1. 掌握秩和检验的原理和方法（公式）的来源及推导过程。 2. 掌握秩和检验的适用条件（样本特性）和样本数据的的特点。 3. 知道秩和检验中“秩”和“秩和”的含义及计算方法。 4. 理解第一类错误和第二类错误的定义。 5．学会通过秩和检验的结果来分析试验设计中的假设检验是否具有显著性统计意义。 6．两两比较的意义和方法

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1. 掌握卡方检验的原理和方法（公式）的来源及推导过程。 2. 掌握卡方检验的适用条件（样本特性）和样本数据的的特点。 3. 知道卡方检验中对变量进行加权的意义。 4. 掌握卡方检验中实际数和理论值的运算关系，以及不同的实际数和理论值条件下对检验结果的影响。 5. 学会通过卡方检验的结果来分析试验设计中的假设检验是否具有显著性统计意义。 6．行列分割的意义和方法

1. 掌握 T 检验的原理和方法（公式）的来源及推导过程。 2. 掌握 T 检验的适用条件（样本特性）。 3. 掌握配对 T 检验的适用条件和方法。 4. 掌握两组独立样本的 T 检验的适用条件和方法。 5. 掌握样本均数与总体均数的比较的 T 检验方法。 6. 学会通过 T 检验的结果来分析试验设计中的假设检验是否具有显著性统计意义

第一节 方差分析的基本原理与步骤 第二节 单因素试验资料的方差分析 第三节 两因素试验资料的方差分析 *第四节 方差分析的数学模型与期望均方 第五节 数据转换

我们在掌握了单样本检验与估计的有关方法与原理之后，把视野投向双样本检验与估计是很自然的。双样本统计，除了有大样本、小样本之分外，根据抽样之不同，还可分为独立样本与配对样本。独立样本,指双样本是在两个总体中相互独立地抽取的。配对样本，指只有一个总体，双样本是由于样本中的个体两两匹配成对而产生的。配对样本相互之间不独立

9.1 分子运动的基本概念 9.2 气体分子的热运动 9.3 统计规律的特征 9.4 理想气体的压强公式 9.5 麦克斯韦速率分布定律 9.6 温度的微观本质 9.7 能量按自由度均分原理 9.8 玻耳兹曼分布律 9.9 气体分子的平均自由程 9.10气体内的迁移现象 9.11热力学第二定律的统计意义 9.12实际气体的性质

＆8.1 对比法和间比法试验 ＆8.2 完全随机设计 ＆8.3 随机区组设计 ＆8.4 拉丁方设计 ＆8.5 缺区估计原理及方法

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

目 录 1学科基础平台必修课 《数学分析》 《高等代数与解析几何》 《概率论与数理统计 A》 《概率论与数理统计》 《大学物理 A1》 《大学物理 A2》 2．学科基础平台选修课 《物理实验》 《数学规划基础》 《信息与计算科学专业导论》 《统计学》 《统计学实验》课程实验 《离散数学》 《C++程序设计 A》 《C++程序设计实验 A》 3．专业课平台必修课 《数值分析 A》 《数值分析》 《数值分析 A 实验》 《数学建模》 《数学建模实践》 《数据库原理 A》 《数据结构与算法分析》 《信计专业毕业实习》 《信息与计算科学专业毕业设计（论文）》 4专业课平台选修课 《常微分方程》 《多元统计分析》 《数学物理方程》 《实变函数与泛函分析》 《复变函数与积分变换》 《组合与图论》 《运筹学》 《运筹学基础及应用》 《数值最优化》 《微分方程数值解》 《控制理论基础》 《Oracle 高级数据库开发设计》 《大数据与深度学习》 《Python 程序设计》 《R 语言》 《算法分析与设计》 《操作系统》 《计算机网络原理Ⅰ》 《Java 程序设计》 《Java 程序设计实训》 《ASPNET 程序设计》 《web 前端开发》 《web 前端开发》程序设计 《软件开发实践》