1. 掌握调查问卷的设计及制作。 2. 掌握调查数据的获取方法及数据的前期分析和预处理方法。 3. 面对获取统计数据，学会选择合适的方法，继而进行数据的描述性分析和推断性分析

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

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

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

§3.1 测验的统计指标 §3.2 编制数学测验的步骤 §3.3 数学题的拟造 §3.4 题库

多元线性回归分析 多元线性回归分析( multiple linear regression analysis)的定义 通过建立关系方程式,实现用k(k≥2)个自变数来预测依变数及对预测精度给出 评价的统计分析,当自变数与依变数间的关系为线性时此分析称之为多元线性回归分析

多因素试验是指两个或两个以上试验因素的试验,其处理组合数为各因素水平数之 积。例如二因素试验中,一因素4水平,另一因素5水平,则这一试验就有4×5=20个处 理组合,多因素试验因设计类型不同,故处理组合以不同方式进行田间排列,如完全随机 随机区组、拉丁方、裂区设计和条区设计等等

在第五章里介绍了一个或两个样本平均数的假设测验方法,即t测验或u测验的方法 但在农业科学试验中,更多见的是研究多个样本(处理)之间的差异。当对多个平均数作 差异显著性测验时,如果采用t测验或u测验的方法分别作出测验存在着以下三个缺陷。首 先,对于一个多样本资料采用两两平均数间分别作差异显著性测验非常麻烦,会使统计工 作量加大

一、教学目的要求 经济学理论描述经济变量之间的关系,却没有提供这种关系的具体函数形式。经典 的线性和非线性模型都假定经济变量的函数关系已知,往往会导致在模型设定上存在误 差.非参数模型是不对未知的函数和统计分布作任何具体的假定,而是通过样本数据获 得函数关系的估计,模型更客观地拟合实际经济问题

第一节x2统计量与x2分布 第二节适合性检验 第三节独立性检验