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1、1、生物统计学是数理统计的原理和方法在生物科学研究中的应用，是一门应用数学。2、作用：提供整理、分析资料的方法，提供试验设计的方法生物统计的两个特点：通过样本推断总体（基本特点）；有很大的可靠性，但有一定的错误率。3、术语总体：研究对象的全体。样本：从总体中抽取的一部分有代表性的个体。抽样：从总体中抽取样本的过程。随机抽样：总体中的每个个体都有相同的机会被抽取作为样本的抽样方式。变量：存在变异的某种可描述或可度量的特征。观测值：对变量的变现进行观察或测量所获得的数值。参数：描述总体特征的数。由样本来推断，描述整体随机变量的特性；希腊字母；在群体内不变。统计数：描述样本特征的量。由样本估计
2、出；描述样本随机变量的特性；不同样本结果不同；拉丁字母。准确性：度量值与真实值接近的程度，又叫准确度。精确性：同一样品不同观察值之间的接近程度，又称精确度。随机误差：无法控制的内在和外在因素引起的，也叫抽样误差。影响精确性；由偶然因素引起，不可预测系统误差：试验条件引起，又称片面误差。可重复；影响实验的准确性试验因子：被固定的因子在全试验中保持一致，构成了相对一致的试验条件；被变动并设有待比较的一组处理的因子称为试验因素。水平：量的不同级别或质的不同状态。4、数据的分类：连续型资料离散型资料→计数资料分类资料：无序：公称尺度（毛色、性别）有序：等级尺度（难产、成绩、疗效）5、条形图——离
3、散型、分类直方图——连续型饼图——分类（类别少）线形图——动态变化散点图——变量间的关系、变化趋势6、描述性统计量集中趋势：算术离散趋势：极差几何方差：离均差平方和/自由度调和标准差中位数变异系数众数离散趋势之间的比较：①全距：易计算，易受极端值影响，只利用2个值，随样本数增大而增大②方差：计算量，利用所有的观察值，随数据的离散程度变化而变化，但单位不直观1③标准差：与观察值单位一致－称为平均离差④变异系数：可比较不同单位的数据之间的离散程度，但理论上其性质很复杂7、小概率事件、小概率事件不发生原理①随机事件的概率表示了随机事件在一次试验中出现的可能性大小。若随机事件的概率很小，例如小于
4、0.05、0.01、0.001，称之为小概率事件。②在统计学上，把小概率事件在一次试验中看成是实际不可能发生的事件称为小概率事件实际不可能性原理，亦称为小概率原理。小概率原理是统计学上进行假设检验（显著性检验）的基本依据。8、dbinom(k,n,p)：二项分布概率函数pbinom(k,n,p)：二项分布分布函数例题：①评价两种疫苗：假设疫苗A完全无效，则15头家畜注射后无发病个体的概率：pbinom(0,15,0.2)假设疫苗B完全无效，则15头家畜注射后最多有1头发病的概率：pbinom(1,15,0.2)②猪治疗后所有可能死亡头数的概率：k<-0:5dbinom(k,5,0.2)9
5、、正态分布①参数：μ是位置参数。σ恒定，μ↑，曲线沿x轴向右移动；μ↓，曲线沿x轴向左移动。σ是形状参数。μ恒定，σ↑，曲线愈平坦，变“胖”；σ↓，曲线愈陡峭，变“瘦”。②性质：两个正态分布的和或者差仍然是正态分布③计算：P(0≤u＜u1)＝Φ(u1)-0.5pnorm(u1)-0.5P(u≥u1)=Φ(-u1)1-pnorm(u1)或pnorm(-u1)P(
6、u
7、)≥u1)=2Φ(-u1)2*pnorm(-u1)P(
8、u
9、＜u1)＝1-2Φ(-u1)P(u1≤u＜u2)＝Φ(u2)-Φ(u1)pnorm(u2)-pnorm(u1)R语言：pnorm（u，μ，σ）qnorm（p，μ，σ）
10、例题：P454.8猪血红蛋白含量，求l1，l2>qnorm(0.03)[1]-1.880794>qnorm(0.03)*1.33+12.86[1]10.35854>12.86-qnorm(0.03)*1.33[1]15.3614610、卡方分布、F分布、t分布的概念及特点㈠卡方分布：特征：①卡方值无负值，分布于区间[0，+∞)②具有可加性③卡方分布是非对称分布，分布曲线随自由度大小而改变，自由度越大，分布越趋近对称2计算：dchisq(u,df)高度pchisq(u,df)面积qchisq(p,df)横坐标㈡t分布：特点：①t分布受自由度的制约，每一个自由度都有一条t分布密度曲线。②t分
11、布密度曲线以纵轴为对称轴，左右对称，且在t＝0时，分布密度函数取得最大值。③与标准正态分布曲线相比，t分布曲线顶部略低，两尾部稍高而平。df越小这种趋势越明显。df越大，t分布越趋近于标准正态分布。当n>30时，t分布与标准正态分布的区别很小；n>100时，t分布基本与标准正态分布相同；n→∞时，t分布与标准正态分布完全一致。计算：dt(u,df)高度pt(u,df)面积qt(p,df)横坐标㈢F分布：特征：①F分布的平均数等于1，
