1、了解加载宏的使用方法 2、掌握数据审核的方法 3、掌握模拟运算表的建立方法 4、掌握单变量求解的方法 5、掌握方案分析的方法 6、掌握线性规划求解的方法 7、掌握数据分析工具的应用方法

研究采用概率论和数理统计知识对实验数据进行处理 (包括搜集、整理、分析、评估等)的方法

监测数据处理原则 质量保证与质量控制

大规模数据处理是？ 云计算(Cloud Computing)是? 我们这门课的目标和内容是？

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

2.1 有关误差的一些基本概念 2.3 有限数据的统计处理 2.4 测定方法的选择与测定准确度的提高 2.5 有效数字

一、测量的基本概念与尺寸传递 二、计量器具和测量方法的分类 三、测量误差和数据处理 四、等精度测量列的数据处理 五、计量器具的选择

2.1 测量标准 2.2 测量方法 2.3 测量误差 2.4 测量误差的合成与分配 2.5 测量数据处理

3.1 分析化学中的误差 3.2 有效数字及其运算规则 3.3 有限数据的统计处理 3.4 回归分析法

目录 绪论 试验设计与数据处理的概念和意义 试验设计与数据处理的发展和应用 试验设计与数据处理的基本概念 样本及其分布 总体与样本 石 样本分布函数与统计量 直方图和秩 抽样分布 参数估计与假设检验 概述 参数估计 参数的假设检验 正交试验设计的基本思想与正交表s 正交试验设计的基本思想 正交表的概念与类型 正交表的构造 正交试验设计的直观分析 单指标正交试验设计 多指标正交试验设计 混合型正交试验设计心 考虑交互作用的正交试验设计 试验设计的方差分析 概述 单因素试验的方差分析 正交试验设计方差分析的基本原理 相同水平正交试验设计的方差分析91 不同水平正交试验设计的方差分析 重复试验和重复取样的方差分析 正交试验设计的效应估计 正交试验设计中正交表的灵活运用 并列法 拟水平法 拟因素法 其它方法 SN比试验设计与产品三次设计简介 SN比及其应用 产品三次设计 一元线性回归分析 回归分析的基本概念 一元线性回归的数学模型 参数的最小二乘估计 相关系数及其显著性检验 一元线性回归的方差分析 重复试验的方差分析 利用回归方程进行预报和控制 化非线性为线性回归 回归直线的简便求法 多元线性回归分析 多元线性回归的数学模型 参数的最小二乘估计 多元线性回归的方差分析 逐步回归方法 回归正交设计 多项式回归与正交多项式