称作复合事件或复杂事件。基本事件和复合事件统称为随机事件。
二、判断，请在括号内打√或× 1、（√）2、（×）3、（√）4、（×）5、（×）6、（×）7、（√）8、（×）9、（×）10、（×） 三、填空 1、单因素
2、HA：?1??2 3、趋向式，斑块式 4、精确度 5、u，t 6、抽样分布 7、一尾检验 8、适合性检验 9、0.9925，0.9851 10、正，80.6%
11、可加性，正态性，同质性
222???12、适合性测验，独立性测验，方差同质性测验 四、单项选择
1、B 2、B 3、B 4、D 5、C 6、D 7、B 8、C 9、A 10、D 五、简答
1、对照是实验方案中设置的规范处理，用于衡量处理或品种的好坏，是比较实验结果的规范。在品种比较实验中应选用上级种子经管部门所规定的规范品种作为对照。
2、参数的区间估计可提供假设检验的信息，因为置信区间是一定置信度下包含有总体参数的范围，所以，若在一定置信度下的置信区间内包含有假设的参数，则无效假设被接受；若在一定置信度下的置信区间内没有包含假设的参数，则无效假设被否定。具体讲，若在一定置信度下置信区间内不包含零值，即两个置信限同号（同为正号或同为异号），则否定无效假设，接受备择假设；若在一定置信度下置信区间内包含有零值，即两个置信限异号，则接受无效假设，否定备择假设。
3、方差分析是将k（k ≥3）个样本的观察值作为一个整体加以考虑，首先计算出整体的总变异自由度和平方和，将总变异的自由度和平方和分解为各个变异来源的相应部分，计算出各变异来源的均方值，从而获得不同变异来源总体方差的估计值，并以方差作为衡量各因素作用大小的规范，计算这些均方的适当的F值，通过F检验揭示各个因素在总变异中的重要程度，就能检验假设H0:?1??2????k，对各处理总体平均数的差异显著性做出统计推断。 4、（1）求极差；
（2）确定组数和组距； （3）确定组限和组中点值；
（4）观察值入组，统计各组次数，作出次数分布表。 六、计算 1、
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变异来源 区组间 处理间 误差 总变异
DF （3） （3） （9） （15）
SS 109.55 148.69
MS F
F0.05 3.86 3.86
F0.01 6.99 6.99
（36.52） （14. 61**） （49.56） （19.82**）
（22.52） （2.50） 280.76
2、处理间F检验显著，表明不同播种期的产量存在差异，为了明确其具体的差异显著性，需要作多重比较。 3、b?SP48??1.2， SSx40a?y?b?x?14?1.2?10?2，
??2?1.2x（1分） yr?SPSSxSSy?4840?90?0.8
r?0.8?r0.05?0.602，（1分）所以直线方程真实存在。
作业题九答案 一、名词解释
1、区间估计：在一定置信概率下，估计出总体参数所在范围或区间的方法就叫区间估计。 2、随机排列：是指实验中每一处理都有相等机会实施并安排在任何一个实验单位上。
3、间比法设计：每两个对照之间都均匀、等数目的安排3个或3个以上处理，各重复区的第一个和最后一个小区一定是对照。
4、完全随机设计：每一个供试处理完全随机地分配给不同的实验单元的实验设计。 5、积事件：若干个事件都发生某事件才发生，则称某事件为这若干个事件的积事件。 二、判断，请在括号内打√或× 1、（×）2、（×）3、（×）4、（×）5、（×）6、（√）7、（√）8、（√）9、（×）10、（×） 三、填空
1、重复，随机排列，局部控制 2、区间估计，置信度 3、u，连续性矫正
4、0.01～0.05、0.95～0.99
5、2587.5kg/ha， 1912.5kg/ha，正， 225kg/ha 6、15
7、唯一差异 8、决定系数 9、是否相符
?10sx、
sn ?1.724410?0.545311、数量性状，质量性状
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四、单项选择
1、D 2、B 3、D4、B5、A 6、C 7、D 8、C9、C 10、C 五、简答
1、回归分析是研究变量之间联系形式的统计方法。该联系形式用回归方程表示，并将此回归方程用于对依变量作预测估计。回归分析按自变量个数可分为一元回归和多元回归；按方程的次数又可分
??a?bx来揭示两线性相为线性回归和非线性回归。一元线性回归（直线回归）是一种用直线方程y关变量的关系的回归分析。
?，即回归直线在y轴上的截在直线回归方程中，回归截距a是自变量x＝0时依变量的回归估计值y距。它在专业上是否有实际意义，取决于两点：①所研究的自变量能否取0值。若不能取0值，则不具有专业意义。例如，在某小麦每667㎡基本苗数x与对应的有效穗数y两相关变量的回归分析中，x不可能取0值，故a无实际意义。②建立方程的自变量数据中是否含有0值，或者自变量最小值xmin是否接近0值。若建立方程的自变量数据中没有包含有0值，或xmin远离0值，则a是否
??a?bx的变化规律还有待实践检验，故不能确定其专业意义（2分）符合方程y。回归系数b是回归
直线的斜率，其统计意义是自变量改变一个单位，而引起依变量平均改变的单位数。其符号反映了两变量的相关性质，b＞0时，两变量为正相关，即同向改变；b＜0时，两变量为负相关，即反向变化。
2、相关分析是研究两相关变量联系程度和联系性质的统计方法。回答两变量是否有关，关系密切与否，且是正相关，还是负相关的问题。这些问题都由计算的相关系数r来回答。
相关系数的符号表示变量的相关性质，r＞0时，表明两变量呈正相关，即一个变量增加（或减少），另一变量随之增加（或减少）；r＜0时，为负相关，即一个变量增加（或减少），另一变量受其影响反而减少（或增加）。相关系数的绝对值揭示两变量的联系程度，|r|愈接近于0，说明两变量关系愈不密切；|r|愈接近于1，说明两变量关系愈密切。
相关系数的平方是决定系数r2，它表示在两变量各自的总变异中由它们之间的线性关系而引起的变异部分所占比例。也可用来反映两变量的联系程度，r2愈接近于1，表示关系愈密切；r2愈接近于0，关系就愈不密切。在表示两变量的联系程度上，决定系数比相关系数有更确切的含义。
3、① 对实验所考察性状有影响的各变异来源的效应（如环境效应）应具有“可加性”(additivity)；②实验误差?ij应该是随机的、彼此独立的，具有平均数为零且作正态分布，即“正态性”（normality）；③ 所有实验处理必须具有共同的误差方差，即误差方差的“同质性”(homogeneity)。
4、一次随机实验概率很小的事件被当作不可能事件处理，称作小概率事件不可能性原理，一般认为
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概率小于0.05或小于0.01的事件为小概率事件。（3分）小概率事件原理用于统计假设检验中的推断或决策过程，是统计分析的推断规则或决策准则，是统计学的核心逻辑。 六、综合 1、
变异来源 浓度间 时间间 误差 总变异
DF （4）
SS
MS
F
F0.05
（117.02*） 3.69 289.06 （72.265）
（2） （1.73） （0.865） （1.4） 19.30 （8）
4.94
（0.6175）
（14） 295.73
2、不同浓度间检验差异显著，时间间差异不显著。 3、平均数规范误值为0.454。 4、
处理 平均数x 5% 差异显著性（5分）
A1 A2 A3 A4 A5
13.67 12.33 11.00 10.85 9.43
a ab b bc c
作业题十答案 一、名词解释
1、局部控制：就是分范围、分地段地控制非实验因素（实验条件），使各处理所受的影响趋于最大程度的一致。
2、对比法设计：每一处理的一侧（左侧或右侧）都设置一个作为对照的设计。
3、对立事件：对于两事件A与B，若一个发生则另一个就不发生，则A与B互为对立事件，两事件的发生非此即彼。
4、二项资料百分数：由二项次数转换成的百分数，其总体服从二项分布，故称为二项资料百分数。 5、复合事件：由若干个基本事件组合而成的事件，称复合事件。 二、判断，请在括号内打√或× 1.（×）2．（√）3．（√）4．（×）5．（×）6．（×）7．（√）8．（√） 9．（×）10．（√） 三、填空
1、土壤差异 2、无偏估计实验误差 3、平均数 4、15 5、 样本容量 6、无效 7、 两尾检验 8、11，12，13 9、相关程度相同，相关性质不同 10、区组间，处理间，误差 11、2，A1 B1，A1B2 ，A2B1， A2B2 12、备择 四、单项选择
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