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1、非连续变量：也称离散型变量，表示变量数列中仅能取得固定数值并且通常是整数。准确性：也称准确度指在调查或试验中某一试验指标或性状的观测值与真实值接近的程度。精确性：也称精确度指在调查或试验中同一试验指标或性状的重复观测值彼此接近程度的大小。第二章 试验资料的整理与特征数的计算 1 资料按生物的性状特征可分为_数量性状资料_变量和_变量性状资料_变量。 2 直方图适合于表示_计量 、 连续变量_资料的次数分布。 3 变量的分布具有两个明显基本特征，即_集中性_和_离散性_。 4 反映变量集中性的特征数是_平均数_，反映变量离散性的特征数是_变异数（标准差）_。 5 样本标准差的计算公式s= （x-

2、x横杆）平方/（n-1） 。二、判断 （ - ） 1 计数资料也称连续性变量资料，计量资料也称非连续性变量资料。（ - ） 2 条形图和多边形图均适合于表示计数资料的次数分布。（ +）3 离均差平方和为最小。（ + ）4 资料中出现最多的那个观测值或最多一组的中点值，称为众数。（ - ）5 变异系数是样本变量的绝对变异量。三、 名词解释资料：实验或调查获得的大量的原始数据。数量性状资料：由计数、度量、测量得到的资料。质量性状资料：只能观察不能测量的资料。计数资料：有计数法得到的数据。计量资料：有测量、度量得到的数据。普查：指对研究对象的每一个个体都进行测量或度量的一种全面调查抽样调查：是一种非

3、全面调查它是根据一定的原则或研究对象抽取一部分个体进行测量和度量把得到的数据资料作为样本进行统计处理然后利用样本特征数对总体进行推断。全距（极差）：最大观测值与最小观测值的差值。组中值：组中上限与下限的中间值。算数平均数：总体或样本资料中各个观测值的综合除以观测值个数所得的商。中位数：按顺序排列位置居中的观测数。众数：出现次数最多的一组数。几何平均数：观测数的乘积再开观测数的个数次方得到的值。方差：用样本容量n来除以离均差平方和得到的平均的平方和。标准差：方差的平方根。变异系数：标准差除以样本平均数。四、单项选择1 下面变量中属于非连续性变量的是_C_。 A 身高 B 体重 C 血型 D 血压

4、2 对某鱼塘不同年龄鱼的尾数进行统计分析时，可做成_A_图来表示。 A 条形图 B 直方图 C 多边形图 D 折线图3 关于平均数，下列说法正确的是_B_。 A 正态分布的算术均数与几何平均数相等 B 正态分布的算术平均数与中位数相等 C 正态分布的中位数与几何平均数相等 D 正态分布的算术平均数、中位数、几何平均数均相等4 如果对各观测值加上一个常数a，其标准差_D_。 A 扩大倍 B 扩大a倍 C 扩大a2倍 D 不变5 比较大学生和幼儿园孩子身高变异度，应采用的指标是_C_。 A 标准差 B 方差 C 变异系数 D 平均数第三章 概率与概率分布 1 如果事件A和事件B为独立事件，则事件A

5、与事件B同时发生地概率P（AB）=_P（A）P（B）_。 2 二项分布的形状是由_n_和_p_两个参数决定的。 3 正态分布曲线上，_u_确定曲线在x轴上的中心位置，_确定曲线的展开程度。 4 样本平均数的标准误等于_平方/n_。 5 t分布曲线和正态分布曲线相比，顶部偏_低_，尾部偏_高_。 （ - ） 1 事件A的发生与事件B的发生毫无关系，则事件A和事件B为互斥事件。（ - ）2 二项分布函数恰好是二项式展开式的第x项，故称二项分布。 （ - ） 3 样本标准差s是总体标准差的无偏估计值. （ + ） 4 正态分布曲线形状与样本容量n值无关。（ + ）5 x2是随自由度变化的一组曲线。概

6、率：某事件在N次重复试验发生了M此，当次数n不断增大时，事件A发生的频率就越来越接近一确定值于是定义P为事件A发生的概率。和事件：两事件至少有一件发生构成的新事件。积事件：两事件同时发生构成的新事件。互斥事件：不能同时发生的两事件。对立事件：必有一个发生的两事件。独立事件：毫无关系的两事件。完全事件系：事件两两相斥，构成的整体称为完整事件系。概率加法定理：互斥事件的出现的概率等于他们各自概率之和。概率乘法定理：独立事件同时发生的概率等于他们各自概率的积。伯努利大数定律：实验条件不变的情况下，重复次数越多，频率越接近理论概率。辛钦大数定律：n无限大时，样本平均数和总体平均数相等。无偏估计值：如果

7、所有可能样本的某一统计数的平均数等于总体相应参数，则称盖统计数为总体相应参数的无偏估计值。中心极限定理：如果被抽取的样本不是正态总体，但具有平均数和方差，当样本容量不断增大，样本平均数的分布也越来越接近正态分布切具有平均数和方差，着成为中心极限定理。 1 一批种蛋的孵化率为80%，同时用2枚种蛋进行孵化，则至少有一枚能孵化出小鸡的概率为_A_。 A 0.96 B 0.64 C 0.80 D 0.90 2 关于泊松分布参数错误的说法是_C_。 A = B C D 3 设x服从N（225,25）,现以n=100抽样，其标准误为_B_。 A 1.5 B 0.5 C 0.25 D 2.254 正态分布

8、曲线由参数 和决定 , 值相同时，取_D_时正态曲线展开程度最大，曲线最矮宽。 A 0.5 B 1 C 2 D 3 5 t分布、F分布的取值区间分别为_A_。 A （-,）;0,） B （,）;（,） C 0,）;0,） D 0,）；（，）第四章 统计推断 1 统计推断主要包括_假设检验_ 和_参数估计_两个方面。 2 参数估计包括_区间_估计和_点_估计。 3 假设检验首先要对总体提出假设，一般应作两个假设，一个是_无效假设（零假设、Ho）_，一个是_被择假设（HA）_。 4 对一个大样本的平均数来说，一般将接受区和否定区的两个临界值写作 u+ - uox-_。 5 在频率的假设检验中，当或

9、_ua,应接受H0,否定HA。 （ + ） 2 作单尾检验时，查u 或t分布表（双尾）时，需将双尾概率乘以2再查表。（ - ） 3 第一类错误和第二类错误的区别是：第一类错误只有在接受H0 时才会发生；第二类错误只有在否定H0时才会发生。（ - ）4 当总体方差未知时需要用t检验法进行假设检验。（ - ）5 在假设检验中，对大样本（n30），用u检验法，对小样本（n 30）用t检验。（ - ）6 成对数据显著性检验的自由度等于2（n-1）。（ + ）7 在进行区间估计时，a越小，则相应的置信区间越大。（ - ）8 方差的同质性是指所有样本的方差都是相等的。（ + ）9 在小样本资料中，成组数据

10、和成对数据的假设检验都是采用t检验的方法。（ + ）10 在同一显著水平下，双尾检验的临界正态离差大于单尾检验。统计推断：根据带随机性的观测数据（样本）以及问题的条件和假定（模型），而对未知事物作出的，以概率形式表述的推断。假设检验：根据总体的的理论分布和小概率原理对未知或不完全知道的的总体提出两种彼此对立的假设，然后又样本的实际结果经过一定的计算，做出在一定概率意义上应该接受的那种假设推断。参数估计：至样品结果对总体参数在一定的概率水平下做出的估计。小概率原理：如果抽样结果使得小概率事件发生，则拒绝假设，如果没有使小概率事件发生则接受假设，一般认为等于或是小于0.01或是0.05得让概率为校

11、概率。显著水平：在进行无效假设和被择假设后，要确定一个否定H0的概率标准，这个标准较显著水平。方差同质性：表明样本是否来自同一整体。错误：如果h0是真实的假设检验、却否定了它，犯了一个否定真实假设检验的错误。错误：如果H0不是真实的，假设检验的时候却接受了它否定了HA这样就犯了接受不真实假设的错误。 1 两样本平均数进行比较时，分别取以下检验水平，以_A_所对应的犯第二类错误的概率最小。 A =0.20 B =0.10 C =0.05 D =0.01 2 当样本容量n时，否定H0，接受HA，说明差异达显著水平。 （ - ）5 比较观测值与理论值是否符合的假设检验称为独立性试验。适合性检验：比较观测值和理论值是否符合的假设检验。独立性检验：研究两个或两个以上因子