研究的主要问题：1有关单因素和多因素非简单试验的统计分析方法多处理的正态总体参数估计和均值比较。2.对输入变量与试验指标之间存在的统计因果关系和协同变异问题进行统计分析的方法回归分析和相关分析

前几章的方法都只涉及一种变量,主要是比较它的各组值之间的差异。但生物学所涉及 的问题是多种多样的,对许多问题的研究需要考虑不只一个变量,例如生物的生长发育速度 就与温度,营养,湿度……等许多因素有关,我们常常需要研究类似的多个变量之间的关系 这种关系可分为两大类,即相关关系与回归关系

采用回归分析的方法,建立特征变量与产品质量之间的统计对应关系,把产品质量表达成特征变量的回归函数,进而得到特征空间与产品质量空间在统计意义上的映射关系.在产品质量空间进行聚类,在特征空间进行分类,而后提出了一种基于统计空间映射的在线模式识别方法.利用唐钢烧结厂的实测数据进行了仿真,验证了本方法的正确性.从算法分析和仿真结果看,这一算法可以有效地克服模式交叉现象的影响,并可对复杂生产过程进行在线质量推断

相关和回归分析 是研究事物的相互关系,测定它们联系的紧密 程度,揭示其变化的具体形式和规律性的统计方法 ,是构造各种经济模型、进行结构分析、政策评价 、预测和控制的重要工具

相关和回归分析 是研究事物的相互关系,测定它们联系的紧密程度,揭示其变化的具体形式和规律性的统计方法, 是构造各种经济模型、进行结构分析、政策评价、 预测和控制的重要工具

一、含义:利用多项式(y=b+b1x+b2x2+…+x研究变量间非线性回归关系的统计分析方法。 二、适宜资料:变量间呈非线性(曲线)变化关系,而又无已知曲线类型相配合的资料(如果有已知曲线类型能配合的资料,则可转化为线性分析)

协方差分析是把方差分析与回归分析结合起来的一种统计分析方法。它用于比较一个 变量Y在一个或几个因素不同水平上的差异,但Y在受这些因素影响的同时,还受到另 个变量X的影响,而且X变量的取值难以人为控制,不能作为方差分析中的一个因素处 理。此时如果X与Y之间可以建立回归关系,则可用协方差分析的方法排除X对Y的影 响,然后用方差分析的方法对各因素水平的影响作出统计推断

一、拟合优度检验 二、方程的显著性检验(F检验) 三、变量的显著性检验(t检验) 四、参数的置信区间

由于虚假回归问题的存在，在回归模型中应避免直接使用不存在协积关系的非平稳变 量。因此检验变量的平稳性是一个必须解决的问题。在第二章中介绍用相关图判断时间序列 的平稳性。这一章则给出序列平稳性的严格的统计检验方法，即单位根检验。 在介绍单位根检验之前，先认识四种典型的非平稳随机过程

学习统计学的目的和要求:在理解基本概念的基础上,掌握统计资料的搜集、整理以及分析的方法。重点掌握抽样推断、动态分析、指数分析、相关与回归分析方法。·第一章总论·第二章统计调查·第三章统计资料整理·第四章综合指标·第五章动态数列分析·第六章指数·第七章相关与回归分析·第八章抽样推断·第九章综合复习·第十章习题解答