1、11、方差：变数变异程度的度量，对于总体 ，对于样本 。22iYN22()1Yysn2、总体：指在同一组条件下所有成员的某种状态变量的集合；或者说是某一变数的全部可能值的集合；或性质相同的个体组成的整个集团。3、置信度：若使总体参数 在区间 中的概率为 ，即： ，则称 为参数 在区12,L112PL1间 的置信概率和置信度。12,L4、试验误差：环境因素这样或那样的不一致而对处理产生的使观察值偏离真值的偶然效应。5、回归系数： 每增加 1 个单位， 平均地将要增加（ ）或减小（ ）的单位数。XY0b0bXSPb6、两尾测验：有两个否定区，分别位于分布的两尾的测验。7、否定区：否定无效假设 的区
2、间。0H8、随机抽样：保证总体中的每一个体，在每一次抽样中都有同等的概率被取为样本。9、乘积和： 的离均差与 的离均差乘积之和， 。XYSPXxYy*10、多元相关：在 个变数中， 个变数的综合和 1 个变数的相关，叫做多元相关或复相关。1Mm11、标准差：变数变异程度的度量，对于总体 ，对于样本2iYN。2()1Yysn12、样本：从总体中抽出的一个部分。13、置信区间：若使参数 在 中的概率为 ，即：12,L1，则区间 叫做参数 的 的置信区间。12PL14、唯一差异原则：除了处理因素具有的不同水平外，其余的各种环境因素均应保持在特定的水平上。15、回归截距：线性回归中直线在 轴上的截距，
3、 。Yaybx16、单尾测验：否定区位于分布的一尾的测验。217、接受区：接受无效假设 的区间。0H18、无偏估值：在统计上，若所有可能样本的某一统计数的平均数等于总体的相应参数，则称该统计数为总体相应参数的无偏估值。19、相关系数：反映变数间相关密切程度及其性质的统计数， 。XYSPrA20、偏回归系数：在其它自变数皆保持在一定数量水平时，任一自变数对依变数的效应。21、统计数：描述样本的特征数。22、间断性变数：只能取整数的一类变数。23、试验误差：环境因素这样或那样的不一致而对试验结果产生的偶然影响。24、单尾测验：将否定区仅选取在一尾的测验。25、对立事件：如果事件 和 必发生其一，但
4、不能同时发生。1A226、标准误：样本平均数分布的标准差， 。yn27、统计推断：根据抽样分布律和概率理论，由样本结果（统计数）来推论总体特征（参数） 。28、决定系数： 变数 或 的总变异中可以相互以线性关系说明的部分所占的比率，XY22XYSPrA29、接受区：接受无效假设 的区间。0H30、乘积和： 变数和 变数的离均差乘积之和。XY()YSPXxYyXnA31、标准差：变数的平均变异量。样本标准差 ，总体标准差 。12ns N232.样本：从总体中抽出的一部分。33.置信区间：参数 在区间 中概率为 1- ，则区间 叫做参数 的 1- 置信区间。12,L12,L34.唯一差异原则：除了
5、处理因素具有的不同水平外，其余各种环境因素均应保持在特定的水平上。35.相关系数：表示两组变数相关密切程度及其性质的统计数， 2xyr336.单尾测验：将否定区仅选取在一尾的测验。37.接受区：接受无效假设 的区间。0H38.无偏估值：如果所有可能样本的某一统计数的平均数等于总体的相应参数，则称该统计数为总体相应参数的无偏估值。39.乘积和： yYxXxySP40.偏相关：在 个变数中，固定 个变数，余下的两个变数间的相关。M241、变异系数：变数的相对变异量。 10sCVy42、总体：在同一组条件下所有成员的某种性状变量的集合。43、置信度：保证一定区间能覆盖参数的概率。44、误差：环境因素
6、这样或那样的不一致而对处理产生的一种使观察值偏离真值的偶然效应。45、回归系数： 每增加一个单位， 平均增加或减少的单位数。XY2xyb46、统计假设测验：根据某种实际需要，对未知或不完全知道的统计总体提出一些假设，然后由样本的实际结果，经过一定的计算，作出在概率意义上应当接受或否定那种假设的测验。47、次数分布：由不同区间内变量出现的次数组成的分布。48、调和平均数：变量倒数的算术平均数的反倒数。 1()nHY49、平方和：为离均差平方和的简称， 22(yy50、多元相关：在 个变数中， 个变数的综合和 1 个变数的相关。1Mm51.误差：由于试验中环境因素这样或那样的不一致，对处理产生的使
7、观察值偏离真值的一种偶然效应。52.标准误：统计数平均变异程度的度量。如： ysn1221ysn53.置信区间：根据统计数的概率分布，给出一个区间L 1，L 2，使总体参数 在L 1，L 2中的概率为 ，则区间L 1，L 2叫做1参数 的 置信区间。154.唯一差异原则：试验中，除掉被研究的因素控制的不同水平外，其余因素都作为试验背景而要求保持常量。这样就能精确地测定处理的效应。55.EMS：期望均方，是对均方 ms 的期望值。56.Two-tailed test：否定区在两尾的测验。57.Alternative hypothesis：备择假设，记作 。与无效假设 是对立事件。在统计假设测验中
8、，接受 ，就否定 ；AH0 0HA4接受 ，就否定 。AH058.偏回归系数： ，表示 皆保持一定时， 每增加一个单位对于 总体的平均效应。ib121imXX 、 、 、 、 、 iXY59.乘积和： SP，离均差的乘积和， 。()YSPYn60、适合性测验：是测验中观察的实际次数和根据于某种理论或需要预期的理论次数是否相符合。所作的假设是 ：相符；0H：不相符。AH61.统计假设测验：根据于某种实际需要，对未知的或不完全知道的统计总体提出一些假设，然后由样本的实际结果，经过一定的计算，作出在概率的意义上应当接受哪种假设的测验。62.方差：描述变量平均变异程度的统计量。定义为 。212()nj
9、jYys63.样本容量 ：样本中变量的个数。64.成对比较：如果两组样本的观察值可以根据某种联系而一一配对，则以之进行的两个样本平均数的比较称为成对比较。65.Error：误差。即由于环境因素这样或那样的不一致而对处理产生的一种偶然效应称为试验的误差效应，简称为误差。66.One-tailed test：单尾测验。只有一个否定区的假设测验。67.Very significant：极显著。若试验结果由误差造成的概率 ，则称样本统计数的差异为极显著。0.168.决定系数：在依变数 Y 的变异中，因自变数 X 的改变而引起 Y 线性改变的平方和在 Y 变异中所占的比例。定义为。2/YXUrS69.平
10、方和：离均差的平方和称为平方和，定义为 。21()njjSYy70.次数资料： 凡是试验结果以次数表示的资料称为次数资料。71. 参数：描述总体的特征数。72. 偏回归系数：任一自变数（在其它自变数皆保持一定数量水平时）对依变数的效应。73. 随机抽样：保证总体中的每一个体在每一次抽样中都有同等的机会被取为样本。74. 变异系数：变数的相对变异量。 10sCVy75. 错误：否定真实假设的错误。76. 无偏估值：在统计上，如果所有可能样本某一统计数的平均数均等于总体的相应参数，则该统计数为相应总体参数的无偏5估计。77. 回归系数：由非此即彼的事件构成的总体。78. 自由度：在统计上指独立变量
11、的个数。79. 置信区间：在一定置信概率下，包含总体参数 在内的一个区间。80. 水平：某一因素的不同数量或质量等级。81、参数：描述总体的特征数。如 。,82、标准误：统计数的标准差。83、随机样本：等概率抽取的样本。84、相关系数：描述两个变数相关密切程度及其性质的统计数。XYSPr85、正态性假定：方差分析的基本假定之一。是要求观察值 的误差项 。Ye2(0,)eN86、无偏估计：统计上，如果所有可能样本的某一统计数的平均数等于总体的相应参数。则称该统计数为总体相应参数的无偏估计。如： 是 的无偏估计。y87、矫正处理平均数：把各处理的 矫正为 时的 ，即消除 对 影响后的个处理的 。i
12、xiyXYiy()()iXxieiyb88、 错误：否定正确的 所犯的错误。0H89、两尾测验：否定区在两尾的测验。90、乘积和：两个变数离均差的乘积和。 ()SPXxYy91、随机样本：用随机抽样的方法，从总体中抽出一个部分。92、标准误：统计数变异度的度量 1221yyssnn93、 错误：接受一个错误 时所犯的错误。0H94、参数：描述总体的特征数，如 95、次数资料的独立性测验：这是测验两个因素的列联次数彼此独立还是相关的一种测验。696、无偏估计：在统计上，如果所有可能样本的某一个统计数的平均数等于总体的相应参数，则称该统计数为总体相应参数的无偏估计值。97、 ：矫正处理平均数，)(
13、xXiy()()iXxiiyybex98、相关系数：描述两个变数线性相关密切程度及性质的统计数 xyspr99、偏回归系数： ，当其他自变数都固定时， 每增加一个单位， 平均增加或减少的单位数ibiXY100、均积：两个变数的互变异数， 1()niicovxYy101、随机事件 在一定条件下，可能发生也可能不发生，可能这样发生，也可能那样发生的事件。102、标准误 统计数变异度的度量 1221yyssnn103、唯一差异原则 试验中，除了处理因素可以有一定的水平变化外，其余的所有环境因素都要保持在某一特定水平上，即环境一致的条件下研究处理的效应104、参数 描述总体的特征数，如 105、同质性
14、假定 方差分析的基本假定之一， k 个样本所估计的总体方差相等的假定。106、无偏估计 在统计上，如果所有可能样本的某一个统计数的平均数等于总体的相应参数，则称该统计数为总体相应参数的无偏估计值。107、 矫正处理平均数， 。)(xXiy()()iXxiiyybex108、多元相关系数 表示 之间线性相关密切程度及其性质的统计。Y12m与 x,/1YyRUS 109、偏相关 在 M=m+1 个变数中，没 M-2 个变数固定，其余两个变数之间的相关。110、乘积和 变数的离均差与 变数的离均差的乘积求和。XY7。1()nii XYSPXxYyn111.二项分布：每次独立抽取二项总体的 n 个个体
15、，则所得变量 Y 将可能有 ，共 n+1 种。这 n+1 种变量有它各自01n， ， ，的概率而组成一个分布。这个分布就叫二项分布。112.对立事件：如果事件 A 和事件 A1必发生其一，但不能同时发生，则称 A1为 A 的对立事件。113 错误：如果 是不真实的，我们通过测验却接受了它，即犯了一个接受不真实的 的错误。这种错误就叫 错误。0H 0H114 参数：描述总体的特征数。115.拉丁方试验：将 k 个不同的处理排成 k 行 k 列，使得每个处理在每一行、列都仅出现一次的方阵，这种试验方法就叫拉丁方试验。116 无偏估计： 如果所有可能样本的某一统计数的平均数等于总体的相应参数，则该统
16、计数为总体相应参数的无偏估计。117.次数分布图：根据变量的次数分布而绘制的图称为次数分布图，该图能直接的反应变量次数分布的情况。118.相关系数：对不能区分自变数和依变数的两个变数，统计分析的首要目标是计算表示 Y 和 X 相关密切程度和性质的统计数，并测定其显著性。这一统计数称为相关系数。119.中位数：将变量顺序排列，处在中间的变量称中位数，计作 Md。120.合并均方：将具有同质的均方合并。 。212kSSsdfdf121.随机样本：为了使样本代表总体，并进而用概率论的方法处理，必须使总体中的每一个成员都有同等的机会被取为样本。这样的样本称为随机样本。122.两尾测验：两尾测验有两个否
17、定区，分别位于分布的两尾，称为两尾测验123. 错误： 否定真实假设的错误124.统计数：反映样本的特征数。125.变异系数：变数的相对变异量。 10ysCV126.无偏估计：在统计上，如果所有可能样本的某一统计数的平均数等于总体的相应参数，则称该统计数为总体相应参数的无偏估计。127.互斥事件：如果事件 A 和事件 B 不能同时发生，即 A 和 B 为互斥事件，8128.适合性测验：测验实际观察的次数与理论次数是否相符合的测验。129.离回归标准差：估计线性回归变异度的统计数。 /2YXQsn130、决定系数：在 Y 的总变异中，因 X 的改变而引起 Y 线性改变的平方和占总变异的比例。 2
18、2yxr131样本：从总体中抽出的一部分。132 ：样本平均数的标准误 。ysysSn133 PLSD0.05：显著水平达到 0.05 的最小显著差数。134相关系数：描述两个变数线性相关密切程度及性质的统计数 。xyspr135无偏估计： 在统计上，如果所有可能样本的某一个统计数的平均数等于总体的相应参数，则称该统计数为总体相应参数的无偏估计值。136处理：水平和水平的组合。137统计控制：利用统计方法对试验因素进行控制。138偏回归系数： ，当其他自变数都固定时， 每增加一个单位， 平均增加或减少的单位数ibiXY139、几何平均数：变量对数的算术平均数的反对数 (lg)lGn140、精确
19、度：观察值之间的接近程度141、复置抽样：保证总体中的每个个体在在每次抽样中都有同等的概率被取为样本142、差数标准误：差数的变异程度的度量 1221ysn143、 错误：接受一个不真实假设时所犯的错误144、离回归标准差：各个 Xi上的 Y 总体都是一个分布，估计这些变异度的统计数。 。2YXQsn145、环境相关系数：表示线性相关性质及其密切程度的统计数。 XYSPr*146、多元决定系数：设一 Y 变数依 m 个 X 变数的线性回归平方和为 ，则 Y 依 的多元决定系数。12mU 1,mX22.112YmYRU 91、 描述样本的特征数叫参数。 （ ）2、 假设测验结果或犯 错误或犯 错
20、误。 （ ）3、 几何平均数是变量倒数的算术平均数的反倒数。 （ ）调和平均数4、 t 分布的平均数与中位数相等。 （ ）5、一个显著的相关或回归不一定说明 X 和 Y 的关系必为线性。 （ ）6、试验因素的任一水平就是一个处理。 （ ）7、对多个样本平均数仍可采用 t 测验进行两两独立比较。 （ ）8、两个方差的假设测验可以采用 F 测验。 （ ）9、连续性校正常数为 0.05。 （ ）0.5/n10、互斥事件是指两个不可能同时发生的事件。 （ ）11.描述总体的特征数叫统计数。 （ ）12.若否定无效假设 则必犯 错误。 （ ）0H13.调和平均数是变量对数的算术平均数的反对数。 （ ）几
21、何平均数14. 分布的累积频率分布图是左右对称的。 （ ）“s“型u15、一个显著的相关或回归并不一定具有实践上的预测意义。 （ ）16、随机区组试验只应用了随机和局部控制两个原则。 （ ）17、关于方差的假设测验均可以用 F 测验。 （ ）18、成对比较分析时不需要考虑两者的总体方差是否相等。 （ ）19、连续性校正常数为 0.05。 （ ）20、对立事件是指两个不可能同时发生但必发生其一的事件。 （ ）21、利用 PLSD 法可知道任两个处理之间的差异显著性。 （ ）22、对于连续性变数，通常只能通过次数表求众数。 （ ）23、二因素随机区组试验总变异的平方和可以细分成六项。 （ ）24、
22、一个显著的相关或回归不一定都具有实践上的预测意义。 （ ）25、完全随机化试验只应用了随机和局部控制两个原则。 （ ）26.描述总体的特征数叫统计数。 （ ）27.假设测验中不是犯 错误就是犯 错误（ ）ab1028.调和平均数是变量倒数的算术平均数的反倒数。 （ ）29.t 分布和 F 分布均是左偏的。 （ ）对称30、一个不显著的相关或回归不一定说明 X 和 Y 没有关系。 （ ）31.描述样本的特征数叫参数。 （ ）32.假设测验中或犯 错误或犯 错误。 （ ）ab33.几何平均数是变量倒数的算术平均数的反倒数。 （ ）34. 分布和 F 分布均是左偏的。 （ ）2c35、一个显著的相关
23、或回归不一定说明 X 和 Y 的关系必为线性。 （ ）36.在无交互作用时，试验因素彼此独立，简单效应等于主效。 （ ）37.样本容量 n 是指在一个总体中变量的数目。 （ ）38.二因素随机区组试验总变异的平方和可以细分成六项。 （ ）39.t 分布和 F 分布均是左偏的。 （ ）40、一个不显著的相关或回归不一定说明 X 和 Y 没有关系。 （ ）41.几何平均数最适于计算平均增长率。 （ ）42.u 分布的累积函数图是反 J 形的。 （ ）43 单因素随机区组试验总变异的平方和可以细分成四项。 （ ）44. 分布的性质之一是均值为零。 （ ）t45.一个在无交互作用时，试验因素彼此独立，
24、简单效应等于主效。 （）46 样本容量 n 是指在一个总体中变量的数目。 （）47 素完全随机化试验总变异的平方和可以细分成六项。 （）u 分布和 分布 均是左右对称的。 （）2、一个不显著的相关或回归不一定说明 X 和 Y 没有关系。 （）显著的相关或回归不一定说明 X 和 Y 的关系一定为线性。 （ 51、样本容量越大，统计数和相应总体参数越接近。 （ ）52、一个不显著的相关系数说明 X 和 Y 没有显著的线性关系。 （ ）1153、事件 A 与事件 B 和事件的概率，等于事件 A 与事件 B 的概率之和。 （ ）54、单因素随机区组试验结果应按两向分组资料进行方差分析。 （ ）55、成
25、组比较时不必考虑两个假设总体的方差是否相等。 （ ）56增 加 样 本 容 量 可 以 减 小 试 验 误 差 方 差 。 （ ）57二 项 分 布 在 n30， np、 nq 皆 大 于 5 时 ， 可 用 正 态 分 布 近 似 求 其 概 率 。 （ ）58 分 布 是 一 组 随 自 由 度 变 化 的 曲 线 系 统 ， 此 曲 线 是 间 断 性 的 ， 用 于 间 断 性 资 料 的 假 设 测 验 。 （ 2）59 t 分 布 是 以 平 均 数 =0 为中心的 对 称 分 布 。 （ ）t60当 u=1.96 时 ， 统 计 假 设 测 验 的 右 尾 概 率 为 0.01。
26、 （ ）61一 个 试 验 资 料 的 方 差 分 析 数 学 模 型 ， 必 须 在 获 取 试 验 结 果 后 才 能 确 定 。 （ ）62出 现 频 率 最 多 的 观 察 值 ， 称 为 中 位 数 。 （ ）63组 成 二 项 总 体 的 两 种 事 件 为 对 立 事 件 。 （ ）64一个二 因 素 试 验 不 能 使 用 拉 丁 方 设 计 。 （ ）65试 验 资 料 不 符 合 方 差 分 析 三 个 基 本 假 定 时 ， 可 采 取 剔 除 特 殊 值 ； 分 解 为 若 干 个 同 质 误 差 部 分 分 析 ； 进 行 数 据 转换 等 方 法 补 救 。 （ 1
27、、两个平均数的假设测验用 C 测验。A、 u B、 t C、 u 或 t D、 F2、算术平均数的重要特性之一是离均差之和 C 。A、最小 B、最大 C、等于零 D、接近零3、在一个平均数和方差均为 100 的正态总体中以样本容量 10 进行抽样，其样本平均数服从 D 分布。A. N(100, 1) B. N(10, 10) C. N(0, 10) D. N(100, 10)4、在一元线性回归分析中, = D 。 ()Yy-A、0 B、 C、 D、SPUQ5、当一个因素的简单效应随着另一因素水平的增加而减小时有 B 。A、正互作 B、负互作 C、零互作 D、互作效应126、当多个处理与共用对照
28、进行显著性比较时，常用 D 。A、PLSD 法 B、SSR 法 C、q 法 D、DLSD 法7、测验回归截距的显著性时， 遵循 B 的学生氏分布。()/atsA、 =n-1 B、 =n-2 C、 =n-m-1 D、 =n8、两个二项成数的差异显著性一般用 C 测验。A、 B、 C、 D、 测验tFu29、一个单因素试验不可用 D 试验设计方法。A、完全随机 B、随机区组 C、拉丁方 D、裂区10、单个方差的假设测验用 C 测验。A、 u B、 C、 u 或 D、 F2211、算术平均数的重要特性之一是离均差平方和 A 。A、最小 B、最大 C、等于零 D、接近零12、某一变数 服从正态分布 ，
29、当以 进行随机抽样时，样本平均数大于 12 的概率为 B 。Y10,N10nA、0.005 B、0.025 C、0.05 D、0.0113、在一元线性回归分析中, = A 。 ()XxY-A、0 B、 C、 D、SPUQ14、当一个因素的简单效应随着另一因素水平的增加而增加时有 A 。A、正互作 B、负互作 C、零互作 D、互作效应15、Fisher 氏保护最小显著差数测验法又称为 A 。A、PLSD 法 B、SSR 法 C、q 法 D、DLSD 法16、单个样本方差与某一指定值之间的差异显著性测验一般用 D 测验。A、 B、 C、 D、 或2Fu2u17、测验线性回归的显著性时， 遵循 B
30、的学生氏分布。()/btsA、 =n-1 B、 =n-2 C、 =n-m-1 D、 =n18、拉丁方试验设计的特点不包括 D 。A、处理数必须等于重复数 B、误差项自由度小 13C、适用于多因素试验 D、能较大程度地减少误差19、算术平均数的重要特征之一是离均差的总和（ A ）A、最小 B、最大 C、等于零 D、接近零20、在一元线性回归中，以下计算离回归平方和 的公式中错误的是（ D ）QA、 B、 YSbP2YXSPC、 D、 2aX2bA21、二项概率的正态近似应用连续性矫正常数 0.5，其正态标准离差的表达中，错误的是（ B ） 。A、 B、 0.5CYu0.5CYuC、 D、.npq
31、22、正态分布曲线与横轴之间的总面积等于（ D ）A、次数总和 B、次数总和 n1C、0.95 D、123、方差分析基本假定中除可加性、同质性外，尚有（ C ）假定。A、无偏性 B、无互作 C、正态性 D、重演性24、若接受 ，则（ D ）0HA、犯 错误 B、犯 错误 C、犯 错误或不犯错误 D、犯 错误或不犯错误25、当样本容量增加时，样本平均数的分布趋于（ A ）A、正态分布 B、 分布 C、分布 D、 分布2u26、偏回归系数的假设测验可用（ B ） 。A、 测验 B、 或 测验 C、 测验 D、 测验Ftt27、单个平均数的假设测验用 C 测验。A、 u B、 t C、 u 或 t
32、D、 F28、算术平均数的重要特性之一是离均差平方和 A 。14A、最小 B、最大 C、等于零 D、接近零29、在一个平均数和方差均为 10 的正态总体中以样本容量 10 进行抽样，其样本平均数服从 A 分布。A. N(10, 1) B. N(0, 10) C. N(0, 1) D. N(0, 20)30、在一元线性回归分析中, = A 。 ()XxY-A、0 B、 C、 D、SPUQ31、二项概率的正态近似应用连续性矫正常数“0.5” ，其正态标准离差的表达式中，错误的是 B A、 B、0.5cYu0.5cYuC、 D、.c .cnpq32、F 测验保护的最小显著差数法又可记为 B 。A、
33、法 B、 法 C、 法 D、LSDPLSSRLS33、正态分布不具有下列 D 之特征。A、左右对称 B、单峰分布 C、中间高、两头低 D、概率处处相等34、测验偏回归系数的显著性时， 遵循 C 的学生氏分布。()/iiibtsA、 =n-1 B、 =n-2 C、 =n-m-1 D、 =n40、两个样本方差的差异显著性一般用 B 测验。A、 B、 C、 D、 测验tFu241、两个平均数的假设测验用 C 测验。A、 u B、 t C、 u 或 t D、 F42、算术平均数的重要特性之一是离均差之和 C 。A、最小 B、最大 C、等于零 D、接近零43、在标准正态分布中以样本容量 10 进行抽样，
34、其样本平均数服从 B 分布。A. N(10, 1) B. N(0, 0.1) C. N(0, 1) D. N(10, 10)44、在一元线性回归分析中, = B 。 ()XxYy-15A、0 B、 C、 D、SPUQ45、二项概率的正态近似应用连续性矫正常数“0.5” ，其正态标准离差的表达式中，错误的是 B A、 B、0.5cYu0.5cYuC、 D、.c .cnpq46、有保护的最小显著差数法又可记为 B 。A、 法 B、 法 C、 法 D、LSDPLSSRLS47、 t 分布不具有下列 D 之特征。A、左右对称 B、单峰分布 C、中间高、两头低 D、概率处处相等48、测验回归系数的显著性
35、时， 遵循 B 的学生氏分布。()/btsA、 =n-1 B、 =n-2 C、 =n-m-1 D、 =n49、对一批水稻种子做发芽试验，抽样 10 粒，得发芽种子 8 粒，若规定发芽率达 90%为合格，这批种子是否合格？ A 。A、不显著 B、显著 C 、极显著 D、不好确定50、单个方差的假设测验一般用 D 测验。A、 B、 C、 D、 测验tFu251、单个平均数的假设测验用 C 测验。A、 u B、 t C、 u 或 t D、 F52、算术平均数的重要特性之一是离均差的总和 C 。A、最小 B、最大 C、等于零 D、接近零53、在一个平均数和方差均为 10 的正态总体中以样本容量 10
36、进行抽样，其样本平均数差数服从 C 分布。A. N(10, 10) B. N(0, 10) C. N(0, 2) D. N(0, 20)54、在一元线性回归分析中, = C 。 yYA、0 B、 C、 D、SPUQ55、二项概率的正态近似应用连续性矫正常数“0.5” ，其正态标准离差的表达式中，错误的是 B 16A、 B、0.5cYu0.5cYuC、 D、.c .cnpq56、F 测验保护的最小显著差数法简称为 B 。A、 法 B、 法 C、 法 D、LSDPLSSRLS57、正态分布不一定具有下列 D 之特征。A、左右对称 B、单峰分布 C、中间高、两头低 D、概率处处相等58、测验偏回归系
37、数的显著性时， 遵循 C 的学生氏分布。()/iiibtsA、 =n-1 B、 =n-2 C、 =n-m-1 D、 =n59、对一批水稻种子做发芽试验,抽样 1000 粒,得发芽种子 870 粒 ,若规定发芽率达 90%为合格, 这批种子是否合格 C 。A、不显著 B、显著 C 、极显著 D、不好确定60、两个样本方差的差异显著性一般用 B 测验。A、 B、 C、 D、 测验tFu261、两个方差的假设测验用 D 测验。A、 u B、 t C、 u 或 t D、 F62、算术平均数的重要特性之一是离均差的平方和 A 。A、最小 B、最大 C、等于零 D、接近零63、随机抽样中说法错误的是 C
38、。A、 是 的无偏估值 B、 是 的无偏估值 y2sC、 是 的无偏估值 D、 不是 的无偏估值s0264、在一元线性回归分析中, = D 。 yYA、0 B、 C、 D、SPUQ65、正态分布曲线与横轴之间的总面积等于 D 。A、次数总和 n B、次数总和 n+1 C、0.95 D、1.0066、F 测验保护的最小显著差数法记为 B 。A、 法 B、 法 C、 法 D、 LSDPLSSRLS第 2 页1767、已知原总体 N（100，2） ，现以 n=10 从新总体抽得 =101，则该样本平均数与原总体平均数之间差异 D 。yA、达显著水平 B、未达显著水平 C、达极显著水平 D、不好确定6
39、8、测验偏回归系数的显著性时， 遵循 C 的学生氏分布。()/iiibtsA、 =n-1 B、 =n-2 C、 =n-m-1 D、 =n69.如果事件 与事件 不能同时发生，则 和 应称为 D 。121A2A、和事件 B、积事件 C、对立事件 D、互斥事件70.当样本容量增加时，样本平均数的分布趋于 A 。A、正态分布 B、 分布 C、 分布 D、 分布ut271. 二因素随机区组试验的方差分析中总变异的平方和与自由度可以细分成 C 部分。A、 三部分 B、四部分 C、五部分 D、六部分72. 试验误差主要由 D 引起的。A、水平 B、处理 C、唯一差异原则 D、环境变异72. 回归系数 b的
40、标准误等于 A 。A、 B、xSnQ)2(XXYSxn2)(1C、 D、XXY2)(1XXY273. 在多元线性回归和相关分析中，计算下列 C 时，需要用到信息阵的逆矩阵（元素）。A、复相关系数和离回归标准差 B、偏相关系数和多元决定系数C、偏回归平方和和偏相关系数 D、多元决定系数和复相关系数74. 成对比较的特点不包括 B A、加强了试验控制 B、误差方差自由度大C、不受总体方差是否相等的干扰 D、可减小误差1875测验若干个处理平均数与某一“对照”平均数 的差异显著性的多重比较一般用 D 。A、 测验法 B、SSR测验法 0y qC、PLSD测验法 D、DLSD 测验法76. 在一元线性
41、回归中,下列叙述不正确的是 D 。A、有回归必然有相关B、回归显著相关必然显著C、 、 相关关系不显著不一定 、 无关XYXYD、相关显著必然关系密切77、两个方差的假设测验用 D 测验。A、 u B、 t C、 u 或 t D、 F78、二因素随机区组试验总变异的平方和与自由度可以细分成 C 个部分。A、3 B、4 C、5 D、679、测得 19701981 年间越冬代棉铃虫在江苏南通羽化的高峰期依次为( 以 6 月 30 日为 0)10，6，10，5 ，6，10 ，-1，12，11，9，1，8。则其变异系数为 C 。A、25.1 B、3.8 C、55.5 D、54.380、接受 H0，将导
42、致 D 。A、必犯 错误 B、必犯 错误 C、犯 或不犯 错误 D、犯 或不犯 错误81、对一批棉花种子做发芽试验,抽样 1000 粒,得发芽种子 890 粒 ,若规定发芽率达 90%为合格, 这批种子是否合格的测验为 A 。A、不显著 B、显著 C 、 极显著 D、 不好确定82、某一处理平均数 ， ，与期望值 的差异 D 。5.y.1ys5.20A、 不显著 B、 显著 C、 极显著 D、 不好确定83、在一元线性回归分析中， D 。)(YyA、 0 B、 SP C、 U D、 Q84、可估计和减少试验误差的手段是： C 。A、局部控制 B、随机 C、重复 D、唯一差异原则1985、算术平
43、均数的重要特性之一是离均差的总和 C 。A、最小 B、最大 C、等于零 D、接近零86、一个单因素试验不用 D 试验。A、完全随机 B、随机区组 C、拉丁方 D、裂区87、如果事件 A1 和 A2 不能同时发生，则 A1 和 A2 应称为 D A、和事件 B、积事件 C、对立事件 D、互斥事件88、下列描述中不正确的说法是 D A、间断性变数在分组时组距通常为整数B、次数分布图中折线与横轴围成的面积与方柱图的总面积相等C、总体平均数不受抽样误差的影响D、二项分布的概率均可用正态分布小区间的概率求取89、当 YN(100,100)时, 以样本容量 n=4 抽得样本平均数大于 110 的概率 C
44、A、0.05 B、0.10 C、0.025 D、0.0190、当 r57、避免求部分和全体的相关19、试述算术平均数（ ）的基本特征。y答：1） 、 是表示变量集中性的特征数。2） 、变量 和 的相差（离均差）之和为零。iY3） 、离均差的平方之和为最小。20、两个平均数的成对比较较之成组比较有哪些优点？答：与成组比较相比成对比较有两个优点：1） 、由于加强了试验控制，成对观察值的可比性提高，因而随机误差将减少，可以发现较小的真实差异。2） 、成对比较不受两样本的总体方差 的干扰，分析时不需要考虑 是否相等。2121和21.简述统计方法的功用。答：（1）提供整理和描述数据的科学方法；（2）提供由样本推论总体的科学的方法；（3 ）提供通过误差分析以鉴定处理效应的科学方法；（4）提供进行科学试验设计的一些重要原则。22.什么是多重比较？以 PLSD 法为例，简述其基本方法。答：多重比较：多个平均数间差异显著性的相互比较，即多重比较。PLSD 法：在任两个样本平均数 与 比较时， 的 值若超过 ， 即为在 水平上显著。如写出1y221ysttt)(21y其最小显著差数即是： 。因此，将之推广于任两个平均数 和 之间的比较，即有：21ystLSD ij
