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扬州大学:农学院农村区域发展专业专业各课程教学大纲汇编(2021)
文档格式:PDF 文档大小:3.49MB 文档页数:450
《学科导论》 《植物学(含分类)》 《高等数学I》 《高等数学Ⅱ》 《普通化学 I 》 《普通化学实验 I》 《有机化学 IV》 《管理学原理》 《微观经济学》 《生物统计与试验设计》 《农业经济学》 《农村发展研究方法》 《农村发展概论》 《农业生态学》 《植物生理学》 《遗传学》 《区域经济发展》 《作物栽培学 III》 《智慧农作技术》 《农业推广学》 《农村社会学》 《发展经济学》 《农村发展规划》 《作物育种学 III》 《土壤肥料学》 《地理信息系统》 《农业系统工程》 《农业资源学》 《智慧表型组专题》 《投资项目评估》 《农科英语阅读与写作》 《农业推广项目管理》 《作物栽培学 IV》 《植物保护通论》 《作物育种学 IV》 《种子工程》 《常用统计软件应用》 《农业标准化》 《农业软件开发》 《农业大数据分析》 《可持续农业导论》 《World Agriculture》 《农业资源与环境管理》 《园艺通论》 《专业实践(分散)》 《毕业设计(论文)》 《创新基础》 《创新思维训练》 《科创指导和训练》 《创新精神与实践》 《创新创业领导力》
《生物统计及试验设计》课程教学资源(PPT课件,第三版)第四章 常用概率分布
文档格式:PPT 文档大小:1.1MB 文档页数:117
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
电子科技大学:《优化试验设计与数据分析 Optimization Design of Experiment and Data Analysis》课程教学资源(PPT课件讲稿)第七章 单纯形优化法
文档格式:PPT 文档大小:3.29MB 文档页数:59
本章主要内容: · 单纯形方法的基本数学原理。 · 基本单纯形:双因素基本单纯形、直角单纯形、双水平单纯形优化推进方法。 · 改进单纯形、加权形心法、控制加强形心法。 · 灵活运用各种单纯形的改进方法
广东海洋大学食品科技学院:《试验设计与数据处理》课程教学资源(PPT课件讲稿)第三章 统计基础(刘书成)
文档格式:PPT 文档大小:3.14MB 文档页数:113
第一节 几个基本概念 第二节 异常数据的剔除 第三节 统计假设检验 第四节 Excel在统计假设检验中的应用
电子科技大学:《优化试验设计与数据分析 Optimization Design of Experiment and Data Analysis》课程教学资源(PPT课件讲稿)第四章 优选法基础
文档格式:PPT 文档大小:4.79MB 文档页数:113
本章主要内容: · 单因素优选法:黄金分割法、平分法、分数法。 · 多因素降维法:等高线法、纵横对折法、平行线法。 · 各种优选法的应用范围和适用条件
《生物统计及试验设计》课程教学资源(教案讲义,第三版)第四章 常用概率分布
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
中国农业出版社:《生物统计附试验设计》课程教学资源(教材,第三版)附录常用生物统计方法的SAS程序
文档格式:DOC 文档大小:45KB 文档页数:6
一 、SA系统简介 SA是Statistical Analysis System”的缩写,是一个用来管理分析数据和编写报告 的组合软件系统。其基本部分是SAS/BASE软件。1966年,美国 North Carolina州立大学 开始开发SAS统计软件包,1976年该系统完成同时成立SAS研究所
中国农业出版社:《生物统计附试验设计》课程教学资源(教材,第三版)第四章 常用概率分布
文档格式:DOC 文档大小:2.07MB 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
中国农业出版社:《生物统计附试验设计》课程教学资源(教材,第三版)第九章 多元线性回归与多项式回归
文档格式:DOC 文档大小:2.01MB 文档页数:35
第一节多元线性回归分析 第二节复相关分析 第三节偏相关分析 第四节多项式回归 *第五节通径分析
河南中医药大学:《应用统计学》课程教学资源(实验指导)实验2 T检验
文档格式:DOC 文档大小:163.5KB 文档页数:5
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
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