《高级生物统计》课程讲义教案-复习提纲

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1、2006“高统”复习提纲第二学期1、◎自然科学的试验研究根据所要解决的问题人致分为三大类型的研究：（1）比较不同处理效应的差异性，推断处理效应的优劣，所采用的统计分析方法主要有统计假设测验、方差分析等：（2）研究变量间的相互关系和变化规律（因素间的关系、性状间的关系、因素与性状间的关系等），所采用的统计分析方法主要有相关回归（简一元和多元相关回归、线性和非线性相关回归）分析、通经分析、典型相关分析、主成份分析、因子分析等；（3）研究样品（样本）或变量的分类，所采用的统计分析方法主要有聚类分析、判别分析等。2、多个变量间数虽关系的研究。如

2、果变虽间呈平行的变化关系，可采用哪些统计方法进行分析？如果变量间呈单向影响的关系，即一个或多个变量受另外多个变量的影响，可采用哪些统计方法进行分析？如果不仅要分析多个自变量对一个依变量影响的绝対程度，还要分析它们彫响的相对重要程度，乂可采用哪些统计方法进行分析？3、简述统计假设测验的基本思想。5、简述方差分析的基本思想。6、简述逐步回归分析的分析思路、适宜的实验资料和方法步骤。7、在多元线性回归分析中，若R（复相关系数）测验不显著，说明什么问题？若R显著但F（复决定系数）较小，譬如R2<50%,乂说明什么问题？8、多元线性回归分析中，能

3、否总接用各偏回归系数b：比较各自变量影响的相对重要程度？为什么？如果要利用bi比较各自变量影响的相对重要程度，应对b进行怎样处理才行？9、逐步回归分析屮，当引进或剔除一个变量后，为什么还要对方程中已显著的变最进行显著性检验？10、◎分析14个玉米品种的5个自变量X】（穗长）、X2（穗行数）、X3（行粒数）、X』（穗粒重）、X5（出籽率）与一个依变量y（平均亩产）的多元线性冋归关系，原始数据如卜•:yX1x2x3x4x5947.023.414.845.30.4685.2935.023.216.241.70.4083.3918.220.91

4、4.843.30.3882.6910.723.416・144.00.4685・2905.022.917.039.80.4580・4890.622.315.744.00.4185.4853.420.915.941.60.3585.4837.820.214.437.30.3382.5833.322.215・238・30・3782・2760.920.415.540.70.3284.2760.320.815.144.80.3579.5742.523.414.743.10.3579.5936.322.412.737.60.4484.6801.02

5、0-913-839-50-3879.2分别采用全模型回归分析法和逐步回归分析法的SAS编程方法已经算得结果如下表中,（1）各方差分析表测验结果是什么含义；（2）各参数估计表屮各个参数的含义是什么及其显著性测验的结果乂是什么？（3）建立统计上最优多元线性回归方程，并说明各自变量儿对依变量Y影响的绝对程度和方向。SumofMeanSourceDFSquaresSquareFValuePr>FMode1551301102605.500.0173Error8149261865.79248CorrectedTotal1366228Paramete

6、rEstimates表2、全模型回归分析参数估计及其显著性测验表ParameterEstimates表4.逐步回归分析参数估计及其显著性测验表ParameterStandardVariabIeDFEstimateErrortVaIuePr>

7、t

8、Intercept1-197.80388511.04427-0.390.7088xl1-9.7064515.38756-0.630.5458x213.7200112.027650.310.7650x31-3.796334.90913-0.770.4616x411212.90580388.9286

9、73.120.0143x5110.861895.497281.980.0836StepwiseSeIection:Step2AnalysisofVariance表3.逐步回归分析方差分析表SumofMeanSourceDFSquaresSquareFValuePr>FModeI2490352451715.690.0006Error11171931562.98478CorrectedTotaI1366228VariableEstimateErrorTypeIISSFValuePr>FIntercept-448.72090389.08036

10、2078.876731.330.2732x4992.01624239.644942678317.140.0016x511.134924.933407962.272765.090.0453ParameterS