第一节事件与概率 第二节概率分布 第三节正态分布 第四节二项分布 第五节泊松分布 第六节样本平均数的抽样分布 第七节t分布

·第一节显著性检验的基本原理 ·第二节样本均数与总体均数的差异显著性检验 ·第三节两样本平均数的差异显著性检 ·第四节显著性检验中应注意的问题 ·第五节总体均数的区间估计

前边我们介绍的假设检验都属于参数检验,也就是说检验目标是判断总体参数是否等于 某一指定值,或两个总体的某一参数是否相等。本节主要介绍另一类检验,这就是非参数检 验。它检验的目标一般与参数无关,而是总体分布的某种性质,例如是否服从某种指定的分 布,两个事件是否独立等等 x2检验在非参数检验中应用相当广泛

1.矩阵的概念:矩阵就是矩形的数表。例如: 代表由pq个数字排成的数表,我们称它为p行q列矩阵。矩阵用大写黑体字母表示。其 下标表示它所包含的行列数,也可省略不写。用小写字母表示矩阵中的各个数字,如a表 示A矩阵中第i行第j列的那一个数字,称为矩阵的元素

直观上看,所谓随机变量,就是我们在随机实验中测定的量。例如观察10只新生动物的性。 一、随机变量: 别,并计算其中雄性动物的数量X,显然X可能取值为0,1,…,10;但究竟取值为几,只能 在实验结束时才知道。象这样在实验中所得到的取值有随机性的量,就称为随机变量。随机变 量的特点就是当实验条件一定时,实验结果仍不确定

方差分析是一种特殊的假设检验,是判断多组数据之间平均数差异是否显著的。对多组 数据若仍用前一章中的t检验一对对比较,会大大增加犯第一类错误的概率。例如有5组数 5×4 据要比较,则共需比C3==10次。若H正确,每次接受的概率为1-a=0.95,10次 都接受为0.95°≈0.60,因此a=1-0.6=0.40,即全部比较中至少犯一次第一类错误的概 率为0.40,这显然是不能接受的

第一节方差分析的基本原理与步骤 第二节单因素试验资料的方差分析 第三节两因素试验资料的方差分析 *第四节方差分析的数学模型与期望均方 第五节数据转换

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差异显著性检验 第四节百分数资料差异显著性检验 第五节总体参数的区间估计

第一节事件与概率 第二节概率分布 第三节正态分布 第四节二项分布 第五节波松分布 第六节样本平均数的抽样分布 第七节t分布

本课以高等数学、生物学、生物化学、生物统计学为基础，在学完普通遗传学及数量遗传学的基础上而开设的一门专业基础课。 要求学生熟练掌握动物育种学的常用术语，了解动物生长发育规律，掌握选种选配的进本理论和方法以及改良动物个体与群体遗传结构的措施，要求学生根据育种的基本原理与育种工作实 质相结合，正确设计育种计划，把育种的基本原理灵活的运用到生产实践中去