《高级生物统计》课件

《高级生物统计》课件•生物统计基础•描述性统计•概率与概率分布•参数估计与假设检验•方差分析•相关与回归分析•非参数统计方法01生物统计基础统计学的定义与分类总结词理解统计学的定义和分类是学习生物统计的基础，有助于更好地掌握后续内容详细描述统计学是一门研究数据收集、整理、分析和推断的学科，可以分为描述统计学和推断统计学两大类描述统计学主要关注数据的描述和呈现，而推断统计学则更注重根据样本数据对总体进行推断和预测统计学在生物科学研究中的应用总结词了解统计学在生物科学研究中的应用，有助于更好地理解生物统计学的实际意义和价值详细描述在生物科学研究中，统计学被广泛应用于实验设计、数据收集、数据分析等方面通过合理的实验设计和数据收集，可以获取更准确、可靠的数据；通过数据分析，可以挖掘出数据背后的规律和趋势，为科学研究和实际应用提供有力支持统计学的基本概念要点一要点二总结词详细描述掌握统计学的基本概念是学习生物统计的关键，有助于更统计学的基本概念包括总体与样本、参数与统计量、随机好地理解和应用各种统计方法抽样、概率等总体与样本是描述研究对象的范围和具体个体的概念；参数与统计量是描述数据特征的量化和度量方式；随机抽样是获取样本数据的重要方法；概率则用于描述随机事件发生的可能性大小这些基本概念是构建整个统计学体系的基础，对于后续内容的学习和应用至关重要02描述性统计频数分布表和直方图频数分布表用于展示数据分布情况，将数据按照一定的分类标准进行分组，并统计每个组内的数据个数直方图通过条形的长度和高度来展示数据的频数分布，能够直观地反映数据的分布特征集中趋势和离散趋势的度量平均数中位数众数标准差方差表示一组数据的中心位将数据从小到大排序后，出现次数最多的数表示数据离散程度的指与标准差类似，也是表置，计算所有数据的总位于中间位置的数对标，计算每个数据点与示数据离散程度的指标，和除以数据个数于奇数个数据，中位数平均数的差的平方和的计算每个数据点与平均即为中间那个数；对于平均值数的差的平方和偶数个数据，中位数为中间两个数的平均值正态分布正态分布是一种常见在自然界和社会现象的概率分布，其形状中，许多随机变量的呈钟形，中间高、两概率分布都服从正态边低分布正态分布的特点是平均数、中位数和众数相等，且标准差最小偏态和峰态偏态描述数据分布的不对称性，可以通过计算偏度系数来衡量正偏态表示数据向右偏斜，负偏态表示数据向左偏斜峰态描述数据分布的峰状程度，可以通过计算峰态系数来衡量高峰态表示数据比较尖峰，低峰态表示数据比较平坦03概率与概率分布概率的基本概念概率描述随机事件发生的可能性大小的量度，取值范围为0到1，其中0表示事件不可能发生，1表示事件一定发生必然事件概率等于1的事件，表示该事件一定会发生随机事件概率介于0和1之间的事件，表示该事件可能发生也可能不发生概率分布离散概率分布描述离散随机变量的概率分布情况，如二项分布、泊松分布等连续概率分布描述连续随机变量的概率分布情况，如正态分布、指数分布等概率密度函数描述连续随机变量概率分布的函数，其值等于无穷小概率的极限随机变量的数字特征数学期望方差描述随机变量取值的平均水平，计算公式描述随机变量取值分散程度的量，计算公为EX=∑xpx式为DX=∑x^2px-EX^2协方差相关系数描述两个随机变量同时取值的分散程度和描述两个随机变量之间的线性相关程度，它们之间的相关程度，计算公式为计算公式为r=CovX,Y/sqrtDXDYCovX,Y=∑xypx,y-EXEY04参数估计与假设检验点估计与区间估计点估计用单一的数值来表示未知参数的估计值区间估计根据样本数据推断未知参数可能落入的范围或区间假设检验的基本概念假设检验是一种统计推断方法，通过提出一个或多个假设，然后利用样本数据来检验这些假设是否成立假设检验的基本思想是“反证法”，即先假设某一假设不成立，然后通过样本数据来推翻这个假设单侧检验与双侧检验单侧检验只对未知参数的一个方向进行检验，例如只检验是否大于或小于某一值双侧检验对未知参数的两个方向进行检验，例如同时检验是否大于或小于某一值假设检验的步骤选择合适的统计方法确定临界值根据数据类型和要检验的假设，根据选择的统计方法和样本量，选择合适的统计方法确定临界值提出假设计算样本统计量做出推断结论根据研究目的和数据类型，提根据样本数据计算出相应的统根据计算出的样本统计量和临出一个或多个假设计量界值，做出推断结论，判断假设是否成立05方差分析方差分析的基本思想方差分析是通过比较不同组别数据的分散程度，判断各组之间的差异是否显著的一种统计方法它基于以下假设各组数据的分散程度在组间是相似的，即方差齐性；因变量的总体均数在组间是不同的，即各组有不同的均值方差分析的基本思想是通过将总变异分解为组间变异和组内变异，以判断不同组别之间的差异是否为主要因素方差分析的步骤数据整理收集数据对收集到的数据进行整理，包括缺失值处理、按照实验设计的要求，收集多组观测数据0102异常值处理等建立模型计算方差分析表根据实验目的和数据特征，选择合适0304根据模型计算方差分析表，包括自由的方差分析模型，如完全随机设计、度、组间平方和、组内平方和、总平随机区组设计、析因设计等方和、组间均方、组内均方等检验假设解读结果根据方差分析表中的值，进行F检验或相应0506根据检验结果解读方差分析的意义，并给出合的假设检验，判断各组之间是否存在显著差理的结论异方差分析的应用在生物学研究中，方差分析可在心理学研究中，方差分析可用于比较不同处理对生物体生用于比较不同实验条件或刺激长、发育、生理等方面的影响对心理指标的影响在医学研究中，方差分析可用在社会科学研究中，方差分析于比较不同药物或治疗方法的可用于比较不同群体在某些指疗效标上的差异06相关与回归分析相关分析描述变量间的关系确定变量间的方向控制其他变量的影响相关分析用于描述两个或多个变相关系数的大小和正负可以指示在相关分析中，可以通过控制其量之间的关系，通过计算相关系变量间的关系方向，正相关表示他变量的影响来评估两个变量之数来量化变量间的关联程度两个变量同向变化，负相关表示间的独立关系一个变量增大时另一个变量减小回归分析预测因变量的值回归分析用于预测一个因变量的值，基于自变量的已知值通过建立回归方程，可以估计因变量与自变量之间的关系确定自变量的影响回归分析可以量化每个自变量对因变量的影响程度，以及这种影响的统计显著性控制混杂因素的影响回归分析可以通过控制混杂因素的影响来更准确地评估自变量与因变量之间的关系线性回归模型的应用探索变量关系线性回归模型可用于探索两个或多个变量之间的1关系，帮助研究者了解不同变量之间的依赖性和相互影响预测和干预基于建立的回归模型，可以对未知数据进行预测，2或者根据预测结果采取相应的干预措施政策制定依据在社会科学和公共卫生领域，线性回归模型可以3为政策制定提供依据，评估不同政策或干预措施的效果07非参数统计方法非参数统计方法的定义与特点定义特点非参数统计方法是一种统计技术，它不灵活性、稳健性、适用范围广、对数据假需要事先设定总体分布的形式，而是基设较少于数据本身的特点进行统计分析VS非参数统计方法的应用场景010203数据类型多样未知分布探索性数据分析当数据类型多样，或者分布不明在未知总体分布的情况下，非参在探索性数据分析中，非参数统确时，非参数统计方法能够更好数统计方法可以用来推断总体的计方法可以用来发现数据中的模地适应数据特性未知参数式和趋势非参数统计方法与参数统计方法的比较适用范围非参数统计方法的适用范围更广，可以处理多种类假设条件型的数据而参数统计方法只适用于符合特定分布形式的数据非参数统计方法对数据的假设较少，而参数统计方法需要事先设定总体分布的形式灵活性非参数统计方法更加灵活，能够更好地适应数据的特性而参数统计方法较为固定，对数据变化的适应性较差THANKS感谢观看。