生物統(tǒng)計(jì)學(xué)教學(xué)大綱(編輯修改稿)
2025-05-04 03:55 本頁面
【文章內(nèi)容簡介】 獨(dú)立性測驗(yàn)2表、2c表和rc表的獨(dú)立性測驗(yàn)方法和步驟2表精確檢驗(yàn)法。第四節(jié) 齊性檢驗(yàn)第五章 單因素方差分析（6學(xué)時）基本要求：理解方差分析的基本原理；掌握單因素試驗(yàn)的方差分析方法；理解方差分析的數(shù)學(xué)模型、基本假定和數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換方法。重點(diǎn)：方差分析的基本原理、線性模型和期望均方，平均數(shù)間的多重比較及字母法表示難點(diǎn)：線性模型、期望均方第一節(jié) 方差分析的基本原理1. 方差分析的一般概念2. 處理效應(yīng)與模型3. 等重復(fù)和不等重復(fù)時的平方和計(jì)算第二節(jié) 多重比較1. 最小顯著差數(shù)法2. Duncan 檢驗(yàn)3. 多重比較結(jié)果表示方法第三節(jié) 方差分析基本假定與數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換1. 方差分析的基本假定2. 方差分析的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換第六章 兩因素及多因素方差分析（4學(xué)時）基本要求：掌握兩因素方差分析方法；理解多因素試驗(yàn)線性模型和不同變異來源期望均方構(gòu)成，了解缺失數(shù)據(jù)的估計(jì)原理及方差分析方法。重點(diǎn)：主效、交互作用，交叉分組有重復(fù)觀察值和沒重復(fù)觀察值的方差分析難點(diǎn)：固定模型、隨機(jī)模型和混合模型的區(qū)分及期望分量構(gòu)成第一節(jié) 兩因素方差分析中的一些基本概念1. 模型類型2. 主效應(yīng)和交互作用第二節(jié) 固定模型1. 無重復(fù)觀察值兩因素實(shí)驗(yàn)2. 有重復(fù)觀察值兩因素實(shí)驗(yàn)第三節(jié) 隨機(jī)模型1. 線性統(tǒng)計(jì)模型2. 期望均方和統(tǒng)計(jì)量F的確定3. 統(tǒng)計(jì)參數(shù)構(gòu)成第四節(jié) 混合模型1. 線性統(tǒng)計(jì)模型2. 期望均方和統(tǒng)計(jì)量F的確定第五節(jié) 兩個以上因素的方差分析1. 平方和與自由度分解的一般規(guī)律2. 期望均方和統(tǒng)計(jì)量F的確定第六節(jié) 缺失數(shù)據(jù)的估計(jì)1. 缺失一個數(shù)據(jù)的彌補(bǔ)方法2. 缺失二個數(shù)據(jù)的估計(jì)3. 缺失數(shù)據(jù)的方差分析第七章 一元回歸與簡單相關(guān)分析（9學(xué)時）基本要求：理解回歸與相關(guān)的概念，以及回歸和相關(guān)分析的種類；掌握一元線性和非線性回歸分析方法；掌握一元相關(guān)分析方法。重點(diǎn)：回歸系數(shù)、相關(guān)系數(shù)、決定系數(shù)的含義、計(jì)算方法、顯著檢驗(yàn)以及應(yīng)用，線性化的方法難點(diǎn)： 最小二乘法、失擬誤差、利用回歸方程進(jìn)行預(yù)測第一節(jié) 回歸與相關(guān)的概念1. 函數(shù)關(guān)系與統(tǒng)計(jì)關(guān)系2. 自變數(shù)與依變數(shù)3. 回歸分析與相關(guān)分析第二節(jié) 一元線性回歸方程1. 散點(diǎn)圖2. 一元正態(tài)線性回歸模型3. 一元線性回歸方程的
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