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实用标准文案精彩文档生物统计学复习题一、名词解释交互作用：表示当两种或几种因素水平同时作用时的效果较单一水平因素作用的效果加强或者减弱的作用。当因素间的互作效应为零时，称该因素间无交互作用，此时的因素是相互独立的因素。回归系数：回归分析中度量依变量对自变量的相依程度的指标，它反映当自变量每变化一个单位时，依变量所期望的变化量。整群抽样：就是将总体划分为若干个小群体，再随机抽取部分小群体组成样本。F检验：即统计假设的显著性检验，用于推断处理间的差异是否存在。在计算F值时，以被检验因素的均方（即处理间均方St2）作分子，以误差均方（即处理内均方Se2）作分母。（没找到）无效假设：不管样本是否真的属于总体A，都首先假设是，即假定“X与μ间的差异源自误差，并非本质差异”，这就是无效假设，记H0。相关变量：统计学把存在关联但并非确定的数量关系称为相关关系,把存在相关关系的变量称为相关变量。决定系数：是变量X引起Y变异的回归平方和占Y变异总平方和的比率，为相关系数r的平方。取值范围：0~1。独立变量：一个量改变不会引起除因变量以外的其他量的改变，则称这个量为独立变量。相关系数：就是两变量离均差乘积和平均数的标准化值。分层抽样：又叫分类抽样。先按某种特征将总体分为若干个层次(strata)，在每一层内随机抽取亚层，直到最后一层对观察单位随机抽样。（比如资源调查中按片区→地区→局部区域等分成若干个地域层次。）单位组：(相当于一个区组)在盆栽和动物试验中，为随机分配到各个处理而挑选出来的尽可能一致的一组试验单位。不同单位组可分别安排在有条件差异的场所。随机样本：在抽样过程中,通过一定的方法和条件控制,尽可能确保总体中的每一个体都有同等的机会被抽到,这样的抽样方法叫随机抽样(randomsampling)。通过随机抽样所得到的样本叫随机样本,通常简称样本。概率抽样：又叫随机抽样，就是调查研究对象的总体中每个部分都有被抽中的相同几率，是一种完全依照机会均等的原则进行的等概率抽样。随机抽样又有四种不同的方法。局部控制：将存在明显差异的整个试验环境分成若干个小区域，使小区域内的差异尽可能小，然后将处理内的试验单位随机分组并随机安排到各个区域中，从而实现不同处理在小区域内相互比较，这就是局部控制。参数估计：是统计推断除假设检验的另一个方面，是指由样本结果对总体参数在一定概率水平下所作出的估计。包括区间估计和点估计。统计量：由样本观测值计算得到的描述样本特征的数值称为统计量或统计数。系统误差：是由试验因素以外的某些确定性原因引起的误差,也称偏差(bias)或片面误差(lopsidederror)中心极限定理：如果原总体呈偏态态分布,则随着样本容量n的增大，样本均数或率的抽样分布就逐步趋近于正态分布,这就是中心极限定理。点估计：就是直接用标定μ可能出现的位置，并指出在一定概率（1—α）保证下μ以这个位置点为中心的可能出现范围。因素水平：是指实验中每个因素的不同设置或组别，简称水平。总体：是指包含了具有某种共同属性的所有个体的集合,这里的“共同属性”依研究目的、研究对象不同而变。参数：由总体各观测值所计算得到的用来描述总体特征的数值称为参数(parameter)完全事件系：若事件A1、A2、⋯、An两两互斥,且每次试验必有一件发生,则“事件A1、A2、⋯、An任中发生一件”就是必然事件,这样的一系列事件就是一个完全事件系。小概率事件：从概率密度函数曲线两端开始向中间累加概率值，到累积概率值一特定值α时为止就划定出变量的两个区域，变量值出现在这两个区域内就是小概率事件。试验因素：是指对性状表现可能有影响的试验研究项目或内容,简称因素。样本：从总体抽出的对总体具有代表性的一小部分个体组成的小群体就叫样本(sample)。随机误差：由于试验过程中各种偶然因素的影响而造成的误差。一个观察值上的随机误差大小,事先完全没有确定性,找不出引起误差的确切原因,所以也叫偶然性误差概率分布：概率随变量实际取值Xi不同而变的变化规律与特征就是概率分布,可用图表或函数式描述。区间估计：利用样本平均数和标准差S，对总体均数?在一定概率（1—α）保...