1.理解方差分析的概念,了解方差分析的原理; 2.掌握单因素试验的方差分析原理与方法; 3.了解双因素无重复试验的方差分析方法; 4.了解双因素等重复试验的方差分析方法 在科学试验和生产实践中,影响结果的因素往往有多个,有些因素影响较大,有

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第一节 相关和回归 第二节 一元线性回归模型 第三节 多元线性回归模型 第四节 方程的解释能力 第五节 回归方程的检验和回归系数的推断统计 第六节 多重共线性及其解决方案 第七节 虚拟变量的应用 第八节 计算机应用 第九节 研究实例

第一节 相关和回归 第二节 一元线性回归模型 第三节 多元线性回归模型 第四节 方程的解释能力 第五节 回归方程的检验和回归系数的推断统计 第六节 虚拟变量的应用 第七节 多重共线性及其解决方案 第八节 计算机应用

1、◎自然科学的试验研究根据所要解决的问题大致分为三大类型的研究:(1)比较 不同处理效应的差异性,推断处理效应的优劣所采用的统计分析方法主要有统计假设测 验、方差分析等;(2)研究变量间的相互关系和变化规律(因素间的关系、性状间的关 系、因素与性状间的关系等),所采用的统计分析方法主要有相关回归(简一元和多元相关 回归

多元分析（multivariate analyses）是多变量的统计分析方法，是数理统计中应用广泛的一个重要分支，其内容庞杂，视角独特，方法多样，深受工程技术人员的青睐和广泛使用，并在使用中不断完善和创新。由于变量的相关性，不能简单地把每个变量的结果进行汇总，这是多变量统计分析的基本出发点。 §1 聚类分析 §2 聚类分析案例—我国各地区普通高等教育发展状况分析 §3 主成分分析 §4 主成分分析案例－我国各地区普通高等教育发展水平综合评价 §5 因子分析 §6 因子分析案例 §7 判别分析 §8 典型相关分析（Canonical correlation analysis）

典型相关分析( canonical correlation analysis)是近年来开始普及的一种新型 多元统计分析方法。典型相关分析源于荷泰林(H. Hotelling)于1936年在《生 物统计》期刊上发表的一篇论文《两组变式之间的关系》①。他所提出的方法经 过多年的应用及发展,逐渐达到完善,在70年代臻于成熟。由于典型相关分析 涉及较大量的矩阵计算,它的应用在早期曾受到相当的限制。但当代计算机技术 及其软件的迅速发展,弥补了应用典型相关分析中的困难,因此它的应用开始走 向普及化

一、了解多元线性回归模型 二、 掌握相关关系的测定方法特别是相关系数的计算方法 三、领会相关关系的含义、分类及与函数关系的区别，相关分析和回归分析之间的关系 四、掌握一元线性回归分析方法

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通过本章的学习要求理解相关分析和回归分析的有关概念研究内容。掌握计算相关系数和配合回归方程的方法，并能结合实际资料对变量进行相关与回归分析。 研究内容：相关关系分析概述 简单直线相关分析 简单直线回归分析 曲线回归及多元线性回归分析 其他相关系数的介绍