第一节试验设计概述 第二节动物试验计划 第三节试验设计的基本原则 第四节完全随机设计 第五节随机单位组设计 第六节拉丁方设计 第七节交叉设计

第一节事件与概率 第二节概率分布 第三节正态分布 第四节二项分布 第五节波松分布 第六节样本平均数的抽样分布 第七节t分布

第一节显著性检验的基本原理 第二节样本平均数与总体平均数差异显著性检验 第三节两个样本平均数差异显著性检验 第四节百分数资料差异显著性检验 第五节总体参数的区间估计

一、适宜资料:两组变量间呈线性相关关系。 二、分析目的:把研究两组变量间的复杂相关性简化为研究两个综合典型变量间的相关,并由各对典型变量的线性组合中系数的绝对值的大小,分析各变

一、适宜资料:多个自变量对一个依变量的影响呈线性回归模型的多变量资料。 二、分析目的:建立多元线性回归方程,分析多个自变量对一个依变量的综合作用及各自变量的绝对作用(b),从而发现规律,以利预测和控制

第一节参数的最小二乘估计 第二节单因素方差分析的最小二乘估计 第三节二因素方差分析(不考虑交互作用)的最小二乘估计 第四节二因素方差分析(有交互作用时)的最小二乘估计

一、适宜资料:多个自变量x与一个依变量y呈线性相关关系。 二、分析目的:分析多个自变量x与一个依变量y的相关关系,并把各自变量x与y的总关系(影响),即相关系数r分解为x对y的直接作用(通经系数P)及间接作用,并利用通经系数比较各x对作用程度的相对大小

1、各种分析方法适宜的试验资料 2、各种分析方法的分析目的 3、各种分析方法的分析思路 4、各种分析方法的具体分析方法主要通过SAS分析软件解决

第一节 参数的最小二乘估计 第二节 单因素方差分析的最小二乘估计 第三节 二因素方差分析(不考虑交互作用)的最小二乘估计 第四节 二因素方差分析(有交互作用时)的最小二乘估计

第一节 数量性状的特征 第二节 数量性状的遗传学基础 第三节 数量性状遗传研究的基本统计方法 第四节 遗传参数的估算及其应用 第五节 数量性状基因定位 第六节 近亲繁殖与杂种优势