版權(quán)說(shuō)明:本文檔由用戶提供并上傳,收益歸屬內(nèi)容提供方,若內(nèi)容存在侵權(quán),請(qǐng)進(jìn)行舉報(bào)或認(rèn)領(lǐng)
文檔簡(jiǎn)介
1、任課教師:陳彥云授課時(shí)數(shù):51課時(shí)學(xué)分:3分,生物統(tǒng)計(jì)學(xué),內(nèi) 容: 介紹科學(xué)研究中常用的、基本的 生物統(tǒng)計(jì)方法與試驗(yàn)設(shè)計(jì)方法 : 資料的整理; 平均數(shù)、 標(biāo)準(zhǔn)差與變異系數(shù); 常用概率分布;平均數(shù)的統(tǒng)計(jì)推斷;方差分析; ?2 檢驗(yàn);直線回歸與相關(guān);可直線化非線性回歸分析;協(xié)方差分析;試驗(yàn)設(shè)計(jì)的基本原理和方法及對(duì)比設(shè)計(jì)、隨機(jī)區(qū)組設(shè)計(jì),裂區(qū)設(shè)計(jì),正交設(shè)計(jì)等。,方
2、 法: 用CAI課件教學(xué),以課堂講授為主 要 求: 了 解 基本原理; 熟練掌握 所介紹的幾種試驗(yàn)設(shè)計(jì)方法,能 獨(dú)立進(jìn)行試驗(yàn)設(shè)計(jì); 熟練掌握 所介紹的幾種生物統(tǒng)計(jì)方法,能 獨(dú)立進(jìn)行試驗(yàn)結(jié)果的統(tǒng)計(jì)分析
3、; 熟練掌握 電子計(jì)算器的使用。,下一張,主 頁(yè),退 出,上一張,培 養(yǎng) 嚴(yán)謹(jǐn)?shù)闹螌W(xué)態(tài)度 精細(xì)的治學(xué)作風(fēng) 獨(dú)立的自學(xué)能力,下一張,主 頁(yè),退 出,上一張,成績(jī)?cè)u(píng)定: 平時(shí)作業(yè),30% 期末考試,70%作業(yè)要求: 獨(dú)立思考 演算正確
4、 作圖清楚 書(shū)寫(xiě)整齊,下一張,主 頁(yè),退 出,上一張,,主 要 教 學(xué) 參 考 文 獻(xiàn),[1]明道緒主編. 生物統(tǒng)計(jì). 中國(guó)農(nóng)業(yè)科技出版社,1998。 [2]明道緒主編. 獸醫(yī)統(tǒng)計(jì)方法. 成都科技大學(xué)出版社,1991。 [3]南京農(nóng)業(yè)大學(xué)主編. 田間試驗(yàn)與統(tǒng)計(jì)方法 (第二版). 農(nóng)業(yè)出版社,1988。 [4]莫惠棟 . 農(nóng)業(yè)試
5、驗(yàn)設(shè)計(jì). 上??茖W(xué)技術(shù)出版社,1984。 [5](美)G.W.斯奈迪格著,楊紀(jì)珂等譯. 應(yīng)用與農(nóng)學(xué)和生物學(xué)實(shí)驗(yàn)的數(shù)理統(tǒng)計(jì)方法. 科學(xué)出版社,1964。 [6](美)R·G·D·斯蒂爾, J·H·托里著, 楊紀(jì)珂等譯. 數(shù)理統(tǒng)計(jì)的原理與方法. 科學(xué)出版社,1976。 [7] 李春喜等編著。生物統(tǒng)計(jì)學(xué)學(xué)習(xí)指導(dǎo)??茖W(xué)出版社,200
6、8,下一張,主 頁(yè),退 出,上一張,每天 都是向既定目標(biāo) 邁進(jìn)的一步,贈(zèng) 言,下一張,主 頁(yè),退 出,上一張,zlcc,E-mail: nxchenyy@163.com陳彥云寧夏大學(xué)生命科學(xué)學(xué)院13895077945,第一章 概 論,第一節(jié) 生物統(tǒng)計(jì)學(xué)的概念及主要內(nèi)容,一、概念,生物
7、統(tǒng)計(jì)學(xué)(Biostatistics)是數(shù)理統(tǒng)計(jì)在生物學(xué)研究中的應(yīng)用,它是用數(shù)理統(tǒng)計(jì)的原理和方法來(lái)認(rèn)識(shí)、分析、推斷和解釋生命過(guò)程中的各種現(xiàn)象和試驗(yàn)調(diào)查資料的科學(xué)。屬于生物數(shù)學(xué)的范疇。,二、主要內(nèi)容,生 的物 基統(tǒng) 本計(jì) 內(nèi)學(xué) 容,試 驗(yàn) 設(shè) 計(jì),統(tǒng) 計(jì) 分 析,,,基本原則方案制定常用試驗(yàn)設(shè)計(jì)方法,,資料的搜集和整理數(shù)據(jù)特征數(shù)的計(jì)算統(tǒng)計(jì)推斷方差分析回歸和相關(guān)分析協(xié)方差分析主成分分析聚類(lèi)分析,,對(duì)比設(shè)計(jì)隨機(jī)區(qū)組設(shè)
8、計(jì)裂區(qū)設(shè)計(jì)拉丁方設(shè)計(jì)正交設(shè)計(jì),三 生物統(tǒng)計(jì)學(xué)的基本作用:,提供整理和描述數(shù)據(jù)資料的科學(xué)方法,確定某些性狀和特性的數(shù)量特征。,運(yùn)用顯著檢驗(yàn),判斷試驗(yàn)結(jié)果的可靠性或可行性。,提供由樣本推斷總體的方法。,提供試驗(yàn)設(shè)計(jì)的的一些重要原則。,第二節(jié) 生物統(tǒng)計(jì)學(xué)發(fā)展概況,統(tǒng)計(jì)發(fā)展史可以追溯到遠(yuǎn)古的原始社會(huì),但是,能使人類(lèi)的統(tǒng)計(jì)實(shí)踐上升到理論上予以概括總結(jié)的程度,即開(kāi)始成為一門(mén)系統(tǒng)的學(xué)科統(tǒng)計(jì)學(xué),卻是近代的事情,距今只有三百余年的短暫歷史。
9、 現(xiàn)代統(tǒng)計(jì)學(xué)起源于17世紀(jì),主要有兩個(gè)來(lái)源:1政治科學(xué)需要,2當(dāng)時(shí)貴族階層對(duì)機(jī)率數(shù)學(xué)理論很感興趣而發(fā)展起來(lái)的。另外,研究天文學(xué)的需要也促進(jìn)了統(tǒng)計(jì)學(xué)的發(fā)展。統(tǒng)計(jì)學(xué)發(fā)展的概貌,大致可劃分為古典記錄統(tǒng)計(jì)學(xué)、近代描述統(tǒng)計(jì)學(xué)和現(xiàn)代推斷統(tǒng)計(jì)學(xué)三種形態(tài)。,一、發(fā)展概況,原始社會(huì),奴隸社會(huì),封建社會(huì),資本主義社會(huì),,,,,迅速發(fā)展形成分支,生物統(tǒng)計(jì)學(xué),形成不同學(xué)派:,1、政治算術(shù)學(xué)派起源于17世紀(jì)60年代的英國(guó)代
10、表人物:威廉.配第(William Petty,1623~1687) 約翰.格朗托(John Graunt,1620~1674)代表作:《政治算術(shù)》但未采用“統(tǒng)計(jì)學(xué)”這個(gè)詞,2、國(guó)勢(shì)學(xué)派,又叫記述學(xué)派創(chuàng)建于17世紀(jì)的德國(guó)代表人物:海爾曼.康令(Herman Conring,1606~1681) 阿痕瓦爾(Gottfried Achenwall,1791~1772)代表
11、作:《近代歐洲各國(guó)國(guó)勢(shì)論》首次采用“stastistik” 德國(guó)經(jīng)濟(jì)學(xué)家和統(tǒng)計(jì)學(xué)家克尼斯(K . G . A Knies,1821~1898)在1850年發(fā)表的論文《獨(dú)立科學(xué)的統(tǒng)計(jì)學(xué)》中主張把“國(guó)家論”作為“國(guó)勢(shì)學(xué)”的科學(xué)命名,“統(tǒng)計(jì)學(xué)”作為“政治算術(shù)”的科學(xué)命名。,3、數(shù)理統(tǒng)計(jì)學(xué)派產(chǎn)生于19世紀(jì)中葉代表人物:阿道夫.凱特勒(L.A.J Quetelet,1796~1874)
12、高爾登(F.Galtonl,1822~1911) 皮爾遜(K.Pearson,1857~1936 )逐漸形成一門(mén)獨(dú)立的應(yīng)用數(shù)學(xué)。 1867年韋特斯坦(T.Wittstein)把既是數(shù)學(xué),又是統(tǒng)計(jì)學(xué)的新生科學(xué)命名為數(shù)理統(tǒng)計(jì)學(xué)。,4、社會(huì)統(tǒng)計(jì)學(xué)派以德國(guó)為中心,創(chuàng)建于19世紀(jì)后期代表人物:恩格爾(C.I.E. Engel,1821~1896)
13、 梅爾( C.G.V. Mager ,1841~1925)認(rèn)為統(tǒng)計(jì)學(xué)研究的對(duì)象是社會(huì)科學(xué),而數(shù)理統(tǒng)計(jì)學(xué)是一門(mén)應(yīng)用數(shù)學(xué)。19世紀(jì)中葉誕生了馬克思主義的統(tǒng)計(jì)理論,后來(lái),列寧對(duì)其進(jìn)行了豐富和發(fā)展。,二、統(tǒng)計(jì)學(xué)發(fā)展史中的重大事件與重要代表人物,J.Bernoulli(貝努里,瑞士,1654~1705) 系統(tǒng)論證了“大數(shù)定律”,即樣本容量越大,樣本統(tǒng)計(jì)數(shù)與總體參數(shù)之差越小。,P.S. Laplace(拉普拉斯,法國(guó),1749~
14、1827) 最早系統(tǒng)的把概率論方法運(yùn)用到統(tǒng)計(jì)學(xué)研究中去,建立了嚴(yán)密的概率數(shù)學(xué)理論,并應(yīng)用到人口統(tǒng)計(jì)、天文學(xué)等方面的研究上。,Gauss(高斯,德國(guó),1777~1855) 正態(tài)分布理論最早由De Moiver于1733年發(fā)現(xiàn),后來(lái)Gauss在進(jìn)行天文觀察和研究土地測(cè)量誤差理論時(shí)又一次獨(dú)立發(fā)現(xiàn)了正態(tài)分布(又稱常態(tài)分布)的理論方程,提出“誤差分布曲線”,后人為了紀(jì)念他,將正態(tài)分布也稱為Gauss分布。,F. G
15、alton(高爾登,英國(guó),1822~1911) 19世紀(jì)末統(tǒng)計(jì)學(xué)開(kāi)始用于生物學(xué)的研究。1882年Galton開(kāi)設(shè)“人體測(cè)量實(shí)驗(yàn)室”,測(cè)量9337人的資料,探索能把大量數(shù)據(jù)加以描述與比較的方法和途徑,引入了中位數(shù)、百分位數(shù)、四分位數(shù)、四分位差以及分布、相關(guān)、回歸等重要的統(tǒng)計(jì)學(xué)概念與方法。1889年發(fā)表第一篇生物統(tǒng)計(jì)論文《自然界的遺傳》。1901年Galton和他的學(xué)生Pearson創(chuàng)辦了“Biometrika(生物統(tǒng)計(jì)學(xué)報(bào)
16、)”雜志,首次明確“Biometry(生物統(tǒng)計(jì))”一詞。所以后人推崇Galton為生物統(tǒng)計(jì)學(xué)的創(chuàng)始人。,K. Pearson(卡.皮爾遜,英國(guó),1857~1936) Pearson的一生是統(tǒng)計(jì)研究的一生。他首創(chuàng)頻數(shù)分布表與頻數(shù)分布圖,如今已成為最基本的統(tǒng)計(jì)方法之一;觀察到許多生物的度量并不呈現(xiàn)正態(tài)分布,利用相對(duì)斜率得到矩形分布、J型分布、U型分布或鈴型分布等;1900年獨(dú)立發(fā)現(xiàn)了X2分布,提出了有名的卡方檢驗(yàn)法,后經(jīng)Fi
17、sher補(bǔ)充,成為小樣本推斷統(tǒng)計(jì)的早期方法之一; Pearson對(duì)“回歸與相關(guān)”進(jìn)一步作了發(fā)展,在1897~1905年,Pearson還提出復(fù)相關(guān)、總相關(guān)、相關(guān)比等概念,不僅發(fā)展了Galton的相關(guān)理論,還為之建立了數(shù)學(xué)基礎(chǔ)。,W.S.Gosset(歌賽特,英國(guó),1777~1855) 在生產(chǎn)實(shí)踐中對(duì)樣本標(biāo)準(zhǔn)差進(jìn)行了大量研究。于1908年以“Student(學(xué)生)”為筆名在該年的Biometrika上發(fā)表了論文《平均數(shù)的概
18、率誤差》,創(chuàng)立了小樣本檢驗(yàn)代替大樣本檢驗(yàn)的理論,即t分布和t檢驗(yàn)法,也稱為學(xué)生式分布。t檢驗(yàn)已成為當(dāng)代生物統(tǒng)計(jì)工作的基本工具之一,為多元分析理論的形成和應(yīng)用奠定了基礎(chǔ),為此,許多統(tǒng)計(jì)學(xué)家把1908年看作是統(tǒng)計(jì)推斷理論發(fā)展史上的里程碑。,R.A.Fisher(費(fèi)歇爾,英國(guó),1890~1962) Fisher一生論著頗多,共寫(xiě)了329篇。他跨進(jìn)統(tǒng)計(jì)學(xué)界是從研究概率分布開(kāi)始,1915年在Biometrika上發(fā)表論文《無(wú)限總體
19、樣本相關(guān)系數(shù)值的頻率分布》,被稱為現(xiàn)代推斷統(tǒng)計(jì)學(xué)的第一篇論文。1923年發(fā)展了顯著性檢驗(yàn)及估計(jì)理論,提出了F分布和F檢驗(yàn),1918年在《孟德?tīng)栠z傳試驗(yàn)設(shè)計(jì)間的相對(duì)關(guān)系》一文中首創(chuàng)“方差”和“方差分析”兩個(gè)概念,1925年提出隨機(jī)區(qū)組和正交拉丁方試驗(yàn)設(shè)計(jì),并在盧桑姆斯坦德農(nóng)業(yè)試驗(yàn)站得到檢驗(yàn)與應(yīng)用,他還在試驗(yàn)設(shè)計(jì)中提出“隨機(jī)化”原則,1938年和Yates合編了Fisher Yates隨機(jī)數(shù)字表。,另外 Neyman(189
20、4~1981)和S.Pearson進(jìn)行了統(tǒng)計(jì)理論研究,分別與1936和1938年提出一種統(tǒng)計(jì)假說(shuō)檢驗(yàn)學(xué)說(shuō)。P.C.Mabeilinrobis對(duì)作物抽樣調(diào)查、A.Waecl對(duì)序貫抽樣、Finney對(duì)毒理統(tǒng)計(jì)、K.Mather對(duì)生統(tǒng)遺傳學(xué)、F.Yates對(duì)田間試驗(yàn)設(shè)計(jì)等都作出了杰出貢獻(xiàn)。,三、統(tǒng)計(jì)學(xué)在中國(guó)的傳播,我國(guó)在解放前,社會(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展緩慢,統(tǒng)計(jì)的應(yīng)用和發(fā)展受到了很大的限制。1913年,顧澄教授(1882~?)翻譯了英國(guó)統(tǒng)計(jì)學(xué)家尤爾的著作
21、《統(tǒng)計(jì)學(xué)之理論》(1911),即為英美數(shù)理統(tǒng)計(jì)學(xué)傳入中國(guó)之始。之后又有一些英美統(tǒng)計(jì)著作被翻譯成中文,F(xiàn)isher的理論和方法也很快傳入中國(guó)。 在20世紀(jì)30年代,《生物統(tǒng)計(jì)與田間試驗(yàn)》就作為農(nóng)學(xué)系的必修課,1935年王綬(1876~1972)編著出版的《實(shí)用生物統(tǒng)計(jì)法》是我國(guó)出版最早的生物統(tǒng)計(jì)專著之一。隨后1942年范福仁出版了《田間試驗(yàn)技術(shù)》等,這些對(duì)推動(dòng)我國(guó)農(nóng)業(yè)生物統(tǒng)計(jì)和田間試驗(yàn)方法的應(yīng)用都產(chǎn)生了很大影響。,新中國(guó)成
22、立后,許多學(xué)者翻譯、編著了統(tǒng)計(jì)學(xué)論著,有力的推動(dòng)了數(shù)理統(tǒng)計(jì)方法在中國(guó)的普及和應(yīng)用。1978年12月國(guó)家統(tǒng)計(jì)局在四川峨眉召開(kāi)了統(tǒng)計(jì)教學(xué)、科研規(guī)劃座談會(huì),全面引進(jìn)了前蘇聯(lián)的社會(huì)經(jīng)濟(jì)統(tǒng)計(jì)理論和統(tǒng)計(jì)制度,對(duì)我國(guó)社會(huì)經(jīng)濟(jì)統(tǒng)計(jì)學(xué)的發(fā)展起到了一定的積極作用。這以后有關(guān)統(tǒng)計(jì)學(xué)的教材與論著如雨后春筍般涌現(xiàn),統(tǒng)計(jì)工作和統(tǒng)計(jì)科研迅速發(fā)展。1984年1月1日頒布實(shí)施《中華人民共和國(guó)統(tǒng)計(jì)法》,1987年2月國(guó)家統(tǒng)計(jì)局又發(fā)布《中華人民共和國(guó)統(tǒng)計(jì)法實(shí)施細(xì)則》,199
23、6年5月八屆人大十九次會(huì)議通過(guò)了《關(guān)于修改的決定》。 隨著計(jì)算機(jī)的迅速普及,統(tǒng)計(jì)電算程序SAS(Statistical Analysis System)、SPSS(Statistical Package for Social Science) 、 Excel等的引進(jìn),統(tǒng)計(jì)學(xué)在中國(guó)的應(yīng)用與研究出現(xiàn)了嶄新的局面。,第三節(jié) 常用統(tǒng)計(jì)學(xué)術(shù)語(yǔ),一、總體與樣本,具有相同性質(zhì)或?qū)傩缘膫€(gè)體所組成的集合稱為總體 (populat
24、ion),它是指研究對(duì)象的全體;組成總體的基本單元稱為個(gè)體(individual);從總體中抽出若干個(gè)體所構(gòu)成的集合稱為樣本(sample);總體又分為有限總體和無(wú)限總體:含有有限個(gè)個(gè)體的總體稱為有限總體(finitude popuoation);包含有極多或無(wú)限多個(gè)體的總體稱為無(wú)限總體(infinitude popuoation).,構(gòu)成樣本的每個(gè)個(gè)體稱為樣本單位;樣本中所包含的個(gè)體數(shù)目叫樣本容量或樣本大小(sample s
25、ize),樣本容量常記為n。 一般在生物學(xué)研究中,通常把n≤30的樣本叫小樣本,n >30的樣本叫大樣本。對(duì)于小樣本和大樣本,在一些統(tǒng)計(jì)數(shù)的計(jì)算和分析檢驗(yàn)上是不一樣的。 研究的目的是要了解總體,然而能觀測(cè)到的卻是樣本,通過(guò)樣本來(lái)推斷總體是統(tǒng)計(jì)分析的基本特點(diǎn)。,二、變量與常量,變量,或變數(shù),指相同性質(zhì)的事物間表現(xiàn)差異性或差異特征的數(shù)據(jù)。 常數(shù),表示能代表事物特征和性質(zhì)的數(shù)值
26、,通常由變量計(jì)算而來(lái),在一定過(guò)程中是不變的。,變量,,定性變量,定量變量,連續(xù)變量,,非連續(xù)變量,只有整數(shù)出現(xiàn),可以有任何小數(shù)出現(xiàn),為了表示總體和樣本的數(shù)量特征,需要計(jì)算出幾個(gè)特征數(shù),包括平均數(shù)和變異數(shù)(極差、方差、標(biāo)準(zhǔn)差等)。 描述總體特征的數(shù)量稱為參數(shù)(parameter),也稱參量。常用希臘字母表示參數(shù),例如用μ表示總體平均數(shù),用σ表示總體標(biāo)準(zhǔn)差; 描述樣本特征的數(shù)量稱為統(tǒng)計(jì)數(shù)(staistic)
27、,也稱統(tǒng)計(jì)量。常用拉丁字母表示統(tǒng)計(jì)數(shù),例如用 表 示樣本平均數(shù),用S表示樣本標(biāo)準(zhǔn)差。,三、參數(shù)與統(tǒng)計(jì)數(shù),四、效應(yīng)與互作,通過(guò)施加試驗(yàn)處理,引起試驗(yàn)差異的作用稱為效應(yīng)。效應(yīng)是一個(gè)相對(duì)量,而非絕對(duì)量,表現(xiàn)為施加處理前后的差異。效應(yīng)有正效應(yīng)與負(fù)效應(yīng)之分。,互作,又叫連應(yīng),是指兩個(gè)或兩個(gè)以上處理因素間相互作用產(chǎn)生的效應(yīng)?;プ饕灿姓?yīng)(協(xié)同作用)與負(fù)效應(yīng)(拮抗作用)之分。,五、機(jī)誤與錯(cuò)誤,變異,,效應(yīng),誤差,,隨機(jī)誤差/機(jī)誤(Random
28、 error),系統(tǒng)誤差/錯(cuò)誤(Systematic error),隨機(jī)誤差,也叫 抽樣誤差(sampling error) 。這是由于試驗(yàn)中無(wú)法控制的內(nèi)在和外在的偶然因素所造成。如試驗(yàn)動(dòng)物的初始條件、飼養(yǎng)條件、管理措施等盡管在試驗(yàn)中力求一致,但也不可能達(dá)到絕對(duì)一致,所以隨機(jī)誤差帶有偶然性質(zhì),在試驗(yàn)中,即使十分小心也是不可避免的。如果通過(guò)良好的試驗(yàn)設(shè)計(jì)、正確的試驗(yàn)操作,增加抽樣或試驗(yàn)次數(shù),隨機(jī)誤差可能減小,但不可能完全消滅。統(tǒng)計(jì)上的試驗(yàn)
29、誤差一般都指隨機(jī)誤差。隨機(jī)誤差越小,試驗(yàn)精確性越高。,系統(tǒng)誤差,也叫片面誤差 (lopsided error)。 這是由于試驗(yàn)條件控制不一致、測(cè)量?jī)x器不準(zhǔn)、試劑配制不當(dāng)、試驗(yàn)人員粗心大意使稱量、觀測(cè)、記載、抄錄、計(jì)算中出現(xiàn)錯(cuò)誤等人為因素而引起的。系統(tǒng)誤差影響試驗(yàn)的準(zhǔn)確性。只要以認(rèn)真負(fù)責(zé)的態(tài)度和細(xì)心的工作作風(fēng)是完全可以避免的。,六、準(zhǔn)確性與精確性,準(zhǔn)確性(accuracy),也叫準(zhǔn)確度,指在調(diào)查或試驗(yàn)中某一試驗(yàn)指標(biāo)或性狀的觀測(cè)值與其真值接
30、近的程度。設(shè)某一試驗(yàn)指標(biāo)或性狀的真值為μ,觀測(cè)值為 x,若 x與μ相差的絕對(duì)值|x-μ|越小, 則觀測(cè)值x的準(zhǔn)確性越高; 反之則低。 精確性(precision),也叫精確度,指調(diào)查或試驗(yàn)中同一試驗(yàn)指標(biāo)或性狀的重復(fù)觀測(cè)值彼此接近的程度。若觀測(cè)值彼此接近,即任意二個(gè)觀測(cè)值xi 、xj 相差的絕對(duì)值|xi -xj |越小,則觀測(cè)值精確性越高;反之則低。,,,試驗(yàn)資料的整理,特征數(shù)的計(jì)算,與,第二章,一、試驗(yàn)資料的類(lèi)型,二、試
31、驗(yàn)資料的搜集,三、試驗(yàn)資料的整理,對(duì)試驗(yàn)資料進(jìn)行分類(lèi)是統(tǒng)計(jì)歸納的基礎(chǔ)。,試驗(yàn)資料類(lèi)型,,數(shù)量性狀資料,質(zhì)量性狀資料/屬性性狀資料,,計(jì)數(shù)資料/非連續(xù)變量資料,計(jì)量資料/連續(xù)變量資料,數(shù)量性狀(quantitative character)是指能夠以計(jì)數(shù)和測(cè)量或度量的方式表示其特征的性狀。觀察測(cè)定數(shù)量性狀而獲得的數(shù)據(jù)就是數(shù)量性狀資料 (data of quantitative characteristics)。數(shù)量性狀資料的獲得有計(jì)數(shù)和測(cè)
32、量?jī)煞N方式,因而數(shù)量性狀資料又分為計(jì)數(shù)資料和計(jì)量資料兩種。,一、數(shù)量性狀資料,1、計(jì)數(shù)資料 指用計(jì)數(shù)方式獲得的數(shù)量性狀資料。在這類(lèi)資料中,它的各個(gè)觀察值只能以整數(shù)表示,在兩個(gè)相鄰整數(shù)間不得有任何帶小數(shù)的數(shù)值出現(xiàn),因此各觀察值是不連續(xù)的,所以該類(lèi)資料也稱為非連續(xù)變量資料或間斷變量資料或離散變量資料。,2、計(jì)量資料 指用測(cè)量或度量法獲得的數(shù)量性狀資料,即用度、量、衡等計(jì)量工具直接測(cè)定獲
33、得的數(shù)據(jù)資料。其數(shù)據(jù)是用長(zhǎng)度、重量、容積、溫度、濃度等來(lái)表示,要帶單位。這種資料的各個(gè)觀測(cè)值不一定是整數(shù),兩個(gè)相鄰的整數(shù)間可以有帶小數(shù)的任何數(shù)值出現(xiàn),其小數(shù)位數(shù)的多少由度量工具的精確度而定, 它們之間的變異是連續(xù)性的,因此計(jì)量資料也稱為連續(xù)變量資料。,二、質(zhì)量性狀資料 質(zhì)量性狀(qualitative character)是指能觀察到而不能直接測(cè)量的性狀。觀察質(zhì)量性狀而獲得的數(shù)據(jù)就是質(zhì)量性狀資料(data of
34、qualitative characteristics),也稱為屬性性狀資料。這類(lèi)性狀本身不能直接用數(shù)值表示,要獲得這類(lèi)性狀的數(shù)據(jù)資料,須對(duì)其觀察結(jié)果作數(shù)量化處理,其方法有以下兩種:,1、統(tǒng)計(jì)次數(shù)法 在一定的總體或樣本中,根據(jù)某一質(zhì)量性狀的類(lèi)別統(tǒng)計(jì)其次數(shù),以次數(shù)作為質(zhì)量性狀的數(shù)據(jù)。例如,在研究豌豆的花色遺傳時(shí),紅花與白花雜交,子二代中紅花、紫花和白花的株數(shù)分類(lèi)統(tǒng)計(jì)如下表。,這種由質(zhì)量性狀數(shù)量化得來(lái)的資料又叫次數(shù)
35、資料。,2、評(píng)分法 對(duì)某一質(zhì)量性狀分成不同級(jí)別,對(duì)不同級(jí)別進(jìn)行評(píng)分來(lái)表示其性狀差異的方法。從而將質(zhì)量性狀進(jìn)行數(shù)量化,以便統(tǒng)計(jì)分析。,一、試驗(yàn)資料的類(lèi)型,二、試驗(yàn)資料的搜集,三、試驗(yàn)資料的整理,,調(diào) 查,試 驗(yàn),資料搜集的方法,一、調(diào)查 調(diào)查是對(duì)已經(jīng)存在的事情的資料按某種方案進(jìn)行收集的方法。資料的調(diào)查又可以分為兩種:普查和抽樣調(diào)查。1、普查 是對(duì)研究對(duì)象的全部個(gè)體逐一進(jìn)行調(diào)
36、查的方法。普查一般要求在一定的時(shí)間或范圍進(jìn)行,要求準(zhǔn)確和全面。,2、抽樣調(diào)查 是根據(jù)一定的原則從研究對(duì)象中抽取一部分具有代表性的個(gè)體進(jìn)行調(diào)查的方法。通過(guò)抽樣將獲得的樣本資料進(jìn)行統(tǒng)計(jì)處理,然后利用樣本的特征數(shù)對(duì)總體進(jìn)行推斷。生物學(xué)研究中,進(jìn)行普查的情況較少,多數(shù)情況下還是進(jìn)行抽樣調(diào)查。 隨機(jī)抽樣必須滿足2個(gè)條件:一是總體中每個(gè)個(gè)體被抽中的機(jī)會(huì)是均等的;二是總體中任意一個(gè)個(gè)體是相互獨(dú)立的,是否被抽中不受其他個(gè)
37、體的影響。,二、試驗(yàn) 試驗(yàn)是對(duì)已有的或沒(méi)有的事物加以處理的方法。 常見(jiàn)的試驗(yàn)設(shè)計(jì)方法有:對(duì)比設(shè)計(jì)、隨機(jī)區(qū)組設(shè)計(jì)、平衡不完全區(qū)組設(shè)計(jì)、裂區(qū)設(shè)計(jì)、拉丁方設(shè)計(jì)、正交設(shè)計(jì)、正交旋轉(zhuǎn)設(shè)計(jì)等等。 試驗(yàn)設(shè)計(jì)須遵循的三大原則是:隨機(jī)、重復(fù)和局部控制。,一、試驗(yàn)資料的類(lèi)型,二、試驗(yàn)資料的搜集,三、試驗(yàn)資料的整理,三、試驗(yàn)資料的整理,(一)原始資料的檢查與核對(duì),,調(diào)查,試驗(yàn),原始數(shù)據(jù),,,核對(duì),檢查,訂正,
38、檢查和核對(duì)原始資料的目的:確保原始資料的完整性和正確性。,三、試驗(yàn)資料的整理,(二)次數(shù)分布表,統(tǒng)計(jì)表的結(jié)構(gòu)和要求: 結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)單,層次分明,安排合理,重點(diǎn)突出,數(shù)據(jù)準(zhǔn)確。,表號(hào) 標(biāo)題,1、標(biāo)題 簡(jiǎn)明扼要、準(zhǔn)確地說(shuō)明表的內(nèi)容,有時(shí)須注明時(shí)間、地點(diǎn)。2、標(biāo)目 標(biāo)目分橫標(biāo)目和縱標(biāo)目?jī)身?xiàng)。橫標(biāo)目列在表的左側(cè) ,縱標(biāo)目列在表的上端,標(biāo)目需 注 明計(jì)算單位,如%、kg、cm等等。 3、數(shù)字 一律用阿拉伯?dāng)?shù)字,數(shù)字以小數(shù)點(diǎn)對(duì)
39、齊,小數(shù)位數(shù)一致, 無(wú)數(shù)字的用“─”表示,數(shù)字是“0”的,則填寫(xiě)“0”。4、線條 多用三線表,上下兩條邊線略粗。,三、試驗(yàn)資料的整理,計(jì)數(shù)資料基本上采用單項(xiàng)式分組法進(jìn)行整理。,特點(diǎn):用樣本變量自然值進(jìn)行分組,每組用一個(gè)或幾個(gè)變量值來(lái)表示。,11~17,來(lái)亨雞每月產(chǎn)蛋數(shù)變動(dòng)范圍:,,分為7組,,統(tǒng)計(jì)各組次數(shù),,計(jì)算頻率和累積頻率,,制表,1 自然值進(jìn)行分組,最大值17,最小值11。,2 數(shù)據(jù)主要集中在14,向兩側(cè)分布逐漸減少。,表2-
40、3 小麥品種300個(gè)麥穗穗粒數(shù)的次數(shù)分布表,45組?,,9 組,三、試驗(yàn)資料的整理,計(jì)量資料一般采用組距式分組法。,全距,組數(shù),組距,組限,歸組,,,,,制表,,表2-4 150尾鰱魚(yú)體長(zhǎng)(cm),(1) 求全距, 又稱極差 (range):,R=Xmax- Xmin =85-37 =48(cm),(2) 確定組數(shù)和組距(class boundary),組數(shù)是根據(jù)樣本觀測(cè)數(shù)的多少及組距的
41、大小來(lái)確定的,同時(shí)考慮到對(duì)資料要求的精確度以及進(jìn)一步計(jì)算是否方便。,組數(shù),組距,多,小,統(tǒng)計(jì)數(shù)精確,計(jì)算不方便,少,大,統(tǒng)計(jì)數(shù)不精確,計(jì)算方便,組數(shù)的確定,表2-5 樣本容量與分組數(shù)的關(guān)系,組距的確定,即每組內(nèi)的上下限范圍。,組距=全距/組數(shù)=48/10=4.8,10組,5cm,(3)確定組限(class limit)和組中值(class midvalue),組限 是指每個(gè)組變量值的起止界限。,,上限,下限,組中值 是兩個(gè)組限的中間
42、值。,表2-4 150尾鰱魚(yú)體長(zhǎng)(cm),最小一組的下限必須小于資料中的最小值,最大一組的上限必須大于資料中的最大值;臨界值就高不就低。,35~,40~,45~,…,85~。,(4) 分組,確定好組數(shù)和各組上下限后,可按原始資料中各觀測(cè)值的次序,將各個(gè)數(shù)值歸于各組,計(jì)算各組的觀測(cè)數(shù)次數(shù)、頻率、累積頻率,制成一個(gè)次數(shù)分布表。,計(jì)數(shù)的方法,,卡片法,唱票法,,畫(huà)“正”字,組限 組中值 次數(shù)
43、 頻率 累積頻率 Frequency Percent Cumulative Percent 35~ 37.5 3 0.0200 0
44、.0200 40~ 42.5 4 0.0267 0.0467 45~ 47.5 17 0.1133 0.1600 50~
45、 52.5 28 0.1867 0.3467 55~ 57.5 40 0.2666 0.6133 60~ 62.5 25
46、 0.1667 0.7800 65~ 67.5 17 0.1133 0.8973 70~ 72.5 6 0.0400
47、 0.9333 75~ 77.5 7 0.0467 0.9800 80~ 82.5 2 0.0133 0.99
48、33 85~ 87.5 1 0.0067 1.0000,表2-6 150尾鰱魚(yú)體長(zhǎng)的次數(shù)分布表,,,,三、試驗(yàn)資料的整理,(三)次數(shù)分布圖和頻率分布圖,定義:把次數(shù)(頻率)分布資料畫(huà)成統(tǒng)計(jì)圖形。,特點(diǎn):直觀、形象,包括:條形圖、直方圖、多邊形圖、餅圖和散點(diǎn)圖,三、試驗(yàn)資料的整理,統(tǒng)計(jì)圖繪制的
49、基本要求:,(1)標(biāo)題簡(jiǎn)明扼要,列于圖的下方;(2)縱、橫兩軸應(yīng)有刻度,注明單位;(3)橫軸由左至右,縱軸由下而上,數(shù)值由小到大;圖 形長(zhǎng)寬比例約5:4或6:5;(4)圖中需用不同顏色或線條代表不同事物時(shí),應(yīng)有圖 例說(shuō)明。,,圖2.1 月產(chǎn)蛋數(shù)次數(shù)分布柱形圖,圖2.2 月產(chǎn)蛋數(shù)頻率分布柱形圖,條形圖(bar chart), 又稱柱形圖,計(jì)數(shù)資料,特點(diǎn):柱形之間要間隔一定的距離,
50、屬性資料,2 餅圖(pie chart),圖1 來(lái)亨雞月產(chǎn)蛋次數(shù)分布圖,計(jì)數(shù)資料,質(zhì)量性狀資料,,35%,19%,21%,11%,5%,7%,2%,圖2.3 鰱魚(yú)體長(zhǎng)次數(shù)分布圖,3 直方圖 (histogram),又稱矩形圖,計(jì)量資料,特點(diǎn):各組之間沒(méi)有距離,4 多邊形圖(polygon),又稱折線圖(broken-line chart),計(jì)量資料,圖2.3 鰱魚(yú)體長(zhǎng)次數(shù)分布圖,5 散點(diǎn)圖(scatter),a. 正
51、向直線關(guān)系,b. 負(fù)向直線關(guān)系,c. 曲線關(guān)系,試驗(yàn)資料的整理,特征數(shù)的計(jì)算,與,第二章,集中性 是變量在趨勢(shì)上有著向某一中心聚集,或者說(shuō) 以某一數(shù)值為中心而分布的性質(zhì)。,離散性 是變量有著離中分散變異的性質(zhì)。,變量的分布具有兩種明顯的基本特征:集中性和離散性。,集中性,離散性,,平均數(shù),,變異數(shù),,算術(shù)平均數(shù),中位數(shù),眾數(shù),幾何平均數(shù),,極差,方差,標(biāo)準(zhǔn)差,變異系數(shù),調(diào)和平均數(shù),特征數(shù),一、
52、平均數(shù),平均數(shù) 平均數(shù)是統(tǒng)計(jì)學(xué)中最常用的統(tǒng)計(jì)量,是計(jì)量資料的代表值,表示資料中觀測(cè)數(shù)的中心位置,并且可作為資料的代表與另一組相比較,以確定二者的差異情況。,,,,,,一、平均數(shù),(一)平均數(shù)的種類(lèi),算術(shù)平均數(shù),中位數(shù),眾數(shù),幾何平均數(shù),調(diào)和平均數(shù),一、平均數(shù),1. 算術(shù)平均數(shù) (arithmetic mean),定義:總體或樣本資料中所有觀測(cè)數(shù)的總和除以觀測(cè)數(shù) 的個(gè)數(shù)所得的商,簡(jiǎn)稱平均數(shù)、均數(shù)或均值。,總體
53、:,μ,=,樣本:,=,一、平均數(shù),2. 中位數(shù)(median),資料中所有觀測(cè)數(shù)依大小順序排列,居于中間位置的觀測(cè)數(shù)稱為中位數(shù)或中數(shù)。,,Md,1、當(dāng)觀測(cè)值個(gè)數(shù)n為奇數(shù)時(shí),(n+1)/2位置的觀測(cè)值,即x(n+1)/2為中位數(shù): Md = 2、當(dāng)觀測(cè)值個(gè)數(shù)為偶 數(shù) 時(shí),n/2和(n/2+1)位置的兩個(gè)觀測(cè)值之和的1/2為中位數(shù),即:,一、平均數(shù),3. 眾數(shù)
54、(mode),資料中出現(xiàn)次數(shù)最多的那個(gè)觀測(cè)值或次數(shù)最多一組的組中值或中點(diǎn)值。,,M0,注意:(1)對(duì)于某些數(shù)據(jù)而言,如均勻分布,并不存在眾數(shù);(2)對(duì)于某些數(shù)據(jù)存在兩個(gè)或兩個(gè)以上的眾數(shù);(3)主要用來(lái)描述頻率分布。,一、平均數(shù),4. 幾何平均數(shù) (geometric mean),資料中有n個(gè)觀測(cè)數(shù),其乘積開(kāi)n次方所得數(shù)值。,,G,適用范圍:幾何均數(shù)適用于變量X為對(duì)數(shù)正態(tài)分布, 經(jīng)對(duì)數(shù)轉(zhuǎn)換后
55、呈正態(tài)分布的資料。,G=,一、平均數(shù),5. 調(diào)和平均數(shù) (harmonic mean),資料中各觀測(cè)值倒數(shù)的算術(shù)平均數(shù)的倒數(shù)。,,H,適用范圍:主要用于反映生物不同階段的平均增長(zhǎng) 率或不同規(guī)模的平均規(guī)模。,一、平均數(shù),(二)算術(shù)平均數(shù)的計(jì)算方法,直接計(jì)算法,減去常數(shù)法,加權(quán)平均法,1、直接計(jì)算法 主要用于樣本含量n≤30以下、未經(jīng)分組資料平均數(shù)的計(jì)算。,例:隨機(jī)抽取20株小麥測(cè)量它
56、們的株高(cm)分別為: 79 85 84 86 84 83 82 83 8384 81 80 81 82 81 82 82 82 80 求小麥的平均株高。,2、減去(加上)常數(shù)法 若變量 的值都比較大(或都比較小),且接近某一常數(shù)a時(shí),可將它們的值都減去(或加上)常數(shù)a,得到一組新的數(shù)據(jù)
57、,在計(jì)算其平均數(shù)。,例:設(shè)a為80(cm)則有: 79 85 84 86 84 83 82 83 83 2 -1 5 4 6 4 3 2 3 3 81 80 81 82 81 82 82 82 80 4 1 0 1
58、 2 1 2 2 2 0,“-80”,3、加權(quán)平均法 對(duì)于樣本含量 n>30 以上且已分組的資料,可以在次數(shù)分布表的基礎(chǔ)上采用加權(quán)法計(jì)算平均數(shù),計(jì)算公式為:,第i組的次數(shù)fi是權(quán)衡第i個(gè)自然值xi在資料中所占比重大小的數(shù)量,因此將fi 稱為是xi的“權(quán)數(shù)”,加權(quán)法也由此而得名。,例:,式中: — 第i組的組中值;
59、 — 第i組的次數(shù); — 分組數(shù),若為分組資料,則用每組組中值乘以該組次數(shù)之和再除以總次數(shù)來(lái)計(jì)算:,例: 將100頭長(zhǎng)白母豬的仔豬一月窩重(單位:kg)資料整理成次數(shù)分布表如下,求其加權(quán)數(shù)平均數(shù)。,表 100頭長(zhǎng)白母豬仔豬一月窩重次數(shù)分布表,即這100頭長(zhǎng)白母豬仔豬一月齡平均窩重為45.2kg,計(jì)算若干個(gè)來(lái)自同一總體的樣本平均數(shù)的平均數(shù)時(shí),如果樣本含量不等,也應(yīng)采用加權(quán)法計(jì)算。,例:某牛群有
60、黑白花奶牛 1500頭,其平均體重為750 kg ,而另一牛群有黑白花奶牛1200頭,平均體重為725 kg,如果將這兩個(gè)牛群混合在一起,其混合后平均體重為多少? 此例兩個(gè)牛群所包含的牛的頭數(shù)不等,要計(jì)算兩個(gè)牛群混合后的平均體重,應(yīng)以兩個(gè)牛群牛的頭數(shù)為權(quán),求兩個(gè)牛群平均體重的加權(quán)平均數(shù),即:,離均差之和等于零。,離均差平方和最小。,(三)算術(shù)平均數(shù)的重要性質(zhì),,Σ(x-x-) = x1+ x2 +…….+ xn
61、 –n. x- =Σx-nΣx/n=Σx-Σx=0,,Σ(x-a) 2= Σ[(x-x-)+ (x--a)]2 = Σ[(x-x-)2+2 (x-x-) (x--a)+ (x--a)2]= Σ(x-x-)2+Σ (x--a)2= Σ(x-x-)2+n(x--a)2,一、平均數(shù),(四)算術(shù)平均數(shù)的作用,(1)指出一組數(shù)據(jù)資料內(nèi)變量的中心位置,標(biāo)志著資 料所代表性狀的數(shù)量水平和質(zhì)量水平。,(2)作為樣本或資料的代表數(shù)
62、與其他資料進(jìn)行比較。,(3)通過(guò)平均數(shù)提供計(jì)算樣本變異數(shù)的基本數(shù)據(jù)。,(4)用樣本的平均數(shù)估計(jì)總體平均數(shù)。,二、變異數(shù),變異數(shù)的種類(lèi),極差,方差,標(biāo)準(zhǔn)差,變異系數(shù),二、變異數(shù),(一)極差(全距,range),極差是數(shù)據(jù)分布的兩端變異的最大范圍,即樣本變量值最大值和最小值之差,用R表示。它是資料中各觀測(cè)值變異程度大小的最簡(jiǎn)便的統(tǒng)計(jì)量。,例:150尾鰱魚(yú)體長(zhǎng) R=85-37=48(cm),R = max{x1,x2,……, xn} -
63、 min{x1,x2,……, xn} ={x1,x2,……, xn}max - {x1,x2,……, xn}min,二、變異數(shù),簡(jiǎn)單明了,當(dāng)資料很多而又要迅速對(duì)資料的變異程度作出判斷時(shí),可以利用極差。,(1) 除了最大、最小值,不能反映組內(nèi)其他數(shù)據(jù)的變異。,優(yōu)點(diǎn),缺點(diǎn),用途,(2)樣本較大時(shí)抽到較大值與較小值的可能性也較大,因而樣本極差也較大,故樣本含量相差較大時(shí),不宜用極差來(lái)比較分布的離散度。,極差,二、變異數(shù),如何準(zhǔn)確地表示
64、樣本內(nèi)各個(gè)觀測(cè)值的變異程度,平均數(shù),可以求出各個(gè)觀測(cè)值與平均數(shù)的離差,即離均差。,離均差可以反映出一個(gè)觀測(cè)值偏離平均數(shù)的性質(zhì)和程度。,離均差之和為零。,?,,方差,二、變異數(shù),,平方和(SS),,平方和的平均數(shù),,二、變異數(shù),自由度(degree of freedom),,,二、變異數(shù),,均方(mean square,MS),方差(variance),二、變異數(shù),(二)方差(Variance),樣本,總體,二、變異數(shù),樣本方差帶有原觀測(cè)
65、單位的平方單位,在僅表示一個(gè)資料中各觀測(cè)值的變異程度而不作其它分析時(shí),常需要與平均數(shù)配合使用,這時(shí)應(yīng)將平方單位還原,即求出樣本方差的平方根。,標(biāo)準(zhǔn)差,二、變異數(shù),(三)標(biāo)準(zhǔn)差(standard deviation, Sd),樣本,總體,二、變異數(shù),(三)標(biāo)準(zhǔn)差(standard deviation, Sd),二、變異數(shù),x=411,x2=18841,X’=6,X’2=76,二、變異數(shù),二、變異數(shù),(三)標(biāo)準(zhǔn)差(standard devi
66、ation, Sd),例:,二、變異數(shù),(三)標(biāo)準(zhǔn)差(standard deviation, Sd),特性,標(biāo)準(zhǔn)差的大小,受多個(gè)觀測(cè)數(shù)影響,如果觀測(cè)數(shù)與觀測(cè)數(shù)間差異較大,則離均差也大,因而標(biāo)準(zhǔn)差也大,反之則小。,1,各觀測(cè)數(shù)加上或減去一個(gè)常數(shù),其標(biāo)準(zhǔn)差不變;,2,各觀測(cè)數(shù)乘以或除以一個(gè)常數(shù)a,其標(biāo)準(zhǔn)差擴(kuò)大或縮小a倍。,二、變異數(shù),(三)標(biāo)準(zhǔn)差(standard deviation, Sd),3,2s,3s,68.27%,95.46%,9
67、9.73%,二、變異數(shù),(三)標(biāo)準(zhǔn)差(standard deviation, Sd),作用,1,表示變量分布的離散程度。,4,估計(jì)平均數(shù)的標(biāo)準(zhǔn)誤。,3,進(jìn)行平均數(shù)的區(qū)間估計(jì)和變異系數(shù)計(jì)算。,2,可以概括估計(jì)出變量的次數(shù)分布及各類(lèi)觀測(cè)數(shù)在總體中所占的比例。,二、變異數(shù),(四)變異系數(shù)(coefficient of variability, CV ),定義:樣本的標(biāo)準(zhǔn)差除以樣本平均數(shù),所得到的比值就是變異系數(shù)。,特點(diǎn):是樣本變量的相對(duì)變異量
68、,不帶單位。 可以比較不同樣本相對(duì)變異程度的大小。,二、變異數(shù),(四)變異系數(shù)(coefficient of variability, CV ),大田,穗粒數(shù)44.6,標(biāo)準(zhǔn)差18.9豐產(chǎn)田,穗粒數(shù)65.0,標(biāo)準(zhǔn)差18.3,大田,CV=42.38%豐產(chǎn)田,CV=28.15%,二、變異數(shù),(四)變異系數(shù)(coefficient of variability, CV ),用途,1,比較度量衡單位不同的多組資料的變
溫馨提示
- 1. 本站所有資源如無(wú)特殊說(shuō)明,都需要本地電腦安裝OFFICE2007和PDF閱讀器。圖紙軟件為CAD,CAXA,PROE,UG,SolidWorks等.壓縮文件請(qǐng)下載最新的WinRAR軟件解壓。
- 2. 本站的文檔不包含任何第三方提供的附件圖紙等,如果需要附件,請(qǐng)聯(lián)系上傳者。文件的所有權(quán)益歸上傳用戶所有。
- 3. 本站RAR壓縮包中若帶圖紙,網(wǎng)頁(yè)內(nèi)容里面會(huì)有圖紙預(yù)覽,若沒(méi)有圖紙預(yù)覽就沒(méi)有圖紙。
- 4. 未經(jīng)權(quán)益所有人同意不得將文件中的內(nèi)容挪作商業(yè)或盈利用途。
- 5. 眾賞文庫(kù)僅提供信息存儲(chǔ)空間,僅對(duì)用戶上傳內(nèi)容的表現(xiàn)方式做保護(hù)處理,對(duì)用戶上傳分享的文檔內(nèi)容本身不做任何修改或編輯,并不能對(duì)任何下載內(nèi)容負(fù)責(zé)。
- 6. 下載文件中如有侵權(quán)或不適當(dāng)內(nèi)容,請(qǐng)與我們聯(lián)系,我們立即糾正。
- 7. 本站不保證下載資源的準(zhǔn)確性、安全性和完整性, 同時(shí)也不承擔(dān)用戶因使用這些下載資源對(duì)自己和他人造成任何形式的傷害或損失。
最新文檔
- 生物統(tǒng)計(jì)學(xué)
- 《統(tǒng)計(jì)學(xué)》課件
- 生物統(tǒng)計(jì)學(xué)實(shí)例
- 生物統(tǒng)計(jì)學(xué)介紹
- 統(tǒng)計(jì)學(xué)課件英語(yǔ)
- 統(tǒng)計(jì)學(xué)課件2
- 《應(yīng)用統(tǒng)計(jì)學(xué)》課件
- 生物統(tǒng)計(jì)學(xué)教案(1)
- 生物統(tǒng)計(jì)學(xué)教案(7)
- 生物統(tǒng)計(jì)學(xué)教案(6)
- 生物統(tǒng)計(jì)學(xué)教案(10)
- 生物統(tǒng)計(jì)學(xué)教案(12)
- 2016體育統(tǒng)計(jì)學(xué)課件
- 衛(wèi)生統(tǒng)計(jì)學(xué)課件
- 醫(yī)學(xué)統(tǒng)計(jì)學(xué)ppt課件
- 生物統(tǒng)計(jì)學(xué)作業(yè)word
- 生物統(tǒng)計(jì)學(xué)教案(2)
- 生物統(tǒng)計(jì)學(xué)教案(11)
- 生物統(tǒng)計(jì)學(xué)教案(9)
- 生物統(tǒng)計(jì)學(xué)教案(3)
評(píng)論
0/150
提交評(píng)論