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1、正态分布、二项分布、poisson分布的区别和联系 答：区别：二项分布、poisson分布是离散型随机变量的常见分布，用概率函数描述其分布情况，而正态分布是连续型随机变量的最常见分布，用密度函数和分布函数描述其分布情况。 联系：（1）二项分布与poisson分布的联系，当n很大， 很小时， 为一常数时，二项分布 近似服从poisson分布 （2）二项分布与正态分布的联系，当n较大， 不接近0也不接近1，特别是当 和 都大于5时，二项分布近似正态分布 （3）poisson分布与正态分布的联系，当 时，poisson分布近似正态分布。 2、在完全随机设计资料的方差分析与随机区组设计资料的方差分析在试验设计和变异分解上有什么不同？ 答：完全随机设计：采用完全随机化的分组方法，将全部实验对象分配到g个处理组（水平组），各组分别接受不同的处理。在分析时， 随机区组设计：随机分配的次数要重复多次，每次随机分配都对同一个区组内的受试对象进行，且各个处理组受试对象数量相同，区组内均衡。在分析时， 3、为何多个均数的比较不能直接做两两比较的t检验？ 答：多个均数的比较，如果直接做两两比较的t检验，每次比较允许犯第Ⅰ类错误的概率都是α，这样做多次t检验，就增加了犯第Ⅰ类错误的概率。因此多个均数的比较应该先做方差分析，若多个总体均数不全相等，再进一步进行多个样本均数间的多重比较 4．列出检验的用途？ 答：推断两个总体率间或者构成比见有无差别；多个总体率间或构成比间有无差别；多个样本率比较的的分割；两个分类变量之间有无关联性以及频数分布拟合优度的检验5．检验的基本思想？ 答：值反映了实际频数与理论频数的吻合程度，若检验假设成立，实际频数与理论频数的差值会小，则值也会小；反之，若检验假设不成立，实际频数与理论频数的差值会大，则值也会大。 6．简要回答进行非参数统计检验的适用条件。 答：（1）资料不符合参数统计法的应用条件（总体为正态分布、且方差相等）或总体分布类型未知；（2）等级资料；（3）分布呈明显偏态又无适当的变量转换方法使之满足参数统计条件；（4）在资料满足参数检验的要求时，应首选参数法，以免降低检验效能 7．简述直线回归分析的含义，写出直线回归分析的一般表达式，试述该方程中各个符号的名称及意义。 答：直线回归是用直线回归方程表示两个数量变量间依存关系的统计分析方法，属双变量分析的范畴。如果某一个变量随着另一个变量的变化而变化，并且它们的变化在直角坐标系中呈直线趋势，就可以用一个直线方程来定量地描述它们之间的数量依存关系，这就是直线回归分析。 一般表达式：，和分别为第个体的自变量和应变量取值。称为截矩，为回归直线或其延长线与轴交点的纵坐标。称为回归直线的斜率。为误差。 8．多元线性回归模型应满足的条件？ （1）Y与之间具有线性关系； （2）各观测值之间相互独立； （3）残差服从均数为0、方差为的正态分布，它等价于任意一组自变量，应变量Y均服从正态分布且方差齐 9、发病率(incidence rate)：指在一定时期内单位人群中某病新发病例出现的频率。用来说明居民在一定时期内某病的发病水平。 患病率(prevalence rate)：也称现患率，指某特定时点或短时期内研究人群中，某病现患病人数所占的比例。按观察时间不同分为时点患病率和期间患病率。 死亡率(mortality rate)：指在一定时期内，某地平均每单位人群中（因某病）死亡人口数所占的比例。用于衡量一定时期内研究人群的死亡危险性大小。常以年为单位。 病死率(fatality rate)：表示一定时期内(通常为1年)，患某病的全部病人中因该病死亡者的比例。 10、多元回归效果评价 常用评价指标有：复相关系数、决定系数、校正决定系数、剩余标准差等。 复相关系数（R），因变量的观测值与估计值间的简单相关系数，衡量因变量Y与回归方程内所有自变量线性组合间相关关系的密切程度。 0=R=1，没有负值。R的值越接近1，说明相关关系越密切；越接近0说明相关关系越弱。 决定系数表示回归平方和占总平方和的比例，反映各自变量对因变量回归贡献的大小，用表示。 无单位，取值在0~1之间。值越大，说明回归平方和在总平方和中所占的比重越大，剩余平方和所占比例越小，回归效果越好。 剩余标准差为扣除个自变量的影响后，因变量仍然存在的变异，即不能由个自变量的变化解释的的变异，用表示。公式为：剩余标准差越小，说明回归效果越好校正决定系数以消除自变量个数的影响。校正决定系数越大，说明回归效果越好。当方程中加入有显著作用的自变量时，增大，剩余标准差减小； 若方程中引入无显著作用的自变量时，可能减小，而剩余标准差增大。H1下，利用样本对原假设H0作出判断，若拒绝原假设H