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

第一章 数值计算中的误差分析 第二章 线性方程组的直接解法 第三章 线性方程组的迭代解法 第四章 方阵特征值和特征向量的计算 第五章 非线性方程求根。 第六章 插值法 第七章函数逼近和曲线拟合 第八章 数值积分与数值微分 第九章 常微分方程的数值解法

研究使用计算机求解各种科学与工程 计算问题的数值方法（近似方法），对 求得的解的精度进行评估，以及如何在 计算机上实现求解等。 数值分析课程中所讲述的各种数值方 法在科学与工程计算、信息科学、管理 科学、生命科学等交叉学科中有着广泛的应用

1、掌握什么是主成分分析? 2、理解主成分分析的基本思想和几何意义? 3、理解主成分求解方法:协方差矩阵与相关系数矩阵的差异? 4、掌握运用SPSS或SAS软件求解主成分 5、对软件输出结果进行正确分析

第一节一元线性回归与相关分析 第二节协方差分析 第三节多元线性回归与相关分析 第四节通径分析 第五节非线性回归分析

11.1主要功能 11.2实例操作 11.1主要功能 多元分析处理的是多指标的问题。由于指标太多,使得分析的复杂性增加。观察指标 的增加本来是为了使研究过程趋于完整,但反过来说,为使研究结果清晰明了而一味增加 观察指标又让人陷入混乱不清。由于在实际工作中,指标间经常具备一定的相关性,故人 们希望用较少的指标代替原来较多的指标,但依然能反映原有的全部信息,于是就产生了 主成分分析、对应分析、典型相关分析和因子分析等方法

逐步判别分析 在判别函数中,判别作用大的指标尽可能不要遗漏,作用小的指标则要尽量排除。逐步判别分析可对指标进行筛选,挑出必要的、较好的指标组合,建立判别函数,从而提高判别效果

第一节 性状的分类 第二节 数量性状的遗传特点 第三节 数量性状遗传分析的统计学方法 第四节 通径分析 第五节 遗传参数

一旦研究目标确定,就要针对市场上出现的各种可能 情况形成一些合适的假设。例如某企业在分析上季度销 售收入显著增长时总结了以下几点 (1)CI战略的导人改善了企业形象,导致新客户有很大 增加;

1、组内观察值数目相等的单向分组资料的方差分析 2、组内观察值数目不等的单向分组资料的方差分析 3、组内又分亚组的单向分组资料的方差分析