《生物統(tǒng)計(jì)學(xué)》考試自測題7頁

生物統(tǒng)計(jì)學(xué)考試自測題（課程代碼ZH34004，閉卷，時(shí)間120分鐘）一、填空題（每空1分，20%）1、數(shù)據(jù)變異度的度量方法主要有 ， ， 3種。2、根據(jù)遺傳學(xué)原理，豌豆的紅花純合基因型和白花純合基因型雜交后，在F2代白花植株出現(xiàn)的概率為0.25。若一次試驗(yàn)中觀測2株F2植株，則至少有一株為白花的概率為 ；若希望有99%的把握獲得1株及1株以上的白花植株，則F2需至少種植 株。3、試驗(yàn)設(shè)計(jì)的基本原則是 、 及 。4、微生物生長統(tǒng)計(jì)中，第1小時(shí)增長，第2小時(shí)增長，第3小時(shí)增長，則增長率的幾何平均數(shù)為 。5、在參數(shù)區(qū)間估計(jì)中，保證參數(shù)在某一區(qū)間內(nèi)的概率稱為 。6、某水稻品種單株產(chǎn)量服從正態(tài)分布，其總體方差為36，若以n=9抽樣，要在0.05水平上檢驗(yàn)，若要接受，樣本平均值所在區(qū)間為 。7、數(shù)據(jù)資料常用 、 和 三種數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換方式，以滿足方差分析要求的前提條件。8、寫出下面假設(shè)檢驗(yàn)的零假設(shè)。配對數(shù)據(jù)t-檢驗(yàn)： ；一元線性回歸的回歸系數(shù)顯著性檢驗(yàn)： ；單因素方差分析隨機(jī)模型的F檢驗(yàn)： 。9、對50粒大豆種子的脂肪含量（X)和蛋白質(zhì)含量（Y)進(jìn)行回歸分析，得到Y(jié)依X的回歸方程為：，X依Y的回歸方程為：，則相關(guān)系數(shù)(r)為 ， ， 。10、在某保護(hù)區(qū)內(nèi)進(jìn)行野生動物考察，捕獲25只錦雞，標(biāo)記放回，第二次共捕獲60只，其中有5只有標(biāo)記。這種抽樣符合 分布，估計(jì)該地錦雞種群大小為 只。二、單項(xiàng)選擇題（在備選答案中選出一個(gè)正確答案，并將其字母代碼填在題干后的括號內(nèi)。每題2分，20%）1、方差分析必須滿足的基本條件包括可加性、方差齊性，以及（ ）A、無偏性 B、無互作 C、正態(tài)性 D、重演性2、頻數(shù)分布曲線中，代表眾數(shù)所在位置的編號是（ ）A、1 B、2 C、3 D、2或33、對一批大麥種子做發(fā)芽試驗(yàn)，抽樣1000粒，得發(fā)芽種子870粒，若規(guī)定發(fā)芽率達(dá)90%為合格，這批種子與規(guī)定的差異是否顯著？（ ）A、不顯著 B、顯著 C、極顯著 D、不好確定4、當(dāng)樣本容量增加時(shí)，樣本平均數(shù)的分布趨于（ ）A、正態(tài)分布 B、分布 C、F分布 D、u分布5、在正態(tài)總體N(10, 10)中以樣本容量10進(jìn)行抽樣，其樣本平均數(shù)服從（ ）分布A、N(10, 1) B、N(0, 10) C、N(0, 1) D、N(10, 10)6、已知標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布的累積函數(shù)，則（ ）A、0.2 B、0.3 C、0.4 D、0.67、下列描述中不正確的說法是（ ）A、離散型數(shù)據(jù)頻數(shù)分析時(shí)其組界通常為連續(xù)的區(qū)間B、多重比較LSD法比Duncan法更容易犯I型錯(cuò)誤C、總體平均數(shù)不受抽樣誤差的影響D、二項(xiàng)分布的概率均可用正態(tài)分布小區(qū)間的概率求取8、配對數(shù)據(jù)與成組數(shù)據(jù)相比，其特點(diǎn)不包括（ ）A、加強(qiáng)了試驗(yàn)控制 B、t檢驗(yàn)的自由度大C、不受總體方差是否相等的限制 D、可減小誤差9、對13個(gè)樣點(diǎn)的水稻莖桿產(chǎn)量（X，克）和籽粒產(chǎn)量（Y，克）進(jìn)行測定，散點(diǎn)圖如下?，F(xiàn)有A、B、C、D四人對該資料進(jìn)行回歸分析，結(jié)果正確的是（ ）：A、（r =-0.9902）B、 (r = 0.9902 )C、 (r =0.9902)D、 (r =0.9902)10、兩因素（A、B）方差分析，各設(shè)有3個(gè)水平，3個(gè)重復(fù)。若A、B均為隨機(jī)因素，則A的處理效應(yīng)的F-檢驗(yàn)表達(dá)式正確的是（ ）A、 B、C、 D、三、判斷題（每小題1分，10%，正確的在題后括號內(nèi)打“”，錯(cuò)誤的打“” ）1、分布是由自由度決定的離散型概率分布，因此適用于次數(shù)資料的假設(shè)測驗(yàn)，如優(yōu)度擬合檢驗(yàn)。（）2、貝葉斯定理成立的充分前提是A1,A2,Ak必須是互斥事件。（）3、對多個(gè)樣本平均數(shù)仍可采用t測驗(yàn)進(jìn)行兩兩獨(dú)立比較。（）4、配對數(shù)據(jù)t檢驗(yàn)不需要考慮兩者的總體方差是否相等。（）5、描述樣本的特征數(shù)叫參數(shù)。（）6、t分布是以平均數(shù)0為中心的對稱分布。（）7、否定零假設(shè)則必然犯I型錯(cuò)誤。（）8、一個(gè)顯著的相關(guān)或回歸不一定說明X和Y的關(guān)系必為線性。（）9、出現(xiàn)頻率最多的觀察值，稱為中位數(shù)。（）10、泊松分布是特殊的二項(xiàng)分布。（）1、寫出兩個(gè)樣本方差齊性的顯著性檢驗(yàn)的基本步驟。 答：零假設(shè)：，備擇假設(shè)： 顯著性水平：或檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量: 建立的拒絕域（雙側(cè)檢驗(yàn)）:當(dāng)或時(shí)拒絕。得出結(jié)論：方差是否相等。2、什么是I型錯(cuò)誤和II型錯(cuò)誤？簡要說明如何控制這兩類錯(cuò)誤。（5分） 答：假設(shè)檢驗(yàn)中，錯(cuò)誤地拒絕了正確的零假設(shè)（“棄真”），稱為犯I型錯(cuò)誤；錯(cuò)誤地接受了實(shí)際錯(cuò)誤的零假設(shè)（“存?zhèn)巍保Q為犯II型錯(cuò)誤。 I型錯(cuò)誤的概率為顯著性水平，II型錯(cuò)誤概率值的大小只有與特定的備擇假設(shè)結(jié)合起來才有意義。值一般與顯著水平、實(shí)際總體的標(biāo)準(zhǔn)差、樣本含量n、以及1-0等因素有關(guān)。在其它因素確定時(shí)，值越小，值越大；反之，值越大,值越小；樣本含量n及1-0 越大、越小,值越小。（1分）要同時(shí)減小、，必須增加樣本含量n。1、使用粒肥后測定小麥千粒重，6個(gè)樣點(diǎn)的結(jié)果為：37，47，50，49，49，48(g)，未使用粒肥5個(gè)樣點(diǎn)的結(jié)果為：35，40，38，39，47(g)。假設(shè)施肥不改變總體方差，試問施用粒肥是否能顯著地提高產(chǎn)量。 解： 未知但相等。， 假設(shè)：， 顯著性水平：規(guī)定 統(tǒng)計(jì)量的計(jì)算：（2分） 建立的拒絕域: 單側(cè)檢驗(yàn)，當(dāng) 時(shí)拒絕，查表得，。 結(jié)論：，即，拒絕，即施過粒肥后能顯著地提高千粒重。2、某生物藥品廠研制出一批新的雞瘟疫苗，為檢驗(yàn)其免疫力，用200只雞進(jìn)行試驗(yàn)。其中注射新疫苗100只（經(jīng)注射后患病的10只，不患病的90只），對照組（注射原疫苗組）100只（經(jīng)注射后患病的15只，不患病的85只），試問新舊疫苗的免疫力是否有差異。 解：采用2x2列聯(lián)表的獨(dú)立性檢驗(yàn)，不患病患病總計(jì) 新疫苗90（87.5）10（12.5）100舊疫苗85（87.5）15（12.5）100總計(jì)17525200 ， 查表因?yàn)?，則接受，則新舊疫苗無顯著差異。3、四種抗菌素的抑菌效力比較研究，以細(xì)菌培養(yǎng)皿內(nèi)抑菌區(qū)直徑為指標(biāo)，結(jié)果如下（9分）：平皿號抗菌素抗菌素抗菌素抗菌素128232419227252022329242221426242123528232322問：（1）寫出該試驗(yàn)的方差分析的統(tǒng)計(jì)模型表達(dá)式（注明固定模型還是隨機(jī)模型）（2）下表為SPSS輸出的方差分析表（IVI數(shù)據(jù)缺失），試將其補(bǔ)全，并根據(jù)F檢驗(yàn)判斷這4種抗菌素的抑菌效力有無顯著差異ANOVA抑菌圈直徑 Sum of SquaresdfMean SquareFSig.Between GroupsIIII39.000VI-Within Groups27.200IVV TotalII （3）下表為Duncan 法多重比較的輸出結(jié)果，試分析兩兩間差異的顯著性抑菌圈直徑 抗菌素NSubset for alpha = .05 1231Duncan(a)4521.40 3522.00 25 23.80 15 27.60 Sig. .4771.0001.000Means for groups in homogeneous subsets are displayed.a Uses Harmonic Mean Sample Size = 5.000. 解：（1），（固定效應(yīng)模型） （2）I：117；II：144.2；III：3；IV：16；V：1.7；VI：22.941 (0.5x6=3分) >，則拒絕零假設(shè)，這4種抗菌素的抑菌效力差異極顯著 （3）在的水平上，除抗菌素3、4之間無顯著差異外，兩兩之間均存在顯著差異。4、已知某地最近8年6月份的降雨量（X，mm）與棉花產(chǎn)量（Y，斤/畝）的關(guān)系如下表。試作線性回歸分析： 6月份降雨量（X，mm）35608290120145170185棉花產(chǎn)量（Y，斤/畝）180270310380360420430490SPSS回歸分析輸出ANOVA(b)Model Sum of SquaresDfMean SquareFSig.1Regression62003.978162003.97856.401.000(a)Residual6596.02261099.337 Total68600.0007 Coefficients(a)Model Unstandardized CoefficientsStandardized CoefficientstSig. BStd. ErrorBetaBStd. Error1(Constant)-28.603 5.561.001 降雨量1.767.235I(缺失)7.510.000a Dependent Variable: 棉花產(chǎn)量（1）建立線性回歸方程；（2）根據(jù)輸出表已知信息計(jì)算缺失的I，說明該項(xiàng)統(tǒng)計(jì)定義； （3）用兩種方法對該線性方程進(jìn)行顯著性測驗(yàn)。解：(1)，； (2)；相關(guān)系數(shù)（標(biāo)準(zhǔn)化回歸系數(shù)） (3)方法一：回歸方差分析（F-檢驗(yàn)），拒絕，回歸極顯著； 方法二：回歸系數(shù)分析（t檢驗(yàn)），拒絕，即，回歸極顯著附注：，,