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在一组变量中,出现频率最多的观察值,称为中位数。
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生物统计附试验设计《生物统计附试验设计》真题及答案
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一组数据中出现次数最多的变量值是
众数
中位数
均值
方差
样本中出现次数最多的观察值称为
中位数
均数
几何均数
众数
一组观察值中每个变量与这一组值的均数之差的平方和的均数被称为
相关系数
方差
标准误
众数
中位数
总体中出现次数的最多的标志值称为
组中值
众数
中位数
平均数
下列对中位数的解释说明中正确的有
中位数不受分布数列的极大或极小值影响
中位数是指一组数据中出现次数最多的变量值
中位数缺乏灵敏性
当次数分布偏态时,中位数的代表性会受到影响
表征总体的一般特征或集中趋势在一组资料中出现次数最多的变量是
中数
众数
中位数
算术平均数
是一组数据中出现次数最多的数值用M表示
众数
中位数
分位数
平均数
一组数据排序后处于中间位置上的变量值称为
众数
中位数
四分位数
平均数
一组数据中出现频数最多的变量值称为
众数
中位数
四分位数
平均数
中位数是一组数据按大小排序后处于_______________的变量值
下面说法①如果一组数据的众数是5那么这组数据中出现次数最多的数是5②如果一组数据的平均数是0那么这组
1
2
3
4
一组观察值按从大到小的顺序排列后位次居中的观察值称为中位数
一组数据中出现次数最多的变量值是
众数
中位数
均值
方差
一组变量值位于正中间的那一个数的数值称为中位数
样本中出现次数最多的 观察值称为
中位数
均数
几何均数
极差
众数
在集中量数分析中用来标示在一组数据中出现次数最多的标志值是
众数
平均数
中位数
标准差
关于均值中位数与分位数以下说法错误的是
有些时候,一组数据的均值与中位数相同
对于一组数据来说,中位数就是大小处于正中间位置的那个数据
对随机变量来说,它的中位数就是上50%分位数
在投资管理领域中,均值经常被用来作为评价基金经理业绩的基准
一组数据中出现次数最多的变量值称为
均值
方差
众数
中位数
下列关于中位数的论述正确的是
中位数即一组任意排列的变量值中,位于正中间的数值
中位数也就是第50百分位数,用P50表示
对称分布资料不能计算中位数,该指标只有偏态资料才适用
频数表法计算中位数时,要求各组段的组距必须相等
资料里有特大、特小值存在时,就不适合计算中位数
一组观察值中每个变量与这一组值的均数之差的平方和的均数被称为
相关系数
中位数
众数
标准误
方差
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试验计划的核心内容是试验试验样本含量的确定
局部条件一致原则
当二项分布接近于正态分布时两次数资料样本的差异可通过计算百分数用检验
试验误差既影响样本观测值的准确性又影响假设检验的可靠性因而试验之前应采用合理的方法设计试验尽量减少或降低试验误差试验设计的基本原理是
相关变量
F检验也叫分析通常适合样本随机变量资料的假设检验顾名思义F检验是用方差的变异规律即F分布来检验处理效应是否存在
置信区间指在一定保证下总体平均数的可能范围
完全随机试验设计只用随机和重复两个原理适合应用配对或随机单位组设计应用了试验设计的随机重复和局部条件一致三个原理可以降低当样本变异较大时应用但组对和组单位组要求严格不能勉强组对和组单位组
只有降低抽样误差才能提高试验结果的正确性试验结果的正确性包括准确性和
两因素有重复观察值方差分析既可分析出两因素的主效应还可分析出当互作效应显著存在时可通过多重比较找出最佳
决定系数
随机
由样本获取总体的过程叫抽样常用的抽样方法有整群抽样等
直线回归分析
试验处理
多重比较
假设检验差异不显著说明试验结果有两种可能一是真实效应的确不存在二是由于犯Ⅱ型错误将真实性差异判定为非真实性差异其可能性大小受数之间的差异的大小有关
区间估计
置信度置信概率
F检验显著或极显著说明组间处理效应存在但并不能说明每两组间都存在差异要知道每两组间是否有差异必须进行多重比较常采用的比较方法有和后一种方法又分为q法和新复极差法SSR法生物试验中常采用新复极差法SSR法
简单效应
分位数
生物统计分描述性统计和分析性统计描述性统计是指运用以及计算概括性数据平均数标准差等来描述数据特征的各项活动分析性统计是进行数据观察数据分析以及从中得出的各项活动
判断无效假设是否成立的依据是小概率事件实际不可能原理即假设检验的基本依据用来肯定和否定无效假设的小概率我们称之为通常记为
适合性检验
试验方案
系统误差条件误差可以控制可通过合理的降低或消除误差偶然误差不可控制可通过理论分布来研究其变异规律或相对比较其出现的概率的大小
随机单位组设计
三种统计分析能得出两试验因素有无相关性的结论它们是两因素有重复观测值方差分析通过检验说明和
试验因素
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