田间试验与统计分析课后答案 【篇一：田间试验与统计方法作业题参考答案】 =txt>作业题（一）参考答案 一、名词解释（10分） 1 边际效应 2 唯一差异性原则 3 小概率实际不可能性原理 4 统计假设 5 连续性矫正 1 边际效应：指种植在小区或试验地边上的植株因其光照、通风和根系吸收范围等生长条件与中间的植株不同而产生的差异。 2 唯一差异性原则：指在试验中进行比较的各个处理，其间的差别仅在于不同的试验因素或不同的水平，其余所有的条件都应完全一致。 3 小概率实际不可能性原理：概率很小的事件，在一次试验中几乎不可能发生或可以认为不可能发生。 4 统计假设：就是试验工作者提出有关某一总体参数的假设。 5 连续性矫正：连续性矫正：?2分布是连续性变数的分布，而次数资料属间断性变数资料。研究表明，当测验资料的自由度等于1时，算得的?2值将有所偏大，因此应予以矫正，统计上称为连续性矫正。 二、填空（22分） 1、试验观察值与理论真值的接近程度称为（准确度）。 5、用一定的概率保证来给出总体参数所在区间的分析方法称为（区间估计），保证概率称为（置信度）。 6、试验设计中遵循（重复）和（随机排列）原则可以无偏地估计试验误差。 7、样本标准差s s=（? (x?) n?1 2 ），样本均数标准差sx=x2 s 1.7244 0.5453。 n10 12 (?e?)iikk(o?e)222228、次数资料的?测验中，??=（），当自由度为（1），?c= ?）。 （?c i?11eei 9、在a、b二因素随机区组试验的结果分析中已知总自由度为26，区组自由度为2，处理自由度为8，a 因素自由度为2，则b因素的自由度为（2），a、b二因素互作的自由度为（4），误差的自由度为（16）。 10、统计假设测验中直接测验的是（无效）假设，它于与（备择）假设成对立关系。 2 11、相关系数的平方称为（决定系数），它反映了（由x不同而引起的y的平方和u??(?y?)占y总平 方和ssy??(y??y)）的比例。 2 三、简答（15分） 1 简述试验设计的基本原则及作用。 田间试验的设计要遵循3个原则。 1）. 重复 试验中同一处理种植多个小区或种植多次称为重复，种植的小区数目称为重复次数。重复最主要的作用是估计试验误差，同时也能降低试验误差。 2）. 随机排列 随机排列指试验方案所规定的每一个处理安排在试验地的哪一个小区上要排除主观因素的影响，采取 随机的方式来确定。随机排列的作用是使试验结果得到无偏的估计。 3）. 局部控制 方差分析的合理性和所得结果的可靠性是建立在以下三个基本假定之上的。即：（1）对试验所考察性状有影响的各变异来源的效应（包括环境效应）应满足“可加性”；（2）试验误差应是随机的、彼此独立的，而且作正态分布，即满足“正态性”；（3）所有试验处理必须具有共同的误差方差，即满足误差的“同质性”。 四、计算（53分） 1、有一大豆品种在a、b两地种植，a地在8个点取样，测定蛋白质含量如下：41.5、42.0、41.9、41.6、41.8、41.7、41.8、41.3，b地在6个点取样，测定蛋白质含量如下：40.5、41.0、40.8、40.7、39.9、40.4。试测验两地点的蛋白质含量差异是否显著。(t 0.05,12=2.179) x2?40.55 x1?41.7 12.74(%)13.03(%) 336.82(?x)222 ss1??x??41.5?42.041.3??0.36 n8 2 2 243.32(?x)222 ss2??x??40.5?41.040.4??0.735 n6 2 2 故 se? 2 ss1?ss20.36?0.735??0.09125 v1?v27?5 1111 )0.09125()0.1631 n1n286 sx1?x2?s2e( t? x1?x241.7?40.55??7.05 s1?20.1631 （4）推断：根据t 0.05,12=2.179，实得|t|＞t0.05，故否定h0，即该大豆品种在甲、乙两地种植，蛋白 质含量显著差异。 2、有一大豆品种比较试验，k = 6，采取随机区组设计，n = 3，产量结果如下表，试作方差分析。(f 0.05，5，10=3.33) 处理 a b Ⅰ 2.3 1.9 Ⅱ 2.5 1.8 Ⅲ 2.6 1.7 c 2.5 2.6 2.7 d 2.8 2.9 2.8 e 2.5 2.8 2.6 f 1.6 1.7 1.6 表9-19 大豆品比试验（随机区组）的结果 区组 Ⅰ Ⅱ Ⅲ ti a 2.3 2.5 2.6 7.4 b 1.9 1.8 1.7 5.4 c 2.5 2.6 2.7 7.8 d 2.8 2.9 2.8 8.5 e 2.5 2.8 2.6 7.9 f 1.6 1.7 1.6 4.9 tj 13.6 14.3 14.0 41.9（t） 1.自由度和平方和的分解 （1）自由度的分解 总变异 dft?nk?1?(3?6)?1?17 区组dfr?n?1?3?1?2 品种dft?k?1?6?1?5 误差dfe?(n?1)(k?1)?(3?1)?(6?1) dftdfrdft172510 （2）平方和的分解 t2 c?nk?41.92 矫正数3?6 97.534 总ssk n t(x?)2??nk x2?c?101.29?97.534?3.7561 1 1 区组ssk?n 2 (2 tj585.45 r?j?)?k c 97.5340.041 16k 2 品种sst?n (2 i .43 i?)? t1 n c 3033 97.5343.609误差ssk n (x??x?)2 e j i 总sst?区组ssr?品种ss1 1 t 3.7560.0413.6090.106 2.方差分析表—f测验 表9-20 表9-19结果的方差分析 变异来源 df ss ms f 区组间 2 0.401 0.20 20.0* 品种间 5 3.609 0.72 72.0* 误 差 10 0.106 0.01 总变异 17 3.756 f测验结果表明，区组间和品种间的f值都显著。 3.品种间比较 i 2.47 1.80 2.6 2.83 2.63 1.63 2.33（）f0.05 4.10 3.33 品种 新复极差测验（lsr） p ssr0.05,14 lsr0.05, 142 3.15 0.182 se20.01 0.0578 se 3n 资料新复极差测验的最小显著极差 3 4 5 6 3.30 3.37 3.43 3.46 0.191 0.195 0.198 0.200 4.试验结论 资料的新复极差测验 品 种 产量(i) 5%差异显著性 d 8.5 a e 7.9 b c 7.8 bc a 7.4 c b 5.4 d f 4.9 e 结果表明：d品种显著高于其他品种，e品种显著高于a，b，f品种，c，a品种显著高于b，f品种，b品种显著高于f品种。 3、7个大豆品种的生育日数与收获指数数据如下，试建立生育日数与收获指数的回归方程并测验其显著性（r0.05,5=0.754）。 生育日数 收获指数 108 50 109 49 112 47 115 43 121 41 121 43 123 40 回归分析所必须的6个一级数据（即由观察值直接算得的数据）； n?7 x8092 x93725 y3132 y14089 xy36034 由一级数据算得5个二级数据： (?x)2(809)2 ssx??x??93725??227.714 n7 2 (313)2(?y) ssy??y??14089??93.429 n7 809?313?x?y sp??xy??36034139.357 n7 x 115.571 n?y??44.714 n 2 2 因而有 b? sp?139.357 0.611ssx227.714 a??b?44.714?(0.611?115.571)??25.4 故回归方程为 25.4?0.611x ?y r? sp?139.357 0.955 227.714?93.429ssx?ssy 因r?0.955?r0.05，所以回归方程有意义，a的意义为生育日数为0时，大豆收获指数为-25.4；b为生育日数每增加1 天时，大豆收获指数增加0.611。 作业（二）参考答案 1 离回归平方和 2 总体 3次数资料 4. 否定区域 5. 连续性矫正