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

一、图及其基本概念 图是一种较之线性表和树形结构更为复杂 的非线性数据结构。图中各数据元素之间 的关系可以是任意的，描述的是“多对多” 的关系

线性规划问题 线性规划模型 线性规划的图解 可行域的性质 线性规划的基本概念 基础解、基础可行解 单纯形表 线性规划的矩阵表示

§5.1 线性规划的数学模型 §5.2 线性规划的图解法 §5.3 线性规划标准型和规范型 §5.4 单纯形法步骤 §5.5 单纯形表 §5.6 单纯形的经济意义 §5.7 单纯形法理论分析 §5.8 两阶段法与大M法 §5.9 LP规划问题解的讨论

4.1.3线性空间的基与维数,向量的坐标 设V是数域K上的线性空间, 定义4.9基和维数 如果在V中存在n个向量a1,a2,…,an,满足 1)、a1,a2,…,an线性无关; 2)、V中任一向量在K上可表成a1,a2,…,an的线性组合

4.1.3线性空间的基与维数,向量的坐标设V是数域K上的线性空间, 定义4.9基和维数如果在V中存在n个向量a1,a2,…,an,满足 （1)、a1,a2,…,an线性无关; （2)、V中任一向量在K上可表成a1,a2,…,an的线性组合,则称a1,a2,,an为V的一组基

4.1.3线性空间的基与维数,向量的坐标 设V是数域K上的线性空间, 定义4.9基和维数 如果在V中存在n个向量a1,a2,…,an,满足 1)、a1,a2,…,an线性无关; 2)、V中任一向量在K上可表成a1,a2,…,an的线性组合, 则称a1,a2,,an为V的一组基。 基即是V的一个极大线性无关部分组

人们研究药物的中心问题是揭示药物的化学结构、理化性质与生物活性之间的内在 联系。19世纪中叶就有人提出了它们的定量关系式: d=F(C)(式2—12) 式中Φ和C分别表示化合物的生物效应和结构性质。后来, Me yer和 Overton的研究表 明,一些化合物的脂水分配系数与麻醉作用呈线性关系 直到20世纪60年代,出现了3个QSAR模型,即 Hansch分析( Hansch analysis)

定理 7－4：每一个（n，k）线性分组码 都能纠正 2 n-k个错误图样。 定理 7－5：标准阵列中每个陪集的 2 k个 矢量都有相同的伴随式，且不同的陪集 有不同的伴随式

3.1 均值（Mean）和均值标准误差（S.E.mean） 3.2 中位数（Median） 3.3 众数（Mode） 3.4 全距（Range） 方差（Variance）和标准差 （Standard Deviation） 3.5 四分位数（Quartiles）、十分位数 （Deciles）和百分位数（Percentiles） 3.6 3.7 频数（Frequency） 3.8 峰度（Kurtosis） 3.9 偏度（Skewness） 3.10 标准化Z分数及其线性转换 3.11 探 索 分 析 3.12 交叉列联表分析 3.13 多选项分析 3.14 基本统计分析的报表制作