《试验统计方法》课程教学大纲(共28页).doc

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1、精选优质文档-倾情为你奉上试验统计方法课程教学大纲一、课程基本信息课程代码：课程名称：试验统计方法英文名称：Statistics Methods of Experiments课程类别：专业基础课学 时：40、63学分：2.0-3.0适用对象: 园艺、农学、草业、植保、生物技术、生物科学等植物生产类各专业适用考核方式：考试（平时成绩占30%）先修课程：高等数学、线性代数、概率论等二、课程简介试验统计方法分10章共6个单元。第一单元包括试验方案的制定、试验设计原则、误差控制途径、试验设计以及试验数据的获取。第二单元包括总体的理论分布、统计数的抽样分布，以及统计数的理论分布。第三单元主要讲授假设测验

2、的基本原理，包括u测验和t测验、次数资料的统计分析、方差分析和多重比较、单因素和多因素试验结果的统计分析。第四单元主要讲授二类和二类以上变数关系间的分析，包括一元、多元相关与回归。本课程教学以高等数学、应用数学(含概率论和线性代数)为基础，概念较多、理论抽象、系统严密、实践性强、公式复杂、符号繁多、计算量大。适用于植物生产类包括农学、园艺、草业、植物保护、生物技术、生物科学、农业资源与环境等专业。 Statistics Methods of Experiments includes 10 chapters and six modules. The first module includes t

3、he development of experiment program, the principles of experiment design, the channels of error control, field experiment design and the acquisition of experiment data. The second module includes the theory distribution of the population, the sampling distribution of statistic data, and the theory

4、distribution of statistic data. The third module includes the u- test and t- test, the statistical analysis of the frequency data, analysis of variance and multiple comparisons and the statistical analysis of the single-factor and multiple-factor experiment results. The fourth module mainly includes

5、 linear, multiple regression and correlation. This curriculum is based on the Advanced Mathematics and the Applied Mathematics (including the probability theory and linear algebra) and includes many concepts, abstract theory, refined system and strong practicality, complex formulas, and a large amou

6、nt of symbols and computation. Statistics Methods of Experiments is suitable for the students of plant production category professionals including agriculture, horticulture, grass industry, plant protection, biotechnology, life science and agricultural resources and the environment. 三、课程性质与教学目的试验统计方

7、法是运用数理统计理论与方法研究农业科学研究和技术工作中，所需的试验设计、实施和试验资料统计分析方法的一门应用学科，是植物生产类各专业的专业基础课。本课程在高等数学、线性代数、概率论等课程的基础上，介绍数理统计的基本概念和基本原理，讲解试验设计的基本要求、试验设计和实施以及试验资料的整理与统计分析方法，既涉及一些严谨的数学理论和方法，又紧密结合农业生产和科学研究实践。这些理论和方法，是进行农业科学研究和技术工作必不可少的工具，并利于培养学生分析问题和解决问题的能力。四、教学内容及要求第一章 试 验 设 计（一）目的要求1掌握试验设计的基本概念，了解试验设计的特点与要求。2了解试验误差的来源，掌握

8、试验设计的基本原则和控制试验误差的方法。3掌握常用试验设计方法。（二）教学内容第一节 试验误差及其控制途径1主要内容（1）试验误差的来源、种类和控制途径试验误差的概念 介绍误差、系统误差、偶然误差的概念。试验误差的来源 试验材料固有差异；试验实施不一致；外界条件差异。控制试验误差的途径 选择同质的试验材料；统一试验操作技术；控制引起误差的主要外界条件。（2）试验常用术语 举例说明试验指标、试验因素、因素水平、试验处理、试验单元、试验小区、处理效应、主要效应和互作效应的概念。（3）试验设计的基本原则 重复 介绍重复的概念和作用。 随机排列 介绍随机排列的概念、方法和作用。 局部控制 介绍局部控制

9、的概念、方法和作用。2基本概念和知识点基本概念: 试验误差概念和试验常用术语知识点: 试验误差的来源、种类和控制途径；田间试验设计的基本原则。 3问题与应用（能力要求） 了解试验设计的基本概念、任务、特点与要求，掌握试验设计基本原则。培养学生的表达及应用能力。第三节试验设计1主要内容（1）随机排列试验设计 介绍随机排列的优缺点和常用方法。 完全随机设计 介绍完全随机设计的方法、优缺点和适用范围随机区组组设计举例说明随机区组设计的方法和优缺点。 拉丁方设计 举例说明拉丁方设计的方法、优缺点和适用范围。 裂区设计 举例说明裂区设计的方法、优缺点和适用范围。2基本概念和知识点基本概念: 完全随机设计

10、、随机区组设计、拉丁方设计和裂区设计概念知识点: 随机排列试验设计的优缺点和常用方法，以及样本含量的确定。 3问题与应用（能力要求） 掌握完全随机试验设计、随机区组设计和裂区设计的概念、方法、特点。培养学生实事求是、解决问题的能力。（三）课后练习1名词解释试验指标、试验因素、因素水平、试验处理、试验小区、总体、样本、样本容量、 准确性 精确性2简答题（1）什么是试验误差？随机误差与系统误差有何区别？ 试验误差有哪些主要来源及相应的控制途径？ （2）田间试验设计的基本原则及其作用？（3）简述完全随机设计、随机区组设计、拉丁方设计和裂区设计各自的特点及其应用条件。3应用题（1）有5个油菜品种A、B

11、、C、D、E（其中E为对照）进行品种比较试验，重复3次，随机区组设计(完全随机设计)，试绘制田间排列图。（2）拟对4个水稻品种，进行3种密度的栽培试验，重复3次，随机区组设计，试绘制田间排列图 。（三）实践环节与课后练习1实践环节实验一:田间试验设计类型和特点目的要求：通过实习观摩，使学生进一步了解各种田间试验设计的特点和优劣，学会对不同试验采用相应的设计方法。2课后练习（1）名词解释试验指标、试验因素、因素水平、试验处理、试验小区、总体、样本、样本容量、 准确性 精确性（2）简答题a.什么是试验误差？ 试验误差有哪些主要来源及相应的控制途径？ b.田间试验设计的基本原则及其作用？c.简述完全

12、随机设计、随机区组设计和拉丁方设计各自的特点及其应用条件。（3）应用题a.有5个油菜品种A、B、C、D、E（其中E为对照）进行品种比较试验，重复3次，随机区组设计(完全随机设计)，试绘制田间排列图。b.拟对4个水稻品种，进行3种密度的栽培试验，重复3次，随机区组设计，试绘制田间排列图 。（四） 教学方法与手段要求学生认真完成习题作业，并结合农业生产和科学研究实践，有针对性的安排实验教学。注意培养学生运用所学知识解决问题的能力。第二章 试验资料的整理与特征数（一） 目的与要求1了解总体与样本、参数与统计数等常用统计术语的概念和试验资料的分类。2掌握次数分布表和次数分布图的制作方法。3掌握平均数和

13、变异数的意义和计算方法。 （二）教学内容第一节 试验资料的性质1主要内容 (1) 几个常用的统计术语总体与样本 介绍总体、总体容量、有限总体、无限总体、样本、样本容量、大样本、小样本、随机样本、非随机样本的概念，以及样本与总体的关系。 参数与统计数 介绍参数与统计数的概念及其相互关系。 (2) 试验资料的分类数量性状资料 介绍数量性状的概念，计量资料和计数资料的区别与性质。质量性状资料 介绍质量性状的概念，及其数量化方法统计次数法和分级法。2基本概念和知识点基本概念: 常用的统计术语概念知识点: 试验资料的性质与分类3问题与应用（能力要求） 了解资料的分类方法。第二节次数分布 1主要内容（1）

14、次数分布表计量资料的次数分布表 举例说明计量资料次数分布表的制作方法与步骤 求极差、确定组数与组距、确定组中值与组限、数据归组。计数资料的次数分布表 介绍数量性状和质量性状计数资料次数分布表的制做方法。（2）次数分布图柱形图 介绍柱形式图(直方图)的绘制方法.拆线图 介绍拆线图的绘制方法。条形图 介绍条形图的绘制方法。2基本概念和知识点知识点: 次数分布表与次数分布图的制作3问题与应用（能力要求） 本节接触到的数据、表格很多，学习中要培养学生实事求是的工作作风和严谨的科学态度。第三节资料的特征数1主要内容(1) 平均数算术平均数 介绍算术平均数的定义、性质和计算方法。中数 定义和计算方法。众数

15、 定义和计算方法。几何平均数 定义和计算方法。调和平均数 定义和计算方法。(2)变异数极差 定义及适用范围。标准差 介绍标准差的定义，自由度的意义。举例说明方差和标准差的计算方法。变异系数 介绍变异系数的定义，举例说明其计算方法与应用。2基本概念和知识点基本概念: 平均数、标准差、变异系数概念知识点: 平均数、标准差及变异系数的计算方法 3问题与应用（能力要求） 掌握反映资料集中性和离中性的三个基本的统计量平均数、标准差和变异系数的概念、性质及计算，并能对结果作出合理解释。培养学生科学的计算能力。（三）课后练习1名词解释数量性状资料 质量性状资料 次数资料 计量资料 算术平均数 几何平均数 标

16、准差 变异系数2简答题(1) 试验资料分为那几类？各有何特点？(2) 常用的统计表和统计图有哪些？(3) 算术平均数有哪些基本性质？3应用题计算下面两个玉米品种的10个果穗长度（cm）的平均数、标准差和变异系数，解释所得结果。BS24： 19 21 20 20 18 19 22 21 21 19 金皇后： 16 21 24 15 26 18 20 19 22 19（四） 教学方法与手段本章接触到的数据、表格很多，在资料的分析整理过程中要实事求是、严谨精细，才能得出正确的结论。要求学生认真完成习题作业，并结合农业生产和科学研究实践，有针对性的安排实验教学。培养实事求是的工作作风和严谨的科学态度。

17、第三章理论分布与抽样分布（1）目的与要求1了解随机事件、统计概率及其运算，领会小概率事件实际不可能性原理2了解二项分布和普阿松分布的概念、基本性质和概率计算3掌握正态分布的概念和概率计算4掌握抽样分布的概念以及样本平均数的抽样分布。（2）教学内容：第一节统计概率1主要内容(1) 事件 举例说明必然事件、不可能事件和随机事件的概念。(2) 概率举例说明统计概率的概念及其计算方法。(3) 小概率事件实际不可能性原理举例说明小概率事件实际不可能性原理，以及生物学和农业科学上常用的小概率标准5%和1%。2基本概念和知识点基本概念: 事件与概率概念知识点: 概念计算方法及小概率事件原理 3问题与应用（能

18、力要求） 掌握概率的定义和小概率事件实际不可能性原理，第二节 正态分布1主要内容（1）正态分布的概念介绍正态分布的概念、分布密度函数和图象。（2）正态分布的性质介绍正态分布的性质。（3）正态分布的概率计算标准正态分布及其累积函数 介绍正态分布的标准化及其累积函数。正态分布的概率计算方法 举例说明正态分布的概率计算方法。2基本概念和知识点基本概念: 正态分布及标准正态分布概念知识点:标准正态分布概率计算；正态分布标准化及其概率计算 3问题与应用（能力要求） 掌握生物科学研究中三种常用的概率分布之一-正态分布。培养从特殊到一般的科学的统计思维方法。第三节二项分布和普阿松分布1主要内容（1）二项分布

19、二项分布的概念 举例说明二项分布的概念。二项分布的参数 举例说明二项分布的参数和二项分布的近似分布。（2）普阿松分布普阿松分布的概念 介绍普阿松分布的概念和参数。普阿松分布的概率计算 举例说明普阿松分布的概率计算。2基本概念和知识点基本概念: 二项分布及普阿松分布概念知识点: 二项分布及普阿松分布的概率计算 3问题与应用（能力要求） 掌握生物科学研究中三种常用的概率分布之-二项分布及泊松分布。培养从特殊到一般的科学的统计思维方法。第四节 抽样分布1主要内容（1）随机抽样和无偏估计 介绍随机抽样的概念和形式复置抽样和不复置抽样。用抽样试验，说明样本平均数是总体数学期望的无偏估计，样本方差是总体方

20、差的无偏估计，以及样本标准差不是总体标准差的无偏估计。（2）样本平均数的抽样分布 举例说明样本平均数的抽样分布中心极限定理。2基本概念和知识点基本概念: 随机抽样概念知识点: 样本平均数的抽样分布中心极限定理。 3问题与应用（能力要求） 理解样本平均数的抽样分布和t分布。培养从特殊到一般的科学的统计思维方法。（三）课后练习1.名词解释 随机事件 概率的统计定义 小概率事件实际不可能性原理 正态分布 标准正态分布 两尾概率 一尾概率 二项分布 标准误 t分布 F分布2.简答题(1)事件的概率具有那些基本性质？(2)正态分布的密度曲线有何特点? (3)样本平均数抽样总体与原始总体的两个参数间有何联

21、系？3.应用题(1)已知随机变量(100, 0.1),求的总体平均数和标准差。(2)已知随机变量(10, 0.6,求P（26；P（7.(3)已知随机变量N（0，1），求: P（2.58）,P（-2；并作图表示。（四） 教学方法与手段本章概念较多、理论抽象、系统严密、符号繁多，结合课堂讨论和科学研究实践，有针对性地安排课后作业。第四章 统计假设测验（一）目的与要求1了解一尾测验与两尾测验的区别；了解统计假设测验两类错误的概念、概率及其降低措施。2了解t分布的定义、参数和性质。3了解百分数假设测验的方法。4掌握显著性检验的基本步骤。5掌握样本平均数差异显著性检验的方法。6掌握参数区间估计的原理和方

22、法。（二）教学内容：第一节 统计假设测验的基本原理1主要内容(1)统计假设测验的基本原理举例说明样本观察值的构成分量和统计假设测验的基本原理。(2)统计假设测验的基本步骤举例说明统计假设测验的基本步骤提出无效假设和备择假设；确定显著水平；计算概率；统计推断。(3)统计假设测验的几何意义举例说明统计假设测验的几何意义接受区间和否定区间。(4)两尾测验和一尾测验举例说明两尾测验与一尾测验的区别。2基本概念和知识点基本概念:显著水平及两尾测验概念知识点: 统计假设测验的基本原理及基本步骤。 3问题与应用（能力要求） 掌握 “有很大的可靠性但有一定的错误率”是统计分析的基本特点，培养一种新的思考方法从

23、不肯定性或概率的角度来思考问题和分析科学试验的结果。第二节 平均数的假设测验1主要内容(1)t分布介绍t分布的概念和性质，举例说明t值表的用法。(2)样本平均数与总体平均数差异的假设测验举例说明样本平均数与总体平均数差异的假设测验。(3)两个样本平均数差异的假设测验成组数据的平均数比较 举例说明两样本所属总体方差相等和不相等情况下成组数据平均数比较的方法。成对数据的比较 举例说明成对数据比较方法。2基本概念和知识点基本概念: t分布概念知识点: t值表的用法；样本平均数与总体平均数差异的假设测验；两个样本平均数差异的假设测验 3问题与应用（能力要求） 统计分析最重要的内容是差异显著性检验，要求

24、熟练掌握基本的显著性检验方法之一-t 检验，并能对结果作出合理解释。培养科学的计算能力和表达能力。第三节百分数资料的假设测验1主要内容(1) 样本百分数的假设测验举例说明样本百分数与总体百分数差的假设测验。(2) 两个样本百分数的假设测验举例说明两个样本百分数差异的假设测验。2基本概念和知识点知识点: 样本百分数与总体百分数差的假设测验。 3问题与应用（能力要求） 掌握样本百分数与总体百分数差的假设测验。培养科学的计算能力和表达能力。第四节 假设测验的两类错误1主要内容(1) 两类错误的概念和概率举例说明两类错误的概念和概率。(2)降低两类错误的措施举例说明降低两类错误的措施。2基本概念和知识

25、点基本概念: 两类错误的概念知识点: 两类错误的概率及降低两类错误的措施 3问题与应用（能力要求） 培养一种新的思考方法从不肯定性的角度来思考问题和分析问题。第五节 参数的区间估计1主要内容（1）介绍参数区间估计的原理（2）举例说明常见参数的区间估计方法。2基本概念和知识点基本概念: 区间估计的概念知识点: 常见参数的区间估计方法3问题与应用（能力要求） 掌握总体平均数的区间估计方法。（三）实践环节与课后练习 1实践环节实验一：t测验目的要求：了解显著性测验的意义和基本原理，掌握t测验的应用条件及一般方法。2课后练习（1）名词解释显著性检验 无效假设 备择假设 显著水平 两尾检验 置信区间 置

26、信度（2）简答题显著性检验的基本步骤是什么？根据什么确定显著水平？（3）应用题 a.用两种电极测定同一土壤10个样品的pH值，结果如下表。试问两种电极测定的结果有无差异？ A电极5.785.745.845.805.805.795.825.81B电极5.825.875.965.895.905.815.835.86b.随机抽测5年生的杂交杨树50株，得平均树高9.36 m，样本标准差1.36 m。以95%的置信度计算这批杨树高度的置信区间（四） 教学方法与手段本章理论抽象、实践性强、公式复杂、计算量大，许多判断和推理过程都是在经过仔细的计算、分析后得出的，结果的表达也是非常简洁和严密的。因此学习过

27、程中要注意培养学生的正确的计算能力和表达能力。除要求学生认真完成习题作业外，结合统计软件和科学研究实践，有针对性地安排实验教学。第五章 卡平方(2)测验（一）目的要求1了解卡平方的定义、分布函数及其性质2掌握卡平方测验的基本原理和步骤3掌握次数资料的适合性测验和独立性测验方法。（二）教学内容：第一节 2分布与2测验1主要内容（1）2分布介绍2的定义、分布函数及其性质。（2）2测验的基本方法与步骤介绍2测验的基本方法与步骤。2基本概念和知识点基本概念: 2的定义知识点: 2测验的基本方法与步骤 3问题与应用（能力要求） 掌握2测验的基本方法。第二节 次数资料的卡平方测验1主要内容（1）适合性测验

28、举例说明适合性测验的方法和步骤。（2）独立性测验举例说明22表、2c表和rc表的独立性测验方法和步骤。2基本概念和知识点基本概念: 适合性测验和独立性测验知识点: 适合性测验和独立性测验的方法和步骤。 3问题与应用（能力要求） 要求熟练掌握基本的显著性检验方法之一-2检验，并能对结果作出合理解释。培养科学的计算能力和表达能力。（三）课后练习1名词解释 适合性检验 独立性检验 2简答题(1)适合性检验和独立性检验有何区别？(2)什么情况下c2检验需作矫正？如何矫正？3.应用题(1)在玉米杂交试验中，用种子紫色甜质与种子白色粉质进行杂交，在F2得4种表现型：紫色粉质921粒，紫色甜质312粒，白色

29、粉质279粒，白色甜质104粒。试检验其分离比例是否符合9: 3:3:1的理论比例（即这两对性状是否独立遗传）？(2)某仓库调查不同品种苹果的耐贮情况，随机抽取国光苹果400个，其中完好372个，腐烂28个；随机抽取红星苹果356个，其中完好的324个，腐烂32个，试检验这两种苹果耐贮性差异是否显著？（四）教学方法与手段 要求学生认真完成习题作业，并结合农业生产和科学研究实践。第六章 方差分析（一）目的要求1掌握试验因素、水平、处理、试验方案等基本概念。2掌握方差分析的基本原理和步骤3了解方差分析的数学模型、基本假定和数据转换方法。（二）教学内容：第一节 方差分析的基本原理1主要内容（1）自由

30、度和平方和的分解介绍自由度和平方和的分解。（2）F分布与F测验介绍F分布的定义和性质，举例说明F测验的方法与步骤。（3）多重比较介绍多重比较的意义，举例说明多重比较的方法最小显著差数法和最小显著极差法。2基本概念和知识点知识点: F测验的方法与步骤；多重比较的方法最小显著差数法和最小显著极差法。 3问题与应用（能力要求） 熟练掌握F测验的方法与步骤；多重比较的方法最小显著差数法和最小显著极差法，并能对结果作出合理解释。本节系统严密、实践性强、公式复杂、符号繁多、计算量大，许多判断和推理过程都是在经过仔细的计算、分析后得出的，结果的表达也是非常简洁和严密的。学习过程中要注意培养学生的正确的计算能

31、力和表达能力。第二节两向分组资料及系统分组资料的方差分析1主要内容（1）两向分组资料的方差分析举例说明处理内单个观察值和有重复观察值两类资料的方差分析法。（2）系统分组资料的方差分析举例说明最简单的系统分组资料（二级系统）分析方法2基本概念和知识点知识点: 处理内单个观察值和有重复观察值两类资料的方差分析法；系统分组资料（二级系统）分析方法。 3问题与应用（能力要求） 掌握处理内单个观察值和有重复观察值两类资料的方差分析法以及系统分组资料（二级系统）分析方法。第三节 方差分析的数学模型与基本假定1主要内容（1）方差分析的数学模型与基本假定介绍方差分析的数学模型与基本假定。（2）方差分析的数据转

32、换介绍方差分析的数据转换方法平方根转换、对数转换和反正弦转换。（3）方差分析的期望均方介绍方差分析的期望均方。2基本概念和知识点知识点: 方差分析的数学模型、数据转换、期望均方。 3问题与应用（能力要求）（三）实践环节与课后练习1实践环节实验三：方差分析(1) 目的要求：了解方差分析的意义和基本原理，使学生独立掌握单因素试验结果的方差分析方法，并能对结果作出合理解释。2课后练习（1）名词解释方差分析 多重比较 交叉分组 系统分组 主效应 简单效应 交互作用 （2）简答题a.进行方差分析的基本步骤为何?b.两因素系统分组资料的方差分析与交叉分组资料的方差分析有何区别?（3）计算题a.在相同栽培条

33、件下，3个玉米品种的产量如下表，试对3个品种产量差异是否显著进行检验。品种产 量 xij (kg/20m2)川单18号16121818131115101718川单22号10131191614815138川单9号1181367159121011b.为了从3种不同原料和3种不同温度中选择使酒精产量最高的水平组合，设计了两因素试验，每一水平组合重复4次，结果如下表，试进行方差分析。不同原料及不同温度发酵的酒精产量原料温 度BB1(30)B2(35)B3(40)A141 492325111225246222611A247595040433833368221814A3483553595538474430

34、332619（四） 教学方法与手段本章理论抽象、实践性强、公式复杂、计算量大，许多判断和推理过程都是在经过仔细的计算、分析后得出的。除要求学生认真完成习题作业外，结合统计软件和科学研究实践，有针对性地安排实验教学。第七章 单因素试验结果的方差分析（一）目的要求1掌握单因素随机区组的方差分析方法2了解缺区估计的原理和方法。（二）教学内容：第一节 单因素随机区组试验结果的方差分析1主要内容（1）单因素随机区组试验的线性模型和期望均方介绍单因素随机区组试验的线性模型和期望均方。（2）试验结果分析示例举例说明单因素随机区组试验的方差分析方法。2基本概念和知识点知识点: 单因素随机区组试验的方差分析方法

35、。 3问题与应用（能力要求） 熟练掌握完全随机试验设计、随机区组设计的概念、方法、特点及结果的统计分析，并能对结果作出合理解释。本节系统严密、实践性强、公式复杂、符号繁多、计算量大，学习过程中要注意培养学生的正确的计算能力和表达能力。第二节 单因素拉丁方试验的方差分析1主要内容（1）单因素拉丁方试验的线性模型和期望均方介绍单因素拉丁方试验的线性模型和期望均方。（2）试验结果分析示例举例说明单因素拉丁方试验的方差分析方法。2基本概念和知识点知识点: 拉丁方试验的方差分析方法。 3问题与应用（能力要求） 掌握拉丁方设计的概念、方法、特点及结果的统计分析。学习过程中要注意培养学生的正确的计算能力和表

36、达能力。第三节 缺区估计1主要内容（1）缺区估计的原理介绍缺区估计的原理。（2）缺一个小区单因素试验的方差分析举例说明缺一个小区单因素随机区组以及拉丁方试验的方差分析方法。2基本概念和知识点知识点: 缺区估计的原理。 3问题与应用（能力要求） 理解缺区估计的原理。培养实事求是的工作作风和严谨的科学态度。（三）课后练习（1）有一青饲玉米比较试验，供试品种为A、B、C、D 4个，重复3次、随机区组设计，小区计产面积为20m2, 田间排列和小区生物学产量（kg）如下图，试作方差分析。A 300.0C 220.0D 215.0B 260.0IIIIIID 210.0B 277.0A 308.0C 22

37、5.0B 265.0D 218.0C 227.0A 310.0（2）有A、B、C、D、E 5个棉花品种比较试验，其中E为对照，采用55的拉丁方设计，小区计产面积100m2，其田间排列和皮棉产量（kg/100m2）如下图，试作方差分析。 C 10.0B 8.0A 6.0D 5.3E 8.5D 4.9A 6.2E 8.0B 7.9C 9.8B 7.8C 10.2D 4.7E 8.1A 6.4A 6.9E 8.4B 8.2C 11.0D 4.0E 8.0D 4.4C 10.8A 6.5B 8.7（四）教学方法与手段本章实践性强、公式复杂、计算量大，许多判断和推理过程都是在经过仔细的计算、分析后得出的

38、。除要求学生认真完成习题作业外，结合科学研究实践和统计软件，有针对性地安排实验教学。第八章 多因素试验结果的方差分析（一）目的要求1掌握二因素随机区组和裂区试验的方差分析方法2了解三因素随机区组试验结果分析方法和裂区试验的缺区估计方法。（二）教学内容：第一节 多因素随机区组试验结果的方差分析1主要内容（1）二因素随机区组试验的方差分析介绍二因素随机区组试验的线性模型和期望均方，举例说明二因素随机区组试验的方差分析方法。（2）三因素随机区组试验的方差分析举例说明三因素随机区组试验的方差分析方法。2基本概念和知识点知识点: 二因素和三因素随机区组试验的方差分析方法。 3问题与应用（能力要求） 熟练

39、掌握二因素随机区组设计和理解三因素随机区组设计的概念、方法、特点及结果的统计分析，并能对结果作出合理解释。本节系统严密、实践性强、公式复杂、符号繁多、计算量大，学习过程中要注意培养学生的正确的计算能力和表达能力。第二节 裂区试验的方差分析1主要内容（1）介绍裂区试验的线性模型和期望均方（2）举例说明裂区试验的方差分析及缺区估计方法。2基本概念和知识点知识点: 裂区试验的方差分析方法 3问题与应用（能力要求） 掌握二因素裂区试验的概念、方法、特点及结果的统计分析。本节系统严密、实践性强、公式复杂、符号繁多、计算量大，学习过程中要注意培养学生的正确的计算能力和表达能力。（三）实践环节实验四：方差分

40、析（2） 目的要求：了解单因素试验和多因素试验的特点和方差分析的异同，能够使学生独立掌握多因素试验结果的方差分析方法，并能对结果作出合理解释。（四） 教学方法与手段本章实践性强、公式复杂、计算量大，许多判断和推理过程都是在经过仔细的计算、分析后得出的。除要求学生认真完成习题作业外，结合科学研究实践和统计软件，有针对性地安排实验教学。第九章 简单回归与相关分析（一）目的要求1了解回归与相关的概念，以及回归和相关分析的种类2掌握一元线性回归分析方法3掌握一元相关分析方法。（二）教学内容：第一节回归与相关的概念1主要内容（1）介绍回归与相关的概念（2）回归和相关分析的种类。2基本概念和知识点基本概念

41、：相关、回归 3问题与应用（能力要求） 熟练掌握基本概念相关和回归。第二节 一元线性回归分析1主要内容（1）一元线性回归方程介绍一元线性回归方程、回归系数、回归截距的概念和计算公式。（2）一元线性回归方程的建立举例说明一元线性回归方程的建立。（3）一元线性回归的估计标准误举例说明一元线性回归方程估计标准误的计算方法。（4）一元线性回归的假设测验举例说明一元线性回归关系的假设测验方法t测验和F测验。（5）一元线性回归的置信区间举例说明一元线性回归系数、回归截距和y估计值的置信区间计算方法。2基本概念和知识点基本概念：一元线性回归方程、回归系数、回归截距知识点：一元线性回归方程的建立；一元线性回归

42、方程估计标准误的计算方法；一元线性回归关系的假设测验方法。 3问题与应用（能力要求） 熟练掌握一元线性回归方程的建立和一元线性回归方程估计标准误的计算方法，并能对结果作出合理解释。本节系统严密、实践性强、公式复杂、计算量大，学习过程中要注意培养学生的正确的计算能力和表达能力。第三节 线性相关分析1主要内容（1）相关系数和决定系数介绍相关系数和决定系数的概念和定义，举例说明其计算方法。（2）相关系数的假设测验举例说明相关系数的假设测验方法，介绍回归与相关的关系。（3）一元线性回归与相关分析的注意事项介绍一元线性回归与相关分析的注意事项。2基本概念和知识点基本概念：相关系数和决定系数知识点：相关系数和决定系数的计算方法；相关系数的假设测验方法 3问题与应用（能力要求