[2018年必威体育精装版整理]003田间统计.ppt

第一节 总体及其样本 总体( population ) ---- 具有共同性质的个体所组成的集团. 有限总体----总体所包含的个体数目有无穷多个 . 无限总体----由有限个个体构成的总体. 观察值( observation ) ----每一个体的某一性状、特性的测定数值. 变数( variable ) ----观察值集合起来，称为总体的变数。变数又称为随机变数(random variable)。 四、总体平均数 总体平均数用 来代表，它同样具有算术平均数所具有的特性。 (3·4) 上式yi 代表各个观察值，N代表有限总体所包含的个体数， 表示总体内各个观察值的总和。 第四节 变异数 一、极差 二、方差 三、标准差 四、变异系数 一、极 差 极差( range )，又称全距，记作R，是资料中最大观察值与最小观察值的差数。例如调查两个小麦品种的每穗小穗数，每品种计数10个麦穗，经整理后的数字列于表3.8。 表3.8 两个小麦品种的每穗小穗数 18 180 16 16 17 18 18 18 18 19 20 20 乙 18 180 13 14 15 17 18 18 19 21 22 23 甲 平均 总和 每穗小穗数 品种名称 表3.8资料中，甲品种每穗小穗数最少为13个，最多为23个，R=23－13=10个小穗；乙品种每穗小穗数最少为16个，最多为20个，R=20－16=4个小穗。 可以看出，两品种的平均每穗小穗数虽同为18个，但甲品种的极差较大，其变异范围较大，平均数的代表性较差；乙品种的极差较小，其变异幅度较小，其平均数代表性较好。 二、方 差 离均差平方和(简称平方和)SS ----将各个离均差平方后相加 样本SS= (3·5) 总体SS= (3·6) 均方或方差(variance) ----用观察值数目来除平方和 样本均方(mean square)用s2表示，定义为： 总体方差用 表示，定义为： 样本均方是总体方差的无偏估计值 * 第三章 次数分布和平均数、变异数 第一节 总体及其样本 第二节 次数分布 第三节 平均数 第四节 变异数 第五节 理论总体(群体)的平均数和标准差 样本( sample ) ----从总体中抽取若干个个体的集合称为样本(sample)。 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(statistic)。 随机样本( random sample ) ----从总体中随机抽取的样本称为随机样本(random sample) 样本容量 ( sample size ) ----样本中包含的个体数称为样本容量或样本含量(sample size) 第二节 次数分布 一、试验资料的性质与分类 二、次数分布表 三、次数分布图 一、试验资料的性质与分类 (一) 数量性状资料 (二) 质量性状资料 (一) 数量性状资料 数量性状(quantitative trait)的度量有计数和量测两种方式，其所得变数不同。 1. 不连续性或间断性变数( discontinuous or discrete variable ) 指用计数方法获得的数据。 2. 连续性变数( continuous variable ) 指称量、度量或测量方法所得到的数据，其各个观察值并不限于整数，在两个数值之间可以有微量数值差异的第三个数值存在。 (二) 质量性状资料 质量性状( qualitative trait )指能观察而不能量测的状即属性性状，如花药、子粒、颖壳等器官的颜色、芒的有无、绒毛的有无等。要从这类性状获得数量资料，可采用下列两种方法： 统计次数法 于一定总体或样本内，统计其具有某个性状的个体数目及具有不同性状的个体数目，按类别计其次数或相对次数。 2. 给分法 给予每类性状以相对数量的方法 二、次数分布表 (一) 间断性变数资料的整理 (二) 连续性变数资料的整理 (三) 属性变数资料的整理 (一) 间断性变数资料的整理 现以某小麦品种的每穗小穗数为例，随机采取100个麦穗，计数每穗小穗数，未加整理的资料列成表3.1。 表3.1 100个麦穗的每穗小穗数 17 19 16 17 17 18 17 18 16 15 16 17 19 18 16 19 20 18 17 18 19 16 17 20