在建立数学模型时常常需要确定一些参数,选什么量为参数 ,怎样选取参数,其中也有一些技巧,参数选得不好,会使 问题变得复杂难解,给自己增添许多不必要的麻烦。确定参数以后,一般需要利用数据来获得这些参数的具体取值,例如在使用经验方法建模时,假如你准备用线性函数ax+b来 表达变量间的关系,你还要用最小二乘法去求出参数a、b 的值,这一过程被称为“参数识别”。总之,参数的选取应使其后的识别尽可能简便,让我们来考察一个实例

多目标决策问题 实际问题决策经常面临的问题: 方案优劣并不以单一准则为目标,而是以多重准则为目标 约束条件并不完全符合严格的刚性条件,具有一定的弹性 可能的弹性约束 最好等于 最好不大于 最好不小于

2.1 有关误差的一些基本概念 2.2 随机误差的分布 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

第二章小结 2.1误差的基本概念:准确度(T、E、E2) 与精密度、误差与偏差、系统误差与随机 误差; x 2.3有限数据的计处理:、、R、 RR、d、Rd;、、、、CV; 异常值的检验(Q检验法); 2.4测定方法的选择和测定准确度的提高 2.5有效数字:定义、修约规则、运算规则 、报告结果

第一节植物的繁殖 一、繁殖的概念 由旧个体产生新的个体以延续后代,这种现象叫做~ 二、繁殖的类型 1、营养繁殖由营养器官的一部分来增加个体数目 2、无性繁殖利用孢子进行的繁殖,又称为孢子繁殖 3、有性繁殖由雌雄性细胞的融合产生合子,继而发育成新个体的繁殖方式

多元线性回归分析 多元线性回归分析( multiple linear regression analysis)的定义 通过建立关系方程式,实现用k(k≥2)个自变数来预测依变数及对预测精度给出 评价的统计分析,当自变数与依变数间的关系为线性时此分析称之为多元线性回归分析

多因素试验是指两个或两个以上试验因素的试验,其处理组合数为各因素水平数之 积。例如二因素试验中,一因素4水平,另一因素5水平,则这一试验就有4×5=20个处 理组合,多因素试验因设计类型不同,故处理组合以不同方式进行田间排列,如完全随机 随机区组、拉丁方、裂区设计和条区设计等等

试验资料可分为两种类型,即数量性状资料和质量性状资料。对于 质量性状资料往往难于用数量水平表示,而只能用某种属性性状出现的次数表示。例 如将有芒白粒小麦与无芒红粒小麦杂交,在后代会出现有芒白粒、有芒红粒、无芒白 粒、无芒红粒等植株类型,每一种类型代表一种属性。对于每一种类型的个体,表达 其属性程度,用量值很难测定,而统计各种类型出现的次数却显然是合理而又方便 此外,数量性状有时也能用次数表示

一、数量性状的特征: 遗传性状分为质量性状和数量性状两类。 质量性状:在可以遗传的性状中,性状在后代的变异中是表现为不连续的 变异,在它们之间可以明显的分组,进行频率的统计。是由一对或少数n对基 因所控制的遗传方式一般能符合孟德尔的遗传原则

自然界中每一种生物的染色体数目和结构都是相对稳定的并且 一般的情况之下,以整倍的方式复制自身,从而使每条染色体及上 面负载的基因能稳定的传递,即保证了物种的稳定性。然而染色体 结构的稳定是相对的变则是绝对的,在自然及人工诱变的情况下 染色体会发生与亲本相比较具有明显不同的缺失,重复,倒位,易 位四种结构的变化