生物统计学期末复习题库及答案

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1、第一章填空1.变量按其性质可以分为(连续)变量和(非连续)变量。2.样本统计数是总体(参数)的估计值。3.生物统计学是研究生命过程中以样本来推断(总体)的一门学科。4.生物统计学的基本内容包括(试验设计)和(统计分析)两大部分。5.生物统计学的发展过程经历了(古典记录统计学)、(近代描述统计学)和(现代推断统计学)3个阶段。6.生物学研究中,一般将样本容量(n≥30)称为大样本。7.试验误差可以分为(随机误差)和(系统误差)两类。判断1.对于有限总体不必用统计推断方法。(×)2.资料的精确性高,其准确性也一定高。(×)3.在试验设计中,随机误差只能减小,而不能完全消除。(∨)4.统计学上

2、的试验误差,通常指随机误差。(∨)第二章填空1.资料按生物的性状特征可分为(数量性状资料)变量和(质量性状资料)变量。2.直方图适合于表示(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)。5.样本标准差的计算公式s=()。判断题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

3、变异量。(×)单项选择1.下列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2.对某鱼塘不同年龄鱼的尾数进行统计分析,可做成(A)图来表示.A.条形B.直方C.多边形D.折线3.关于平均数,下列说法正确的是(B).A.正态分布的算术平均数和几何平均数相等.B.正态分布的算术平均数和中位数相等.C.正态分布的中位数和几何平均数相等.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√a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的变异度,应采用的指标是(C)。A.标准差B.方差C.变异系数

4、D.平均数第三章填空1.如果事件A和事件B为独立事件,则事件A与事件B同时发生的概率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,(μ)确定曲线在x轴上的中心位置,(σ)确定曲线的展开程度。4.样本平均数的标准误=()。5.事件B发生条件下事件A发生的条件概率记为P(A/B),计算公式:P(AB)/P(B)判断题1.事件A的发生和事件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Cnxpxqn-x恰好是二项式(p+q)n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σ的无偏估计值。(×)4.

5、正态分布曲线形状和样本容量n值无关。(∨)5.х2分布是随自由度变化的一组曲线。(∨)单项选择题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.0.96B.0.64C.0.80D.0.902.关于泊松分布参数λ错误的说法是(C).A.μ=λB.σ2=λC.σ=λD.λ=np3.设x服从N(225,25),现以n=100抽样,其标准误为(B)。A.1.5B.0.5C.0.25D.2.254.正态分布曲线由参数μ和σ决定,μ值相同时,σ取(D)时正态曲线展开程度最大,曲线最矮宽.A.0.5B.1C.2D.3重要公式:二项分布:泊松分布:正态分

6、布:名词解释:概率;随机误差;α错误;β错误;统计推断;参数估计第五章一、填空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(点)估计和(区间)估计。3.假设检验首先要对总体提出假设,一般要作两个:(无效)假设和(备择)假设。4.有答案5.在频率的假设检验中,当np或nq(<)30时,需进行连续性矫正。二、判断1.作假设检验时,若

7、u

8、﹥uα,应该接受H0,否定HA。(F)2.若根据理论知识实践经验判断甲处理效果不会比乙处理效果差,分析的目的在于推断甲处理是否真的比乙处理好,这是应用单侧检验(R)3.小概率事件在一次实验中实际上不可能发生的(R)4.当总体方差σ

9、2未知时需要用t检验法进行假设检验。(F)5.在进行区间估计时,α越小,则相应的置信区间越大。(R)6.在小样本资料中,成组数据和成对数据的假设检验都是采用t检验的方法。(R)7.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。(R)三、单选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.α=0.20B.α=0.10C.α=0.05D.α=0.012.当样本容量n﹤30且总体方差σ2

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