生物统计中错误指什么

Ⅰ 统计中的标准误指的是什么

在相同测量条件下进行的测量称为等精度测量，例如在同样的条件下，用同一个游标卡尺测量铜棒的直径若干次，这就是等精度测量。对于等精度测量来说，还有一种更好的表示误差的方法，就是标准误差。

标准误差定义为各测量值误差的平方和的平均值的平方根，故又称为均方误差。

设n个测量值的误差为ε1、ε2……εn，则这组测量值的标准误差σ等于：

(此处为一公式，显示不出来，你看下文字就可以知道这个公式是什么样的。）

由于被测量的真值是未知数，各测量值的误差也都不知道，因此不能按上式求得标准误差。测量时能够得到的是算术平均值（），它最接近真值（N），而且也容易算出测量值和算术平均值之差，称为残差（记为v）。理论分析表明①可以用残差v表示有限次（n次）观测中的某一次测量结果的标准误差σ，其计算公式为

(此处为一公式，显示不出来，你看下文字就可以知道这个公式是什么样的。）

对于一组等精度测量（n次测量）数据的算水平均值，其误差应该更小些。理论分析表明，它的算术平均值的标准误差。有的书中或计算器上用符号s表示）与一次测量值的标准误差σ之间的关系是

(此处为一公式，显示不出来，你看下文字就可以知道这个公式是什么样的。）

需要注意的是，标准误差不是测量值的实际误差，也不是误差范围，它只是对一组测量数据可靠性的估计。标准误差小，测量的可靠性大一些，反之，测量就不大可靠。进一步的分析表明，根据偶然误差的高斯理论，当一组测量值的标准误差为σ时，则其中的任何一个测量值的误差εi有68．3%的可能性是在（－σ，＋σ）区间内。

世界上多数国家的物理实验和正式的科学实验报告都是用标准误差评价数据的，现在稍好一些的计算器都有计算标准误差的功能，因此，了解标准误差是必要的。

Ⅱ 什么是统计检验中的两类错误

1、第一类错误又称Ⅰ型错误、拒真错误，是指拒绝了实际上成立的、正确的假设，为“弃真”的错误，其概率通常用α表示。假设检验是反证法的思想，依据样本统计量作出的统计推断，其推断结论并非绝对正确，结论有时也可能有错误，错误分为两类。

2、第二类错误，Ⅱ型错误，接受了实际上不成立的H0 ，也就是错误地判为无差别，这类取伪的错误称为第二类错误，其概率用β表示。简单说就是：你的假设是错误，但你接受该假设。

(2)生物统计中错误指什么扩展阅读

“第一类错误”和“第二类错误”之间的关系：

1、当样本例数固定时，α愈小，β愈大；反之，α愈大，β愈小。因而可通过选定α控制β大小。要同时减小α和β，唯有增加样本例数。

统计上将1-β称为检验效能或把握度(power of a test)，即两个总体确有差别存在，而以α为检验水准，假设检验能发现它们有差别的能力。实际工作中应权衡两类错误中哪一个重要以选择检验水准的大小。

2、做假设检验的时候会犯两种错误：第一，原假设是正确的，而你判断它为错误的；第二，原假设是错误的，而你判断它为正确的。我们分别称这两种错误为第一类错误(Type I error)和第二类错误(Type II error)。

Ⅲ 生物统计学 抽样误差和标准误有什么不同

抽样误差和系统误差不一样，关系系统误差，当人们一旦发现它之后，是可能找到产生原因而采取一定措施加以纠正的，抽样误差则无法避免。因为客观上既然存在个体差异，那么刚巧这一样本中多抽到几例数值大些的，所求样本均数就会稍大，另一样本多抽到几例数值小些，该样本均数就会稍小，这是不言而喻的。

抽样误差既是样本指标与总体指标之间的误差，那么抽样误差小就表示从样本算得的平均数或率与总体的较接近，有样本代表总体说明其特征的可靠性亦大。但是，通常总体均数或总体率我们并不知道，所以抽样误差的数量大小，不能直观地加以说明，只能通过抽样实验来了解抽样误差的规律性。

Ⅳ 统计学 论述什么是第一类错误和第二类错误

第一类错误：原假设是正确的，却拒绝了原假设。

第二类错误：原假设是错误的，却没有拒绝原假设。

我们常把假设检验比作法庭判案，我们想知道被告是好人还是坏人。原假设是“被告是好人”，备择假设是“被告是坏人”。

法庭判案会犯两种错误：如果被告真是好人，而你判他有罪，这是第一类错误(错杀好人)；如果被告真是坏人，而你判他无罪，这是第二类错误(放走坏人)。

(4)生物统计中错误指什么扩展阅读：

依据：

反证法所依据的是逻辑思维规律中的“矛盾律”和“排中律”。 在同一思维过程中，两个互相矛盾的判断不能同时都为真，至少有一个是假的，这就是逻辑思维中的“矛盾律”；两个互相矛盾的判断不能同时都假，简单地说“A或者非A”，这就是逻辑思维中的“排中律”。

反证法在其证明过程中，得到矛盾的判断，根据“矛盾律”，这些矛盾的判断不能同时为真，必有一假，而已知条件、已知公理、定理、法则或者已经证明为正确的命题都是真的，所以“否定的结论”必为假。

再根据“排中律”，结论与“否定的结论”这一对立的互相否定的判断不能同时为假，必有一真，于是我们得到原结论必为真。所以反证法是以逻辑思维的基本规律和理论为依据的，反证法是可信的。

Ⅳ 什么是统计学中的两类错误

显着性检验中的第一类错误是指：原假设事实上正确，可是检验统计量的观测值却落入拒绝域，因而否定了本来正确的假设。这是弃真的错误。发生第一类错误的概率在双侧检验时是两个尾部的拒绝域面积之和；在单侧检验时是单侧拒绝域的面积。
显着性检验中的第二类错误是指：原假设事实上不正确，而检验统计量的观测值却落入了不能拒绝域，因而没有否定本来不正确的原假设，这是取伪的错误。发生第二类错误的概率是把来自θ＝θ1(θ1≠θ0)的总体的样本值代入检验统计量所得结果落入接受域的概率。

Ⅵ 生物统计学中研究的误差有哪些

数理统计学与社会统计学的异同点
看看变量、随机变量它俩谁更厉害从变量到随机变量、从量变到质变！ 从认识论——当今世上最大的方法论！
西方世界科学殿堂金碧辉煌，殿堂宝座上高座网络之首，万王之王，统计学；统计学统帅一切科学，当今世上最大的认识论和方法论；是西方近四百年来科技文明的台柱子。
近70年，由于数理统计学的飞速发展，大有“吃掉”社会统计学的势头，尤其是 以美国为代表的发达国家几乎认为统计学就是数理统计学，称为科学统计。实际上，这是一个极大的误区。就是一个大呼悠，是一种统计学的错误学说。
统计学发展史说明：先有社会统计学后有数理统计学，先有变量后有随机变量；社会统计学以变量为基础，数理统计学以随机变量为基础，变量与随机变量是在一定的条件下可以相互转化的数学概念。
我们知道变量与随机变量是即有联系又有区别的。当变量取值的概率不是1时，变量就变成了随机变量；当随机变量的取值概率为1时，随机变量就变成了变量。变量与随机变量的联系与区别搞清楚了。以后在描述变量时，大胆地使有社会统计学，在描述随机变量时，就用数理统计学。如果在描述变量时非用数理统计学，那就是杀鸡用了宰牛刀，费力不讨好。通过分析变量与随机变量的联系和区别，我们可以准确地界定，社会统计学与数理统计学各自研究范围。
对随机变量的研究一般来说比对变量的研究复杂的多，而且直到今天数理统计学的研究尚处在较低的水平，且使用起来比较复杂；再从长远的研究来看，对随机变量的研究最终会逐步转化为对变量的研究，这与我们通常研究复杂问题转化为若干间单问题的研究的道理是一样的。
从理论上讲，社会统计学应该复盖除概率论和数理统计学之外的所有数学学科的运作，从数学上看，随机变量面对着庞大的二十多个变量数学分支，在数学上已经被彻底的孤立起来，其实它就是数学上变量的一个特例。从统计学上看，统计学的大多数问题是变量或近似变量问题，而不是随机变量。就向牛顿力学在今天在使用上仍占主导地位，而不是相对论力学，因为物体在多数情况下是远离光速的。《社会统计学与数理统计学的统一》理论，确立了社会统计学流派变量在统计学的主导地位，使.以美国为代表的发达国家数理统计学流派随机变量，走下了神坛及领导地位成为支流。使数百年来一百七十种已上的统计学错误学说回到正确轨道上来。
统计学是当今世上最大的认识论和方法论，所有的科学前沿问题都要通过统计学来加以描述，统计学是近四百年来西方科技文明的台柱子，现以被中国人扛跑了啦。如今西方统计学已风光不在，世界统计学的中心已经转移到了中国。

现代统计学的发展.社会统计学与数理统计学都可以定性和定量分析，两者的区别就是变量与随机变量。

Ⅶ 生物统计怎样才能做到同时减少犯两种错误的概率为什么

生物统计怎样才能做到同时减少犯两种错误的概率
假设检验及其两类错误是数理统计学中的名词。在进行假设检验时提出原假设和备择假设，原假设实际上是正确的，但我们做出的决定是拒绝原假设，此类错误称为第一类错误。原假设实际上是不正确的，但是我们却做出了接受原假设的决定，此类错误称为第二类错误。
因为样本容量越大，说明样本的统计特征越符合总体特征，因此在验证假设时，对样本进行统计分析所得到的结果越接近真实结果，自然犯第一类错误与第二类错误的概率同时降低。
原假设是真实的，而判断结论是拒绝原假设，这种错误叫做“弃真错误“，这就是第一类错误。
原假设是错误的，而判断结论是接受原假设，这种错误叫做“取伪错误“，这就是第二类错误。

Ⅷ 生物统计附试验设计

第一章绪论

1.生物统计学的内容：统计原理、统计方法和试验设计。
2.生物统计的作用：a.科学地整理分析数据；b.判断试验结果的可能性；c.确定事物之间的相互关系；d.提供试验设计的原理。
3.样本容量常记为n,通常把n≤30的样本称为小样本，n.>30的样本称为大样本。
4.名解：（重）①生物统计：生物统计是应用概率论和数据统计的原理和方法来研究生物界数量变化的学科；
②总体：是被研究对象的全体，据所含的个体的多少，总体分为有限总体和无限总体。
③样本：是指总体内随机抽取出来若干个体所组成的单位。
④随机误差：由于许多无法控制的内在和外在的偶然因素所造成的误差，内在如个体差异，外在如环境，它影响试验的精确性。
（了）①参数：从总体计算出来的数量特征值，它是一个真值，没有抽样变动的影响，一般用平均数u，标准差s。
②统计量：是从样本计算出来的数量特征值，它是参数的估计值，受样本变动的影响，一般用拉丁字母表示，如平均数。
③系统误差：主要是试验动物的初始条件不同，试验条件相差较大，仪器不准，标准试剂未经校正，药品批次不同，药品用量与种类不符合试验计划要求，以及观察，记录抄案，计算中的错误所引起的误差，它影响试验的准确性。
④准确性：指在试验或调查中某试验指标或形状的观测值与其真值接近的程度。
⑤精确性：指试验或调查中一试验指标或形状的重复观测值彼此接近的程度。

第二章资料的整理

1.统计资按性质分为：计量资料、次数资料和半定量资料。
2.计量资料是指用量测方式获得的数量性状资料，即用度、量、衡等计量工具直接测量获得的数量性状资料。计量资料整理的五步骤如下：
（1）求全距，即资料中最大值和最小值之差R=Max(x)—Min(x);
(2)确定组数即按样本大小而定；
样本含量与组数
样本含量 组数
30～60 6～8
60～100 8～10
100～200 10～12
200～500 12～17
500以上 17～30
（3）确定组距，每组最大值与最小值之差记为i ，公式：组距（i）＝全距（R）／组数k ；（4）确定组中值及组限，各组的最大值和最小值称为组限，最小值为下限，最大值为上限，每组的中点值称为组中值，组中值=（下限+上限）／2=下限+组距／2=上限-组距／2；（5）归组划线计数，作次数分布表。
3.常用的五种统计图为长条图、圆图、线图、直方图、折线图，掌握直方图和折线图的绘制。
4.原始资料的检查核对主要进行下面三性的检查：①检查资料的完整性；②检查资料的正确性；③检查资料的精确性。
5大样本资料需整理成次数分布表。

第三章资料的统计描述

1.平均数包括以下五种算术平均数、中位数、众数、几何平均数及调和平均数。
2.用来度量资料变异程度的指标主要有极差、方差、标准差、变异系数。
3.平均数的基本性质是（1）样本各观测值与平均数之差的和为零，简述为离均差之和为；（2）样本各观测值与平均数之差的平方和为最小，简述为离均差平方和为最小。
4.10头母猪第一胎产仔数为9、8、7、10、12、10、11、14、8、9（头）计算10头母猪第一胎产仔数的平均数、中位数、标准差和变异系数。
解：①平均数Σx=9+8+7+10+12+10+11+14+8+9=98，n=10

②资料数据按小到大排列如：7、8、8、9、9、10、10、11、12、14
中位数
③标准差
④变异系数

第四章常用概率分布

1.事件概率具有以下性质：①对于任何事件A，有0≤P（A）≤1；②必然事件的概率为1，即P（Ω）=1：③不可能的事件概率为0,即P（Ø）=0。
2.（1）正态分布：若连续型随机变量X的概率分布密度函数为
其中 为平均数，σ2为方差，则称随机变量X服从正态分布，记为X～ 。相应的概率分布函数为
正态分布密度曲线为：

（2）标准正态分布：：当μ=0、σ=l时，正态总体称为标准正态总体，其相应的函数表示式是，（-∞＜x＜+∞）
其相应的曲线称为标准曲线；.标准正态总体的概率问题:

对于标准正态总体N（0，1）， 是总体取值小于 的概率，
即 ，
其中 ，图中阴影部分的面积表示为概率 只要有标准正态分布表即可查表解决.从图中不难发现:当 时， ；而当 时，Φ（0）=0.5；标准正态总体 在正态总体的研究中有非常重要的地位，为此专门制作了“标准正态分布表”．在这个表中，对应于 的值 是指总体取值小于 的概率，即 ， ．
若 ，则 ．
利用标准正态分布表，可以求出标准正态总体在任意区间 内取值的概率，即直线 ， 与正态曲线、x轴所围成的曲边梯形的面积 ．
（3）有关概率计算的公式：
P(0≤u＜u1)＝Φ(u1)-0.5
P(u≥u1) =Φ(-u1)
P(｜u｜≥u1)=2Φ(-u1)
P(｜u｜＜u1)=1-2Φ(-u1)
P(u1≤u＜u2)＝Φ(u2)-Φ(u1)
注：用曲线图和面积来理解记忆。
（4）关于标准正态分布要熟记下列几种常用概率：
P（-1≤u＜1）=0.6826
P（-2≤u＜2）=0.9545
P（-3≤u＜3）=0.9973
P（-1.96≤u＜1.96）=0.95
P (-2.58≤u＜2.58)=0.99
（5）例：①已知u～N(0，1)，试求： (1) P(u＜-1.64)＝? (2) P (u≥2.58)=? (3) P (｜u｜≥2.56)=? (4) P(0.34≤u＜1.53) =?
利用(4-12)式，查附表1得：
(1) P(u＜-1.64)=0.05050
(2) P (u≥2.58)=Φ(-2.58)=0.024940
(3) P (｜u｜≥2.56)=2Φ(-2.56)=2×0.005234=0.010468
(4) P (0.34≤u＜1.53)=Φ(1.53)-Φ(0.34)=0.93669-0.6331=0.30389
②已知u～N(0,1)试求：
(1) P(u＜- )+P(u≥ )=0.10的
(2) P(- ≤u＜ ﹚=0.86的
因为附表2中的α值是：

所以
（1) P(u＜- )+ P(u≥ )=1- P(- ≤u＜ ﹚=0.10=α
由附表2查得： =1.644854
(2) P (- ≤u＜ )=0.86 ，α=1- P (- ≤u＜ )=1-0.86=0.14
由附表2查得： =1.475791
对于x～N(μ,σ2)，只要将其转换为u～N(0,1),即可求得相应的双侧分位数。
③已知猪血红蛋白含量x服从正态分布N(14.52， )， 若P(x＜1.1) =0.025, P(x> )=0.025,P(x＜ ) =0.005，P(x> )=0.005，求 , ， ， 。
由题意可知，α／2=0.025,α=0.05 又因为

P(x> )=
故 P(x＜ ＝+ P(x> )= P(u＜- ＝+ P(u> )
=1- P(- <P＜ )=0.05=α
由附表2查得： =1.959964,所以
( -14.52)/1.68=-1.959964， ( -14.52)/1.68=1.959964
即 ≈11.23， ≈17.81。
同理 =2.575829，所以
( -14.52)/1.68=-2.575829， ( -14.52)/1.68=2.575829
即 ≈10.19， ≈18.85。
④已知猪血红蛋白含量x服从正态分布N(12.86， )， 若P(x＜ ) =0.03, P(x≥ )=0.03,求 , 。
由题意可知，α／2=0.03,α=0.06 又因为
P(x≥ )=
故 P(x＜ ＝+ P(x≥ )= P(u＜- ＝+ P(u≥ )
=1- P(- ≤P＜ )=0.06=α
由附表2查得： =1.880794,所以
( -12.86)/1.33=-1.880794， ( -12.86)/1.33=1.880794
即 ≈10.36， ≈15.36。
3. ①双侧概率（重）：把随机变量X落在平均数 左右标准差σ一定倍数区间之外的概率记作σ；②单侧概率：指所求得随机变量X小于平均数 左侧标准差σ一定倍数或大于平均数 右侧标准差σ一定倍数的概率记作σ／2。

第五章假设检验

1.显着性检验：就是指在对资料进行统计分析时，先提某一问题对样本所在总体的参数提出一个统计假设，然后根据从样本获得的统计量所服从的概率分布，对这一假设进行检验；其目的是主要是看样本是否来自于均数相同的总体即通过对样本的研究来对总体作出统计推断；检验的对象是在统计学中，是以样本平均数差异x1- x2的大小时样本所在的总样本平均数 1、 2是否相同作出推断。
2.为什么以样本均数作为检验对象呢？是因为样本平均数具有下述特性：
（1）离均差的平方和 (xi- )2最小。说明样本平均数与样本各个观测值最接近，平均数是资料的代表数。
（2）样本平均数是总体平均数的无偏估计值，即E（ ）＝ 。
（3）根据统计学中心极限定理，样本平均数 服从或逼近正态分布。
所以，以样本平均数作为检验对象，由两个样本平均数x1和x2的差异去推断样本所属总体平均数是否相同时有依据的。
3.(了) ①标准误(平均数抽样总体的标准差) 的大小反映样本平均数 的抽样误差的大小，即精确性的高低。标准误大，说明各样本平均数 间差异程度大，样本平均数的精确性低。反之， 小，说明 间的差异程度小，样本平均数的精确性高。 的大小与原总体的标准差σ成正比，与样本含量n的平方根成反比。从某特定总体抽样，因为σ是一常数，所以只有增大样本含量才能降低样本平均数 的抽样误差。在实际工作中，总体标准差σ往往是未知的，因而无法求得 。此时，可用样本标准差S估计σ。于是，以 估计 。记 为 ，称作样本标准误或均数标准误。②区别：样本标准差与样本标准误是既有联系又有区别的两个统计量， = 已表明了二者的联系。二者的区别在于：样本标准差S是反映样本中各观测值 , ,…, 变异程度大小的一个指标，它的大小说明了 对该样本代表性的强弱。样本标准误 是样本平均数 的标准差，它是 抽样误差的估计值， 其大小说明了样本间变异程度的大小及 精确性的高低。
4. ①小概率事件通常指发生的概率小于5%的事件，认为在一次试验中该事件是几乎不可能发生的。随机事件的概率表示了随机事件在一次试验中出现的可能性大小。若随机事件的概率很小，例如小于0.05、0.01、0.001，称之为小概率事件。小概率事件虽然不是不可能事件，但在一次试验中出现的可能性很小，不出现的可能性很大，以至于实际上可以看成是不可能发生的。在统计学上，把小概率事件在一次试验中看成是实际不可能发生的事件称为小概率事件实际不可能性原理，亦称为小概率原理。小概率事件实际不可能性原理是统计学上进行假设检验（显着性检验）的基本依据。
②一统计资料进行统计推断判断的原则如下：
Ⅰ、当 < ,P>0.05 时，差异不显着，用“NS”表示，不能否H0 ；
Ⅱ、当 ≤ ≤ ，0.01< P <0.05时，差异显着，用“*”表示，接受HA，否定H0 ；
Ⅲ、当 ≥ ，P≤0.01时，差异极显着，用“**”表示，接受HA，否定H0 。
5.计算题：了解样本均数与总体均数的差异性显着检验及两样本均数的差异性显着检验；重点知道正态总体平均数 的置信区间。
例：①计算下列资料总体平均数的95%，99%置信区间，119、22、104、32、53、31、118、57、30、101、、58、48、68、70。
解：资料总体平均数的95%，99%置信区间
df=n－1=14－1=13,故 =2.160， =3.012
=65.0714 ，S＝33.3293， 9.2431
所以⑴95%置信半径为 =19.9668
95%置信下限为 — =45.1046
95%置信上限为 — =85.0382
即该资料总体平均数u 的95%置信区间为45.1046≤u≤85.0382
⑵99%置信半径为 =27.8426
99%置信下限为 — =37.2288
99%置信上限为 — =92.9140
即该资料总体平均数u 的99%置信区间为37.2288≤u≤92.9140 。
②随机抽测了10只兔的直肠温度，其数据为：38.7、39.0、38.9、39.6、39.1、39.8、38.5、39.7、39.2、38.4℃。已知该品种兔直肠温度的总体平均数为 ℃，检验该样本平均数温度与 是否有显着性差异？
解：⑴提出无效假设与备择假设
H0 ： =39.5，HA： <39.5
⑵计算t值 经计算得 =39.09，S=0.4909
t=( - )/ =-2.6411
⑶统计推断
由df=n-1=10-1=9,查附表得临界t值
=2.262 =3.250, <︱t︱< ,0.01< P < 0.05
否定H0，HA接受，表明样本平均数 与已知总体平均数 差异显着。

Ⅸ 《统计学》中“第一类错误”和“第二类错误”分别是指什么

第一类错误：原假设是正确的，却拒绝了原假设。

第二类错误：原假设是错误的，却没有拒绝原假设。

第一类错误即I型错误是指拒绝了实际上成立的H0，为“弃真”的错误，其概率通常用α表示，这称为显着性水平。α可取单侧也可取双侧，可以根据需要确定α的大小，一般规定α=0.05或α=0.01。

第二类错误即Ⅱ型错误是指不拒绝实际上不成立的H0，为“存伪”的错误，其概率通常用β表示。β只能取单尾，假设检验时一般不知道β的值，在一定条件下(如已知两总体的差值δ、样本含量n和检验水准α)可以测算出来。

(9)生物统计中错误指什么扩展阅读

我们在做假设检验的时候会犯两种错误：第一，原假设是正确的，而你判断它为错误的；第二，原假设是错误的，而你判断它为正确的。我们分别称这两种错误为第一类错误和第二类错误。

我们常把假设检验比作法庭判案，我们想知道被告是好人还是坏人。原假设是“被告是好人”，备择假设是“被告是坏人”。法庭判案会犯两种错误：如果被告真是好人，而你判他有罪，这是第一类错误(错杀好人)；如果被告真是坏人，而你判他无罪，这是第二类错误(放走坏人)。

记忆方法：我们可以把第一类错误记为“以真为假”，把第二类错误记为“以假为真”。当然我们也可以将第一类错误记为“错杀好人”，把第二类错误记为“放走坏人”。

在其他条件不变的情况下，如果要求犯第一类错误概率越小，那么犯第二类错误的概率就会越大。这个结论比较容易理解，当我们要求“错杀好人”的概率降低时，那么往往就会“放走坏人”。

同样的，在其他条件不变的情况下，如果要求犯第二类错误概率越小，那么犯第一类错误的概率就会越大。当我们要求“放走坏人”的概率降低时，那么往往就会“错杀好人”。

同样的，在其他条件不变的情况下，如果要求犯第二类错误概率越小，那么犯第一类错误的概率就会越大。当我们要求“放走坏人”的概率降低时，那么往往就会“错杀好人”。

Ⅹ 统计学中 Type I error和TypeII error是指什么

Type I error 是指统计学中的一类错误，意思是本来是错误的结论却被接受了。TypeII error 是指统计学中的二类错误，也就是本来是正确的错误却被拒绝了。简而言之，就是存伪和弃真。