《田间试验与统计分析》教案（章节备课）
章 节
第一章 试验数据收集、整理与特征数（4学时） 1．了解总体与样本、参数与统计数等常用统计术语的概念和试验资料的分类； 2．掌握次数分布表和次数分布图的制作方法； 3．掌握平均数和变异数的意义和计算方法。 重 点 难 点 重点：各种资料的次数分布表和次数分布图的方法及其步骤、平均数、变异数的计算 难点：平均数、变异数应用 直接讲陈法、示例法、提问、启示法， 主要运用多媒体课件展示，重要内容采用书写板书 教学目的 和要求 教学方法 新课导入：试验资料的搜集整理是数据资料处理的首要环节。数据的收集是统计分析的第一步，也是全部统计工作的基础，基础工作做的不好，以后的统计分析就无法开展。 通过调查或试验可以获得大量试验数据,这些数据在未整理之前，一般是分散的、零星的和孤立的，是一堆无序的数字。直接用它，是不能反映任何问题的。只有通过对资料的整理分析，进行归类，使其系统化，才能把数据中蕴含的客观规律挖掘出来。 新课讲授：第一节 数据的收集 (1学时) 一、几个常用的统计术语 教 学 进 程 总体、有限总休、无限总体、观察值、变量、统计数、参数 二、数据的收集 间接来源：利用别人调查或试验的数据 直接来源：直接的调查和科学试验 统计调查的方式： １．普查 ２．统计报表 ３．抽样调查（１）机械抽样（２）典型抽样（３）随机抽样 三、数据的检查与核对 数据本身是否有错误、取样是否有差错、不合理数据的修订； 从而保证数据资料的完整、真实和可靠。 第二节 资料的整理 (1学时) 一、试验资料的分类（连续性资料，离散性资料） （一）数量性状的资料：（1）用计数方法获得的不连续或间断性变数； （2）用量测方法获得的连续性变数。 （二）质量性状的资料：（1）用计数方法所得的资料； （2）给予每类性状以相当等级方法所得资料。 二、次数分布表： 制作次数分布表的意义;间断性变数资料的整理，连续性变数的整理；确定组数、组距、组限、组中点值和数据归组的方法，做成次数分布表。属性变数资料的整理。 三、次数分布图： 方柱形图、多边形图适用于表示连续性变数的次数分布资料。条形图适用于间断性变数和属性变数的资料。三种图形的绘制方法。 第三节 平均数 (1学时) 一、算术平均数 （一）算术平均数的计算方法 xx??１．直接法 x? μ? nNfx?2．加权法 x??f 教 学 进 程 （二）算术平均数的主要特性： １．离均差的总和等于零；?(x?x)?0 ２．离均差平方的总和较各观察值与任意数值的差数平方的总和为小。?(x?x)最小 二、几何平均数 G?nx1x2...xn 三、中数 四、众数 第四节 变异数 (1学时) 一、极差（又称全距） 利用两个极端观察值的相差来估测资料的变异度。R=max-min 二、方差 以样本平均数作为共同比较的标准，利用全部观察值与平均数的差数平方的总和，再被其自由度除后的商数来度量资料的变异度。 2S2
(x?x)??n?12 σ2(x?μ)??N2 6
三、标准差：为方差的平方根值 （一）自由度的意义； （二）标准差的计算方法： 1.直接计算法 S? ?(x?x)n?12=?x2?(?x)2n?1n 2.加权法 S??f(x?x)n?12=?fx2?(?fx)2n?1n 四、变异系数：样本的标准差对其平均数的百分数，用以比较两个样本的变异度。 CV? s?100% x数据的搜集和整理分析是试验工作的重要组成部分。数据的收集常用的方法有调查和试验，资料的整理一般需要通过对原始数据进行检查、核对，制作次数分布表和总 结 次数分布图来完成。定量的来描述数据资料的分布特征，则需要计算它的特征数，平均数是反映集中性的特征数，主要包括算术平均数、几何平均数、中数和众数；而反映离散性的变异数主要包括极差、方差、标准差和变异系数。 1. 什么叫总体、样本、随机样本、样本容量、参数和统计数？ 2. 为什么随机样本具有总体的代表性？由随机数字表取得随机样本的基本方法？ 3. 试验数据资料可以分为哪几类？ 本章思考题 4. 编制次数分布表的好处何在？ 5．常用的统计图各有什么特点？ 6．度量集中趋势与离散趋势的指标各有哪些？ 7. 平均数、方差、标准差和变异系数的统计学含义是什么？应用上各有什么特点？ 作 业 P13 4题、6题、7题 7
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第三章 概率和概率分布（7学时） 1了解随机事件、统计概率及其运算方法； 教学目的 和要求 2.理解小概率事件实际不可能性原理； 3.掌握正态分布和二项分布的概念、基本性质和概率计算； 4.掌握抽样分布的概念以及样本平均数及平均数差数的抽样分布特征； 5. 理解t分布的定义、参数和性质。 重 点 难 点 重点：小概率事件实际不可能性原理、二项分布、正态分布的概率计算、中心极限定理 难点：总体分布的概念和参数、抽样分布与总体分布的关系 直接讲陈法、示例法、提问、启示法， 本课程主要运用多媒体课件教学，重要内容结合书写板书讲授 教学方法 新课导入：第二章详述了如何进行样本数据的搜集和整理，如何编制次数分布表和绘制次数分布图，并介绍了如何用平均数和变异数来描述样本特征。但是，进行资料统计的目的不在于单纯的描述一个样本，而是要用样本统计数来推断其所属的总体参数，即统计推断。统计推断是建立在概率论的基础上的。在讲述统计推断之前，我们首先来介绍一些统计推断的基础知识—概率和概率分布，其后介绍抽样试验和统计数的抽样分布。 新课讲授： 第一节 概率基础知识（2学时） 教 学 进 程 一、事件的概念 必然事件、不可能事件、随机事件 二、事件间的关系 和事件、积事件、互斥事件、对立事件、独立事件、完全事件系 三、概率的概念 古典定义、统计定义、小概率实际不可能性原理 四、概率的计算法则 加法定理、乘法定理 五、概率分布 离散型变量的概率分布、连续型变量的概率分布 第二节 二项分布（1.5学时） 一、二项总体 二、二项分布 三、二项分布的概率计算 二项分布事例、概率密度函数、概率的计算 四、二项分布的形状和参数 二项分布的形状、二项分布的参数
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