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

一、本节知识结构 二、误差的概念、分类与表示法 三、随机误差的统计规律 四、少量数据的统计处理 五、误差的传递 六、回归分析法 七、提高分析结果准确度的方法 八、有效数字

从取向分布函数的基本概念出发，提出了统计计算晶界两侧晶粒取向差分布规律的方法.利用这种方法不仅可以计算晶粒取向随机分布时晶粒之间取向差的分布，而且可以计算具有织构的条件下，再结晶晶粒与形变基体之间晶界两侧晶粒的取向差的分布规律.在计算过程中可以直接代入实际测算的ODF数据进行计算

双变量计量资料:每个个体有两个变量值 总体:无限或有限对变量值 样本:从总体随机抽取的n对变量值 (,Y1),(2,Y2),(XnYn) 目的:研究和Y的数量关系 方法:回归与相关 简单、基本直线回归、直线相关

通常把生产实践与科学实验中的结果,如产品的性能, 产量等统称为指标,影响指标的因素用A,B,C,…,表示。 因素在试验中所取的不同状态称为水平,因素4的不同水 平用A1,A2表示。 在一项试验中,如果让一个因素的水平变化,其他因素 水平保持不变,这样的试验叫做单因素试验。处理单因 素试验的统计推断问题称为单因素方差分析或一元方差 分析。类似地可定义多因素方差分析。本节先介绍单因 素方差分析

§4.3 常用随机变量的期望与方差 §4.4 协方差和相关系数 §4.5 矩和协方差矩阵

抽样推断既然必须处理收集来的数据,因此数学知识是必不可少的。下面仅就抽样调查中一些最基本的常用数学知识和概念以直观简洁的方式做一些介绍。 1、盒子模型 一般抽样调查面临的总体只有有限多个初级单元。从总体中抽样,就相当于从一个盒子里摸取若干张票,盒子里的票数相当于有限总体的单元个数,票上记载着反映该单元特征的指标的值

掌握随机变量的数学期望、方差、协方差、相关系数等几个基本概念及其性质并会求一 些随机变量及函数的数学期望与方差为后面的学习打下基础

3.3~3.4多维随机变量的数字特征 一 多维随机变量函数的数学期望 二 多维随机变量方差和数学期望性质 三 协方差与相关系数 四 n维随机变量的协方差矩阵