准确性：也称准确度指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的程度。
精确性：也称精确度指在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 试验资料的整理与特征数的计算一、填空1 1 资料按生物的性状特征可分为资料按生物的性状特征可分为资料按生物的性状特征可分为_________数量性状资料数量性状资料数量性状资料__变量和变量和______变量性变量性状资料状资料__变量。
2 2 直方图适合于表示直方图适合于表示直方图适合于表示______计量计量计量 、、 连续变量连续变量__资料的次数分布。
3 3 变量的分布具有两个明显基本特征，即变量的分布具有两个明显基本特征，即变量的分布具有两个明显基本特征，即__集中性集中性__和____离散性离散性离散性__。
4 4 反映变量集中性的特征数是反映变量集中性的特征数是反映变量集中性的特征数是______平均数平均数平均数______，反映变量离散性的特征，反映变量离散性的特征数是数是______变异数（标准差）变异数（标准差）变异数（标准差）__。
资料的整理与分析方法资料的整理与分析是指将杂乱的信息进行系统化的整合和深入的分析，以便更好地理解、利用和应用这些信息。
在各类研究、调查、统计等工作中，资料的整理与分析是必不可少的环节。
下面将介绍几种常见的资料整理与分析方法。
一、文件整理法文件整理法主要适用于大量的文本资料整理。
首先，要对收集到的文本资料进行逐一浏览，将其中的关键信息摘录出来并分类，形成一个整体的文件目录结构；然后，进一步对摘录出来的信息进行归纳、概括和总结，以形成完整的分析报告。
二、图表整理法图表整理法主要适用于大量的数字资料整理。
首先，要对收集到的数字资料进行整理和汇总，可以采用表格、图表等形式进行展示；然后，可以通过比较、排列、计算等方式对数据进行分析，找出数据之间的规律和趋势，并进一步对其进行解释和解读。
三、统计分析法统计分析法主要适用于大量的数字资料分析。
首先，要对收集到的数据进行统计，包括计数、计量、计算等操作，以获取数据的基本特征；然后，可以通过描述统计分析、相关性分析、回归分析等方法对数据进行进一步的分析，以获取更深入的认识和理解。
四、内容分析法内容分析法主要适用于大量的文本资料分析。
通过对文本的关键词、主题、情感等进行提取和分析，可以揭示出文本的内在含义和特征。
内容分析法通常可以分为定性内容分析和定量内容分析两种方法，前者主要侧重于理解和解释，后者主要侧重于测量和比较。
五、主成分分析法主成分分析法主要用于多变量数据的降维和简化。
通过对多个变量进行综合分析，找出其中的主要因素和结构，以便更好地进行数据压缩、模型建立和预测分析。
主成分分析法可以帮助我们理清复杂数据之间的关系，并提取出最具代表性的因子和维度。
六、SWOT分析法SWOT分析法主要用于组织、企业或个人的战略规划和决策分析。
通过分析组织、企业或个人的优势、劣势、机会和威胁，可以帮助制定相应的发展战略和应对措施。
SWOT分析法的核心是明确内外部环境中的关键因素，并对其进行综合和评估。
数据的收集整理与描述知识点总结数据的收集、整理与描述是数据分析的基础，也是数据科学家和数据分析师必备的技能之一。
通过收集、整理和描述数据，我们可以更好地理解数据的特征和规律，为后续的数据分析和决策提供支持。
一、数据的收集数据的收集是指通过各种途径和手段，获取所需的数据。
数据的收集可以分为两种方式：主动收集和被动收集。
1. 主动收集数据：主动收集数据是指主动去获取数据，可以通过调查问卷、实地观察、实验研究等方式收集数据。
在主动收集数据时，需要明确数据的目的和范围，设计合理的问卷或实验方案，确保数据的可靠性和有效性。
2. 被动收集数据：被动收集数据是指通过已有的数据源或平台获取数据。
例如，从互联网上爬取数据、从数据库中提取数据等。
被动收集数据的优点是获取成本较低、数据规模较大，但需要注意数据的来源和质量，避免因数据源的问题导致分析结论的偏差。
二、数据的整理数据的整理是指将收集到的数据进行清洗、处理和转换，使其更适合进行后续的分析和建模。
1. 数据清洗：数据清洗是指对数据进行筛选、过滤和纠错，去除无效数据和异常值，保证数据的准确性和一致性。
数据清洗的过程包括数据去重、缺失值处理、异常值处理等。
2. 数据处理：数据处理是指对数据进行归一化、标准化、特征工程等操作，使数据更具有可比性和可解释性。
数据处理的目的是提取数据的关键特征，并消除不同数据之间的差异，以便进行后续的分析和建模。
3. 数据转换：数据转换是指将数据从一种形式或格式转换为另一种形式或格式。
例如，将数据从文本格式转换为数字格式，或将数据进行聚合和汇总等。
数据转换的目的是使数据更易于理解和分析。
三、数据的描述数据的描述是指对整理好的数据进行统计和分析，得出数据的特征和规律，为后续的数据分析和决策提供依据。
1. 描述性统计：描述性统计是对数据进行总结和概括的方法。
常用的描述性统计指标包括均值、中位数、标准差、方差等。
通过描述性统计，可以了解数据的分布情况和中心趋势，判断数据的集中程度和离散程度。
质量统计分析5．2．1 质量数据收集方法1．质量数据收集的常用方法如表5-9所示。
表5-9 质量数据收集方法整群抽样整群抽样一般是将总体按自然存在的状态分为若干群，并从中抽取样品群组成样本，然后在中选群内进行全数检验的方法多阶段抽样1．是指在抽取样本时，分为两个及两个以上的阶段从总体中抽取样本的抽样方式 2．具体操作步骤（1）第1阶段，将总体分为若干个一级抽样单位，从中抽选若干个一级抽样单位入样（2）第2阶段，将入样的每个一级单位分成若干个二级抽样单位，从入样的每个一级单位中各抽选若干个二级抽样单位入样 （3）依此类推，直到获得最终样本2．质量数据的分类根据质量数据数量化的要求，可以将质量数据进行如图5-14所示的划分。
图5-14 质量数据的分类5．2．2 质量数据的特征值质量数据特征值是由质量数据计算的用来描述质量数据波动规律的指标，具体内容如图5-15所示。
计数值数据1．计量值数据是可以连续取值的数据，属于连续型变量。
其特点是在任意两个数值之间都可以取精度较高一级的数值。
2．该类数据通常通过测量获取，如重量、强度、尺寸、标高、位移等。
3．一些属于定性的质量特性，可由专家主观评分、划分等级而使之数量化，得到的数据也属于计量值数据。
1．计数值数据是只能按0，1，2，……数列取值计数的数据，属于离散型变量。
2．该类数据由计数得到。
计数值数据又可分为计件值数据和计点值数据。
计件值数据，表示具有某一质量标准的产品个数。
如总体中合格品数、一级品数；计点值数据，表示个体（单件产品、单位长度、单位面积、单位体积等）上的缺陷数、质量问题点数等。
计量值数据图5-15 质量数据的特征值5．2．3 质量数据处理方法质量数据处理方法如表5-10所示。
表5-10 质量数据处理方法方法内容特点列表法制作一份表格把测量数据按照对应关系一一排列在表中即列表法1．能够简单反映出相关量之间的对应关系2．清楚明了地显示出测量数值的变化情况3．较容易从排列数据中发现有错误的数据4．为用其他方法处理数据创造了有利条件作图法把一系列相互对应的数据及变化的情况用曲线表示出来即作图法1．能够形象、直观、简便地显示出变量的相互关系以及函数的极值、拐点、突变或周期性等特征2．有助于发现测量中的个别错误数据3．在报告质量数据处理结果时用曲线描述较为直观逐差法当两质量数据成线性关系时，常用逐差法来计算因变量变化的平均值；当函数关系为多项式形式时，也可用逐差法来求多项式的系数1．充分利用测量数据2．绕过某些定值未知量3．可验证表达式或求多项式的系数最小二乘法和一元线性从测量数据中寻求经验方程或提取参数，称为回归问题，用作图法获得1．回归分析方法用来处理变量之间的相关关系，应用广泛描述数据集中趋势的特征值描述数据离中趋势的特征值●算术平均数（1）总体算术平均数（2）样本算术平均数●样本中位数●极差●标准偏差（1）样本标准偏差（2）总体标准偏差●变异系数5．2．4 质量统计分析方案。
