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《生物统计附试验设计》课程教学大纲一、课程基本信息课程代码：250435课程名称：生物统计附试验设计英文名称：Statistics Added Experimental Designs for Biology课程类别：专业基础课学时：54学分：3.0适用对象: 动物科学、水产科学专业适用考核方式：考试（平时成绩占30%）先修课程：高等数学、线性代数、概率论等二、课程简介《生物统计附试验设计》课程分8章共4个单元。
第一单元包括试验方案的制定、试验设计原则、误差控制途径、试验设计以及试验数据的获取。
第二单元包括总体的理论分布、统计数的抽样分布，以及统计数的理论分布。
第三单元主要讲授假设测验的基本原理，包括u测验和t测验、次数资料的统计分析、方差分析和多重比较、单因素和多因素试验结果的统计分析。
第四单元主要讲授二类和二类以上变数关系间的分析，包括一元相关回归和协方差分析。
本课程教学以高等数学、应用数学(含概率论和线性代数)为基础，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。
适用于动物科学、水产科学等专业。
" Statistics Added Experimental Designs for Biology " includes 10 chapters and four modules. The first module includes the development of experiment program, the principles of experiment design, the channels of error control , field experiment design and the acquisition of experiment data. The second module includes the theory distribution of the population, the sampling distribution of statistic data, and the theory distribution of statistic data. The third module includes the u- test and t- test, the statistical analysis of the frequency data, analysis of variance and multiple comparisons and the statistical analysis of the single-factor and multiple-factor experiment results. The fourth module mainly includes linear, multiple regression and correlation.This curriculum is based on the Advanced Mathematics and the Applied Mathematics (including the probability theory and linear algebra) and includes many concepts, abstract theory, refined system and strongpracticality, complex formulas, and a large amount of symbols and computation. " Statistics Added Experimental Designs for Biology " is suitable for the students of animal science, fishery science professional and so on.三、课程性质与教学目的《生物统计附试验设计》是数理统计的原理和方法在生物科学研究中的应用，在高等数学、线性代数、概率论等课程的基础上，讲授田间试验的基本要求、试验设计和实施以及试验资料的整理与统计分析方法，既涉及一些严谨的数学理论和方法，又紧密结合科学研究实践。
生物统计与田间试验设计课程教学大纲一、基本概况课程名称：生物统计与田间试验设计（Field trial design and biostatistics）课程代码：231010030课程类别：专业基础课学时/学分：60/3.5（其中理论46学时，实验14学时）需预修课程：概率论、高等数学适用专业：适用农学、植保、生物技术、种子科学与工程、动植物检验检疫等专业的本科教学。
课程简介生物统计学是生物学与数学相结合，用数理方法对生物群体内个体间的变异性及观察过程中的误差进行研究分析，并解释各种生物现象的一门学科，它以数学原理为基础, 以生物学为研究对象, 以试验设计与统计分析为研究方法,以“抽样调查”为手段, 由“部分推断全体”为研究目的,用得出的较为客观的结论来解释生物界的数量变化规律,是生物学科各专业的专业基础课。
本课程主要研究试验资料的整理、特征数的计算、概率和概率分布，着重介绍平均数和频率的估计及假设检验、方差分析、直线回归与相关分析、试验设计的原理和常用试验设计方法及其统计分析。
二、教学目标学生通过本课程的学习，在知识和能力等方面达到以下要求：1.理论、知识目标：掌握各种统计分析分析方法的基本知识，掌握抽样分布，假设检验，区间估计，卡方检验，方差分析，回归分析的方法，掌握试验设计的的原理及不同试验设计方法及数据分析方法。
2.能力目标：培养学生进行试验设计及数据分析能力。
3.达成目标：本课程对应农学专业和种子科学与工程专业人才培养方案中毕业要求的要求2，即掌握与种子科学与工程专业素质提高密切相关的数学基础知识，能够独立进行试验方案设计，并对相关数据进行分析，为从事科研工作奠定一定基础。
三、教学内容及教学要求第一章绪论（讲课2学时；实验0学时）教学内容：1.生物统计学的概念及其含义；2.生物统计学发展史；3.几个常见的统计学术语介绍；4.生物统计学的内容与作用。
教学要求：通过概念讲解及发展历史，促使学生初步了解《生物统计及试验设计》的主要研究内容及应用前景，理解《生物统计及试验设计》与其它课程的关系，培养学生对本门课程学习的兴趣，并为后续学习打下基础。
《生物统计与试验设计》课程教学大纲一、课程简介二、课程目标《生物统计与试验设计》是水产专业学生的一门专业基础课程，本课程是探索生命科学领域中的随机现象、揭示其规律性的必不可少的工具，因此它的思路和方法是从事生命科学及其相关专业学生必须具备的思维能力和技能，它将为后续课程和毕业论文的数据的收集与结果分析提供必备的基础在专业课程体系中起承前启后的作用。
本课程着重建设科学的思维能力和创新能力，为专业学习和工作提供思想保证，树立强烈的爱国主义使命感与责任心。
通过理论教学和实践活动，达到以下课程目标：三、课程目标与毕业要求对应关系四、课程目标与教学内容和方法的对应关系五、学时分配各章节的学时分配如表4所示。
六、课程学生成绩评定方法1.课程考核与成绩评定方法课程最终成绩使用百分制；课程最终成绩构成比率：平时占50%，期末占50 %；理论课程期末考核形式：一页开卷平时成绩至少包含4项考核项目，总占比30-50%，考核项目包括：课程思政实践（占5%）（必须含有）、课后作业、出勤、课堂练习、课堂互动、课堂讨论、小组展示、课后实践、文献阅读报告等七、教学资源八、课程目标达成情况评价在课程结束后，需要对每一个课程目标（含思政课程目标）进行达成情况进行定性和定量评价，用以实现课程的持续改进。
其中课程目标达成情况的定量评价算法如下：1、使用教学活动（如课程思政实践、课后作业、课堂练习、单元测验、课堂讨论、互动、阅读报告、大作业等等）成绩或期末考试部分题目得分率作为评价项目，来对某个课程目标进行达成情况的定量评价；2、为保证考核的全面性和可靠性，要求对每一个课程目标的评价项目选择超过两种；3、根据施教情况，评价项目可以由教师自行扩展，权重比例可以由教师自行设计；4、对某一个课程目标有支撑的各评价项目权重之和为1；5、使用所有学生（含不及格）的平均成绩计算。
●课程分目标达成度计算公式如下（参照教学计划，本课程分目标一共有4个）：δi=αi*A/100+χi*B/100 (i=1-4)●其中：A、B分别对应平时考核和期末考核的平均成绩（百分计）；各考核环节分目标权重系数如下表：分目标序号平时考核分目标权重系数αi期末考核分目标权重系数χi 目标1 0.5 0.5目标2 0.5 0.5目标3 0.5 0.5目标4 0.5 0.5●注：平时考核、期末考核各占50%。
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。
生物统计学第三版课程设计简介生物统计学是对生物学领域中大量数据的收集、整理、分析和解释的科学。
本课程设计旨在帮助学生了解生物统计学的基本概念、技术和应用，并掌握在生物学研究中常用的生物统计学方法和工具。
教学目标通过本课程的学习，学生应该能够：•理解基本的生物统计学概念，例如总体、样本、变量、测量和假设检验等。
•掌握基本的生物统计学方法，例如描述性统计分析、推断统计分析、方差分析和回归分析等。
•学习使用生物统计学软件和工具来分析和解释生物学数据。
•学会编写生物统计学实验报告和写作论文。
教学大纲1.生物统计学基础知识–生物统计学的定义和历史–生物统计学的应用领域和目标–生物统计学中的基本概念：总体、样本、变量、测量、假设检验等。
2.描述性统计分析–生物学数据的测量尺度–中心趋势和离散程度的度量–正态分布的性质和应用–相关系数和回归分析3.推断统计分析–变异性和抽样误差的概念和度量–假设检验的基本原理和应用–方差分析和多重比较方法4.生物统计学软件和工具–常用的生物统计学软件和工具–如何使用生物统计学软件和工具进行数据分析和解释教学方法本课程采用讲授、讨论和实践相结合的教学方法。
具体来说，该课程将包括以下内容：1.初步讲解生物统计学的基本概念及其应用；2.通过案例和实验操作的方式锻炼学生分析实验数据的能力；3.学生的练习内容包括：计算统计学基本统计量、绘制数据直方图或箱线图、执行t检验或方差分析、执行简单线性回归或多重回归分析。
学生还将撰写和提交一篇生物统计学报告样本，以展现其独立思考能力和实验数据分析与解读能力；4.提供在线工具和例程，以帮助学生更快速地完成实验和数据分析。
考核方法本课程采用综合考核的方式，包括课堂参与度、作业完成度和历次考试成绩等。
其中：•课堂参与度占总分的10%。
即学生在课堂上的贡献、互动和表现度等；•作业完成度占总分的30%。
即满勤并保证作业质量；•历次考试成绩占总分的60%。
第一章绪论一、细胞生物学的定义生命体是多层次、非线性、多侧面的复杂结构体系，而细胞是生命体的结构与生命活动的基本单位，有了细胞才有完整的生命活动。
细胞生物学是研究细胞基本生命活动规律的科学，它是在不同层次（显微、亚显微与分子水平）上以研究细胞结构与功能、细胞增殖、分化、衰老与凋亡、细胞信号传递、真核细胞基因表达与调控、细胞起源与进化等为主要内容。
核心问题是将遗传与发育在细胞水平上结合起来。
二、细胞生物学的主要研究内容1、细胞增殖、分化及其调控2、细胞核、染色体以及基因表达的研究3、生物膜与细胞器的研究4、细胞骨架体系的研究5、细胞的衰老与凋亡6、干细胞及其应用7、细胞信号转导8、细胞工程三、细胞生物学发展简史1.细胞的发现英国学者胡克于1665年制造了第一台有科研价值的显微镜，第一次描述了植物细胞的构造，细胞的发现是在1665年。
1677—1683年，荷兰人列文胡克用自己设计好的显微镜第一次观察到活细胞。
2.细胞学说的基本内容1)1838年，德国植物学家施莱登（J.Schleiden）关于植物细胞的工作，发表了《植物发生论》一文（Beitrage zur Phytogenesis）.2)1839年，德国动物学家施旺（T.Shwann）关于动物细胞的工作，发表了《关于动植物的结构和生长一致性的显微研究》一文，论证了所有动物体也是由细胞组成的，并作为一种系统地科学理论提出了细胞学说。
3)细胞是生物体的基本结构单位（单细胞生物，一个细胞就是一个个体）；细胞是生物体最基本的代谢功能单位；细胞只能通过细胞分裂而来。
认为细胞是有机体，一切动植物都是由细胞发育而来,并由细胞和细胞产物所构成；每个细胞作为一个相对独立的单位，既有它自己的生命,又对与其它细胞共同组成的整体的生命有所助益；新的细胞可以通过老的细胞繁殖产生。
3.细胞学的经典时期1）关原生质理论的提出:1840年捷克斯洛伐克生理学家普金耶首次将填满细胞的胶状液体称为“原生质”(protoplasm)，1861年德国解剖学家舒尔测提出了原生质理论，认为有机体的组织单位是一小团原生质。
《生物统计学》教案授课教师：陈彦云宁夏大学生命科学学院教学内容与组织安排：第一章绪论讲述本章教学目标、概述本课时主要内容摘要：生物统计学是数理统计学的原理和方法在生命科学领域的具体应用，它是运用统计的原理和方法对生物有机体开展调查和试验，目的是以样本的特征来估计总体的特征，对所研究的总体进行合理的推论，得到对客观事物本质和规律性的认识。
生物统计学主要内容包括试验设计和统计分析两大部分，其作用主要有四个方面：提供整理、描述数据资料的可行方法并确定其数量特征；判断试验结果的可靠性；提供由样本推断总体的方法；提供试验设计的原则。
生物体计学的发展概况及六组统计学常用术语。
重点内容：生物统计学的概念、内容及作用，常用术语。
第一节、生物统计学的概念及其重要性统计学（Statistics）是把数学的语言引入具体的科学领域，把具体科学领域中要待研究的问题抽象为数学问题的过程，它是收集、分析、列示和解释数据的一门艺术和科学，目的是求得可靠的结果。
它有许多分支，如工业统计、农业统计、卫生统计等等。
生物统计学是数理统计在生物学研究中的应用，它是应用数理统计的原理和方法，分析、推断和解释生命过程中的各种现象和试验调查资料的科学。
属于生物数学的范畴第二节生物统计学的主要内容及作用生物体计学主要内容包括试验设计和统计分析两大部分。
在试验设计中，主要介绍试验设计的有关概念、试验设计的基本原则，试验设计方案的制定，常用试验设计方法，其中主要有对比试验设计、随机区组设计、拉方设计，正交设计等；在统计分析中，主要包括数据资料的搜集与整理、数据特征数的计算、统计推断、方差分析、回归和相关分析等。
生物统计学的作用主要有四个方面：1提供整理、描述数据资料的可行方法并确定其数量特征；2判断试验结果的可靠性；3提供油样本推断总体的方法；4提供试验设计的一些重要原则。
第三节统计学的发展概况由于人类的统计实践是随着计数活动而产生的，因此，统计发展史可以追溯到远古的原始社会，也就是说距今足有五千多年的漫长岁月。
《生物统计学》课程教学简介和大纲一、《生物统计学》课程简介生物学是一门实验科学。
无论是生物学的哪一个分枝，都不可能脱离实验研究，并在实验结果的基础上进行估计与推断。
生物统计学是一门以概率理论为基础，研究生命科学中随机现象规律性的方法论科学。
其内容包括：如何收集、整理数据资料；如何对所得到的实验数据资料进行分析、研究，从而对所研究的对象的性质、特点做出推断。
并探讨如何从不完整的信息中获取科学可靠的结论，从而进一步对生物学实验进行设计、取样、分析、资料整理与推论等的研究。
可以毫不夸张地说，作为一个实验科学工作者，离开了统计学就寸步难行。
希望大家通过这门课程的学习，能够掌握常用的统计方法，尤其是它们的条件，适用范围、优缺点等，从而能够应用它们去解决实践中遇到的问题。
二、《生物统计学》课程大纲(一) 课程名称：生物统计学(Biostatistics)(二) 课程编码：(三) 学时与学分：32/2(四) 基础知识：概率论与数理统计(五) 课程教学目标1．帮助学生了解生物学数据的特点，获得必要的生物统计学基本理论和方法，提高对生物学数据的统计分析与推断能力。
2. 指导学生掌握科学计算软件MatLab/Statistics Toolbox 、SAS和SPSS。
3. 引导学生接受数理统计思想的熏陶，提高基本数学素养，同时增强社会责任感，促进全面素质的提高。
(六) 教学对象生物工程和生物医学工程专业的本科生。
(七) 基本教学内容与学时安排1. 假设检验的原理与方法（2学时）一般原理两种类型的错误假设检验步骤2. 单个样本平均数的假设检验（2学时）单例检验与双侧检验u测验与t测验单个样本显著性检验的程序两点说明3. 两个样本平均数的假设检验（2学时）总体标准差己知时，两个平均数间差异显著性的检验总体标准差未知但相等时，两个平均数间差异显著性的检验总体标准差未知但不等时，两个平均数间差异显著性的检验4. 方差的同质性检验（2学时）方差的同质性含义方差的同质性检验原理方差的同质性检验方法5. 卡方假设检验的原理与方法（2学时）卡方假设检验的原理卡方假设检验的方法卡方假设检验的应用6. 适合性检验（2学时）适合性检验的统计量适合性检验一般步骤对二项分布的检验对正态性的检验7. 独立性检验（2学时）2×2列联表卡方检验n×r列联表卡方检验卡方齐性检验8. 方差分析的基本原理（2学时）处理效应与线性模型方差分析步骤方差分析结果的实际意义9. 单因素方差分析（2学时）固定模型的方差分析随机模型的方差分析多重比较方差分析应具备的条件10. 二因素方差分析（2学时）固定模型的方差分析随机模型的方差分析混合模型的方差分析多重比较11. 回归和相关的概念（2学时）回归的概念相关的概念12. 直线回归（2学时）一元非线性回归一元线性回归方程一元线性回归的检验…两个回归方程的比较13. 直线相关（2学时）相关系数决定系数相关性假设测验14. 已知曲线类型的回归（2学时）回归方程的类型回归方程的假设测验15. 未知曲线类型的回归：多项式回归（2学时）多项式回归的原理多项式回归的步骤回归方程的假设测验16. 实验设计完全析因设计与不完全析因设计(1学时)D-优化设计(1学时)正交试验设计(2学时)17. 复习（2学时）(八) 教材及参考书生物统计学（第3版），杜荣骞主编，高等教育出版社，2009年(九) 考核方式作业＋讨论＋书面考试。
《生物统计与试验设计》课程教学大纲一、课程基本信息1．课程编号：137D08E2．课程类别：基础平台课程3．课程性质：必修课程4．学时/学分： 34/25．先修课程：高等数学6．适用专业：生物技术、海洋资源与环境、水产养殖学、食品科学与工程、食品质量与安全、海洋药学等二、课程目标及学生应达到的能力1.课程简介“生物统计与试验设计”是生物科学和概率统计有机结合而形成的一门学科，是生命科学及相关专业学生的专业基础课，是在学生学习了高等数学等数学基础课程和部分生物基础课程后开设的一门课程。
本课程以生命科学领域的随机现象为研究对象，介绍如何用概率论与数理统计的原理和方法对生命科学领域中的问题进行数据的收集、并对获得的数据进行整理计算和统计分析，从而揭示生物体内在的规律或生物与环境之间的关系。
“生物统计与试验设计”是探索生命科学领域中的随机现象、揭示其规律性的必不可少的工具，因此它的思路和方法是从事生命科学及其相关专业学生必须具备的思维能力和技能，它将为后续课程和毕业论文的数据的收集与结果分析提供必备的基础。
2.课程目标知识目标：掌握生物统计与试验设计的基本原理和方法，并能应用这些原理和方法对生物科学领域中的问题进行数据的收集、整理计算和统计分析。
能力目标：建立统计推断的基本思想、掌握试验设计与统计分析的基本技能，形成科学的思维能力和创新能力。
素质目标：对数据建立感知，对随机现象具有足够的认识，形成系统性的统计思维方法解决科学问题，提高创新能力，在变化的世界中发现和掌握规律。
3.课程目标与毕业要求的对应关系及权重三、课程教学内容与学时分配本课程共__34__学时，课堂理论教学__34_学时。
理论教学内容及学时的分配如下：四、课程教学方法1.课堂教学。
采用多媒体、板书和讲授进行课堂教学。
根据课程内容的不同特点，采取不同的教学策略和教学方法，在基础理论学习方面采用板书为主，引导学生一起进行公式的推导和验算，理论讲述过程配合大量的实例和练习，巩固课堂教学内容；通过启发式教学，启发学生从客观存在的生物现象过渡到抽象的数学概念，这是正确使用各种统计分析方法的前提；通过探究式教学，从案例出发使学生理解试验设计的基本原理和方法，启发学生的创新思维；通过互动式、讨论式教学，激发学生的学习兴趣，培养科学的思维能力，从而使学生熟悉基本概念、理解基本原理、掌握基本方法。
《生物统计学》教学大纲《生物统计学》教学大纲课程名称：生物统计学课程类型：范围选修课-基础课学时：56学时，3.5学分适用对象：农学、植物保护、生物技术、生物科学、草业科学等本科专业先修课程：高等数学、线性代数、概率论与数理统计、植物学、植物生理学、遗传学等课程一、课程性质、目的与任务以及对先开课程要求统计学是论述收集、分析并解释数字信息的科学，生物统计学则是一门运用统计学的原理和方法，研究生物学数据资料的一般统计学。
统计方法是现代生物学研究不可缺少的工具。
正确的统计分析能够帮助我们正确认识事物客观存在的规律性。
概率论与数理统计等先开课程的重点是讲述没有量纲或单位抽象的数量规律，为生物学科应用这些规律打基础。
二、教学重点及难点本课程教学的全过程可以看成是一个生物信息搜集、处理、分析，从而提炼新的生物信息的过程。
教学重点是通过生物现象的数量观察、对比、归纳和分析，揭示那些困惑费解的生物学问题，从偶然性的剖析中，发现事物的必然性，指导生物科学的理论和实践。
本课程的难点是概念较多、理论抽象、系统严密、实践性强、公式复杂、符号繁多、计算量大，因此，教学安排上除精讲48学时外，有针对性的安排上机操作8学时。
三、与其他课程关系生物统计学与数学有密切关系，现代统计学用到了较多的数学知识，研究理论生物统计学的人需要有较深的数学功底，应用统计方法的人也应具备良好的数学基础。
统计学又是一门应用性很强的学科，几乎生物学科所有的门类都要研究和分析数据，掌握生物学类学科专业基础课和专业课程知识有利于对统计分析的结果做出合理的解释和分析。
四、教学内容、学时分配及基本要求绪论（1学时）基本要求：理解什么是统计？什么是统计学；统计数据与统计学的关系，描述统计与推断统计内涵；统计方法能解决生物学科中哪些问题，了解生物统计学的产生与发展。
重点：统计工作、统计数据及统计学以及它们间的关系。
难点：描述统计与推断统计的区别，应用的场合。
1．统计与统计学2．生物统计学的任务3．生物统计学的产生与发展第一章统计数据的收集与整理（5学时）基本要求：了解数据收集及预处理的内容和方法，掌握不同类型分布图的制作及应用；掌握集中趋势、离散趋势及分布形状的统计特征数计算及应用。
重点：集中趋势、离散趋势及分布形状的统计数计算难点：数据的计量尺度，集中趋势、离散趋势及分布形状的统计特征数应用第一节数据收集和预处理1.几个常用的统计术语2.数据收集和预处理第二节数据整理和显示1.数据的整理2.数据的显示第三节数据分布特征的测度1.集中趋势的测度2.离散程度的测度3.偏态和峭度的测度第二章理论分布与抽样分布（8学时）基本要求：了解随机事件、统计概率及其运算，领会小概率事件实际不可能性原理；理解正态分布、二项分布、泊松分布和抽样分布的概念、基本性质，掌握这些理论分布的概率计算。
重点：小概率事件实际不可能性原理，正态分布、二项分布概率计算，统计数的抽样分布难点：正态分布、二项分布概率计算，统计数的抽样分布规律第一节概率基础（复习）1.事件2.概率3.小概率事件实际不可能性原理第二节几种常见的离散型概率分布1.二项分布2.另外几种离散型概率分布第三节正态分布1.正态分布的概念3.正态分布的概率计算第四节抽样分布1.随机抽样和无偏估计2.从一个正态总体中抽取的样本统计量的分布3.从两个正态总体中抽取的样本统计量的分布第三章统计推断（6学时）基本要求：理解统计假设测验、参数区间估计的基本原理和步骤，一尾测验与两尾测验的区别以及统计假设测验两类错误的概念；掌握两类错误降低概率的措施；掌握平均数、百分数假设测验的方法。
重点：平均数、百分数假设测验和区间估计的方法，降低两类错误概率的措施难点：两类错误的含义及错误发生的概率计算第一节统计假设测验的基本原理1.统计假设测验的基本原理2.统计假设测验的基本步骤3.统计假设测验的几何意义4.两尾测验和一尾测验5.两类错误的概念和概率第二节平均数的假设测验1.样本平均数与总体平均数差异的假设测验2.两个样本平均数差异的假设测验第三节百分数资料的假设测验1.样本百分数的假设测验2.两个样本百分数的假设测验第四节参数的区间估计1.参数区间估计的原理2.举例说明常见参数的区间估计方法第四章拟合优度检验（5学时）基本要求：掌握拟优合度检验的基本原理和步骤；掌握对二项分布和正态分布的检验；掌握独立性测验方法；了解齐性检验方法。
重点：拟优合度检验的基本原理、步骤难点：各种类型次数资料的理论期望值的计算、联合性检验方法第一节拟合优度检验的一般原理1.概念2.一般程序第二节拟合优度检验2.对正态分布的检验第三节独立性测验1.2×2表、2×c表和r×c表的独立性测验方法和步骤2.2×2表精确检验法。
第四节齐性检验1.联合性检验方法和步骤2.概率的混合第五章单因素方差分析（6学时）基本要求：理解方差分析的基本原理；掌握单因素试验的方差分析方法；理解方差分析的数学模型、基本假定和数据转换方法。
重点：方差分析的基本原理、线性模型和期望均方，平均数间的多重比较及字母法表示难点：线性模型、期望均方第一节方差分析的基本原理1.方差分析的一般概念2.处理效应与模型3.等重复和不等重复时的平方和计算第二节多重比较1.最小显著差数法2.Duncan 检验3.多重比较结果表示方法第三节方差分析基本假定与数据转换1.方差分析的基本假定2.方差分析的数据转换第六章两因素及多因素方差分析（4学时）基本要求：掌握两因素方差分析方法；理解多因素试验线性模型和不同变异来源期望均方构成，了解缺失数据的估计原理及方差分析方法。
重点：主效、交互作用，交叉分组有重复观察值和没重复观察值的方差分析难点：固定模型、随机模型和混合模型的区分及期望分量构成第一节两因素方差分析中的一些基本概念1.模型类型2.主效应和交互作用第二节固定模型1.无重复观察值两因素实验2.有重复观察值两因素实验第三节随机模型1.线性统计模型2.期望均方和统计量F的确定3.统计参数构成第四节混合模型1.线性统计模型2.期望均方和统计量F的确定第五节两个以上因素的方差分析1.平方和与自由度分解的一般规律2.期望均方和统计量F的确定第六节缺失数据的估计1.缺失一个数据的弥补方法2.缺失二个数据的估计3.缺失数据的方差分析第七章一元回归与简单相关分析（9学时）基本要求：理解回归与相关的概念，以及回归和相关分析的种类；掌握一元线性和非线性回归分析方法；掌握一元相关分析方法。
重点：回归系数、相关系数、决定系数的含义、计算方法、显著检验以及应用，线性化的方法难点：最小二乘法、失拟误差、利用回归方程进行预测第一节回归与相关的概念1.函数关系与统计关系2.自变数与依变数3.回归分析与相关分析第二节一元线性回归方程1.散点图2.一元正态线性回归模型3.一元线性回归方程的建立4.一元线性回归的估计标准误第三节一元线性回归的检验1.回归系数和回归截距的显著性检验2.两个回归方程的比较3.一元回归的方差分析4.点估计与区间估计5.一元回归分析意义第四节一元非线性回归分析1.曲线类型与特点2.线性化的方法和曲线拟合状况的检验第五节线性相关分析1.相关系数和决定系数2.相关系数的假设测验3.一元线性回归与相关分析的注意事项第八章实验设计（4学时）基本要求：理解实验设计的基本原则，了解实验方案的制定方法，了解单因素和两因素实验设计方法重点：实验设计原则难点：完全随机设计、随机区组设计的特点及应用第一节实验设计的基本原则1.重复2.随机排列3.局部控制第二节实验方案的制定（自学）1.实验计划书的编制2.实验方法确定3.田间规划第三节单因素实验设计1.完全随机化设计2.随机化完全区组设计3.套设计（自学）4.拉丁方设计（自学）第四节两因素实验设计1.交叉分组实验设计2.随机化完全区组设计3.裂区实验设计（自学）4.正交设计（自学）第十章多元线性回归及复相关分析（选学）基本要求：掌握多元线性回归方程的建立；复相关系数和偏相关系数计算，了解最优回归方程选择方法重点：多元线性回归方程、复相关系数和偏相关系数计算难点：多元回归系数和相关系数计算及显著性检验第一节多元线性回归方程1.多元线性回归模型2.正规方程3.多元线性回归方程的计算实例4.多元线性回归方程的方差分析5.偏回归系数的显著性检验第二节复相关分析1.复相关系数2.偏相关系数第三节逐步回归分析1.最优回归方程的选择2.逐步回归的计算方法实验一 Excel在描述统计中的应用（2学时）基本要求：了解资料搜集整理的意义，更好地掌握次数分布表、图的制作方法、各种特征数的计算方法。
熟练掌握利用EXCEL进行数据整理、图表制作及特征数的计算重点：频数分布表、图的制作、各种特征数计算难点：frequency等函数的使用1.EXCEL中的数据整理工具2.利用EXCEL进行数据描述实验二 Excel在统计推断中的应用（2学时）基本要求：了解显著性测验的意义和基本原理，掌握利用EXCEL 进行统计假设测验和区间估计的方法。
重点：EXCEL中与假设测验有关的粘贴函数使用、数据分析工具进行假设测验操作方法难点： TINV、TDIST含义和使用1.利用函数进行样本平均数、平均数差数、方差、方差比的假设测验2.利用数据分析工具进行假设测验实验三 Excel在方差分析中的应用（2学时）基本要求：了解方差分析的意义和基本原理，熟悉方差分析的步骤，能够独立地利用EXCEL中的函数对交叉分组资料进行方差分析。
重点：SUMSQ、DEVSQ、FINV等常用于方差分析的函数使用，数据分析工具进行方差分析难点： SUMSQ进行平方和的计算技巧1.利用EXCEL中的函数进行单向分组和交叉分组资料的方差分析2.利用数据分析工具进行单向分组和交叉分组资料的的方差分析实验四 Excel在线性回归与相关分析中的应用（2学时）基本要求：了解回归与相关分析的意义，掌握利用EXCEL计算一元回归方程与相关系数的方法和显著性检验方法。
重点：回归系数、回归截距和相关系数计算难点：利用EXCEL粘贴函数计算回归和相关统计数1.利用图表向导进行直线回归与相关分析2.利用EXCEL粘贴函数进行直线回归与相关分析3.利用数据分析工具进行直线回归与相关分析五、教材及主要参考书教材：1.杜荣骞主编《生物统计学》高等教育出版社2.李松岗主编《实用生物统计》北京大学出版社。
3.本教研组自编《生物统计学上机实习指导书》参考书：1.盖钧镒主编：《试验统计方法》，中国农业出版社。
2.王文中编《EXCEL在统计分析中应用》中国铁道出版社。
3.杜荣骞《生物统计学题解及练习》高等教育出版社。
4.An Introduction To Biostatistics GLOVER&MITCHELL 清华大学出版社等。
