实验设计与数据分析

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1、1、试验效应:大，素N剂性改性剂P11NN21X212742P24318625•7252.2/Pl的简单效应：6（27-21=6）；P2的简单效应：-16（18-34=-16）；N1的简单效应：13（34-21-13）；N2的简单效应:-9（18-27=-9）;P的主效（平均效应）:-5.［6+（-16）］/2=-5.N的主效:2［13+（-9）］/2=2P*N的交互效应：-11.［（21+18）-（34+27）］/2=-11（对角之和之差的一半）2、数据处理具体包括：参数估计、假设检验、方差分析与归分析等方法。3、统

2、计分析的基木特点：通过样木推断总体。随机样木的容量越大，越能代表总体。4、Fisher试验设计三原则：重复（作用：估计实验误差、降低实验误差、扩大试验代表性）、随机排列（作用：正确估计实验误差）、局部控制（区组化）（特征：同一重复内试验的各处理均应在尽量一直的条件下进行试验，使误差控制按“区组内尽可能小，区组间尽可能大”的原则进行设计）5、表征集中性的特征数是平均数，应用最普遍的是算术平均数；表征离散型的特征数是变异数，最常用的是标准差。算术平均数功用：指示资料内变数的“中心位置”，用以衡量质量的“一般水平”;作为资料

3、的“代表数”与其他资料进行比较。离均差的两个性质包括：（1）所冇离均差的代数和为0,n_n—2n—（7；-y）=0（2）所有离均差的平方和为最小，艺-（/；-a）2（^/）./=17=16、标准差功用：①用以衡量资料的变异性，是变数的平均变异量，可判断均数代表性的强弱；②估计实验误差，为确定均数间差异显著性提供依据Ps:样本标准差s不适宜不同样本因均数差异悬殊或单位不同的变异程度的比较；样本标准差s不能直接反应样本均数与总体均数究竟误差多少。特征：①标准差的大小，受资料中每个观测值得影响②计算标准差时，在各观测值加或减

4、去一个常数，其数值不变③每观测值同乘或除以一个数a，所的标准差是原标准差的a或1/a倍。总体标准误的大小反应样本均数的抽样误差的大小，即精密性的高低。样本标准差是反应样本屮各观测值变异程度大小的一个指标，其大小说明了样本均数对该样本代表性的强弱；样本标准误是样本均数的标准差，它是样本均数抽样误差的估计值，其大小说明了样本间变异程度的大小及精密性的高低7、正态分布表格查法，示例:同是a取0.05,双侧吋，11。/2=1.96（按0=0.05查取）;单侧时，ufl=l.64（相当于双侧时按a=0.1查取）8、t分布特征：与

5、总体标准差没有关联，特别适用于抽样误差较大的小样本。t分布的离散性比u分布的大9、F分布两个样木方差的比值特点：取值区间0到正无穷；F分布的平均数为1;F分布曲线的形状仅取决于df^Udf2,在dfFl或2时，F分布曲线呈严重倾斜的反J型10、假设检验的两类错误：①第一类错误（I型错误或a型错误）无效假设1L应成立，却否定了它，犯了“弃真”错误；②第二类错误（II型错误或P型错误）无效假设H。不成立，却接受了它，犯了“存伪”错误。第一类错误只有在否定H。时才会发生，而第二类错误只有在接受H。时才会发生，两类错误不可能同

6、吋发生；样本容量相同条件下，若犯第一类错误的概率减少，则反第二类错误的概率就会增加。显著性检验：同一资料，双侧检验与单侧检验所得的结论不一定相同，双侧检验显著，单侧检验一定显著；但单侧检验显著，双侧检验未必显著。11、与成组法和比成对法比较的优点：（1）加强了试验控制（2）不受两样本总体方差是否和等的干扰（3）随机误差减小（4）提高实验的精确度12、完全随机设计优点：①易设计，对处理和重复数没有严格限制，可充分利用全部材料②冇无缺区也可进行分析③统计分析简单缺点①同处理小区分布比较凌乱，不便于观察②没实行局部控制，试验

7、差异较大时，不能釆用13、随机区组化特点：随机区组设计包括两个因素区组因素、处理因素原则：重复内具同质性，重复间允许最大异质性。应用条件:资料满足正态性、方差齐性。14、简便公式：矫正数CT=y..2/（n•!<）总平方和-CT总自由度dfT=nk-l=N-l;处/=1>12炎2理间平方和碍=丄文乂-CT处理间自由度dft=n-l;区组间平方和-CT单位组自kg’hh!.

8、<=k-l均方MS=SS/df方差分析的应用条件①各观察值相互独立，并服从正态分布；②各组总体方差相等，即方差齐性。15、正交试验设计的结果分

9、析：①确定因子及其交互作用的主次顺序②找出最优水平组合③分析因子与指标的关系④预测最优组合条件下，试验指标估计值16、正交表原则要求①任一列中，不同数字出现的次数相等②任两列中，同一横行所组成的数字对出现的次数和等。特点：均衡分散；整齐可比17、二水平两园子间的交互作用只占一列；三水平两因子间交互作用占两列；m水平两因子间的交互作