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

§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

1. 掌握秩和检验的原理和方法（公式）的来源及推导过程。 2. 掌握秩和检验的适用条件（样本特性）和样本数据的的特点。 3. 知道秩和检验中“秩”和“秩和”的含义及计算方法。 4. 理解第一类错误和第二类错误的定义。 5．学会通过秩和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。 6．两两比较的意义和方法

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

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

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

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

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

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

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