掌握生物统计学的基本概念，了解生物统计学的主要内容和基本作用
了解生物统计学的发展概况
掌握生物统计学常用的术语
<aside> ⭕ 大纲 & 资料
第一章 概论
（1） 统计学 生物统计学
（2） 总体&样本
变量&常数 连续变量 离散变量 参数&统计数 效应&互作 误差（系统误差和随机误差）&错误 准确性&精确性
第二章 试验资料的整理与特征数的计算
（1） 数量性状资料（计量资料&计数资料）&质量性状资料
（2） 各种抽样方法（重点是随机抽样）的适用条件、特点
（3） 各种次数分布图的特点
（4） 计数资料和计量资料的整理方法（频率分析方法）全距、组距、组限、组中值
（5） 样本特征数：
算术平均数、中位数、众数、极差、方差、标准差、变异系数（计算应用）
（6） 算术平均数的两个重要特性
第三章 概率与概率分布
（1） 频率&概率
（2） 概率的运算：加法、乘法、减法等法则（计算应用）
（3） 二项分布的使用范围，参数，概率公式，曲线特征、应用（计算应用）
泊松分布的使用范围，参数，概率公式，曲线特征、应用（计算应用）
正态分布的概率密度函数及特征，标准正态分布，正态分布概率的查表计算（计算 应用）
（4） 抽样分布：
无偏估计 样本平均数分布的基本性质 （中心极限定理） 样本平均数差数分布的基本性质（标准误&标准差） u 分布，t 分布，卡方分布，F 分布的特点
第四章 统计推断
（1） 假设检验的基本原理：小概率事件原理、零假设和备择假设、双尾检验和单尾检验、 I 型和 II 型错误的比较
（2）单样本和双样本（样本平均数）的假设检验：u 检验、t 检验、方差齐性检验（计算应 用）
（3） 配对资料两平均值检验（计算应用）
（4） 参数的区间估计：
一个总体平均数，两个总体平均数差数的区间估计和点估计（计算应用） 置信区间，置信水平
第五章 卡方检验
（1）卡方检验的应用 （2）适合度检验 （计算应用） （3）独立性检验 （计算应用）
第六章 方差分析
（1）方差分析原理：线性模型、平方和自由度的分解
（2）方差分析的计算应用（方差分析表）
组内次数相等的单因素方差分析 有重复的两因素方差分析（计算应用）
（3）多重比较：LSD，LSR 法（SSR 或 Duncan 法）（字母标记法）（计算应用）
（4）方差分析的基本假定
第七章 回归和相关
（1）回归和相关 （2）直线回归方程的建立（计算应用） （3）相关系数和决定系数的计算（计算应用） （4）对线性方程、回归系数和相关系数进行显著性检验（计算应用）
第十章 试验设计
（1）试验设计的原则 （2）每种试验设计？应用前提？ （3）正交设计表示方法？
<aside> ⛈️ 试题类型及分数分配 一、填空题（15 分） 二、单选题（20 分） 三、判断题（10 分） 四、名词解释题（15 分） 五、分析计算题（40 分）
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【填空题】
变量按其性质可以分为 变量和 变量。
定量
定性
样本统计数是总体 的估计值。
参数
生物统计学是研究生命过程中以样本来推断 的一门学科。
总体
生物统计学的基本内容包括 和 两部分。
实验设计
统计分析
统计学的发展过程经历了 、 和 3个阶段。
古典记录统计学
近代描述统计学
现代推断统计学
生物学研究中，一般将样本容量 的样本称为大样本。
≥30
试验误差可以分为 和 两类，通过矫正或实施控制可予以消除的一类误差是 ，而通过合理的试验设计和精心管理可以减小，但无法完全消除的一类误差是 。
随机误差
系统误差
系统误差
随机误差
随机误差是由于试验中许多无法控制的偶然因素所造成的试验结果与真实结果之间产生的差异，是不可避免的。可以通过增加抽样或试验次数降低随机误差，但是不能完成消除随机误差。 系统误差是由于试验处理以外的其他条件明显不一致所产生的带有倾向性的或定向性的偏差。在某种程度上是可以控制的，保证试验过程精细，是可以避免的。
对于有限总体不必用统计推断方法。
正确答案：×
有限总体在统计分析时也需要用统计推断方法
在试验设计中，随机误差只能减小，而不能完全消除。
正确答案：√
随机误差由于试验中许多无法控制的偶然因素所造成的试验结果与真实结果之间产生的差异，是不可避免的。
统计学上试验误差，通常是指随机误差。
正确答案：√
资料的准确性高，其精确性也一定高。
正确答案：√
准确性和精确性是两个不同的概念
【名词解释】