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一、置信度与μ的置信区间 日常分析中测定次数是很有限的，总体平均值 自然不为人所知。但是随机误差的分布规律表明， 测定值总是在以μ为中心的一定范围内波动，并有 着向μ集中的趋势。因此，如何根据有限的测定结 果来估计μ可能存在的范围（称之为置信区间）是 有实际意义的。该范围愈小，说明测定值与μ愈接 近，即测定的准确度愈高。但由于测定次数毕竟较 少，由此计算出的置信区间也不可能以百分之百的 把握将μ包含在内，只能以一定的概率进行判断

前面讨论了参数的点估计,它是用样本算出的一个值去估计未知参数即点估计值仅仅 是未知参数的一个近似值,它没有给出这个近似值的误差范围 例如,在估计某湖泊中鱼的数量的问题中,若根据一个实际样本,利用最大似然估计法 估计出鱼的数量为50000条,这种估计结果使用起来把握不大实际上鱼的数量的真值可 能大于50000条,也可能小于50000条且可能偏差较大 若能给出一个估计区间,让我们能较大把握地(其程度可用概率来度量之)相信鱼的数量 的真值被含在这个区间内,这样的估计显然更有实用价值

第四章方差分析 第一节方差分析的基本思想及其应用条件 1.方差分析的基本思想 根据试验的设计类型,将全部观察值的总离 均差平方和及其自由度分解为两个或多个部分, 每个部分的变异可由某个因素作用或几个因素的交互作用以及随机误差的作用加以解释。分析时分别求得各部分变异度指标SS(离均差平方和),结 合自由度计算MS(均方),最终求得F值。根据 F值的大小和理论F值作比较,便可判断研究因素对试验结果有无影响

对一个未知量,人们在测量或计算时,常不以 得到近似值为满足,还需估计误差,即要求知 道近似值的精确程度(亦即所求真值所在的范 围).类似地,对于未知参数θ,除了求出它的点 估计外,还希望估计出一个范围,并希望知 道这个范围包含参数真值的可信程度.这样 的范围通常以区间的形式给出,同时还给出此 区间包含参数θ真值的可信程度.这种形式的 估计称为区间估计

对比法和间比法试验,均属于顺序排列的试验设计,不能正确地估计出无偏的试验 误差,因而试验结果不能采用方差分析的方法进行显著性测验,一般采用百分比法,即 设对照(CK)的产量(或其他性状)为100,然后求出各处理的百分数和对照相比。顺序 排列亦具有一定优点,如设计简单,播种、观察和收获等工作不易发生差错,可按品种的成熟期,株高等排列,以减少处理间的生长竞争 对比法试验结果的统计分析 对比法的主要优点是,处理和对照彼此相邻,由于相邻小区的的土壤肥力比较相 似,所以供试处理与对照的比较有较高的精确度