1、课程简介:本课介绍了科学研究和科学试验基本知识、田间试验的设计原理和方 法、田间试验的实施原则和方法、试验资料的整理、概率和正态分布等、统计退推断的原 理和方法、次数资料的统计分析、方差分析的原理和方法、单因素试验的统计分析、多因 素试验的统计分析、直线相关和回归分析、多元线性回归与相关分析等内容。本课另称 “试验统计方法”“试验与统计”“生物统计”等。 2、地位和任务:本门课程是作物、植保、园艺本科专业必修的专业基础、工具课, 其任务是培养学生树立注重调查、注重试验的唯物主义科学观和实践第一的科学素质使学 生掌握与所学专业领域有关科学调查、试验等工作中方案的设计、过程的实施和结果统计 分析的基本能力

结构方程模型( Structural Equation Modeling,简略标志为SEM)是一种非 常通用的、主要的线性统计建模技术,广泛应用于心理学、经济学、社会学、行 为科学等领域的研究。实际上,它是计量经济学、计量社会学与计量心理学等领 域的统计分析方法的综合。多元回归( multiple regression)、因子分析( factor analysis)和通径分析( path analysis)等方法都只是结构方程模型中的一种特例。 结构方程模型是统计分析方法中一个新发展的领域,它的应用始见于60年代发 表的硏究论文中,到∫90年代初期开始得到广泛的应用

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）

1 《地球科学概论》 2 《结晶学及矿物学》 3 《岩石学 A》 4 《构造地质学 A》 5 《古生物学》 6 《地层学》 7 《古生物学与地层学》 8 《矿相学》 9 《矿床学 A》 10 《地质填图方法与技术》 11 《地球化学》 12 《储层地质学》 13 《油气地球化学》 14 《石油与天然气地质学》 15 《油气成藏理论与研究方法》 16 《矿田构造学》 17 《土壤学》 18 《土地政策与土地法学》 19 《现代管理学》 20 《土地评价》 21 《不动产估价》 22 《土地资源学》 23 《土地信息系统》 24 《土地经济学》 25 《新生研讨课》 26 《地质类学科导论课》 27 《沉积成岩作用研究方法与应用》 28 《岩浆岩成因研究方法与应用》 29 《变质作用研究方法与应用》 30 《地球化学理论与应用》 31 《岩石变形中的微观组构》 32 《成矿构造分析》 33 《构造解析》 34 《区域构造分析》 35 《地球生物学基础》 36 《地层学理论与应用》 37 《地层建造分析》 38 《生命的历史》 39 《地球演化》 40 《地球系统科学概论》 41 《大地构造学》 42 《层序地层学》 43 《遥感地质学 A》 44 《地热地质学》 45 《盆地火山地质学》 46 《实现”双碳”目标的地学途径概论》 47 《区域地质调查方法与技术》 48 《地理信息系统应用》 49 《海洋地质学》 50 《中外含油气盆地》 51 《专业英语 AI》 52 《专业英语 AII》 53 《专业英语 B》 54 《专业英语 Z》 55 《沉积学与能源矿产》 56 《矿产资源法律法规》 57 《沉积环境与沉积相》 58 《多元地学数据统计分析方法》 59 《流体包裹体研究及地质应用》 60 《大地构造与成矿》 61 《数值模拟与地球动力学》 62 《城市地质学》 63 《行星地质学基础》 64 《地貌学及第四纪地质学》 65 《技术经济学》 66 《生态学》 67 《遥感原理与方法》 68 《岩石学 B》 69 《环境科学概论》 70 《自然地理学》 71 《中国地质学》 72 《矿山地质学》 73 《矿产勘查学》 74 《矿产经济学》 75 《油层物理学》 76 《油气田地下地质学》 77 《油气资源评价》 78 《石油构造分析》 79 《国土空间规划原理》 8

《结晶学与矿物学》实验 《晶体光学及光性矿物学》实验 《岩石学 A 实验》 《矿相学实验》 《矿产勘查学实验》 《矿体建模及储量估算》实验 《油气地质测试分析实验》实验 《地震测井解释实验》实验 《土壤学》课程实验 《土地信息系统》实验 《地理信息系统 A 实验》 《地理信息系统基础与应用》实验 《地球科学概论》实验 《构造地质学 A》实验 《古生物学》实验 《地层学》实验 《古生物学与地层学》实验 《演化古生物学》实验 《矿床学 A》实验 《地质填图方法与技术》实验 《地球化学》实验 《自然灾害评估与防治》实验 《多元地学数据统计分析方法》实验 《沉积成岩作用研究方法与应用》实验 《岩浆岩成因研究方法与应用》实验 《变质作用研究方法与应用》实验 《地球化学理论与应用》实验 《岩石变形中的微观组构》实验 《成矿构造分析》实验 《构造解析》实验 《区域构造分析》实验 《地球生物学》实验 《地层学理论与应用》实验 《地层建造分析》实验 《生命的历史》实验 《中国地质学》实验 《遥感地质学 A》实验 《区域地质调查方法与技术》实验 《沉积环境与沉积相》实验 《流体包裹体研究及地质应用》实验 《地貌学及第四纪地质学》实验 《遥感原理与方法》实验 《岩石学 B》实验 《矿山地质学》实验 《石油构造分析》实验 《重砂测量与分析》实验 《矿业工程概论》实验 《宝石资源地质学》实验 《显微构造学》实验 《三维地质建模与可视化》实验 《人工智能在地学中的应用》实验 《综合地层学》实验

因子分析( Factor Analysis)是多元统讣分析技术的一个分支,其主要目的 是浓缩数据。它通过研究众多变量之间的内部依赖关系,探求观测数据中的基本 结构,并用少数几个假想变量来表示基本的数据结构。这些假想变量能够反映原 来众多的观测变量所代表的主要信息,并解释这些观测变量之间的相互依存关 系,我们把这些假想变量称之为基础变量,即因子( Factors)。因子分析就是研 究如何以最少的信息丢失把众多的观测变量浓缩为少数几个因子 因子分析是由心理学家发展起来的,最初心理学家借助因子分析模型来解释 人类的行为和能力,1904年查尔斯·斯皮尔曼( Charles spearman)在美国心理学 杂志上发表了第一篇有关因子分析的文章,在以后的三四十年里,因子分析的理 论和数学基础逐步得到了发展和完善,它作为一个一般的统计分析工具逐渐被人 们所认识和接受

因子分析( Factor Analysis)是多元统讣分析技术的一个分支,其主要目的 是浓缩数据。它通过研究众多变量之间的内部依赖关系,探求观测数据中的基本 结构,并用少数几个假想变量来表示基本的数据结构。这些假想变量能够反映原 来众多的观测变量所代表的主要信息,并解释这些观测变量之间的相互依存关 系,我们把这些假想变量称之为基础变量,即因子( Factors)。因子分析就是研 究如何以最少的信息丢失把众多的观测变量浓缩为少数几个因子 因子分析是由心理学家发展起来的,最初心理学家借助因子分析模型来解释 人类的行为和能力,1904年查尔斯·斯皮尔曼( Charles spearman)在美国心理学 杂志上发表了第一篇有关因子分析的文章,在以后的三四十年里,因子分析的理 论和数学基础逐步得到了发展和完善,它作为一个一般的统计分析工具逐渐被人 们所认识和接受。50年代以来,随着计算机的普及和各种统计软件的出现,因 子分析在社会学、经济学、医学、地质学、气象学和市场营销等越来越多的领域 得到了应用

第一节 方差分析 一、方差分析的基本原理 二、单向分组资料的方差分析 三、两向分组资料的方差分析 第二节 单因素试验结果的统计分析 一、对比和间比试验的统计分析 二、随机区组试验的统计分析 第三节 多因素试验结果的统计分析 第四节 相关与回归分析 一、回归和相关的概念 二、直线回归方程 三、直线回归的假设测验和区间估计 四、直线相关

调查所得的原始资料经过审核整理与汇 总后还需要进行系统的统计分析才能解释除 掉查资料所包含的众多信息,才能得出调查的 结论因而统计分析是现代社会调查方法中十 分重要的一部分. 统计分析方法的内容可以根据变量的多 少划分为单变量分析双变量分析和多变量分 析前两者可称为初等统计后者可称为高等统 计我们只对初等统计进行简单的介绍

加工误差统计分析实验 一、实验目的与要求 学习加工误差统计分析法的基本理论,掌握分布曲线图的作法,学会计算分布曲线参数和工艺能力评价,学会分布曲线图的分析并能提出解决加工误差问题的措施。 二、实验装置及工具材料