《田間試驗與統(tǒng)計分析課后習(xí)題解答及復(fù)習(xí)資料.doc》由會員分享，可在線閱讀，更多相關(guān)《田間試驗與統(tǒng)計分析課后習(xí)題解答及復(fù)習(xí)資料.doc（31頁珍藏版）》請在裝配圖網(wǎng)上搜索。

1、 田間試驗與統(tǒng)計分析－習(xí)題集及解答 1.在種田間試驗設(shè)計方法中，屬于順序排列的試驗設(shè)計方法為：對比法設(shè)計、 間比法 2.若要控制來自兩個方面的系統(tǒng)誤差，在試驗處理少的情況下，可采用：拉丁 方設(shè)計 3.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：對數(shù)轉(zhuǎn)換。 4.對于百分?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）。 5.樣本平均

2、數(shù)顯著性測驗接受或否定假設(shè)的根據(jù)是：小概率事件實際不可能性 原理。 6.對于同一資料來說，線性回歸的顯著性和線性相關(guān)的顯著性：一定等價。 7.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 8.測驗回歸和相關(guān)顯著性的最簡便的方法為：直接按自由度查相關(guān)系數(shù)顯著 表。 9.選擇多重比較的方法時，如果試驗是幾個處理都只與一個對照相比較，則應(yīng) 選擇：LSD法。 10.如要更精細(xì)地測定土壤差異程度，并為試驗設(shè)計提供參考資料，則宜采用： 空白試驗 11.當(dāng)總體方差為末知，且樣本容量小于

3、30，但可假設(shè)＝＝（兩樣本 所屬的總體方差同質(zhì)）時，作平均數(shù)的假設(shè)測驗宜用的方法為：t測驗 12.因素內(nèi)不同水平使得試驗指標(biāo)如作物性狀、特性發(fā)生的變化，稱為：效應(yīng) 13.若算出簡單相差系數(shù)大于1時，說明：計算中出現(xiàn)了差錯。 14.田間試驗要求各處理小區(qū)作隨機(jī)排列的主要作用是：獲得無偏的誤差估計值 15.正態(tài)分布曲線與軸之間的總面積為：等于1。 16.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 數(shù)，用拉丁字母表示。 17.確定分布偏斜度的參數(shù)為：自由度 18.用最小顯著差數(shù)法作多重比較

4、時，當(dāng)兩處理平均數(shù)的差數(shù)大于LSD時， 0.01推斷兩處理間差異為：極顯著 19.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樣本資料的變 異度宜采用：變異系數(shù) 20.選擇多重比較方法時，對于試驗結(jié)論事關(guān)重大或有嚴(yán)格要求的試驗，宜用： q測驗。 21.順序排列設(shè)計的主要缺點是：估計的試驗誤差有偏性 22.田間試驗貫徹以區(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 驗誤差。． 23.拉丁方設(shè)計最主要的優(yōu)點是：精確度高 24.連續(xù)性變數(shù)資料制作次數(shù)分布表在確定組數(shù)和組距時應(yīng)考慮： （1）極差的

5、大??；（2）觀察值個數(shù)的多少；（3）便于計算；（4）能反映出資料的真實面貌。 Ｎ（100，25.某蔗糖自動打包機(jī)在正常工作狀態(tài)時的每包蔗糖重量具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）兩尾測驗；（2）u測驗 26.下列田間試驗設(shè)計方法中，僅能用作多因素試驗的設(shè)計方法有：（1）裂區(qū) 設(shè)計；（2）再裂區(qū)設(shè)計。 27.對于對比法和間比法設(shè) ）＜∑，（a≠）。 30.為了有效地做好試驗，使試驗結(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，對田間試驗的基本要求是：（1）試驗

6、的目的性要明確；（2）試驗的結(jié)果要可靠；（3）試驗條件要有代表性；（4）試驗結(jié)果要能夠重復(fù)。 31.表示變異度的統(tǒng)計數(shù)最常用的有：（1）極差；（2）方差；（3）標(biāo)準(zhǔn)差； （4）變異系數(shù)。 32.試驗?zāi)成L素對小麥苗發(fā)育的效果，調(diào)查得未用生長素處理和采用生長素處 理的苗高數(shù)據(jù)各10個。試測驗施用生長素的苗高至少比未用生長素處理的苗高2cm的假設(shè)。此題應(yīng)為：（1）測驗；（2）一尾測驗。 33.確定試驗重復(fù)次數(shù)的多少應(yīng)根據(jù)：（1）試驗地的面積及小區(qū)的大小；（2） 試驗地土壤差異大??；（3）試驗所要求的精確度；（4）試驗材料種子的數(shù)量。 34.對單因素拉丁

7、方試驗結(jié)果資料方差分析時，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）試驗誤差。 ＦＦＦＨ（無效假設(shè)），認(rèn)為測驗中，當(dāng)實得，應(yīng)接受小于35.在方差分析 o0.05 處理間差異不顯著。 36.某樣本的方差越大，則其觀察值之間的變異就越大。 37.在試驗中重復(fù)的主要作用是估計試驗誤差和降低試驗誤差。 38.自由度的統(tǒng)計意義是指樣本內(nèi)能自由變動的觀察值個數(shù)。 39.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 。

8、 40.一般而言，在一定范圍內(nèi)，增加試驗小區(qū)的面積，試驗誤差將會降低。 41.在＝a＋bx方程中，b的意義是x每增加一個單位，平均地將要增加或減 少的單位數(shù)。 42.田間試驗可按因素的多少分為單因素試驗和多因素試驗。 43.卡平方測驗的連續(xù)性矯正的前提條件是自由度等于1。 44.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。 45.從一個正態(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。 46.在一定的概率保證下，估計參數(shù)可能出現(xiàn)的范圍和區(qū)間，稱為置 信區(qū)間（置信距）。 4

9、7.試驗誤差分為系統(tǒng)誤差和隨機(jī)誤差。 48.在擬定試驗方案時，必須在所比較的處理之間應(yīng)用唯一差異的原則。 49.在多重比較中，當(dāng)樣本數(shù)大于等于3時，t測驗，SSR測驗、q測驗的顯著尺 度q測驗最高，t測驗最低。 50.試驗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。 51.樣本可根據(jù)樣本容量的多少為：大樣本、小樣本。 52.對比法、間比法試驗，由于處理是作順序排列，因而不能夠無偏估計出 試驗的誤差。 53.小區(qū)的形狀有長方形、正方形。一般采用長方形小區(qū)。 54.在邊際效應(yīng)受

10、重視的試驗中，方形小區(qū)是有利的，因為就一定的小區(qū)面積來 講，方形小區(qū)具有最小的周長，使受到影響的植株最少。 55.完全隨機(jī)設(shè)計應(yīng)用了試驗設(shè)計的重復(fù)和隨機(jī)兩個原則。 56.試驗設(shè)計的三個基本原則是重復(fù)、隨機(jī)和局部控制。 57.在田間試驗中，設(shè)置區(qū)組的主要作用是進(jìn)行局部控制。 58.兩個變數(shù)的相關(guān)系數(shù)為0.798，對其進(jìn)行假設(shè)測驗時，已知＝0.798，那 么在1％水平上這兩個變數(shù)的相關(guān)極顯著。 59.隨機(jī)區(qū)組設(shè)計應(yīng)用了試驗設(shè)計的重復(fù)、隨機(jī)和局部控制三個原則。 60.試驗方案試驗計時，一般要遵循以下原則： 明

11、確的目的性 、 嚴(yán)密的可 比性 和 試驗的高效性 。 61.試驗誤差分為系統(tǒng)誤差和隨機(jī)誤差，一般所指的試驗誤差為隨機(jī)誤差。 62.試驗誤差：使觀察值偏離試驗處理真值的偶然影響稱為試驗誤差或誤差。 63.試驗指標(biāo)：衡量試驗處理效果的標(biāo)準(zhǔn)稱為試驗指標(biāo)（experimental index）， 簡稱指標(biāo)（index）。在田間試驗中，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、植株高等。 64.準(zhǔn)確性(accuracy)與精確性(precision) 統(tǒng)計工作是用樣本的統(tǒng)計數(shù)來推斷 總體參數(shù)的。我們用統(tǒng)計數(shù)接近參數(shù)真

12、值的程度，來衡量統(tǒng)計數(shù)準(zhǔn)確性的高低，用樣本中的各個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)確性是說明測定值對真值符合程度的大小，而精確性則是多次測定值的變異程度。 65.標(biāo)準(zhǔn)差：統(tǒng)計學(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。 66.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。 67.參數(shù)與統(tǒng)計

13、數(shù) 參數(shù)：由總體的全部觀察值計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)計數(shù)來估計參數(shù)。統(tǒng)計數(shù)：由標(biāo)本觀察值計算得到的樣本特征數(shù)為統(tǒng)計數(shù)，它因樣本不同常有變動。它是估計值，根據(jù)樣本不同而不同。 68.試驗因素：試驗因素（experimental factor）指試驗中能夠改變，并能引起試 驗指標(biāo)發(fā)生變化，而且在試驗中需要加以考察的各種條件，簡稱因素或因子 ）。factor（． 69.因素水平（factor level）： 對試驗因素所設(shè)定的量的不同級別或質(zhì)的不同 狀態(tài)稱為因素的水平，簡稱水平。 70.試驗處理（e

14、xperimental treatment）： 事先設(shè)計好的實施在試驗單位上的 具體項目叫試驗處理，簡稱處理。在單因素試驗中，實施在試驗單位上的具體項目就是試驗因素的某一水平，故對單因素試驗時，試驗因素的一個水平就是一個處理。在多因素試驗中，實施在試驗單位上的具體項目是各因素的某一水平組合，所以，在多因素試驗時，試驗因素的一個水平組合就是一個處理。 71.試驗小區(qū)（experimental plot）： 安排一個試驗處理的小塊地段稱為試驗小 區(qū)，簡稱小區(qū)。 72.試驗單位（experimental unit）：亦稱試驗單元，是指施加試驗處理的材料 單位。這

15、個單位可以是一個小區(qū)，也可以是一穴、一株、一穗、一個器官等。 73.試驗單位（experimental unit）：亦稱試驗單元，是指施加試驗處理的材料 單位。這個單位可以是一個小區(qū)，也可以是一穴、一株、一穗、一個器官等。 74.總體（population）：根據(jù)試驗研究目的確定的研究對象的全體稱為總體(po pulation)，其中的一個研究單位稱為個體(individual)。個體是統(tǒng)計研究中的最基本單位，根據(jù)研究目的，它可以是一株植物，一個稻穗，也可以是一種作物，一個作物品種等。 75.有限總體（finite population）與無限總體（infini

16、te population）：包含無窮 多個個體的總體稱為無限總體；包含有限個個體的總體稱為有限總體。 76.樣本（sample）：從總體中抽取的一部分供觀察測定的個體組成的集合，稱 為樣本。 77.樣本容量（sample size）：樣本所包含的個體數(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。 78.觀測值（observation） 對樣本中各個體的某種性狀、特性加以考察，如稱量、 度量、計數(shù)或分析化驗所得的結(jié)果稱為觀測值。 79.處理效應(yīng)（treatment effect

17、）：是處理因素作用于受試對象的反應(yīng)，是研究 結(jié)果的最終體現(xiàn)。 80.區(qū)組：將整個試驗環(huán)境分成若干個最為一致的小環(huán)境，稱為區(qū)組。 81.回歸: 回歸（regression）是指由一個（或多個）變量的變異來估測另一個變 量的變異。 82.相關(guān): 相關(guān)（correlation）是指兩個變量間有一定的關(guān)聯(lián)，一個性狀的變化必 然會引起另一性狀的變化。 83.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H：。所謂“無效”意指處理效應(yīng)與兩個總體平均數(shù)之間沒有差異，記為0總體參數(shù)之間沒有真

18、實的差異，試驗結(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，準(zhǔn)備接受的假設(shè)，記為H ?；颍篈． 84.樣本標(biāo)準(zhǔn)誤：樣本標(biāo)準(zhǔn)誤是平均數(shù)抽樣誤差的估計值。 85.唯一差異原則：為保證試驗結(jié)果的嚴(yán)格可比性，在試驗中進(jìn)行處理間比較時， 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，以排除非試驗因素對試驗結(jié)果的干擾，才能使處理間的比較結(jié)果可靠。 86.小概率原理：在統(tǒng)計學(xué)上，把小概率事件在一次試驗中看成是實際上不可能 發(fā)生的事件稱為小概率事件實際上不可能

19、性原理，亦秒為小概率原理。 87.簡述田間試驗設(shè)計的基本原則和作用？ 88.隨機(jī)區(qū)組設(shè)計的主要優(yōu)點：（1）設(shè)計簡單，容易掌握；（2）靈活性大，單 因素、多因素以及綜合性試驗都可以采用；（3）符合試驗設(shè)計的三原則，能提供無偏的誤差估計，能有效地減少單向的土壤肥力差異對試驗的影響，降低試驗誤差，提高試驗的精確度；（4）對試驗地的形狀和大小要求不嚴(yán)，必要時不同區(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，可以除去該處理或區(qū)組進(jìn)行分析。 89.標(biāo)準(zhǔn)差定義、意義及計算公式 統(tǒng)計學(xué)上把方差或均方的平方根取正根的值稱為

20、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，其代表性的強(qiáng)弱受樣本中各觀測值變異程度的影響。如果各觀測值變異小，則平均數(shù)的代表性強(qiáng)；如果各觀測值變異大，則平均數(shù)代表性弱。 標(biāo)準(zhǔn)差的大小，受多個觀測值的影響，如果觀測值與觀測值間差異大，其離S）是反映樣本中均差也大，因而標(biāo)準(zhǔn)差也大，反之則小。所以，樣本標(biāo)準(zhǔn)差（xxx變異程度大小的一個指標(biāo)，它的大小說明了,…,各觀測值平均數(shù)對該，n12樣本代表性的強(qiáng)弱。標(biāo)準(zhǔn)差小，說明觀測值變異小，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，說明觀測值變異大，變量的分布比較離散，則平均數(shù)的代

21、表性弱。 標(biāo)準(zhǔn)差（標(biāo)準(zhǔn)偏差）的計算公式： 90.簡述拉丁方設(shè)計的特點和優(yōu)缺點 91.試驗誤差有哪幾方面的來源？控制試驗誤差的途徑有哪些？ 92.田間試驗的基本要求有哪些？ 93.[例] 6個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，試對這一隨機(jī)區(qū)組試驗的結(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） 區(qū) 組 品 Ｔ t種 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 29.3

22、25 117.3 21.1 28.9 37.2 30.1 D 22.075 88.3 15.6 17.4 22.0 33.3 E15.3508.161.410.536.86.0 F9.900 39.610.118.15.75.7 476.117.3194.283.980.7自由度和平方和的分解一rkkr，全試驗觀測值6， 區(qū)組數(shù)4＝，全試驗觀測值個數(shù)本資料，處理數(shù)=24＝T 總和476.1= 自由度的分解① －＝rkdfr－df＝kdf＝ 區(qū)組 1處理 1＝3 總的 ＝ －1＝23 tTr5 k＝dfdf－dfrdf15 1)－1)(＝誤差 ＝(－－rteT

23、平方和的分解② 9444.63375＝ＣSSSS1392. 區(qū)組 ＝－＝總的 2641.57625＝ rT 80458SSSSSSSS36－誤差處理) 885.62375 ＝＝－(品種tT re3.14792 (二) 列方差分析表和Ｆ測驗 Ｆ測驗 處理) 品種(區(qū)組 列方差分析表 DF SS MS F FF 源 變 異 來 0.010.0519.18 3.29 5.42 3 組 間 1392.80458 464.26819 區(qū) 7.32 品種 間2.90 5 885.62375 4.56 177.

24、12475 24.20986 15 363.14792 誤 差 2641.57625 異 23 總變 ＦFＦ＝5.42差異顯著，說明4測驗說明：區(qū)組間=19.18＞個區(qū)組的環(huán)境0.01是有極顯著差異的。因此，在這個試驗中，區(qū)組作為局部控制的一項手FＦ＝4.56，說明6＞段，對于減少誤差相當(dāng)有效率。品種間=7.32個供0.01試品種的總體病株百分率是有顯著差異的。 94.［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，采用了5 種加酸量（k=5）：A（0.3），A（0.4），A（0.5），A（0.6），A（0.5

25、41237）5次重復(fù)（r=5）（分別由5個操作人員分別完成，以操作人員為區(qū)組），隨機(jī)區(qū)組設(shè)計。試驗的感官評分結(jié)果見下表。試進(jìn)行方差分析。 區(qū)組 T 加酸量 t ⅤⅢ ⅣⅠ Ⅱ 71.60 358.0 63 74 70 74 A 77 1A 81 80 82 81 79 403.0 80.60 2A 91 94 93 96 90 464.0 92.80 3A 85 81 86 83 82 417.0 83.40 4A 81 75 64 74 79 373.0 74.60 5TT =388.0 404.0 404.0 2015.0 415.0 404

26、.0 r 經(jīng)計算得下列方差分析表： 方差分析表 變 異 來 自由度臨界臨界源 DF 平方和 SS 均方 MS Ｆ P概率 ＦＦ 區(qū)組間 4 74.40000 18.60000 1.14 0.3735 0.053.01 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 0.0 F測驗說明：

27、 多重比較： 平均數(shù)標(biāo)準(zhǔn)誤 = df=16 最小顯著極差 e 新復(fù)極差測驗的最小顯著極差 5 2 秩次距P 3 4 3.30 3.24 SSR0.05 3.14 3.00 4.51 4.42 SSR0.01 4.31 4.13 LSR0.05 LSR0.01 SSR 法）多重比較結(jié)果（新復(fù)極差法， 顯 著 性差 異 均值() 處理 ％％ 15 92.8 A 3

28、 83.4 A 4

29、 80.6 A 2

30、 A74.6 5

31、 71.6 A1 試驗結(jié)果表明： 94.

32、題答案：PFFＦ故區(qū)組間差異，＝0.3735=1.14＜＞=3.01，因區(qū)組間測驗說明：0.05PFＦ，故處理間差異極＞=4.77，＜＝不顯著。因處理間0.0001=20.960.01 顯著。 多重比較： 平均數(shù)標(biāo)準(zhǔn)誤 =1.8069311df=16 最小顯著極差 e 新復(fù)極差測驗的最小顯著極差 秩5 2 3 4 距 SSR3.30 3.14 3.24 3.00 0.05SSR4.13 4.31 4.42 4.51 0.01LSR5.4208 5.6738 5.8545 5.9629 0.05LSR7.4626 7.7879

33、7.9866 8.1493 0.01 SSR法）多重比較結(jié)果（新復(fù)極差法， 差 異 顯 著 性 均值() 處理 5％ 1％ A 92.8 a A 3

34、 A 83.4 b B 4

35、 A 80.6 b BC 2

36、 A 74.6 c CD 5

37、 A 71.6 c D 1試驗結(jié)果表明： 處理A的均值最高，極顯著高于A、A、A、A；處理A12354極顯著高于A、A；處理A極顯著高于A，顯著高于A；處理A、A間差24551241異不顯著；處理A、A間差異不顯著。 15 95.一些夏季害蟲盛發(fā)期的早遲和春季溫度高低有關(guān)。江蘇武進(jìn)縣測定1956～1 964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

38、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 44.2 39.2 40.2 31.7 35.5 34.1 31.7 40.3 36.8 x）累積溫（ y1 －13 9 9 2 7 3 12 16 ）盛發(fā)期（ 經(jīng)計算得： abr=－0.837； 48.5493； =－1.0996= (1) 計算相關(guān)系數(shù)和決定系數(shù)，對相關(guān)系數(shù)進(jìn)行檢驗，并說明相關(guān)系數(shù)的意義。r＝0.798）（ 0.01, 7 (2) 若相關(guān)顯著，試建立回歸方程，并說明其實際意義。在應(yīng)用回歸

39、方程進(jìn)行x取值的限定區(qū)間。預(yù)測時，給出 95.題答案： (1) 計算相關(guān)系數(shù)和決定系數(shù)，對相關(guān)系數(shù)進(jìn)行檢驗，并說明相關(guān)系數(shù)的意義。r＝0.798）（ 0.01, 72rr=0.7008 ，=－0.837r＝0.798＞，則相關(guān)極顯著。 因?qū)嵉?.01, 7r=－0.837，計算結(jié)果說明當(dāng)3月下旬的積溫與一代三化螟盛發(fā)期間存在極顯x變數(shù)的取值區(qū)間[31.7，著的相關(guān)關(guān)系，即在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，并說明其實際意義。在應(yīng)用回歸方程進(jìn)行x取值的限定區(qū)間。 預(yù)測時，給出由于積

40、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。 1.0996－=48.5493． 方程的實際意義：說明當(dāng)3月下旬的積溫每提高1旬度時一代三化螟蛾盛發(fā)期將提早1.1天到來，此規(guī)律只適于x變數(shù)的實際區(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依據(jù)。 96.[例] 6個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，試對這一隨機(jī)區(qū)組試驗的結(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） 區(qū) 組 品 Ｔ t種 Ⅰ Ⅱ Ⅲ Ⅳ A 26.1 32.7 5.7 14.7 79.2

41、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 ＴＴ＝476.183.9 80.7 117.3 194.2 r 經(jīng)計算得以下結(jié)果： 列方差分析表 DFSSMSF0.00.019.18464.268193.29 31392.804585.42 7.32177

42、.12475 52.90885.623754.56 24.20986 363.1479215 2641.57625 異23 總變 Ｆ測驗說明： 多重比較： 平均數(shù)標(biāo)準(zhǔn)誤= df=16 最小顯著極差 e品種新復(fù)極差測驗的最小顯著極差 P 2 3 4 5 6 SSR3.36 3.25 3.31 3.01 3.16 0.05SSR4.64 4.37 4.50 4.58 4.17 0.01LSR 0.05LSR 0.01 品種病株率的新復(fù)極差測驗 差 異

43、顯 著 性 病株百分率 品種 5％ 1％ 29.325 C 22.575 B D 22.075 19.800 A 15.350 E F 9.900 ： 多重比較結(jié)果表明 96.題答案： 經(jīng)計算得以下結(jié)果：列方差分析表 DF SS MS F FF 來 源 變 異 0.010.0519.18 3.29 3 1392.80458 組 間5.42 464.26819 區(qū)7.32 5 品 種間 2.90 885.62375 4.56 177.12475 24.20986 15 363.14792 誤差

44、 2641.57625 異23 總變 ＦFＦ＝5.42差異顯著，說明測驗說明：區(qū)組間4=19.18＞個區(qū)組的0.01環(huán)境是有極顯著差異的。因此，在這個試驗中，區(qū)組作為局部控制的一FＦ＝4.56，說明項手段，對于減少誤差相當(dāng)有效率。品種間＞=7.3260.01個供試品種的總體病株百分率是有顯著差異的。 多重比較： 平均數(shù)標(biāo)準(zhǔn)誤 df=16 最小顯著極差 e 品種新復(fù)極差測驗的最小顯著極差 P 6 4 5 2 3 SSR 3.25 3.01 3.16 3.31 3.36 0.05SSR 4.37 4.17 4.50

45、4.58 4.64 0.01LSR 8.266 7.996 7.405 7.774 8.143 0.05LSR 10.751 10.259 11.071 11.415 11.268 0.01 品種病株率的新復(fù)極差測驗 差 異 顯 著 性 病株百分率 品種5％ 1％ 29.325 a A C 22.575 ab B AB 22.075 D ab AB 19.800 b A ABC 15.350 bc BC E 9.900 c F C ；，顯著高于A、C的病株率最高，極顯著高于EF：品種多重比較結(jié)果表明間差異不顯著；DB、CA品種B、D極顯

46、著高于F；品種顯著高于F；品種、 、、品種B、D、AE間差異顯著；品種EF間差異不顯著。 ，現(xiàn)從中隨機(jī)地一次10，…2 ，只乒乓球，編號分別為97、袋中有101， 取3只，求： 5的概率。（1）最小號碼為5的概率； (2)最大號碼為 55A＝｛最小號碼為｝事件B＝｛最大號碼為｝，則解：設(shè)事件 1 1 2 2 3 3 4 4 5 5 6 6 7 7 88 9 9 10 10 98. 有6件產(chǎn)品，其中有2件是次品，現(xiàn)從中抽取兩次，每次取1件，在有返置抽樣和不返置抽兩種情況下

47、，分別計算（參閱概率論與數(shù)理統(tǒng)計學(xué)習(xí)指南，孫國紅P14）： （1）取到的2件產(chǎn)品都是正品的概率； （2）取到的2件產(chǎn)品都是正品或者都是次品的概率； （3）取到的2件產(chǎn)品中有次品的概率。 分析：從產(chǎn)品中取產(chǎn)品兩次，每次取1件，檢驗產(chǎn)品的質(zhì)量，故基本事件數(shù)的計算用乘法原理。 AB＝｛2件產(chǎn)品都是次品｝；記事件2＝｛件產(chǎn)品都是正品｝；記事件 解C＝｛2件產(chǎn)品中有次品，即2件產(chǎn)品中至少有一件是次品｝。 記事件 返置抽樣 第一次有6件產(chǎn)品供抽取，第二也有6件產(chǎn)品供抽取。由組合法而A，對于事件66種取法。即樣本空間中元素總數(shù)為66的乘法原理，共有． 言，由于第一次有4件正品

48、可供抽取，第二次也有4件正品可供抽取，由乘法原理共有44種取法，即A中包含44個元素。同理，B中包含22個元素。于是 , 由于，即事件A與事件B的交事件為不可能事件，得 不返置抽樣 這一隨機(jī)事件的樣本空間的基本事件總數(shù)為， 的基本事件數(shù)為事件A B的基本事件數(shù)為，所以事件, (100, 0.1),求的總體平均數(shù)和標(biāo)準(zhǔn)差。99、已知隨機(jī)變量～xnp的計，之平均數(shù)）的隨機(jī)變量、標(biāo)準(zhǔn)差B 解：此題為二項分布（ 算。 的總體平均數(shù) 的標(biāo)準(zhǔn)差；（(2)P≥7P）（2≤≤6；,16、已知隨機(jī)變量～(10, 0.6求（1 ＜3。(3) P（ 解

49、： 1）（ 2（） ）（3100. 某種植物在某地區(qū)種植，染病的概率為0.3，現(xiàn)在該區(qū)種植30株該種植物，試求以下概率: （1）恰有6株染病概率；（2）前24株未染病的概率；（3）未染病株數(shù)超 株的概率。8過． 解：（1）恰有6株染病概率 （2） 獨立事件：事件Ａ的發(fā)生與事件Ｂ的發(fā)生毫無關(guān)系，反之，事件Ｂ的發(fā)生也與事件Ａ的發(fā)生毫無關(guān)系，則稱事件Ａ和事件Ｂ為獨立事件，例如，播種玉米時，一穴中播種兩粒，第一粒發(fā)芽為事件Ａ，第二粒發(fā)芽為事件Ｂ，第一粒是否發(fā)芽不影響第二粒的發(fā)芽，第二粒是否發(fā)芽也不影響第一粒發(fā)芽，則事件Ａ和事件Ｂ相互獨立。 如果事件Ａ和事件Ｂ為獨立事件，則事件Ａ與事

50、件Ｂ同時發(fā)生的概率等于事件Ａ和事件Ｂ各自概率的乘積。即： Ｐ(ＡＢ)＝Ｐ(Ａ)Ｐ(Ｂ) 因第1株未染病的概率0.7；第2株未染病的概率0.7；第3株未染病的概率0.7；……第23株未染病的概率0.7；第24株未染病的概率0.7，且這些事件（24個事件）互為獨立事件，故這些事件同時發(fā)生的概率為各自概率的乘積，即前24株未24-4 =1.9158100.70.7=0.7染病的概率＝0.70.70.7…（3）未染病株數(shù)超過8株的概率 101、假設(shè)每個人的血清中含有肝炎病毒的概率為0.4% ，混和100個人的血清,求此血清中含有肝炎病毒的概率。

51、解：100個人血清含有肝炎病毒的可能有101種情況，而混和100個人的血清不含肝炎病毒的概率為 則，混和100個人的血清，此血清中含有肝炎病毒的概率為 N（10,），P（≥12=0.1056，試求在區(qū)間[6，16）內(nèi)取21、設(shè)～值的概率。 解： 故 u=1.25 1，得查附表i ，總體標(biāo)準(zhǔn)差即 ， 故 ㎡㎏7/666.7，標(biāo)準(zhǔn)差為某品種玉米在某地區(qū)種植的平均產(chǎn)量為102. 350㎏ ? ㎡的占百分之幾/666.7㎏400㎡，問產(chǎn)量超過/666.70． 解： 2x）70 （350，～N N（100, ）,是樣本平均數(shù)和標(biāo)準(zhǔn)

52、差103、設(shè)～,求 PuP (2) ≤－）求: (1) 1.45(），補(bǔ)充練習(xí)題一 已知隨機(jī)變量～N（0，1u PuPuPuu)(≥2.58)1.20＜＜0.5)，(4) ；并計算((），≥1.45(3) ≥ (－Puuu值。；并作圖表示。的 )和＝(0.025≥解： Pu≤－1.45）=0.0735 查附表1 (1) (PuPu＜1.45）＝1－－ (0.9265=0.0735 查附表(2) 1 (1≥1.45）＝ PuPuPu＜－1.2)＝0.6915－0.11510.5)＝(＝＜0.5)－0.57((3) － (1.20＜＜64 查附表1

53、 PuPu＜2.58 ) (2.58)≥＝1－(4) (查附表1 ＝1－0.9951 ＝0.0049 ≈0.005 uPu0.05 ＝)≥(∵(5) Puu)＝1＜ －(0.05 ＝0.95 u＝，1.64 查附表1 uPu0.025 )≥(6) ∵＝(uuP 0.025 ＝(1＜－)∴u1.96 1，＝查附表 Nx ，求：以知變量(12, 1.5服從 )補(bǔ)充練習(xí)題二 ）：（1解 =3 =

54、 PPPP1 (查附≤3－＝(10.5＜x≤16.51) (－1＜3≤0.84 0.1587＝－ ＝0.9987 LPx0.025 ()）① ＜＝（21uuPu1.960.025, 查附表1，(＝－＜)＝ 11 u = —1.96=L1.5=9.06 －1.96=12 1 =）PxL0.025 ②（ ＞2uPu=0.025 （）＞ 2uuP0.025 =1 （－≤）2 =0.975 u=1.96 1，查附表2u = 1.96=L1.5=14.94 =12+

55、1.962 104. 規(guī)定某種果汁中的VC含量不得低于20g/L?，F(xiàn)對某批產(chǎn)品隨機(jī)抽取10個樣品進(jìn)行檢測，得VC含量平均數(shù)19g/L，樣本標(biāo)準(zhǔn)差3.69 g/L，問這批產(chǎn)品合格嗎？（提示：采用一尾t檢驗， ：=，：＜） t檢驗解：采用一尾 ＜ ①提出假設(shè) ：=，：2 ）總體N（σ， ② 檢驗計算 10抽樣 n＝ 樣本平均數(shù)的標(biāo)準(zhǔn)誤 =19 df=n-1=10-1=9 (一尾)=(兩尾)=1.833 ↑

56、 查附表2 tP實得，故＝＜1.833(一尾)0.857＝0.05＞0.05 ③ 統(tǒng)計推斷 接受:≤28， 大于即不能認(rèn)為28 105. 在前茬作物噴灑過含有機(jī)砷殺蟲劑的麥田中隨機(jī)采取14株植株測定砷的殘留量，得7.6mg，2.17；又在前茬作物從未噴灑過含有機(jī)砷殺蟲劑的麥田中隨機(jī)采取13株植株測定砷的殘留量，得5.3mg， 2.26。問在前茬作物噴灑過含有機(jī)砷殺蟲劑后，是否會使后作植物體內(nèi)的砷殘留量顯著提高？（提示：采用一尾t檢驗，） 解：提示：采用一尾t檢驗。用表示在前茬作物噴灑過含有機(jī)砷殺蟲劑后的作植物體內(nèi)的砷殘留量樣本所在的總體，表示表示在前茬作物未噴灑

57、過含有機(jī)砷殺蟲劑后的作植物體內(nèi)的砷殘留量樣本所在的總體。 （1）提出假設(shè) ：=，即在前茬作物噴灑過含有機(jī)砷殺蟲劑后與在前茬作物從未噴灑過含有機(jī)砷殺蟲劑作植物體內(nèi)的砷殘留量相等。 ：＞，即在前茬作物噴灑過含有機(jī)砷殺蟲劑后作植物體內(nèi)的砷殘留量高于在前茬作物從未噴灑過含有機(jī)砷殺蟲劑作植物體內(nèi)的砷殘留量。 t值 2（）計算 計算親本的合并均方． 計算樣本均數(shù)差數(shù)標(biāo)準(zhǔn)誤 計算t值 ）統(tǒng)計推斷 （3 ,查附表3得：(一尾根據(jù))=p<0.05，否定無效假設(shè)，故(兩尾)=1.708，因計算得的：=，接受備擇假設(shè)：＞，即在前茬作物噴灑過含有機(jī)砷殺

58、蟲劑后作植物體內(nèi)的砷殘留量高于在前茬作物從未噴灑過含有機(jī)砷殺蟲劑作植物體內(nèi)的砷殘留量。 106. 某地區(qū)歷年平均血吸蟲發(fā)病率為1%，采取某種預(yù)防措施后，當(dāng)年普查了1000人，發(fā)現(xiàn)8名患者，是否可認(rèn)為預(yù)防措施有效？（提示：，） 解：提示：采用一尾檢驗 （1）提出假設(shè) ：=，即預(yù)防措施后與預(yù)防措施前血吸蟲發(fā)病率相等，亦即采取預(yù)防措施后沒有什么效果。 ：＜，即預(yù)防措施后比預(yù)防措施前血吸蟲發(fā)病率減少，即采取預(yù)防措施后有一定的效果。 u值）計算 （2 u值進(jìn)行連續(xù)性矯正。 小于30，必須對由于 （3）統(tǒng)計推斷 p＞0.05，接受，故：=，即預(yù)防計算所得

59、的措施后與預(yù)防措施前血吸蟲發(fā)病率無差異，亦即采取預(yù)防措施后沒有明顯效果。 107、 隨機(jī)抽測5年生的雜交楊樹50株，得平均樹高9.36 m，樣本標(biāo)準(zhǔn)差1.36 m。以95%的置信度計算這批楊樹高度的置信區(qū)間 ：樣本平均數(shù)的標(biāo)準(zhǔn)誤解． df=50－1=49，得，故95%置信區(qū)間為 查附表3，當(dāng) 說明置信度為95%時，這批楊樹高度在8.97～9.74之間，即有95%的把握認(rèn)為這批楊樹高度在8.97～9.74之間。 108、 試驗1000粒大豆種子，有620粒發(fā)芽，求發(fā)芽率在95%置信度下的置信區(qū)間。 解： 樣本百分率的標(biāo)準(zhǔn)誤 置信區(qū)間為，得，故95%查附表2

60、 的把握95%～65%之間，即有說明置信度為95%時，這大豆種子發(fā)芽率在59% 之間。59%～65%認(rèn)為這大豆種子發(fā)芽率在 個，采用隨機(jī)6 109. 現(xiàn)有一小麥品種比較試驗，供試品種（包括對照） 2k20m，各品種及小區(qū)產(chǎn)量整理如下（單位：4區(qū)組設(shè)計，重復(fù)次，小區(qū)面積為 g）試作方差分析。并用小區(qū)產(chǎn)量進(jìn)行比較。 (1) 試驗數(shù)據(jù)的整理 小麥品種產(chǎn)量比較試驗結(jié)果（kg） Ⅲ13.825 13.3 55.3 A 13.8 14.3 13.9 14.625 58.5 14.9 B 14.9 14.6 14.1 15.125 C 60.5 15.1 15.6 14.9 14.9

61、 13.90 55.6 14.3 D(CK) 13.3 14.1 13.9 14.325 57.3 14.4 14.3 14.2 E 14.4 13.025 13.6 13.0 F 12.2 52.1 13.3 Ｔ T=339.3 84.1 84.8 83.3 ＝14.137587.1 r (2) 自由度和平方和的分解nk4 ＝＝6，區(qū)組數(shù)本資料，處理數(shù) ① 自由度的分解nkdf23 ＝－總的 1＝－1＝24T－＝ndf3 ＝＝14－1區(qū)組 r－df＝k5 ＝6＝處理 －11tkndf＝dfdf－df15 141)(誤差 －＝－1)(－＝（

62、－）（16－）＝rTet ② 平方和的分解 SSＣ＝13.49625 ＝總的 －T＝SS＝區(qū)組 1.3379166 r (處理) 品種SSSSSSSS＝－＝1.5995833 －誤差 teTr Ｆ測驗列方差分析表和 (3) Ｆ測驗 區(qū)組 品種(處理) 列方差分析表 DF SS MS Ｆ ＦＦ 源 來變 異 0.010.05*3.29 3 1.3379167 間組 0.44597 5.42 4.18區(qū) ** 種品 間 2.1175 2.90 5 19.8010.55875 4.56

63、15 差誤 1.5995833 0.1066389 13.49625 異變總 23 ＦFＦ＝3.29差異顯著，說明4個區(qū)組的土：測驗說明區(qū)組間＞=4.180.05壤肥力是有顯著差別的。因此，在這個試驗中，區(qū)組作為局部控制的一FＦ＝4.56＞=19.80，說明6項手段，對于減少誤差相當(dāng)有效率。品種間0.01個供試品種的總體平均數(shù)是有顯著差異的。 多重比較 (4) SE＝= 小麥品種新復(fù)極差測驗的最小顯著極差 P 2 3 4 5 6 SSR3.36 3.25 3.31 3.01 3.16 0.05

64、SSR4.64 4.58 4.17 4.37 4.50 0.01LSR0.549 0.516 0.531 0.540 0.491 0.05LSR0.758 0.748 0.735 0.681 0.714 0.01 各小麥品種產(chǎn)量的新復(fù)極差測驗 顯 著 性異差 小區(qū)平均產(chǎn)量品種 1％％ 5A a C 15.125 AB b B 14.625 BCEbc14.325 CD(CK)c13.90 Cc A 13.825 F D d 13.025 試驗結(jié)果表明：C品種產(chǎn)量最高，極顯著高于E、D、A、F品種，顯著高于B品種；B品種極顯著高于D、

65、A、F；E、D、A品種極顯著高于F品種；B、E品種 間差異不顯著。A、D、E間差異不顯著；品種 第七章 直線回歸與相關(guān) 5、 研究某種有機(jī)氯農(nóng)藥的用量（，kg/666.7㎡）和施用于小麥后在籽粒-1mg/kg）的關(guān)系，結(jié)果列于下表，試作直線回歸分析。，10 中的殘留量（ 2.5 1.5 0.5 2.0 1.0 （kg/666.7㎡） 2.0 1.4 0.7 1.1 1.8 -1 mg/kg（10） 解：r 0.798(1) 計算相關(guān)系數(shù)和決定系數(shù)，并對相關(guān)系數(shù)進(jìn)行假設(shè)測驗。（）＝0.01, 72rr＝0.990 ＝0.995，dfn－2=5=－2=3 r＝0.878，則相關(guān)極顯著。 因?qū)嵉茫?.01, 3(2) 若相關(guān)顯著，試建立回歸方程，并說明其實際意義。 =0.41＋0.66 說明：從=0.41＋0.66回歸方程式可知，某種有機(jī)氯農(nóng)藥的用量增加1個單位，則小麥后在籽粒中的殘留量增加0.66個單位，即隨著某種有機(jī)氯農(nóng)藥-1mg/kg）隨10㎡）增加，小麥后在籽粒中的殘留量（，的用量（kg/666.7，之增加。故在生產(chǎn)實踐中應(yīng)盡量減少農(nóng)藥殘留量高的農(nóng)藥的使用。