田间试验与统计分析复习

田间试验与统计分析复习第一章田间试验概述田间试验:是指在田间土壤、自然气候等环境条件下栽培作物，并进行与作物有关的各种科学研究的试验。田间试验的特点:①田间试验研究的对象和材料是作物，以作物生长发育的反应作为试验指标研究其生长发育规律、探索其高产栽培技术或条件的效果。②具有严格的地区性和季节性。③普遍存在试验误差。田间试验的要求:①试验目的要明确。②试验要有代表性和先进性。③试验结果要正确可靠。④试验结果要具有重演性。⑤体现唯一差异原则。准确性:又称准确度，是指某一试验指标或性状的观测值与该试验指标或性状观测值总体平均数接近的程度。精准性:也称精确度，是指同一试验指标或性状的重复观测值彼此接近的程度。试验指标:用来衡量试验结果的好坏或处理效应的高低、在试验中具体测定的性状或观测的项目。试验因素:试验中人为控制的、影响试验指标的原因或条件。因素水平:对试验因素所设定的质的不同状态或量的不同级别。试验处理:事先设计好的实施在试验单位上的具体项目。试验小区:实施一个试验处理的一小块长方形土地。试验单位:实施试验处理的材料单位。总体:根据研究目的确定的研究对象的全体。个体:一个研究对象。有限总体:包含有限个个体的总体。无限总体:包含无限多个个体的总体。样本:从总体中抽取的一部分个体组成的集合。样本容量:样本所包含的个体数目。试验误差:由于受到试验因素以外的各种内在的、外在的非试验因素的影响使观测值与试验处理观测值总体平均数之间产生的差异。系统误差:在一定试验条件下，由某种原因所引起的使观测值发生方向性的误差。随机误差:由多种偶然的、无法控制的因素所引起的误差。田间试验误差的来源:①试验材料的差异。②试验操作和田间管理技术的差异。③外界环境条件的差异。田间试验误差的控制途径:①选择同质一致的试验材料。②采用标准化的操作管理技术。③控制土壤差异对试验结果的影响。（主要措施:①选择土壤质地和肥力均匀的试验地②采用适当的小区技术③应用正确的试验设计和相应的统计分析方法）田间试验设计基本原则:①重复（指将同一试验处理设置在两个或两个以上的试验单位上，作用是估计试验误差，降低试验误差，提高精准度）。②随机排列③局部控制边际效应:指小区两边或两端植株的生长环境与小区中间植株的生长环境不一致而表现出的差异。田间试验设计方法:①顺序排列设计（用于处理数多、对精确性要求不高、不需进行精确统计分析、容易产生系统误差）。②随机排列设计（用于处理数较少、对精确性要求较高、需进行精确统计分析、可有效避免系统误差产生）随机排列设计:完全随机设计、随机区组设计、拉丁方设计、裂区设计。田间试验的实施步骤:试验计划的制订、试验地准备与区划、种子准备、播种或移栽、栽培管理、田间观察记录与测定、收获脱粒与室内考种。田间试验计划的内容:①试验目的及依据②试验方案③试验设计④田间观察记载和室内考种、分析测定项目及方法⑤试验资料的统计分析方法和要求。田间试验的抽样方法:①典型抽样②顺序抽样③随机抽样④成片抽样第二章资料的整理与描述数量性状:指能够以量测或计数的方式表示其数量特征的性状。质量性状:指能观察到而不能直接测量的性状。离均差：样本中各个观测值与其平均数之差。自由度：离均差平方和的自由度，1ndf，指在计算离均差平方和时，能够自由变动的离均差的个数。标准差：表示资料中各个观测值变异程度大小的统计数。变异系数：样本标准差s与样本平均数x的比值，以百分数表示，记为CV。第三章常用概率分布概率：表示事件发生可能性大小的数量指标。随机试验：1、试验可以在相同条件下进行多次重复2、每次试验的可能结果不止一个，并且事先知道会有哪些可能结果3、每次试验总是恰好出现这些可能结果中的一个，但在一次试验前却不能肯定这次试验会出现哪一个结果。小概率事件实际不可能性原理：把小概率事件在一次试验中看成是实际不可能发生的事件。二项分布：若随机变量x所有可能的取值为零和正整数：0，1，2，3…，n，且knkknnqPkPkxPC)()(（k=0，1，2，…，n），其中，100qpqp、、，则称随机变量x服从参数为n和p的二项分布，记为),(~pnBx。二项分布的特征：1、当不大时，较小且np分布是偏倚的。但随着n的增大，分布逐渐趋于对称2、当p趋于0.5时，分布趋于对称3、对于固定的n及p，当k增大时，)(kPn先随之增大并达到其极大值，以后又减少。正态分布：若连续型随机变量x的概率分布密度函数为222)(21)(xexf，其中，为平均数2为方差。则称随机变量x服从正态分布，记为),(~2Nx，其概率分布函数为dxexFxx222)(21)(。正态分布的特征：1、正态分布密度曲线是单峰、对称的悬钟形曲线，对称轴为x2、概率分布密度函数)(xf在x处达到极大，极大值21)(f3、概率分布密度函数)(xf是非负函数，以x轴为渐近线，分布从至-4、分布密度曲线在x处各有一个拐点，即曲线在),(),(和区间内是下凹的，在，-区间内是上凸的5、正态分布有两个参数，平均数和标准差。一定，越大，分布密度曲线沿x轴越向右移动，小则左。一定，越大，x的取值越分布在的左右，小则越集中在附近6、分布密度曲线与横轴构成的曲边三角形面积为1标准正态分布：平均数0，方差12的正态分布。记为)1,0(~N，对于任何一个服从正态分布),(2N的随机随机变量x，标准化变换xu，u为标准正态变量。标准误：平均数抽样总体的标准差，反映样本平均数x抽样误差的大小，即精确性的高低。第四章假设检验假设检验：指根据样本统计数对样本所属总体参数提出的假设是否被否定所进行的检验。假设检验的意义：在于判明试验的表面差异除包含试验误差外是否还包含试验的真实误差。假设检验的步骤：1、提出假设2、计算概率3、统计推断显著水平：用来推断无效假设否定与否的概率标准。0.05显著水平，0.01极显著水平。一尾检验：利用一尾概率进行的假设检验。两尾检验：利用两尾概率进行的假设检验。一尾u检验的u两尾u检验的2u参数估计：用样本统计数估计总体参数。第五章方差分析的基本原理与步骤方差分析法：是一种在若干能相互比较的资料组中，把产生变异的原因加以区分开来的方法。方差分析的前提或基本假定：1、效应的可加性2、分布的正态性3、方差的一致性方差分析的步骤：1、数学模型与基本假定2、平方和与自由度的分解3、F检验4、多重比较第八章2检验2：是表示实际观察次数与理论次数偏离程度的一个统计数。适合性检验：根据属性类别的次数资料判断属性类别分配是否符合已知属性类别分配理论的假设检验。独立性检验：根据某一质量性状的各个属性类别与某一因素的各个水平利用统计次数法得来的次数资料判断某一质量性状的各个属性类别的构成比与某一因素是否有关的假设检验。第九章直线回归与相关分析相关系数r：根据两个相关变量yx、的实际观测值计算表示yx与直线相关程度和性质的统计数。决定系数2r：222)()ˆ(yyyyr，表示直线回归方程预测的可靠程度的高低。4.准确性，精确性的区别准确性不易度量，而利用统计方法可度量精确性5.正态分布的概率计算，二项分布的平均数与标准差01.0)58.2(99.0)58.258.2(05.0)96.1(95.0)96.196.1(0027.0)3(9973.0)33(0455.0)2(9545.0)22(3174.0)1(6826.0)11()()()(21)()(2)()()(5.0)()0(122111111111uPuPuPuPuPuPuPuPuPuPuuuuuPuuuPuuuPuuuPuuuP二项分布的平均数与标准差npqpnknpqnpkpp,/,表示时结果以发生频率表示时结果以发生次数6.标准差与标准误二者的联系与区别？样本标准差s与样本标准误xs的联系：)1()(122nnxnxnssx区别：样本标准差是表示样本中各个观测值变异程度大小的统计数，它的大小表示样本平均数对该样本代表性的强弱；样本标准误是样本平均数的标准差，它是样本平均数抽样误差的估计值，它的大小表示样本平均数精确性的高低。8.t检验与u检验的应用条件计算题：第六章，课后习题2.4.6.7考一个单因素随机公式)1)(1(1111112.12.1122..krdfSSSSSSSSkdfCxrSSrdfCxkSSkrdfCxSSkrxCetrTetkiitrrjjrTkirjijT误差自由度误差平方和品种间自由度品种间平方和区组间自由度区组间平方和总自由度总平方和矫正数单因素拉丁方公式)2)(1(11111111212.12.211222..kkdfSSSSSSSSSSkdfCxkSSkdfCxkSSkdfCxkSSkdfCxSSkxCectrTetkiltckjjcrkiirTkirjijlT误差自由度误差平方和自由度处理间平方和品种间自由度直列区组间平方和区组间自由度横行区组间平方和总自由度总平方和矫正数第八章第九章，课后习题的第七题任考一个