[农林牧渔]sas课件

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1、畜牧试验设计与数据分析(ASTS601)主讲:张红平博士、副教授zhp@sicau.edu.cnzhp2847@sohu.com总学时:40其中讲课24学时实验实习16学时,主要实习常用生物统计方法的SAS程序(StatisticalAnalysisSystem)地点:12教2楼动物遗传育种网络室时间:第14-19教学周课程概况基本概念要清晰，基本方法要熟练，基本原理要了解，基本运算要正确特点：概念多、公式多、表格多成绩评定─平时(30-40%,包括考勤、作业、实习)─考试(60-70%)主要内容—基本知

2、识的复习—一元回归分析—协方差分析—多元回归与分析—重复数不等资料的最小二乘分析—常用生物统计学方法的SAS程序教材和主要参考书教材：明道绪主编，高级生物统计（第三版）,中国农业出版社。主要参考书明道绪主编，生物统计附试验设计，中国农业出版社，2003。林德广主编，生物统计的数学原理，辽宁人民出版社,1982。统计分析的基本思想总体与样本间的关系从总体到样本从样本到总体统计推断(目的)抽样分布（基础）假设检验参数估计t检验F检验2检验区间估计点估计样本平均数的抽样分布t分布样本的结果（统计量）总体的特征

3、（参数）概率论小概率事件实际不可能性原理小概率事件小概率事件虽然不是不可能事件，但通常认为在一次试验中实际上是不可能发生的，称之为“小概率事件实际不可能性原理”。这是统计假设检验的基础。在研究中，通常用0.05和0.01作为标准。小概率事件显著性检验的基本思想两个样本均数之差（试验的表面效应）（已知）试验的处理效应(未知)试验误差（估计）进行假设测验就是要分析：表面差异主要由真实差异引起的，还是主要由试验误差所造成？从试验的表面差异与试验误差的权衡比较中间接地推断真实差异是否存在，这就是假设测验的基本思想

4、。t检验非配对设计两样本平均数的差异显著性检验样本平均数与总体平均数的差异显著性检验配对设计两样本平均数的差异显著性检验F检验（方差分析）变异来源自由度平方和均方F处理间k-1SStMSt处理内（误差）k(n-1)SSeMSe总变异kn-1SST方差分析表因为显著性检验是根据“小概率事件实际不可能性原理”来否定或接受无效假设的，所以不论是接受还是否定无效假设，都没有100％的把握。若经t检验“差异显著”，对此结论有95%的把握，同时要冒5%下错结论的风险；“差异极显著”，对此结论有99%的把握，同时要冒1

5、%下错结论的风险；“差异不显著”，是指在本次试验条件下，无效假设未被否定。“差异不显著”并一定是“没有差异”。这有两种可能：或者这两个样本所在的总体确实没有差异；或者这两个样本所在总体平均数有差异而因为试验误差大被掩盖了。因而不能仅凭统计推断就作出绝对肯定或绝对否定的结论。“有很大的可靠性，但有一定的错误率”，这是统计推断的基本特点。此外，统计推断的结论是否有实际的生物学意义，必须要结合具体的生物学问题。一些基本的符号和公式样本方差（S2）/样本均方（MS）样本标准差（S）对样本而言对有限总体而言总体

6、方差（σ2）总体标准差（σ）样本方差的分母（n-1）为样本方差的自由度，记为df自由度（df）：样本含量减去独立约束条件的个数在方差分析中是用样本方差即均方(meansquares)来度量资料的变异程度。总变异=处理间的变异+处理内的变异总均方(MST/S2T)处理间均方(MSt/S2t)处理内均方(MSe/S2e)总均方(MST/S2T)处理间平方和+处理内平方和SST=SSt+SSe分子—总平方和（SST）分母—总自由度（dfT）处理间自由度+处理内自由度dfT=dft+dfe第一章回归分析第一节直线

7、回归（复习与补充）第二节曲线回归变量间的关系分为两类：—完全确定性关系；(没有随机误差）—不存在完全确定性关系，不能由一个或几个变量的值精确地求出另一个变量的值；（相关关系）相关变量间的关系一般又分为两种：—因果关系（一个变量的变化受一个或几个变量的影响，有自变量/依变量之分）；研究方法：采用回归分析研究目的（任务）：揭示变量间的联系形式，建立回归方程，并由自变量（原因）来预测、控制依变量（结果）—平行关系（它们互为因果或两个以上变量之间共同受到另外因素的影响，无自变量与依变量之分）研究方法：采用相关分析

8、研究目的（任务）：研究两个变量之间相关的程度和性质或一个变量与多个变量之间相关的程度（计算相关系数）直线回归分析一元回归分析曲线回归分析多元线性回归分析多元回归分析(复回归分析)多元非线性回归分析回归分析简单相关分析——直线相关分析复相关分析多元相关分析偏相关分析相关分析第一节直线回归分析研究两个变量之间的关系时，一般先把n对观察值(x1,y1),(x2,y2),…,(xi,yi),…,(xn,yn)先以x为横坐标，y为纵坐标