试验设计与统计

　　本书是专门为环境与资源相关专业本科生开设“试验设计与统计”课程而编写的。全书共分九章，在简要叙述统计学的基础知识（如：试验资料整理、统计特征数的意义及计算、概率与概率分布、抽样分布）的基础上，着重介绍了环境与资源研究中常见的试验设计和统计分析的基本原理与方法、常用的多元统计分析方法及相应的统计软件应用。主要内容包括：成组和配对设计的对比试验结果差异显著性t测验、参数区间估计、方差同质性检验、数据资料正态性检验、计数资料的x2。检验、非参数检验；完全随机设计、随机区组设计及拉丁方设计、裂区设计、再裂设计及含有假伪处理的裂区设计的多因素和（或）单因素试验结果的方差分析与多重比较，正交设计及其试验结果的统计分析，协方差分析，一元与多元线性回归与相关及曲线回归分析；简要介绍了逐步回归分析、通径分析、聚类分析、判别分析、主成分分析、因子分析、典型相关分析和时间序列分析；特别介绍了Excel和DPS数据处理系统提供的相应统计分析软件的应用方法。本书具有以下特点：通俗易懂，避开了繁琐的公式推导而侧重于应用方法介绍；内容丰富，它集基本数理统计方法与多元统计于一体；专业应用性强，它可供环境和资源相关学科及农学类等学科作为教材使用，也适合生命科学、农业科学、医学等领域的科技工作者阅读参考。

暂缺《试验设计与统计》作者简介

第一章 统计学基础知识
第一节 几个常用统计术语
一. 总体与样本
二. 变数与数据资料
三. 参数与统计数
四. 误差与错误
五. 准确性与精确性
第二节 数据资料的初步整理
第三节 统计特征数
一. 表征数据资料集中趋势的统计特征数
二. 表征数据资料变异程度的统计特征数
三. 常用统计特征数的计算器求算
第四节 概率论基础
一. 随机事件与概率
二. 概率分布
第五节 抽样分布
一. 样本平均数的分布
二. 样本平均数差数的分布
三. t分布
四. X2 卡方 分布
五. F分布
第二章 统计假设检验
第一节 试验结果的直观分析及其存在问题
一. 试验结果直观分析及其存在问题
二. 试验数据波动原因
第二节 统计假设检验概述
一. 统计假设检验的意义
二. 统计假设检验的基本步骤
三. 统计假设检验的两类错误
四. 双尾检验与单尾检验
五. 假设检验应注意的问题
第三节 平均数比较的假设检验
一. 单个总体平均数的假设检验
二. 两个正态总体平均数比较假设检验
第四节 总体频率的假设检验
一. 单个样本频率 成数 与总体成数比较的u检验
二. 两个样本频率 成数 比较的u检验
第五节 参数区间估计
一. 参数区间估计的原理
二. 正态总体平均数的区间估计
三. 两个总体平均数差数u1-u2的区间估计
四. 总体频率p与两个总体频率差数p1-p2区间估计
第六节 方差分析
一. 方差分析的基本原理
二. 单向分组资料的方差分析
三. 多重比较
四. 方差分析的基本假定与数据转换
第七节 方差同质性检验
一. 单个样本方差同质性检验
二. 两个样本方差同质性检验
三. 多个样本方差同质性检验
第八节 数据资料的正态性检验
一. 偏-峰态检验法
二. D检验法
第九节 计数资料的X2检验
一. X2检验的基本思想
二. 适合性检验
三. 独立性检验
第十节 非参数检验
一. 符号检验法
二. 秩和检验法
第十一节 可疑值的取舍
一. 4d法
二. t检验法
第三章 试验设计
第一节 试验设计概述
一. 试验设计的意义
二. 试验研究的基本要求
三. 与试验有关的术语
第二节 试验方案设计
一. 试验方案设计的基本原则
二. 效应比较性试验方案的设计方法
第三节 试验方法设计
一. 试验方法设计的目的
二. 生物试验的误差来源
三. 试验方法设计的原则
四. 试验方法设计的类型
第四节 田间试验实施技术
一. 田间试验的特点
二. 田间试验小区技术
第五节 正交试验设计
一. 正交设计的基本思想
二. 正交表
三. 效应混杂的概念
四. 正交设计步骤
第四章 抽样技术
第一节 抽样研究的基本概念与抽样研究的特点
一. 抽样研究的基本概念
二. 抽样研究的特点
第二节 抽样调查的步骤与抽样误差的估计
一. 抽样调查的步骤
二. 抽样误差的估计
第三节 抽样的基本方法
一. 简单随机抽样
二. 分层抽样
三. 系统抽样
四. 整群抽样
五. 典型抽样
六. 双重抽样
七. 阶段抽样
第四节 抽样方案的制定
一. 抽样调查的目的和指标要具体化
二. 确定抽样对象 即划定欲调查的总体范围
三. 确定抽样方法
四. 样本容量. 抽样分数与经济核算
五. 总体单位编号
六. 编制抽样调查所需的各种表格
七. 抽样调查的组织工作
第五章 效应比较试验结果的统计分析
第一节 单因素试验结果的统计分析
一. 随机区组设计的单因素试验结果的统计分析
二. 拉丁方设计的单因素试验结果的统计分析
第二节 多因素全面实施试验结果的统计分析
一. 完全随机化设计的两因素试验结果的统计分析
二. 随机区组设计的两因素试验结果的统计分析
三. 三因素随机区组设计试验结果的统计分析
四. 多点随机区组设计试验结果的统计分析
五. 裂区设计的两因素试验结果的统计分析
六. 再裂区设计的三因素试验结果的统计分析
七. 含有假伪处理的裂区设计试验结果的统计分析
第三节 正交设计试验结果的统计分析
一. 极差分析
二. 方差分析
第六章 环境与资源科学研究中变量之间数量关系的统计分析
第一节 回归与相关的概念
一. 变量之间相互关系的类型
二. 回归分析与相关分析的基本概念
第二节 一元线性回归分析
一. 回归系数的最小二乘法估计
二. 回归系数bo,b的计算器 CASIO fx系列 算法
三. 回归方程的显著性检验
四. 回归系数的显著性检验和区间估计
五. 利用回归方程进行预测与控制
第三节 直线相关分析
一. 相关关系的度量指标--相关系数
二. 相关系数的显著性检验
第四节 曲线回归分析
一. 曲线回归模型的建模方法分类
二. 可直线化的曲线回归分析步骤
第五节 多元线性回归分析
一. 多元线性回归系数的最小二乘法估计
二. 多元线性回归关系的显著性检验
三. 复相关系数
第六节 多项式回归
一. 一元K次多项式回归分析
二. 多元二次多项式模型的建立
第七章 协方差分析
第一节 协方差分析的意义与功用
一. 协方差分析的意义
二. 协方差分析的功用
第二节 单向分组资料的协方差分析
第三节 两向分组资料的协方差分析
第八章 多元统计分析简介
第一节 逐步回归分析
一. 有进有出逐步回归的基本思路
二. 逐步回归的矩阵变换计算方法
第二节 通径分析
一. 通径分析的意义
二. 通径系数的求算
三. 通径系数的显著性检验
第三节 数据矩阵. 数据变换. 相似系数与距离系数
一. 数据矩阵
二. 数据变换
三. 相似系数与距离系数
第四节 聚类分析
一. 系统聚类分析
二. 有序样本的分类
第五节 判别分析
一. 两类判别
二. 贝叶斯多类判别
三. 逐步判别分析
第六节 主成分分析
一. 主分量的几何解释
二. 主分量的导出
三. 主成分分析的计算过程
四. 实例
第七节 因子分析
一. 因子分析的意义
二. 因子分析过程
第八节 典型相关分析
一. 典型变量和典型相关系数的概念
二. 典型变量及典型相关系数的求法
三. 典型变量的性质
四. 典型相关系数的显著性检验
第九节 时间序列分析
一. 时间序列的分析指标
二. 时间序列的趋势预测
第九章 统计软件应用
第一节 Excel的统计工具应用
一. 统计粘贴函数
二. 描述统计分析
三. 对比试验结果的显著性检验
四. 方差分析
五. 回归与相关分析
第二节 DPS数据处理系统简介及其基本操作
一. 系统功能简介
二. 系统运行环境与安装
三. 系统登记与注册
四. 系统启动与退出
五. DPS系统基本操作
第三节 DPS系统的试验设计功能模块应用
第四节 DPS的试验统计功能模块应用
一. DPS的方差分析和协方差分析功能模块类型
二. DPS的方差分析功能模块操作运行步骤
三. DPS的方差分析数据编辑整理格式
四. DPS方差分析模块应用实例
五. DPS协方差分析功能模块应用
六. R×C列联表X2检验变量间的独立性
第五节 DPS的回归分析与模型参数估计功能模块应用
一. 逐步回归工具应用--多元线性逐步回归分析与通径分析
二. 二次多项式逐步回归
三. 非线性回归模型参数估计
第六节 DPS多元统计功能模块应用
一. 聚类分析功能模块应用
二. 判别分析功能模块应用
三. 主成分分析功能模块应用
四. 因子分析功能模块应用
五. 典型相关分析功能模块应用
附表1 标准正态分布的累积函数值F u 值表
附表2 t分布中两尾概率为a的临界ta df 值表
附表3 X2分布中右尾概率为a的临界X2a df 值表
附表4 F分布中右尾概率为a的临界Fa df1, df2 值表
附表5 新复极差检验SSRa值表
附表6 q值表 双尾
附表7 符号检验表
附表8 两样本秩和检验的W临界值表
附表9 配对比较秩和检验的W临界表
附表10 正态性检验的D临界值表
附表11 r与R的5％和1％显著性临界值表
附表12 标准拉丁方表
附表13 常用正交表
附表14 正态累积概率与概率单位 P 转换表
主要参考书目