试验设计课程总结:第一章试验设计与分析:简称试验统计,是数理统计的一个分支,是进行科学研究不可缺少的工具,包括两部分内容,对试验或者调查进行周密而审慎的设计,然后经过试验或者调查得到统计数据;对数据进行统计学分析,并对试验或者调查的结果给你合理的解释从而得到结论。误差:观察值与真值之间或者样本指标与总体指标之差。试验误差包括三种;系统误差:观察值与真值之间发生了有一定放行的偏离,这种偏离叫做系统误差。随机误差:观察值与针织之间仅仅发生了一些无方向的微小偏离,即这种偏离具有随机性,这种偏离就称为随机误差。错失误差:试验中由于试验人员粗心大意所发生的差错称为错失误差,如记录、测量错误等,只要试验人员敬业、细心进行试验,能够杜绝此类误差的发生。准确度:是指同一处理的挂差值与其真值接近的程度,越是接近,则试验越准确。精确度:是指同一处理的重复观察值间彼此接近的程度。试验误差的来源:供试材料固有的差异;环境条件的差异;管理不一致所引起的差异;观察测定的不一致造成的差异抽样误差:(随机误差的一种)由抽样引起的样本统计量与总体参数之间的差别。试验指标:为衡量试验结果的好换或者处理效应的高低,在试验中具体测定的形状或者观测的项目称为试验指标。试验因素:试验中所研究的影响试验指标的因素为试验因素。因素水平:试验因素所处的某种特定状态或者数量等级试验处理:实现设计好的实施在试验单位上的具体项目。简称为处理试验单位:在试验中能接受不同试验处理的独立的试验载体。重复:在试验中,将一个处理实施在两个或者两个以上的试验单位上,甚微处理有重复,处理实施的单位数称为处理的重复数。数量性状:是指能够以量测或技术的方式表示起特征的性状。数量性状资料:观察测定数量性状而获得的数据。质量性状:指能观察到而不能直接测量的性状,如颜色,性别等。质量性状资料:值用量测手段得到的数量性状资料,即用度、量、衡等计量等工具直接测定的数量性状资料。极差:最大值与最小值之间的差值。方差(variance)或标准差(StandardDeviation,SD):刻画数据集中或者离散的程度。标准误:即样本均数的标准差,是描述均数抽样分布的离散程度及衡量均数抽样误差大小的尺度,反映的是样本均数之间的变异。标准误不是标准差,是多个样本平均数的标准差。(标准误=标准差/n1/2)实验设计的三个基本原则及其应用:设置重复:试验中同一处理实施在两个或者两个以上实验单位上。随机化:对试验动物的分组应采用随机的方法,是每个试验动物都有同等机会进入各个处理,避免分组时试验人员主观因素的影响。局部控制:试验时采取一定的技术措施或者方法,以控制或则降低非试验罂粟对试验结果的影响。变异系数:公式总体的分布有两种类型,离散型随机变量的分布(0-1分布、二项分布、泊松分布)和连续型随机变量的分布(正态分布)。什么是t分布、f分布、卡方分布,以及各自的应用条件?计算公式?独立性?n=1或n不等1时的矫正?第二章参数估计:用样本统计来那个对总体参数进行估计假设检验:利用样本统计量对总体的分布特征进行检验。(显著性检验)(α):一般以α表示,是一个临界概率值,用来确定是否属于小概率事件的概率值。如何选择参数水平?应根据试验的要求或试验结论的重要性而定。如果试验中难以控制的因素较多,试验误差可能较大,则显著水平取值大些;如果试验耗费
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