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《生物統(tǒng)計(jì)學(xué)》考試自測(cè)題

上傳人:飛****9 文檔編號(hào):20351224 上傳時(shí)間:2021-03-10 格式:DOC 頁(yè)數(shù):7 大小:439.50KB
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1、《生物統(tǒng)計(jì)學(xué)》考試自測(cè)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(cè)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

2、 。 4、微生物生長(zhǎng)統(tǒng)計(jì)中,第1小時(shí)增長(zhǎng),第2小時(shí)增長(zhǎng),第3小時(shí)增長(zhǎng),則增長(zhǎng)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)。 ①配對(duì)數(shù)據(jù)t-檢驗(yàn):

3、; ②一元線性回歸的回歸系數(shù)顯著性檢驗(yàn): ; ③單因素方差分析隨機(jī)模型的F檢驗(yàn): 。 9、對(duì)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(dòng)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

4、后的括號(hào)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(wú)偏性 B、無(wú)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(hào)是( ) A、1 B、2 C、3 D、2或3 3、對(duì)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

5、 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、0.6 7、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

6、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(duì)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(duì)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(cè)定,散點(diǎn)圖如下。現(xiàn)有A、B、C、D四人對(duì)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

7、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(hào)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(cè)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(duì)多個(gè)樣本平均數(shù)仍可采用t測(cè)驗(yàn)進(jìn)行兩兩獨(dú)立比較。( ?。? 4、配對(duì)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

8、、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(duì)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:①零假設(shè):,備擇假設(shè): ②顯著性水平:或 ③檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量: ④建立的拒絕域(雙側(cè)檢驗(yàn)):當(dāng)或時(shí)拒絕。 ⑤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(jiǎn)要說明如何控制這兩類錯(cuò)誤。(5分)

9、 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?,稱為犯II型錯(cuò)誤。 I型錯(cuò)誤的概率為顯著性水平α,II型錯(cuò)誤概率β值的大小只有與特定的備擇假設(shè)結(jié)合起來(lái)才有意義。β值一般與顯著水平α、實(shí)際總體的標(biāo)準(zhǔn)差σ、樣本含量n、以及μ1-μ0等因素有關(guān)。在其它因素確定時(shí),α值越小,β值越大;反之,α值越大,β值越?。粯颖竞縩及μ1-μ0 越大、σ越小,β值越小。(1分)要同時(shí)減小α、β,必須增加樣本含量n。 1、使用粒肥后測(cè)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

10、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:① 未知但相等。,,, ② 假設(shè):, ③ 顯著性水平:規(guī)定 ④ 統(tǒng)計(jì)量的計(jì)算:(2分) ⑤ 建立的拒絕域: 單側(cè)檢驗(yàn),當(dāng) 時(shí)拒絕,查表得,。 ⑥ 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(duì)照組(注射原疫苗組)

11、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) 175 25 200 , 查表 因?yàn)?,則接受,則新舊疫苗無(wú)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(hào) 抗菌素Ⅰ 抗菌素Ⅱ 抗菌素Ⅲ 抗菌素Ⅳ 1 28 23 24 19 2 27 25

12、 20 22 3 29 24 22 21 4 26 24 21 23 5 28 23 23 22 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(I—VI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(wú)顯著差異 ANOVA 抑菌圈直徑 Sum of Squares df Mean Square F Sig. Between Groups I III 39.000 VI - Within Groups 27.200 IV V

13、 Total II (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 N Subset for alpha = .05 1 2 3 1 Duncan(a) 4 5 21.40 3 5 22.00 2 5 23.80 1 5 27.60 Sig. .477 1.000 1.000 Means for groups in homogeneous subsets are dis

14、played. 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(wú)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) 35

15、 60 82 90 120 145 170 185 棉花產(chǎn)量(Y,斤/畝) 180 270 310 380 360 420 430 490 SPSS回歸分析輸出 ANOVA(b) Model Sum of Squares Df Mean Square F Sig. 1 Regression 62003.978 1 62003.978 56.401 .000(a) Residual 6596.022 6 1099.337 Total 68600.000 7 Coefficie

16、nts(a) Model Unstandardized Coefficients Standardized Coefficients t Sig. B Std. Error Beta B Std. Error 1 (Constant) -- 28.603 5.561 .001 降雨量 1.767 .235 I(缺失) 7.510 .000 a 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(duì)該線性方程進(jìn)行顯著性測(cè)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: ,,, ,,,, , ,,,, ,,,

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