文档介绍：、实施,数据的收集、整理、分析和结果推论的科学。从事试验研究,需要对处理(措施、技术)的效应给出一个明确的结论(显著与否)。推论是先对研究对象的总体提出一种假设(hypothesis),再对该假设进行测验(test)—以计算在假设总体中抽得实际样本(统计数)的概率来判断。 二项总体分布(0,1 分布)若一个总体由0,1两种元素组成,这样的总体称0,1总体。若取1的概率为p,记为P(1)=p,则P(0)=1-p=q,p+q= 几种常见的分布几种常见的分布概率计算比较复杂,生物统计中所用的概率计算主要利用变数分布进行。2(1 )p p pq?? ??p??(1 )p p pq?? ?? 二项分布(binomial distribution)二项分布是指在μ=p的二项总体中,以样本容量n进行抽样,样本总和数k (0≤k≤n))的概率分布。2npq??np??npq??( )k k n knP k C p q??2/pq n??p??/pq n?? 普松分布(poisson distribution)若n很大,p很小,其np=m,二项概率分布趋于普松分布。( )!kmmP k ek??2m??m??m?? 正态分布(normal distribution),n很大,二项概率分布趋于正态分布。2221 ( )( ) exp( )22xf x?????? ?2 2? ??? ??? ??21( ) exp( )22xf x?? ?21? ?? ?0??6正态分布是最重要的连续性变数的分布,原因有3:1、试验研究中很多变数(性状)服从正态分布;2、一些间断性变数在一定条件下趋于正态分布;3、一些变数本身不服从正态,但其统计数(如平均数)在一定条件下(样本容量增大时)趋于正态分布。这第3点是一个很重要的性质,因为我们将来对处理效应的推断,往往是以平均数(或其它统计数)进行的。在对样本容量较大的统计数进行统计推断时,可不必考虑原变数服从何种分布,统计假设测验均可在正态分布的基础上进行。7了解一个变数(或一个统计数)服从某种分布,其目标是为了计算该变数(统计数)落在某一区间的概率。P(a≤x≤b)=??( ) ?P a b?? ?? 学生氏t分布( t distribution)( ) ( ), xx xu u? ?? ?? ?? ?标准正态离差服从正态分布。~ (0,1)u N上述u分布在实际应用中存在问题,最主要的是无法得到σ,人们自然想到用样本标准差s代替σ计算u值,进而计算概率(假设测验)。但经抽样试验发现,这种替代是有问题的,尤其是在小样本情况下,s 的变异度较大(而σ是常量)。它直接的效果是由此算出的值比u 的变异度大。后经WS Gosset (1908)导出了该统计数(t)的概率密度函数f(t)。91221( )2( ) (1 )( / 2)tf t??????????? ??10( )xx e dx???? ?? ??10