试验统计方法及经典介绍.doc

试验统计方法复习总结 统计学:研究事物的数量特征及其数量规律的一门方法论学科 试验因素：简称因素或因子(factor):被变动并设有待比较的一组处理的因子或试验研究的对象(研究对象的效应)。 水平(level):试验因素内不同的级别或状态。 试验处理(treatment):单因素试验中的每一个水平即为一个处理;多因素试验中是不同因素的水平结合在一起形成的处理组合,也简称为处理。 简单效应(simple effect): 在同一因素内两种水平间试验指标的差异。 主效(main effect):一个因素内各简单效应的平均数。 交互作用效应(interaction effect)，简称互作: 因素内简单效应间差异的平均。 互作的实质:反映了一个因素的不同水平在另一个因素的不同水平上 反应不一致的现象. 2．什么是实验方案，如何制定一个正确的实验方案？试举例说明？ 试验方案:根据试验目的和要求所拟定的用来进行比较的一组试验处理的总称。 1.目的明确。 2. 选择适当的因素及其水平。 3. 设置对照水平或处理，简称对照(check，符号CK)。 4. 应用唯一差异原则。 3．什么是实验误差？实验误差与实验的准确度，精确度以及实验处理间的可靠性有什么关系？ 试验误差的概念:试验结果与处理真值之间的差异 试验误差的分类: 1.系统误差(systematic error) : 由于固定原因造成的试验结果与处理真值之间的差异. 系统误差影响了数据的准确性，准确性是指观测值与其理论真值间的符合程度； 2.随机误差(random error):由于随机因素或偶然因素造成的 试验结果与处理真值之间的差异. 随机误差影响了数据的精确性，精确性是指观测值间的符合程度。 4实验误差有哪些来源？如何控制？ 来源：(1)试验材料固有的差异 (2)试验时农事操作和管理技术 的不一致所引起的差异 (3)进行试验时外界条件的差异 控制：(1)选择同质一致的试验材料 (2) 改进操作和管理技术，使之标准化 (3) 控制引起差异的外界主要因素 选择条件均匀一致的试验环境； 试验中采用适当的试验设计和科学的管理技术； 应用相应的科学统计分析方法。 **1、试验设计( experiment design) 广义----是指整个试验研究课题的设计，包括确定试验处理的方案，小区技术，以及相应的资料搜集、整理和统计分析的方法等； 狭义----专指小区技术，特别是抽样方法.重复区组和试验小区的排列方法。主要通过抽样方法,重复区组和处理小区的不同排列方法,达到控制或减少试验误差的目的. 处理小区----一个处理所占有的一小块试验空间或试验地. 重复区组( block ) ----一个试验的全部处理小区相邻排列在一起即构成一个区组. 2、田间试验设计的基本原则是什么？有何作用？ 试验设计的三个基本原则 1.重复 2.随机 3.局部控制 重复的作用: 估计试验误差 ；降低试验误差 。 随机的主要作用:无偏估计试验误差;研究随机事件----获得随机变量-----概率的性质------进行统计分析(统计推断)! 局部控制就是分范围分地段或分空间地控制非处理因素，使之对各试验处理的影响在较小空间内达到最大程度的一致,从而有效地降低试验误差。 这是降低误差的重要手段之一 ** 1总体，样本，参数，统计数的概念和关系？ 总体( population ):具有共同性质的个体所组成的集团. 有限总体----由有限个个体构成的总体. 无限总体----总体所包含的个体数目有无穷多个 . 样本( sample ):从总体中抽取若干个个体的集合称为样本(sample)。 参数:由总体中全部个体观察值计算得总体特征值. 统计数( statistic ):测定样本中的各个体而得的样本特征数，如平均数等，称为统计数 关系:试验研究的目的是为了获得总体的信息或特征; 试验研究的方法则是抽样研究; 利用样本的结果(统计数)推断或估计总体特征 (参数). 2算数平均数的意义和特性？ 算术平均数 一个数量资料中各个观察值的总和除以观察值个数所得的商数，称为算术平均数 算术平均数的重要特性：(1)离均差之和为零(2)离均差平方的总和最小 3变异数的意义、种类和计算？ 变异数的意义:一表示资料数据间的变异程度或离散程度或离均程度;二可以衡量平均值的代表性. 变异数的种类: 一、极差 二、方差 三、标准差 四、变异系数 计算：样本标准差的公式为： 总体标准差用表示： 变异系数( coe