1 完全随机分组设计的资料 2 配对设计或随机区组设计 3 变量之间的关联性分析

❖直线相关描述了什么问题？ ❖直线相关分析的具体步骤是什么？ ❖直线相关分析对资料有什么要求？ ❖如何对这些要求进行检查或检验？ ❖仅用样本直线相关系数能否说明相关程度？ ❖总体相关系数非常接近1，能否说明Y=X？

❖ 举例说明回归背景问题 ❖ 通过例子导出直线回归的意义 ❖ 简述正态分布的性质 ❖ 由此导出直线回归分析对资料的要求 ❖ 简述直线回归的回归系数检验 ❖ 直线回归的预测值及其95%可信区间 ❖ 标准曲线制作中的直线回归问题 ❖ 直线回归分析小结 ❖ 思考题

可以说,误差分析是计算方法研究的无底洞,所以大家既 要提得起,也要放得下。提得起,就是基本概念,思想,方法 要领会得了;放得下,就是不主张钻牛角尖。 本章的基本概念有:截断误差,舍入误差,绝对误差,相 对误差,误差限,有效数字等。 四则运算的误差估计仅理解几个重要结论即可;利用微分 估算误差既有理论意义,又有实用价值,应当牢记;有效数字 与相对误差的关系在一般的教科书中都很重要,我并不这样认 为:既没有理论价值,程序设计也几乎不会用到它们;本次礼 包给了几个典型例题,都不难,应当没有问题

1 分类资料的分布特征描述 2 相对数方法 3 标准化方法

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