文档介绍：均数差异显著性检验
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事物的一部分
（样本）
事物的全部
（总体）
推断
统计量
参数
第一节概率及分布概率
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一、事件与概率
（一）随机事件
必然事件：越少。在以上次数极少；
正态分布曲线在处有拐点；
正态分布曲线与x轴围成的面积等于1。
本讲稿第十六页，共七十六页
统计篇
2、标准正态分布
μ=0,σ2=1的正态分布为标准正态分布
对于任何一个服从正态分布N(μ,σ2)的随机变量x，都可以通过标准化变换：
U=(x-μ)／σ

将其变换为服从标准正态分布的随机变量U。
U 称为标准正态变量或标准正态离差(standard normal deviate)。
U ~N(0，1)
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标准正态分布表：附表1-1.
给定的概率值P（x<Uα)
练****br/>（1）已知 Uα=, Uα=-,查α值.
(2)已知x~N（0,1），求P(-≦x≦)
(3)已知α=， α=，求Uα
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某品种成年猪的总体平均数μ=100kg，标准差σ=20kg。试计算成年猪体重与平均数相差30kg以上的两尾概率，即大于130kg和小于70kg的概率。
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小节
随机变量 X
抛硬币实验
正面朝上，反面朝上
受精种蛋孵出雏鸡的时间
19 ，20,21,22,23等
鸡的年产蛋数
200，，，，，，299等
基础母羊的体重
，，，，，，，，，，
繁殖母猪产仔数
7，，， 14
猪的血红蛋白含量
~
研究随机变量取值的概率。随机变量取哪些值，及这些值的概率之间的对应关系。
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随机变量取哪些值，及这些值的概率之间的对应关系。
方法一：重复试验，频率→概率
方法二：符合正太分布规律的随机变量随机变量（体重，体长，体高，血糖含量，血红蛋白含量等）。知道总体的平均数和总体的方差。
x～N(μ,σ2)
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面积计算
面积查表
U=(x-μ)／σ
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（三）二项式分布
二项式分布是一种离散型随机变量的概率分布，生物学中经常会碰到一类性状，可将其资料分为两个类型，例如：入孵n枚种蛋的出雏数、n头病畜治疗后的治愈数、n 尾鱼苗的成活数等，只能是非此即彼两种情况，它们出现的概率分别是p和q=1-p。这种只有两个类型的概率分布就是二项式分布。
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在n次重复试验中，事件A出现的概率不变。则事件A在n次试验中出现x次的概率为：
随机变量x服从参数为n和p的二项式分布，
记为x~B(n,p)
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当试验结果以A发生的次数k表示时，n，p与μ、σ2、 σ的关系为：
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第二节均数差异显著性检验的意义和原理
一、均数差异显著性检验的意义研究利用电灯延长光照以提高蛋鸡产蛋量的实验
组别
每只鸡产蛋量（枚）
平均
实验组
29
25
20
21
23
28
26
26
25
26

对照组
20
21
18
23
24
19
21
19
20
21
18
19

表面现象
处理效应
误差效应
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第二节均数差异显著性检验的意义和原理
二、统计假设
在一个口袋中装有黑色和白色球共100个。已知其中某一颜色的只有一个，另外一个颜色的有99个，现任意取一球为黑色，问袋内黑球有几个。
1、提出假设：口袋中有黑色球1个，白球99个
2、对假设进行检验：
3、根据以上检验做出判断：“口袋中有黑色球1个，白球99个”的假设是不成立的。正确的结论是口袋中有1个白球，99个黑球。
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第二节均数差异显著性检验的意义和原理
所谓统计假设是指对总体的某些未知的或不完全知道的性质所提出的待考察的命题，通常包括无效假设HO和备择假设HA
HO:口袋中有黑色球1个，白球99个
HA:口袋中有1个白球，99个黑球
本讲稿第二十八页，共七十六