两因素方差分析是讨论两因素试验的统计推断问题。本 文分非重复试验和重复试验两种情形进行讨论。 一、两因素非重复试验的方差分析 设有两个因素A,B,因素A有r个不同水平: A,A2…,A,;因素B有s个不同水平:B1,B2…,B 在A,B的每一种组合水平(A,B)下作一次试验,试验 结果为X,=(i=1,…,r,j=1,2,,),所有X,相互独立

通常把生产实践与科学实验中的结果,如产品的性能, 产量等统称为指标,影响指标的因素用A,B,C,…,表示。 因素在试验中所取的不同状态称为水平,因素4的不同水 平用A1,A2表示。 在一项试验中,如果让一个因素的水平变化,其他因素 水平保持不变,这样的试验叫做单因素试验。处理单因 素试验的统计推断问题称为单因素方差分析或一元方差 分析。类似地可定义多因素方差分析。本节先介绍单因 素方差分析

一．模型误差的客观存在性 希望建立的模型尽善尽美： 能“逼真”地模拟现实系统； 能“精确”地预测系统的未来情况； 能“准确”地控制系统； 得到问题的“最优”解；… 逼真、精确、准确、最优、…

一个大型的公交公司： （1）年预算 2 亿元； （2）营业额与全部营运车辆的总里程 M 成正比， 总里程 M 与车辆数 B、员工总人数 W、燃油总量 F 的关系（统计分析而得的经验公式）是

一个大型的公交公司： （1）年预算 2 亿元； （2）营业额与全部营运车辆的总里程 M 成正比，总里程 M 与车辆数 B、员工总人数 W、燃油总量 F的关系（统计分析而得的经验公式）是

这一章研究的各类函数是另外一些特殊的关系，这是从它们的单值性、定义域和值域的性质来讨论的．函数是一个基本的数学概念．通常的实函数是在实数集合上讨论的．这里推广了实函数概念，讨论在任意集合上的函数．

前面介绍的各种统计假设的检验方法,几乎都假定了总 体服从正态分布,然后再由样本对分布参数进行检验。 但在实际问题中,有时不能预知总体服从什么分布,这 里就需要根据样本来检验关于总体分布的各种假设,这 就是分布的假设检验问题。在数理统计学中把不依赖于 分布的统计方法称为非参数统计方法

前面,我们已经了解到,在假设检验中使用的逻辑是: 如果原假设H是对的,那么衡量差异 大小的某个统计量落入区域W(拒绝域)是 个小概率事件.如果该统计量的实测值落入 W,也就是说,H成立下的小概率事件发 生了,那么就认为H不可信而否定它.否则 我们就不能否定HO

在本讲中,我们将讨论不同于参数估计的另一类重要的统计推断问题.这就是根据样本的信息检验关于总体的某个假设是否正确.这类问题称作假设检验问题

一、隐函数的导数 三、参数方程确定函数的导数 二、对数求导法 四、相关变化率