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生物统计实验答案解析

习题2.9某海水养殖场进行贻贝单养和和贻贝与海带混养的对比试验,收货时各随机抽取50绳测其毛重kg,结果如下:

单养50绳重量数量:

45,45,33,53,36,45,42,43,29,25,47,50,43,49,36,3039,44,35,38,46,51,42,38,51,45,41,51,50,47,44,43,46,55,42,27,42,35,46,53,32,41,48,50,51,46,41,34,44,46

混养50绳重量数量:

51,48,58,42,55,48,48,54,39,58,50,54,53,44,45,50,51,57,43,67,48,44,58,57,46,57,50,48,41,62,51,58,48,53,47,57,51,53,48,64,52,59,55,57,48,69,52,54,53,50

试从平均数,极差,标准差,变异系数几个指标来评估单养和混养的效果,并给出分析结果.

单养混养

列1

平均

42.7

标准误差

1.000917946

中位数

44

众数

46

标准差

7.0775586705

方差

50.091836735

峰度

-0.096947966555

偏度

-0.61921234669

区域

30

最小值

25

最大值

55

求和

2135

观测数

50

最大

(1)

55

最小

(1)

25

置信度(95.0%)

2.0114198809

列1

平均

52.1

标准误差

0.89590906973

中位数

51.5

众数

48

标准差

6.3350337853

方差

40.132653061

峰度

0.36123386753

偏度

0.40361117258

区域

30

最小值

39

最大值

69

求和

2605

观测数

50

最大

(1)

69

最小

(1)

39

置信度(95.0%)

1.8003966474

 

2.对某种苗重复抽的100株,测量苗高资料如下(单位:

cm):

145,125,87,94,118,111,102,72,113,76,101,134,118,114,117,120,128,94,124,87,88,105,115,134,89,141,114,119,150,107,126,95,137,108,129,136,98,121,91,111,134,123,138,104,107,121,94,126,108,114,103,129,103,127,93,86,113,97,122,86,94,118,109,84,117,112,125,94,79,93,112,94,102,108,158,89,127,115,112,94,118,114,88,111,111,104,101,129,144,128,131,142

将样本资料分组整理,并列出频率分布表,绘出样本频率分布图.

4.10为测定A,B两种病毒对烟草的致病能力,取8株烟草,每株皆半叶接A病毒,剩余半夜接种B病毒,以叶面出现枯斑病的多少作为致病强弱的标志,的结果如下:

株号

1

2

3

4

5

6

7

8

病毒A

9

17

31

18

7

8

20

10

病毒B

10

11

18

14

6

7

17

5

试检验两种病毒的致病能力是否有差异.

t-检验:

双样本异方差假设

 

变量1

变量2

平均

15

11

方差

66.85714286

24.57143

观测值

8

8

假设平均差

0

df

12

tStat

1.183215957

P(T<=t)单尾

0.129817471

t单尾临界

1.782287548

P(T<=t)双尾

0.259634941

t双尾临界

2.178812827

 

4.11有一批棉花种子,规定发芽率p>80%为合格,现随机抽取100粒进行发芽试验,有77粒发芽,试估计:

(1)该批棉花种子是否合格?

(2)该批棉花种子发芽率所属总体的95%的置信区间.

p

q

100

80

0.8

0.2

100

77

p^

q^

0.77

0.23

标准误

0.04

u

0.625

ua

1.64

所以接受原假设,产品不合格

L1

0.6994

L2

0.8406

3.做药剂防止棉铃虫实验,使用药剂A,公查600头虫,得死虫552头,活虫48头;使用药剂B,公查400头虫,得死虫376,活虫24头.检验两种杀虫剂是否同质(效果是否一致)?

p1

q2

600

552

0.92

0.08

400

376

0.94

0.06

p

0.928

q

0.072

标准误

0.016685

u

-1.199

由于u的绝对值u<0.01=2.58,所以假设是正确的,接受原假设,即两种杀虫剂的效果是一致的。

 

6.6选取4个品种的家兔,每一品种用7只,测定其不同温度下的血糖值,以每100mg血中含葡萄糖的mg数表示,问各种家兔血糖值见有无差异?

室温对家兔的血糖值有无影响?

实验资粮如下表.

品种

35℃

30℃

25℃

20℃

15℃

10℃

5℃

1

140

120

110

82

82

110

130

2

160

140

100

83

110

130

120

3

160

120

120

110

100

140

150

4

130

110

100

82

74

100

120

方差分析:

无重复双因素分析

SUMMARY

观测数

求和

平均

方差

=行1

7

774

110.5714

494.2857

行2

7

843

120.4286

661.2857

行3

7

900

128.5714

480.9524

行4

7

716

102.2857

393.9048

列1

4

590

147.5

225

列2

4

490

122.5

158.3333

列3

4

430

107.5

91.66667

列4

4

357

89.25

191.5833

列5

4

366

91.5

270.3333

列6

4

480

120

333.3333

列7

4

520

130

200

方差分析

差异源

SS

df

MS

F

P-value

Fcrit

行(品种)

2758.393

3

919.4643

10.01621

0.000417

3.159908

列(温度)

10530.21

6

1755.036

19.11853

6.59E-07

2.661305

误差

1652.357

18

91.79762

总计

14940.96

27

 

 

 

 

-6.7为从三种不同原料和三种不同发酵温度中选出某种物种较为适宜的条件,设计一个二因素实验,并得到结果如下表所示,请对资料进行方差分析.

原料

室温B

B1(30℃)

B2(35℃)

B3(40℃)

A1

41

49

23

25

11

13

25

24

6

22

26

18

A2

47

59

50

40

43

38

33

36

8

22

18

14

A3

43

35

53

50

55

38

47

44

30

33

26

19

方差分析

-=

差异源

SS

df

MS

F

P-value

Fcrit

样本

1554.167

2

777.0833333

12.66601268

0.00013184

3.354131

3150.5

2

1575.25

25.6756716

5.6726E-07

3.354131

交互

808.8333

4

202.2083333

3.295879867

0.02532167

2.727765

内部

1656.5

27

61.35185185

总计

7170

35

 

 

 

 

 

4.对玉米的4个不同品种进行产量对比实验,假设实验各小区其他条件相同,得下表,问玉米的不同品种产量间有无显著差异?

若显著再用LSD方法做多重比较.

品种

小区(重复)

1

2

3

4

5

A1

47.5

45.0

46.3

46.6

45.2

A2

46.0

48.5

44.8

47.9

47.1

A3

43.2

47.7

45.4

46.1

45.8

A4

44.1

41.6

38.8

43.2

42.5

方差分析

差异源

SS

df

MS

F

P-value

Fcrit

组间

68.8815

3

22.9605

9.169529

0.000916

3.238872

组内

40.064

16

2.504

总计

108.9455

19

 

 

 

 

A2

46.86

4.82

1.21

0.74

A1

46.12

4.08

0.47

A3

45.65

3.61

A4

42.04

误差自由度dfe=16时,t0.05=2.120,t0.01=2.921则:

LDS0.05=

2.121695

LDS0.01=

2.923336

所以A2,A1,A3都与A4极显著差异;A2,A1,A3之间没有差异。

 

 

7.用A,B,C,D4种药剂处理水稻种子,各种药剂处理各得4个苗高观察值,其结果如下表.设苗高满足正态分布,等方差条件.试问不同的药剂处理对,苗高是否有显著影响.

处理

Xij

A

19

23

21

13

B

21

24

27

20

C

20

18

19

15

D

22

24

27

22

 

方差分析:

单因素方差分析

SUMMARY

观测数

求和

平均

方差

A

4

76

19

18.66667

B

4

92

23

10

C

4

72

18

4.666667

D

4

95

23.75

5.583333

方差分析

差异源

SS

df

MS

F

P-value

Fcrit

组间

98.1875

3

32.72917

3.364026

0.054961

3.490295

组内

116.75

12

9.729167

总计

214.9375

15

 

 

 

 

D

23.75

5.75

4.75

0.75

B

23

5

4

LSD0.05=4.805959

A

19

1

LSD0.01=6.740253

C

18

查t值表当误差自由度dfe=12时t0.05=2.179,t0.01=3.056

 

12.在林业的抽样调查中,得到依变数y与自变数x的6对观察数据,如下表所示,问:

x

5

10

15

20

25

30

y

7.25

8.21

8.95

9.9

10.9

11.8

(1).检验上述数据在a=0.05下是否可以配y对于x的一元线性回归方程(即在a=0.05下,y与x的线性相关性是否显著)

(2).经检验,若可,则建立y对x的一元线性回归方程.

(3).绘出散点分布图及所配置的回归方程.

SUMMARYOUTPUT

回归统计

MultipleR

0.999306

RSquare

0.998612

AdjustedRSquare

0.998265

标准误差

0.070785

观测值

6

方差分析

 

df

SS

MS

F

SignificanceF

回归分析

1

14.41904

14.41904

2877.779

7.23E-07

残差

4

0.020042

0.00501

总计

5

14.43908

 

 

 

 

Coefficients

标准误差

tStat

P-value

Lower95%

Upper95%

下限95.0%

上限95.0%

Intercept

6.324667

0.065897

95.97809

7.07E-08

6.141707

6.507626

6.141707304

6.507626

x

0.181543

0.003384

53.64493

7.23E-07

0.172147

0.190939

0.172146932

0.190939

RESIDUALOUTPUT

观测值

预测y

残差

1

7.232381

0.017619

2

8.140095

0.069905

3

9.04781

-0.09781

4

9.955524

-0.05552

5

10.86324

0.036762

6

11.77095

0.029048

 

13已知某林区的海拔高度x与该林区一月气温y之间有如下资料:

x364442422284320314336465268397208206

y-6.9-17-16.9-11.3-14.2-12.3-18.2-17.3-10.4-13.3-6.4-8.6

(1).求样本回归直线方程

(2).试估计海拔3000时的平均气温

SUMMARYOUTPUT

回归统计

MultipleR

0.728095

RSquare

0.530122

AdjustedRSquare

0.483134

标准误差

2.969678

观测值

12

方差分析

 

df

SS

MS

F

SignificanceF

回归分析

1

99.49678

99.49678

11.28211

0.007255935

残差

10

88.18989

8.818989

总计

11

187.6867

 

 

 

 

Coefficients

标准误差

tStat

P-value

Lower95%

Upper95%

下限95.0%

上限95.0%

Intercept

-0.55892

3.724541

-0.15006

0.883697

-8.857715787

7.739872

-8.85772

7.739872

XVariable1

-0.03611

0.01075

-3.35888

0.007256

-0.060060473

-0.01216

-0.06006

-0.01216

RESIDUALOUTPUT

观测值

预测Y

残差

1

-13.7022

6.802231

2

-16.5187

-0.48135

3

-15.7965

-1.10351

4

-10.8136

-0.48641

5

-12.1135

-2.08652

6

-11.8968

-0.40317

7

-12.6912

-5.50879

8

-17.3491

0.049138

9

-10.2359

-0.16414

10

-14.8938

1.593795

11

-8.06938

1.669384

12

-8.71933

0.119328

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