第一节 分离规律 第二节 独立分配规律 第三节 遗传学数据的统计处理 第四节 孟德尔规律的补充和发展

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第一节x2统计量与x2分布 第二节适合性检验 第三节独立性检验

本章重点介绍平均数(mean)、标准差(standard deviation)与变异系数(variation coefficient)三个常用统计量,前者用于反映资料的集中性,即观测值以某一数值为中心而 分布的性质;后两者用于反映资料的离散性,即观测值离中分散变异的性质

本章在介绍概率论中最基本的两个概念——事件、概率的基础上，重点介绍生物科学研究中常用的几种随机变量的概率分布——正态分布、二项分布、波松分布以及样本平均数的抽样分布和t分布

一、聚类分析的含义:聚类分析(Cluster Analysis)是利用多个样品或多个观测指标(变量)对样品或指标进行分类的一种多元统计方法。 二、适宜资料:多个样品的多个观测指标待分类的数据

一、含义:利用多项式(y=b+b1x+b2x2+…+x研究变量间非线性回归关系的统计分析方法。 二、适宜资料:变量间呈非线性(曲线)变化关系,而又无已知曲线类型相配合的资料(如果有已知曲线类型能配合的资料,则可转化为线性分析)

一、正交试验设计的概念:正交设计是一种研究多因素试验中利用正交表仅挑选部分有代表性的水平组合构成试验方案设计方法。 二、正交试验设计的优点:节省处理数。在多因素多水平的试验中,处理组合数相当多,正交设计的特点就是在较多的全部处理组合中,仅挑选部分有代表性的少数水平组合进行试验

第一节 气候因素对昆虫的影响 （重点掌握） 第二节 土壤因素对昆虫的影响 （掌握） 第三节 生物因素对昆虫的影响 （掌握）（食物、天敌、人类活动） 第四节 昆虫的种群动态 （选学） 第五节 昆虫的调查统计（选学） 第六节 农业害虫的预测预报 （选学）

第一节 显著性检验的基本原理 第二节 样本平均数与总体平均数差异显著性检验 第三节 两个样本平均数的差异显著性检验 第三节 百分数资料差异显著性检验 第四节 总体参数的区间估计