多元分析讨论多变量(多指标)问题,由于变量较多,增加了问题的复杂性。但在许多实际问题中我们经常发现变量之间有一定的相关性,人们自然希望用较少的变量来代替原来较多的变量, 且使这些较少的变量尽可能地反映原来变量的信息。将这种思想引入统计学,就产生了主成分分析,典型相关分析等。下面只介绍主成分分析

在机关、公司办公中,经常有大量的数据需要 处理。如人事工资表中工资的计算、汇总、分析, 公司销售表中销售额的统计、汇总、合并计算以 及考勤表中职工请假、旷工、出勤等情况的分析 统计等。对于这些数据的处理,传统方法是用人 工方式来管理,当要调阅、分析、归纳数据时, 这种方法费时耗力,并且容易出错

两因素方差分析是讨论两因素试验的统计推断问题。本 文分非重复试验和重复试验两种情形进行讨论。 一、两因素非重复试验的方差分析 设有两个因素A,B,因素A有r个不同水平: A,A2…,A,;因素B有s个不同水平:B1,B2…,B 在A,B的每一种组合水平(A,B)下作一次试验,试验 结果为X,=(i=1,…,r,j=1,2,,),所有X,相互独立

通常把生产实践与科学实验中的结果,如产品的性能, 产量等统称为指标,影响指标的因素用A,B,C,…,表示。 因素在试验中所取的不同状态称为水平,因素4的不同水 平用A1,A2表示。 在一项试验中,如果让一个因素的水平变化,其他因素 水平保持不变,这样的试验叫做单因素试验。处理单因 素试验的统计推断问题称为单因素方差分析或一元方差 分析。类似地可定义多因素方差分析。本节先介绍单因 素方差分析

一、用编程的方法完成方差分析分析结果 1、 Source:变异来源 2、DF:自由度 3, ANOVA SS(Sum of Square) 离均差平方和 4、 Mean Square:均方 5、 Value:检验统计量F值 6、Pr>F:F值所对应的P值 The Power to Know

一、 目的要求 1.掌握常用病例-对照研究的设计方法。 2.熟悉病例-对照研究主要指标的意义和统计计算。 3.了解病例-对照研究中分层四格表资料的分析方法。 4.了解病例-对照研究中多暴露水平的剂量-反应相关分析方法。 5.了解病例-对照研究中匹配设计资料的分析方法

在第五章里介绍了一个或两个样本平均数的假设测验方法,即t测验或u测验的方法 但在农业科学试验中,更多见的是研究多个样本(处理)之间的差异。当对多个平均数作 差异显著性测验时,如果采用t测验或u测验的方法分别作出测验存在着以下三个缺陷。首 先,对于一个多样本资料采用两两平均数间分别作差异显著性测验非常麻烦,会使统计工 作量加大

第一节 定量分析中的误差 第二节 误差的分类及减免方法 第三节 随机误差的正态分布 第四节 有限测定数据的统计处理 第五节 有效数字及运算规则

第一节 定量分析中的误差 第二节 误差的分类及减免方法 第三节 随机误差的正态分布 第四节 有限测定数据的统计处理 第五节 有效数字及运算规则

一、目的要求 1. 熟悉重复测量资料的概念和特点，了解综合指标的分析方法； 2.了解连续型重复测量资料的一般线性模型；掌握用统计软件实现连续型重复测量资料的方差分析及正确解释结果