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《常用统计软件在生命科学中的应用》习题

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《常用统计软件在生命科学中的应用》

习 题

目 录

第一篇 Excel在生命科学中的应用 ............................................................................................... 2

第一章 Excel 2007应用基础 .................................................................................................. 2

第二章 常见概率分布 ............................................................................................................. 3

第三章 t检验........................................................................................................................... 3

第四章 方差分析 ..................................................................................................................... 4

第五章 2检验 ........................................................................................................................ 5

第六章 相关回归分析 ............................................................................................................. 5

第七章 规划求解与饲料配方 ................................................................................................. 6

第二篇 SPSS在生命科学中的应用 ............................................................................................... 7

第八章 SPSS简介 ................................................................................................................... 7

第九章 t检验........................................................................................................................... 8

第十章 方差分析 ..................................................................................................................... 8

第十一章 2检验 .................................................................................................................. 10

第十二章 相关分析 ............................................................................................................... 10

第十三章 回归分析 ............................................................................................................... 11

第三篇 SAS在生命科学中的应用 .............................................................................................. 12

第十四章 SAS概述 .............................................................................................................. 12

第十五章 t检验..................................................................................................................... 12

第十六章 方差分析 ............................................................................................................... 13

第十七章 2检验 .................................................................................................................. 16

第十八章 相关分析 ............................................................................................................... 16

第十九章 回归分析 ............................................................................................................... 17

第二十章 SAS高级应用 ...................................................................................................... 18

第一篇 Excel在生命科学中的应用

第一章 Excel 2007应用基础

1．在Excel中输入以下标本信息数据，并完成：①按“科属”字段进行升序排序；②挑选出科属为“豆科”的所有记录；③对所有记录按“科属”分类汇总。

2．为比较4种饲料对仔猪增重效果的好坏，随机选取性别、年龄相同，体重相近，无亲缘关系的24头猪，随机分为4组，每组6头，分别饲喂四种饲料，所得增重数据如下表：请在Excel中完成下表格中的基本计算。 饲料 增重（kg） 计数ni 求和 平均

1 57 47 54 42 42 60

2 33 39 41 33 34 35

3 23 25 23 29 28 20

4 28 24 25 22 20 23

平方和

3．为测定食品中磷的含量，得到如下标准磷含量的吸光度。请绘制磷含量的标准曲线。

4．测得某肉样品的化学成分含量如下（单位：%），请绘制成圆饼图。 编号 通用名 科属 采集地

001 多棱乱子草 禾本科 巴雅洼区

002 牛至 唇形科 稻城

003 野芝麻 唇形科 尼勒克二牧场

004 草辰山黎豆 豆 科 甘肃农大牧草站

005 云南锦鸡儿 豆 科 乡城一区

006 黄岑 唇形科 稻城巨龙乡布朗

007 长芒草 禾本科 西藏左贡美玉乡

008 紫花山藜豆 豆 科 腾格尔沙漠边缘

009 香豌豆 豆 科 乡城七星岗

010 黄岑 唇形科 乃尔盖县万亩草场

011 米造苏 唇形科 天水东部

012 牛至 唇形科 阿坝州若尔盖县

013 狗尾草 禾本科 成都南郊

014 鸡骨紫 唇形科 西藏左贡县田妥乡

015 钖金岩黄柢 豆 科 西藏左贡县东达拉村

磷含量 0 50 150 300 450 600 750 900

吸光度 0 0.061 0.172 0.348 0.521 0.682 0.849 1.018 2。。x.ix。ix水 分 蛋白质 脂 肪 无机盐 其 它

62.0 15.3 17.2 1.8 3.7

第二章 常见概率分布

1．某批鸡种蛋的孵化率是0.90，今从该批种蛋中每次随机选10个进行孵化，试在Excel中用函数计算孵出小鸡的各种可能概率。

2．在某次小麦品种调查中发现，变异植株数平均为0.45，且植株数分布符合泊松分布，试求获得两株或两株以上变异植株的概率为多少？

3．调查某玉米品种50穗的穗长资料为： x=15.7cm，s=1.02cm。试计算：（1）穗长大于15的概率。（2）当概率为0.8366时的穗长。

4．已知某样本服从t分布，自由度为9，t值为1.833，求此条件下P值。

5．已知df1=4，df2=8，p=0.01，求F值。

6．分别测定了10只大耳白家兔、11只青紫蓝家兔在停食18小时后正常血糖值如下，试求该样本的临界值t以及t检验概率。（单位：kg）

大耳白 57 120 101 137 119 117 104 73 53

68

青紫蓝 89 36 82 50

39 32 57 82 96 31

88

7．两小麦品种千粒重（g）的调查结果如下表。试求该样本的临界值F,并根据F检验双尾概率值判断两小麦品种千粒重的方差是否同质。

品种 千粒重（g）

甲 50 47 42 43 39 51 43 38 44

37

乙 36 38 37 38 36 39 37 35 33 37

8.统计了A、B两个山羊品种产羔数情况，结果下表，求此样本的卡方临界值和卡方检验概率。

品种 单羔 2羔以上 行总和Ti.

A 27 54

91

B 6 32 38

列总和T.j 33 86 119

第三章 t检验

1．某鱼塘水中的含氧量，多年平均为 4.5mg/L.现在该鱼塘设 10 个点采集水样，测定水中含氧量分别为：4.33，4.62．3.89，4.14，4.78，4.64，4.52 ,4.55，4.48, 4.26.mg/L，试检验该次抽样测定的水中含氧量与多年平均值有无显著差别。

2．用高蛋白和低蛋白两种饲料饲养一月龄大白鼠，在三个月时，测定两组大白鼠的增重量（g），两组的数据分别为：

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生命科学中常用的软件及其应用

生命科学中常用的软件及其应用

生命科学中常用的软件及其应用

生命科学是一个涉及多个学科交叉的领域，其中运用到的软件非常丰富。这些软件可以帮助生命科学研究人员完成从基因组测序到蛋白质结构分析的各种复杂任务。在这篇文章中，我们将介绍一些生命科学中常用的软件及其应用，帮助读者更好地了解这个领域。

1. BLAST

BLAST（基本局部序列比对工具）是基因组测序领域中最常用的软件之一。它可以在数据库中进行序列比对，并根据相似性评分进行排序和过滤。BLAST的应用非常广泛，包括在基因组测序和蛋白质结构分析中用于序列比对，DNA和蛋白质序列注释，以及进化分析等。

2. CLC Genomics Workbench

CLC Genomics Workbench是一个功能强大的基因组分析软件，可以用于基因组测序和生物信息学分析。它可以处理各种不同类型的数据，包括RNA测序数据、DNA测序数据和蛋白质序列数据。使用该软件，科学家可以进行基因组组装、基因表达分析、SNP检测、CNV分析等多种复杂的分析任务。

3. PyMOL

PyMOL是一个用于分子可视化和分析的软件。它可以用于可视化蛋白质、DNA和RNA结构，以及与其他分子的相互作用。在生物学研究中，PyMOL被广泛用于研究蛋白质结构和功能。化学公式、分子等多种形式，都能够被轻松制作出来。

4. R

R是一个免费的数据分析软件，主要用于统计分析、数据可视化和预测模型的建立。在生命科学中，R被广泛用于基因表达分析、蛋白质结构预测、生存分析等多个领域。它是生命科学研究者进行大规模数据分析的首选工具之一。

5. Cytoscape

Cytoscape是一款网络分析软件，用于研究生物分子间的相互作用，例如蛋白质-蛋白质相互作用，基因调控网络等。Cytoscape具有丰富的图形界面，可以使用各种插件来进行网络建模、可视化和分析。

6. HMMER

HMMER是用于进行隐马尔可夫模型（HMM）建模和分析的工具软件。在生命科学领域，HMMER被用于进行蛋白质序列比对和蛋白质家族分类。它的功能非常强大，并且能够处理大规模数据。

统计分析与SPSS的应用

统计分析与SPSS的应用

统计分析与SPSS的应用

统计分析是通过收集、整理和分析数据来揭示数据背后的规律和趋势的一种方法。而SPSS（Statistical Package for the Social Sciences）是一种常用的统计分析软件，它提供了一套完整的数据分析工具和功能。本文将介绍统计分析与SPSS的应用，并通过实例来说明其在数据分析中的重要性。

首先，统计分析与SPSS的应用可以帮助研究者对数据进行描述和总结。通过使用SPSS，可以计算并展示各种统计量，如均值、中位数、标准差等，从而了解数据的集中趋势和离散程度。这些统计量可以帮助研究者更好地理解数据的特征并进行数据的初步探索。

其次，统计分析与SPSS的应用可以进行数据的比较和关联分析。研究者可以使用SPSS来比较不同组别的数据，如两组样本均值的t检验、三组以上样本均值的方差分析等。此外，SPSS还可以进行相关分析，通过计算相关系数来判断不同变量之间的关联程度。这些分析可以帮助研究者找到变量之间的关系，从而更好地解释现象并进行进一步的推断。

再次，统计分析与SPSS的应用可以进行数据的预测和建模。SPSS提供了一系列的回归分析方法，可以用于建立预测模型。通过选择合适的回归方程，研究者可以利用已有的数据来预测未来的结果。此外，SPSS还提供了聚类分析和因子分析等方法，可以帮助研究者对数据进行分类和维度化处理，从而更好地理解数据的结构和特征。

最后，统计分析与SPSS的应用可以进行统计图表的绘制和数据的可视化。SPSS提供了丰富的图表类型和可视化工具，如柱状图、折线图、散点图等。通过绘制图表，研究者可以直观地展示数据的分布和趋势，从而更好地传递数据的信息。

总之，统计分析与SPSS的应用对于数据分析和研究具有重要的意义。通过SPSS提供的各种功能和方法，研究者可以对数据进行描述、比较、关联、预测和可视化等分析处理，从而更好地理解数据的特征和规律。因此，掌握统计分析与SPSS的应用是研究者进行科学研究和数据分析的重要技能之一

第10章 Excel软件在数理统计中的应用总结归纳

第10章 Excel软件在数理统计中的应用总结归纳

精心整理

2019年－9月 第10章 Excel软件在概率统计中的应用

10.1 中文Excel的基本介绍

Excel是一个功能多、技术先进、使用方便的表格式数据综合管理和分析系统，它采用电子表格的形式进行数据处理，工作简单明了，提供了丰富的函数，可以进行数据处理、统计分析和决策，同时，还具有较好的制图功能。

工作表区由单元格组成，每个单元格由列标和行号识别。工作表区的最上面一行为列标，用A,B,…,Z,AA,AB, …,AZ,BA,BB, …,BZ, …,IA, …,IV等表示，工作表区左边一列为行号，用1,2,3，…表示， Excel 2007及Excel 2010增大了数据容量，列数最多可为16384，行数最多可为1048576。单元格“A1”表示单元格位于A列第1行。单元格区域则规定为矩形，例如“A1:E4”表示一矩形区域，如图10-1，A1和E4分别为该区域的主对角线两端的单元格。每张工作表有一个标签与之对应，例如：“sheet 1”,“sheet 2”, “sheet 3”.工作表隶属于工作簿，一个工作簿最多可由255个不同的工作表组成。

图10-1

1）首先选择函数值存放的单元格, 若是Excel2003版，使用“插入”菜单—“函数”选项，如图10-2所示，或使用“常用”工具栏中的“粘贴函数”按钮进入“粘贴函数”对话框；若是Excel2010版，使用“公式”菜单—“插入函数”选项。

图10-2

2）点击“函数”选项后，将出现如图10-3所示的对话框。

图10-3

3）在“选择类别”列表中选择“统计”，如图10-4，然后在“函数名”列表中精心整理

2019年－9月 选择相应的函数，如选中函数“AVERAGE”,点击“确定”按钮，出现输入数据或单元格范围的对话框；如图10-5

图10-4 图10-5

4)输入数据或单元格范围,点击“确定”按钮，在函数值存放的单元格即计算出（返回）函数值。

回归分析中常用的统计软件介绍

回归分析中常用的统计软件介绍

回归分析是统计学中一种重要的分析方法，用于研究自变量与因变量之间的关系。在实际的数据分析中，常用的统计软件能够帮助研究人员更轻松地进行回归分析，包括SPSS、R、Python等。本文将介绍这些常用的统计软件在回归分析中的应用。

SPSS是一款非常经典的统计软件，它提供了丰富的数据分析功能，包括回归分析。在SPSS中，进行回归分析非常简单，只需要将自变量和因变量输入到软件中，然后选择回归分析模块，即可得到回归方程和相关的统计结果。此外，SPSS还提供了对结果的可视化展示，包括回归系数的显著性检验、残差分析等，能够帮助研究人员更好地理解回归分析的结果。

R是一种开源的统计软件，它在科研领域中应用非常广泛。R中有丰富的回归分析包，例如lm、glm等，能够满足不同类型的回归分析需求。通过R进行回归分析，研究人员可以自定义分析流程，灵活地选择模型和参数，实现个性化的分析。此外，R还提供了丰富的数据可视化功能，能够帮助研究人员直观地展示回归分析的结果。

Python是一种通用的编程语言，它也有丰富的统计分析库，如pandas、statsmodels等。通过Python进行回归分析，研究人员可以利用编程的灵活性，构建复杂的回归模型，进行深入的数据处理和分析。同时，Python还可以与其他领域的数据处理和机器学习工具结合，实现更加复杂的数据分析任务。

除了上述几种常用的统计软件，还有其他一些工具也可以用于回归分析，如Excel、Matlab等。这些工具各有特点，能够满足不同研究人员的需求。在选择统计软件时，研究人员需要根据自己的研究目的、数据类型和分析需求进行选择，以便更好地进行回归分析。

在使用统计软件进行回归分析时，研究人员需要注意数据的质量和分析方法的选择。首先，需要对数据进行清洗和预处理，排除异常值和缺失值，以保证分析的准确性。其次，需要选择合适的回归模型，根据研究问题和数据特点选择线性回归、Logistic回归等不同类型的模型。最后，需要对模型的结果进行解释和验证，不仅关注回归系数的显著性检验，还需要进行残差分析、拟合优度检验等，确保分析结果的可靠性和有效性。