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食品试验设计与统计分析(第3版)(内容一致,印次、封面或原价不同,统一售价,随机发货)
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食品试验设计与统计分析(第3版)(内容一致,印次、封面或原价不同,统一售价,随机发货)

  • 作者:张吴平 杨坚
  • 出版社:中国农业大学出版社
  • ISBN:9787565517419
  • 出版日期:2017年01月01日
  • 页数:526
  • 定价:¥66.00
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    内容提要
    《食品试验设计与统计分析(第3版)》主要内容包括食品试验设计与统计分析的作用、特点及发展概况,试验数据的整理与特征数,统计数据的理论分布与抽样分布,统计假设检验,方差分析,多指标变量的T检验和方差分析,非参数检验,直线回归与相关,多元线性回归与多元相关,试验设计基础,两种常用的试验设计方法,正交试验设计,回归正交设计与旋转设计,均匀设计,混料回归试验设计,主成分分析,聚类分析,判别分析。
    《食品试验设计与统计分析(第3版)》书后给出了常用的统计用表供读者参考。
    《食品试验设计与统计分析(第3版)》可以作为食品专业本科生、研究生及相关科研人员的参考书。
    目录
    第1章 绪论
    1.1 食品试验设计与统计分析在食品科学研究中的作用
    1.2 食品科学试验的特点与要求
    1.3 统计学发展概况
    1.4 统计学在中国的传播
    思考题

    第2章 试验数据的整理与特征数
    2.1 常用术语
    2.1.1 总体与样本
    2.1.2 参数与统计量
    2.1.3 准确性与准确性
    2.1.4 随机误差与系统误差
    2.2 数据资料的来源与种类
    2.2.1 数据资料的来源
    2.2.2 资料的种类
    2.3 资料的整理
    2.3.1 资料的检查与核对
    2.3.2 计量资料的整理
    2.3.3 计数资料的整理
    2.4 常用统计表与统计图
    2.4.1 统计表
    2.4.2 统计图
    2.5 资料的特征数
    2.5.1 平均数
    2.5.2 变异数
    思考题

    第3章 统计数据的理论分布与抽样分布
    3.1 理论分布
    3.1.1 二项分布
    3.1.2 白松分布
    3.1.3 正态分布
    3.2 抽样分布
    3.2.1 样本平均数的抽样分布
    3.2.2 均数标准误
    3.2.3 两样本均数差数的抽样分布
    3.2.4 样本均数差数标准误
    3.2.5 t分布
    思考题

    第4章 统计假设检验
    4.1 统计假设检验概述
    4.1.1 统计假设检验的意义和基本原理
    4.1.2 统计假设检验的步骤
    4.1.3 统计假设检验的几何意义与两类错误
    4.1.4 两尾检验与一尾检验
    4.2 样本平均数的假设检验
    4.2.1 单个样本平均数的假设检验
    4.2.2 两个样本平均数的假设检验
    4.3 二项百分率的假设检验
    4.3.1 单个样本百分率的假设检验
    4.3.2 两个样本百分率的假设检验
    4.3.3 二项百分率假设检验的连续性矫正
    4.4 统计假设检验中应注意的问题
    4.4.1 试验要科学设计和正确实施
    4.4.2 选用正确的统计假设检验方法
    4.4.3 正确理解差异显著性的统计意义
    4.4.4 合理建立统计假设,正确计算检验统计量
    4.5 参数的区间估计
    4.5.1 总体平均数μ的区间估计
    4.5.2 两个总体平均数差数μ1-μ2的区间估计
    4.5.3 二项总体百分率p的区间估计
    4.5.4 两个总体百分率差数p1-p2的区间估计
    思考题

    第5章 方差分析
    5.1 方差分析的基本原理
    5.1.1 平方和与自由度的分解
    5.1.2 F分布与F检验
    5.2 多重比较
    5.2.1 *小显著差数法
    5.2.2 Dunnett法
    5.2.3 *小显著极差法
    5.2.4 多重比较结果的表示法
    5.3 单向分组资料的方差分析
    5.3.1 各处理重复数相等的方差分析
    5.3.2 各处理重复数不等的方差分析
    5.4 两向分组资料的方差分析
    5.4.1 两向分组单独观测值试验资料的方差分析
    5.4.2 两向分组有相等重复观测值试验资料的方差分析
    5.5 方差分析的基本假定和数据转换
    5.5.1 方差分析的基本假定
    5.5.2 方差同质性检验
    5.5.3 数据转换
    思考题

    第6章 多指标变量的T检验和方差分析
    6.1 多元统计分析的数据结构
    6.2 多指标变量的丁检验
    6.2.1 多指标单个正态均值向量的检验
    6.2.2 多元配对设计均值向量的检验
    6.2.3 两个正态总体均值向量的检验
    6.3 多元方差分析
    6.3.1 完全随机设计的多元方差分析
    6.3.2 多元区组设计的样本均值向量的检验
    6.3.3 多元方差分析的正确应用
    思考题

    第7章 非参数检验
    7.1 非参数检验的概念和特点
    7.2 x2检验
    7.2.1 x2分布
    7.2.2 适合性检验
    7.2.3 独立性检验
    7.3 符号检验
    7.3.1 符号检验的步骤
    7.3.2 大样本的正态化近似
    7.4 符号秩和检验
    7.4.1 符号秩和检验的步骤
    7.4.2 大样本的正态化近似
    7.5 秩和检验
    7.5.1 成组设计两样本比较的秩和检验
    7.5.2 多个样本比较的秩和检验
    7.5.3 多个样本两两比较的秩和检验
    7.6 秩相关
    7.6.1 秩相关系数的计算
    7.6.2 秩相关系数的假设检验
    思考题

    第8章 直线回归与相关
    8.1 回归与相关的概念
    8.2 直线回归
    8.2.1 直线回归方程的建立
    8.2.2 直线回归的假设检验
    8.2.3 回归方程的拟合度与偏离度
    8.2.4 回归参数β0、β的区间估计
    8.2.5 两条回归直线的比较
    8.2.6 直线回归方程的应用
    8.3 直线相关
    8.3.1 相关系数
    8.3.2 相关系数的计算
    8.3.3 相关系数的假设检验
    8.3.4 多个变量之间相关系数的计算及检验
    8.3.5 总体相关系数的置信区间
    8.3.6 两个相关系数的比较
    8.4 应用直线回归与相关的注意事项
    8.5 能直线化的曲线回归
    8.5.1 曲线回归分析概述
    8.5.2 能直线化的曲线类型
    8.5.3 曲线回归分析实例
    思考题

    第9章 多元线性回归与相关
    9.1 多元线性回归分析
    9.1.1 多元线性回归方程的建立
    9.1.2 多元线性回归方程的假设检验
    9.1 _3自变量剔除与重新建立多元线性回归方程
    9.2 复相关与偏相关
    9.2.1 复相关
    9.2.2 偏相关
    9.3 通径分析
    9.3.1 通径系数与决定系数
    9.3.2 通径系数的性质
    9.3.3 通径分析的假设检验
    9.3.4 通径分析的基本步骤
    9.3.5 通径分析实例
    9.3.6 进行通径分析时应注意的问题
    思考题
    ……

    第10章 试验设计基础
    第11章 两种常用的试验设计方法
    第12章 正
    第13章 回归正交设计与旋转设计
    第14章 均匀设计
    第15章 混料回归试验设计
    第16章 主成分分析
    第17章 聚类分析
    第18章 判别分析

    附表
    汉英术语对照
    参考文献

    与描述相符

    100

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