9.1 方差分析的基本认识 9.1.1 问题的提出 9.1.2 方差分析的基本概念 9.2 单因素方差分析 9.2.1 单因素方差分析的基本原理 9.2.2 单因素方差分析应用实例 9.2.3 单因素方差分析中应注意的问题 9.3 双因素方差分析 9.3.1 双因素方差分析的类型 9.3.2 无交互作用的双因素方差分析 9.3.3 双因素无交互作用方差分析应用实例 9.3.4 有交互作用的双因素方差分析 9.3.5 双因素有交互作用方差分析应用实例

➢ 6.1 方差分析引论 方差分析及其有关术语 方差分析的基本思想和原理 方差分析中的基本假定 问题的一般提法 ➢ 6.2 单因素方差分析 数据结构 分析步骤 用Excel进行方差分析 方差分析中的多重比较 ➢ 6.3 方差分析中的多重比较 ➢ 6.4 试验设计初步 完全随机化设计 随机化区组设计 因子设计

目录 绪论 试验设计与数据处理的概念和意义 试验设计与数据处理的发展和应用 试验设计与数据处理的基本概念 样本及其分布 总体与样本 石 样本分布函数与统计量 直方图和秩 抽样分布 参数估计与假设检验 概述 参数估计 参数的假设检验 正交试验设计的基本思想与正交表s 正交试验设计的基本思想 正交表的概念与类型 正交表的构造 正交试验设计的直观分析 单指标正交试验设计 多指标正交试验设计 混合型正交试验设计心 考虑交互作用的正交试验设计 试验设计的方差分析 概述 单因素试验的方差分析 正交试验设计方差分析的基本原理 相同水平正交试验设计的方差分析91 不同水平正交试验设计的方差分析 重复试验和重复取样的方差分析 正交试验设计的效应估计 正交试验设计中正交表的灵活运用 并列法 拟水平法 拟因素法 其它方法 SN比试验设计与产品三次设计简介 SN比及其应用 产品三次设计 一元线性回归分析 回归分析的基本概念 一元线性回归的数学模型 参数的最小二乘估计 相关系数及其显著性检验 一元线性回归的方差分析 重复试验的方差分析 利用回归方程进行预报和控制 化非线性为线性回归 回归直线的简便求法 多元线性回归分析 多元线性回归的数学模型 参数的最小二乘估计 多元线性回归的方差分析 逐步回归方法 回归正交设计 多项式回归与正交多项式

第一节方差分析的基本原理 第二节完全随机设计试验结果的方差分析 第三节随机区组设计试验结果的方差分析 第四节拉丁方设计试验结果的方差分析 第五节裂区设计试验结果的方差分析 第六节多年多点试验结果的方差分析 第七节方差分析中一些应注意的问题

1. 解释方差分析的概念 2. 解释方差分析的基本思想和原理 3. 掌握单因素方差分析的方法及应用 4. 理解多重比较的意义 5. 掌握双因素方差分析的方法及应用

一、方差分析的用途: 二、用于实验研究中,比较某处理因素不同水平样本均数间差别有无统计学意义,从而说明处理因素是否有作用的方法。 三、根据实验设计的不同,有: 1.单因素的方差分析 2.多因素(两因素及以上)方差分析

多元方差分析的主要用途是同时分析和检验不同类别在多个间距测度等级变 量上是否存在显著差别。这种方法由威尔克(S.S.Wlk)在1932年创建,后来 又得到逐步发展和完善。现在,许多计算机统计软件中都已经具有多元方差分析 的功能。但是,这种方法在我国社会科学研究中的应用尚属少见,有待进一步推 本章第一节将从多元方差分析与一元方差分析的关系入手,简介相关方法的 沿革及多元方差分析的特点。第二节主要介绍多元方差分析所要求的变量、数据 方面的条件

1. 理解方差分析的概念，了解方差分析的原理； 2. 掌握单因素试验的方差分析原理与方法； 3. 了解双因素无重复试验的方差分析方法； 4. 了解双因素等重复试验的方差分析方法

＆7.1 方差分析的必要性与作用 ＆7.2 方差分析及基本原理 ＆7.3 多重比较 ＆7.4 方差分析的数学模型 ＆7.5 方差分析的基本假定与数据转换 ＆7.6 方差分析的类型与分析步骤

1.理解方差分析的概念,了解方差分析的原理; 2.掌握单因素试验的方差分析原理与方法; 3.了解双因素无重复试验的方差分析方法; 4.了解双因素等重复试验的方差分析方法 在科学试验和生产实践中,影响结果的因素往往有多个,有些因素影响较大,有