1. 试验方案：根据试验目的和要求所拟进行比较的一组试验处理的总称。
2. 试验因素：被变动并设有比较的一组处理的因子。简称因素或因子。
3. 单因素实验：整个试验中只变更、比较一个试验因素的不同水平，其它作为试验条件的因素均严格控制一致的试验。
4. 多因素试验：在同一试验方案中包含两个或两个以上的试验因素，各个因素都分为不同水平，其它试验条件均严格控制一致的试验。
5. 处理组合：各因素不同水平的组合。
6. 试验指标：用于衡量试验效果的指示性状。
7. 试验效应：试验因素对试验指标所起的增加或减少的作用。
8. 简单效应：在同一因素内两种水平间试验指标的相差。
9. 平均效应：一个因素内各简单效应的平均数。也称主要效应，简称主效。
10. 交互作用效应：两个因素简单效应间的平均差异。简称互作。
11. 准确度：试验中某一性状的观察值与其理论值真值的接近程度。
12. 精确度：试验中同一性状的重复观察值彼此接近的程度。（即试验误差的大小）
13. 空白试验：在整个试验地上种植单一品种的作物。
14. 田间试验设计：广义上指整个试验研究课题的设计，狭义上指小区技术。
15. 试验小区：在田间试验中，安排处理的小块地段。简称小区。
16. 边际效应：小区两边或两端的植株，因占较大空间而表现的差异。
17. 生长竞争：相邻小区种植不同品种或施用不同肥料时，由于株高、分蘖力或生长期的不同，通常有一行或更多行受到影响。
18. 区组：将全部处理小区分配于具有相对同质的一块土地上。
19. 完全区组：重复与区组相等，每一区组或重复包含有全套处理。
20. 不完全区组：一个重复安排在几个区组上，每个区组只安排部分处理。
21. 主区：在裂区设计中，按主处理划分的小区。也称整区。
22. 副区：裂区设计中，主区内按各副处理划分的小区。也称裂区。
23. 总体：具有共同性质的个体所组成的集团。
24. 观察值：每一个体的某一性状、特性的测定数值。
25. 变数：观察值的集合。
26. 变量：观察值中的每个成员。也称随机变数。
27. 参数：由总体的全部观察值算得的总体特征数。
28. 样本：从总体中抽出的若干个个体的集合。
29. 统计数：测定样本中的各个个体而得的样本特征数。
30. 随机样本：从总体中随机抽取的样本。
31. 样本容量：样本所包含的个体数。
32. 随机事件：某特定事件只是可能发生的几种事件中的一种。
33. 互斥事件：两事件不可能同时发生。
34. 对立事件：两事件不可能同时发生，但必发生其一。
35. 统计概率：通过大量实验而估计的概率。
36. 抽样分布：从总体中随机抽样得到样本，获得样本观察值后可以计算一些统计数，统计数的分布称为抽样分布。
37. 假设测验：先作无效假设，再依据该假设概率大小来判断接受或否定该假设的过程。
38. 显著水平：用来测验假设的概率标准。
39. 一尾测验：备择假设只有一种可能性，统计假设只有一个否定区域，这类测验叫一尾测验。
40. 假设测验的第一类错误：无效假设是正确的，测验结果否定了无效假设的错误。
41. u测验：用标准化的正态分布n（0，1）进行的测验。
42. t测验：用t分布进行的测验。
43. 成对数据：若试验设计是将性质相同的两个供试单位配成一对，并设有多个配对，然后对每一配对的两个供试单位分别随即地给予不同处理，所得观察值为成对数据。
44. 置信度：保证区间能覆盖参数的概率。
45. 置信区间：在一定概率保证下，能够覆盖参数的一个估计范围。
46. 多重比较：一个试验中k个处理平均数间可能有k（k—1）/2个比较，复式比较。
47. 回归截距：回归直线在y轴上的截距。通常以a表示。
48. 回归系数：x每增加一个单位数，平均地要增加或减少的单位数。通常以b表示。
49. （相关系数：表示x和y相关密切程度及其性质的统计数。）
50. 相关系数：表示两变数相关密切程度的统计数在两个变数为直线相关时的称法。
51. 回归分析：以计算回归方程为基础的统计分析方法。
52. 相关分析：以计算相关系数为基础的统计分析方法。
53. 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。
54. 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。
55. 离回归平方和 ：满足为最小的直线回归方程和实测的观察点并不重合，表明该回归方程仍然存在随机误差。q就是误差的一种度量，称之为离回归平方和或剩余平方和。
56. 试验误差：田间试验的观察值中既包含了处理本身的效应，也包含了许多非处理因素的效应，我们称试验观察值中非处理因素的效应为试验偏差。
57. 局部控制 ：是分范围分地段地控制非处理因素，使非处理因素对各处理的影响趋向最大程度的一致。
58. 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。
59. 适合性测验：这一假设测验是测验某一次数资料的样本结果是否符合假设的理论次数分布。
60. 对照 ：是试验中作为优劣比较标准的处理。
61. 统计推断 ：所谓统计推断，就是根据抽样分布率和概率理论，由样本结果（统计数）来推断总体特征（参数）。
62. 独立性测验：当次数资料每一变数均具有两种不同的调查目标性状时，测验两类目标性状之间的关联性，称为独立性进行测验。
1.统计数：由样本全部个体所得观测值算得的样本特征数。
2.随机误差：由于无法控制的偶然因素的影响，造成的试验结果与真实结果之间产生的误差。
3.二项总体：由非此即彼事件组成的总体，常以b（n,p）来表示。
4.小概率事件原理：统计学上认为小概率事件在一次随机试验中实际是不可能发生。
1、试验因素：指试验中能够改变，并能引起试验指标发生变化，而且在试验中需要加以考察的各种条件，简称因素或因子。
2、因素水平：对试验因素所设定的量的不同级别或质的不同状态称为因素的水平，简称水平。
3、样本容量：样本所包含的个体数目称为样本容量，常记为n。通常将样本容量n >30的样本称为大样本，将样本容量n≤30的样本称为小样本。
4、一尾测验：只有一个否定区间的假设测验。
5、：u为标准正态变量，y试验得到的样本平均数， u为指定总体平均数， 平均数标准差。
5、区间估计：是在一定概率保证下给出总体参数的可能范围，所给出的可能范围叫置信区间，给出的概率保证称为置信度或置信概率。
6、：u为标准正态变量；为试验得到的样本平均数；为平均数标准误；为指定总体平均数。
7、：sy/x为回归方程的估计标准误；sb为；回归系数b的标准误；ssx是x变量的离差平方和。
8、：r相关系数； sp是x变量与y变量的离差乘积和；ssy是y变量的离差平方和；ssx是x变量的离差平方和。
1 分析田间试验误差的**，如何控制？
答：田间试验的误差**有：（1）试验材料固有的差异，2）试验时农事操作和管理技术的不一致所引起的差异，3）进行试验时外界条件的差异。
控制田间试验误差的途径：（1）选择同质一致的试验材料，2）改进操作和管理技术，使之标准化，3）控制引起差异的外界主要因素。
2 试述统计假设测验的步骤。
答：（1） 对样本所属的总体提出假设，包括无效假设和备择假设。
2） 规定测验的显著水平值。
3） 在为正确的假定下，计算概率值p-值。
4）统计推论，将p-值与显著水平比较，作出接受或否定h0假设的结论。
3 田间试验设计的基本原则是什么，其作用是什么？
答：田间试验设计的基本原则是重复、随机、局部控制。
其作用是（1）降低试验误差；
2）获得无偏的、最小的试验误差估计；
3）准确地估计试验处理效应；
4）对各处理间的比较能作出可靠的结论。
2、何谓随机区组试验设计？
答：根据“局部控制”的原则，将试验地按肥力程度划分为等于重复次数的区组，一区组亦即一重复，区组内各处理都独立地随机排列。
3、用样本直线回归方程，由x**y时，为什么不能任意外推？
答：因为在试验范围之外，x、y 两个变数间是否存在回归关系和什么样的回归关系，并不知道，因而用样本直线回归方程，由x**y时，不能任意外推。
4、什么是试验误差？试验误差与试验的准确度、精确度有什么关系？
答：试验误差指观察值与其理论值或真值的差异。
系统误差使数据偏离了其理论真值，影响了数据的准确性；偶然误差使数据相互分散，影响了数据的精确性。
1．根据所学内容，简述统计方法的主要功用。
答：⑴提供了整理和描述数据的科学的方法； ⑵提供了由样本推论总体的科学的方法；
提供了通过误差分析鉴定处理效应的科学的方法； ⑷提供了进行科学试验设计的一些重要的原则；
二、问答题。
1、 田间试验的误差**与控制途径。
误差**：1） 实验材料固有的差异。
2） 试验时农事操作和管理技术的不一致所引起的差异。
3） 进行试验时外界条件的差异。（主要是指土壤肥力不均匀所导致的条件差异）
控制途径：1） 选择同质一致的试验材料。
2） 改进操作和管理技术，使之标准化。
3） 控制引起差异的外界主要因素。（选肥力均匀的试验地，采用适当的小区技术，应用良好的试验设计和相应的统计分析）
2、 田间试验设计的原则与作用：
1） 重复。试验中同一处理种植的小区数即为重复次数。作用：估计和降低试验误差，提高试验的精确度。
2） 随机排列。随即排列是指一个区组中每一处理都有同等的机会设置在任何一个试验小区上。作用：与重复结合，提供无偏的试验误差估计值。
3） 局部控制。局部控制就是将整个试验环境分成若干个相对最为一致的小环境，再在小环境内设置成套处理，即在田间分范围分地段地控制土壤差异等非处理因素，使之对各试验处理小区的影响达到最大程度的一致。作用：
降低误差。
3、 正态分布曲线的特性：
1）是以为对称轴向左右两侧对称分布的曲线。
2）是以参数和的不同而表现为一系列曲线，是一个曲线簇而不是一条曲线。
3）多数次数集中于附近，离越远，次数越少；在范围内次数相等，在以上次数极少。
4）在处有“拐点”。
5）曲线与横轴之间总面积为1。
4、测验与测验的异同。
1）相同之处：①都是根据抽样平均数进行的统计测验；②分布曲线都是以向左右两侧延伸；③当时，分布曲线与分布的正态曲线“合二为一”。
2）不同之处：①两者标准差不同：；②适用条件不同，不同，分布是自由度；③概率密度函数不同；④正态曲线是一个曲线簇，分布曲线是一条与自由度相关的曲线。
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