田间试验与统计方法复习题学生用.docx
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田间试验与统计方法复习题学生用
一、单项选择题
1．某病害的田间发病率为10%，若随机取样5株，则其中有3株发病的可能性为D。
A．0.81%B．81%C．
×0.93×0.12D．
×0.13×0.92
2．两个平均数的假设测验用C测验。
A．uB．tC．u或tD．F
3．下列哪个概率值不可能是显著性水平。
AA．95%B．5%C．10%D．2.5%
4．当一个因素的简单效应随着另一因素水平的增加而减小时有B。
A．正互作B．负互作C．零互作D．互作效应
5．算术平均数的重要特性之一是离均差之和C。
A．最小B．最大C．等于零D．接近零
6．试验因素对试验指标所起的增加或减少的作用是A。
A．试验效应B．主效C．简单效应D．因素内不同水平间互作
7．正态分布不具有下列哪种特征D。
A．左右对称B．单峰分布C．中间高，两头低D．概率处处相等
8．单个样本方差与某一指定值之间的差异显著性测验一般用D测验。
A．
B．
C．
D．
或
9．在一个平均数和方差均为100的正态总体中以样本容量10进行抽样，其样本平均数服从D分布。
A．N（100,1）B．N（10,10）C．N（0,10）D．N（100,10）
10．对一批大麦种子做发芽试验，抽样1000粒，得发芽种子870粒，若规定发芽率达90%为合格，这批种子是否合格。
CA．不显著B．显著C．极显著D．不好确定
11．一个单因素试验不可用D试验设计方法。
A．完全随机B．随机区组C．拉丁方D．裂区
12．算术平均数的主要特性之一是离均差的总和C。
A．最小B．最大C．等于0D．接近0
13．统计假设测验是根据“小概率事件实际上不可能发生”的原理。
C。
A．接受无效假设的过程B．否定无效假设的过程C．接受或否定无效假设的过程D．接受和否定备择假设的过程
14．两尾测验指AA．具有二个否定区的假设测验B．具有二个接受区的假设测验C．具有一个否定区、一个接受区的假设测验D．以上答案均不对
15．当多个处理与共用对照进行显著性比较时，常用D。
A．LSR法B．SSR法C．q法D．LSD法
16．当一个因素的简单效应随着另一因素水平的增加而增加时有A。
A．正互作B．负互作C．零互作D．互作效应
二、填空题
1、田间试验的特点有：
（复杂性）、（地区性）、（季节性）、（试验误差）。
2、按试验因素的多少，田间试验可分为（单因素试验）、（多因素试验）、（综合试验）三类。
3、对随机样本的两点要求是具有（代表性）和（独立性）。
4、t的临界值是由显著水平和自由度决定的。
5、按试验资料性质可分为数量性状资料和质量性状资料两大类。
6、正态分布曲线在X轴上的位置决定于总体平均数µ，其形状决定于标准差σ。
7、比较两个甜菜品种的含量，毎个品种随机地抽取10个样品，作假设检验时该用双尾的t测验，查表所据自由度为18。
8、有6个油菜品种进行比较试验，采用拉丁方试验设计，其小区总数为（36），横行自由度为（5），直行自由度为（5）。
9、方差分析中常用的变量转换方法有反正弦转换、对数转换和平方根转换。
10、拉丁方设计采用双向分组设置区组，所以精确度高，但要求处理数等于重复数，所以应用受到限制。
11、参数估计是指由样本统计数结果对总体参数作出（点估计）和（区间估计）
12、平均数的种类主要有5种，即算术平均数、中位数、众数、调和平均数和几何平均数。
13、田间试验设计的三大原则为重复、随机化和局部控制。
14、统计假设可分为无效假设和被择假设两类。
15、我们学习的田间试验设计方法有随机区组、拉丁方和裂区设计。
16、一个水稻栽培试验，A因素2个水平，B因素3个水平，3次重复，随机区组设计，其处理的组合数6，总自由度17。
17、依处理在重复内的排列方法，试验可分为顺序排列和随机排列两类。
18、有一组数值：
9、6、10、8、12、11、8、8、9，其中位数是9、众数是8。
三、判断题（在题后括号内，对的打“√”，错的对“×”。
本大题共10小题，每小题1分，共10分）
1、“唯一差异”是指仅允许处理不同，其它非处理因素都应保持不变。
√
2、不一定所有的资料都是离均差之和为零。
×
3、A群体标准差为5，B群体的标准差为12，B群体的变异一定大于A群体。
×
4、t分布的平均数与中位数相等。
√
5、不定正确无效假设的错误为统计假设测验的第一类错误。
√
6、成对数据比较分析时不需要考虑两者的总体方差是否相等。
√
7、成对数据试验的精确度一般高于成组数据试验。
√
8、单因素随机区组设计的试验资料是两向分组资料。
√
9、当试验地的肥力明显地朝一个方向变化时，重复和小区应垂直排列才合理。
√
10、当土壤肥力未知时，应采用长方形小区。
×
11、对多个样本平均数可采用t测验进行两两独立比较。
×
12、多边形图适用于表示连续性变数的次数分布。
√
13、多数的系统误差是特定原因引起的，所以较难控制。
×
14、假设测验结果或犯α错误或犯β错误。
×
15、决定系数r2一般只用于表示相关程度，而不表示相关性质。
√
16、拉丁方设计试验中，处理数、重复数、区组数均相等。
√
17、两个方差相比较的假设测验可以采用F测验。
√
18、裂区设计试验中，副区效应比主区效应的比较更精确。
×
19、描述总体的特征数叫统计数。
×
20、某班30位学生中有男生16位、女生14位，可推断该班男女比例符合1：
1（已知
=3.84）√
21、如果设计优良，田间试验误差是可以消除的。
×
22、试验因素的任一水平就是一个处理。
×
23、随机区组试验只应用了随机和局部控制两个原则。
×
24、统计推断就是对某总体特征的统计假设作出的绝对肯定或绝对否定的结论。
×
25、统计误差就是试验过程中的差错。
×
26、一个显著的相关或回归不一定说明X和Y的关系必为线性。
√
27、一个正态分布的中心是由参数σ所决定。
×
28、由固定模型中所得的绪论仅在于推断关于特定的处理，而随机模型中试验绪论则将用于推断处理的总体。
√
29、在简单线性回归中，若回归系数β≠0，则所拟合的回归议方程可以用于自变数X可靠地预测依变数Y。
×
30、正态分布曲线的总体平均数、中位数和众数相等。
√
31、正态分布曲线均数µ决定了正态分布在横轴上所处的位置。
√
32、直方图适用于表示间断性变数的次数分布。
×
33、只有试验误差较小时，才能对处理间差异的正确性作出可靠的评定。
√
四、名词解释题
1、F测验：
按f分布进行概率计算的假设测验称f测验。
2、F分布：
在正态总体中随机抽取两个样本，它们的均方比称F值，如果抽取许多样本可得到若干个F值，这些F值的分布称F分布。
3、T测验：
按t分布进行概率计算的假设测验称t测验。
4、T分布：
T分布又称学生分布，是在正态总体中随机抽取一系列小样本，其标准化离差t值的分布称t分布。
5、必然事件：
在同一组条件实现之下，每次试验结果中某事件必然要发生。
6、参数：
由总体的全部观测值而计算得到的总体特征数。
7、成组数据：
是将试验单位完全随机地分为两组，所得到的试验数据。
8、多因素试验：
在一个试验中同时研究二个或两个以上的因素的试验叫多因素试验。
9、方差：
离均差的平方和除以观察值个数或自由度得到的平均平方和。
10、否定区域：
是指否定无效假设，接受备择假设的区间。
11、副区：
在裂区设计中，将每一个主区再分为若干个小区，这个小区称为副区。
12、互作：
某个因素内两个简单效应的差数平均。
13、接受区域：
是指接按f分布进行概率计算的假设测验称f测验受无效假设的区间。
14、精确度：
指同一性状的重复观察值彼此接近的程度，即试验误差的大小。
15、局部控制：
分范围、分地段地控制非处理因素。
16、两尾测验：
有两个否定区，分别位于分布的两尾的测验。
17、试验误差：
环境因素这样或那样的不一致而对处理产生的使观察值偏离真值的偶然效应。
18、试验因素：
在试验中某一被试验的项目称为因素或因子，它是试验研究的对象。
19、试验因素：
指在试验中某一被试验的项目，即试验研究的对象。
20、试验指标：
衡量试验结果的标准。
21、适合性测验：
比较观察次数与理论次数是否相符合的假设测验。
22、水平：
一个试验因素内不同状态或不同数量等级，称为水平。
23、随机抽样：
保证总体中的每一个体，在每一次抽样中都有同等的概率被取为样本。
24、统计数：
从样本的各个观察值计算所得的样本特征数。
25、误差：
试验中的观察值与试验处理真值的差异。
26、显著水平：
是指根据无效假设在曲线横轴上求得某一临界值，对应于此临界值所求的概率面积。
27、相关系数：
是两个变数标准化离差的乘积之和的平均数。
28、效应：
试验因素对性状所起的增加和减少的作用。
29、样本：
从总体中抽出的一个部分。
30、众数：
资料中出现次数最多的观察值，或次数最多的一组的组中值。
31、主效：
一个因素内各简单效应的平均数。
32、准确度：
指试验获得的数据接近真值的程度。
33、总体：
指在同一组条件下所有成员的某种状态变量的集合；或者说是某一变数的全部可能值的集合；或性质相同的个体组成的整个集团。
34．方差：
变数变异程度的度量，对于总体
，对于样本
。
35．置信度：
保证总体参数在某一区间
中的概率，为
。
36．置信系数：
保证参数在置信区间内的概率称为置信系数也称置信度。
37．相关系数：
反映变数间相关密切程度及其性质的统计数，
。
38．回归系数：
每增加1个单位，
平均地将要增加（
）或减小（
）的单位数。
39．回归截距：
线性回归中直线在
轴上的截距，
。
40．否定区：
否定无效假设
的区间。
41．参数的点估计：
就是以样本的统计数直接当作总体参数的估计值。
五、简答题
1．根据所学内容，简述统计方法的主要功用。
答：
⑴提供了整理和描述数据的科学的方法；
⑵提供了由样本推论总体的科学的方法；
⑶提供了通过误差分析鉴定处理效应的科学的方法；
⑷提供了进行科学试验设计的一些重要的原则；
2、自由度的意义
可以自由活动的变数的个数
解决用S2估计Ó2偏低的问题。
3、标准差有何功用
表示资料的平均变异程度，是对事物整齐性的度量
反映平均数的代表性强弱，S大平均数代表性差。
4．简述拉丁方试验设计的步骤。
拉丁方试验设计是双向分组，能控制来自两个方向的环境变异。
（1）选取一个标准方；
（2）对标准方进行行随机；
（3）对标准方进行列随机；
5、方差分析的步骤
分析变异来源、列制产量综合表、平方和及自由度的分解、F测验、多重比较、结论。
6．简述田间试验误差的控制途径。
1.选择同质一致的试验材料，基因型纯、秧苗大小一致。
2.改进操作管理技术，使之标准化。
一切管理操作、观察测量和数据收集都应以区组为单位进行控制。
3.控制引起差异的主要外界因素，措施有：
（1）选择试验地；
（2）采用适当的小区技术；（3）良好的试验设计和相应的统计分析。
7．试述统计假设的步骤？
答：
（1）对样本所属的总体提出假设，包括无效假设H0和备择假设HA。
（2）规定测验的显著性水平a值。
（3）在H0为正确的假定下，计算概率值P-值。
（4）统计推论，将P-值与显著性水平a比较，作出接受或否定H0假设的结论。
8、对于复因素，何时采用裂区设计？
一个因素需较大面积，则作主区处理，另一因素作副区；
分主次因素时，主要因素作副区处理品；
一个因素效应大时，做主区处理，另一因素作副区。
9．简述方差分析的3个基本假定。
（1）处理效应与环境效应等应该具有“可加性”。
（2）试验误差
应该是随机的、彼此独立的，并作正态分布，其平均数为零。
（3）所有试验处理必须具有共同的误差方差，即误差同质性假定。
10、试验统计学主要解决哪些方面的问题？
11．简述田间试验误差的来源？
答：
田间试验的误差来源有：
（1）试验材料固有的差异；
（2）试验时农事操作和管理技术的不一致所引起的差异；
（3）进行试验时外界条件的差异。
12、什么是田间区划，使用什么工具？
田间区划就是根据田间种植图在田间实际“放大样”。
使用工具主要有：
测绳、皮尺、铁锹、标牌等。
13．简述连续性变数资料的整理和分组的基本方法。
1.求资料全距。
2.决定组数和组距。
3.选定组限与组中点值。
4.观察值按组限归组。
14．完全随机试验设计有何优缺点？
答：
优点：
（1）处理数目和重复次数都不受限制，各处理重复数可以不等。
（2）统计分析较简单、容易；
（3）试验误差自由度大于处理数和重复数相等的其他处理。
缺点：
（1）试验误差偏高，精确度较低。
（2）没有局部控制，部分土壤或试验材料的系统误差都计入试验误差内。
因此，在试验材料或试验小区土壤变异较大的情况下，不宜采用这种设计。
15、试验统计学的产生与发展过程
16、试探讨试验统计学对正确进行科学试验的重要意义？
17、为什么要做试验？
18、何谓处理因素？
何为简单效应和主要效应？
何为交互作用效应？
怎样正确利用交互作用效应？
19、何谓试验误差？
它的存在对处理效应有何影响?
使观察值偏离试验处理真值的偶然影响
20、试验误差有哪些来源？
如何控制？
试验材料固有的差异试验时农事操作和管理技术的不一致所引起的差异进行试验时外界条件的差异观察取样、记载人为产生的误差病虫害、人畜危害等因素影响选择同质一致的试验材料，改进操作和管理技术，使之标准化，控制引起差异的外界主要因素。
21、试验为什么要进行环境设计？
环境设计的基本原则是什么？
22、何谓小区技术？
如何通过小区技术和试验设计控制土壤差异？
23、对比和间比试验设计优缺点？
在什么情况下应用？
六、论述题
1．论述方差分析的概念和基本内容。
方差分析是要将试验资料的总变异分解成各变异来源的分变异，并对它们作出数量上的估计，从而明确各变异在总变异中所占的地位，除了可控因素（试验研究的因素）之外的剩余变异，又正好是试验误差的无偏估计，可作为统计假设测验的依据。
方差分析的主要内容与基本步骤：
（1）将资料总变异的DF和SS分解为各变异因素的DF和SS；
（2）由平方和除以自由度算得各项均方；
（3）计算均方比，作F测验，以明了各变异因素的重要程度；
在F测验显著的基础上，对各平均数进行多重比较。
2．三个或三个以上样本平均数的比较，为什么不用t测验而采用方差分析的方法。
答：
因为t测验每次只能测验两个样本。
如有K个样本时，需要测验K*（k-1）/2个假设，当样本较多时，显得非常麻烦。
而且t测验用于多个样本的测验时，α水平被扩大，差数的显著性有估计过高的可能。
T测验的另一个缺点是在比较这两组的平均数时，只利用两组的观察值以估计方差，而不能利用所有几个组的观察值合并起来估计方差，因为所利用的观察值减少，估计方差的精确度也有损失；所以三个或三个以上样本平均数进行比较时，需要采用方差分析法。
3．论述控制土壤差异的小区技术及作用？
小区技术包括6个方面：
小区面积：
适合的小区面积可提高试验精确度；
小区形状：
长方形小区的试验误差较少；
重复次数：
估计和降低试验误差；
对照区的设置：
作为处理或品种的比较标准；
4．简述建立回归方程的主要内容与步骤。
答：
主要内容：
1。
根据试验观察值建立适当的回归方程，或者检验某一回归方程是否合用；2。
对回归方程中的回归系数进行估计；3。
对未知参数进行假设测验；4。
利用建立起的方程进行预测和控制。
步骤：
①判断直线性。
由观察值的散点图可以看出两类变量的相关是否呈直线关系。
②令回归方程为y=a+bx。
③计算a和b的值。
④将求得的a和b的值代入方程y=a+bx即可。
5．小区技术是什么？
试论述如何通过合理设置试验小区来控制土壤差异？
答：
小区技术是指田间试验中科学地设计和布置小区的方法。
合理设置试验小区，可以克服土壤差异，获得较准确的试验结果。
合理设置试验小区来控制土壤差异的具体要求：
（1）小区面积：
适合的小区面积可提高试验精度，一般10-20m2;
（2）小区形状：
长方形小区试验小区误差较小，一般3：
1；
（3）保护区的设置：
使供试处理在一致的条件下安全生长发育；
区组和小区排列：
区组的长边与肥力梯度垂直，小区的长边与肥力变化方向平行。
6．确定试验小区的面积应考虑哪些因素？
如何确定？
答：
一般小区面积的变动范围为60-600平方尺，而示范性试验的小区面积通常不少于3000平方尺。
①试验种类。
如机械栽培试验，灌溉试验等的小区应大些，品种试验反之。
②作物类别。
种植密度大的小区可小些，种植密度小的小区应大些。
③土壤差异程度与形式。
差异大的小区应大些。
④育种工作不同阶段。
品种数由多变少，种子数量由少变多，对精确度的要求由低到高，小区面积应由小变大。
⑤试验地面积。
较大的试验地，小区可适当大些。
⑥试验过程中的取样需要。
在试验的进行中需要田间取样进行各种测定。
⑦边际效应和生长竞争。
可以在小区的每一边除去1-2行。
7．论述如何进行拉丁方试验设计？
该设计有哪些优缺点？
答：
拉丁方设计的步骤：
（1）随机决定一个标准方；
（2）随机调换标准方的行顺序；
（3）随机调换标准方的列顺序；
优点：
（1）可从行与列两个方向消除土壤差异，减少试验误差，提高试验精确度；
（2）统计分析较简单。
缺点：
田间布置缺乏灵活性；
七、计算题
1．某样本的样本容量n＝16，标准差σ＝8，其自由度是多少？
求样本平均数
的标准误
。
答：
自由度是15
样本平均数
的标准误
：
2、一批玉米种子的发芽率为P=0·8，若每埯播种5粒，计算出苗为3，4株的概率。
P（X）=CnXpXqn-x
P（3）=C530.83×0.22=20.48%
P（X）=C540.84×0.2=40.96%
3．设X为正态分布的随机变量，μ＝38，σ＝5，求P（X≤28.2）=?
解：
U=（28.2-38）/5=-9.8/5=-1.96
P（X≤28.2）=0.025
4．某样本的样本容量n＝25，标准差σ＝6.2，其自由度是多少？
求样本平均数
的标准误
。
解：
自由度是24…
样本平均数
的标准误
：
5、某水稻品种25个小区的平均籽粒产量为x=16㎏,计算得其S=4.5㎏,试估计其在95%置信度下该品种的籽粒产量范围。
（t0.05=2.064）。
解：
Sx=S/n-2=4.5/25-2=0.9㎏
µ=X±tα*Sx=16±2.064*0.9=16±1.86㎏
即在95%置信度下，该品种的籽粒产量范围为14.14～17.86㎏。
6．设X为正态分布的随机变量，μ＝38，σ＝5，求P（X≥47.8）=?
解：
U=（47.8-38）/5=9.8/5=1.96
P（X≤28.2）=1-0.025=0.975
7、有一个裂区设计的试验，A、B两个因素，分别具有3个和4个水平，A因素为主处理，3次重复，试进行其自由度的分解，并列表表示其结果。
解：
自由度分解列表如下：
LSR0.053.633.813.933.994.054.08
变异来源
DF
主
区
部
区组
主区因素（A）
误差Ea
2
2
4
总和
8
副
区
部
分
副区因素（B）
A×B
误差Eb
3
6
18
总变异
35
8．用标记字母法列表表示下列各平均数之间的差异显著性。
=33.227.130.226.232.135.0
K=23456
LSR0.053.633.813.933.994.05
LSR0.014.995.515.835.896.21
解：
平均数之间的差异显著性：
平均数
差异显著性
5％
1％
35.3
a
A
33.5
ab
A
32.4
ab
AB
30.5
bc
ABC
27.4
cd
BC
26.5
d
C
9．已求得：
K=23456
LSR0.052.672.973.213.353.47
LSR0.015.275.595.815.976.09
用标记字母法列表表示下列各平均数之间的差异显著性。
=37.4，45.1，33.6，43.8，35.6，39.8
答案：
平均数之间的差异显著性：
每个水平各5分。
平均数
差异显著性
5%
1%
45.1
a
A
43.8
a
A
39.8
b
AB
37.4
bc
BC
35.6
cd
BC
33.6
d
C
10．用标记字母法列表表示下列各平均数
之间的差异显著性。
=29.219.623.126.222.327.131.2
K=234567
LSR0.053.633.813.933.994.054.08
LSR0.014.995.515.835.896.216.35
解：
平均数之间的差异显著性：
平均数
差异显著性
5％
1％
31.2
a
A
29.1
ab
A
27.1
b
AB
26.2
bc
AB
23.1
cd
BC
22.3
d
BC
19.6
d
C
11、用标记字母法列表表示下列各平均数之间的差异显著性。
Y=27.117.521.024.120.125.028.9
P=234567
LSR0.053.633.813.933.994.054.08
LSR0.014.995.515.835.896.216.35
解：
用标记字母法列表表示如下：
Y5%10%
Y5%10%
28.9aA
27.1abA
25.0bAB
24.1bcAB
21.0cdBC
20.1dBC
17.5dC
12．已求得：
K=234567
LSR0.053.653.833.954.014.074.10
LSR0.015.025.545.865.926.246.38
用标记字母法列表表示下列各平均数之间的差异显著性。
=33.223.627.130.226.231.135.0
解：
平均数之间的差异显著性：
平均数
差异显著性
5%
1%
35.0
a
A
33.2
ab
A
31.1
b
AB
30.2
bc
AB
27.1
cd
BC
26.2
d
BC
23.6
d
C
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