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生物統(tǒng)計(jì)學(xué)復(fù)習(xí)重點(diǎn)

上傳人:風(fēng)*** 文檔編號(hào):59232462 上傳時(shí)間:2022-03-02 格式:DOC 頁數(shù):15 大?。?91KB
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1、精選優(yōu)質(zhì)文檔-----傾情為你奉上 主要統(tǒng)計(jì)符號(hào)注解 編號(hào) 符號(hào) 注解 希臘字母符號(hào) 1 α 統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)的顯著水平,一般α取0.05或0.01 2 σ 總體標(biāo)準(zhǔn)差。用拉丁字母S表示樣本標(biāo)準(zhǔn)差 3 σ2 總體方差。用拉丁字母S2表示樣本方差(均方) 4 樣本平均數(shù)抽樣總體方差 5 標(biāo)準(zhǔn)誤(樣本平均數(shù)抽樣總體的標(biāo)準(zhǔn)差,表示平均數(shù)抽樣誤差的大?。?。為標(biāo)本標(biāo)準(zhǔn)誤,是平均數(shù)抽樣誤差的估計(jì)值 6 μ 總體平均數(shù)。用拉丁字母表示樣本平均數(shù) 7 χ2 卡平方值 8 經(jīng)連續(xù)性矯正的卡平方值 9 自由度df為顯著水平為α?xí)r的卡平方臨界值 11

2、 ε 隨機(jī)誤差;重復(fù)內(nèi)分組設(shè)計(jì)的參試材料誤差 12 τ 線性模型中的處理效應(yīng) 13 表示從第1個(gè)觀測(cè)值xi累加到第n個(gè),觀測(cè)值xn,當(dāng)在意義上已明確時(shí),可簡(jiǎn)寫為。為求和符號(hào) 拉丁字母符號(hào) 1 T 觀測(cè)值總和 2 N 有限總體的總觀測(cè)值數(shù)目 3 n 樣本的觀測(cè)值數(shù)目或樣本容量(樣本含量) 4 SS 平方和 5 MS 均方 6 S 樣本標(biāo)準(zhǔn)差,用以估計(jì)總體標(biāo)準(zhǔn)差σ 7 S2 標(biāo)準(zhǔn)方差(均方),用以估計(jì)總體方差σ2 8 H0 無效假設(shè) 9 HA 備擇假設(shè) 10 SE 標(biāo)準(zhǔn)誤 11 DF 自由度,自由度具體數(shù)值用df

3、表示,如df=8 12 CV 變異系數(shù) 13 CK 對(duì)照 14 O 觀測(cè)次數(shù) 15 E 理論次數(shù) 16 F F統(tǒng)計(jì)數(shù),F(xiàn)0.05 、F0.01分別為0.05、0.01的臨界值 17 LSD 最小顯著差數(shù)(least significant difference) 18 LSR 最小顯著極差(least significant ranges) 19 x~N(μ,σ2) 隨機(jī)變量x服從參數(shù)μ和σ的正態(tài)分布,μ為總體平均數(shù),σ為總體標(biāo)準(zhǔn)差 20 p,q 二項(xiàng)總體成數(shù) p+q =1 21 x~B(n,p) 隨機(jī)變量x服從參數(shù)n和p的二項(xiàng)分布,

4、n為試驗(yàn)次數(shù), p為理論概率 22 a 直線回歸方程中樣本的回歸截距 23 b 直線回歸方程中標(biāo)本回歸系數(shù) 24 r 樣本相關(guān)系數(shù);獨(dú)立性檢驗(yàn)中相依表的行數(shù) 25 c 獨(dú)立性檢驗(yàn)中相依表的列數(shù) 26 f 觀測(cè)次數(shù) 27 t t分布的統(tǒng)計(jì)數(shù) 28 u u正態(tài)分布的統(tǒng)計(jì)數(shù);正態(tài)標(biāo)準(zhǔn)離差 29 樣本平均數(shù),用以估計(jì)總體平均數(shù)μ 30 d 成對(duì)觀測(cè)值的差數(shù) 31 成對(duì)觀測(cè)值的差數(shù)的平均數(shù) 32 k 樣本數(shù)或處理數(shù) 1. 方差分析的主要內(nèi)容,就是以試驗(yàn)誤差均方為標(biāo)準(zhǔn),對(duì)各個(gè)變異來源的均方作F檢驗(yàn)。 2. 在研究玉米種植密度和產(chǎn)

5、量的關(guān)系中,其中 密度 是自變數(shù), 產(chǎn)量 是依變數(shù)。 3. 統(tǒng)計(jì)假設(shè)檢驗(yàn)中的無效假設(shè)與備擇假設(shè)的內(nèi)容是一個(gè) 對(duì)立 事件。 4. 在種田間試驗(yàn)設(shè)計(jì)方法中,屬于順序排列的試驗(yàn)設(shè)計(jì)方法為:對(duì)比法設(shè)計(jì)、間比法設(shè)計(jì) 5. 對(duì)比法、間比法試驗(yàn),由于處理是作順序排列,因而不能夠無偏估計(jì)出試驗(yàn)的誤差。 6. 試驗(yàn)設(shè)計(jì)的三個(gè)基本原則是重復(fù)、隨機(jī)和局部控制。 7. 對(duì)比法設(shè)計(jì)、間比法設(shè)計(jì)應(yīng)用了試驗(yàn)設(shè)計(jì)的重復(fù)和局部控制兩個(gè)原則。 8. 完全隨機(jī)設(shè)計(jì)應(yīng)用了試驗(yàn)設(shè)計(jì)的重復(fù)和隨機(jī)兩個(gè)原則。 9. 隨機(jī)區(qū)組設(shè)計(jì)應(yīng)用了試驗(yàn)設(shè)計(jì)的重復(fù)、隨機(jī)和局部控制三個(gè)原則。 10. 在田間試驗(yàn)中,設(shè)置區(qū)組的主要作用是

6、進(jìn)行局部控制。 11. 如果處理內(nèi)數(shù)據(jù)的標(biāo)準(zhǔn)差或全距與其平均數(shù)大體成比例,或者效應(yīng)為相乘性,則在進(jìn)行方差分析之前,須作數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換。其數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換的方法宜采用: 對(duì)數(shù)轉(zhuǎn)換  12. 對(duì)于百分?jǐn)?shù)資料,如果資料的百分?jǐn)?shù)有小于30%或大于70%的,則在進(jìn)行方差分析之前,須作數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換。其數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換的方法宜采用: 反正弦轉(zhuǎn)換(角度轉(zhuǎn)換)  13. 樣本平均數(shù)顯著性檢驗(yàn)接受或否定假設(shè)的根據(jù)是:小概率事件實(shí)際不可能性原理。 14. 從總體中抽取的樣本要具有代表性,必須是隨機(jī)抽取的樣本。 15. 為了由樣本推論總體,樣本應(yīng)該是:從總體中隨機(jī)地抽取的一部分。 16. 如要更精細(xì)地測(cè)定土壤差異程度,并為試驗(yàn)設(shè)計(jì)

7、提供參考資料,則宜采用:空白試驗(yàn)。 17. 當(dāng)總體方差為末知,且樣本容量小于30,但可假設(shè)==(兩樣本所屬的總體方差同質(zhì))時(shí),作平均數(shù)的假設(shè)檢驗(yàn)宜用的方法為:t檢驗(yàn)。 18. 因素內(nèi)不同水平使得試驗(yàn)指標(biāo)如作物性狀、特性發(fā)生的變化,稱為:效應(yīng)。 19. 田間試驗(yàn)要求各處理小區(qū)作隨機(jī)排列的主要作用是:獲得無偏的誤差估計(jì)值。 20. 正態(tài)分布曲線與軸之間的總面積為:等于1。 21. 確定分布偏斜度的參數(shù)為:自由度。 22. 選擇多重比較的方法時(shí),如果試驗(yàn)是幾個(gè)處理都只與一個(gè)對(duì)照相比較,則應(yīng)選擇:LSD法。 23. 用最小顯著差數(shù)法作多重比較時(shí),當(dāng)兩處理平均數(shù)的差數(shù)大于LSD0.01時(shí),

8、推斷兩處理間差異為:極顯著。 24. 要比較不同單位,或者單位相同但平均數(shù)大小相差較大的兩個(gè)樣本資料的變異度宜采用:變異系數(shù)(CV)。 25. 選擇多重比較方法時(shí),對(duì)于試驗(yàn)結(jié)論事關(guān)重大或有嚴(yán)格要求的試驗(yàn),宜用:q檢驗(yàn)。 26. 順序排列設(shè)計(jì)的主要缺點(diǎn)是:估計(jì)的試驗(yàn)誤差有偏性。 27. 田間試驗(yàn)貫徹以區(qū)組為單位的局部控制原則的主要作用是:更有效地降低試驗(yàn)誤差。 28. 拉丁方設(shè)計(jì)最主要的優(yōu)點(diǎn)是:精確度高、控制來自兩個(gè)方面的系統(tǒng)誤差。 29. 若要控制來自兩個(gè)方面的系統(tǒng)誤差,在試驗(yàn)處理少的情況下,可采用:拉丁方設(shè)計(jì) 30. 連續(xù)性變數(shù)資料制作次數(shù)分布表在確定組數(shù)和組距時(shí)應(yīng)考慮: (

9、1)極差的大??;(2)觀察值個(gè)數(shù)的多少;(3)便于計(jì)算;(4)能反映出資料的真實(shí)面貌。 31. 某蔗糖自動(dòng)打包機(jī)在正常工作狀態(tài)時(shí)的每包蔗糖重量具N(100,2)。某日抽查10包,得=101千克。問該打包機(jī)是否仍處于正常工作狀態(tài)?此題采用:(1)兩尾檢驗(yàn);(2)u檢驗(yàn)。 32. 下列田間試驗(yàn)設(shè)計(jì)方法中,僅能用作多因素試驗(yàn)的設(shè)計(jì)方法有:(1)裂區(qū)設(shè)計(jì);(2)再裂區(qū)設(shè)計(jì)。 33. 對(duì)于對(duì)比法和間比法設(shè)計(jì)的試驗(yàn)結(jié)果,要判斷某處理的生產(chǎn)力確優(yōu)于對(duì)照,其相對(duì)生產(chǎn)力一般至少應(yīng)超過對(duì)照:10%以上。 34. 次數(shù)資料的統(tǒng)計(jì)分析方法有:(1)檢驗(yàn)法;(2)二項(xiàng)分布的正態(tài)接近法。 35. 算術(shù)平均數(shù)的

10、重要特征是: (1)=0;(2)<∑,(a≠)。 36. 為了有效地做好試驗(yàn),使試驗(yàn)結(jié)果能在提高農(nóng)業(yè)生產(chǎn)和農(nóng)業(yè)科學(xué)的水平上發(fā)揮應(yīng)有的作用,對(duì)田間試驗(yàn)的基本要求是:(1)試驗(yàn)的目的性要明確(目的性);(2)試驗(yàn)的結(jié)果要可靠(可靠性);(3)試驗(yàn)條件要有代表性(代表性);(4)試驗(yàn)結(jié)果要能夠重復(fù)(重演性)。 37. 表示變異度的統(tǒng)計(jì)數(shù)最常用的有:(1)極差;(2)方差;(3)標(biāo)準(zhǔn)差;(4)變異系數(shù)。 38. 試驗(yàn)?zāi)成L(zhǎng)素對(duì)小麥苗發(fā)育的效果,調(diào)查得未用生長(zhǎng)素處理和采用生長(zhǎng)素處理的苗高數(shù)據(jù)各10個(gè)。試檢驗(yàn)施用生長(zhǎng)素的苗高至少比未用生長(zhǎng)素處理的苗高2cm的假設(shè)。此題應(yīng)為:(1)檢驗(yàn);(2)一尾檢驗(yàn)

11、。 39. 確定試驗(yàn)重復(fù)次數(shù)的多少應(yīng)根據(jù):(1)試驗(yàn)地的面積及小區(qū)的大??;(2)試驗(yàn)地土壤差異大??;(3)試驗(yàn)所要求的精確度;(4)試驗(yàn)材料種子的數(shù)量。 40. 對(duì)單因素拉丁方試驗(yàn)結(jié)果資料方差分析時(shí),變異來源有:(1)總變異;(2)行區(qū)組間變異;(3)列區(qū)組間變異;(4)處理間變異;(5)試驗(yàn)誤差。 41. 在方差分析F檢驗(yàn)中,(1)當(dāng)實(shí)得F小于F0.05,應(yīng)接受Ho(無效假設(shè)),認(rèn)為處理間差異不顯著;(2)當(dāng)實(shí)得F大于F0.05,應(yīng)否定Ho(無效假設(shè)),接受HA(備擇假設(shè))認(rèn)為處理間差異顯著;(3)當(dāng)實(shí)得F大于F0.01,應(yīng)否定Ho(無效假設(shè)),接受HA(備擇假設(shè))認(rèn)為處理間差異極顯著

12、。 42. 在試驗(yàn)中重復(fù)的主要作用是估計(jì)試驗(yàn)誤差和降低試驗(yàn)誤差。 43. 自由度的統(tǒng)計(jì)意義是指樣本內(nèi)能自由變動(dòng)的觀察值個(gè)數(shù)。 44. 數(shù)據(jù) 3、1、3、1、2、3、4、5 的算術(shù)平均數(shù)是 2.75   ,中數(shù)是 3 。 45. 一般而言,在一定范圍內(nèi),增加試驗(yàn)小區(qū)的面積,試驗(yàn)誤差將會(huì)降低。 46. 若算出簡(jiǎn)單相差系數(shù)大于1時(shí),說明:計(jì)算中出現(xiàn)了差錯(cuò)。 47. 檢驗(yàn)回歸和相關(guān)顯著性的最簡(jiǎn)便的方法為:直接按自由度查相關(guān)系數(shù)顯著表。 48. 對(duì)于同一資料來說,線性回歸的顯著性和線性相關(guān)的顯著性:一定等價(jià)。 49. 在=a+bx方程中,b的意義是x每增加一個(gè)單位,平均地將要

13、增加或減少的單位數(shù)。 50. 田間試驗(yàn)可按因素的多少分為單因素試驗(yàn)和多因素試驗(yàn)。 51. 卡平方檢驗(yàn)的連續(xù)性矯正的前提條件是自由度等于1。 52. 從一個(gè)正態(tài)總體中隨機(jī)抽取的樣本平均數(shù),理論上服從正態(tài)分布。 53. 在一定的概率保證下,估計(jì)參數(shù)可能出現(xiàn)的范圍和區(qū)間,稱為置信區(qū)間(置信距)。 54. 在擬定試驗(yàn)方案時(shí),必須在所比較的處理之間應(yīng)用唯一差異的原則。 55. 在多重比較中,當(dāng)樣本數(shù)大于等于3時(shí),t檢驗(yàn),SSR檢驗(yàn)、q檢驗(yàn)的顯著尺度q檢驗(yàn)最高,t檢驗(yàn)最低。 56. 試驗(yàn)資料按所研究的性狀、特性可以分為數(shù)量性狀和質(zhì)量性狀資料。 57. 樣本可根據(jù)樣本容量的多少為:大樣本、小

14、樣本,樣本容量n>30的樣本稱為大樣本,將樣本容量n≤30的樣本稱為小樣本。 58. 樣本容量(sample size):樣本所包含的個(gè)體數(shù)目稱為樣本容量,常記為n。通常將樣本容量n >30的樣本稱為大樣本,將樣本容量n≤30的樣本稱為小樣本。 59. 小區(qū)的形狀有長(zhǎng)方形、正方形。一般采用長(zhǎng)方形小區(qū),小區(qū)的長(zhǎng)寬比依試驗(yàn)地形狀、面積及小區(qū)多少、大小而定,一般以3:1至5:1為宜。 60. 在邊際效應(yīng)受重視的試驗(yàn)中,方形小區(qū)是有利的,因?yàn)榫鸵欢ǖ男^(qū)面積來講,方形小區(qū)具有最小的周長(zhǎng),使受到影響的植株最少。 61. 兩個(gè)變數(shù)的相關(guān)系數(shù)為0.798,對(duì)其進(jìn)行假設(shè)檢驗(yàn)時(shí),已知=0.798,那么在

15、1%水平上這兩個(gè)變數(shù)的相關(guān)極顯著。 62. 試驗(yàn)方案試驗(yàn)計(jì)時(shí),一般要遵循以下原則: 明確的目的性 、 嚴(yán)密的可比性 和 試驗(yàn)的高效性 。 63. 試驗(yàn)誤差分為系統(tǒng)誤差和隨機(jī)誤差,一般所指的試驗(yàn)誤差為隨機(jī)誤差。 64. 試驗(yàn)誤差:使觀察值偏離試驗(yàn)處理真值的偶然影響稱為試驗(yàn)誤差或誤差。 65. 試驗(yàn)指標(biāo):衡量試驗(yàn)處理效果的標(biāo)準(zhǔn)稱為試驗(yàn)指標(biāo)(experimental index),簡(jiǎn)稱指標(biāo)(index)。在田間試驗(yàn)中,用作衡量處理效果的具體的作物性狀即為指標(biāo),例如產(chǎn)量、株高等。 66. 準(zhǔn)確性(accuracy)與精確性(precision) 統(tǒng)計(jì)工作是用樣本的統(tǒng)計(jì)數(shù)來推斷總體參數(shù)。用統(tǒng)

16、計(jì)數(shù)接近參數(shù)真值的程度,來衡量統(tǒng)計(jì)數(shù)準(zhǔn)確性的高低,用樣本中的各個(gè)變量間變異程度的大小,來衡量該樣本精確性的高低。因此,準(zhǔn)確性不等于精確性。準(zhǔn)確性是說明測(cè)定值對(duì)真值符合程度的大小,而精確性則是多次測(cè)定值的變異程度。  ?。?zhǔn)確性(accuracy)也叫準(zhǔn)確度,指在試驗(yàn)中某一試驗(yàn)指標(biāo)或性狀的觀測(cè)值與其真值接近的程度。設(shè)某一試驗(yàn)指標(biāo)或性狀的真值為μ,觀測(cè)值為 x,若 x與μ相差的絕對(duì)值|x-μ|小,則觀測(cè)值x的準(zhǔn)確性高;反之則低。 精確性(precision)也叫精確度,指試驗(yàn)中同一試驗(yàn)指標(biāo)或性狀的重復(fù)觀測(cè)值彼此接近的程度。若觀測(cè)值彼此接近,即任意二個(gè)觀測(cè)值xi 、xj 相差的絕對(duì)值|xi -x

17、j|小,則觀測(cè)值精確性高;反之則低。試驗(yàn)的準(zhǔn)確性、精確性合稱為正確性。由于真值μ常常不知道,所以準(zhǔn)確性不易度量,但利用統(tǒng)計(jì)方法可度量精確性。) 67. 描述總體的特征數(shù)叫:參數(shù),用希臘字母表示;描述樣本的特征數(shù)叫:統(tǒng)計(jì)數(shù),用拉丁字母表示。 68. 參數(shù)與統(tǒng)計(jì)數(shù) 參數(shù):由總體的全部觀察值計(jì)算得的總體特征為參數(shù),它是該總體真正的值,是固定不變的,總體參數(shù)不易獲得,通常用統(tǒng)計(jì)數(shù)來估計(jì)參數(shù)。統(tǒng)計(jì)數(shù):由標(biāo)本觀察值計(jì)算得到的樣本特征數(shù)為統(tǒng)計(jì)數(shù),它因樣本不同常有變動(dòng)。它是估計(jì)值,根據(jù)樣本不同而不同。 69. 試驗(yàn)因素:試驗(yàn)因素(experimental factor)指試驗(yàn)中能夠改變,并能引起試驗(yàn)指標(biāo)

18、發(fā)生變化,而且在試驗(yàn)中需要加以考察的各種條件,簡(jiǎn)稱因素或因子(factor)。 70. 因素水平(factor level): 對(duì)試驗(yàn)因素所設(shè)定的量的不同級(jí)別或質(zhì)的不同狀態(tài)稱為因素的水平,簡(jiǎn)稱水平。 71. 試驗(yàn)處理(experimental treatment): 事先設(shè)計(jì)好的實(shí)施在試驗(yàn)單位上的具體項(xiàng)目叫試驗(yàn)處理,簡(jiǎn)稱處理。在單因素試驗(yàn)中,實(shí)施在試驗(yàn)單位上的具體項(xiàng)目就是試驗(yàn)因素的某一水平,故對(duì)單因素試驗(yàn)時(shí),試驗(yàn)因素的一個(gè)水平就是一個(gè)處理。在多因素試驗(yàn)中,實(shí)施在試驗(yàn)單位上的具體項(xiàng)目是各因素的某一水平組合,所以,在多因素試驗(yàn)時(shí),試驗(yàn)因素的一個(gè)水平組合就是一個(gè)處理。 72. 處理效應(yīng)(tre

19、atment effect):是處理因素作用于受試對(duì)象的反應(yīng),是研究結(jié)果的最終體現(xiàn)。 73. 試驗(yàn)效應(yīng)(experiment effect):試驗(yàn)因素對(duì)試驗(yàn)指標(biāo)所起的增加和減少的作用。 74. 簡(jiǎn)單效應(yīng)(simple effect):同一因素內(nèi)兩種水平間試驗(yàn)指標(biāo)的差數(shù)。例如,某水稻品種施肥量試驗(yàn),每667m2施氮10kg,得產(chǎn)量為350kg,每667m2施氮15kg,得產(chǎn)量為450kg;則在每667m2施氮10kg的基礎(chǔ)上增施5kg的效應(yīng)即為450-350=100(kg/667m2)就是簡(jiǎn)單效應(yīng)。在多因素試驗(yàn)中,一個(gè)因素的水平相同,另一因素不同水平間的試驗(yàn)指標(biāo)差異仍屬簡(jiǎn)單效應(yīng)。如表1.1I

20、中18-10=8就是同一N1水平時(shí)P2與P1間的簡(jiǎn)單效應(yīng)。 75. 主要效應(yīng)(main effect) :一個(gè)因素內(nèi)各簡(jiǎn)單效應(yīng)的平均數(shù),又稱平均效應(yīng),簡(jiǎn)稱主效。如表1.1II中N的主效為(6+10)/2=8,這個(gè)值也是二個(gè)N水平平均數(shù)的差數(shù),即22-14=8;P的主效為(8+12)/2=10,也是二個(gè)P水平平均數(shù)的差數(shù),即23-13=10。 76. 交互作用 (interaction effect) : 兩個(gè)因素簡(jiǎn)單效應(yīng)間的平均差異稱為交互作用效應(yīng),簡(jiǎn)稱互作。它反映一個(gè)因素的各個(gè)水平在另一因素的不同水平中反應(yīng)不一致的現(xiàn)象。在表1.1II中,交互作用為(12-8)/2=2,或?yàn)?10-6)/

21、2=2,這種互作稱為正互作。在表1.1III中,交互作用為(4-8)/2=-2,或?yàn)?2-6)/2=-2,這種互作稱為負(fù)互作。 因素間的交互作用只有在多因素試驗(yàn)中才能反映出來。互作顯著與否關(guān)系到主效的實(shí)用性。若交互作用不顯著,則各因素的效應(yīng)可以累加,主效就代表了各個(gè)簡(jiǎn)單效應(yīng)。 兩個(gè)因素間的互作稱為一級(jí)互作(first order interaction)。一級(jí)互作易于理解,實(shí)際意義明確。三個(gè)因素間的互作稱為二級(jí)互作(second order interaction),余類推。二級(jí)以上的高級(jí)互作較難理解,實(shí)際意義不大,一般不予考慮。 表1.1 2×2試驗(yàn)數(shù)據(jù)(解釋各種效應(yīng)) 試驗(yàn) 因素

22、 N(氮肥) 解釋 I P (磷肥) 水平 N1 N2 平均 N2-N1 互作為0, 即沒有互作, P1 10 16 13 6 P2 18 24 21 6 平均 14 20 6 P2-P1 8 8 8 0,0/2=0 II P (磷肥) 水平 N1 N2 平均 N2-N1 互作為2, 即有互作,且為正互作,說明P2-P1在N2時(shí)比在N1時(shí)增產(chǎn)幅度大。 P1 10 16 13 6 P2 18 28 23 10 平均 14 22 8 P2-P1 8 12 10 4,4/2

23、=2 III P (磷肥) 水平 N1 N2 平均 N2-N1 P1 10 16 13 6 互作為-2, 即有互作,且為負(fù)互作,說明P2-P1在N2時(shí)比在N1時(shí)增產(chǎn)幅表現(xiàn)減少。 P2 18 20 19 2 平均 14 18 4 P2-P1 8 4 6 -4,-4/2=-2 Ⅳ 水平 N1 N2 平均 N2-N1 互作為-5, 即有互作,且為負(fù)互作,說明P2-P1在N2時(shí)比在N1時(shí)增產(chǎn)幅表現(xiàn)大大減產(chǎn)。 P1 10 16 13 6 P2 18 14 16 -4 平均 14 15 1

24、P2-P1 8 -2 3 -10,-10/2=-5 77. 效應(yīng)與互作(對(duì)效應(yīng)、互作的進(jìn)一步解釋和理解): (1)效應(yīng):試驗(yàn)因素對(duì)試驗(yàn)指標(biāo)所起的增加或減少的作用稱為試驗(yàn)效應(yīng)(experimental effection),簡(jiǎn)稱效應(yīng)。例如,不同品種的玉米產(chǎn)量不同。又如,某水稻品種施肥量試驗(yàn),每667m2施氮10kg,單產(chǎn)為350kg/667m2,每667m2施氮15kg,單產(chǎn)為450kg/667m2;則在每667m2施氮10kg的基礎(chǔ)上增施5kg的簡(jiǎn)單效應(yīng)為450-350=)100(kg/667m2)。 (2)互作:互作(interaction),也稱連應(yīng),是指兩個(gè)或兩個(gè)以

25、上處理因素間的相互作用產(chǎn)生的效應(yīng)。有些試驗(yàn)中,不僅因素對(duì)指標(biāo)有影響,而且因素間還會(huì)有聯(lián)合搭配對(duì)指標(biāo)產(chǎn)生影響,這種聯(lián)合搭配作用就是交互作用。如果氮、磷肥共施的產(chǎn)量效應(yīng)大于氮、磷單施效應(yīng)之和,說明氮、磷互作為正效應(yīng)。例如,在農(nóng)作物施肥試驗(yàn)中,在單位面積上單施氮肥(N)5kg,能使該農(nóng)作物增產(chǎn)25kg,單施磷肥(P)3kg,能增產(chǎn)15kg,若同時(shí)施氮肥5kg和 磷肥3kg,似乎是增產(chǎn)25+15=40kg,但實(shí)際增產(chǎn)了85kg,這說明氮肥和磷肥除本身作用外,還有一種聯(lián)合作用,我們習(xí)慣說N和P有交互作用,記作N×P,在這里N×P是起加強(qiáng)作用,其大小是:85-(15+25)=45kg。 如果氮、磷共施的

26、產(chǎn)量效應(yīng)小于氮、磷單施效應(yīng)之和,說明氮、磷互作為負(fù)效應(yīng),但實(shí)際上氮、磷肥共施的產(chǎn)量效應(yīng)大于氮、磷單施效應(yīng)之和。 78. 試驗(yàn)小區(qū)(experimental plot):安排一個(gè)試驗(yàn)處理的小塊地段稱為試驗(yàn)小區(qū),簡(jiǎn)稱小區(qū)。 79. 試驗(yàn)單位(experimental unit):亦稱試驗(yàn)單元,是指施加試驗(yàn)處理的材料單位。這個(gè)單位可以是一個(gè)小區(qū),也可以是一穴、一株、一穗、一個(gè)器官等。 80. 總體(population):根據(jù)試驗(yàn)研究目的確定的研究對(duì)象的全體稱為總體(population),其中的一個(gè)研究單位稱為個(gè)體(individual)。個(gè)體是統(tǒng)計(jì)研究中的最基本單位,根據(jù)研究目的,它可以是

27、一株植物,一個(gè)稻穗,也可以是一種作物,一個(gè)作物品種等。 81. 有限總體(finite population)與無限總體(infinite population):包含無窮多個(gè)個(gè)體的總體稱為無限總體;包含有限個(gè)個(gè)體的總體稱為有限總體。 82. 樣本(sample):從總體中抽取的一部分供觀察測(cè)定的個(gè)體組成的集合,稱為樣本。 83. 觀測(cè)值(observation) 對(duì)樣本中各個(gè)體的某種性狀、特性加以考察,如稱量、度量、計(jì)數(shù)或分析化驗(yàn)所得的結(jié)果稱為觀測(cè)值。 84. 區(qū)組:將整個(gè)試驗(yàn)環(huán)境分成若干個(gè)最為一致的小環(huán)境,稱為區(qū)組。 85. 回歸: 回歸(regression)是指由一個(gè)(或多個(gè)

28、)變量的變異來估測(cè)另一個(gè)變量的變異。 86. 相關(guān): 相關(guān)(correlation)是指兩個(gè)變量間有一定的關(guān)聯(lián),一個(gè)性狀的變化必然會(huì)引起另一性狀的變化。 87. 無效假設(shè)與備擇假設(shè) 無效假設(shè):無效假設(shè)或零假設(shè)(null hypothesis),意味著,所要比較的兩個(gè)總體平均數(shù)之間沒有差異,記為H0:。所謂“無效”意指處理效應(yīng)與總體參數(shù)之間沒有真實(shí)的差異,試驗(yàn)結(jié)果中的差異乃誤差所致,即假設(shè)處理沒有效應(yīng)。 備擇假設(shè):備擇假設(shè)(alternative hypothesis)是在無效假設(shè)被否定時(shí),準(zhǔn)備接受的假設(shè),記為HA:或。 88. 樣本標(biāo)準(zhǔn)誤:樣本標(biāo)準(zhǔn)誤是平均數(shù)抽樣誤差的估計(jì)值。 8

29、9. 唯一差異原則:為保證試驗(yàn)結(jié)果的嚴(yán)格可比性,在試驗(yàn)中進(jìn)行處理間比較時(shí),除了處理因素設(shè)置不同的水平外,其余因素或其他所有條件均應(yīng)保持一致,以排除非試驗(yàn)因素對(duì)試驗(yàn)結(jié)果的干擾,才能使處理間的比較結(jié)果可靠。 90. 小概率原理:在統(tǒng)計(jì)學(xué)上,把小概率事件在一次試驗(yàn)中看成是實(shí)際上不可能發(fā)生的事件稱為小概率事件實(shí)際上不可能性原理,亦稱為小概率原理。 91. 簡(jiǎn)述田間試驗(yàn)設(shè)計(jì)的基本原則和作用? (1) 重復(fù) 在試驗(yàn)中,同一處理設(shè)置的試驗(yàn)單位數(shù)稱為重復(fù)。重復(fù)的作用: ①估計(jì)試驗(yàn)誤差;②降低試驗(yàn)誤差。 (2) 隨機(jī) 隨機(jī)排列是指試驗(yàn)中的每一處理都有同等機(jī)會(huì)設(shè)置在一個(gè)重復(fù)中的任何一個(gè)試驗(yàn)小區(qū)上。 (

30、3) 局部控制 將整個(gè)試驗(yàn)環(huán)境或試驗(yàn)單位分成若干個(gè)小環(huán)境或小組,在小環(huán)境或小組內(nèi)使非處理因素盡可能一致,實(shí)現(xiàn)試驗(yàn)條件的局部一致性,這就是局部控制。由于小環(huán)境間的變異可通過方差分析剔除,因而局部控制可以最大程度了降低試驗(yàn)誤差。(在田間試驗(yàn)設(shè)計(jì)中局部控制可通過劃分區(qū)組實(shí)現(xiàn)。將整個(gè)試驗(yàn)環(huán)境分解成若干個(gè)相對(duì)一致的小環(huán)境,稱為區(qū)組。)    92. 隨機(jī)區(qū)組設(shè)計(jì)的主要優(yōu)點(diǎn):(1)設(shè)計(jì)簡(jiǎn)單,容易掌握;(2)靈活性大,單因素、多因素以及綜合性試驗(yàn)都可以采用;(3)符合試驗(yàn)設(shè)計(jì)的三原則,能提供無偏的誤差估計(jì),能有效地減少單向的土壤肥力差異對(duì)試驗(yàn)的影響,降低試驗(yàn)誤差,提高試驗(yàn)的精確度;(4)對(duì)試驗(yàn)地的形狀和大

31、小要求不嚴(yán),必要時(shí)不同區(qū)組可以分散設(shè)置在不同的田塊或地段上;(5)易于分析,當(dāng)因某種偶然事故而損失某一處理或區(qū)組時(shí),可以除去該處理或區(qū)組進(jìn)行分析。 93. 簡(jiǎn)述拉丁方設(shè)計(jì)的特點(diǎn)及優(yōu)缺點(diǎn) 拉丁方設(shè)計(jì)具有三個(gè)特點(diǎn):一是,試驗(yàn)的處理數(shù)=重復(fù)數(shù)=行區(qū)組數(shù)=列區(qū)組數(shù);二是每一行和每一列都包括全部處理,形成一個(gè)完全區(qū)組;三是所有處理在行和列中都進(jìn)行隨機(jī)排列。   拉丁方設(shè)計(jì)的優(yōu)點(diǎn):由于每一行和每一列都形成一個(gè)區(qū)組,因此拉丁方設(shè)計(jì)具有雙向的局部控制功能,可以從兩個(gè)方向消除試驗(yàn)環(huán)境條件的影響,具有較高的精確性。 拉丁方設(shè)計(jì)的缺點(diǎn):(1)由于重復(fù)數(shù)等于處理數(shù),故處理不能太多,否則橫行區(qū)組、直列區(qū)

32、組占地過大,試驗(yàn)效率不高,一般常用于5~8個(gè)處理的試驗(yàn)。(2)田間布置時(shí),不能將橫行區(qū)組和直列區(qū)組分開設(shè)置,要求有整塊方形的試驗(yàn)地,缺乏隨機(jī)區(qū)組設(shè)計(jì)的靈活性。 94. 標(biāo)準(zhǔn)差:統(tǒng)計(jì)學(xué)上把方差或均方的平方根取正根的值稱為標(biāo)準(zhǔn)差(standard deviation)。標(biāo)準(zhǔn)差,能度量資料的變異程度,反映平均數(shù)的代表性優(yōu)劣。標(biāo)準(zhǔn)差(方差)大,說明資料變異大,平均數(shù)代表性差;反之,說明資料的變異小,平均數(shù)的代表性好。 95. 標(biāo)準(zhǔn)差定義、意義及計(jì)算公式 統(tǒng)計(jì)學(xué)上把方差或均方的平方根取正根的值稱為標(biāo)準(zhǔn)差(標(biāo)準(zhǔn)偏差)(standard deviation)。   用平均數(shù)作為樣本的代表,其代表性的

33、強(qiáng)弱受樣本中各觀測(cè)值變異程度的影響。如果各觀測(cè)值變異小,則平均數(shù)的代表性強(qiáng);如果各觀測(cè)值變異大,則平均數(shù)代表性弱。 標(biāo)準(zhǔn)差的大小,受多個(gè)觀測(cè)值的影響,如果觀測(cè)值與觀測(cè)值間差異大,其離均差也大,因而標(biāo)準(zhǔn)差也大,反之則小。所以,樣本標(biāo)準(zhǔn)差(S)是反映樣本中各觀測(cè)值x1,x2,…,xn變異程度大小的一個(gè)指標(biāo),它的大小說明了平均數(shù)對(duì)該樣本代表性的強(qiáng)弱。標(biāo)準(zhǔn)差小,說明觀測(cè)值變異小,變量的分布比較密集在平均數(shù)附近,則平均數(shù)的代表性強(qiáng);反之,標(biāo)準(zhǔn)差大,說明觀測(cè)值變異大,變量的分布比較離散,則平均數(shù)的代表性弱。 標(biāo)準(zhǔn)差(標(biāo)準(zhǔn)偏差)的計(jì)算公式: 96. 某樣本的方差越大,則其觀察值之間的變異就越大。 9

34、7. 標(biāo)準(zhǔn)差為方差或均方的平方根,用以表示資料的變異度,其單位與觀察值的度量單位相同。 98. 試驗(yàn)誤差有哪幾方面的來源?控制試驗(yàn)誤差的途徑有哪些? (1)田間試驗(yàn)誤差的來源 為了有針對(duì)性地控制和降低試驗(yàn)誤差,應(yīng)充分了解試驗(yàn) 誤差的來源。在田間試驗(yàn)中,試驗(yàn)誤差的來源可以概括為以下幾個(gè)方面。 ① 試驗(yàn)材料本身所存在的差異 田間試驗(yàn)的供試材料通常是作物或其他生物,它們?cè)谶z傳及生長(zhǎng)發(fā)育等方面往往會(huì)存在一定差異,如試驗(yàn)所用的作物品種基因型不純,種子大小和生活力不一致,秧苗的長(zhǎng)勢(shì)長(zhǎng)相等素質(zhì)有差異,均可對(duì)試驗(yàn)結(jié)果產(chǎn)生一定影響而導(dǎo)致誤差的出現(xiàn)。 ② 試驗(yàn)操作和田間管理技術(shù)的不一致所引起的差異

35、 作為試驗(yàn)材料的作物在田間生長(zhǎng)周期較長(zhǎng),在試驗(yàn)過程中各個(gè)管理環(huán)節(jié)的任何疏忽,都會(huì)對(duì)作物的生長(zhǎng)發(fā)育產(chǎn)生影響,增加試驗(yàn)誤差。例如試驗(yàn)過程中的整地、播種、施肥、中耕除草、灌溉、收獲等操作與管理技術(shù)在時(shí)間上、質(zhì)量上不完全一致,對(duì)作物性狀觀察記載和測(cè)定時(shí)間、標(biāo)準(zhǔn)、人員以及所用儀器或工具等的不一致,均會(huì)增加試驗(yàn)誤差。 ③ 環(huán)境條件的差異 各種環(huán)境條件對(duì)試驗(yàn)各處理單元不一致的影響,均會(huì)導(dǎo)致試驗(yàn)誤差的增加。田間試驗(yàn)中環(huán)境條件的差異主要是指試驗(yàn)地的土壤差異和肥力不勻所導(dǎo)致的差異,這是普遍存在、影響最大而又最難以控制的。其他還有病蟲害侵襲、人畜踐踏、風(fēng)雨影響等,都具有隨機(jī)性,各處理所受影響也不盡相同,而且這些影

36、響的出現(xiàn)與影響程度是難以預(yù)測(cè),難以有針對(duì)性地予以控制。 (2)田間試驗(yàn)誤差的控制途徑 為了提高試驗(yàn)結(jié)果的正確性,獲得可靠的試驗(yàn)結(jié)論,必須嚴(yán)格控制試驗(yàn)誤差??刂圃囼?yàn)誤差就是要根據(jù)試驗(yàn)誤差的來源,采取相應(yīng)的措施來避免或減少誤差因素對(duì)試驗(yàn)結(jié)果的影響。 ① 選擇同質(zhì)一致的試驗(yàn)材料 田間試驗(yàn)中供試作物品種的基因型必須要求同質(zhì)一致,即選擇純度一致、來源相同的作物種子。試驗(yàn)中需育苗移栽或扦插的,秧苗生長(zhǎng)發(fā)育應(yīng)一致,大小、壯弱不同的秧苗應(yīng)分級(jí),將同一規(guī)格的秧苗安排在同一區(qū)組的各處理小區(qū),或?qū)⒏骷?jí)秧苗按比例分配給各處理小區(qū),從而減少試驗(yàn)材料帶來的差異。 ② 改進(jìn)操作管理技術(shù),使之標(biāo)準(zhǔn)化 在田間試驗(yàn)整

37、個(gè)過程中,要嚴(yán)格執(zhí)行各項(xiàng)技術(shù)規(guī)程,各種操作管理技術(shù)對(duì)所有處理應(yīng)做到盡可能一致。 ③控制引起差異的主要外界因素 田間試驗(yàn)引起誤差的主要外界因素是土壤差異。如果能夠有效地控制土壤差異,減少土壤差異對(duì)試驗(yàn)處理的影響,就能有效地降低田間試驗(yàn)誤差,提高試驗(yàn)的精確性。控制土壤差異的主要措施一般有:(a)選擇土壤質(zhì)地和肥力均勻的試驗(yàn)地;(b)采用適當(dāng)?shù)男^(qū)技術(shù);(c)應(yīng)用正確的試驗(yàn)設(shè)計(jì)和相應(yīng)的統(tǒng)計(jì)分析。 99. [例] 6個(gè)毛豆品種患莖癌腫病的病株百分率(已經(jīng)過反正弦轉(zhuǎn)換的結(jié)果)如下表,試對(duì)這一隨機(jī)區(qū)組試驗(yàn)的結(jié)果進(jìn)行方差分析。 原始資料經(jīng)反正弦轉(zhuǎn)換后的θ值(度) 品 種 區(qū) 組 Tt

38、Ⅰ Ⅱ Ⅲ Ⅳ A 26.1 32.7 5.7 14.7 79.2 19.800 B 18.5 36.1 22.0 13.7 90.3 22.575 C 30.1 37.2 28.9 21.1 117.3 29.325 D 22.0 33.3 15.6 17.4 88.3 22.075 E 10.5 36.8 6.0 8.1 61.4 15.350 F 10.1 18.1 5.7 5.7 39.6 9.900 Tr 117.3 194.2 83.9 80.7 T=476.1 (一)自由度

39、和平方和的分解 本資料,處理數(shù)k=6, 區(qū)組數(shù)r=4,全試驗(yàn)觀測(cè)值個(gè)數(shù)rk=24,全試驗(yàn)觀測(cè)值總和T=476.1 ① 自由度的分解 總的 dfT=rk-1=23     區(qū)組 dfr=r-1=3    處理 dft=k-1=5 誤差 dfe=dfT-dfr-dft =(rk-1)-(r-1)-(k-1)=(r-1)(k-1)=15 ② 平方和的分解 總的 區(qū)組 品種(處理) 誤差 SSe=SST -SSr-SSt=363.14792 (二) 列方差分析表和F檢驗(yàn) F檢驗(yàn)      區(qū)組     品種(處

40、理) 列方差分析表 變 異 來 源 DF SS MS F F0.05 F0.01 區(qū) 組 間 3 1392.80458 464.26819 19.18 3.29 5.42 品 種 間 5 885.62375 177.12475 7.32 2.90 4.56 誤 差 15 363.14792 24.20986 總 變 異 23 2641.57625 F檢驗(yàn)說明:區(qū)組間F=19.18>F0.01=5.42差異顯著,說明4個(gè)區(qū)組的環(huán)境是有極顯著差異的。因此,在這個(gè)試驗(yàn)中,區(qū)組作為局部控制的一

41、項(xiàng)手段,對(duì)于減少誤差相當(dāng)有效率。品種間F=7.32>F0.01=4.56,說明6個(gè)供試品種的總體病株百分率是有顯著差異的。 100. [例]玉米乳酸菌飲料工藝研究中,進(jìn)行了加酸量A比較試驗(yàn),采用了5種加酸量(k=5):A1(0.3),A2(0.4),A3(0.5),A4(0.6),A5(0.7),5次重復(fù)(r=5)(分別由5個(gè)操作人員分別完成,以操作人員為區(qū)組),隨機(jī)區(qū)組設(shè)計(jì)。試驗(yàn)的感官評(píng)分結(jié)果見下表。試進(jìn)行方差分析。 加酸量 區(qū)組 Tt Ⅰ Ⅱ Ⅲ Ⅳ Ⅴ A1 77 74 63 70 74 358.0 71.60 A2 81 80 82

42、 81 79 403.0 80.60 A3 91 94 93 96 90 464.0 92.80 A4 85 81 86 83 82 417.0 83.40 A5 81 75 64 74 79 373.0 74.60 Tr 415.0 404.0 388.0 404.0 404.0 T=2015.0 經(jīng)計(jì)算得下列方差分析表: 方差分析表 變異來源 自由度DF 平方和SS 均方MS F P概率 臨界F0.05 臨界F0.01 區(qū)組間 4 74.40000 18

43、.60000 1.14 0.3735 3.01 4.77 處理間 4 1368.40000 342.10000 20.96 0.0001 3.01 4.77 誤 差 16 261.20000 16.32500 總變異 24 1704.00000 F檢驗(yàn)說明: 多重比較: 平均數(shù)標(biāo)準(zhǔn)誤 = 最小顯著極差 誤差自由度dfe=16 新復(fù)極差檢驗(yàn)的最小顯著極差 秩次距P 2 3 4 5 SSR0.05 3.00 3.14 3.24 3.30 SSR0.01 4.13

44、4.31 4.42 4.51 LSR0.05 LSR0.01 多重比較結(jié)果(新復(fù)極差法,SSR法) 處理 均值() 差 異 顯 著 性 5% 1% A3 92.8 A4 83.4 A2 80.6 A5 74.6 A1 71.6 試驗(yàn)結(jié)果表明: 100.題答案: F檢驗(yàn)說明:因區(qū)組間F=1.14<F0.05=3.01,P=0.3735>,故區(qū)組間差異不顯著。因處理間F=20.96>F0.01=4.77,P=0.0001<,故處理間差異極顯著。 多重比較

45、: 平均數(shù)標(biāo)準(zhǔn)誤 =1. 最小顯著極差 誤差自由度dfe=16 新復(fù)極差檢驗(yàn)的最小顯著極差 秩次距P 2 3 4 5 SSR0.05 3.00 3.14 3.24 3.30 SSR0.01 4.13 4.31 4.42 4.51 LSR0.05 5.4208 5.6738 5.8545 5.9629 LSR0.01 7.4626 7.7879 7.9866 8.1493 多重比較結(jié)果(新復(fù)極差法,SSR法) 處理 均值() 差 異 顯 著 性 5% 1% A3 92.8 a

46、A A4 83.4 b B A2 80.6 b BC A5 74.6 c CD A1 71.6 c D 試驗(yàn)結(jié)果表明: 處理A3的均值最高,極顯著高于A4、A2、A5、A1;處理A4極顯著高于A5、A1;處理A2極顯著高于A1,顯著高于A5;處理A4、A2間差異不顯著;處理A5、A1間差異不顯著。 101. 一些夏季害蟲盛發(fā)期的早遲和春季溫度高低有關(guān)。江蘇武進(jìn)縣測(cè)定1956~1964年間,3月下旬至4月中旬,旬平均溫度累積值(x,單位:旬·度)和一代三化螟蛾盛發(fā)期(y,以5月10 日為0)的關(guān)系于下表。 累積溫和一代三化螟蛾盛發(fā)期的關(guān)系 x(累積溫)

47、 35.5 34.1 31.7 40.3 36.8 40.2 31.7 39.2 44.2 y(盛發(fā)期) 12 16 9 2 7 3 13 9 -1 經(jīng)計(jì)算得:a =48.5493;  b =-1.0996;  r =-0.837 (1)計(jì)算相關(guān)系數(shù)和決定系數(shù),對(duì)相關(guān)系數(shù)進(jìn)行檢驗(yàn),并說明相關(guān)系數(shù)的意義。(r0.01, 7=0.798) (2)若相關(guān)顯著,試建立回歸方程,并說明其實(shí)際意義。在應(yīng)用回歸方程進(jìn)行預(yù)測(cè)時(shí),給出x取值的限定區(qū)間。 (3)用一元線性回歸方程:=a+b預(yù)測(cè)一代三化螟盛發(fā)期,即用x(累積溫度)

48、預(yù)測(cè)一代三化螟盛發(fā)期。 101.題答案: (1)計(jì)算相關(guān)系數(shù),對(duì)相關(guān)系數(shù)進(jìn)行檢驗(yàn),并說明相關(guān)系數(shù)的意義。(r0.01, 7=0.798) r=-0.837 因?qū)嵉茫緍0.01, 7=0.798,則相關(guān)極顯著。 計(jì)算結(jié)果r=-0.837,說明當(dāng)3月下旬至4月中旬的積溫與一代三化螟盛發(fā)期間存在極顯著的相關(guān)關(guān)系,即在x變數(shù)的取值區(qū)間[31.7,44.2]范圍內(nèi)隨著積溫的增加盛發(fā)期提早到來。 (2) 若相關(guān)顯著,試建立回歸方程,并說明其實(shí)際意義。在應(yīng)用回歸方程進(jìn)行預(yù)測(cè)時(shí),給出x取值的限定區(qū)間。 由于積溫與盛發(fā)期相關(guān)極顯著,說明直線回歸關(guān)系也極顯著,故可建立直線回歸方程

49、。 =48.5493-1.0996  方程的實(shí)際意義:說明當(dāng)3月下旬至4月中旬的積溫每提高1旬·度時(shí)一代三化螟蛾盛發(fā)期將提早1.1天(1.0996天)到來,此規(guī)律只適于x變數(shù)的實(shí)際區(qū)間[31.7,44.2];若欲在x<31.7或x>44.2外延,則必須要有新的試驗(yàn)依據(jù)。 (3)用一元線性回歸議程:=48.5493-1.0996預(yù)測(cè)一代三化螟盛發(fā)期,即用x(累積溫度)預(yù)測(cè)一代三化螟盛發(fā)期。 若當(dāng)x=35, =10,則一代三化螟盛發(fā)期的點(diǎn)估計(jì)值在5月20日; 當(dāng)x=40, =4.6,則一代三化螟盛發(fā)期的點(diǎn)估計(jì)值在5月14~15日。 盛發(fā)期x 5月10 5月11 5月12 5

50、月13 5月14 5月15 5月16 5月17 5月18 5月19 5月20 5月21 5月22 5月23 5月24 y 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 102. [例] 6個(gè)毛豆品種患莖癌腫病的病株百分率(已經(jīng)過反正弦轉(zhuǎn)換的結(jié)果)如下表,試對(duì)這一隨機(jī)區(qū)組試驗(yàn)的結(jié)果進(jìn)行方差分析。 原始資料經(jīng)反正弦轉(zhuǎn)換后的θ值(度) 品 種 區(qū) 組 Tt Ⅰ Ⅱ Ⅲ Ⅳ A 26.1 32.7 5.7 14.7 79.2 19.800 B 18.5 36.1 22.0

51、13.7 90.3 22.575 C 30.1 37.2 28.9 21.1 117.3 29.325 D 22.0 33.3 15.6 17.4 88.3 22.075 E 10.5 36.8 6.0 8.1 61.4 15.350 F 10.1 18.1 5.7 5.7 39.6 9.900 Tr 117.3 194.2 83.9 80.7 T=476.1 經(jīng)計(jì)算得以下結(jié)果: 列方差分析表 變 異 來 源 DF SS MS F F0.05 F0.01 區(qū) 組 間 3 1392.804

52、58 464.26819 19.18 3.29 5.42 品 種 間 5 885.62375 177.12475 7.32 2.90 4.56 誤 差 15 363.14792 24.20986 總 變 異 23 2641.57625 F檢驗(yàn)說明: 多重比較: 平均數(shù)標(biāo)準(zhǔn)誤= 最小顯著極差 誤差自由度dfe=16 品種新復(fù)極差檢驗(yàn)的最小顯著極差 P 2 3 4 5 6 SSR0.05 3.01 3.16 3.25 3.31 3.36 SSR0.01 4.

53、17 4.37 4.50 4.58 4.64 LSR0.05 LSR0.01 品種病株率的新復(fù)極差檢驗(yàn) 品種 病株百分率 差 異 顯 著 性 5% 1% C 29.325 B 22.575 D 22.075 A 19.800 E 15.350 F 9.900 多重比較結(jié)果表明: 102.題答案: 經(jīng)計(jì)算得以下結(jié)果: 列方差分析表 變 異 來 源 DF SS MS F F0.05 F0.01 區(qū) 組 間

54、3 1392.80458 464.26819 19.18 3.29 5.42 品 種 間 5 885.62375 177.12475 7.32 2.90 4.56 誤 差 15 363.14792 24.20986 總 變 異 23 2641.57625 F檢驗(yàn)說明:區(qū)組間F=19.18>F0.01=5.42差異顯著,說明4個(gè)區(qū)組的環(huán)境是有極顯著差異的。因此,在這個(gè)試驗(yàn)中,區(qū)組作為局部控制的一項(xiàng)手段,對(duì)于減少誤差相當(dāng)有效率。品種間F=7.32>F0.01=4.56,說明6個(gè)供試品種的總體病株百分率是有顯著

55、差異的。 多重比較: 平均數(shù)標(biāo)準(zhǔn)誤 最小顯著極差 誤差自由度dfe=16 品種新復(fù)極差檢驗(yàn)的最小顯著極差 P 2 3 4 5 6 SSR0.05 3.01 3.16 3.25 3.31 3.36 SSR0.01 4.17 4.37 4.50 4.58 4.64 LSR0.05 7.405 7.774 7.996 8.143 8.266 LSR0.01 10.259 10.751 11.071 11.268 11.415 品種病株率的新復(fù)極差檢驗(yàn) 品種 病株百分率 差 異 顯 著 性 5% 1% C 29.325 a A B 22.575 ab AB D 22.075 ab AB A 19.800 b ABC E 15.350 bc BC F 9.900 c C 多重比較結(jié)果表明:品種C的病株率最高,極顯著高于E、F,顯著高于A;品種B、D極顯著高于F;品種A顯著高于F;品種C、B、D間差異不顯著;品種B、D、A、E間差異不顯著;品種E、F間差異不顯著。 專心---專注---專業(yè)

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