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第一节一元线性回归与相关分析 第二节协方差分析 第三节多元线性回归与相关分析 第四节通径分析 第五节非线性回归分析
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第一节 事件与概率 第二节 概率分布 第三节 正态分布 第四节 二项分布 第五节 波松分布 第六节 样本平均数的抽样分布 第七节 t分布
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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 两个样本平均数的差异显著性检验 第三节 百分数资料差异显著性检验 第四节 总体参数的区间估计
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本章重点介绍平均数(mean)、标准差(standard deviation)与变异系数(variation coefficient)三个常用统计量,前者用于反映资料的集中性,即观测值以某一数值为中心而 分布的性质;后两者用于反映资料的离散性,即观测值离中分散变异的性质
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第二节 单个样本均数的假设检验 第三节 两个样本平均数的假设检验
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§4~1 事件与概率 §4~2 概率分布(probability distribuution) §4~3 正态分布 normal distribution(高斯分布) §4~4 二项分布 §4~6 样本平均数的抽样分布 §4~7 t分布
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第一节 生物统计在畜禽、水产科学研究中的作用 第二节 生物统计的常用术语 第三节 统计学发展概况 一、古典纪录统计学 二、近代描述统计学 三、现代推断统计学
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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
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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
文档格式:DOC 文档大小:2.1MB 文档页数:23
第一节事件与概率 第二节概率分布 第三节正态分布 第四节二项分布 第五节波松分布 第六节样本平均数的抽样分布 第七节t分布
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