概率论与数理统计(理工类)
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方差分析的基本概念
单因素试验假设前提
偏差平方和相关公式
SE与SA的统计特性
单因素试验假设检验方法
单因素假设检验常用公式
无重复试验双因素假设检验前提
无重复试验双因素假设检验方法
无重复试验双因素假设检验常用公式
等重复试验双因素方差分析常用公式
等重复试验双因素方差分析检验方法
等重复试验双因素方差分析假设前提
最小二乘估计的计算
最小二乘估计的性质
回归方程总偏差平方和的计算
回归方程总偏差平方和的性质
回归方程的t检验法
回归方程的F检验法
回归方程的相关系数检验法
回归方程的预测区间
回归方程的控制问题
可化为一元线性回归的情形
多元线性回归模型的基本形式
多元线性模型最小二乘估计
 
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引例

  为了研究某一化学反应过程中温度对产品得率的影响. 测得数据如下:

   

 温度   100  110  120  130  140  150  160  170  180  190 
 得率  45   51   54   61   66   70   74   78   85   89

  为了研究这些数据所蕴藏的规律性,将温度作为横坐标,得率作为纵坐标,在坐标系中作出下图(散点图).

                          

  从图易见,虽然这些点时散乱的,但大体上散布在某条直线附近,即该化学反应过程中温度与产品得率之间大致成线性关系,这些点与直线的偏离是由于测试过程中随机因素影响的结果,故化学反应过程中产品的得率与温度的数据可假设有如下结构形式:

                            

其中是测试误差,它反映了变量之间的不确定关系.

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