§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

北京大学2000年研究生入学考试:概率统计与线性规划试题 一、(8分)假设事件A与Bi(i=1,2n)相互独立,其中B1,BBn两不相容。证明A的补集与B1+B2++Bn相互独立。 二、(10分)已知随机变量X的分布函数为

1. 基本原理：统计分析对生物材料的分析为何是必需的？ 许多误差源存在于生命系统的检测过程！ 有关生物材料数据误差和测量值方面的举例

第零章背景与基本要求 第一章事件与概率 第二章条件概率与统计独立 第三章随机变量与分布函数 第四章数字特征与特征函数 第五章极限定理

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