第一章 数据分析概述与软件入门 第二章 数据录入与数据获取 第三章 数据管理 第四章 连续变量的统计描述与参数估计 第五章 分类变量的统计描述与参数

农业院校《试验设计与分析》课程参考资料（区域试验分析方法）作物品种区域试验产量结果的综合分析法

一、教学目的要求 1.了解抽样的基本内容:总体和样本。 2.理解分位数、分位点等概念。 3.掌握统计量的基本概念及常用统计量、常用三大分布

典型相关分析( canonical correlation analysis)是近年来开始普及的一种新型 多元统计分析方法。典型相关分析源于荷泰林(H. Hotelling)于1936年在《生 物统计》期刊上发表的一篇论文《两组变式之间的关系》①。他所提出的方法经 过多年的应用及发展,逐渐达到完善,在70年代臻于成熟。由于典型相关分析 涉及较大量的矩阵计算,它的应用在早期曾受到相当的限制。但当代计算机技术 及其软件的迅速发展,弥补了应用典型相关分析中的困难,因此它的应用开始走 向普及化

一、定位体系的最概然分布 最概然分布： 热力学概率最大的分布或微观状态数最多的一种分布。 例 4个不同粒子（可分辨）,在不同能级上分布，体系总能量3h，分布如下：

从配分函数导出热力学函数 热力学量围绕平均值的涨落

1. 初识 R 语言 .1 2. 常用统计量的计算与统计表的绘制.19 3. 概率与概率分布.38 4. 假设检验.45 5. 卡方检验.55 6. 方差分析.64 7. 直线回归与相关性分析.77 8. 试验设计.85

一、统计量与经验分布函数 二、统计三大抽样分布 三、几个重要的抽样分布定理 四、课堂练习

概率论中的一些基本概念 简单几率的计算 平均值，平均偏差，散差 二项式分布及其偏差 广延量的平均值 高斯分布 泊松分布

概率论中的一些基本概念 简单几率的计算 平均值，平均偏差，散差 二项式分布及其偏差 广延量的平均值 高斯分布 泊松分布