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1、《生物統(tǒng)計(jì)學(xué)》考試自測題 （課程代碼ZH34004，閉卷，時間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

2、 。 4、微生物生長統(tǒng)計(jì)中，第1小時增長，第2小時增長，第3小時增長，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)。 ①配對數(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正確答案，并將其字母代 碼填在題干

4、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3 3、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，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

7、設(shè)有3個水平，3個重復(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

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為中心的對稱分布。（　　） 7、否定零假設(shè)則必然犯I型錯誤。（　?。? 8、一個顯著的相關(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)或時拒絕。 ⑤得出結(jié)論：方差是否相等。 2、什么是I型錯誤和II型錯誤？簡要說明如何控制這兩類錯誤。（5分）

9、 答：假設(shè)檢驗(yàn)中，錯誤地拒絕了正確的零假設(shè)（“棄真”），稱為犯I型錯誤；錯誤地接受了實(shí)際錯誤的零假設(shè)（“存?zhèn)巍保Q為犯II型錯誤。 I型錯誤的概率為顯著性水平α，II型錯誤概率β值的大小只有與特定的備擇假設(shè)結(jié)合起來才有意義。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，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）要同時減小α、β，必須增加樣本含量n。 1、使用粒肥后測定小麥千粒重，6個樣點(diǎn)的結(jié)果為：37，47，50，49，49，48(g)，未使用粒

10、肥5個樣點(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： ，，， ，，，， ， ，，，， ，,,