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第一章 统计学基础知识1

第一节 几个常用统计术语1

一、总体与样本1

二、变数与数据资料2

三、参数与统计数2

四、误差与错误3

五、准确性与精确性4

第二节 数据资料的初步整理4

第三节 统计特征数7

一、表征数据资料集中趋势的统计特征数7

二、表征数据资料变异程度的统计特征数9

三、常用统计特征数的计算器求算10

第四节 概率论基础11

一、随机事件与概率12

二、概率分布13

第五节 抽样分布15

一、样本平均数的分布16

二、样本平均数差数的分布16

三、t分布17

四、x2(卡方)分布18

五、F分布18

第二章 统计假设检验20

第一节 试验结果的直观分析及其存在问题20

一、试验结果直观分析及其存在问题20

二、试验数据波动原因21

第二节 统计假设检验概述21

一、统计假设检验的意义21

二、统计假设检验的基本步骤22

三、统计假设检验的两类错误23

五、假设检验应注意的问题24

四、双尾检验与单尾检验24

第三节 平均数比较的假设检验25

一、单个总体平均数的假设检验25

二、两个正态总体平均数比较假设检验27

第四节 总体频率的假设检验31

一、单个样本频率(成数)与总体成数比较的u检验31

二、两个样本频率(成数)比较的u检验32

第五节 参数区间估计35

一、参数区间估计的原理35

二、正态总体平均数的区间估计35

三、两个总体平均数差数μ1-μ2的区间估计36

四、总体频率p与两个总体频率差数p1-p2区间估计37

一、方差分析的基本原理38

第六节 方差分析38

二、单向分组资料的方差分析39

三、多重比较42

四、方差分析的基本假定与数据转换46

第七节 方差同质性检验48

一、单个样本方差同质性检验49

二、两个样本方差同质性检验49

三、多个样本方差同质性检验50

第八节 数据资料的正态性检验51

一、偏-峰态检验法51

二、D检验法53

第九节 计数资料的x2检验54

一、x2检验的基本思想54

二、适合性检验55

三、独立性检验56

第十节 非参数检验57

一、符号检验法58

二、秩和检验法59

第十一节 可疑值的取舍64

一、4？法64

二、t检验法64

第三章 试验设计65

第一节 试验设计概述65

一、试验设计的意义65

二、试验研究的基本要求65

三、与试验有关的术语66

一、试验方案设计的基本原则67

二、效应比较性试验方案的设计方法67

第二节 试验方案设计67

第三节 试验方法设计69

一、试验方法设计的目的69

二、生物试验的误差来源69

三、试验方法设计的原则70

四、试验方法设计的类型70

第四节 田间试验实施技术74

一、田间试验的特点74

二、田间试验小区技术74

第五节 正交试验设计75

一、正交设计的基本思想75

二、正交表77

三、效应混杂的概念80

四、正交设计步骤80

一、抽样研究的基本概念85

第一节 抽样研究的基本概念与抽样研究的特点85

第四章 抽样技术85

二、抽样研究的特点86

第二节 抽样调查的步骤与抽样误差的估计86

一、抽样调查的步骤86

二、抽样误差的估计87

第三节 抽样的基本方法87

一、简单随机抽样87

二、分层抽样88

三、系统抽样88

四、整群抽样89

五、典型抽样90

六、双重抽样90

七、阶段抽样90

第四节 抽样方案的制定90

三、确定抽样方法91

四、样本容量、抽样分数与经济核算91

一、抽样调查的目的和指标要具体化91

二、确定抽样对象(即划定欲调查的总体范围)91

五、总体单位编号92

六、编制抽样调查所需的各种表格92

七、抽样调查的组织工作92

第五章 效应比较试验结果的统计分析93

第一节 单因素试验结果的统计分析93

一、随机区组设计的单因素试验结果的统计分析93

二、拉丁方设计的单因素试验结果的统计分析96

第二节 多因素全面实施试验结果的统计分析100

一、完全随机化设计的两因素试验结果的统计分析100

二、随机区组设计的两因素试验结果的统计分析105

三、三因素随机区组设计试验结果的统计分析111

四、多点随机区组设计试验结果的统计分析117

五、裂区设计的两因素试验结果的统计分析119

六、再裂区设计的三因素试验结果的统计分析122

七、含有假伪处理的裂区设计试验结果的统计分析131

第三节 正交设计试验结果的统计分析135

一、极差分析135

二、方差分析137

第六章 环境与资源科学研究中变量之间数量关系的统计分析142

第一节 回归与相关的概念142

一、变量之间相互关系的类型142

二、回归分析与相关分析的基本概念143

第二节 一元线性回归分析143

一、回归系数的最小二乘法估计143

二、回归系数b0,b的计算器(CASIOfx系列)算法144

三、回归方程的显著性检验145

四、回归系数的显著性检验和区间估计146

五、利用回归方程进行预测与控制148

第三节 直线相关分析149

一、相关关系的度量指标——相关系数149

二、相关系数的显著性检验151

第四节 曲线回归分析151

一、曲线回归模型的建模方法分类151

二、可直线化的曲线回归分析步骤152

第五节 多元线性回归分析154

一、多元线性回归系数的最小二乘法估计154

二、多元线性回归关系的显著性检验159

三、复相关系数161

第六节 多项式回归162

一、一元K次多项式回归分析162

二、多元二次多项式模型的建立164

第一节 协方差分析的意义与功用167

一、协方差分析的意义167

第七章 协方差分析167

二、协方差分析的功用168

第二节 单向分组资料的协方差分析168

第三节 两向分组资料的协方差分析168

第八章 多元统计分析简介178

第一节 逐步回归分析178

一、“有进有出”逐步回归的基本思路179

二、逐步回归的矩阵变换计算方法180

第二节 通径分析181

一、通径分析的意义181

二、通径系数的求算181

三、通径系数的显著性检验182

一、数据矩阵183

第三节 数据矩阵、数据变换、相似系数与距离系数183

二、数据变换184

三、相似系数与距离系数184

第四节 聚类分析186

一、系统聚类分析186

二、有序样本的分类191

第五节 判别分析192

一、两类判别193

二、贝叶斯多类判别196

三、逐步判别分析200

第六节 主成分分析203

一、主分量的几何解释203

二、主分量的导出204

第七节 因子分析206

三、主成分分析的计算过程206

四、实例206

一、因子分析的意义210

二、因子分析过程211

第八节 典型相关分析221

一、典型变量和典型相关系数的概念221

二、典型变量及典型相关系数的求法222

三、典型变量的性质223

四、典型相关系数的显著性检验224

第九节 时间序列分析224

一、时间序列的分析指标225

二、时间序列的趋势预测228

第一节 Excel的统计工具应用238

一、统计粘贴函数238

第九章 统计软件应用238

二、描述统计分析240

三、对比试验结果的显著性检验242

四、方差分析244

五、回归与相关分析252

第二节 DPS数据处理系统简介及其基本操作255

一、系统功能简介255

二、系统运行环境与安装256

三、系统登记与注册256

四、系统启动与退出257

五、DPS系统基本操作258

第三节 DPS系统的试验设计功能模块应用260

第四节 DPS的“试验统计”功能模块应用263

一、DPS的方差分析和协方差分析功能模块类型263

二、DPS的方差分析功能模块操作运行步骤263

三、DPS的方差分析数据编辑整理格式264

四、DPS方差分析模块应用实例265

五、DPS协方差分析功能模块应用272

六、R×C列联表x2-检验变量间的独立性274

第五节 DPS的回归分析与模型参数估计功能模块应用275

一、逐步回归工具应用——多元线性逐步回归分析与通径分析275

二、二次多项式逐步回归278

三、非线性回归模型参数估计281

第六节 DPS多元统计功能模块应用287

一、聚类分析功能模块应用287

二、判别分析功能模块应用290

三、主成分分析功能模块应用294

四、因子分析功能模块应用295

五、典型相关分析功能模块应用298

附表1 标准正态分布的累积函数值F(u)值表302

附表2 t分布中两尾概率为a的临界ta(df)值表304

附表3 x2分布中右尾概率为a的临界xa2(df)值表305

附表4 F分布中右尾概率为a的临界Fa(df1,df2)值表306

附表5 新复极差检验SSRa值表310

附表6 q值表(双尾)311

附表7 符号检验表312

附表8 两样本秩和检验的W临界值表313

附表9 配对比较秩和检验的W'临界表315

附表10 正态性检验的D临界值表316

附表11 r与R的5%和1%显著性临界值表317

附表12 标准拉丁方表318

附表13 常用正交表319

附表14 正态累积概率与概率单位(P)转换表326

主要参考书目330