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1、生物统计附试验设计 Biometry (Biostatistics),生科院：郭春华 博士 教授 QQ：531893818，30328434(群） E-mail： Tel：66896363，13666286136,EXIT,MENU,本课程简介 第一章 绪论,生物统计附试验设计,是数理统计的原理和方法在生物科学研究中的应用，是一门应用数学。 它不仅提供如何正确地设计科学试验和收集数据的方法，而且也提供如何正确地整理、分析数据，得出客观、科学的结论的方法。 基础课：微积分、线性代数、概率论初步 目的：掌握基本的试验（调查）设计和统计分析方法，为动物育种学、动物饲养学、群体遗传学、数量遗传学等打基
2、础。,培养 严谨的科学态度 精细的工作作风,本课程学习的基本要求,学时：51学时，3个学分 内容： 1、基础知识 (第1第4章)2、假设检验方法 (第5第7章、第11章)3、统计分析方法 (第8第10章)4、试验设计方法 (第12章) 学习基础： 高等数学、微积分 线性代数、概率论初步,继 续,1、基础知识,掌握生物统计的特点、基本概念，理解生物统计的作用； 了解资料的分类方法，掌握各类资料的初步整理方法； 掌握反映资料集中性和离中性的三个基本的统计量(平均数、标准差和变异系数)的概念、性质及计算； 掌握概率的定义和小概率事件实际不可能性原理，掌握生物科学研究中三种常用的概率分布(正态分布、二
3、项分布及泊松分布)； 理解样本平均数的抽样分布和t 分布。,2、假设检验方法,掌握 t 检验主要用于检验样本平均数（百分数）与总体平均数（百分数）或者两个处理平均数（百分数）差异是否显著； 掌握 方差分析主要用于检验多个处理平均数间差异是否显著； 掌握检验主要用于由质量性状得来的次数资料的显著性检验； 非参数检验法,3、统计分析方法,掌握 简单相关与回归相分析 了解 多元回归与相关分析 了解 协方差分析,4、试验设计方法,了解试验设计的基本概念、任务、特点与要求，掌握试验设计基本原则； 掌握：完全随机设计、随机单位组设计、拉丁方设计、交叉设计、正交设计的概念、方法、特点及结果的统计分析； 了解
4、调查设计的原理与方法。,教学方法：总51学时用CAI课件教学，以课堂讲授为主讲课46、期中考试2、总复习3学时 要 求：了解基本原理掌握基本概念掌握基本方法,1. 平时(学习态度和作业) ：20%（homework) 2. 期中考试: 20% (close book) 3. 期末考试: 60% (close book),成绩评定,讲 授 内 容,名 词 解 释,复 习 思 考 题,课 堂 练 习,退 出 课 件,第一章,绪 论 Introduction,EXIT,MENU,掌握：1、生物统计的概念、特点；2、总体与样本、样本含量、参数与统计量、错误与误差、准确性与精确性的概念；3、统计分析的基
5、本要求。了解：1、生物统计的作用及其主要内容；2、生物统计的发展概况；,讲 授 内 容,Contents第一节 生物统计学的概念第二节 生物统计学的主要内容第三节 生物统计学发展概况第四节 常用统计学术语,讲 授 内 容,第一节 生物统计学的概念,生物统计学是数理统计在生物学研究中的应用，它是用数理统计的原理和方法来分析和解释生物界各种现象和试验调查资料的科学。统计学的基本内容：试验设计和统计分析,第二节 生物统计的主要内容,二、判断试验结果的可靠性,一、提供整理和描述数据资料的科学方法,三、提供由样本推断总体的方法,四、提供试验设计的一些重要原则,整理资料 确定某些性状和特性的数量特征 特征
6、数 图形,一、提供整理和描述数据资料的方法,试验误差 处理效应 假设检验 U 和 t 检验 F 检验 X2检验,二、判断试验结果的可靠性,三、提供由样本推断总体的方法,试验的目的是由样本推断总体 统计的原理和方法 大数定理 中心极限定理 理论分布 抽样分布,四、提供试验设计的一些重要原则,抽样的方法 处理的设置 重复数的确定,第三节 统计学发展概况,一、古典记录统计学 二、近代描述统计学 三、现代推断统计学,（一）拉普拉斯的主要贡献 P.S. Laplace（17491827) 1、发展了概率论的研究 2、推广了概率论在统计中的应用 3、明确了统计学的大数法则 4、进行了大样本推断的尝试,一、
7、古典记录统计学,（二）高斯的主要贡献 C.F.Gauss（17771855) 1、建立最小二乘法 2、发现高斯分布,一、古典记录统计学,第三节,（一） 高尔登的主要贡献 F. Galton（18221911) 1、初创生物统计学 2、对统计学的贡献 (1) 关于变异 (2)关于“相关” 关于“回归”,二、近代描述统计学,二、近代描述统计学,（二）毕尔生的主要贡献 1、变异数据的处理 2、分布曲线的选配 3、卡方检验的提出 4、回归与相关的发展,第三节,（一） 哥塞特的t检验与小样本思想 W.S. Gosset（18761937) 1908年，哥塞特首次以“学生”(Student)为笔名，在生物
8、计量学杂志上发表了“平均数的概率误差”。由于这篇文章提供了“学生t检验”的基础，为此，许多统计学家把1908年看作是统计推断理论发展史上的里程碑。,三、现代推断统计学,三、现代推断统计学,（二） R. 费雪的统计理论与方法 R.A. Fisher (18901962) 1、“通用方法论” 2、“假设无限总体” 3、抽样分布 4、方差分析 5、试验设计 6、随机化原则,第三节,一、总体与样本,二、参数与统计量,第四节 常用统计学术语,四、效应与互作,五、机误与错误,三、参数与统计数,六、准确性与精确性,总目录,总体(population) 具有相同性质的个体所组成的集合称为总体，而组成总体的基本
9、单元称为个体称为个体(individual)； 样本(sample) 从总体中抽出的若干个个体所构成的集合称为样本，构成样本的每个个体称为样本单位，样本中所包含的个体数目的大小称为样本容量或大小(sample size) 通常把n30的样本叫小样本，n30的样本叫大样本。,一、总体与样本 Population and Sample,第四节,变量或变数：相同性质的事物间表现差异性或差异特征的数据。 连续性变量continuous random variable 非连续性变量discontinuous random variable 常数：表示能代表事物特征和性质的数值，通常由变量计算而来，在一定
10、过程中是不变的。,二、变数与常量 variety and constant,第四节,参数是对总体特征的度量。如总体平均数，总体方差，总体标准差等统计数从样本中计算所得的数值称为统计数，它是总体参数的估计值。如样本平均数、样本方差、样本标准差。,三、参数与统计数 parameter and statistic,第四节,四、效应与互作 Effect and interaction,效应引起试验差异的作用称为效应。互作指两个或两个以上的处理因素间的相互作用产生效应。 互作效应有正的效应，也有负的效应,第四节,五、随机误差、系统误差与错误 random error and systematic err
11、or,随机误差也叫试验误差，是指试验中由于无法控制的随机因素所引起的差异。 随机误差带有偶然性质，在试验中，即使十分小心也难以消除。 系统误差是由于试验动物的初始条件如年龄、初始重、性别、健康状况等相差较大，饲料种类、品质、数量、饲养条件未控制相同，测量的仪器不准、标准试剂未经校正等的错误所引起。 错误是指在试验过程中，人为的作用所引起的差错。,第四节,六、准确性和精确性 accuracy and precision,准确性(accuracy)也叫准确度，指在调查或试验中某一试验指标或性状的观测值与其真值接近的程度 精确性(precision)也叫精确度，指调查或试验中同一试验指标或性状的重复
12、观测值彼此接近的程度。,准确度与精确度的比较,第四节,样本A：准确度低、精确度高,样本B：准确度和清确都低,样本C：准确度和精确度都较高,名词解释 Term Explanation,生物统计学是数理统计在生物学研究中的应用，它是用数理统计的原理和方法来分析和解释生物界各种现象和试验调查资料的科学。 总体具有相同性质的个体所组成的集合 样本从总体中抽出的若干个个体所构成的集合 变量相同性质的事物间表现差异性或差异特征的数据 常数代表事物特征和性质的数值 参数总体特征的度量 统计数从样本中计算所得的数值 效应引起试验差异的作用称为效应 互作两个或两个以上的处理因素间的相互作用产生效应 随机误差试验
13、中由于无法控制的随机因素所引起的差异 系统误差由于试验动物的初始条件如年龄、初始重、性别、健康状况等相差较大，饲料种类、品质、数量、饲养条件未控制相同，测量的仪器不准、标准试剂未经校正等的错误所引起。 错误在试验过程中，人为的作用所引起的差错 准确性观测值与其真值接近的程度 精确性重复观测值彼此接近的程度,课堂练习,总体与样本 变量与常数 参数与统计数 效应与互作 机误与错误 准确性与精确性,复习思考题 Questions：,1、什么是生物统计？它在畜牧、水产科学研究中有何作用？ 2、什么是总体、个体、样本、样本含量、随机样本？统计分析的两个特点是什么？ 3、什么是参数、统计量？二者有何关系？ 4、什么是试验的准确性与精确性？如何提高试验的准确性与精确性？ 5、什么是随机误差与系统误差？如何控制、降低随机误差，避免系统误差？ 6、统计学发展的概貌可分为哪几种形态？拉普拉斯、高斯、高尔敦、毕尔生、哥塞特、费雪各对统计学有何重要贡献？,THE END!,
