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生物統(tǒng)計學(xué)課件演示文稿當前第1頁\共有987頁\編于星期四\19點優(yōu)選生物統(tǒng)計學(xué)課件當前第2頁\共有987頁\編于星期四\19點內(nèi)容:介紹科學(xué)研究中常用的、基本的
生物統(tǒng)計方法與試驗設(shè)計方法
:
資料的整理;平均數(shù)、標準差與變異系數(shù);常用概率分布;平均數(shù)的統(tǒng)計推斷;方差分析;2檢驗;直線回歸與相關(guān);可直線化非線性回歸分析;協(xié)方差分析;試驗設(shè)計的基本原理和方法及對比設(shè)計、隨機區(qū)組設(shè)計,裂區(qū)設(shè)計,正交設(shè)計等。
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方法:用CAI課件教學(xué),以課堂講授為主
要求:
了解基本原理;
熟練掌握所介紹的幾種試驗設(shè)計方法,能獨立進行試驗設(shè)計;
熟練掌握所介紹的幾種生物統(tǒng)計方法,能獨立進行試驗結(jié)果的統(tǒng)計分析;熟練掌握電子計算器的使用。
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培養(yǎng)
嚴謹?shù)闹螌W(xué)態(tài)度精細的治學(xué)作風(fēng)獨立的自學(xué)能力下一張
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期末考試,70%作業(yè)要求:獨立思考演算正確
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主要教學(xué)參考文獻
[1]明道緒主編.生物統(tǒng)計.中國農(nóng)業(yè)科技出版社,1998。
[2]明道緒主編.獸醫(yī)統(tǒng)計方法.成都科技大學(xué)出版社,1991。
[3]南京農(nóng)業(yè)大學(xué)主編.田間試驗與統(tǒng)計方法
(第二版).農(nóng)業(yè)出版社,1988。
[4]莫惠棟
.農(nóng)業(yè)試驗設(shè)計.上??茖W(xué)技術(shù)出版社,1984。
[5](美)G.W.斯奈迪格著,楊紀珂等譯.應(yīng)用與農(nóng)學(xué)和生物學(xué)實驗的數(shù)理統(tǒng)計方法.科學(xué)出版社,1964。
[6](美)R·G·D·斯蒂爾,
J·H·托里著,
楊紀珂等譯.數(shù)理統(tǒng)計的原理與方法.科學(xué)出版社,1976。
[7]
李春喜等編著。生物統(tǒng)計學(xué)學(xué)習(xí)指導(dǎo)。科學(xué)出版社,2008下一張
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每天都是向既定目標邁進的一步贈言下一張
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zlcc當前第8頁\共有987頁\編于星期四\19點E-mail:陳彥云寧夏大學(xué)生命科學(xué)學(xué)院當前第9頁\共有987頁\編于星期四\19點第一章概論當前第10頁\共有987頁\編于星期四\19點
第一節(jié)
生物統(tǒng)計學(xué)的概念及主要內(nèi)容當前第11頁\共有987頁\編于星期四\19點一、概念
生物統(tǒng)計學(xué)(Biostatistics)是數(shù)理統(tǒng)計在生物學(xué)研究中的應(yīng)用,它是用數(shù)理統(tǒng)計的原理和方法來認識、分析、推斷和解釋生命過程中的各種現(xiàn)象和試驗調(diào)查資料的科學(xué)。屬于生物數(shù)學(xué)的范疇。當前第12頁\共有987頁\編于星期四\19點二、主要內(nèi)容試驗設(shè)計統(tǒng)計分析基本原則方案制定常用試驗設(shè)計方法資料的搜集和整理數(shù)據(jù)特征數(shù)的計算統(tǒng)計推斷方差分析回歸和相關(guān)分析協(xié)方差分析主成分分析聚類分析對比設(shè)計隨機區(qū)組設(shè)計裂區(qū)設(shè)計拉丁方設(shè)計正交設(shè)計當前第13頁\共有987頁\編于星期四\19點三生物統(tǒng)計學(xué)的基本作用:提供整理和描述數(shù)據(jù)資料的科學(xué)方法,確定某些性狀和特性的數(shù)量特征。運用顯著檢驗,判斷試驗結(jié)果的可靠性或可行性。提供由樣本推斷總體的方法。提供試驗設(shè)計的的一些重要原則。當前第14頁\共有987頁\編于星期四\19點第二節(jié)生物統(tǒng)計學(xué)發(fā)展概況
統(tǒng)計發(fā)展史可以追溯到遠古的原始社會,但是,能使人類的統(tǒng)計實踐上升到理論上予以概括總結(jié)的程度,即開始成為一門系統(tǒng)的學(xué)科統(tǒng)計學(xué),卻是近代的事情,距今只有三百余年的短暫歷史。
現(xiàn)代統(tǒng)計學(xué)起源于17世紀,主要有兩個來源:1政治科學(xué)需要,2當時貴族階層對機率數(shù)學(xué)理論很感興趣而發(fā)展起來的。另外,研究天文學(xué)的需要也促進了統(tǒng)計學(xué)的發(fā)展。統(tǒng)計學(xué)發(fā)展的概貌,大致可劃分為古典記錄統(tǒng)計學(xué)、近代描述統(tǒng)計學(xué)和現(xiàn)代推斷統(tǒng)計學(xué)三種形態(tài)。當前第15頁\共有987頁\編于星期四\19點一、發(fā)展概況原始社會奴隸社會封建社會資本主義社會迅速發(fā)展形成分支生物統(tǒng)計學(xué)當前第16頁\共有987頁\編于星期四\19點形成不同學(xué)派:1、政治算術(shù)學(xué)派起源于17世紀60年代的英國代表人物:威廉.配第(WilliamPetty,1623~1687)約翰.格朗托(JohnGraunt,1620~1674)代表作:《政治算術(shù)》但未采用“統(tǒng)計學(xué)”這個詞當前第17頁\共有987頁\編于星期四\19點2、國勢學(xué)派,又叫記述學(xué)派創(chuàng)建于17世紀的德國代表人物:海爾曼.康令(HermanConring,1606~1681)
阿痕瓦爾(GottfriedAchenwall,1791~1772)代表作:《近代歐洲各國國勢論》首次采用“stastistik”
德國經(jīng)濟學(xué)家和統(tǒng)計學(xué)家克尼斯(K.G.AKnies,1821~1898)在1850年發(fā)表的論文《獨立科學(xué)的統(tǒng)計學(xué)》中主張把“國家論”作為“國勢學(xué)”的科學(xué)命名,“統(tǒng)計學(xué)”作為“政治算術(shù)”的科學(xué)命名。當前第18頁\共有987頁\編于星期四\19點3、數(shù)理統(tǒng)計學(xué)派產(chǎn)生于19世紀中葉代表人物:阿道夫.凱特勒(L.A.JQuetelet,1796~1874)
高爾登(F.Galtonl,1822~1911)
皮爾遜(K.Pearson,1857~1936)逐漸形成一門獨立的應(yīng)用數(shù)學(xué)。
1867年韋特斯坦(T.Wittstein)把既是數(shù)學(xué),又是統(tǒng)計學(xué)的新生科學(xué)命名為數(shù)理統(tǒng)計學(xué)。當前第19頁\共有987頁\編于星期四\19點4、社會統(tǒng)計學(xué)派以德國為中心,創(chuàng)建于19世紀后期代表人物:恩格爾(C.I.E.Engel,1821~1896)
梅爾(C.G.V.Mager,1841~1925)認為統(tǒng)計學(xué)研究的對象是社會科學(xué),而數(shù)理統(tǒng)計學(xué)是一門應(yīng)用數(shù)學(xué)。19世紀中葉誕生了馬克思主義的統(tǒng)計理論,后來,列寧對其進行了豐富和發(fā)展。當前第20頁\共有987頁\編于星期四\19點二、統(tǒng)計學(xué)發(fā)展史中的重大事件與重要代表人物J.Bernoulli(貝努里,瑞士,1654~1705)
系統(tǒng)論證了“大數(shù)定律”,即樣本容量越大,樣本統(tǒng)計數(shù)與總體參數(shù)之差越小。P.S.Laplace(拉普拉斯,法國,1749~1827)
最早系統(tǒng)的把概率論方法運用到統(tǒng)計學(xué)研究中去,建立了嚴密的概率數(shù)學(xué)理論,并應(yīng)用到人口統(tǒng)計、天文學(xué)等方面的研究上。當前第21頁\共有987頁\編于星期四\19點Gauss(高斯,德國,1777~1855)
正態(tài)分布理論最早由DeMoiver于1733年發(fā)現(xiàn),后來Gauss在進行天文觀察和研究土地測量誤差理論時又一次獨立發(fā)現(xiàn)了正態(tài)分布(又稱常態(tài)分布)的理論方程,提出“誤差分布曲線”,后人為了紀念他,將正態(tài)分布也稱為Gauss分布。當前第22頁\共有987頁\編于星期四\19點F.Galton(高爾登,英國,1822~1911)
19世紀末統(tǒng)計學(xué)開始用于生物學(xué)的研究。1882年Galton開設(shè)“人體測量實驗室”,測量9337人的資料,探索能把大量數(shù)據(jù)加以描述與比較的方法和途徑,引入了中位數(shù)、百分位數(shù)、四分位數(shù)、四分位差以及分布、相關(guān)、回歸等重要的統(tǒng)計學(xué)概念與方法。1889年發(fā)表第一篇生物統(tǒng)計論文《自然界的遺傳》。1901年Galton和他的學(xué)生Pearson創(chuàng)辦了“Biometrika(生物統(tǒng)計學(xué)報)”雜志,首次明確“Biometry(生物統(tǒng)計)”一詞。所以后人推崇Galton為生物統(tǒng)計學(xué)的創(chuàng)始人。當前第23頁\共有987頁\編于星期四\19點K.Pearson(卡.皮爾遜,英國,1857~1936)
Pearson的一生是統(tǒng)計研究的一生。他首創(chuàng)頻數(shù)分布表與頻數(shù)分布圖,如今已成為最基本的統(tǒng)計方法之一;觀察到許多生物的度量并不呈現(xiàn)正態(tài)分布,利用相對斜率得到矩形分布、J型分布、U型分布或鈴型分布等;1900年獨立發(fā)現(xiàn)了X2分布,提出了有名的卡方檢驗法,后經(jīng)Fisher補充,成為小樣本推斷統(tǒng)計的早期方法之一;Pearson對“回歸與相關(guān)”進一步作了發(fā)展,在1897~1905年,Pearson還提出復(fù)相關(guān)、總相關(guān)、相關(guān)比等概念,不僅發(fā)展了Galton的相關(guān)理論,還為之建立了數(shù)學(xué)基礎(chǔ)。當前第24頁\共有987頁\編于星期四\19點(歌賽特,英國,1777~1855)
在生產(chǎn)實踐中對樣本標準差進行了大量研究。于1908年以“Student(學(xué)生)”為筆名在該年的Biometrika上發(fā)表了論文《平均數(shù)的概率誤差》,創(chuàng)立了小樣本檢驗代替大樣本檢驗的理論,即t分布和t檢驗法,也稱為學(xué)生式分布。t檢驗已成為當代生物統(tǒng)計工作的基本工具之一,為多元分析理論的形成和應(yīng)用奠定了基礎(chǔ),為此,許多統(tǒng)計學(xué)家把1908年看作是統(tǒng)計推斷理論發(fā)展史上的里程碑。當前第25頁\共有987頁\編于星期四\19點(費歇爾,英國,1890~1962)
Fisher一生論著頗多,共寫了329篇。他跨進統(tǒng)計學(xué)界是從研究概率分布開始,1915年在Biometrika上發(fā)表論文《無限總體樣本相關(guān)系數(shù)值的頻率分布》,被稱為現(xiàn)代推斷統(tǒng)計學(xué)的第一篇論文。1923年發(fā)展了顯著性檢驗及估計理論,提出了F分布和F檢驗,1918年在《孟德爾遺傳試驗設(shè)計間的相對關(guān)系》一文中首創(chuàng)“方差”和“方差分析”兩個概念,1925年提出隨機區(qū)組和正交拉丁方試驗設(shè)計,并在盧桑姆斯坦德農(nóng)業(yè)試驗站得到檢驗與應(yīng)用,他還在試驗設(shè)計中提出“隨機化”原則,1938年和Yates合編了FisherYates隨機數(shù)字表。當前第26頁\共有987頁\編于星期四\19點另外
Neyman(1894~1981)和S.Pearson進行了統(tǒng)計理論研究,分別與1936和1938年提出一種統(tǒng)計假說檢驗學(xué)說。對作物抽樣調(diào)查、A.Waecl對序貫抽樣、Finney對毒理統(tǒng)計、K.Mather對生統(tǒng)遺傳學(xué)、F.Yates對田間試驗設(shè)計等都作出了杰出貢獻。當前第27頁\共有987頁\編于星期四\19點三、統(tǒng)計學(xué)在中國的傳播
我國在解放前,社會經(jīng)濟發(fā)展緩慢,統(tǒng)計的應(yīng)用和發(fā)展受到了很大的限制。1913年,顧澄教授(1882~?)翻譯了英國統(tǒng)計學(xué)家尤爾的著作《統(tǒng)計學(xué)之理論》(1911),即為英美數(shù)理統(tǒng)計學(xué)傳入中國之始。之后又有一些英美統(tǒng)計著作被翻譯成中文,F(xiàn)isher的理論和方法也很快傳入中國。在20世紀30年代,《生物統(tǒng)計與田間試驗》就作為農(nóng)學(xué)系的必修課,1935年王綬(1876~1972)編著出版的《實用生物統(tǒng)計法》是我國出版最早的生物統(tǒng)計專著之一。隨后1942年范福仁出版了《田間試驗技術(shù)》等,這些對推動我國農(nóng)業(yè)生物統(tǒng)計和田間試驗方法的應(yīng)用都產(chǎn)生了很大影響。當前第28頁\共有987頁\編于星期四\19點
新中國成立后,許多學(xué)者翻譯、編著了統(tǒng)計學(xué)論著,有力的推動了數(shù)理統(tǒng)計方法在中國的普及和應(yīng)用。1978年12月國家統(tǒng)計局在四川峨眉召開了統(tǒng)計教學(xué)、科研規(guī)劃座談會,全面引進了前蘇聯(lián)的社會經(jīng)濟統(tǒng)計理論和統(tǒng)計制度,對我國社會經(jīng)濟統(tǒng)計學(xué)的發(fā)展起到了一定的積極作用。這以后有關(guān)統(tǒng)計學(xué)的教材與論著如雨后春筍般涌現(xiàn),統(tǒng)計工作和統(tǒng)計科研迅速發(fā)展。1984年1月1日頒布實施《中華人民共和國統(tǒng)計法》,1987年2月國家統(tǒng)計局又發(fā)布《中華人民共和國統(tǒng)計法實施細則》,1996年5月八屆人大十九次會議通過了《關(guān)于修改<中華人民共和國統(tǒng)計法>的決定》。隨著計算機的迅速普及,統(tǒng)計電算程序SAS(StatisticalAnalysisSystem)、SPSS(StatisticalPackageforSocialScience)、Excel等的引進,統(tǒng)計學(xué)在中國的應(yīng)用與研究出現(xiàn)了嶄新的局面。當前第29頁\共有987頁\編于星期四\19點第三節(jié)常用統(tǒng)計學(xué)術(shù)語一、總體與樣本具有相同性質(zhì)或?qū)傩缘膫€體所組成的集合稱為總體
(population),它是指研究對象的全體;組成總體的基本單元稱為個體(individual);從總體中抽出若干個體所構(gòu)成的集合稱為樣本(sample);總體又分為有限總體和無限總體:含有有限個個體的總體稱為有限總體(finitudepopuoation);包含有極多或無限多個體的總體稱為無限總體(infinitudepopuoation).當前第30頁\共有987頁\編于星期四\19點
構(gòu)成樣本的每個個體稱為樣本單位;樣本中所包含的個體數(shù)目叫樣本容量或樣本大小(samplesize),樣本容量常記為n。一般在生物學(xué)研究中,通常把n≤30的樣本叫小樣本,n>30的樣本叫大樣本。對于小樣本和大樣本,在一些統(tǒng)計數(shù)的計算和分析檢驗上是不一樣的。研究的目的是要了解總體,然而能觀測到的卻是樣本,通過樣本來推斷總體是統(tǒng)計分析的基本特點。當前第31頁\共有987頁\編于星期四\19點二、變量與常量
變量,或變數(shù),指相同性質(zhì)的事物間表現(xiàn)差異性或差異特征的數(shù)據(jù)。
常數(shù),表示能代表事物特征和性質(zhì)的數(shù)值,通常由變量計算而來,在一定過程中是不變的。當前第32頁\共有987頁\編于星期四\19點變量定性變量定量變量連續(xù)變量非連續(xù)變量只有整數(shù)出現(xiàn)可以有任何小數(shù)出現(xiàn)當前第33頁\共有987頁\編于星期四\19點
為了表示總體和樣本的數(shù)量特征,需要計算出幾個特征數(shù),包括平均數(shù)和變異數(shù)(極差、方差、標準差等)。描述總體特征的數(shù)量稱為參數(shù)(parameter),也稱參量。常用希臘字母表示參數(shù),例如用μ表示總體平均數(shù),用σ表示總體標準差;描述樣本特征的數(shù)量稱為統(tǒng)計數(shù)(staistic),也稱統(tǒng)計量。常用拉丁字母表示統(tǒng)計數(shù),例如用表示樣本平均數(shù),用S表示樣本標準差。三、參數(shù)與統(tǒng)計數(shù)當前第34頁\共有987頁\編于星期四\19點四、效應(yīng)與互作
通過施加試驗處理,引起試驗差異的作用稱為效應(yīng)。效應(yīng)是一個相對量,而非絕對量,表現(xiàn)為施加處理前后的差異。效應(yīng)有正效應(yīng)與負效應(yīng)之分。
互作,又叫連應(yīng),是指兩個或兩個以上處理因素間相互作用產(chǎn)生的效應(yīng)?;プ饕灿姓?yīng)(協(xié)同作用)與負效應(yīng)(拮抗作用)之分。當前第35頁\共有987頁\編于星期四\19點五、機誤與錯誤變異效應(yīng)誤差隨機誤差/機誤(Randomerror)系統(tǒng)誤差/錯誤(Systematicerror)當前第36頁\共有987頁\編于星期四\19點
隨機誤差,也叫抽樣誤差(samplingerror)。這是由于試驗中無法控制的內(nèi)在和外在的偶然因素所造成。如試驗動物的初始條件、飼養(yǎng)條件、管理措施等盡管在試驗中力求一致,但也不可能達到絕對一致,所以隨機誤差帶有偶然性質(zhì),在試驗中,即使十分小心也是不可避免的。如果通過良好的試驗設(shè)計、正確的試驗操作,增加抽樣或試驗次數(shù),隨機誤差可能減小,但不可能完全消滅。統(tǒng)計上的試驗誤差一般都指隨機誤差。隨機誤差越小,試驗精確性越高。當前第37頁\共有987頁\編于星期四\19點
系統(tǒng)誤差,也叫片面誤差
(lopsidederror)。這是由于試驗條件控制不一致、測量儀器不準、試劑配制不當、試驗人員粗心大意使稱量、觀測、記載、抄錄、計算中出現(xiàn)錯誤等人為因素而引起的。系統(tǒng)誤差影響試驗的準確性。只要以認真負責(zé)的態(tài)度和細心的工作作風(fēng)是完全可以避免的。當前第38頁\共有987頁\編于星期四\19點六、準確性與精確性
準確性(accuracy),也叫準確度,指在調(diào)查或試驗中某一試驗指標或性狀的觀測值與其真值接近的程度。設(shè)某一試驗指標或性狀的真值為μ,觀測值為
x,若x與μ相差的絕對值|x-μ|越小,則觀測值x的準確性越高;反之則低。
精確性(precision),也叫精確度,指調(diào)查或試驗中同一試驗指標或性狀的重復(fù)觀測值彼此接近的程度。若觀測值彼此接近,即任意二個觀測值xi、xj
相差的絕對值|xi-xj|越小,則觀測值精確性越高;反之則低。當前第39頁\共有987頁\編于星期四\19點當前第40頁\共有987頁\編于星期四\19點試驗資料的整理特征數(shù)的計算與第二章當前第41頁\共有987頁\編于星期四\19點第一節(jié):試驗資料的搜集與整理一、試驗資料的類型二、試驗資料的搜集三、試驗資料的整理當前第42頁\共有987頁\編于星期四\19點對試驗資料進行分類是統(tǒng)計歸納的基礎(chǔ)。試驗資料類型數(shù)量性狀資料質(zhì)量性狀資料/屬性性狀資料計數(shù)資料/非連續(xù)變量資料計量資料/連續(xù)變量資料當前第43頁\共有987頁\編于星期四\19點
數(shù)量性狀(quantitativecharacter)是指能夠以計數(shù)和測量或度量的方式表示其特征的性狀。觀察測定數(shù)量性狀而獲得的數(shù)據(jù)就是數(shù)量性狀資料
(dataofquantitativecharacteristics)。數(shù)量性狀資料的獲得有計數(shù)和測量兩種方式,因而數(shù)量性狀資料又分為計數(shù)資料和計量資料兩種。一、數(shù)量性狀資料當前第44頁\共有987頁\編于星期四\19點
1、計數(shù)資料
指用計數(shù)方式獲得的數(shù)量性狀資料。在這類資料中,它的各個觀察值只能以整數(shù)表示,在兩個相鄰整數(shù)間不得有任何帶小數(shù)的數(shù)值出現(xiàn),因此各觀察值是不連續(xù)的,所以該類資料也稱為非連續(xù)變量資料或間斷變量資料或離散變量資料。當前第45頁\共有987頁\編于星期四\19點
2、計量資料
指用測量或度量法獲得的數(shù)量性狀資料,即用度、量、衡等計量工具直接測定獲得的數(shù)據(jù)資料。其數(shù)據(jù)是用長度、重量、容積、溫度、濃度等來表示,要帶單位。這種資料的各個觀測值不一定是整數(shù),兩個相鄰的整數(shù)間可以有帶小數(shù)的任何數(shù)值出現(xiàn),其小數(shù)位數(shù)的多少由度量工具的精確度而定,它們之間的變異是連續(xù)性的,因此計量資料也稱為連續(xù)變量資料。當前第46頁\共有987頁\編于星期四\19點
二、質(zhì)量性狀資料
質(zhì)量性狀(qualitativecharacter)是指能觀察到而不能直接測量的性狀。觀察質(zhì)量性狀而獲得的數(shù)據(jù)就是質(zhì)量性狀資料(dataofqualitativecharacteristics),也稱為屬性性狀資料。這類性狀本身不能直接用數(shù)值表示,要獲得這類性狀的數(shù)據(jù)資料,須對其觀察結(jié)果作數(shù)量化處理,其方法有以下兩種:當前第47頁\共有987頁\編于星期四\19點
1、統(tǒng)計次數(shù)法
在一定的總體或樣本中,根據(jù)某一質(zhì)量性狀的類別統(tǒng)計其次數(shù),以次數(shù)作為質(zhì)量性狀的數(shù)據(jù)。例如,在研究豌豆的花色遺傳時,紅花與白花雜交,子二代中紅花、紫花和白花的株數(shù)分類統(tǒng)計如下表。株數(shù)頻率紅花26626.6%紫花49449.4%白花24024.0%總計1000100.0%這種由質(zhì)量性狀數(shù)量化得來的資料又叫次數(shù)資料。當前第48頁\共有987頁\編于星期四\19點
2、評分法
對某一質(zhì)量性狀分成不同級別,對不同級別進行評分來表示其性狀差異的方法。從而將質(zhì)量性狀進行數(shù)量化,以便統(tǒng)計分析。當前第49頁\共有987頁\編于星期四\19點第一節(jié):試驗資料的搜集與整理一、試驗資料的類型二、試驗資料的搜集三、試驗資料的整理當前第50頁\共有987頁\編于星期四\19點調(diào)查試驗資料搜集的方法當前第51頁\共有987頁\編于星期四\19點一、調(diào)查
調(diào)查是對已經(jīng)存在的事情的資料按某種方案進行收集的方法。資料的調(diào)查又可以分為兩種:普查和抽樣調(diào)查。1、普查
是對研究對象的全部個體逐一進行調(diào)查的方法。普查一般要求在一定的時間或范圍進行,要求準確和全面。當前第52頁\共有987頁\編于星期四\19點2、抽樣調(diào)查
是根據(jù)一定的原則從研究對象中抽取一部分具有代表性的個體進行調(diào)查的方法。通過抽樣將獲得的樣本資料進行統(tǒng)計處理,然后利用樣本的特征數(shù)對總體進行推斷。生物學(xué)研究中,進行普查的情況較少,多數(shù)情況下還是進行抽樣調(diào)查。隨機抽樣必須滿足2個條件:一是總體中每個個體被抽中的機會是均等的;二是總體中任意一個個體是相互獨立的,是否被抽中不受其他個體的影響。當前第53頁\共有987頁\編于星期四\19點二、試驗
試驗是對已有的或沒有的事物加以處理的方法。常見的試驗設(shè)計方法有:對比設(shè)計、隨機區(qū)組設(shè)計、平衡不完全區(qū)組設(shè)計、裂區(qū)設(shè)計、拉丁方設(shè)計、正交設(shè)計、正交旋轉(zhuǎn)設(shè)計等等。試驗設(shè)計須遵循的三大原則是:隨機、重復(fù)和局部控制。當前第54頁\共有987頁\編于星期四\19點第一節(jié):試驗資料的搜集與整理一、試驗資料的類型二、試驗資料的搜集三、試驗資料的整理當前第55頁\共有987頁\編于星期四\19點三、試驗資料的整理(一)原始資料的檢查與核對調(diào)查試驗原始數(shù)據(jù)核對檢查訂正
檢查和核對原始資料的目的:確保原始資料的完整性和正確性。當前第56頁\共有987頁\編于星期四\19點三、試驗資料的整理(二)次數(shù)分布表統(tǒng)計表的結(jié)構(gòu)和要求:結(jié)構(gòu)簡單,層次分明,安排合理,重點突出,數(shù)據(jù)準確??倷M標目(或空白)縱標目1縱標目2……橫標目1橫標目2數(shù)字資料……表號標題1、標題簡明扼要、準確地說明表的內(nèi)容,有時須注明時間、地點。2、標目標目分橫標目和縱標目兩項。橫標目列在表的左側(cè),縱標目列在表的上端,標目需注明計算單位,如%、kg、cm等等。3、數(shù)字一律用阿拉伯數(shù)字,數(shù)字以小數(shù)點對齊,小數(shù)位數(shù)一致,無數(shù)字的用“─”表示,數(shù)字是“0”的,則填寫“0”。4、線條多用三線表,上下兩條邊線略粗。當前第57頁\共有987頁\編于星期四\19點三、試驗資料的整理1計數(shù)資料的整理計數(shù)資料基本上采用單項式分組法進行整理。特點:用樣本變量自然值進行分組,每組用一個或幾個變量值來表示。當前第58頁\共有987頁\編于星期四\19點1712141314121114131614141317151414161414151514141411131214131413151413151413141516161413141513151315151514141614151713161416151314141414161213121412151615161413151714131412171415表2-1
100只來亨雞每月的產(chǎn)蛋數(shù)11~17來亨雞每月產(chǎn)蛋數(shù)變動范圍:分為7組統(tǒng)計各組次數(shù)計算頻率和累積頻率制表當前第59頁\共有987頁\編于星期四\19點每月產(chǎn)蛋數(shù)次數(shù)頻率累積頻率
FrequencyPercentCumulativePercent1120.020.021270.070.0913190.190.2814350.350.6315210.210.8416110.110.951750.051.00表2-2
100只來亨雞每月產(chǎn)蛋數(shù)次數(shù)分布表當前第60頁\共有987頁\編于星期四\19點每月產(chǎn)蛋數(shù)次數(shù)頻率累積頻率
FrequencyPercentCumulativePercent1120.020.021270.070.0913190.190.28
14350.350.6315210.210.8416110.110.951750.051.00表2-2
100只來亨雞每月產(chǎn)蛋數(shù)次數(shù)分布表1自然值進行分組,最大值17,最小值11。2數(shù)據(jù)主要集中在14,向兩側(cè)分布逐漸減少。當前第61頁\共有987頁\編于星期四\19點表2-3小麥品種300個麥穗穗粒數(shù)的次數(shù)分布表每穗粒數(shù)次數(shù)頻率累積頻率
FrequencyPercentCumulativePercent
18-2230.01000.010023-27180.06000.0700
28-32
380.12670.1967
33-37510.17000.3667
38-42680.22670.5934
43-47530.17660.7700
48-52410.13670.906753-57220.07330.980058-6260.02001.000045組?9組當前第62頁\共有987頁\編于星期四\19點三、試驗資料的整理2計量資料的整理計量資料一般采用組距式分組法。全距組數(shù)組距組限歸組制表當前第63頁\共有987頁\編于星期四\19點表2-4
150尾鰱魚體長(cm)56496278414765455855596569627352526051627866455858605752514856465870727677566658585553506563576585
5958546248634661625738585254556652485675725737467656637565485255546271486258465738545365428366485358464626367655605458495256826365547565864677706940565861545352435264585854785256615954596468515968635263(1)求全距,又稱極差
(range):R=Xmax-Xmin
=85-37=48(cm)當前第64頁\共有987頁\編于星期四\19點(2)確定組數(shù)和組距(classboundary)
組數(shù)是根據(jù)樣本觀測數(shù)的多少及組距的大小來確定的,同時考慮到對資料要求的精確度以及進一步計算是否方便。組數(shù)組距多小統(tǒng)計數(shù)精確,計算不方便少大統(tǒng)計數(shù)不精確,計算方便當前第65頁\共有987頁\編于星期四\19點組數(shù)的確定樣本容量分組數(shù)
30~60
5~860~100
7~10100~200
9~12200~500
10~18>500
15~30表2-5樣本容量與分組數(shù)的關(guān)系組距的確定即每組內(nèi)的上下限范圍。組距=全距/組數(shù)=48/10=4.810組5cm當前第66頁\共有987頁\編于星期四\19點(3)確定組限(classlimit)和組中值(classmidvalue)組限
是指每個組變量值的起止界限。上限下限組中值是兩個組限的中間值。組中值=下限+上限
2=組距2下限+=組距2上限-當前第67頁\共有987頁\編于星期四\19點表2-4
150尾鰱魚體長(cm)56496278414765455855596569627352526051627866455858605752514856465870727677566658585553506563576585
5958546248634661625738585254556652485675725737
467656637565485255546271486258465738545365428366485358464626367655605458495256826365547565864677706940565861545352435264585854785256615954596468515968635263最小一組的下限必須小于資料中的最小值,最大一組的上限必須大于資料中的最大值;臨界值就高不就低。35~,40~,45~,…,85~。當前第68頁\共有987頁\編于星期四\19點(4)分組
確定好組數(shù)和各組上下限后,可按原始資料中各觀測值的次序,將各個數(shù)值歸于各組,計算各組的觀測數(shù)次數(shù)、頻率、累積頻率,制成一個次數(shù)分布表。計數(shù)的方法卡片法唱票法畫“正”字畫“”當前第69頁\共有987頁\編于星期四\19點
組限組中值次數(shù)頻率累積頻率
FrequencyPercentCumulativePercent35~37.530.02000.020040~42.540.02670.046745~47.5170.11330.160050~52.5280.18670.3467
55~57.540
0.26660.613360~62.5250.16670.780065~67.5170.11330.897370~72.560.04000.933375~77.570.04670.980080~82.520.01330.993385~87.510.00671.0000表2-6
150尾鰱魚體長的次數(shù)分布表當前第70頁\共有987頁\編于星期四\19點三、試驗資料的整理(三)次數(shù)分布圖和頻率分布圖定義:把次數(shù)(頻率)分布資料畫成統(tǒng)計圖形。特點:直觀、形象包括:條形圖、直方圖、多邊形圖、餅圖和散點圖當前第71頁\共有987頁\編于星期四\19點三、試驗資料的整理統(tǒng)計圖繪制的基本要求:(1)標題簡明扼要,列于圖的下方;(2)縱、橫兩軸應(yīng)有刻度,注明單位;(3)橫軸由左至右,縱軸由下而上,數(shù)值由小到大;圖形長寬比例約5:4或6:5;(4)圖中需用不同顏色或線條代表不同事物時,應(yīng)有圖例說明。當前第72頁\共有987頁\編于星期四\19點圖2.1月產(chǎn)蛋數(shù)次數(shù)分布柱形圖圖2.2月產(chǎn)蛋數(shù)頻率分布柱形圖條形圖(barchart),又稱柱形圖計數(shù)資料特點:柱形之間要間隔一定的距離
屬性資料當前第73頁\共有987頁\編于星期四\19點2餅圖(piechart)圖1來亨雞月產(chǎn)蛋次數(shù)分布圖計數(shù)資料質(zhì)量性狀資料35%19%21%11%5%7%2%當前第74頁\共有987頁\編于星期四\19點圖2.3鰱魚體長次數(shù)分布圖3直方圖(histogram),又稱矩形圖計量資料354045505560657075808590特點:各組之間沒有距離
當前第75頁\共有987頁\編于星期四\19點三、試驗資料的整理圖2.3鰱魚體長次數(shù)分布圖354045505560657075808590當前第76頁\共有987頁\編于星期四\19點4多邊形圖(polygon),又稱折線圖(broken-linechart)計量資料圖2.3鰱魚體長次數(shù)分布圖當前第77頁\共有987頁\編于星期四\19點5散點圖(scatter)123456432112345643211234564321a.正向直線關(guān)系b.負向直線關(guān)系c.曲線關(guān)系當前第78頁\共有987頁\編于星期四\19點試驗資料的整理特征數(shù)的計算與第二章當前第79頁\共有987頁\編于星期四\19點第二節(jié)試驗資料特征數(shù)的計算集中性
是變量在趨勢上有著向某一中心聚集,或者說以某一數(shù)值為中心而分布的性質(zhì)。離散性
是變量有著離中分散變異的性質(zhì)。變量的分布具有兩種明顯的基本特征:集中性和離散性。當前第80頁\共有987頁\編于星期四\19點集中性離散性平均數(shù)變異數(shù)算術(shù)平均數(shù)中位數(shù)眾數(shù)幾何平均數(shù)極差方差標準差變異系數(shù)調(diào)和平均數(shù)特征數(shù)當前第81頁\共有987頁\編于星期四\19點一、平均數(shù)
平均數(shù)平均數(shù)是統(tǒng)計學(xué)中最常用的統(tǒng)計量,是計量資料的代表值,表示資料中觀測數(shù)的中心位置,并且可作為資料的代表與另一組相比較,以確定二者的差異情況。當前第82頁\共有987頁\編于星期四\19點一、平均數(shù)(一)平均數(shù)的種類算術(shù)平均數(shù)中位數(shù)眾數(shù)幾何平均數(shù)調(diào)和平均數(shù)當前第83頁\共有987頁\編于星期四\19點一、平均數(shù)1.算術(shù)平均數(shù)(arithmeticmean)定義:總體或樣本資料中所有觀測數(shù)的總和除以觀測數(shù)的個數(shù)所得的商,簡稱平均數(shù)、均數(shù)或均值??傮w:μ=x1+x2+x3+…+xNN=N1樣本:=x1+x
x2+x3+…+xnnx
x=n1當前第84頁\共有987頁\編于星期四\19點一、平均數(shù)2.中位數(shù)(median)
資料中所有觀測數(shù)依大小順序排列,居于中間位置的觀測數(shù)稱為中位數(shù)或中數(shù)。Md當前第85頁\共有987頁\編于星期四\19點1、當觀測值個數(shù)n為奇數(shù)時,(n+1)/2位置的觀測值,即x(n+1)/2為中位數(shù):
Md=
2、當觀測值個數(shù)為偶數(shù)時,n/2和(n/2+1)位置的兩個觀測值之和的1/2為中位數(shù),即:
當前第86頁\共有987頁\編于星期四\19點一、平均數(shù)3.眾數(shù)(mode)
資料中出現(xiàn)次數(shù)最多的那個觀測值或次數(shù)最多一組的組中值或中點值。M0注意:(1)對于某些數(shù)據(jù)而言,如均勻分布,并不存在眾數(shù);(2)對于某些數(shù)據(jù)存在兩個或兩個以上的眾數(shù);(3)主要用來描述頻率分布。當前第87頁\共有987頁\編于星期四\19點一、平均數(shù)4.幾何平均數(shù)(geometricmean)資料中有n個觀測數(shù),其乘積開n次方所得數(shù)值。G適用范圍:幾何均數(shù)適用于變量X為對數(shù)正態(tài)分布,經(jīng)對數(shù)轉(zhuǎn)換后呈正態(tài)分布的資料。G=當前第88頁\共有987頁\編于星期四\19點一、平均數(shù)5.調(diào)和平均數(shù)(harmonicmean)資料中各觀測值倒數(shù)的算術(shù)平均數(shù)的倒數(shù)。H適用范圍:主要用于反映生物不同階段的平均增長率或不同規(guī)模的平均規(guī)模。H=1當前第89頁\共有987頁\編于星期四\19點一、平均數(shù)(二)算術(shù)平均數(shù)的計算方法直接計算法減去常數(shù)法加權(quán)平均法當前第90頁\共有987頁\編于星期四\19點1、直接計算法主要用于樣本含量n≤30以下、未經(jīng)分組資料平均數(shù)的計算。例:隨機抽取20株小麥測量它們的株高(cm)分別為:
79858486848382838384818081828182828280
求小麥的平均株高。=Σxn=20(82+79+…+80)=82.3(cm)當前第91頁\共有987頁\編于星期四\19點2、減去(加上)常數(shù)法
若變量的值都比較大(或都比較?。?,且接近某一常數(shù)a時,可將它們的值都減去(或加上)常數(shù)a,得到一組新的數(shù)據(jù),在計算其平均數(shù)。例:設(shè)a為80(cm)則有:
798584868483828383
2-154643233818081828182828280
4101212220=20(2-1+5+…+0)=82.3(cm)+80“-80”當前第92頁\共有987頁\編于星期四\19點3、加權(quán)平均法
對于樣本含量n>30以上且已分組的資料,可以在次數(shù)分布表的基礎(chǔ)上采用加權(quán)法計算平均數(shù),計算公式為:
若為計數(shù)資料,不分組,且Σf=n,此時直接用自然值乘以次數(shù)來計算,即=Σfx/n。
第i組的次數(shù)fi是權(quán)衡第i個自然值xi在資料中所占比重大小的數(shù)量,因此將fi稱為是xi的“權(quán)數(shù)”,加權(quán)法也由此而得名。當前第93頁\共有987頁\編于星期四\19點例:=201=82.3(cm)×(79×1+80×2+…+86×1)株高x次數(shù)ffx791798021608132438264928332498432528518586186當前第94頁\共有987頁\編于星期四\19點式中:—
第i組的組中值;
—
第i組的次數(shù);
—
分組數(shù)
若為分組資料,則用每組組中值乘以該組次數(shù)之和再除以總次數(shù)來計算:當前第95頁\共有987頁\編于星期四\19點例:將100頭長白母豬的仔豬一月窩重(單位:kg)資料整理成次數(shù)分布表如下,求其加權(quán)數(shù)平均數(shù)。
表100頭長白母豬仔豬一月窩重次數(shù)分布表組別組中值(x)次數(shù)(f)fx10~1534520~25615030~352691040~4530135050~5524132060~65852070~753225合計1004520即這100頭長白母豬仔豬一月齡平均窩重為45.2kg當前第96頁\共有987頁\編于星期四\19點
計算若干個來自同一總體的樣本平均數(shù)的平均數(shù)時,如果樣本含量不等,也應(yīng)采用加權(quán)法計算。
例:某牛群有黑白花奶牛1500頭,其平均體重為750kg,而另一牛群有黑白花奶牛1200頭,平均體重為725kg,如果將這兩個牛群混合在一起,其混合后平均體重為多少?此例兩個牛群所包含的牛的頭數(shù)不等,要計算兩個牛群混合后的平均體重,應(yīng)以兩個牛群牛的頭數(shù)為權(quán),求兩個牛群平均體重的加權(quán)平均數(shù),即:當前第97頁\共有987頁\編于星期四\19點離均差之和等于零。離均差平方和最小。Σ(x-x)=0Σ(x-x)2<Σ(x-a)2
(三)算術(shù)平均數(shù)的重要性質(zhì)當前第98頁\共有987頁\編于星期四\19點Σ(x-x-)=x1+x2+…….+xn–n.x-
=Σx-nΣx/n=Σx-Σx=0Σ(x-a)2=Σ[(x-x-)+(x--a)]2=Σ[(x-x-)2+2(x-x-)(x--a)+(x--a)2]=Σ(x-x-)2+Σ(x--a)2=Σ(x-x-)2+n(x--a)2
當前第99頁\共有987頁\編于星期四\19點一、平均數(shù)(四)算術(shù)平均數(shù)的作用(1)指出一組數(shù)據(jù)資料內(nèi)變量的中心位置,標志著資料所代表性狀的數(shù)量水平和質(zhì)量水平。(2)作為樣本或資料的代表數(shù)與其他資料進行比較。(3)通過平均數(shù)提供計算樣本變異數(shù)的基本數(shù)據(jù)。(4)用樣本的平均數(shù)估計總體平均數(shù)。當前第100頁\共有987頁\編于星期四\19點二、變異數(shù)變異數(shù)的種類極差方差標準差變異系數(shù)當前第101頁\共有987頁\編于星期四\19點二、變異數(shù)(一)極差(全距,range)
極差是數(shù)據(jù)分布的兩端變異的最大范圍,即樣本變量值最大值和最小值之差,用R表示。它是資料中各觀測值變異程度大小的最簡便的統(tǒng)計量。例:150尾鰱魚體長R=85-37=48(cm)R=max{x1,x2,……,xn}-min{x1,x2,……,xn}={x1,x2,……,xn}max-{x1,x2,……,xn}min當前第102頁\共有987頁\編于星期四\19點二、變異數(shù)簡單明了當資料很多而又要迅速對資料的變異程度作出判斷時,可以利用極差。(1)除了最大、最小值,不能反映組內(nèi)其他數(shù)據(jù)的變異。優(yōu)點缺點用途(2)樣本較大時抽到較大值與較小值的可能性也較大,因而樣本極差也較大,故樣本含量相差較大時,不宜用極差來比較分布的離散度。極差當前第103頁\共有987頁\編于星期四\19點二、變異數(shù)如何準確地表示樣本內(nèi)各個觀測值的變異程度平均數(shù)可以求出各個觀測值與平均數(shù)的離差,即離均差。離均差可以反映出一個觀測值偏離平均數(shù)的性質(zhì)和程度。離均差之和為零。(x-x)=0?
方差當前第104頁\共有987頁\編于星期四\19點二、變異數(shù)平方和(SS)平方和的平均數(shù)(x-x)2(x-x)2
n當前第105頁\共有987頁\編于星期四\19點二、變異數(shù)(x-x)2n(x-x)2n-1自由度(degreeoffreedom)當前第106頁\共有987頁\編于星期四\19點二、變異數(shù)(x-x)2n-1均方(meansquare,MS)方差(variance)當前第107頁\共有987頁\編于星期四\19點二、變異數(shù)(二)方差(Variance)(x-x)2n-1S2=σ2=(x-μ)2N樣本總體當前第108頁\共有987頁\編于星期四\19點二、變異數(shù)
樣本方差帶有原觀測單位的平方單位,在僅表示一個資料中各觀測值的變異程度而不作其它分析時,常需要與平均數(shù)配合使用,這時應(yīng)將平方單位還原,即求出樣本方差的平方根。標準差當前第109頁\共有987頁\編于星期四\19點二、變異數(shù)(三)標準差(standarddeviation,Sd)S
=(x-x)2n-1σ=(x-μ)2N總體當前第110頁\共有987頁\編于星期四\19點二、變異數(shù)(三)標準差(standarddeviation,Sd)(x-x)2n-1S
=S
=x2-x)2(nn-1當前第111頁\共有987頁\編于星期四\19點二、變異數(shù)x=411x2=18841X’=6X’2=76
表2-89名男子前臂長(cm)標準差計算
前臂長x2x’=x-45x’245202500421764-39441936-11411681-416472209245025005254722092446211611492401416當前第112頁\共有987頁\編于星期四\19點二、變異數(shù)18841-411*41199-1S==3.0(cm)76-6*699-1S==3.0(cm)當前第113頁\共有987頁\編于星期四\19點二、變異數(shù)(三)標準差(standarddeviation,Sd)fx2
fx)2(n-n-1S=當前第114頁\共有987頁\編于星期四\19點例:=201=82.3(cm)×(79×1+80×2+…+86×1)株高x次數(shù)ffxfx27917962418021601280081324319683826492403448332492066784325221168851857225861867396當前第115頁\共有987頁\編于星期四\19點二、變異數(shù)(三)標準差(standarddeviation,Sd)特性標準差的大小,受多個觀測數(shù)影響,如果觀測數(shù)與觀測數(shù)間差異較大,則離均差也大,因而標準差也大,反之則小。1各觀測數(shù)加上或減去一個常數(shù),其標準差不變;2各觀測數(shù)乘以或除以一個常數(shù)a,其標準差擴大或縮小a倍。當前第116頁\共有987頁\編于星期四\19點二、變異數(shù)(三)標準差(standarddeviation,Sd)3正態(tài)分布2s3s68.27%95.46%99.73%當前第117頁\共有987頁\編于星期四\19點二、變異數(shù)(三)標準差(standarddeviation,Sd)作用1表示變量分布的離散程度。4估計平均數(shù)的標準誤。3進行平均數(shù)的區(qū)間估計和變異系數(shù)計算。2可以概括估計出變量的次數(shù)分布及各類觀測數(shù)在總體中所占的比例。當前第118頁\共有987頁\編于星期四\19點二、變異數(shù)(四)變異系數(shù)(coefficientofvariability,CV)定義:樣本的標準差除以樣本平均數(shù),所得到的比值就是變異系數(shù)。CV=s/x×100%特點:是樣本變量的相對變異量,不帶單位??梢员容^不同樣本相對變異程度的大小。當前第119頁\共有987頁\編于星期四\19點二、變異數(shù)(四)變異系數(shù)(coefficientofvariability,CV)中粳“農(nóng)墾57”大田,穗粒數(shù)44.6,標準差18.9豐產(chǎn)田,穗粒數(shù)65.0,標準差18.3大田,CV=42.38%豐產(chǎn)田,CV=28.15%豐產(chǎn)田中粳穗粒數(shù)的整齊度優(yōu)于大田當前第120頁\共有987頁\編于星期四\19點二、變異數(shù)(四)變異系數(shù)(coefficientofvariability,CV)用途1比較度量衡單位不同的多組資料的變異度。例:某地20歲男子100人,其身高均數(shù)為166.06cm,標準差為4.95cm;其體重均數(shù)為53.72kg,標準差為4.96kg。比較身高與體重的變異情況。身高:CV=2.98%體重:CV=9.23%該地20歲男子體重的變異大于身高的變異。當前第121頁\共有987頁\編于星期四\19點二、變異數(shù)(四)變異系數(shù)(coefficientofvariability,CV)用途2比較均數(shù)相差懸殊的多組資料的變異度
表某地不同年齡組男子身高(CM)的變異程度年齡組人數(shù)均數(shù)標準差變異系數(shù)3-3.5歲10096.13.10.03230-35歲100170.25.00.03當前第122頁\共有987頁\編于星期四\19點當前第123頁\共有987頁\編于星期四\19點概率概率分布與第三章當前第124頁\共有987頁\編于星期四\19點第一節(jié):概率基礎(chǔ)知識一、概率的概念二、概率的計算三、概率的分布四、大數(shù)定律當前第125頁\共有987頁\編于星期四\19點一、概率基本概念(一)事件定義:在一定條件下,某種事物出現(xiàn)與否就稱為是事件。自然界和社會生活上發(fā)生的現(xiàn)象是各種各樣的,常見的有兩類。當前第126頁\共有987頁\編于星期四\19點1、在一定條件下必然出現(xiàn)某種結(jié)果或必然不出現(xiàn)某種結(jié)果。確定性事件必然事件(U)(certainevent)不可能事件(V)(impossibleevent)一、概率基本概念當前第127頁\共有987頁\編于星期四\19點2、在一定條件下可能發(fā)生也可能不發(fā)生。隨機事件(randomevent)不確定事件(indefiniteevent)一、概率基本概念為了研究隨機現(xiàn)象,需要進行大量重復(fù)的調(diào)查、實驗、測試等,這些統(tǒng)稱為試驗。當前第128頁\共有987頁\編于星期四\19點一、概率基本概念(二)頻率(frequency)若在相同的條件下,進行了n次試驗,在這n次試驗中,事件A出現(xiàn)的次數(shù)m稱為事件A出現(xiàn)的頻數(shù),比值m/n稱為事件A出現(xiàn)的頻率(frequency),記為W(A)=m/n。0≤W(A)≤1當前第129頁\共有987頁\編于星期四\19點一、概率基本概念
表3-1玉米種子發(fā)芽試驗結(jié)果種子總數(shù)(n)1020501002005001000發(fā)芽種子數(shù)(m)9194791186458920種子發(fā)芽率(m/n)0.9000.9500.9400.9100.9300.9180.920
種子發(fā)芽與否是不能事先確定的,但從表中可以看出,試驗隨著n值的不同,種子發(fā)芽率也不相同
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