中山大学2014生物统计学考试复习.doc

1名词解释
概率与概率分析相关概念

样本统计量的抽样分布相关概念
抽样与抽样分布
总体、个体和样本
总体(Population)：调查研究的事物或现象的全体
个体(Itemunit)：组成总体的每个元素
样本(Sample)：从总体中所抽取的部分个体
样本容量(Samplesize)：样本中所含个体的数量
关于抽样方法
概率抽样：根据已知的概率选取样本
1.简单随机抽样：完全随机地抽选样本
2.分层抽样：总体分成不同的“层”，在每一层内进行抽样
3.整群抽样：将一组被调查者（群）作为一个抽样单位
4.等距抽样：在样本框中每隔一定距离抽选一个被调查者
非概率抽样：不是完全按随机原则选取样本
1.非随机抽样：由调查人员自由选取被调查者
2.判断抽样：通过某些条件过滤来选择被调查者
配额抽样：选择一群特定数目、满足特定条件的被调查者
样本均值的抽样分布与中心极限定理
抽样分布：
1.所有样本指标（如均值、比例、方差等）所形成的分布称为抽样分布
2.是一种理论概率分布
3.随机变量是样本统计量样本均值,样本比例和样本方差等
4.结果来自容量相同的所有可能样本
样本均值的均值（数学期望）等于总体均值
样本均值的方差等于总体方差的1/n
样本均值的抽样分布规律：
当总体服从正态分布N(μ,σ2)时，来自该总体的所有容量为n的样本的均值也服从正态分布，的数学期望为μ，方差为σ2/n。即～N(μ,σ2/n)
中心极限定理：
设从均值为μ，方差为σ2的一个任意总体中抽取容量为n的样本，当n充分大时(n>30)，样本均值的抽样分布近似服从均值为μ、方差为σ2/n的正态分布
样本方差的抽样分布（Pearson）
设总体服从正态分布N(μ,σ2)，X1，X2，…，Xn为来自该正态总体的样本，则样本方差S2的分布为，将称为自由度为(n-1)的卡方分布
均值的标准误
两个样本方差比的分布（R.A.Fisher）
设X1，X2，…，Xn1是来自于一个正态分布总体X~N(μ1,σ12)的一个样本，Y1，Y2，…，Yn2是来自正态总体Y~N(μ2,σ22)的一个样本，且Xi(i=1,2,…，n1)，Yi(i=1,2,…，n2)相互独立，则
将F(n1-1,n2-1)称为第一自由度为(n1-1)，第二自由度为(n2-1)的F分布
T统计量的分布（WillamSealyGosset）
设X1，X2，…，Xn是来自正态总体N(μ1,σ12)的一个样本，称
为统计量,它服从自由度为n-1的t分布

假设检验、参数估计相关概念（例如独立样本、配对样本、Aspin-Welch检验法、方差齐性检验）
独立样本

配对样本

Aspin-Welch检验法两个总体均值之差的t检验(σ12、σ22未知但不相等)
检验具有等方差的两个总体的均值
假定条件

两个样本是独立的随机样本
两个总体都是正态分布
两个总体方差未知但不相等σ12≠σ22
近似t检验，Aspin-Welch检验法，检验统计量

方差齐性检验
ANOVA，LSD法，随机误差和系统误差，因素和水平
ANOVA
检验多个总体均值是否相等
通过对各观察数据误差来源的分析来判断多个总体均值是否相等
2. 变量
1个定类尺度的自变量
2个或多个(k个)处理水平或分类
1个定距或定比尺度的因变量
3. 用于分析完全随机化试验设计
LSD法

随机误差
在因素的同一水平(同一个总体)下，样本的各观察值之间的差异
系统误差
在因素的不同水平(不同总体)下，各观察值之间的差异
因素
所要检验的对象称为因素或因子
水平
因素的具体表现称为水平
相关和回归分析及与之关联的概念
例如
总体(Population)
所关心的所有元素的集合
样本(Sample)
总体的一部分
参数(Parameter)
总体的数字特征
统计量(Statistic)
样本的概括性测度值
2简答题
统计数据的如何收集与整理？

抽样调查
从总体中随机抽取一部分单位(样本)进行调查
目的是推断总体的未知数字特征
最常用的调查方式
具有经济性、时效性强、适应面广、准确性高等特点
抽样调查
从总体中随机抽取一部分单位(样本)进行调查
目的是推断总体的未知数字特征
最常用的调查方式
具有经济性、时效性强、适应面广、准确性高等特点

重点调查和典型调查
1.重点调查
从调查对象的全部单位中选择少数重点单位进行调查
调查结果不能用于推断总体
2.典型调查
从调查对象的全部单位中选择少数典型单位进行调查
目的是描述和揭示事物的本质特征和规律
调查结果不能用于推断总体
统计报表
1统计调查方式之一
2过去曾经是我国主要的数据收集方式
3按照国家有关法规的规定、自上而下地统一布置、自下而上地逐级提供基本统计数据
4有各种各样的类型

统计数据的初步处理