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优化建议第14期Ai《生物统计及试验设计》数字化

张雪

绪论
- ● 绪论
第一章田间试验概述
- ● 1.1田间试验的特点、任务和要求
- ● 1.2田间试验和生物统计常用术语
第二章试验误差与小区设计
- ● 2.1试验的误差及土壤差异
- ● 2.2控制土壤差异的小区技术
- ● 2.3田间试验设计方案
第三章常用田间试验设计方法
- ● 3.1顺序排列设计
- ● 3.2随机排列设计
- ● 3.3正交设计
第四章资料的整理与描述
- ● 4.1资料的整理
- ● 4.2频率分布图的绘制
- ● 4.3常用的统计图和统计表
- ● 4.4集中性数据的描述性统计
- ● 4.5离散型数据的描述性统计
第五章常用概率分布
- ● 5.1事件与概率
- ● 5.2随机变量概率分布
- ● 5.3二项分布的概念和特征
- ● 5.4二项分布的概率计算及应用
- ● 5.5正态分布的概念和特征
- ● 5.6正态分布概率的计算
- ● 5.7正态分布的应用
- ● 5.8正态分布的检验
- ● 5.9样本平均数的抽样分布
- ● 5.10常见的三种抽样分布
第六章显著性检验
- ● 6.1假设检验的基本原理
- ● 6.2两类错误与两尾、一尾检验
- ● 6.3单个样本平均数的U检验
- ● 6.4单样本平均数的T检验
- ● 6.5两样本平均数的T检验
- ● 6.6百分率资料的假设检验
- ● 6.7参数的区间估计与点估计
- ● 6.8卡平方检验的意义
- ● 6.9适合性检验
- ● 6.10独立性检验
第七章方差分析
- ● 7.1方差分析概述
- ● 7.2总变异的分解
- ● 7.3F检验
- ● 7.4多重比较
- ● 7.5单因素方差分析的计算
- ● 7.6PASW软件进行单因素方差分析
- ● 7.7互作效应
- ● 7.8PASW软件进行两因素无重复方差分析
- ● 7.9PASW软件进行两因素有重复方差分析
- ● 7.10PASW在方差分析中的应用
第八章直线回归与相关分析
- ● 8.0 直线回归与相关分析
- ● 8.1回归和相关的概念
- ● 8.2直线回归方程的建立
- ● 8.3直线回归的假设检验
- ● 8.4相关系数与决定系数
- ● 8.5相关系数的显著性检验
实践课
- ● 实验一：试验设计方法与实践
- ● 实验二：频率分布图的制作
- ● 实验三： SPSS软件入门及正态分布的检验
- ● 实验四： t 检验
- ● 实验五：卡方检验
- ● 实验六：单因素方差分析
- ● 实验七：两因素方差分析
- ● 实验八：拉丁方和裂区设计试验方差分析
- ● 实验九：直线回归和相关分析
- ● 实验十：正交设计试验方差分析
- ● 正交试验相关PPT
- ● 拓展实验一：通径分析
- ● 拓展实验二：聚类分析
- ● 拓展实验三：主成分分析
实验数据处理与分析 (研究生)
- ● 课程介绍
- ● 模块一提升办公效率及Excel常用函数
- ● 模块二进阶散点图的绘制
- ● 模块三随机数制作频率分布图
- ● 模块四卡方检验的实践应用
- ● 模块五方差分析和多重比较
- ● 模块六直线相关和回归分析
- ● 模块七计算机语言基础入门
2020年秋通选课考核
- ● 第1组两因素有重复方差分析
- ● 第2组方差分析及单因素
- ● 第3组 t检验及两因素
- ● 第4组单个样本显著性检验
- ● 第5组 SPSS进行多元方差分析
- ● 第6组单因素方差分析
- ● 第7组 Excel函数
- ● 第8组独立性检验
- ● 第9组数据的描述统计
- ● 第10组 Excel进行方差分析
2020年秋硕士研究生课考核
- ● 第1组两因素无重复方差分析
- ● 第2组两因素有重复方差分析
- ● 第3组两因素有重复方差分析
- ● 第4组频率分布图的制作
- ● 第5组主成分分析
- ● 第6组频率分布图的绘制
- ● 第7组两因素有重复方差分析
- ● 第8组两因素有重复方差分析
- ● 第9组两因素有重复方差分析
- ● 第10组宽数据和长数据
- ● 第11组两因素有重复方差分析
- ● 第12组两因素有重复方差分析
- ● 第13组两因素
- ● 第14组单因素方差分析
- ● 第15组主成分分析
优秀PPT
- ● 2021年秋优秀PPT
- ● 2021年春优秀PPT
- ● 2022年春优秀PPT
- ● 2022年夏优秀PPT
- ● 2022年秋优秀PPT
- ● 2023年春优秀PPT
- ● 2023年秋优秀PPT

5.3二项分布的概念和特征

1 课前
2 课中
3 课后

▲【本节学习要点】：

1. 掌握二项分布的概率函数

PPT:

1. 伯努利分布

在现实生活中，许多事件的结果往往只有两个。例如：抛硬币，正面朝上的结果只有两个：国徽或面值；检查某个产品的质量，其结果只有两个：合格或不合格；购买彩票，开奖后，这张彩票的结果只有两个：中奖或没中奖；拨打女朋友电话：接通或没接通……以上这些事件都可被称为伯努利试验。

雅各布·伯努利

伯努利试验是单次随机试验，只有"成功（值为1）"或"失败（值为0）"这两种结果，是由瑞士科学家雅各布·伯努利(1654 - 1705)提出来的。

其概率分布称为伯努利分布(Bernoulli distribution)，也称为两点分布或者0-1分布，是最简单的离散型概率分布。

2. 二项分布

假设某个试验是伯努利试验，其成功概率用p表示，那么失败的概率为q=1-p。进行n次这样的试验，成功了x次，则失败次数为n-x，发生这种情况的概率可用下面公式来计算：

$P(x)=C_n^xp^x(1-p)^{n-x}= \frac{n!}{x!(n-x)!}p^x(1-p)^{n-x}$

我们称上面的公式为二项分布(Binomial distribution)的概率质量函数。其中

$C_n^x=\frac{n!}{x!(n-x)!}$

1. 伯努利分布

2. 二项分布

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