应用统计学(生物统计)专业

全国硕士研究生入学统一考试应用统计硕士专业学位统计学考试大纲

I 考查目标

全国硕士研究生入学统一考试应用统计硕士专业学位《统计学》考试是为高等院校和科研院所招收应用统计硕士生儿设置的具有选拔性质的考试科目。其目的是科学、公平、有效地测试考生是否具备攻读应用统计专业硕士所必须的基本素质、一般能力和培养潜能，以利用选拔具有发展潜力的优秀人才入学，为国家的经济建设培养具有良好职业道德、法制观念和国际视野、具有较强分析与解决实际问题能力的高层次、应用型、复合型的统计专业人才。考试要求是测试考生掌握数据处收集、处理和分析的一些基本统计方法。

具体来说。要求考生：

1．掌握数据收集和处理的基本分方法。

2．掌握数据分析的金发原理和方法。

3．掌握了基本的概率论知识。

4．具有运用统计方法分析数据和解释数据的基本能力。

II 考试形式和试卷结构

一、试卷满分及考试时间

试卷满分为150分，考试时间180分钟。

二、答题方式

答题方式为闭卷、笔试。允许使用计算器（仅仅具备四则运算和开方运算功能的计算器），但不得使用带有公式和文本存储功能的计算器。

三、试卷内容与题型结构

统计学 120分，有以下三种题型：

单项选择题 25题，每小题2分，共50分

简答题 3题，每小题10分，共30分

计算与分析题 2题，每小题20分，共40分 概率论 30分，有以下三种题型：

单项选择题 5题，每小题2分，共10分

简答题 1题，每小题10分，共10分

计算与分析题 1题，每小题10分，共10分

III 考查内容

一、统计学

1．调查的组织和实施。

2．概率抽样与非概率抽样。

3．数据的预处理。

4．用图表展示定性数据。

5．用图表展示定量数据。

6．用统计量描述数据的水平：平均数、中位数、分位数和众数。

生物统计学是一门结合统计学、概率论、数学和计算的方法来提高我们对生物医学学科理解的学科，是对生物医学数据进行分析、测量、控制和解释不确定性的一门学科，其目的是科学地设计试验，并对所得试验数据进行分析，达到减少试验次数、缩短试验周期、迅速找到最优化的试验方案或数学模型的目的。

随着人们在医学、制药学等领域研究的不断深入，越来越多的科学问题需要以量化研究依据作为支撑。生物、医学等学科由实验科学走向实用科学时都离不开统计学。随着互联网时代的到来，大数据的盛行，生物统计学正日益广泛地应用于医学科学研究中，为医学研究提供了手段和方法，是医学研究不可分割的部分。

通过生物统计学方法，我们能够更快、更有效地分析数据，发现问题和解决问题。这就大大提高了科研效率。同时，生物统计学家在收集、整理、分析和解释数据方面具有专业知识和技能，可以为政府、企业和个人提供有关健康状况、疾病流行趋势等方面的信息和建议。

统计软件R计～一…璺!竺垄㈣徽瓣麟燃嚣菇§“

强溜黼豳黼麟。。。《。。黼盔盘磁麟磁罐璐翻瓣踽摘要：自由软件R是一种在统计学及其他科研领域应用非常广泛的软件。自2005年开始，在生物工程与生物技术专业的学生的生物统计学课程中采用自由软件R作为教学辅助工具。结果表明，采用R进行教学，激发了学生的学习积极性。提高了学生掌握统计学知识的能力，教学效果比以前有了显著提高。因此，在统计学教学中采用自由软件R作为教学辅助工具．值得推广。关键词：自由软件：生物统计学：教学生物统计学是一门应用性极强的实用性学科。对于生物专业的本科生和研究生来说非常重要．因此，这门课程也被很多高校列为生物学专业学生的必修课程之一。这门课程以概率论和数理统计学为基础。强调应用性和可操作性。由于理论比较枯燥，计算过程复杂。因此在教学的过程当中困难很大，学生也往往陷入大量的计算当中，而忽略了课程的核心——应用。因此，引入适当的统计学软件来辅助教学，就成了生物统计学教学过程中必不可少的环节。目前，国内常用的统计学软件包括SAS，SPSS，S—PLUS等国际著名统计软件以及国内自行开发的DPS、CHISS等。前者价格昂贵，动辄几万、几十万的费用，让很多高校和研究人员望而却步：后一大类往往由高校或者小型公司完成．属于小规模开发，源代码不公开．往往针对某一特定的领域而缺乏广泛性和权威性。同时，其价格虽然相对于国外的软件价格便宜。但是对于学习的主体—学生来说，依然比较注：本文为江西农业大学生物科学与工程学院教学研究课题“基于自由软件平台的生物统计学实践教学研究”(编号：200682ZZ29)。昂贵．无法达到广泛应用的效果。为此，从2005年开始，我们在对生物工程和生物技术专业本科生进行教学的过程当中，选用了自由软件—R作为教学软件。取得了良好的效果。一、R软件及其特点R是属于GNU系统的自由、免费、源代码开放的软件，它是一个用于统计计算和统计制图的优秀工具。由于其开放性和自由灵活的特点．在国内外的学术界得到了广泛的应用。与国内目前大量采用的各种统计软件相比较，利用R进行科研和教学具有如下优势：1、自由免费目前．国内大量使用的统计学软件SAS和SPSS功能强大，而且经过多年开发研制和使用，权威性强，而且界面友好，便于使用。因此，国内的很多高校采用这两种软件进行统计学教学。但是，这两种软件的价格昂贵，只有少数的大型企业、政府部门和科研单位可以承担购买和维护的费用。作为教育与科研单位，高校很难大量购买如此昂贵的统计学软件，因此，作为学校来说，在无法承担购置统计软件的情况下，或者将软件教学排除在教学内容之外，或者采用限制版软件进行统计教学。即便是学校购买了正版教学软件．而学习这门课程的学生也苦于无处获得如此昂贵的统计软件，给自主学习带来一定的困难。而对于科研工作者来说，难以获得正版的．带有技术支持的统计软件也极大的影响了研究工作的进展。通过我们在使用R软件及应用在本科生教学的过程中发现，采用R软件进行科研与教学，可以自行到互联网上下载该软件及其附件，下载的软件不存在任何功能上的限制。方便了使用，这样不仅节省了购买软件的费用，减少了投入，而且丰富的网络资源和翔实的帮助文档，也使得使用人员可以充分的了解软件的使用技巧。2、方便灵活，便于掌握很多人第一次接触R的时候，往往对R程序简单的界维普资讯 糊　统计教育　黼　ＳｔａｔｉｓｔｉｃａｌＥｄｕｃａｔｉｏ托　面和命令行的操作方式感到头疼和难以入门。但是，　｛　一定时间的学习和实践之后，待使用者对Ｒ的特点　命令：　）ｌｍ（Ｙ￣Ｘ１＋Ｘ２＋Ｉ（）（１　Ｘ２））　如果要进一步进行方差分析，那么可以使用ａｎｏｖａ函　数：　＞ａｎｏｖａ０ｍ（Ｙ￣Ｘｌ＋Ｘ２））或者　）ａｎｏｖａ０ｍ（Ｙ￣Ｘｌ＋ｘ２＋Ｉ（）（１　ｘ２）））　由此可见，Ｒ的使用是非常灵活方便的。　３、开放式平台设计　Ｒ是一个开放的平台，目前，它可以跟许多常用软件通　过接Ｅｌ程序互联，比如ＲＥｘｃｅｌ模块，可以将Ｒ与常用的电　子表格软件Ｅｘｃｅｌ结合起来，在Ｅｘｃｅｌ窗口内实现对Ｒ的调　用。由于Ｅｘｃｅｌ是目前最常用的用来汇总数据的软件之一，　所以两者的结合，显然对于Ｒ的推广使用有很大的好处。　同时，由于Ｒ是一个多平台程序，可以运行在Ｗｉｎｄｏｗｓ、　Ｌｉｎｕｘ、Ｕｎｉｘ、ＭａｃＯＳ等多个平台下，充分利用各个平台的资　源和优势，这也在一定程度上增强了Ｒ的功能和使用前景。　４、应用范围广泛　目前，Ｒ已经在多个学科领域得到了广泛的应用。比如　生物统计学、生物信息学、经济学、工程学等，由于设计上的　特点。Ｒ并不局限于某一类问题。配合不同的功能扩展包　（ｐａｃｋａｇｅ），以及灵活使用各种基本工具，Ｒ可应用的范围相　当广泛。随着使用经验的增加，用户可以创造性地使用不同　的工具或者自行编写程序来处理各种实际问题，而不再受限　于软件本身。　二、使用Ｒ进行统计实例　Ｒ在统计学的应用中最大的特点之一就是它的简洁和　高效性。比如在响应面试验设计过程当中，要对数据进行方　程拟合以及效应分析，可以通过如下方式来进行。　假设要通过实验探索两种因素Ａ（醋酸钠）和Ｄ（蛋白胨）　对于因变量（菌数）的影响，经过试验，将获得数据保存在文　本文件ｃｘｌ中．格式如下：　Ａ　Ｄ　ｓｕｍ　１．２　０．０７　０．４３４　１．２　０．０３　０．４２５　０。８　０。０７　０．３６６　０．８　０．０３　０３１６　●…●－●……●－－　Ａ、Ｄ分别代表２种处理因子，最后的ｓｕｍ代表因变量。　进行统计分析的程序代码如下：　）ｒｅａｄ．ｔａｂｌｅ（”ｃ：／ｒ／ｃｘ１．Ｌｘｔ＂，ｈｅａｄｅｒ＝Ｔ）一＞ｔｅｓｔ　＃读人数据　文件　＞ｌｍ（ｓｕｍ～Ａ＋Ｄ＋Ｉ（Ａ＾２）＋Ｉ（Ｄ＾２）＋Ｉ（Ａ车Ｄ），ｄａｔａ＝ｔｅｓｔ）－＞ｓｕｍ＃　拟合方程　＞ｓｕｍｍａｒｙ（ｓｕｍｍ１　＃输出结果　输出的结果如下（为了节省篇幅，部分结果省略）：　Ｒｅｓｉｄｕａｌｓ：　Ｍｉｎ　１Ｑ　Ｍｅｄｉａｎ　３Ｑ　Ｍａｘ　一０。０２６７９２９—０．００９３３２　１　０．０００３５３３　０．００９５０３６　０。０２４９Ｏ４０　Ｃｏｅｍｃｉｅｎｔｓ：　Ｅｓｔｉｍａｔｅ　Ｓｔｄ．Ｅｒｒｏｒ　ｔ　ｖａｌｕｅ　Ｐｒ（＞ｌｔｌ１　（Ｉｎｔｅｒｃｅｐｔ）一０。７２５１　０。１７７２－４．０９１　０。００２１７６｝　Ａ　１．６３３５　０．３０１９　５．４１　１　０。０ｏｏ２９７｝｝　Ｄ　９．９９３２　２。４７　１６　４。０４３　０。００２３４９　Ｉ（Ａ￣２１　—０．７　１２１　０．１４１７　—５。０２６　０．Ｏｏｏ５１７｝　Ｉ（Ｄ＾２１　—９０。５６Ｏ２　１４．１６７５　—６。３９２　７．９１ｅ－０５｝　Ｉ（Ａ　Ｄ１　—０．０６２５　２．００５３　—０．０３　１　０。９７５７４９　Ｒｅｓｉｄｕａｌ　ｓｔａｎｄａｒｄ　ｅｒｒｏｒ：０．０１６０４　ｏｎ　１０　ｄｅｇｒｅｅｓ　ｏｆ　ｆｒｅｅｄｏｍ　Ｍｕｌｔｉｐｌｅ　Ｒ－Ｓｑｕａｒｅｄ：０．９２７８，　Ａｄｊｕｓｔｅｄ　Ｒ－ｓｑｕａｒｅｄ：０。８９１７　Ｆ－ｓｔａｔｉｓｔｉｃ：２５．７　１　ｏｎ　５　ａｎｄ　１０　ＤＦ．ｐ－ｖａｌｕｅ：２．０９５ｅ－０５　由上面的分析过程可以看出，仅仅使用三条命令，Ｒ就　完成了从读人数据文件到统计分析的整个过程，效率是非常　高的。　根据上面的数据，绘制响应面图和等高线图，程序代码　如下：　＞ｘ＜一ｓｅｑ（０．５，１、４，ｌｅｎｇｔｈ＝１００）　＃给定Ｘ的取值范围　＞ｙ＜一ｓｅｑ（０．０１，０．０８，ｌｅｎｇｔｈ＝１Ｏ０）＃给定Ｙ的取值范围　＞ｒ＜－ｆｕｎｃｔｉｏｎ（ｘ，Ｙ）　｛　－０．７２５１＋１．６３３５　ｘ＋９．９９３２　ｙ－０．７１２１　ｘ＇ｘ－９０．５６０２　Ｙ　ｙ－　０，０６２５　Ｘ　Ｙ　ｌ＃建立因变量赋值函数　．　＞ｚ＜一ｏｕｔｅｒ（ｘ，Ｙ，ｒ１＃计算因变量　）ｐｅｒｓｐ　ｘ，Ｙ　ｚ，ｔｈｅｔａ＝３０，ｐｈｉ＝３０，ｅｘｐａｎｄ＝１，ｃｏｌ＝”　ｌｉｇｈｔｂｌｕｅ”，ｈｈｅｔａ：１２０，ｓｈａｄｅ＝０．７５，ｔｉｃｋｔｙｐｅ＝”ｄｅｔａｉｌｅｄ”，　ｘｌａｂ＝”醋酸钠”，ｙｌａｂ＝”蛋白胨”，ｚｌａｂ＝”菌数”）　＃调用ｐｅｒｓｐ函数绘制响应面图．可以通过参数指定各种图　形格式。　ｃｏｎｔｏｕｒ（ｘ，Ｙ，ｚ）＃调用ｃｏｎｔｏｕｒ函数绘制等高线图　执行上述命令以后，Ｒ将输出根据方程绘制的响应面图　和等高线图．直观的展示了自变量对于因变量的影响。　综合上面的统计过程可以看出，Ｒ本身作图和统计分析　的功能非常强大，几条简单的命令就可以将问题解决。更加　难能可贵的是，与傻瓜式的图形化界面统计软件相比，Ｒ的　交互式编程功能可以使得使用者了解整个分析过程的脉络　流程，这一点对于加强软件使用人员对于问题的分析和了解　是非常必要的。　三、使用Ｒ进行辅助教学的综合评测　２００５年以前．本学院生物工程与生物技术专业开设生　物统计学课程采用的是ＳＰＳＳ软件，自２００５年以后，我们开　

生物统计学的进展与应用

生物统计学是一门利用统计学的方法来解决生态学、遗传学和分子生物学等领域中的数据分析和数学建模问题的学科。生物统计学的发展对于现代生命科学的研究和应用有着重要的意义。本文将就生物统计学的进展和应用进行论述。

一、生物统计学的发展

生物统计学作为一门理论与方法在过去几十年中飞速发展。在随机过程、倒向问题以及时间序列分析等领域中，生物统计学的理论已经非常成熟。随着计算机技术的不断发展，生物统计学的应用范围不断拓展。在生物信息学和计算生物学等领域中的应用也越来越广泛。

二、生物统计学在基因研究中的应用

生物统计学的应用范围之一是基因研究领域。在现代医学中，基因检测和人群调查成为诸如疾病诊断和风险评估等方面的核心组成部分。生物统计学的工具能够帮助人们更好地利用这些数据进行分析。统计学方法不仅能够从数据中找出规律性，还能够帮助寻找数据之间的相关联。这样，研究人员可以通过这些大量数据的分析找到更加深入的认识。

三、生物统计学在医学领域的应用

生物统计学在医学领域的应用也是非常广泛的。医学研究涉及的数据涵盖了医院患者文件系统中的各种信息数据，同时还包括诊断和治疗患者的模式、手术和治疗方案以及病历数据。生物统计学方法能够对这些数据进行归纳总结，进而对疾病发生的概率、病因以及预后等方面进行精确的预测。这些方面的研究可以使医学专业人员更好地为病人提供服务，并提高医疗的效率和治疗的质量。

四、生物统计学在生态学领域的应用

生态学是一个重要的领域，生物统计学也促进了该领域的进一步发展。在生态学上，统计方法的应用广泛涉及到种之间的相互关系、物种多样性如何变化以及生态系统的演化过程等问题。研究人员可以利用生物统计学加强生态学研究中的实验和理论，进一步理解自然界各种生态系统之间的交互作用和演变过程。

五、生物统计学在农业领域的应用

生物统计学也用于农业领域，例如在农业生态多样性保护中的应用，以及在农业生产中提高农产品质量方面的应用。利用生物统计学的方法可以更好地了解耕作方式、育种方案和生产技术的效果，从而帮助农民改善农业生产状况，提高生产效益。